Разработка почти готова к использованию
Искусственный интеллект перестал быть чем-то неизведанным из мира научной фантастики и довольно прочно вошёл в жизнь человека. Такие системы способны обучаться и постоянно совершенствоваться – они с лёгкостью могут распознавать лица, прогнозировать дорожную ситуацию, предупреждать о проблемах со здоровьем, анализировать огромные массивы статистических данных. Всех функций и возможностей не перечесть – с каждым годом сфера их применения расширяется.
Нейронные сети – одно из направлений искусственного интеллекта. Их особенность состоит в том, что они частично моделируют механизмы работы человеческого мозга. Задачи, которые решает типичная нейросеть – классификация, предсказание и распознавание. Она способна анализировать, запоминать и воспроизводить различную информацию.
В ННГУ им. Н.И. Лобачевского на базе Института экономики и предпринимательства при кафедре информационных технологий и инструментальных методов в экономике действует студенческий научный кружок «Искусственный интеллект». Его участники под руководством кандидата технических наук, доцента Андрея Сочкова работают над вопросами нейросетевого моделирования и прикладного применения технологий искусственного интеллекта.
Одна из разработок – нейронная сеть для моделирования скорости успеха одаренной личности – обучена на базе исторического биографического анализа. Её автор – участник кружка, магистрант ИЭП ННГУ Валентин Климов.
Мы рассматривали скорость успеха одаренных личностей в зависимости от направлений их деятельности и исторических фактов. Затем на базе нейронной сети, обученной на этих данных, делали прогноз на наше время – в какой сфере будет самая высокая скорость успеха, – рассказал Валентин Климов.
По предварительным данным, сейчас самая высокая скорость достижения успеха прогнозируется в силовых структурах. Автор связывает такой результат с проводимой специальной военной операцией. Самая низкая скорость – в медицине. Успеха в этой сфере специалисты будут ждать в среднем более 40 лет. Кроме того, Валентин Климов выявил тенденцию к снижению скорости достижения успеха у спортсменов. В среднем, этот срок составлял 20-30 лет. Сейчас прогнозируется замедление. Исследователь считает, что это может быть результатом политической дискриминации российских спортсменов, которая наблюдается в последние годы.
За точки отсчета успеха Валентин Климов и его руководитель Андрей Сочков использовали даты получения известности, наград или премий различного уровня.
Модель мы строим на основе биографий известных и успешных людей. Мы собрали информацию о них, затем перепроверили полученные данные, структурировали их. От корректности этих данных зависит точность работы всей системы, – рассказал доцент ННГУ им. Н.И. Лобачевского, руководитель студенческого научного кружка Андрей Сочков.
Алгоритм стал одним из результатов большого научного проекта, финансируемого Российским фондом фундаментальных исследований. В рамках него девять специалистов – психологов, социологов, экономистов, математиков, специалистов по информатике и других – занимаются разработкой модели одаренной личности на базе машинного обучения. Каждый со своей стороны пытается охарактеризовать, описать и смоделировать одаренную личность. Изучают специалисты и по каким направлениям может развиваться человек, чтобы стать успешным. Прогнозированием таких траекторий на основе нейросетевых технологий занимается студентка 2 курса магистратуры ИЭП ННГУ Ангелина Голубева. Она разрабатывает нейросетевую модель социального лифта – на основании исторических данных тренирует сеть, которая бы прогнозировала движение к успеху. В частности, алгоритм призван помочь найти ответы на такие вопросы: «Какой возможностью лучше воспользоваться исходя из социально-экономических факторов, которые влияют на человека?», «Какое выбрать направление деятельности?» и т.п. Результатом разработки стало программное обеспечение, почти готовое к использованию. По словам авторов, сейчас оно проходит тестирование на наличие возможных погрешностей.
Программа может быть применена, например, в кадровых службах организаций или в HR-агентствах. Она прогнозирует тип социального лифта, который может подойти конкретному человеку для эффективной самореализации. Этот софт поможет людям выбрать успешный для себя карьерный путь. В дальнейшем мы хотим его зарегистрировать и получить официальное свидетельство на права, – рассказала Ангелина.
После его получения разработчики планируют данный программный продукт реализовать как приложение, используемое в кадровой среде.
Конечно, результат моделирования имеет лишь рекомендательный характер и не даёт 100% гарантии достижения успеха по предлагаемой карьерной траектории. Для прогноза мы берём, в основном, внешние факторы. Государство в своей социальной политике не может влиять на генетические факторы, но может воздействовать на некоторые социально-экономические. Мы старались по максимуму учесть в модели именно такие факторы, которые влияют на успех и которые может формировать государство. Без сомнения, индивидуальные особенности каждого человека играют немаловажное значение, – подытожил Андрей Сочков.
Кстати, Ангелина Голубева и Валентин Климов со своими проектами выступили на VII Международной научно-практической конференции «Современные исследования проблем управления кадровыми ресурсами», организованной МИРЭА – Российским Технологическим Университетом совместно с Советом по профессиональным квалификациям в области управления персоналом. Ангелина получила Диплом «За комплексный подход к раскрытию темы», Валентин – Диплом III степени.