機械学習の分野、特に電子商取引の分野でさまざまなプロジェクトを作成した経験を持つMTS AI開発部門Arkady Sandlerの長に話を聞きました。 インタビューで、アルカディは、なぜAIが私たちの時代の重要な技術であるのか、パーソナライズされた製品の社会で私たちを待っているのはなぜか、MTSの助けを借りてスタートアップを活気づける方法について語った。
-アルカディ、人工知能の現在の定義はどのように聞こえますか？
-人工知能は、人間に固有の機能を自動的に実行するシステムのクラスです。 同時に、「インテリジェンス」という言葉の明確な定義を人に関連して与えることはできません。したがって、ここでは、機械で可能なアクションの「合理性」のみを強調します。 AIは他の多くのクラスのシステムと交差しますが、それに対する自律的な定義を見つけることは依然として困難です。 現在、私たちはすでに、ビッグデータを扱うシステムと、人間の機能を自動化するシステムを共有しています。 多くの技術はシステム内で使用できますが、問題はそれぞれの特定のケースのアプリケーションに限られています。さらに、各タスクはさまざまな方法で実装できます。 たとえば、ツールキットとしての機械学習はさまざまな分野で使用されており、AIのサブ産業にすぎません。
-ニューラルネットワークの開発と「トレーニング」はどれくらい難しいですか。これにはどのようなリソースが必要ですか？
-現在、専門大学の学生はニューラルネットワークのトレーニングに従事することができます。特に大学はますます市場の需要と結びつき、データや機械学習を扱うためのプログラムがますます登場しているためです。
AIのトピックでは、作業規模を測定する際の重要な要素は、収集され、ラベル付けされ、ニューラルネットワークのトレーニングに既に使用できるデータの可用性です。 産業用フォーマットでは、専門家チームのみが大量のデータを処理できます。
-誇大広告はAIのどこから来たのですか？
-データは今や現代経済の「油」であるという比phorを使用します。 データの所有権は、グローバル市場における重要な力率です。 そのため、シリコンバレーの大手企業はAIに数十億ドルを投資し、データを扱う新しいユニットを開設しています。 今後数年間で、大規模なテクノロジー企業は、データおよび機械学習を扱う人材を求めて戦い、たとえばビジネスプロセスの予測と自動化の観点から、AIを扱う分野を開発します。
「十分なデータがある場合、人工知能はすべてを学習できますか？」
-むしろ、十分な量のデータがある場合は、このスキルを習得し、「人間的に」実行できるシステムを構築できます。 重要なのはデータの品質です。 しかし、AIの概念には、データアプリケーションの2つの領域があります。それは一般的なAIと狭いAIであり、現在は後者が市場を支配しています。 一般的なAIは、すべてを実行して人間の心に似せることができる包括的でグローバルなAIの実現可能なアイデアではありません。
-これは、すでにAIが仕事を奪う恐怖症をすでに生み出しています。 AIは労働市場に実際にどのような変化をもたらすことができますか？
-各産業革命、そして私たちは今、別の産業革命の内側にいるため、労働市場の大幅な再編につながります。 当然のことながら、AIベースのシステムの広範な導入は、この再編につながるでしょう。 一部の職業は消滅しますが、新しい職業も登場します。 今では、自動車を手作業で組み立てる工場はほとんどありません。 人類はこれに苦しんでいるようには見えませんが、むしろそれ自体を消費し、満たす機会がますます増えています。 AIベースのシステムは、一部の人々を日常業務から解放します。
人々は創造性に従事し、創造的な領域に入り、自分自身を達成し、機械的な行動に1日8時間を費やすことはありません。 これは当初、間違ったパラダイムです-さまざまな行動、独立、および創造性を備えた生きている人々を基本的なタスクのシステムに追い込むために。 したがって、変化を非常に積極的に見る価値があります。
-AIが解決できる緊急の課題はどの領域にありますか？
