Онлайн-примерочные и 3D-проекции из «Звездных войн»: лекция Алексея Хахунова о технологиях будущего, которые уже доступны

Номинант рейтинга самых перспективных россиян моложе 30 лет в категории «Наука и технологии» Алексей Хахунов в 2017 году вместе с Дмитрием Мацкевичем основал платформу Dbrain, которая помогает бизнесу решать задачи с помощью искусственного интеллекта (ИИ). В апреле 2018-го компания привлекла $3 млн при оценке $15 млн. В лекции для редакции Forbes Хахунов рассказал о последних тенденциях в развитии ИИ. Ключевые тезисы его выступления:

• Искусственный интеллект — это не готовый продукт, а инструмент. С его помощью вы можете решать конкретную задачу бизнеса в маркетинге, сельском хозяйстве, тяжелой промышленности и любой другой области.
• Бум машинного обучения (МО) в 2010-е происходит благодаря трем основным факторам: во-первых, социальные сервисы научились накапливать огромные массивы данных о пользователях, с которыми потом удобно работать алгоритмам; во-вторых, кратно возросли вычислительные мощности GPU-процессоров, позволившие ускорить обработку больших объемов информации; в-третьих, большой прогресс произошел в сегменте развития самих алгоритмов МО — ученые научились гораздо лучше понимать, как человеческий мозг распознает изображения, и воспроизводить это понимание в алгоритмах.
• Компьютерное зрение (computer vision) сегодня может быть востребовано бизнесом во многих областях. Например, оно помогает распознавать на видео действия и понимать, насколько качественно эти действия выполняются — полезная функция для мониторинга производительности труда на промышленных предприятиях. Еще одна потенциальная область применения — онлайн-примерочные: человек может понять, подходит ли ему вещь, без похода в «физический магазин». Третья ниша computer vision — телеприсутствие в формате 3D-проекции (как в «Звездных войнах») как альтернатива нынешних «необъемным» средствах коммуникации. Важный пример — и беспилотное вождение автомобилей, но в этом случае технологию сдерживает отстающее от прогресса правовое поле.
• Менее очевиден прогресс технологий ИИ в сегменте обработки естественного языка — NLP. Для бизнеса потенциал NLP кроется в первую очередь в переводческих навыках и автоматизации систем клиентской поддержки. Для достаточно качественного обучения алгоритмов человечество пока не накопило достаточного объема текстовых данных. Даже самые передовые в области ИИ компании могут автоматизировать не более 30% входящих запросов. Во всем, что связано с табличными данными, не решаемых задач практически нет — все зависит только от того, сколько и какого качества данные компания накопила.
• Искусственный интеллект умеет генерировать текст на заданную тему, пусть пока текст и получается чаще всего бессвязный. Также алгоритмы МО умеют извлекать смысл текста — например, понимать, позитивный или негативный оттенок носит публикация. Это, например, может быть полезно для трейдеров для прогнозирования сделок с акциями той или иной компании. В целом технологии достаточно развиты, чтобы уже в ближайшей перспективе уметь создавать новостные тексты на простейшие темы, например, материалы об итогах футбольных матчей. Но качественный аналитический материал технологии пока скорее не под силу. 

Рейтинг самых перспективных россиян по версии Forbes. 100 номинантов