2018/11/26 16:54:53

Илья Калагин, «АйТеко»: Центр когнитивных технологий развивает ключевые направления применения искусственного интеллекта

В структуре компании «АйТеко» в 2018 году создан Центр когнитивных технологий, который занимается вопросами разработки и внедрения систем искусственного интеллекта. Об отраслевых тенденциях, новых каналах привлечения специалистов и собственной разработке SmartSel рассказывает директор центра, к.т.н. Илья Калагин.

Илья
Калагин
Российский рынок ИИ находится в зачаточном состоянии

Каковы цели создания центра?

Илья Калагин: Центр когнитивных технологий компании «АйТеко» был создан с целью охватить весь спектр задач в сфере искусственного интеллекта (ИИ). Мы хотели объять необъятное, и, как мне кажется, у нас это получается. Сейчас у центра на разных стадиях реализации находятся проекты во всех ключевых направлениях, под которыми я подразумеваю четыре кита прикладного применения ИИ: видеоаналитику и машинное зрение, обработку естественного языка (NLP, Natural language processing), речевые технологии и предиктивную аналитику. На практике подобное разделение оказывается условным. При решении задач технологии комбинируются и, например, речевые технологии идут в связке с NLP, так как без обработки естественного языка в подобных кейсах не обойтись: после распознания текста нужно сформировать на него ответ.

Но ведь решения на базе ИИ предлагают и многочисленные стартапы, и зрелые игроки рынка…

Илья Калагин: Мы изначально позиционировали и выстраивали бизнес не как стартап, а как агрегатор, способный закрыть ключевые направления применения ИИ. Перед нами стояла задача выйти на прибыльность, а не просто создать и развивать в дальнейшем определенный продукт. Поэтому мы начали движение одновременно во все стороны, предлагая в отдельных направлениях партнерские решения и обеспечивая их интеграцию в комплексные проекты. Скажем, мы сотрудничаем с «Видеоматрикс», дочерней компанией «АйТеко», специализирующейся на многокамерной технологической, ситуационной, номерной и классификационной серверной видеоаналитике. В то же время внутри центра есть собственные стартапы, ведущие разработку продуктов, в основном в направлении NLP.

Что из собственных разработок центра уже готово к коммерческому внедрению?

Илья Калагин: Это SmartSel – интеллектуальная платформа, позволяющая решать задачи классификации и маршрутизации неструктурированной информации, пилотные внедрения которой начались в сентябре 2018-го, и сейчас уже можно говорить о первых коммерческих проектах. Платформа, разработанная с учетом передовых достижений в области ИИ, включает инструменты построения интеллектуальных диалоговых систем, чат-ботов. SmartSel мультифункциональна: она может взаимодействовать с текстовой, графической и голосовой информацией и оснащена системой дообучения.

Базовые компоненты подобных решений – системы генерации и распознавания речи. В SmartSel есть возможность подключения в этих целях модулей компаний «Центр речевых технологий», «Яндекс», Google и других производителей. Мы готовы работать со всем спектром представленных брендов, но сегодня крупные отечественные заказчики склонны выбирать продукцию российских разработчиков. После транскрибирования полученной голосовой информации SmartSel обрабатывает текст, формирует ответ, далее синтезируемый в речь.

Где, кем и как платформа может использоваться?

Илья Калагин: На этапе разработки вся команда, включая меня, была уверена, что востребована платформа будет преимущественно в крупных компаниях. Но реальная аудитория оказалась шире наших ожиданий. SmartSel может использоваться в корпорациях и крупном бизнесе для сбора и обработки внутренних заявок и сообщений; в государственных организациях – при работе с обращениями граждан; СБМ может применять её для автоматизации рутинных операций в интернет-магазинах и контакт-центрах. Платформа будет полезна везде, где есть потребность в систематизации больших объемов текстовых данных и необходимость формирования ответов или диалогов.

Одно из первых внедрений идет в компании, входящей в ГК «АйТеко». Сбором и обработкой заявок в службе поддержки занималось четыре высокоуровневых специалиста. SmartSel способна распознавать текст и формировать шаблонный ответ на типичный запрос – автоматизация подобных рутинных операций позволяет оптимизировать траты времени высококлассных специалистов, перенаправив их ресурсы на решение значимых и сложных задач.

Как подобная замена отражается на результатах обработки?

