2. Мы не догоним. Никто не догонит.
• Стартовало всё в 2012 году (четыре года назад)
• Клуб тяжеловесов в исследованиях (не только университеты!):
Google, Facebook, Microsoft, затем Apple, сейчас Salesforce.
• «Два прорыва в неделю» (В.Дунин-Барковский, 14 ноября
2016г.)
• Закон Мура (удвоение за год) отдыхает, да и померять
«удвоение ума» трудно
• Сверхчеловеческие результаты в задачах распознавания
образов, близкий к человеческому качеству перевод
• Уже: распознавание речи, генерация речи, грузовики,
легковушки и даже такси без водителя (Сингапур, Бостон),
медицинская диагностика (рентгенология лучше человека!),
распознавание порно в соцсетях, рекомендательные сервисы.
2
Что можно ожидать в «корпоративных
информационных технологиях»?
3. ИскИн, который построил Джек
3
4. Офисные
ассистенты
3. Организация
диалога
2. Управление
конфигурацией и
изменениями
1. Интеллектуальный
поиск
• Долой «офисный планктон»!
• Универсальность: сильный
искусственный интеллекта
• Достижение целей диалога
• Ответы на основе баз
данных
• Только актуальное!
• Поиск коллизий
• Внутри и снаружи компании
• Ответы на вопросы
4. Интеллектуальный поиск
• Документы, базы данных,
картинки:
текущий state-of-the-art.
• Семантический поиск: knowledge
graph, как у Гугля + запросы на
естественном языке.
• Ответы на вопросы: + логический
вывод
• Добавки:
• Персонального знания (lifelogging)
• внешнего знания (библиотека
Конгресса, «эти ваши интернеты»)
для поиска ответа на вопросы
• А ещё данные IoT, чатов, совещаний!
4
Можно делать
корпоративные
НИОКР
5. Управление конфигурацией и
изменениями
• Пререквизит: можем искать данные.
• +актуальность: не только ищем, но и
добавляем/изменяем данные
(управление изменениями)
• +непротиворечивость: управление
конфигурацией (поиск коллизий в
разнородных данных)
• Трудность: в России плохо
понимается!
5
Можно думать о
корпоративных
НИР и НИОКР
6. Организация диалога
• Пререквизиты:
актуальная и целостная
информация
• Отличие от «поиска» и
«ответов на вопросы»:
достижение цели диалога
-- т.е. требует
• выяснения ситуации,
• требует планирования,
• проведения
экспериментов (действий
в реальном и виртуальном
мире).
6
Можно думать о
корпоративных НИР
(но не НИОКР)
7. Офисные ассистенты
• Пререквизит: диалог +
аналитические способности
• «Офисная автоматизация» --
сегодня минус секретари,
завтра минус линейные
менеджеры
• Координация, назначение и
учёт работ, рассылки писем,
аналитика и т.д.
• Общий (реальный) интеллект:
AGI («ассистент», один для
многих разных задач)
7
Пока не для всех компаний,
но уже идут эксперименты
в IT-компаниях (ответы на
письма в Гуглопочте, x.ai)
8. Основные проблемы
• Никаких «гарантированных ROI»!
• Дорогие люди – нужно учить своих (и потом их
держать – иначе уйдут!).
• «Два прорыва в неделю»: невозможно
определиться – огромные
предпринимательские риски.
• Нет (размеченных) данных для обучения.
• Дикая путаница с BigData (простая статистика –
shallow learning, а не deep learning).
• Нет готовых программ, их нужно писать самим.
8