Индустрия 4.0.. Страница 13

Такой алгоритм называется деревом принятия решений.
Очевидно, что одного дерева недостаточно, чтобы описать всевозможные паттерны признаков наших клиентов, для этого используются композиции деревьев, или «лес». Композиции деревьев отлично справляются с задачей классификации табличных данных. Для нашего проекта мы использовали самую эффективную реализацию описанного выше метода — градиентный бустинг решающих деревьев. Основная идея этого метода в том, что каждое следующее дерево строится таким образом, чтобы исправить ошибки уже построенной композиции.
С методом мы определились, теперь необходимо понять, как будем измерять точность работы алгоритма.
Обычно из тысячи посетителей сайта клиентами становятся только десятки или даже единицы. И если мы разобьем наших посетителей на два класса — «не стал клиентом» и «стал клиентом», то наши классы будут несбалансированными.  В первом будет 99% посетителей, во втором —1%.
Если алгоритм определит всех наших посетителей как первый класс («не стал клиентом»), то получим точность 99%, но никакой пользы от такого алгоритма не будет. Поэтому мы оценивали не точность по всей выборке, а только качество оценок принадлежности к классу 1. Для этого используется матрица ошибок:

Выход очевиден — мы должны проанализировать все признаки наших текущих клиентов и выявить показатели, которые однозначно смогут отличить их от пользователей, не ставших нашими клиентами. Если мы хотим выявить закономерности в больших массивах данных, то машинное обучение подходит как нельзя кстати для этой задачи.
Этап 1. Подготовка данных
Для начала необходимо обучить алгоритм на исторических данных с целью оценки вероятности совершения конверсии пользователем. Мы взяли данные по сессиям за прошедший год по клиенту из сферы недвижимости. Всего получилось около 800 тыс. сессий. Также нужно выбрать событие, которое определяет совершение конверсии пользователем.
Этап 2. Машинное обучение
В этой части я расскажу подробно о том, как строится процесс машинного обучения для «умного» ремаркетинга. Эта информация будет полезна  техническим специалистам, которым знакомы принципы работы машинного обучения. Если же вы маркетолог и вам больше интересна практическая ценность данного подхода, то переходите к прочтению Этапа 3, где раскрывается внедрение алгоритма и его ценность.
Итак, рассмотрим простой алгоритм поиска паттерна признаков потенциального клиента:

«Умный» ремаркетинг, или как удвоить конверсии с кампаний ремаркетинга с помощью машинного обучения

Обычно аудитории ремаркетинга настраивают «на глаз», никто не знает, какой у них потенциал и как выжать из ремаркетинга максимум. Главная проблема в том, что информация о посещениях пользователей содержит сотни комбинаций параметров и невозможно настроиться на всевозможные аудитории.
Глазами можно отследить только основную закономерность в данных, а что делать с остальной информацией? В итоге мы возвращаем не всех наших потенциальных клиентов и тратим рекламный бюджет на пользователей, которые в нашем продукте мало заинтересованы или не заинтересованы вовсе.
В качестве примера приведём показатели кампаний ремаркетинга одного рекламодателя из сферы недвижимости в Google AdWords за август 2019. Результаты говорят сами за себя — показатель отказов очень высок:

Канадский искусственный интеллект предсказал вспышку коронавируса
Канадская платформа мониторинга здоровья BlueDot предсказала вспышку коронавируса еще 31 декабря, передает канал "Россия 24".
То есть на десять дней раньше объявления в ВОЗ. Как пишет журнал Wired, это стало возможно благодаря алгоритму, которым управляет искусственный интеллект. Он анализирует новости, информацию о заболеваниях животных  и данные о продаже авиабилетов. В результате клиентам сервиса  еще до Нового года  сообщили: поездок в Ухань стоит избегать, кроме того, вирус может появиться в Японии и Таиланде.
По последним данным, число подтвержденных случаев заражения "уханьским" коронавирусом в КНР выросло до 1 370 человек. Число скончавшихся от вируса людей — 41. Все они умерли в КНР. СМИ напоминают, что коронавирус способен передаваться от человека к человеку воздушно-капельным путем, а также мутировать.

Сколько принес Сбербанку искусственный интеллект?

В 2019 г. дополнительные доходы Сбербанка от использования искусственного интеллекта составили $700 млн, сообщил в ходе профильной дискуссии на полях Всемирного экономического форума в Давосе зампредправления кредитной организации Александр Ведяхин.

"Сбербанк активно использует искусственный интеллект, и в 2019 г. дополнительные доходы от его использования в банке составили $700 млн, в следующем году эта цифра достигнет миллиарда долларов. Выгоды от внедрения искусственного интеллекта очевидны, но нам нужно проявлять осторожность и учитывать риски. По оценкам специалистов, положительный эффект от внедрения искусственного интеллекта в мире может достичь $13 трлн, это огромная цифра. Но наш ответственный подход к искусственному интеллекту должен оставаться неотъемлемой частью этого глобального процесса", - цитирует Ведяхина пресс-служба российского финансового гиганта.

В ноябре 2019 г. Сбербанк и Сognitive Technologies объявили о создании СП для развития в России беспилотного транспорта. 30% новой компании, которая будет называться Cognitive Pilot (CPilot), получит Сбербанк, а 70% - ее партнер.

Как писали ранее "Вести. Экономика", глава Сбербанка Герман Греф также заявил о том, что кредитная организация совместно с "Яндексом", Mail.ru, "Газпром нефтью", РФПИ, МТС и Сбербанком создадут союз по развитию искусственного интеллекта.