Илья Калагин: Точность работы SmartSel, как показывают пилотные внедрения, либо сопоставима с человеком, либо его превышает. Конкретные показатели зависят от типа задачи, специфики обработки и качества исходных данных. Один из самых высоких показателей точности продемонстрировал пилотный проект по обработке обращений, реализованный для одной из крупнейших организаций России. Заявки разбирались с помощью робота RPA (Robotic Process Automation), данные обрабатывались нашей платформой и при выявлении ошибок переклассифицировались в корректную категорию. Точность обработки превысила этот показатель у операций, в которых решения принимал человек.

SmartSel доказала свою конкурентоспособность в достаточно жестких условиях. При пилотном внедрении обычно дается обучающаяся выборка, на которой система обучается, далее уже на тестирующей проверяется результат. В таком формате испытаний в одной из компаний сектора ТЭК платформа продемонстрировала высокие показатели; затем её протестировали на «сырых» данных, и точность была сопоставима с аналогами при использовании подготовленных данных. SmartSel использовалась в пилотных проектах для голосовых сервисов, в связке с речевыми решениями, где также стал очевиден ее потенциал для автоматизации контакт-центров и голосовой службы поддержки.

Какую долю операций можно автоматизировать?

Илья Калагин: От 40% и выше рутинных задач можно перепоручить платформе. Многие руководители боятся высоких показателей, которые, по их мнению, угрожают персоналу. На практике высвободившийся человеческий ресурс можно направить на решение сложных и ресурсоемких задач.

SmartSel показала более высокую скорость и точность обработки по сравнению с человеком в большинстве тестовых кейсов. Часто специалисты опираются на субъективные представления при классификации заявок, и они неверно маршрутизируются. Система опирается на объективные критерии, процент ошибочной классификации у нее ниже, и она способна переклассифицировать заявку в случае неверного определения её типа человеком.

На каких языках «говорит» SmartSel?

Илья Калагин: Потенциально SmartSel мультиязычна, но сейчас мы работаем преимущественно с русским языком. Хотя есть практика внедрения системы на крупном промышленном предприятии, где осуществляется обработка и маршрутизация обращений, попадающих в единый корпоративный ящик, как на русском, так и на английском языках.

Что в планах по развитию?

Илья Калагин: В 2019 году мы планируем анонсировать систему интеллектуального поиска корпоративных документов, которая находится на стадии пилотирования и пока не имеет коммерческого названия. В крупных организациях документы хаотично хранятся на компьютерах сотрудников, в файловых и CRM-системах, системах документооборота. Наше решение организует доступ к ним из единой точки и даст возможность вести поиск по всему объему корпоративных документов. Выдача формируется в соответствии с уровнем доступа конкретного пользователя, а в результатах поиска можно увидеть связанные с искомым файлы с визуализацией этой связи.

А как дела обстоят с предиктивной аналитикой?

Илья Калагин: Это одно из самых сложных направлений для отечественного рынка решений на базе ИИ. Подавляющее большинство крупных организаций на сегодняшний день имеют в своем составе ИТ-департаменты и системы управления базами данных. Практически всё современное оборудование оснащено различного рода датчиками и сенсорами. Инфраструктура современных промышленных предприятий позволяет осуществлять сбор и хранение информации о текущих параметрах оборудования, режимах работы, отказах, поломках и т.д. Однако при монтаже таких систем люди не задумывались, какие конкретно данные и как именно они будут собирать. В итоге эти «сырые», неполные данные не подходят для качественного анализа: на их основе невозможно разработать полноценную модель предиктивной аналитики. Поэтому для себя в этой сфере мы видим потенциал в консалтинговых услугах – экспертные консультации на этапе проектирования подобных систем могут давать весомые экономические результаты.

Например, система собирает информацию с разных датчиков, визуализирует их для оператора, который на основе динамики показателей принимает предписанное решение: если повысился показатель А, то необходимо снизить показатель B. Но такое ситуативное реагирование – лишь небольшая часть возможностей современных систем. Во-первых, мы можем собирать исторические данные и на их основе предсказывать появление подобных ситуаций. Во-вторых, –выявлять закономерности поломки оборудования и избегать его простоя.

Так, очень важно отслеживать выход из строя узлов различных устройств на крупных предприятиях. Их замена может занимать дни и недели, что влечет за собой простой оборудования, срыв сроков поставок и серьезные штрафные санкции за нарушение контрактных обязательств. Грамотно спроектированная система способна предсказывать подобные ситуации, и предприятие может проводить замену в плановом, а не экстренном режиме.

Сейчас в России уже сформировалось потребность в таких системах и понимание их возможностей.

Как вы оцениваете состояние рынка ИИ в России?

