Технологии

«Про бизнес» 18 апреля 2017

Прокопеня, Мельничек, Алейников и Гершфельд — о «выключенном» мозге, повальной безработице и Терминаторе

Что же такое искусственный интеллект, как на нем можно заработать, есть ли будущее у белковых юристов — вот лишь некоторые из тем дискуссии «Как искусственный интеллект изменит традиционные бизнесы» на прошедшем Деловом форуме 2017, который организовал «Про бизнес.». Генеральный партнер форума — Альфа-Банк (Беларусь).

Официальный партнер — А-100 Девелопмент.

Партнер — мебельная компания Pro-Trade. Организатор — «Про бизнес.».

Мнения экспертов дискуссии по некоторым вопросам разделились. К примеру, в том, представителей каких профессий можно заменить роботами уже сейчас и когда ждать «прихода Терминатора». Публикуем острые и интересные мысли участников дискуссии:

Виктора Прокопени — ИТ-предпринимателя, основателя компаний Viaden Media и exp (capital), учредителя инвестиционной компании VP Capital, доктора экономических наук Swiss Business School
Юрия Мельничека — ИТ-предпринимателя, основателя MAPS.ME, основателя и руководителя AIMatter (в конце прошлого года компания запустила приложение Fabby), в прошлом работавшем в компаниях Google и eBay
Дениса Алейникова — адвоката, старшего партнера юридической фирмы «Алейников и партнеры», которая занимается сопровождением высокотехнологичных и ИТ-проектов
Андрея Гершфельда — партнера фонда Flint Capital

Виктор Прокопеня: Не технология заявляет, что нам делать — это мы решаем, что с ней делать

Как зарабатывать на знаниях. Понятие Machine Learning (машинное обучение) точно описывает то, что происходит сейчас в секторе искусственного интеллекта (AI). Машина учится делать определенного рода предсказания и доставать знания из информации, которой в Интернете огромное количество.

Но реальных знаний о том, что действительно релевантно, не много — и в этом разница между ними и информацией.

У любой компании сегодня есть большое количество знаний о клиентах и сотрудниках, о том, что происходит в мире. Мы все меньше и меньше похожи друг на друга. И чем сильнее различия, тем больше нужно персонализировать продукт. AI позволяет доставать нужные знания из информации и делать бизнес более персонализированным для клиентов, сотрудников и других участников рынка.

Недавно читал статью о том, что первый в мире триллионер заработает именно на использовании искусственного интеллекта.

Почему данные — это новая нефть. Книга «Добыча. Всемирная история борьбы за нефть, деньги и власть» Дэниела Ергина посвящена истории нефти за последние 150 лет. Центральная идея — нефть изменила все, и мне нравится мысль, что данные — это новая нефть. Чтобы заработать на этом тренде, нужно знать, где эту нефть искать.

Самая большая экономическая польза будет там, где есть самое большое количество данных — это может быть государство, крупные компании.

О Черной утке и Черных лебедях. 6 лет назад мы продавали компанию, и заказчик посоветовал программу Black Duck — она проверяет, какое количество open-source кодов (ПО в свободном доступе в Интернете) использовалось программистами.

С ужасом узнали, сколько людей в компании занимаются «копипастом». Хотя для многих это нормальная практика, считаю, что именно к этим ребятам первым придет Черный лебедь.

Сферы, которые останутся за человеком. Трамп предлагает построить стену между США и Мексикой — считает, что мексиканцы забирают работу у американцев. Но это не так — работу забирают роботы. И стенку нужно строить вокруг Силиконовой долины:

Первыми, кого заменит искусственный интеллект, могут быть те, кто пишет системы для его обучения, а также программисты, которые работают над этим самым интеллектом
Юристов, которые составляют претензии, роботы точно могут заменить
Самолет, летающий без пилота, сегодня уже частично решенная задача

А вот запрограммировать робота вместо уборщицы, которая принимает множество автоматических решений с «отключенным» мозгом, пока не представляется возможным.

И Терминатора у нас пока не будет — есть хороший прогресс в отношении создания искусственного интеллекта, но ноль прогресса в отношении искусственного сознания.

О безработных и усиливающемся неравенстве между классами. В будущем все больше будет людей богатых, и все больше — бедных. Средний класс может исчезнуть. Разрыв уже становится все очевиднее — просто мы этого не видим.

Как будет выглядеть мир, где работают только 10% людей. Сегодня многими обсуждается идея минимального дохода, который будет платиться всем безработным. Государство будет не забирать у них, а наоборот — платить им! Тех, кто не работает, становится все больше. К примеру, в Греции и Италии половина молодежи до 30 лет — безработная. В Греции смотрится 75 млн YouTube-роликов в день. Это не считая того, что есть еще и компьютерные игры, соцсети. Когда и кто там работает — непонятно.