По оценкам экспертов IDC, в целом объем российского рынка искусственного интеллекта по итогам 2019 г. должен составить $139,3 млн, при этом до 2023 г. инвестиции в данные технологии будут расти на 30% ежегодно.

При этом представители банков сетуют на то, что хотя ИИ позволяет ускорить или убрать из ручного труда рутинные операции, повысить качество обработки документов и клиентских обращений, сократить количество занятых в этом рабочих мест, но для этого требуется наличие квалифицированного и дорогостоящего ИТ-персонала – для интеграции, внедрения, развития ИТ-решений. В итоге оценить рентабельность ИИ не так просто, как об этом говорят разработчики технологий. Тем не менее, спектр практического применения ИИ в банках с каждым годом расширяется.
Представители банков не отрицают необходимость и эффективность умной роботизации, но при этом говорят о том, что одновременно с ней продолжается рост штата технических специалистов. Таким образом, заменяя одних сотрудников, банк вынужден вкладываться в других, работающих на стыке бизнеса и технологий - возрождается специальность, которая существовала еще в советские времена – постановщик экономических задач для автоматизации.
Подготовлено с использованием материалов АРБ.
О компании ОТР
ОТР (Организационно-технологические решения) – одна из крупнейших российских ИТ-компаний, предоставляющая услуги управленческого, финансового и ИТ-консалтинга, системной интеграции, разработки и внедрения программного обеспечения, построения комплексных инженерно-технических решений для государства и бизнеса.
ОТР работает на ИТ-рынке с 2000 года и входит в топ-30 крупнейших ИТ-компаний России (CNews Analytics, 2018), в топ-10 ведущих российских поставщиков ИТ-услуг для государственного сектора (CNews Analytics, 2018), в топ-30 поставщиков ИТ-услуг (CNews Analytics, 2018).
ОТР – динамично развивающаяся компания, представленная в 16 регионах РФ от Санкт-Петербурга до Хабаровска.

В Ассоциации российских банков обсудили искусственный интеллект

Открыл заседание Исполнительный директор АРБ Валерий Шипилов, ведущим обсуждения был Председатель Комитета Константин Маркелов.
Тема использования искусственного интеллекта, наиболее передовой технологии, на которую сегодня делает ставку бизнес, является актуальной для финансовых учреждений, которые традиционно лидируют в области автоматизации бизнес-процессов. По данным Genpact, озвученным Константином Маркеловым, сегодня искусственным интеллектом, так или иначе, уже пользуются в 97% коммерческих банков (из числа попавших в исследование). Из них 51% кредитных организаций задействовали ИИ для точечных решений и индивидуальных задач, 27% тестировали его в пилотных проектах, а 19% использовали компьютерный интеллект во всем банке в целом.
Но, к сожалению, до сих пор нет единого понимания, какие технологии можно относить к ИИ, и насколько безопасно его применение. Однако есть надежда на то, что если разработчики искусственного интеллекта, подобно Колумбу, думают, что плывут в "Индию" (создают ИИ), то на этом пути они смогут открыть много "Америк" (технологических решений).
Тематика дальнейшего общего обсуждения была поделена на блоки: "Распознавание образов", "Роботизация бизнес-процессов", "Чат-боты, голосовые роботы" и "Большие данные, машинное обучение, нейронные сети".
Руководитель направления RPA ОТР Алексей Ильин поделился опытом ИТ-компании по автоматизации различных бизнес-процессов - от передачи роботам процессов распознавания входящих документов, их категоризации, занесения в базы данных и учетные системы, до онлайн-проверки умными ботами потенциальных заемщиков. Эксперт отметил, что популярность роботизации в банках стала набирать обороты только после того, как разработчики такого рода решений добились уровня надежности и безопасности, сравнимого с АБС. При этом эффективность роботов зависит от качества работы центра управления, который отвечает и за их постоянное обучение и за загрузку.
Евгений Шевяхов, заместитель директора департамента сопровождения ОТР, рассказал об использовании роботов и нейросетей на нулевой, первой и второй линиях поддержки. В ОТР для этих целей были разработаны и уже успешно применяются три робота. Первый (робот Алекс) занимается регистрацией обращений, ИИгорь категорезирует собранную информацию и направляет ее профильным специалистам. AI-ДА (робот аналитик) самостоятельно, используя данные из базы знаний, нормативных и иных документов, генерирует подсказки для решения проблем, указанных в обращениях пользователей, а также находит дубли и похожие по смыслу заявления.
От научных академических кругов выступили Андрей Инякин (Федеральный исследовательский центр Института управления РАН) и Сергей Дворянкин (Финансовая академия при Правительстве РФ). Эксперты подчеркнули, что научные круги понимают ИИ иначе, чем банки и технологические компании. Ими было также отмечено, что желательно лишний раз не использовать термин "искусственный интеллект", поскольку сегодня в практическом плане речь идет об обучении на прецедентах, задачах по экстраполяции и алгоритмизации решения конкретных бизнес-задач. Ёмко и коротко высказался Евгений Хохлов, руководитель компании "Програмбанк": "То, что большинство технологических компаний и банкиров называют искусственным интеллектом - не что иное, как "прецедентный анализ"".
Также в процессе обсуждения говорилось, что для банков использование ИИ является одной из мер по повышению эффективности, поскольку им приходится работать в условиях постоянно снижающейся маржинальности и сверхконкуренции, в результате которой доходность по некоторым продуктам уже приближается к нулю. Отмечалось, что часть банков при внедрении ИИ идут по пути внутренних разработок, а некоторые активно сотрудничает с вендорами, стартапами и интеграторами.

