Термин “Искусственный интеллект” (Artificial Intelligence, AI) можно назвать одним из наиболее сложных и многоплановых в ИТ. Вместе с тем, технологии ИИ сегодня и в будущем станут одним из ключевых драйверов развития рынка ИТ.
Ассоциация по вопросам управления информацией и изображениями (AIIM) активно обсуждает влияние новых технологий на процессы управления корпоративной информацией (ECM). Эксперты организации предлагают заменить ECM более подходящим термином - Intelligent Information Management (IIM).* Мы бы хотели в нескольких материалах познакомить вас с выводами, приведенными в этом документе.
Примеры повсюду
Искусственный интеллект применяется во всех сферах: от программ-помощников в мобильных устройствах, с которыми мы сталкиваемся каждый день, до управления роботизированным производством на промышленных предприятиях. В основе систем ИИ лежат как простые однозадачные, так и сложные многозадачные алгоритмы. Наконец, на основе ИИ могут автоматически формироваться сервисы для заказчиков, собранные “на лету”.
Конни Мур, старший вице-президент по исследованиям Digital Clarity Group, напоминает, что ИИ уже давно стал незаметной частью привычных вещей. Это распознавание голоса в мобильных приложениях Siri и Alexa, проверка и аутентификация владельцев банковских карт, таргетированная реклама и персонализированные новости в веб-браузере, интеграция предиктивной аналитики и ИИ в колл-центрах, автоматизированная обработка кредитных заявок, распознающая и исключающая мошеннические схемы.
Какие технологии могут и должны взять на вооружение разработчики и поставщики ECM-решений?
- имитацию и симуляцию поведения пользователя (визуальное восприятие, распознавание речи, автоматический перевод и т.д.);
- интеллектуальный анализ текста по заранее заложенным правилам;
- определение тематики, классификацию и т.д.
Машинное обучение, как одна из важнейших составляющих искусственного интеллекта, даст возможность автоматически получать новые шаблоны документов, сгенерированные из данных, работать на основе самообучающихся алгоритмов, использовать предиктивную аналитику при работе с документами. Наконец, методы глубокого обучения позволят реализовать многоуровневый отвлеченный подход к анализу документов, научат систему работать только с доверенными исходными данными, находить и устанавливать взаимосвязи между документами, а также применять самообучающиеся алгоритмы.
Цифровой двойник клиента
Эксперты полагают, что разработчики ECM-решений должны пользоваться возможностью интегрировать когнитивные сервисы в свои платформы.
Джон Кауфолд, управляющий партнер компании Deep Learning Analytics, отмечает, что бизнесу будет интересна возможность создания с помощью ИИ “цифрового двойника” своего клиента. На рынке произойдет полное перераспределение сил благодаря тем компаниям, которые уже вживили ИИ в ДНК своего бизнеса.
С другой стороны, нельзя не принимать во внимание и негативные факторы воздействия ИИ на человека. Ричард Ховарт, вице-президент по инжинирингу компании IBM, напоминает о проблеме предвзятости решений ИИ в некоторых случаях: например, выдача или отказ в кредите, условно-досрочное освобождение заключенных и другие. Это означает, что разработчикам предстоит приложить дополнительные усилия для тренировки и обучения таких систем, чтобы свести к минимуму их предвзятость к некоторым категориям людей. Пока эта проблема не решена, окончательно утверждать вердикт ИИ-системы должен все-таки живой сотрудник.
“Когда задачу решает Искусственный интеллект, чистота и корректность исходных данных намного важнее, чем их объем”, - считает Джон Кауфолд, старший научный сотрудник по данным и управляющий партнер компании Deep Learning Analytics.
Учить ученого
Что касается функциональных возможностей, которые дает ИИ для управления контентом, то здесь роль искусственного интеллекта неоценима для управления огромными объемами дискретной и разрозненной информации.
Означает ли все это то, что системам управления информацией, построенным на базе ИИ, предстоит еще учиться, учиться и учиться? На самом деле нет. Разработчики смогут предоставить заказчикам ИИ-решения с уже готовым набором функций, однако для решения действительно сложных и многоплановых задач, способных поднять бизнес на новый уровень, понадобится целый набор интеллектуальных инструментов, которые должны быть под рукой.
Мы пока не умеем создавать полностью самообучающийся цифровой мозг. Однако уже сейчас мы можем использовать лучшие наработки, созданные ведущими ИТ-компаниями для различных задач: здравоохранения и диагностики заболеваний (IBM), обработки изображений (Google), работы с документами (Microsoft).
“Старайтесь не воспринимать Искусственный интеллект как дискретное понятие. Его ценность для любой организации состоит именно во взаимосвязи с другими технологиями управления информацией для поддержки межфункциональных цифровых процессов. Таким образом, вы сможете увидеть всю картину в широкой перспективе”, - говорит Конни Мур, старший вице-президент по исследованиям компании Digital Clarity Group.
Григорий Рудницкий
Автор блога АйТи
*Отчет Ассоциации “Интеллектуальное управление информацией: Определение новой эпохи”, изданный в июне 2017 года https://www.aiim.org/
