В конце 2022 года американская OpenAI представила многофункциональный чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT. Участники рынка и наблюдатели один за другим начали строить прогнозы, какое коммерческое применение сможет найти ChatGPT. В РК в фокусе другие направления ИИ, наиболее востребованное – биометрия. «Курсив» рассказывает, какие отрасли в РК уже используют нейросети.

Есть ли ИИ в новом алгоритме

Чат-бот ChatGPT от американской компании OpenAI способен выполнять самые разные задачи: вести диалог, искать ошибки в программном коде, составлять финансовый анализ, а ещё – писать тексты. Контакт с ChatGPT происходит в диалоговом окне и напоминает обычный чат. Microsoft, ранее инвестировавшая в OpenAI $1 млрд, заявила, что планирует вложить в компанию ещё $10 млрд. Сама OpenAI пока не знает будущие сферы применения своей разработки и собирает обратную связь и предложения по её использованию. Для начала компания стала продавать доступ по API для работы с нейросетью. Далее рынок должен понять, как технология будет использоваться и развиваться.

Несмотря на широкие возможности чата, ряд экспертов подверг критике его фактическую точность. Из-за массы ошибок при ответах на вопросы пользователей систему запретила к использованию крупнейшая платформа для разработчиков StackOverflow. При этом и наличие ИИ в чате учёные пока тоже называют условным.

«ChatGPT ничего не знает о событиях после 2021 года, потому что он обучался на наборах данных, собранных до этой даты. А новые тексты сам он учить не может. Поэтому в следующий продукт ChatGPT4 будут входить новые тексты, но все равно это сделают люди. С этой точки зрения наличие ИИ в ChatGPT пока условное. При этом прорывом алгоритмов ИИ мы обязаны появлению мощных компьютеров».

к. т. н., ассоциированный профессор школы информационных технологий КБТУ Александр Пак

Он отмечает, что технологии, которые сегодня используются и понимаются под ИИ, называются сенсорными. Задачи, которые решает такой алгоритм, не являются слишком сложными. Например, поиск лица на картинке, преобразование речи в текст и перевод с одних языков на другие. Но научное понимание ИИ гораздо шире, чем сенсорные возможности, и заключается в способности к самообучению.

«В экономике сенсорный ИИ используется в обработке языка и синтезе голосовых данных. Эти решения развивают в отраслях, где проходит большой поток клиентов, данные от которых нужно автоматизировать, проводить аналитику сервисов услуг. В основном это банки, телеком-компании и ретейл, а также государственные органы. В цифровом банкинге у нас основной Kaspi с проектами, которые связаны с рекомендательными системами и биометрией».

Александр Пак

Телеком и ИИ

В разработки в области ИИ вкладываются не только крупные игроки, но и относительно небольшие B2B-компании в разных сферах деятельности. Их цель – автоматизировать и оптимизировать процессы. По оценкам одного из крупнейших исследовательских агентств передовых технологий MarketsandMarkets, объём мирового рынка ИИ с $87 млрд в прошлом году достигнет к 2026 году $310 млрд, увеличившись в среднем на 40% в год за прогнозируемый период.

«Искусственный интеллект – как секс в старших классах: все говорят о нём по углам, единицы понимают, что это, а настоящие знания имеет только преподаватель, – шутит директор по управлению данными «Beeline Казахстан» Андрей Остафичук. – Хорошая новость в том, что мы применяем его практически везде. ИИ – это своего рода попытка воссоздать способности человека: мы должны научить алгоритм делать то, что делал бы человек, при этом качественнее и быстрее».

Эксперт приводит пример использования ИИ в Beeline: «В маркетинге мы применяем его для построения рекомендаций и персонализации наших продуктов. В обслуживании клиентов используем текстовые или голосовые боты. Также активно развиваем направление видеоаналитики. Думаю, применение ИИ для работы с текстом, фото и видео – это направления, на которые многие компании, и мы в том числе, делают ставку».

В компании стремятся к тому, чтобы технологии с ИИ нашли закономерности в больших данных и научились предсказывать ответ вместо человека. Как правило, машина находит такие закономерности, которые люди и не предполагали. Поэтому все решения на базе ИИ экономически оправданны, когда процесс повторяющийся, массовый и есть понятные критерии успешности.

«Для нас это в первую очередь маркетинговые задачи: всегда можно замерить результаты своей работы, и она имеет бизнес-эффект; планирование и оценка рисков, где мы активно применяем машинное обучение для оценки кредитного риска. В целом у нас достаточно жесткий подход к оценке целесообразности разработки, поэтому идеи, которые не принесут финансового результата, до внедрения просто не доходят».

Андрей Остафичук

Топ-менеджер «Beeline Казахстан» считает, что сейчас, когда из-за OpenAI создается ажиотаж, важно понимать: ИИ предсказывает, запоминает, воспроизводит и выбирает лучшее, но все же не умеет создавать новое, не может внезапно поумнеть и, как во многих антиутопиях, истребить человечество.

