Сегодня я хочу рассказать, как мы продвигали наши нейросети в 2023 году, и почему вы (в первую очередь петербуржцы) скоро будете общаться с AI буквально на улицах.
Искусственный интеллект – это не просто инструмент, он стал следующей волной промышленного развития.
Пример: горно-обогатительный комбинат, на котором мы внедрили нейросеть в уже отработанный за 50 лет процесс - сортировку материалов по размеру, содержанию, цвету бокситов для дальнейшего технологического процесса. Эту работу раньше делали люди. Автоматизация увеличила пропускную способность конвейера в три раза.
И таких примеров могут быть тысячи. Я могу придумать использование нейросетей для ускорения/улучшения любого бизнес-процесса и внедрить их.
Однако быстрое развитие нейросетей создает новые вызовы. Пример – deep fake. Технологии развиваются быстрее, чем законы. Очень скоро людям придется оправдываться: «Нет, это не я был в том баре!» Потому что можно будет запросто создать фотографию любого человека, находящегося в том или ином месте и совершающего какие-либо действия.
А регулирования области, такой, как обучение моделей на интернет-контенте, пока нет.
Еще один пример – система распознавания буллинга в школах, злободневная тема. Мы создали и внедрили пилотный проект в школе, научив ИИ распознавать определенные слова, которые произносят дети, и отправлять такие видео школьному психологу.
И нейросеть показала эффективность и здесь. Вопреки ожиданиям, дети отнеслись к этому серьезно и не стали нарочно провоцировать систему. И опять же повсеместному ее внедрению мешает отсутствие законов.
Системы видеонаблюдения с нейросетями могут предотвращать преступления. Пример – использование системы распознавания лиц для предотвращения угонов или воровства из автомобилей на парковке. Мошенник мог зайти туда вслед за кем-то, у кого была пропускная карточка.
Нейросеть, в отличие от карточки, помнит лица тех, кому доступ на парковку разрешен, и отслеживает появление на ней других людей. Видя чужого человека, она подает сигнал оператору, который уже дальше может пристально рассмотреть, что именно будет делать визитер. Если он сядет на корточки и попытается вскрыть автомобиль, можно уже смело вызывать полицию. Таким образом, преступление можно будет предотвратить.
В будущем я предсказываю разработку глобальной нейросети управления городом, которая будет реагировать на нештатные ситуации и повысит управляемость городской средой.
Например, в Санкт-Петербурге мы внедряем умную систему помощи людям на улицах, в туристическом центре.
Мы внедрили нашу систему распознавания речи в систему камер, динамиков и микрофонов, которые установлены, чтобы включать классическую музыку или подсветку.
Совсем скоро можно будет подойти к столбу, показать какой-то знак, например, поднять руки, и к вам подключится оператор, который сможет помочь, если с вами что-то случилось. Можно будет буквально «докопаться до столба»: спросить его, как проложить маршрут, при этом ваше местоположение будет определено автоматически, или узнать, сколько стоит билет в Мариинский театр. Это будет не Большой Брат, который следит за вами, а друг и помощник, добрый Дядя Степа.
Применение аудиоаналитики также снизит преступность. Например, в парке алгоритм однажды обнаружил закладчика наркотиков по его телефонному разговору.
Наконец, наше уникальное изобретение – виномат, который объединяет распознавание лиц и вендинг алкоголя, обеспечивая продажу алкоголя только совершеннолетним.
Такие технологии предоставляют уникальные возможности для бизнеса и обеспечивают безопасность, однако требуется регулирование и разрешение этических вопросов. Так что первыми в войну с машинами вступят юристы:) Об этом я расскажу вам в следующих своих постах.