На что обратить внимание бизнесу. Когда я учился в Бизнес-школе ИПМ, к нам пришел известный белорусский юрист Ян Функ. Я подумал, ну чему он может научить 20 бизнесменов за 20 часов. Но Функ научил нас — не праву, а задавать вопросы юристам.

Сегодня каждому предпринимателю нужно хорошо разбираться, что такое данные и целевая функция, понимать, в чем суть машинного обучения, и уметь общаться с программистами.

Когда появляется любая технология, не она говорит нам, что с ней делать — это мы решаем, что с ней делать. А для этого нужен естественный интеллект. Важно непрерывно учиться, потому что концепция образования меняется, и скоро будет недостаточным пройти только одно обучение, чтобы успешно зарабатывать.

Юрий Мельничек: Настоящие деньги появятся, когда AI пойдет в реальные сектора, в настоящие бизнесы

Как не остаться за бортом в той революции, которая происходит. Само словосочетание «искусственный интеллект» вводит в заблуждение. Ведь это, по сути, машинное обучение.

Когда говорят «искусственный интеллект», то чаще всего имеют в виду СИЛЬНЫЙ искусственный интеллект — это когда машина умеет мыслить. Пока, к сожалению или к счастью, мы очень далеки от этого.

Сейчас в машинном обучении интеллекта нет. Если ваша работа связана с интеллектом, то пока непонятно, как эту работу можно автоматизировать. Мой совет: включайте собственный интеллект и используйте его в вашей работе. Это сделает вас конкурентоспособными не только в отношении машинного обучения, но и и в отношении других людей.

У кого есть шанс заработать. Мы, айтишники, варимся внутри своей ИТ-среды и не всегда понимаем, какие есть потребности в реальных секторах. И далеко не все потребности видим. Настоящие деньги появятся, когда ИТ активно пойдет в реальные сектора, в настоящие бизнесы.

Сейчас есть шанс у предпринимателей увидеть возможность применить нейронные сети и машинное обучение для автоматизации своих компаний.

Кого заменит искусственный интеллект. У Даниела Канемана в книге «Думай медленно, решай быстро» есть мозг быстрый и медленный (два типа мышления при принятии решения). Если специалист на автопилоте что-то делает, то эту работу можно также делать с помощью нейронных сетей.

Все, что человек выполняет с «выключенным» мозгом, может быть заменено роботами — областей применения много. К примеру, в сельском хозяйстве получат распространение самоездящие трактора, комбайны и системы типа умного автоматизированного коровника. В медицине вместо лаборантов в микроскоп могут смотреть computer vision.

Для нас это далекое будущее, но для людей, которые над этим работают, — это уже план. На 5−8 лет, но с последовательностью действий.

О ментальных установках. Согласен с мнением американского бизнесмена Питера Тиля, что невозможно постоянно заниматься успешно бизнесом, не воспитав в себе оптимизм.

Начинающиеся бизнесы зарабатывают на маловероятных вещах, которые всем кажутся обыденными и которые никто не замечает, кроме маленькой группы людей. Умение видеть такие вещи неразрывно связано с оптимизмом. А допустим, у финансистов все наоборот. Когда они в полной уверенности, что здесь-то потерять нельзя — деньги теряются. Поэтому у людей с трейдинговым и финансовым бэкграундом вырабатывается умение видеть подвох везде. И это неразрывно связано с пессимизмом.

Мир в ИТ стал очень открытым. Все технологии можно брать, как кубики, и использовать бесплатно. Все готово к тому, чтобы каждый, кто не специализируется в области искусственного интеллекта, мог самостоятельно вставить кубики в систему компании.

Андрей Гершфельд: Те, кто быстрее, будут забирать на себя больше благосостояния

О формуле успешного стартапа. Я бы видоизменил формулу «Возьмите Х (любую сферу), добавьте искусственный интеллект — и вот вам формула стартапа на будущие годы». Лучше взять одну индустрию и добавить в нее машинный интеллект.

Машинный интеллект — узкая вещь. А «выключенный» мозг — не копия того, что в голове находится. Это функция, которую машина умеет делать лучше. Уже есть ряд вещей, которые машина делает лучше.

Возьмите, к примеру, простую работу — сортировку вещей на конвейере. Включите камеру, подключите нейронные сети, и машина будет лучше человека сортировать то, что едет по конвейеру.

Машинный интеллект сегодня заключается во всем, что связано с распознаванием картинок, звуков и принятием решения — это правильная формулировка понятия.

О процессорных технологиях. Достаточно сильного прогресса ИТ-отрасль добилась в анализе видео, в работе с большими данными и выявлении корреляции. В свою очередь анализ видео сделал прогресс благодаря тому, что сильно продвинулась область нейронных сетей, что стало возможным благодаря hardware, на котором все это работает.

Следующее слово — за процессорными технологиями, к которым мы уже перешли от информационных технологий. Раньше машина зажигала лампочку, когда на производстве шло что-то не так, и человек думал, что делать дальше. Сегодня машина сама решает такие вопросы.

