От чат-ботов до AI-алгоритмов в диагностике заболеваний: главные темы на AI Conference 2018

Искусственный интеллект – новый драйвер экономического роста. Крупнейшие финансовые корпорации, банки, системы здравоохранения все чаще доверяют часть своей работы нейронным сетям. К такому выводу пришли спикеры ежегодной конференции AI Conference 2018, посвященной интеграции искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Мероприятие состоялось 19 апреля в Москве.

В рамках конференции прозвучало 15 докладов, в которых спикеры рассказали о возможностях AI-алгоритмов в медицине, финансах, ретейле, автомобильной индустрии и сервисной робототехнике, а также поделились инсайдами и практическими кейсами.

Среди участников – руководитель центра компетенции по прикладному анализу данных PwC в России Олег Данильченко, CEO VisionLabs Александр Ханин, инженер в области машинного обучения NVIDIA Дмитрий Коробченко, руководитель группы разработки алгоритмов в проекте Сколтеха «CoBrain-Аналитика» Михаил Беляев, член президиума Фонда поддержки научных исследований механизмов работы мозга, лечения его заболеваний, нейромоделирования им. академика Н. П. Бехтеревой Алексей Редозубов, Senior Technical Evangelist в компании Microsoft Дмитрий Сошников.

ИИ в мировой экономике

По словам руководителя центра компетенции по прикладному анализу данных PwC в России Олега Данильченко, благодаря искусственному интеллекту в 2030 году мировой ВВП возрастет на 14% – до 15,7 трлн долл. Влияние AI ощутят все регионы и отрасли, но наибольший экономический эффект будет в Китае и США.

«ВВП Китая может вырасти на 26,1%, или на 7 трлн долл., а Северной Америки – на 14,5%, или 3,7 трлн долл. Также активное внедрение искусственного интеллекта обеспечит рост экономики Северной Европы на 9,9% (1,8 трлн долл.), развитых стран Азии – на 10,4% (0,9 трлн долл.), Южной Европы – на 11,5% (0,7 трлн долл.), Латинской Америки – на 5,4% (0,5 трлн долл.)», – сказал Данильченко.

Он также привёл данные экономической выгоды по отраслям:

• ТЭК – 1,7 трлн долл.;
• производство – 4,0 трлн долл.;
• розничная торговля – 2,0 трлн долл.;
• транспорт и логистика – 0,6 трлн долл.;
• высокие технологии, СМИ, телекоммуникации – 0,3 трлн долл.;
• финансовые услуги – 2,1 трлн долл.;
• здравоохранение – 5,1 трлн долл.

От «глубокой нейронной сети» до глубинного обучения

Как отметил руководитель группы разработки алгоритмов в проекте Сколтеха «CoBrain-Аналитика» Михаил Беляев, последние 5 лет происходит «взрыв» методов глубокого обучения, основанных на обучении по примерам. Одно из наиболее обсуждаемых их применения в медицине – рентгенология.

К примеру, обучающиеся алгоритмы в будущем будут «читать» снимки с рентгеновских аппаратов, КТ, МРТ и ставить диагноз патологий. Они смогут слушать, как работает сердце, или предсказывать рецидивы у пациентов.

«Анализ медицинских изображений – сложная задача, особенно из-за крайне ограниченного объема обучающих выборок. Глубокое обучение может быть эффективно использовано для решения таких задач при аккуратной подготовке выборки данных и соответствующей адаптации архитектур и процедур обучения к особенностям медицинских изображений», – заключил Михаил Беляев.

Инженер в области машинного обучения NVIDIA Дмитрий Коробченко среди причин успеха глубокого обучения выделил совершенствующиеся алгоритмы и архитектуры, доступные объемы данных, ускорение обучения и вывода с помощью GPU.

Экосистема чат-ботов

Сегодня почти 2 млрд человек во всем мире регулярно пользуются мессенджерами, а это примерно 80% пользователей смартфонов. Свыше 2,5 млрд используют соцсети. Такие цифры озвучил основатель и управляющий директор Just AI Кирилл Петров.