Биометрическая реальность

Ещё одной отраслью, в которой используется нейросеть как часть ИИ, стала биометрия, или идентификация человека по уникальным биологическим и поведенческим характеристикам. Самые распространенные типы биометрии: отпечаток пальца, изображение лица, голос, радужная оболочка глаза и рисунок вен ладони.

По данным MarketsandMarkets, в 2022 году мировой рынок биометрических систем составил $42,9 млрд, а к 2027 году он достигнет $82,9 млрд при среднем росте на 14,1% в год в течение прогнозируемого периода. В Казахстане технологию биометрии в основном используют банки, телеком-компании, крупные сети FMCG.

«ИИ – это несколько нейронных сетей, говоря проще, такой инструмент, который даёт ответы на вопросы. Все зависит от того, какой у вас вопрос. В нашем случае нейронные сети натренированы на массиве из огромного количества лиц. 100% совпадения из-за подвижности лица не бывает, но 85% хватает для верификации. При этом построить такой продукт только локальными специалистами невозможно. Стараемся привлекать разработчиков со всего мира».

основатель казахстанской компании Verigram Уахат Бастимиев

Сервис компании использует технологию компьютерного зрения (computer vision) для анализа и поиска изображений и базируется на технологиях глубокого обучения (deep learning). Продукт первым из Казахстана в 2021 году прошел тестирование в Национальном институте стандартов и технологий (NIST) в составе Министерства торговли США, который специализируется на алгоритмах распознавания и вошел в топ-10 по распознаванию лица по фото в документе.

Продукт разработали силами казахстанских и иностранных специалистов. Кроме казахстанского рынка Verigram присутствует в РФ, Кыргызстане, Узбекистане и прорабатывает выход на рынки Юго-Восточной Азии.

«Наши основные клиенты – банки и телеком. Кроме Халыка работаем с сетью супермаркетов Magnum. Пробуем с Jusan».

Уахат Бастимиев

Глава Verigram наблюдает, как технологии с ИИ постепенно становятся обыденностью.

«Например, в цифровом банкинге, ретейле и мобильной связи для входа в приложения нужно пройти этапы биометрии, что, в свою очередь, экономит расходы для компаний. Пока биометрия востребована только в технологических компаниях. Отстают производственные компании и гостиничный бизнес, где при регистрации клиентов биометрия пока не используется».

Уахат Бастимиев

Дополнительная ниша может открыться с внедрением биометрического распознавания лица во время платежных процедур (Face Pay). Пока такие техноло­гии не получили широкого применения в РК, но, по словам Бастимиева, интересны таким глобальным лидерам в области электронных платежей, как Visa и MasterCard, а также в сфере ретейла.

«Технически в Казахстане готовы к внедрению платежных методов на основе распознавания лиц. Но здесь много вопросов по безопасности. Также многое зависит от желания заказчиков продвигать эту технологию. К нам обратился заказчик, который хотел установить биометрию при платежах в метро, но запретили правоохранительные органы».

Уахат Бастимиев

Наука и силовые структуры

Кроме цифрового банкинга, ретейла и телеком-операторов ИИ активно используется в медицине. Наиболее известный казахстанский medtech-стартап Cerebra применяет искусственный интеллект в области нейрорадиологии для автоматизированной диагностики ишемического и геморрагического инсульта.

Во время пандемии на основе ИИ также была разработана платформа, обеспечивающая быстрое и точное выявление 17 наиболее патогенных заболеваний лёгких, включая пневмонию, туберкулёз, рак и COVID-19, – PneumoNet. Система была разработана инновационным консорциумом, куда вошли Казахский научно-исследовательский институт онкологии и радиологии и компании Forus Data и Crystal Spring. Одним из грантодателей проекта стал Всемирный банк.

Кроме того, исследованиями и разработкой в сфере ИИ занимаются различные НИИ и университеты. В Nazarbayev University в 2019 году создали Институт умных систем и искусственного интеллекта (ISSAI), который, по замыслу авторов, должен предоставить возможности получения цифровых услуг с применением ИИ жителям, бизнесу, научному сообществу и государству через создание национальной экосистемы развития ИИ.

Как указано на сайте ISSAI, команда создала самый большой набор данных по казахской речи, состоящий более чем из 400 часов. Набор данных был использован для разработки автоматизированной системы распознавания казахской речи. Эта технология используется в виртуальных помощниках Siri и Alexa, а также в приложениях с поддержкой голоса или текста, таких как умные дома или самоуправляемые автомобили. Набор языковых данных загрузили такие компании, как Google, Kaspi Bank, «Яндекс», «Beeline Казахстан».

«Любой высокотехнологичный проект требует большого бюджета. Вкладывать такие суммы для развития ИИ могут только государство и квазигоскомпании. Но там люди не заинтересованы внед­рять инновации. Остаются наука и силовые структуры, которым всегда было интересно сохранять порядок. А NU на законодательном уровне является головной организацией по развитию ИИ в стране. Там щедрое финансирование, много специалистов, в том числе экспатов. Но ИИ развивают и в других университетах: СДУ, КБТУ, Astana IT University, КазНУ. Кроме этого исследования проводят в научно-исследовательских институтах. И делают это не хуже».

Александр Пак