То есть, Deepfake должен вывести подделку на новый уровень и разгрузить человека в этом нелегком деле, позволив создавать поддельный контент, не тратя на это силы.
В первую очередь, такие подделки касаются видео. То есть, любой человек сможет сесть перед камерой, сказать что-то, а его лицо будет заменено на другого человека. Выглядит жутковато, ведь, по сути, надо будет просто уловить основные движения человека и отличить подделку будет просто невозможно. Давайте разберемся, с чего это все началось.
Первая генеративно-состязательная нейросеть была создана студентом Стэнфордского университета. Произошло это в 2014 году, а звали студента Ян Гудфеллоу. По сути, он столкнул между собой две нейросети, одна из которых занималась генерацией лиц людей, а вторая анализировала их и говорила похоже или нет. Так они обучали друг друга и в один прекрасный день вторая нейросеть начала путаться и принимать сгенерированные изображения за реальные. Именно такая постоянно усложняющаяся система и рождает Deepfake.
Сейчас одним из главных популяризаторов идеи Deepfake является Хао Ли (Hao Li). Он занимается не только этим, но и многим другим. За это он был не раз удостоен различных наград, в том числе, и негласных. Кстати, он один из тех, кому стоит сказать спасибо за появление в iPhone X анимодзи. Если интересно, на его сайте можно ознакомиться с ним более подробно. Сегодня не он является главной темой обсуждения.
Вспомнили мы о нем только из-за того, что на всемирном экономическом форуме в Давосе он показал свое приложение, которое позволит заменить лицо человека, сидящего перед камерой, на любое другое лицо. В частности, он показывал, как работает система на примере лиц Леонардо Дикаприо, Уилла Смита и других известных людей.Выглядит это немного жутковато. С одной стороны, можно только восхититься современными технологиями, которые позволяют сканировать лицо, на ходу менять его на другое и выдавать новую картинку. На все это тратятся доли секунды и система даже не тормозит. То есть, это позволяет не просто обработать готовое видео и заменить лицо, но и участвовать такому персонажу в каком-нибудь живом общении по видеосвязи.

Опасность Deepfake. Как изменить лицо на видео?
Можно сколько угодно говорить о том, что такая технология нужна, это очень круто и не надо наговаривать. Можно даже дойти до крайности и начать говорить о том, что это позиция лютого олдфага, который просто боится всего нового, но тут действительно опасностей больше, чем пользы.
С такой технологией, особенно, если она будет с открытым кодом, любой желающий сможет сеcть и записать любое видео. Полбеды, если оно просто будет порочащим чью-то честь и достоинство, гораздо хуже, если это будет заявление, сделанное от имени важного человека. Например, записав ролик длиной всего 30-40 секунд от имени Тима Кука, можно обрушить чуть ли не всю IT-сферу США во главе с Apple. Фондовый рынок получит такой сильный удар, что это посеет панику среди инвесторов. В итоге тысячи людей потеряют в сумме миллиарды долларов.
Тот, кто не любит такой способ заработка, скажет, что так им и надо, пусть идут на завод. Но при самом печальном сценарии и завода не будет после такого. Кроме того, банально мы получаем человека, который обманом наварится на колебаниях стоимости ценных бумаг. Достаточно просто вовремя их купить и продать.
Ситуация может быть и хуже, если “шутник” выскажется от лица лидера крупного государства. Конечно, потом все вскроется, но за это время можно натворить немало неприятных дел. На фоне этого, просто подставить лицо знаменитости вместо актера в фильме для взрослых будет невинной шалостью.
Можно представить и обратную ситуацию, когда реальный человек что-то скажет, а потом будет всех уверять, что его подставили. Как быть в этой ситуации тоже не очень понятно. Это внесет такую смуту в новостные ленты, что перепроверить это в другом источнике просто не получится. В итоге станет вообще непонятно, что в этом мире правда, а что ложь.