Компании начинают все активнее пользоваться этими каналами для продаж и продвижения, что привело к появлению новой концепции клиентской поддержки – развитию экосистемы чат-ботов. По словам Кирилла Петрова, уже к 2023 году рынок виртуальных ассистентов с AI достигнет 17,7 млрд долл. Главным импульсом станет автоматизация клиентской поддержки.

Руководитель направления по привлечению пользователей ГК «Везёт» Илья Украинец выделил такие преимущества чат-ботов:

• быстрее человека выполняют рутинную работу;
• дешевле, чем человек;
• экономят время;
• агрегируют несколько задач в «одном окне».

Архитектор Клиентского центра IBM в Москве Станислав Кладов отметил следующие шаги по построению эффективного чат-бота: формулировка задачи, выявление классов обращений клиентов на основании имеющихся диалогов, понимание «языка» клиентов по каждому из классов обращений, построение дерева диалога, наполнение/обучение чат-бота, тестирование.

CEO в Marketingbot Ростислав Планкин специально для конференции разработал чат-бота, к которому можно присоединиться и сейчас, чтобы получать актуальные новости о мероприятии, общаться в чате с участниками, спикерами, экспонентами, – @aiconference_bot.

Роботы и банки

Особое внимание было приковано к дискуссионной панели, посвященной применению AI-технологий в банковской сфере.

Инвестиционный банкир, основатель SKOLKOVO Private Banking & Wealth Management Сlub Роман Давыдов акцентировал, что к 2025 году в результате конкуренции с новыми цифровыми компаниями банки могут потерять 20–60% прибыли. На сегодня уже 52% финансовых организаций инвестируют в решения на основе искусственного интеллекта.

Среди задач AI-технологий в банках:

• заполнение заявок от и для клиентов;
• выполнение части бухгалтерских заданий и других видов рутинной технической деятельности;
• распознавание «аномалий» в финансовых транзакциях и анализ данных на предмет возможного вмешательства извне и мошенничества;
• использование AI для распознавания изображений;
• оценка кредитной информации по результатам анализа портфелей займов в коммерческих банках;
• предикативный анализ и построение вероятностных моделей.

При этом участники панели подчеркнули, что внедрение искусственного интеллекта в банковский сектор должно быть продуманным и слаженным. Ведь уже сегодня можно наблюдать, что при интеграции AI-технологий происходит массовое бездумное заимствование чужого и ненужного. Кроме того, некоторые финорганизации забывают об эффективности, руководствуясь принципом «главное – не опоздать». При этом риски новой технологии замалчиваются или не обсуждаются.

Стартап-битва и демозона

Помимо докладов в рамках AI Conference 2018, состоялась стартап-битва. В батле сошлись 14 проектов, которые оценивали инвесторы Игорь Лутц, Любовь Голубцова, Виктор Кох, Кирилл Лукьянов. Судьям было сложно определиться с победителями, поскольку все участники заслуживали победы.

В результате первое место отдали проекту ChatFirst, который представил виртуального ассистента с искусственным интеллектом для автоматизации HR-поддержки в компаниях. Победителю вручили пакет для продвижения от краудфандинговой платформы Boomstarter и сертификат на бесплатное участие в демозоне AI Conference в 2019 году.

Второе место досталось сервису моментального редизайна Ukit AI. Бронзу получил социально-образовательный проект PR Education.

У гостей мероприятия также была возможность посетить выставочную зону, где свои стенды, среди прочих, представили Just AI, Mind Simulation, Data Monsters, IBM, PwC, PR Story, Inspector Cloud.

Среди спонсоров – компания, специализирующаяся на технологиях ИИ и машинного обучения Just AI, а также ИИ-платформа на блокчейне GraphGrail.

Организатор мероприятия компания Smile-Expo благодарит за помощь генеральных медиапартнеров:

• информационное агентство «ТАСС»,
• агентство экономической информации «Прайм»,
• интернет-портал «Русская планета»,

а также всех участников и гостей.

Smile-Expo ждет вас в 2019 году уже на третьей AI Conference, посвященной интеграции искусственного интеллекта в бизнес-процессы.