Что будет с теми, кто не приспособится. Оптимизм в бизнесе — это не страх технологий и не лудизм (который рассматривает машины и технику как источник зла). Оптимизм — это попытка примерить на свой бизнес и свою индустрию ноу-хау из других областей, посмотреть, что они открывают бизнесу и попытаться на этом построить свое конкурентное преимущество.

Сейчас каждому нужно приспособиться к тому, что машинный интеллект становится в некотором смысле партнером. Нужно научиться ему делегировать, с ним взаимодействовать. А это другая парадигма мышления.

Как мы применим эти технологии? Как мы сейчас научимся с ними вместе жить? Вот на какие вопросы нужно отвечать сегодня .

Способность людей приспосабливаться — уникальна, но мы имеем разноскоростную технологическую адаптацию. К некоторым вещам в некоторых регионах человечество до сих пор не адаптировалось, а там, где построена определенная экосистема, конечно, адаптация проходит и будет проходить быстрее.

И уже очевидно: те, кто адаптируются медленно, продолжат проигрывать, а те, кто делает это быстрее, будут забирать больше благосостояния на себя .

Денис Алейников: Искусственный интеллект можно ведь использовать и для причинения вреда

Каких юристов и когда заменят роботы. Уже есть много интересных программных решений — не сказал бы, что в области искусственного интеллекта, но облегчающих и заменяющих труд юриста. Например, программы по проверке и подготовке договоров на базе машинного обучения с использованием нейронных сетей.

Наиболее известная из них — это Contract Intelligence от банка JPMorgan, которая проверяет кредитные соглашения и экономит 360 000 часов работы юристов в год.

Когда программа ищет в документах проблемные моменты, которые ей показали на уровне DataSet (буфер для хранения данных из базы), то здесь юриста легко заменить. Это достаточно простая вещь.

Есть также чат-боты, которые могут помогать бизнесу. Самый известный «юридический» чат-бот — DoNotPay — придуман стенфордским студентом для оспаривания парковочных штрафов. Я им пользовался — тест Тьюринга (заставить человека поверить, что он разговаривает не с машиной, а с таким же человеком) он не пройдет.

Ответы однообразные и стандартные, эмоциональная составляющая — это примитивные шаблоны. Алгоритм сырой. Но нужно понимать, сколько стоят услуги юриста в Лондоне и Нью-Йорке (пока бот работает только там) — и люди могут существенно сэкономить, потому что услуги бота бесплатны.

Из почти 250 тыс. парковочных штрафов с его помощью было оспорено более 160 тыс. на $ 4 млн. При этом ответственность возложена только на пользователя — за твои убытки в результате этой неквалифицированной помощи сам и отвечай.

Что останется за белковыми юристами. Навсегда за нами останется совет на уровне мышления, добросовестность, разумность, справедливость.

Искусственный интеллект как расписание авиарейсов — вы можете узнать, по каким направлениям можно лететь, но оно не подскажет, куда надо лететь. В этом и есть главное отличие AI от консультанта. И это отличие, я думаю, никогда не будет преодолено.

Как электронное лицо изменит мир. Совершенно потрясающие вещи происходят сегодня в праве. Мир уже никогда не будет прежним. Буквально 2 месяца назад Европарламент принял резолюцию по вопросам робототехники и искусственного интеллекта. И впервые в законодательство введен термин «электронное лицо» (особая категория роботов, которая работает на основе нейронных сетей), способное к автономным действиям и самообучению.

Эта категория должна иметь гражданские права и обязанности, нести (хотя бы частично) ответственность за причиненный вред. Европейские юристы предлагали еще обязать эту штуку платить налоги, но решили, что это может плохо повлиять на развитие искусственного интеллекта.

В России также подготовлен законопроект Дмитрия Гришина, председателя Совета директоров Mail.ru и председателя фонда Grishin Robotics. Это первый в мире закон о робототехнике и регулировании прав роботов, который устанавливает такую единицу, как «робот-агент». Гришин пошел дальше Европейского парламента — он предусмотрел правовой статус робота-агента по аналогии с правовым статусом юрлица.

Предлагается сделать робота участником гражданского оборота и нести ответственность от своего имени. Евросоюз предлагает, чтобы производители создавали гарантийный фонд, из которого будет возмещаться ущерб, и страховали ответственность роботов.

Гришин предлагает робота-агента, который будет не только от своего имени, но и от имени коммерческой организации представлять интересы — ходячая интеллектуальная доверенность.

Обратная сторона развития нейросетей. Нейросеть способна к самообучению. Но представьте, если промышленный робот неправильно научился или его кто-то неправильно научил? Кто будет отвечать? Ведь такие вещи можно использовать и для намеренного причинения вреда. Поэтому открытых вопросов еще остается очень много…