-通常、AIに関連するイニシアチブ、たとえばスタートアップが作成されるとき、私たちは抽象的な方法で考えます。 あなたが自由に自由な労働の無限の軍隊を持っているが、これらの人々のそれぞれがたった一つの認知機能を実行することができると想像してください。 たとえば、テキストを読み、コンテンツに基づいて、いくつかのボタンのいずれかを押します。 それは提示する価値があります-そしてすぐにこの軍隊の仕事があります。 適切なターゲット検索演習。
-人工知能は自己学習できますか？
-この質問には、約1か月の科学的議論が必要です。 AIは学習が可能です。 人を理解する上で自己学習する能力は、それを穏やかに言えば誇張されています。 しかし、一般的ではなく、狭いAIについて話す場合、これが可能な領域があります。
- ニューロポエトリーの最初の本の出版社での最近の実験に目を向けると、私は尋ねたいと思います-もしあれば、AIを使用する倫理的境界はどこにありますか？
-ネットワークがプーシキンほど悪くない詩を書いた場合、倫理的な問題はネットワークではなく実験の著者に生じます。 倫理は人間の特権であり、システムは彼の認知機能のみを模倣します。 私の意見では、狭いAIの時代では、倫理とAIは決して交差せず、倫理の真の境界は実験の「犯人」の隣にあります。
-MTSのAIユニットは何をしますか？
-人工知能の分野で応用研究を行い、製品を開発します-たとえば、スマートボットや医療および法律分野の製品。 純粋に科学的な事例もあります。現在、大学と積極的に協力しており、教育分野での共同プロジェクトを受け入れています。 これらは科学的関心と応用的関心の交差点になります。 さらに、これは、学生がAIの緊急タスクの分野に没頭する良い機会です。
-会社の要求の一部としてAIチームが直面している特定のタスクは何ですか？
-現代の会社はAIシステムを使用する方法がたくさんあり、私たちは新しい方法を模索しています。 カスタマーサービス部門からタスクを受け取り、サブスクライバーへのサービスを支援します。また、コンタクトセンター用のロボットを開発し、弁護士向けの文書処理を簡素化する方法を考案しました。 一般的に、人的要因を排除し、結果をより効果的にするユニットの作業を最適化します。
-そして、AIはどのようにクライアントの製品を直接変えるのでしょうか？
-消費者を研究したAIは、製品をよりパーソナライズします。 一般的に、消費のパーソナライズは、AIの開発のおかげで私たちが参入する未来です。 これは私たちを解放し、消費を含むすべてのことにおいて創造的になることを可能にします。つまり、工業製品から著作権の側に私たちを遠ざけます。 私たちは、独立した起業家精神のブームを待っています、これはすでに起こっています。 私たちは、スーパーマーケットからではなく、小さなパン屋からのパン、地元のデザイナーの服、クラフトビール、エコプランテーションからのコーヒーが好きです。 パーソナライズは、工業製品のむき出しの実用性を間違いなく打ち負かすでしょう。
-AIユニットの仕事の一環として、あなたはそのような独立した起業家と協力しましたか？ 技術開発を共有しましたか？
-MTS Startup Hubアクセラレータの一部として、常にスタートアップと協力しています。MTSStartup Hubアクセラレータは、開発と協力を支援するために、私たちの意見で最も興味深いプロジェクトを選択します。 一緒にパイロットを作り、もちろん相互に知識を豊かにします。 特に自然言語処理（NLP）の分野に関連するプロジェクトに関心があります。これはAI技術の基本的なファミリーの1つであり、この分野で高い専門知識を蓄積しています。 しかし、AIで共同作業を行う機会はすべて開かれています。
-現在、HSE Business Incubatorを使用したプロジェクトの準備をしています-近い将来に開始されるAI Startup Acceleratorの参加者を待っていますか？
-私たちは、AIの分野の若いスタートアップを専門家としてアドバイスします。 最も興味深いのは、MTSがパイロットを引き受ける準備ができていることです。 私たちは有望なスタートアップを私たちの翼の下に連れて行き、開発の機会を与えて、さまざまな産業を動かすことができるようにします。
インタビューを準備する際に話をして助けてくれたMarina Morozovaに感謝します。