Одна из сильных сторон искусственного интеллекта — это умение делать прогнозы. Пока человек гадает и прислушивается к своей интуиции, ИИ, проанализировав массивы данных, может предсказать, с какой вероятностью произойдет то или иное событие, например, обанкротится компания или разовьется опухоль у пациента. Рассказываем, в каких областях силен ИИ и что он может «предвидеть».
В 1997 году Deep Blue, суперкомпьютер, разработанный компанией IBM, впервые обыграл чемпиона мира по шахматам. Тогда в шести партиях он дважды победил человека, один раз проиграл и три раза сыграл вничью. Уже с 2000-х годов компьютеры стали регулярно побеждать в шахматных партиях с чемпионами. Спустя почти 20 лет после эпохальной победы, в 2015 году, алгоритм AlphaGo от Google одолел человека, причем не кого-нибудь, а чемпиона Европы, в одной из самых древних интеллектуальных игр — го. Успехи в играх внесли беспрецедентный вклад в популяризацию компьютерных технологий и искусственного интеллекта. Они показали, что искусственный интеллект гораздо лучше человека справляется с задачами, которые требуют анализа больших массивов данных, составления прогнозов и выбора оптимальной стратегии.
Сегодня искусственный интеллект помогает ученым, компаниям, государству и обычным людям, которые чаще всего об этом и не догадываются, делать прогнозы и принимать решения в абсолютно разных областях — от образования до e-commerce.
Например, искусственный интеллект зачастую гораздо лучше маркетологов, менеджеров по продажам и даже самих покупателей умеет «угадывать», какие товары понравятся последним и что они будут готовы купить. Это стало возможным благодаря данным, которые искусственный интеллект собирает о том, что, в какое время и в каких магазинах вы покупаете, каким путем едете на работу, что ищете в интернете. Анализируя информацию, ИИ научился неплохо разбираться в том, что и в какой момент вам предложить. Поэтому возможностями нейросетей активно пользуются платформы e-commerce, маркетплейсы и ретейл.
Больших успехов добились разработчики ИИ в медицине и фарме. Так, например, нейросети используются для создания новых молекул, лекарственных препаратов, вакцин, помогают ускорять клинические испытания. Не менее активно технологии ИИ внедряются в медицинскую диагностику. Уже сейчас на основе анализа данных можно прогнозировать, например, риск развития сердечно-сосудистых и онкологических заболеваний, вероятность возникновения осложнений во время беременности. Резидент Фонда «Сколково» компания «К-Скай» создала платформу прогнозной аналитики Webiomed. Нейросети анализируют данные электронных медицинских карт, выявляют факторы риска и делают прогноз относительно того, какова вероятность развития осложнений и заболеваний. Система дает врачу рекомендации и данные для принятия правильных решений. Платформу можно интегрировать с информационными системами медицинских организаций. В результате с помощью ИИ формируется комплексная оценка здоровья и профиль рисков пациента.
«На сегодняшний день мы наблюдаем всплеск решений, основанных на базе технологий ИИ, на прогнозные продукты развития и возникновения тех или иных событий. Такие интеллектуальные помощники нужны, так как на приеме врачи часто перегружены, очень много данных накапливается по пациенту в электронных медицинских картах. На помощь приходят технологии искусственного интеллекта, прогнозная аналитика. Они позволяют автоматически обрабатывать большой объем данных, прогнозировать различные негативные последствия для здоровья пациента, детектировать определяющие здоровье факторы, помогают врачу принять правильное решение по тактике лечения, своевременно принять профилактические меры», — рассказывает Александр Гусев, директор по развитию проекта Webiomed.
Продолжая говорить о «предсказательных» возможностях ИИ в социальной сфере, нельзя не упомянуть сервисы психологической помощи. Например, резидент Фонда «Сколково» компания iCognito разработала сервис психологической помощи на основе искусственного интеллекта.
«Мы специализируемся на создании автоматизированных комплексных программ психотерапии. Алгоритмы собирают и анализируют данные для диагностики состояния психического здоровья и строят предиктивные модели для профилактики психических расстройств. У нас уже работают экспериментальные модели ИИ, которые позволяют определить эмоциональное состояние и даже намерения человека по тексту, который он написал. Одна из наших моделей умеет распознавать депрессию, тревожность, гнев, раздражительность», — рассказала генеральный директор компании iCognito Ольга Троицкая.
Искусственный интеллект помогает делать прогнозы и в более приземленных (в буквальном смысле) сферах. Речь идет о сельском хозяйстве. Так, компания «Тензор Филдс» разработала сервис поддержки принятия решений для сельхозпроизводителей.
«Наши рекомендации основаны на прогнозах урожайности с помощью динамических моделей роста культур и применении нейронных сетей, алгоритмов дискретной оптимизации и других методов машинного и глубокого обучения. "Тензор Филдс" агрегирует большие объемы доступной информации, чтобы сделать прогнозы точнее. Проводится анализ метеорологических сводок и информации о почве, особенностях культур, ценах на рынке, характерных датах посадки в регионе и пр. Список источников постоянно расширяется», — отметила научный сотрудник «Тензор Филдс» Анна Петровская.
И наконец, самая востребованная сфера для ИИ — это, конечно, финтех. По данным IHS Markit, благодаря ИИ в 2030 году финансовые организации смогут дополнительно заработать 300 млрд долларов. ИИ умеет прогнозировать поведение потребителей (об этом мы частично говорили выше) и рынка, анализировать и создавать прогнозы изменения цен, курсов валют, стоимости сырья и т. д. Новый метод прогнозирования банкротства компаний на основе машинного обучения предложили российские исследователи из Высшей школы бизнеса ВШЭ. Прогноз формируется на основе информации о финансовом состоянии компаний.
От внедрения технологий ИИ в повседневные процессы выигрывают все — учителя и студенты, пациенты и врачи, исследователи, бизнес, госструктуры. И ожидается, что к 2030 году объем рынка технологий искусственного интеллекта увеличится в два раза — как минимум до 20 млрд рублей.