Еще со времен зарождения компьютеров задача инженеров, проектировщиков и разработчиков состояла в том, чтобы наделить машины более продвинутым интеллектом и способностью мыслить как человек. Сегодня значительный рост вычислительной мощности и невероятный прогресс в области искусственного интеллекта (ИИ) переносят это понятие со страниц научно-фантастической литературы в нашу домашнюю и рабочую обстановку.

«Растущая сложность вычислений и информации, а также необходимость в более интеллектуальных методах автоматизации, открывают путь следующей волне трансформации, в том числе когнитивным системам», — говорит Пол Броди, руководитель американского отдела стратегий в технологическом секторе консалтинговой фирмы EY.

Системы вроде Watson от компании IBM и интерфейсы вроде Siri от Apple, Cortana от Microsoft и Google Voice совершают переворот в способах передачи пользователям данных и информации. При этом продвинутые системы когнитивного и глубинного изучения, призванные думать и действовать подобно человеку и в некоторых случаях имитировать нейронные сети мозга, способны собирать и перерабатывать гигантские объемы данных. Это способствует получению новых знаний и позволяет этим системам самостоятельно обучаться и развиваться.

Польза от этого просто огромная, считает Лэнни Коэн, технический директор консалтинговой фирмы Capgemini. Когнитивные инструменты «по сути своей придают системам и аналитическим средствам человеческое „лицо“, что помогает [организациям] лучше оценивать нужды конечных пользователей, вне зависимости от вида предприятия или отрасли».

Каким образом развиваются когнитивные вычисления и каковы на сегодняшний день их возможности? Как машинное обучение может сместить акценты в бизнесе? И какие отрасли или сектора экономики больше всего от этого выиграют? Коэн считает, что эта область знаний стремительно развивается, поэтому руководство компаний должно настроиться на такое развитие или рискует столкнуться с последствиями цифровой революции.

«Машинный интеллект и ИИ следует оценить с авантюрной, стратегической и функциональной точек зрения, — поясняет он. — Их следует рассматривать в качестве объектов внедрения в различные системы, бизнес-аналитику и бизнес-процессы, а не как идею, существующую отдельно от бизнеса».

Начало пути к ИИ

Когнитивные вычисления вырвались на первый план после того, как корпорация IBM продемонстрировала возможности платформы Watson во время игровой телепередачи Jeopardy! в 2011 г. Тогда система ИИ сортировала горы данных и маневрировала в запутанных лингвистических головоломках, генерируя ответы, превосходившие ответы живых конкурсантов.

С тех пор технологии усовершенствовались, а их внедрение ускоряется. По прогнозу аналитической фирмы Allied Market Research, этот рынок будет ежегодно расти приблизительно на 33% и к 2020 году достигнет объема 13,7 млрд. долл. Его привлекательность очевидна.

«Банки смогут оказывать более качественные финансовые услуги клиентам, основываясь на стереотипах их поведения; медицинские учреждения смогут повысить процент излечения пациентов с помощью обнаружения закономерностей в терапии; а многие проблемы спроса/предложения и логистические трудности можно будет решить через поиск нужных данных и рекомендации оптимальных ответных действий», — говорит Коэн.

Прогресс в когнитивных вычислениях и системах глубинного обучения подстегивается грандиозным ростом объемов структурированных и неструктурированных данных. По прогнозу аналитической компании Gartner, совокупный объем мировой информации в период с 2014 по 2019 гг. увеличится на 800%. Более того, 80% этих данных сейчас поступает из соцсетей, электронной почты, текстовых файлов и прочих источников неструктурированной информации.

Просеивание всех этих данных — уже само по себе дело нелегкое, а уж их адекватное применение в нужном контексте и вовсе становится непосильной для привычных методов и инструментов задачей. Как следствие, многие организации сейчас находятся в поисках более подходящих систем и интерфейсов — от «умных агентов» (сервисов, анализирующих огромные потоки данных на предмет интересующей клиента информации) до ПО систем безопасности, которое динамически подстраивается под новые виды угроз.

Интеграция элементов когнитивных вычислений

Гостиничная компания Leading Hotels of the World (LHW), управляющая более 375 элитными отелями и курортными центрами в 75 странах, является одним из тех представителей бизнеса, которые осваивают новые направления при помощи когнитивных вычислений. Она обратилась к системе Watson и заключила партнерское соглашение с создателями платформы организации путешествий Wayblazer с целью интегрировать элементы когнитивных вычислений в свой веб-сайт LHW.com, на котором клиенты выбирают варианты путешествий и бронируют жилье.

