Редколонка / октябрь 2019AI через две зимы

Коник главный редактор ComNews
"Технологии создают фундамент для построения цифровых взаимосвязей, но драйвером изменений является бизнес". Эти слова генерального директора ООО "САП СНГ" Андрея Филатова, прозвучавшие с трибуны XIX Инвестиционной конференции Американской торговой палаты в России 18 сентября 2019 года, - квинтэссенция нового понимания цифровой трансформации. За день до этого на круглом столе "Готов ли российский бизнес к цифровой трансформации?" в МИА "Россия сегодня" управляющий партнер IBM iX Евгений Соколов заявил: "Важно, чтобы любая разработка шла для решения определенной задачи, а не в дебрях технологических подразделений". Это радикальный контраст со взглядами на цифровую трансформацию четырех-пятилетней давности, когда во главу угла ставились данные и технологии.
Нефтяные и газовые компании обладают самыми большими объемами данных среди индустриальных корпораций (достаточно вспомнить про массивы сейсмических данных) - не случайно первые в мире частные суперкомпьютеры появились именно в нефтегазовой отрасли. В значительной степени с подачи консультантов в 2015‑2016 годы была широко распространена вера в то, что главное - собрать побольше данных, а их последующий анализ что-нибудь да выявит. Аналогичной стратегии придерживалась в фильме "Приключения Буратино" черепаха Тортила: "Если есть ключик, то дверь обязательно найдется". Так, в 2015 году консалтинговая фирма Bain & Co. утверждала, что усовершенствованный анализ данных может помочь нефтяным и газовым компаниям повысить уровень производства на 6-8 %.
"Несколько лет назад в нефтегазовых компаниях была вера в то, что, обработав терабайты информации, они смогут повысить доходы. Но это оказалось не так - формальная работа с данными ведет в тупик: данные нужно понимать. А на этом пути нефтегазовые компании конкурируют за специалистов по data science со службами онлайн-такси и доставки еды", - подчеркнул старший партнер McKinsey Окко Роелофсен, выступая 10 сентября 2019 года на конгрессе Северо-Западной секции SPE (Society of Petroleum Engineers) в Петербурге.
Теперь самый высокий спрос на технологическом рынке труда - не на айтишников, а на дата-сайентистов - специалистов по анализу данных и поиску оптимальных решений на их основе. На том же конгрессе SPE директор департамента цифровых технологий и инноваций сербской нефтегазовой компании NIS a.d. Николай Залевский сказал: "Мне важно не просто взять таланта на рынке, а адаптировать его под наши задачи, "доапгрейдить" новыми знаниями. Например, мне нужны специалисты по data science, но с пониманием отрасли - геологии и других основных дисциплин".
Директор по анализу данных и моделированию ПАО "Газпром нефть" Анджей Аршавский считает, что в промышленности нужны еще более "высоколобые" сотрудники: бизнес-аналитики AI (или дата-трансляторы) - по его описанию, это дата-сайентисты, которые расширили компетенции и вникли в специфику производства.
Помощником для дата-сайентистов и дата-трансляторов является искусственный интеллект (AI), подходы к которому за последние годы также изменились. Если несколько лет назад рынок верил в такие технологии, как интернет вещей (IoT) или Big Data, как самодостаточные, то теперь большинство сходится во мнении, что все они являются звеньями цепи AI. Предвестия того, что вот-вот появится компьютерный разум, который будет кратно превосходить человеческий и рано или поздно подавит людей, как слон муравьев, практически сошли на нет.
Старший управляющий директор - директор управления развития компетенций по исследованию данных Сбербанка Максим Еременко подчеркивает, что все действующие системы искусственного интеллекта пока относятся к категории "слабого AI", то есть ориентированы на решение одной задачи (например, на распознавание естественной речи или на распознавание образов). Системы "сильного AI" (или Artificial General Intelligence), находящиеся на одном уровне с человеческим и способные решать множество разнообразных задач, пока остаются мечтой. Анджей Аршавский из "Газпром нефти" категоричен: "Я не вижу никаких предпосылок к появлению "сильного AI".
Хотя крупные ИТ-корпорации продолжают видеть в AI не только плюсы, но и угрозы. Так, Microsoft сформулировала принципы ответственного использования AI, среди которых - контролируемость (человек должен понимать алгоритм работы системы), надежность и безопасность, а также инклюзивность (доступность AI для всех и общая вовлеченность). Стэнфордский университет весной этого года создал Институт по человекоцентричному AI (Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence). На его открытии основатель Microsoft Билл Гейтс подчеркнул, что никто не может остановить развитие AI в направлении более совершенных систем, но делать это нужно осторожно и ответственно, не забывая про международную координацию и политику государств с ориентацией на безопасность и пользу для человечества. А Intel и вовсе призывает к разработке стандартов AI на международном уровне.
Приведет ли развитие AI к появлению принципиально новых систем или мы станем свидетелями третьей "зимы искусственного интеллекта" (спад интереса к разработкам в сфере AI уже был в 1974-1980 годах и 1987-1993 годах), покажут ближайшие несколько лет.
Журнал "Стандарт" №9 (200) сентябрь 2019