Вырисовывается картинка из фильмов о мрачном будущем, вроде Суррогатов или Терминатора, где Т-1000 представлялся другими людьми и, в том числе, звонил Джону Конору от имени его приемной матери.
Как выявить Deepfake?
Проблема даже не в том, что такие системы надо запретить, а в том, что это уже невозможно. Они уже есть и развитие технологий, в том числе, и считывания лиц привело к их появлению и распространению открытого кода. Даже если представить, что система в нынешнем виде перестанет существовать, надо понимать, что ее создадут заново. Просто еще раз научат нейросети работать между собой и все.
Пока не все так страшно, и определить подделку можно буквально невооруженным глазом. Картинка похожа, но она достаточно грубая. Кроме этого, она иногда имеет некоторые проблемы с совмещением, особенно по границам лица. Но ничего не стоит на месте и развить ее еще больше совсем не сложно. Тот же Хао Ли уверен, что на это потребуется не больше нескольких месяцев, а для создания “масок”, которые не отличит даже компьютер, надо еще несколько лет. После этого пути назад уже не будет.
С одной стороны, от этого сможет защитить алгоритм, который уже создают YouTube и Facebook. Кстати, последние даже открыли конкурс на разработку технологии распознавания — Deepfake Detection Challenge («Задача по выявлению дипфейков»). Призовой фонд этого конкурса составляет 10 миллионов долларов. Конкурс уже идет и завершится в марте 2020 года. Еще можно успеть поучаствовать.
Возможно, такая щедрость обусловлена фейковым видео с самим Марком Цукербергом. Если эти две вещи связаны, появление такого конкурса неудивительно.
Если замененное лицо будет полностью соответствовать оригиналу, противосила в лице специальной нейросети будет бессильна. В этом случае ей придется ловить минимальные отличия в мимике, движениях и манере говорить. В случае с известными людьми такая проблема будет решена на уровне видеосервиса, так как тот же YouTube знает, как двигается условный Дональд Трамп. Когда дело дойдет до менее известного человека, это будет сложнее. Хотя, это тоже можно будет доказать, посадив его перед камерой и ведя непринужденную беседу, пока нейросеть анализирует его движения. Получится что-то вроде изучения отпечатка пальца, но, как видим, это опять приведет к излишним сложностям.
Если вшить системы определения подлинности видео в камеры, их тоже можно будет обойти. Можно сделать так, чтобы камера маркировала снятое видео и было понятно, что оно не снято через отдельное приложение или не обработано в специальной программе. Но как в этом случае быть с видео, которые просто были обработаны. Например, смонтированное интервью. На выходе мы получим видео, в котором уже не будет того исходного ключа.
Сценарий мрачного будущего
Можно ли сказать, что мы сейчас набросали один из сценариев мрачного будущего? В целом да. Если технологии, которые были созданы для достижения хороших целей, выйдут из под контроля, с ними можно хлебнуть горя. Собственно, вариантов таких опасных технологий много, но бОльшая часть из них находится под защитой. Например, ядерный синтез. Тут мы имеем дело с кодом, который может получить каждый.

Какие опасности нейросетей мы недооцениваем?

Случалось ли вам встречать на улице человека, который один в один был бы похож на вас? Одежда, лицо, походка, манера общения, повадки полностью идентичны вашим. Как будто вас отсканировали и распечатали на принтере. Звучит немного жутковато, не так ли? А теперь представьте, что вы увидели видео, в котором такой человек что-то рассказывает о себе. В лучшем случае вы постараетесь вспомнить, когда гуляли так, что ничего не помнили, но могли наговорить такое на камеру. Пока все это звучит как простые рассуждения, но технологии уже вплотную приблизились к тому, чтобы создавать таких людей. Они уже есть, но скоро их станет намного больше.
Откуда берется фейк?
Сейчас уже слишком много всего, что принято называть фейками. Они есть везде. Их можно найти в фотографиях, в новостях, в производстве товаров и в информационных услугах. Проще сказать где нет явлений, сопровождаемых этим словом. Пока с ними можно бороться. Можно изучить происхождение фотографии, проверить отличительные черты фирменного товара от подделки, а новости перепроверить. Хотя, новости являются отдельной темой.
В наше время потребитель контента не хочет ждать и требует от его создателя моментального производства, иногда ему даже плевать на качество, главное, чтобы быстро. Отсюда и рождаются ситуации, когда кто-то что-то сказал, а остальные, не проверив, растащили это по своим сайтам и газетам. В некоторых случаях требуется много времени на раскрутку этого клубка обратно и доказательство того, что это все было неправдой.
Объяснять, для чего это все делается, смысла нет. С одной стороны стоят те, кто просто хочет посмеяться над ситуацией, с другой — те, кто действительно не знали, что они неправы. Отдельное место, примерно посередине, занимают те, кому это банально выгодно. Это могут быть интересы влияния на разном уровне, включая политический. Иногда это бывает целью получения прибыли. Например, сеяние паники на фондовом рынке и проведение выгодных операций с ценными бумагами. Но зачастую это бывает связано с неприязнью к человеку (компании, продукту и т.д) с целью принизить его. Простым примером является “опускание” в рейтингах неугодного кому-то фильма или заведения. Конечно, для этого нужна армия тех, кто пойдет и поставит дизлайк (иногда даже ботов), но это уже отдельная история.
Что такое Deep Learning?
В последнее время этот термин звучит все чаще. Иногда он даже не имеет отношения к делу и его путают с чем-то другим. Так программный продукт выглядит более эффектно.
Глубокое обучение - (глубинное обучение; англ. Deep learning) — совокупность методов машинного обучения (с учителем, с частичным привлечением учителя, без учителя, с подкреплением), основанных на обучении представлениям, а не специализированным алгоритмам под конкретные задачи.
Не стоит думать, что понятие и основные принципы машинного обучения появились только несколько лет назад. На самом деле, им уже столько лет, что многие из нас тогда даже не родились. Основные принципы работы систем глубокого обучения и математические модели для их работы были известны еще в 80-е годы прошлого века.
В то время они не имели такого смысла из-за отсутствия одного важного компонента. Им являлась высокая вычислительная мощность. Только в середине двухтысячных появились системы, которые могут помочь работать в этом направлении и позволяют просчитывать всю необходимую информацию. Теперь машины развились еще сильнее и некоторые системы машинного зрения, голосового восприятия и некоторые другие работают настолько эффективно, что даже порой превосходят возможности человека. Хотя, на ответственные направления их пока не “сажают”, делая их дополнением возможностей человека с сохранением контроля над ними.
Что такое Deepfake? Когда появился Deepfake?
Несложно догадаться, что Deepfake это небольшая игра слов, связанная с Deep Learning и теми самыми фейками, о которых рассказывали выше.

