Версия для печати 407 Материалы по теме
Здание Финансового университета при Правительстве РФ
В Финуниверситете обсудили развитие искусственного интеллекта и его влияние на управление

В среду, 29 ноября, в Финансовом университете состоялась панельная дискуссия «Искусственный интеллект и трансформация управления». Мероприятие, прошедшее в рамках IV Международного форума Финуниверситета «Что день грядущий нам готовит?», вызвало большой интерес профессионального сообщества.

Открывая заседание, модератор дискуссии, генеральный директор АО «Гознак», руководитель Департамента менеджмента Финуниверситета Аркадий Трачук подчеркнул важность заявленной проблематики. Он отметил, что в последнее время тема искусственного интеллекта стала чрезвычайно популярной, но, как и любое модное направление, нуждается в научно-практической оценке перспектив применения.

— В этой связи, необходимо разобраться с тем, что мы подразумеваем под понятием «искусственный интеллект»; какие тенденции и решения позволят использовать его максимально эффективно не только в бизнес-процессах, но и, в том числе в государственном муниципальном управлении, — сказал Аркадий Трачук.

array(3) {
  [0]=>
  string(7) "#g2958#"
  [1]=>
  string(1) "g"
  [2]=>
  string(4) "2958"
}

По мнению старшего научного сотрудника по большим данным KPMG Дениса Волка, искусственный интеллект — сложное понятие:

— Если рассматривать его в широком смысле, оно относится, скорее, к области научной фантастики, где речь идет о каких-либо сущностях, которые обладают сознанием и могут стать адекватным собеседником по широкому кругу вопросов. Однако нужно признать: пока до этого очень далеко, и будет ли создан такой искусственный интеллект — большой вопрос.

Менеджер по когнитивным решениям IBM Светлана Архипкина заметила, что тема искусственного интеллекта не нова, ее изучали еще в 50-х годах прошлого столетия. При этом у искусственного интеллекта есть достаточно четкое определение: это интеллект, который может понимать естественный язык человека; находить определенные гипотезы из огромного массива информации, а после выбирать из них верные; может сам себе ставить задачи и осознавать себя. Учитывая, что сейчас ни одна технология не может ставить себе задачи и осознавать себя, выходит, ни в теории, ни на практике пока никто не изобрел искусственный интеллект.

Между тем, некоторые компании уже предлагают технологии так называемого добавленного разума, которые помогают пользователю принимать решения. Другие шагнули дальше: например, компания IBM занимается разработкой квантовых компьютеров.

— Квантовые компьютеры, безусловно, подстегнут развитие разработок, связанных с искусственным интеллектом, — говорит менеджер по продажам аналитических решений IBM Владислав Буянов. — Возможно, мы станем первой компанией, которая выпустит первый квантовый компьютер в виде некоего промышленного устройства.

Спикер убежден, что скорость развития искусственного интеллекта будут определять внешние и внутренние факторы. Под внешними факторами подразумевается скорость обмена данными внутри «мозгов» искусственного интеллекта, внутри его сети, а также связанная с этим скорость вычислений и наличие объемов информации, на основе которой он будет строить свои предположения. К внутренним факторам относится доступность энергии для поддержания его жизнедеятельности и наличия каналов поступления новой информации, чтобы искусственный разум, образно говоря, обогащал сам себя.

Вполне возможно, что в недалеком будущем искусственный интеллект сможет помогать принимать решения в сфере государственного управления. Пока же, по словам заместителя руководителя Федерального казначейства Александра Албычева, ведомства активно используют для формирования аналитики такой механизм, как Big Data.

Исполнительный директор SAP СНГ Наталия Парменова подчеркнула, что коммерческие организации относятся к вопросу развития искусственного интеллекта весьма прагматично.  Бизнес выделяет три основных направления использования искусственного интеллекта: автоматизация рутинных операций, помощь в принятии решений и контроль операций.

— Сегодня мы ставим перед собой задачу внедрения технологий машинного обучения в стандартные решения SAP. При этом понимаем, что важно научить компании извлекать пользу из данных. Еще одно перспективное направление — создание совместных инновационных лабораторий с нашими клиентами, — сказала Наталия Парменова.

Академик РАН, ректор Сколтех Александр Кулешов отметил, что искусственный интеллект нередко приравнивается к такому понятию, как deep learning (глубокое обучение), хотя это не совсем верно. С обывательской точки зрения самые серьезные достижения искусственного интеллекта действительно основываются на базе deep learning. В действительности же под этим термином подразумевается направление в области искусственного интеллекта и машинного обучения, основанное на поиске моделей и алгоритмов, благодаря которым компьютеры смогут учиться на собственном опыте, формируя многоуровневые, иерархические представления об окружающем мире.

Старший менеджер KPMG Александр Цимбалистов согласился с тем, что с развитием новых технологий запросы бизнеса меняются — теперь ему интересна продвинутая аналитика, машинное обучение, анализ неструктурированных данных. 

Спикер привел примеры из разных областей, включая сферу финансов: допустим, банк, имеющий много клиентов, хочет понять, как разбудить «спящих» клиентов, которые имеют расчетный счет, но по каким-то причинам не пользуются другими услугами банка. 

Задача консультантов – с помощью возможностей искусственного интеллекта предсказать, какой продукт может быть интересен таким клиентам. А вот производственные предприятия хотят заранее знать, какое оборудование может выйти из строя, чтобы своевременно запустить процедуру технического обслуживания и избежать финансовых потерь. Сделать подобный прогноз позволяет анализ датчиков в режиме реального времени.

Также в дискуссии приняли участие старший научный сотрудник лаборатории «Нейротехнологии в управлении» Финуниверситета Арсен Даллакян, генеральный директор GfK Rus Марина Безуглова и координатор научных программ НСМИИ РАН Андрей Алексеев. Эксперты пришли к выводу, что проблематика искусственного интеллекта многообразна и требует тщательного изучения.

Поделиться