Разработанная недавно опция сайта Trip Discover Experience (возможность поиска путешествий) позволяет посетителю воспользоваться функцией обработки естественного языка для поиска нужных гостиниц. Например, можно ввести такой запрос: «Показать отели с площадкой для гольфа, СПА-центром и дегустацией вин неподалеку или показать отели возле пляжа, в которые можно привозить домашних животных и которые ориентированы на семьи с детьми, при этом в тех местах в декабре должна стоять хорошая погода». После этого система отобразит соответствующую информацию, фотографии, карты и прочие сведения, помогающие путешественнику сделать свой выбор.

Для генерации веб-страниц и контента эта когнитивная система получает данные как из внутренней базы данных, так и из внешних социальных сетей, сайтов с отзывами и прочих источников. «Она добывает информацию, а затем вычленяет из нее ключевые моменты», — объясняет Фил Косеровски, вице-президент отдела интерактивного маркетинга компании LHW.

При этом данная система может пригодиться не только потенциальным жильцам, имеющим дело с внешним интерфейсом компании. Она также вырабатывает подробные данные, которые компания может использовать в аналитических целях.

«Одним из преимуществ этой системы является то, что мы можем видеть, какого рода запросы в нее поступают, и оценивать в процентном соотношении степень уверенности системы в релевантности своих результатов», — рассказывает Косеровски. Это дает LWH возможность постепенно оптимизировать результаты, выясняя при этом, что клиенты ищут, чего они хотят и какие изменения в отеле могут помочь удовлетворить их интересы.

Косеровски говорит, что когнитивные и аналитические инструменты помогут LHW разработать более надежные «цифровые образы личности» и позволят автоматически подсказать клиентам места, развлечения, мероприятия и рестораны, к которым они проявляют склонность. Работать все это будет подобно тому, как Amazon и другие розничные интернет-магазины индивидуально настраивают свои страницы, благодаря чему повысится эффективность маркетинговых компаний.

Компания на сегодняшний день встроила в систему более 26 тыс. изображений, 35 тыс. понятий и 351 тыс. зависимостей.

«Мы стремимся устранить узкие места и как можно более упростить людям поиск интересующей их информации, — отмечает Косеровски. — Если кто-то заказывает только номера-люкс, нет нужды показывать ему 30 видов номеров. Если человеку нравится скуба-дайвинг, имеет смысл показать ему тематические курорты и развлечения».

Когнитивные системы со временем станут лучше

В течение следующих нескольких лет когнитивные вычисления и глубинное обучение будут развиваться скачкообразно, продолжая менять способы взаимодействия человека с компьютером и организаций с клиентами. Подключая обширные массивы данных и более достоверно фильтруя зависимости между этими данными, эти технологии позволят делать все больше аналитических выводов о поведенческих стереотипах, покупательских привычках, финансовых и научных моделях, медицинских методиках и многих других аспектах общества.

Более того, эти когнитивные системы со временем будут самосовершенствоваться, используя машинное обучение. Есть только одно «но», говорит Коэн, представитель фирмы Capgemini, — организации должны будут позаботиться о конфиденциальности своих клиентов и сотрудников и выработать методы предотвращения взлома и использования личных данных в злоумышленных целях.

Он считает, что ведущим коммерческим и ИТ-компаниям нужно экспериментировать с технологией и внедрять ее там, где в этом есть необходимость. Это может, в том числе, означать встраивание элементов когнитивных вычислений в веб-сайты, мобильные приложения и многие другие средства и системы, включая те, что используют API, предоставляемые их партнерами и специализированными деловыми сетями.

«На сегодняшний день можно с уверенностью говорить о существовании когнитивных plug-and-play-решений — от инструментов кибербезопасности до систем поддержки пользователей, — говорит Коэн. — Лидеры организаций должны обратить внимание на коммерческую выгоду и положительные сдвиги, которых можно достичь путем применения новых технических средств, способных снизить операционные затраты, повысить прибыль, улучшить конкурентоспособность и выработать новые, революционные бизнес-модели».

Версия для печати