Виртуальная реальность 2020 — зомби, путешествия и медицина

О чем вы думаете, когда речь заходит о виртуальной реальности? Наверняка у каждого из нас перед глазами всплывают всевозможные футуристичные образы, которые не имеют ничего общего с нашей повседневной жизнью. Однако реальность не так далека от фантастики, как мы могли бы подумать. Прямо на наших глазах рождаются новые технологии, а то, о чем мечтали научные фантасты постепенно становится реальностью. Сегодня медицина, туризм, культура и индустрия развлечений являются секторами, в которые наиболее активно внедряются инновационные технологии. Это позволит нам получить ценный жизненный опыт, который мы даже не могли себе представить.
Индустрия развлечений
Индустрия развлечений, как это водится, всячески стремится соответствовать желаниям потребителей. А потребитель сегодня, если вы еще не заметили, очень любит зомби. Фильмы, сериалы и игры про живых мертвецов, жаждущих человеческой плоти удивляют разве что наших бабушек и дедушек. В 2020 году можно будет с головой погрузиться в мир, который захватили зомби. Недавно компания Zero Latency выпустила второе поколение своей системы VR, а благодаря сотрудничеству с HP и Microsoft компании удалось достичь наиболее реалистичной картинки.
Однако самой приятной для игроков окажется возможность выживать в этом странном в мире в компании своих друзей (до 8 человек). Любителям жанра, определенно, понравится.
Медицина
Та самая область, в которой внедрение технологии виртуальной реальности позволяет сохранить здоровье. Сегодня разрабатываются многочисленные VR программы реабилитации для пациентов, перенесших инсульт или страдающих болезнью Паркинсона. Программы позволяют пациентам выполнять те же задачи, которые они могли бы выполнять в специализированном медицинском учреждении не выходя из дома. Подобные технологии также применяются в научных и клинических исследованиях. Так, врачи Американской кардиологической ассоциации (AHA) при помощи технологии виртуальной реальности могут практиковаться перед тем, как оказывать помощь пациентам.
Путешествия и культура
В виртуальной реальности эмоции путешественников могут полностью измениться. Дело в том, что благодаря этой технологии планировать поездки станет намного проще. В качестве примера можно привести проект гостиничной компанией Marriot — так гости отеля могут выбирать свой следующий пункт назначения с помощью VR, без необходимости упаковывать или покупать авиабилеты. Таким образом, у гостей появилась возможность прогуляться по гавайскому пляжу или полюбоваться видом на Тауэр Бридж в Лондоне.
Огромное количество музеев уже сегодня пользуется виртуальными турами. Внедрение технологий теперь позволяет всем желающим попасть на полноценную экскурсию в музей или галерею не вставая с дивана. Особенно удачными оказались виртуальные туры с музыкальным сопровождением.
Мир будущего
Согласно результатам исследования, проведенного Futurum Research и SAS, потребители верят, что виртуальная реальность станет ключевым элементом их отношений с брендами. Причем настолько, что практически 80% полагают, что могут получить доступ к виртуальной, дополненной или смешанной реальности для выполнения своих повседневных задач,например тестирование продукта перед покупкой.

МТС и «Совкомбанк» вложились в разработчика технологий искусственного интеллекта Just AI

МТС и «Совкомбанк» стали акционерами компании Just AI (Just AI Limited), которая занимается исследованиями и разработкой технологий разговорного искусственного интеллекта (ИИ) Об этом Rusbase рассказали представители компаний.


МТС в рамках сделки получила 7,5% акций, «Совкомбанк» — 15%. Оператор вложил в компанию 187,7 млн рублей, размер вложений банка не называется.
В рамках сделки представители обеих компаний вошли в совет директоров Just AI в качестве наблюдателей.

«МТС тестирует голосового ассистента и намерена продолжать развивать продукты в этой сфере. В рамках сотрудничества с Just AI мы планируем проводить совместные исследования в области разговорных интерфейсов, а также рассмотрим возможность интеграции наработок Just AI в сервисы МТС», – сообщил директор Центра искусственного интеллекта МТС Аркадий Сандлер.

Со стороны «Совкомбанка» сделка стала продолжением стратегии банка по развитию компетенций в области искусственного интеллекта, уточнил представитель компании. Банк уже автоматизировал работу службы взыскания, и планирует в ближайшее время провести автоматизацию продаж, набора персонала, контроля качества обслуживания.
Just AI с 2011 года специализируется на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Основная сфера деятельности – разработка платформы семантического анализа естественной речи с использованием ИИ, создание сервисов омниканального взаимодействия с пользователями на базе conversational AI, автоматизация процессов контакт-центров и служб клиентской поддержки.

Обновлен визуальный навигатор по нацпрограмме «Цифровая экономика РФ»

