От Владивостока до Москвы
AI Journey стал логическим продолжением Sberbank Data Science Journey (SDSJ), который с успехом проводился три года подряд и доказал большую потребность научного и бизнес-сообщества в необходимости организации еще более масштабной дискуссионной площадки по Data Science и искусственному интеллекту.
Стартовали мероприятия AI Journey во Владивостоке. В начале ноября прошла большая двухдневная конференция в Москве, в которой приняли участие более 300 экспертов из многих стран мира. Мероприятия проходят при содействии Сбербанка, являющегося федеральным центром экспертизы совместно с правительством РФ по развитию технологии искусственного интеллекта.
В рамках столичной конференции Сбербанк представил самый мощный компьютер в России "Кристофари". Как рассказала перед началом новосибирской конференции AI Journey председатель Сибирского банка ПАО Сбербанк Татьяна Галкина, банку "нужны мощности, чтобы успешно решать задачи в области искусственного интеллекта". По ее словам, в банке 1200 сотрудников сегодня разрабатывают и внедряют в привычные процедуры интеллектуальные алгоритмы, повышая уровень точности принимаемых решений.
AI Journey в НГУ прошла перед переполненной аудиторией. Здесь выступили практики, сотрудники крупных компаний, использующих технологии искусственного интеллекта в повседневной работе, а также представители ученого сообщества Новосибирска.
Кадры решают все
Открывал новосибирскую конференцию ректор НГУ Михаил Федорук. В своем вступительном слове он выразил надежду, что эта конференция послужит точкой отсчета для будущих специалистов отрасли искусственного интеллекта. Федорук сравнил стоящие сегодня перед страной задачи с планом ГОЭЛРО 1920-х гг.
"Как-то Владимир Ильич Ленин обратился с призывом электрификации всей страны, и она была проведена. Сейчас новое движение — по роботизации всей страны, интеллектуализации. Необходимо двигаться в этом направлении. Обработка больших данных, анализ данных с помощью нейронных сетей, глубокое машинное обучение приобретает все больший масштаб. Используется практически во всех науках. Почти во всех институтах СО РАН эти методы находят применение", — заметил Михаил Федорук и добавил, что главным вопросом остаются кадры.
"В основе любой подготовки должна лежать фундаментальная подготовка на первых двух курсах. Двигаться в этой области без фундаментальных знаний математики, информатики и других дисциплин нельзя, — уверен ректор НГУ. — У нас не так много экспертов в этом направлении. Приходится начинать с нуля, приглашать опытных людей из других стран, других городов, если говорить про Новосибирск. Но готовить просто инженеров и просто исполнителей — не наш путь. Нужно готовить исследователей. Чтобы быть успешным, необходимо научиться учиться в течение всей жизни. Главное — научить людей думать".
Существование проблемы кадрового голода подтвердила и Татьяна Галкина. "Сегодня жуткий дефицит специалистов. Мы привлекаем студентов на работу, но понимаем, что не все вузы способны обеспечить релевантную подготовку. В Сбербанке есть программы подготовки специалистов в области Data Science, переподготовки в области машинного обучения искусственного интеллекта", — рассказала она.
Сбербанк все шире внедряет технологии искусственного интеллекта. Алгоритмы участвуют в принятии решений, повышая их качество и в конечном итоге снижая риски, помогая формировать в том числе привлекательные ценовые условия и предложения клиентам, делая их все более персонифицированными. Уже прошло то время, когда клиент воспринимался обезличенным. Люди всюду оставляют цифровые следы. Информация о наших платежных операциях, контактах, предпочтениях и т. д. тщательным образом анализируется. И это не только банковская история.
"Мы уверены, что технологии искусственного интеллекта будут применяться во всех областях. Они изменят наше настоящее и будущее, заменят рутинные операции. Будут помогать принимать решения с высокой точностью", — полагает Татьяна Галкина.
От мечты к реальности
Однако было бы ошибочным считать, что искусственный интеллект — это исключительно настоящее и продукт исключительно XXI в. Отнюдь. Этот вопрос беспокоил ученых еще в 50-е гг. прошлого столетия, на заре внедрения компьютеров.
"Люди еще не очень понимали, насколько они далеки, и имели завышенные ожидания. Когда ничего нет, и появляется простейший переводчик. Он криво-косо, но переводит, есть надежда, что лет через 20 мы все сделаем. Но и за 30 лет ничего глобального не произошло. Однако постепенно люди стали переходить к решению более узких практических задач, которые успешно решали", — рассказал участникам конференции младший научный сотрудник НГУ Николай Толстокулаков.
Вместе с тем вплоть до последнего десятилетия самые простые для человека задачи все еще были недоступны для компьютера. И только после 2010 г., отметил ученый, произошло то, что сейчас называют Deep learning.
"Многие задачи, не решаемые десятилетиями, стали решаться на раз-два-три. Искусственный интеллект, например, научился технически безупречно генерировать изображение человека. И сегодня это уже обыденность, хотя раньше такое казалось невозможным. Это впечатляет, привлекает внимание к отрасли. Снова появился бум. Были всплески и в 50-е, и в 70-е годы. Они постепенно затухали. Но текущий всплеск пока затухать не собирается", — уверен Николай Толстокулаков.
Также на конференции AI Journey прозвучали доклады, посвященные вопросам идентификации человека по голосу, алгоритмам распознавания устной речи, практического применения NLP, автоматизации бизнес-процессов и др.
После Новосибирска, подобные конференции пройдут в Екатеринбурге, Казани, Калининграде и Санкт-Петербурге.
Павел Быковских
