Сергей Сухов: Катализатор величия

Сергей: Две темы являются очень горячими на сегодня: электронные персональные помощники и искусственный интеллект (ИИ). Давайте поговорим о них. Как Вы себе представляете персонального помощника? Каким он будет?

Давид: Вы правы, технологии искусственного интеллекта развиваются стремительно. ИИ проникает буквально во все сферы жизни.

Если говорить конкретно про ассистентов, то можно выделить две большие группы: ассистенты широкого профиля, типа Siri от Apple, Cortana от Microsoft, Hound, Assistant.ai и т. п. (они знают ответы и помогают по самым распространенным вопросам вроде погоды, навигации, заказа такси и т. п.), и ассистенты/боты узкого профиля, которые хорошо разбираются только в конкретной предметной области. Скажем, один бот занимается планированием ваших туристических поездок. Примером такой разработки является Alterra и их Virtual AI travel agent по имени Марина. Другой бот отвечает за назначение ваших встреч (x.ai и подобные). Третий – заказывает еду в ресторане и управляет ее доставкой. Для примера посмотрите проект Luka. В моей новой компании Findo мы создаем умный поисковый ассистент по личной почте, файлам и контактам, который так и называется Findo. Ты можешь попросить примерно так: «Файндо, найди презентацию от человека, с которым я встречался в Бостоне, я забыл, как его зовут». Правда, все это пока на английском, запросы на русском Файндо будет понимать чуть позже.

Эти два типа ассистентов начинают помогать друг другу. Ассистенты широкого профиля становятся платформами и могут переадресовывать вопросы специализированным ассистентам, на которые первые не могут дать ответы сами.

Что это означает в контексте нашей темы? Электронные помощники и интеллектуальные боты будут не только помогать нам справляться с повседневными делами, но и станут представлять наши интересы в виртуальных средах:

• анализировать сценарии поведения посетителей ваших интернет-ресурсов и генерировать рекомендации по улучшению интерфейсов, контента, динамике публикаций и т. д.;

• искать в сети материалы для новых публикаций и прогнозировать их популярность;

• вести профили в социальных сетях (поддерживать актуальность статусов, отвечать на типовые комментарии и модерировать их, следить за списками друзей и т. д.);

• готовить рассылки на основе автоматической обработки ранее созданного контента;

• конвертировать одни медиа в другие (например, конвертировать аудиозаписи в текст, текст – в аудио, видео – в текст и т. д.), параллельно переводя все это на другие языки;

• настраивать рекламные кампании, генерировать содержание рекламных объявлений и отслеживать их эффективность;

• следить за соблюдением ваших авторских и прочих прав;

• вести каталог ваших вещей (уже купленных или представленных в Internet of Things, IoT).

Сейчас, когда мы помогаем клиенту, например, готовить контент для рассылки, то очень заботливо и аккуратно следим за тем, чтобы он полностью соответствовал стилю и манере представляемой персоны. Это касается всего – текстов, графики, даже нюансов обращения к читателю. Это большой труд. Но уже сейчас есть технологии, которые способны автоматически изучить массив материалов, написанных человеком, выделить характерные для него индивидуальные паттерны и начать генерировать новый контент с их учетом. Что это значит? Скоро нашу работу будет делать искусственная нейронная сеть. И мы примем на работу в агентство первых интеллектуальных ботов.

1. Сериал «Черное зеркало» (могу рекомендовать только отдельные серии).

2. Сериал «Восьмое чувство».

3. Фильм «Она».

4. Фильм «Из машины».

5. Фильм «Робот по имени Чаппи».

6. Фильм «Сфера».

Что такое Big Data? На уровне понимания «обычного менеджера» это семейство технологий, способных автоматически анализировать огромные массивы данных и на основе результатов такого анализа генерировать готовые варианты решений. Про это давно говорят (особенно в Facebook), но сейчас мы подходим к массовому внедрению подобных технологий. Даже платформа «1С-Битрикс» уже анонсировала такой функционал. Очевидное затруднение при этом – отсутствие у 99,9 % современных сайтов достаточного количества данных для обработки. Проще говоря, Data есть, а Big’а нет.