Организация «Цифровая экономика» обновила электронную «Схему движения к цифровой экономике», выпущенную в начале 2019 г. Схема позволяет отобразить несколько сотен страниц содержания нацпрограммы «Цифровая экономика РФ» на одной карте, чтобы ориентироваться в направлениях цифровой трансформации приоритетных отраслей экономики и социальной сферы.
Новая версия схемы включила актуальные вехи нацпрограммы «Цифровая экономика РФ», а также новое направление – «Развитие технологий в области искусственного интеллекта», которое будет наполняться после утверждения соответствующего федпроекта. Отдельно на карте зафиксированы выполненные вехи нацпрограммы: законодательство об электронных трудовых книжках, запуск мер поддержки отечественных производителей ПО, утверждение дорожных карт по сквозным технологиям с отбором проектов и другие. Онлайн-версия дополнена функциями интерактивного отображения дополнительной информации о «станциях» и возможностями «пересадок» на пересекающие направления.
«Обновленная версия "Схемы движения" представляет собой эффектный и эффективный инструмент мониторинга хода реализации нацпрограммы "Цифровая экономика РФ". Поэтапно отображая достижение ключевых вех каждого из федеральных проектов в составе нацпрограммы, она позволяет участникам сферы высоких технологий осуществлять цифровую трансформацию с учетом государственных планов и инициатив ведущих компаний цифровой экономики», – сказал генеральный директор организации «Цифровая экономика» Евгений Ковнир.
Напомним, что первая версия схемы была опубликована на сайте организации в январе 2019 г. и в формате транспортной карты отображает ключевые этапы и вехи шести основных направлений национальной программы в период до 2024 г.: «Информационная инфраструктура», «Информационная безопасность», «Цифровые технологии», «Кадры для цифровой экономики», «Нормативное регулирование», «Цифровое государственное управление», а также их пересечения.
«Схему движения» можно бесплатно скачать в формате PDF. Высокое качество файла PDF позволяет изготовить и собственную копию «Схемы движения» в удобном формате А0. Печатную версию рекомендуемого формата «Схемы движения» можно заказать в типографии Artwall или нажав на кнопку «Купить постер» при скачивании.

Создан самый быстрый искусственный объект на планете

Ученые установили рекорд самого быстровращающегося объекта, сделанного руками человека. Крошечное устройство способно делать более 300 миллиардов оборотов в минуту, двигаясь при этом в 500 тысяч раз быстрее, чем это делает зубная дрель. Как сообщает новостной портал newsweek.com, для того, чтобы поставить мировой рекорд, команда из Университета Пердью во Франции использовала энергию, полученную от мощного лазера, для ускорения левитирующего в вакууме микроскопического объекта.

Как выглядит самый быстрый объект на планете?
Самый быстровращающийся объект на Земле был создан в стенах одной из французских лабораторий, где ученые при помощи света смогли заставить левитировать в вакууме микрочастицу. Это стало возможно благодаря тому, что фотоны — мельчайшие частицы света — оказывают едва измеримое воздействие на любой объект, с которым они так или иначе соприкасаются. Известно, что сила подобного взаимодействия является давлением светового излучения, являясь, при этом, в миллионы раз слабее гравитации — одной из четырех фундаментальных сил Вселенной.
Когда в 1600 году Иоганн Кеплер впервые заметил, что хвосты комет всегда направлены в противоположную сторону от Солнца, ученый даже и не мог предполагать, что его открытие сможет однажды способствовать созданию самого быстрого объекта, которое когда-либо наблюдала человечество. Так, Тунцан Ли, профессор электротехники и вычислительной техники в университете Пердью, утверждает, что новый метод придания скорости небольшому объекту работает на аналогичных принципах, выявленных Кеплером при изучении комет. Кроме того, специалисты использовали рассмотренные Кеплером особенности при работе с концентрированными лазерами для вращения наночастиц. По мнению ученых, созданная таким образом наночастица является не только самой быстрой, но и самой чувствительной из всех известных детекторов крутящего момента.
Несмотря на то, что давление светового излучения является чрезвычайно слабой силой, перспективы его применения могут обнадежить любого поклонника научно-популярной фантастики. Так, уже сейчас технология применяется при испытании новых методов движения космических кораблей, одним из которых стало устройство LightSail 2. Известно, что проект солнечного паруса, разработанного Планетарным обществом США при поддержке SpaceX и Илона Маска, способен двигаться при помощи солнечных фотонов аналогично земным парусным лодкам, использующим силу ветра. Технологии проекта LightSail 2 могут стать прототипом создания космического корабля нового поколения, способного развить невероятные скорости. Кстати говоря, один из таких кораблей сможет достичь ближайшей к нам звездной системы Проксима Центавра всего за пару десятков лет.

Создан «живой» бетон из бактерий, способный восстанавливаться

На протяжении многих веков строители создавали бетон путем смешивания песка с разными веществами, способными сделать его максимально прочным. К сожалению, ученым до сих пор не удалось разработать состав, который придает популярному в строительстве домов материалу максимальную долговечность. Существующие сегодня разновидности бетона рано или поздно разрушаются, однако ученым из американского штата Колорадо удалось решить эту проблему. В составе разработанного ими бетона содержатся так называемые цианобактерии, которые способны размножаться под воздействием солнца и кислорода. Да, созданный по такой технологии не прочнее бетона, но зато его легко восстанавливать при повреждениях.
О свойствах «живого» бетона было рассказано в издании The New York Times. По словам зарубежных журналистов, новый материал представляет собой смесь песка, регулярно подпитывающего состав жидкостью гидрогеля и бактерий рода Synechococcus. Гелеобразная масса обеспечивает микробов необходимыми для роста веществами и те, по мере развития, производят карбонат кальция. Именно это вещество и придает материалу прочность.