Илья Калагин: Российский рынок ИИ находится в зачаточном состоянии; по основным направлениям мы отстаем на несколько лет. Это дает возможность прогнозировать, например, большой скачок в сфере видеоаналитики – то, что мы наблюдали в Европе, Азии, США в последнее время. В грядущем году стоит ожидать массовое внедрение подобных решений в разных отраслях, широкое использование биометрии лиц и трекинга людей, машин и объектов. Через пару лет взрывной рост коснется диалоговых систем, а еще через несколько нас ждет переход на другой качественный уровень: русскоязычная речь, синтезируемая машиной, будет максимально приближена к естественной. Такого уровня уже достигла генерация речи на английском языке, у нас же еще все впереди.

Изменился ли подход заказчиков к инновационным технологиям?

Илья Калагин: Скептическое отношение некоторых отечественных заказчиков сформировалось под влиянием того количества open source решений, которое представлено на рынке. Человек даже с небольшим опытом способен создать собственную систему распознавания лиц с мобильным приложением за пару дней. Но нужно понимать, что это будет игрушка, а не продукт, – прототип, не подходящий для внедрения в крупных организациях.

Если мы говорим о продуктах, реально решающих серьезные задачи, то пары студентов будет уже недостаточно, – нужен релевантный опыт реализации и высокий уровень экспертизы. Те фейковые решения, которые заполонили рынок, обещают многое, но уже на стадии пилота становятся очевидны их весьма скромные возможности. Наши решения всегда проходят пилотное внедрение: мы настаиваем на обязательности данного этапа и тщательно подходим к его реализации, поскольку сами нацелены на результат.

Какие каналы используете для привлечения перспективных специалистов?

Илья Калагин: Нехватка специалистов создает ограничения в реализации генерируемых продуктивных идей. Для пополнения команды мы начали изучать возможности набирающего популярность формата хакатонов. При экспертной и организационной поддержке «АйТеко» 8 декабря пройдет ITHack.MIREA2018 под эгидой Российского технологического университета. Хакатон открытый – приглашаются все желающие, вне зависимости от принадлежности к конкретному вузу или сфере деятельности. Востребованность подобных мероприятий и интерес к ним со стороны компаний объясняются просто: при дефиците специалистов можно увидеть увлеченных темой ИИ ребят в боевых условиях работы над реальными задачами.

В качестве наших партнеров на хакатоне в МИРЭА будет выступать NVIDIA, один из крупнейших разработчиков графических ускорителей и процессоров, и известный российский регистратор доменных имён и хостинг-провайдер REG.RU, который предоставит мощности для проведения мероприятия.

Мы предложим участникам создать приложение для автоматического анализа изображения со сканеров систем безопасности с целью выявления заданных типов опасных предметов. С самыми талантливыми и перспективными начнем выстраивать отношения с прицелом на будущее: возможны дополнительное образование, совместное участие в профессиональных международных событиях, например, соревнованиях по программированию, коммерческое сотрудничество.

Как продвигаете экспертизу и компетенции по ИИ?

Илья Калагин: В команде Центра когнитивных технологий подобрались специалисты с учеными степенями, всерьез увлеченные наукой. Мы уделяем много внимания и времени изучению, накоплению знаний в сфере ИИ и охотно делимся накопленной экспертизой.

При этом сами постоянно повышаем квалификацию и расширяем партнерство. Скажем, недавно наши сотрудники прошли обучение и сертификацию в компании NVIDIA по линейке систем и продуктов для решения задач глубокого обучения и искусственного интеллекта. Заключив с NVIDIA партнерское соглашение, вошли в список немногих в России компаний, которые авторизованы для реализации систем NVIDIA DGX, предоставляющих ученым мощные инструменты для разработки ИИ на любой платформе, начиная от офисной, настольной системы и заканчивая дата-центром и облаком.

В качестве экспертов по искусственному интеллекту нас приглашают выступать на конференциях и семинарах, участвовать в подготовке тематических сборников и публикаций. Недавно я выступил в роли научного консультанта книги Карла Э. Переза «Глубокое обучение искусственного интеллекта» (Deep Learning A.I. Playbook), русское издание которой поддержала компания «АйТеко».

У многих под влиянием разных факторов сформировались представления об ИИ как о хайповой технологии, большинство ожиданий от которой обусловлены маркетингом. Сегодня существуют алгоритмы, способные решать бизнес-задачи, оптимизировать производство и которые могут использоваться в различных индустриях. Наша цель – простым языком с опорой на успешные кейсы из собственной практики рассказывать широкой аудитории о реальных возможностях и угрозах ИИ, развеивать страхи и помогать формированию адекватного отношения к таким прорывным технологиям, как искусственный интеллект.