Самый долговечный бетон в мире
Американские ученые уверяют, что созданный ими состав с бактериями при определенных условиях способен полностью восстанавливаться. Например, если разломать созданный по новой технологии кирпич, его можно заново вырастить, облив его смесью гидрогеля и песка. Под воздействием солнца и питательны веществ из гидрогеля, бактерии буквально оживают и помогают кирпичу обрести первоначальную форму. Главное, чтобы вокруг поврежденного материала были целые кирпичи, которые не дадут смеси растечься по краям и помогут сохранить форму.
Полученный материал так же прочен, как бетон. Однако в слишком сухих условиях бактерии могут погибнуть и кирпичи могут потерять самовосстанавливающиеся свойства. На данный момент исследователи хотят добиться максимальной живучести микроорганизмов в привычных для нас условиях. Известно, что при относительной влажности воздуха около 30% бактерии живут около месяца, но ученые намерены улучшить этот показатель.
Но даже достигнутые сейчас результаты весьма интересны. Автор научной работы Челси Хеверан и его коллеги разломали созданный ими кирпич пополам и путем добавления гидрогеля и песка смогли вырастить из одного осколка восемь совершенно таких же кирпичей. Они уверили, что строительный материал не ломается, даже если на него наступить. Хоть ученые и уверены в прочности кирпичей, кажется, что из них пока очень рано сооружать здания.
Однако в будущем такие кирпичи будут очень востребованы. Из них можно будет строить дома и даже жилища для первых колонизаторов Марса. Мало того, что сооружения из такого материала будет легко ремонтировать, к тому же содержащиеся в его составе бактерии смогут предупреждать о повышенной концентрации вредных веществ в воздухе. А все потому, что они активно взаимодействуют с окружающей средой.

«А согласно недавнему исследованию Microsoft, уже 30% российских руководителей активно внедряют технологии искусственного интеллекта, в то время как в среднем по миру этот показатель равен 22,3%», – обратил внимание Андрей Самойлов.
Но с внедрением некоторых других технологий Россия не успевает. «Есть такой тренд, как мультиоблачность. Использование облачных технологий стало нормой. Получив опыт работы и нащупав риски этой технологии, компании учатся эффективно балансировать между большим набором облачных провайдеров, используя лучшие технологии каждой из платформ, – отметил Павленко. – Россия, по некоторым оценкам, пока отстает во внедрении облачных решений, поэтому говорить о мультиоблачности не приходится».
Как ранее заявил глава Сбербанка Герман Греф, «облачный рынок в России чрезвычайно мало развит». «Сегодня, по нашим оценкам, примерно 4% компаний используют облачные решения», – уточнил он в конце прошлого года. По его словам, если компания не живет в «облаке», значит, она живет в прошлом. «Мы для себя несколько лет назад сказали, что наше «безоблачное детство» закончилось. Наступила эра «облаков», – сказал Греф.
Как сообщалось в исследовании, проведенном компанией SberCloud и аналитическим центром НАФИ среди 582 представителей бизнеса, сейчас все свои проекты выполняют с использованием облачных сервисов 5% крупных компаний, 1% средних и 3% малых. Но планы у бизнеса грандиозные. Около 77% представителей крупных российских компаний в той или иной степени готовы перейти на облачные технологии. О планах такого перехода говорят 41% средних компаний и 42% – малых. Если говорить о скорости внедрения новейших решений, то мы, наверное, отстаем, но в плане использования зарекомендовавших себя технологий Россия не хуже других стран, а в чем-то и лучше, уточнил Василенко. Это касается финансовой сферы, телекома и т.д.
За рамками обсуждения обычно остается вопрос об эффективности инвестиций в новые технологии, в программное обеспечение и оборудование. Погоня за инновациями далеко не всегда приводит к снижению издержек и увеличению прибыли компаний. Представители рынка рассказывают, что иногда бизнес не понимает, какие конкретно решения для своих задач ему нужно внедрять, не учитывает, что инвестиции в новые технологии без обучения сотрудников будут иметь низкую отдачу и т.д.
Например, по словам гендиректора компании Crayon в России Вадима Юна, бывает, что предприятия уже инвестировали в IT, но не до конца реализовали весь потенциал приобретенного программного обеспечения. Или же используют его не совсем по назначению – тратя мощности на неприоритетные приложения.
«Главный фактор для российских компаний при внедрении IT-решения – финансовая эффективность: насколько технология поможет сократить издержки или увеличить прибыль, качественно изменить коммуникацию с клиентами. Чем продуктивнее решение, тем выше на него спрос, – пояснил Самойлов. – При этом надо понимать, что на формирование IT-бюджетов влияют и государственные инициативы». 

ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ТРЕНДЫ-2020 ТРЕБУЮТ ОБДУМАННЫХ ИНВЕСТИЦИЙ

Глобальные технологические тренды, которые нужно учитывать при развитии цифровой экономики, предполагают повсеместное внедрение облачных решений, использование цифровых моделей и технологий дополненной реальности, роботизацию и новые подходы к защите данных – рассказали «НГ» представители IT-отрасли. Ключевой вопрос: успевает ли Россия за изменениями? Оценки разнятся в зависимости от обсуждаемых инноваций. За минувшие три года в РФ втрое увеличилось число проектов по внедрению искусственного интеллекта, РФ перешагнула среднемировой уровень. Хуже с «облаками», на них перешли единицы российских компаний.
Одним из приоритетов обновленного правительства станет стимулирование технологического развития экономики. «Нужно постараться совершить настоящий прорыв в цифровизации реального сектора, – объявил, выступая в Госдуме, новый премьер-министр Михаил Мишустин. – Это должно происходить за счет нацпроекта «Цифровая экономика», активного внедрения отечественных разработок».
По экспертным оценкам, один из главных глобальных технологических трендов, который стоит учитывать при развитии цифровой экономики, – практически повсеместный переход на мобильные приложения и облачные платформы. Об этом ранее сообщил «НГ» в рамках конференции VMworld Europe глава представительства VMware в России и СНГ Александр Василенко.
Все, что связано с мобильными технологиями и облаками, уже сильно поменяло жизнь простых пользователей. «Но теперь эти технологии начинают менять жизнь корпораций, бизнеса», – пояснил он. Для работы с такими приложениями требуется особая цифровая инфраструктура.
«Другой тренд – диджитализация, создание цифровых моделей. И это не только такие очевидные вещи, как цифровая модель месторождения. В конкурентной среде важна не только стоимость продукции, но и скорость вывода нового продукта на рынок. Наличие цифровой модели позволяет сокращать срок, необходимый для разработки прототипов и тестирования», – пояснил Василенко. Например, это может использоваться в авиации.
Сбор большого количества данных и дальнейшая их обработка – тоже одна из тенденций. Для многих направлений бизнеса получение или неполучение информации, ее структурирование и извлечение выводов – вопрос жизни и смерти. Без определенного подхода и обработки массив данных может оказаться мусором, поэтому для анализа тоже требуются специальные приложения, уточнил Василенко. Новые возможности сопровождаются и новыми угрозами: остро стоит вопрос более тщательной и сегментированной защиты данных.
Пять ключевых трендов, которые кардинально изменят жизнь людей и бизнеса, – «использование виртуальной и дополненной реальностей, беспилотного транспорта, развитие умных городов, автоматизация и алгоритмизация, повсеместное внедрение роботов и машин», – сообщил вице-президент и гендиректор Dell Technologies в России Борис Щербаков.
«IT-тренды 2020 года во многом развивают и углубляют опыт, накопленный в ходе тестирования технологий в 2019 году, – сообщил «НГ» руководитель дирекции вычислительных комплексов «Инфосистемы Джет» Антон Павленко. – Мы ожидаем, что накопленный опыт и поиск областей применения искусственно интеллекта, полученный методом проб и ошибок в 2019 году, приведет к взрывному применению данной технологии в промышленности». «Среди технологий, к которым крупные компании присматриваются с наибольшим интересом: искусственный интеллект и машинное обучение, показывающие эффективность практически сразу после внедрения, – продолжил замгендиректора «Инфосистемы Джет» Андрей Самойлов. – Так, внедрив машинное обучение на производстве, можно снизить процент брака до 50%, а это миллионная экономия для предприятия».
По данным компании, по сравнению с 2017 годом в 2019-м стало втрое больше проектов по внедрению искусственного интеллекта.

Владимир Путин назначил Максута Шадаева главой Минкомсвязи.

Новый глава Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций
Президент России Владимир Путин назначил главой Министерства цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максута Шадаева.
Указ о его назначении был опубликован вечером 21 января 2020 г.
Максут Шадаев был одной из кандидатур на место главы Минкомсвязи, о которых писал CNews после отставки Правительства Дмитрия Медведева.
Покидающий должность главы министерства Константин Носков занимал свое кресло с мая 2018 г., сменив, в свою очередь, Николая Никифорова.
«Рад назначению Максута Шадаева моим преемником, — прокомментировал Носков решение Президента. — Высоко ценю его профессиональные качества. Мы давно знакомы, вместе работали над развитием электронного правительства. Максут Игоревич хорошо знает отрасль и все руководство Минкомсвязи России, поэтому я уверен, что передача дел пройдет быстро и безболезненно, а в политике министерства сохранится преемственность».
Краткая биография Максута Шадаева
Максут Шадаев родился в 1979 г., окончил Московский государственный социальный университет Министерства труда и социального развития.
В 2000-2001 гг. руководил проектом «Эйдвайзерс» компании «Аррава интернет менеджмент».
В 2002-2004 гг. Максут Шадаев работал в IBS: в 2003 г. получил назначение на должность начальника отдела развития бизнеса отделения интернет-решений, а в 2003 г. занял пост директора по развитию бизнеса.
В июле 2004 г. Шадаев стал советником директора ФГУП НИИ «Восход».
Максут Шадаев уже работал в Министерстве связи в 2004-2008 гг., когда ведомство возглавлял Леонид Рейман. Шадаев был сначала советником Реймана, потом главой департамента.
В 2008 г., после ухода Реймана на пост советника Президента России, Шадаев перешел в Администрацию Президента на пост советника ее руководителя Сергея Нарышкина. Затем, когда в 2012 г. Нарышкин стал спикером Госдумы, Максут Шадаев занял пост его советника и в этой должности. Одновременно он отвечал за группу, реализующую проект «Электронный парламент».
В 2014 г. Шадаев стал министром государственного управления, информационных технологий и связи Московском области. В 2017 г. он занял пост вице-президента «Ростелекома», позднее он также возглавил «РТ-лабс». Одновременно Шадаев был советником на общественных началах замглавы Администрации Президента Сергея Нарышкина по социальным сетям.
Максут Шадаев неоднократно становился участником и докладчиком CNews Forum. В частности, выступая на нем в 2013 г., он рассказал о так называемом электронном парламенте (видео), в 2014 г. посвятил доклад реализации механизмов государственно-частного партнерства (видео), в 2016 г. продолжил эту тему рассказом о привлечении частного капитала в государственные ИТ-проекты Московской области (видео), в 2017 г. поделился своими взглядами на перспективы недавно на тот момент утвержденной госпрограммы «Цифровая экономика» (видео).