Никакого искусственного интеллекта нет! — Алексей Минин

0
279
Алексей Минин

Отрывок из интервью Алексея Минина об ИИ на Finopolis 2018.

Алексей Минин — исполнительный директор Института прикладного анализа данных Deloitte. 15 лет занимается машинным обучением.

Алексей, вот к вам приходят клиенты, которые тоже просят эту услугу, скорее всего, и вы им ее предлагаете. Они, во-первых, зачем ее просят? Это что? Оптимизация, усиление конкурентных позиций, экономия? И то ли они под этим понимают?

— Я уже 15 лет в машинном обучении на сегодняшний день и у меня давно не осталось романтики по поводу того, что придут машины и всех нас поработят. Работа Розенблата по-моему 1950 или 60-й год, работа персептрон универсальный проксиматор нейронной сети. Дальше, Минский и Паперт, вторая статья о том, что трехслойный персептрон не является универсальным проксиматором и следующая, их же, статья спустя какое-то время о том, что двухслойный персептрон точно является универсальным проксиматором.

Для меня все очень просто, для меня никакого искусственного интеллекта нет. То, что у нас есть еще один класс алгоритмов, который является биоинспирированным, вот, по сути, почему мы все время говорим, что нейронная сеть, как она вообще появилась? Когда Каял, индийский ученый, открыл структуру нейронного мозга, он сказал: есть клетка – нейрон и есть базовый элемент, начиная с которого складывая в сети можно определять определенные когнитивные свойства. Так собственно появились нейронные сети в математике. Т.е., по сути, замоделировали всю ту же самую историю через цифру. То же самое – генетические алгоритмы, нейронные сети, все эти вещи – это просто биоинспирированный подход, математически мало чего доказано, но биологически – это работает.

Что ваши клиенты ждут от вас, когда они приходят к вам и говорят: нам бы искусственного интеллекту, пожалуйста.

— Я как раз к этому и перехожу. Сейчас есть определенный хайп. Когда мы начинали этим заниматься в 2004 году, никто даже не знал слова: нейронная сеть, тогда вообще про это никто не говорил. Сейчас в связи с deeplearning и большим маркетинговым эффектом очень многие этого хотят. И справедливости ради надо сказать, что есть определенный класс задач, где это очень хорошо работает. Это позволяет экономить существенные ресурсы. Я для себя делю их условно на три группы. Нейронные сети помогают в 70 процентах случаев серьезно повысить операционную эффективность. В 20 процентах случаев помогают существенно растить долю на рынке за счет различных элементов и в 10 процентах случаев трансформировать бизнес-модель кардинально.

Т.е. это оптимизация, это выбор правильных стратегий и это маркетинг.

— Я бы сказал, что, наверное, я не вижу серьезных ограничений с точки зрения того, где это применяется, но выделяю для себя очень четко четыре уровня алгоритмов.

А не много от вас вообще ждут? Они ждут подсказок или они ждут решений?

— Вы знаете, вот, работа с искусственным интеллектом – это как с воспитанием ребенка, никогда не знаешь, что получиться на выходе. Это как повезет.

— Мы, например, недавно занимались алгоритмом управления севооборотом для агропредприятий. И, вдруг, неожиданно, применив теорию оптимальных портфелей моркови в сочетании с нейронными сетями, получили 27 процентов увеличение валовой прибыли, просто применив достаточно несложный алгоритм.

Источник: finopolis.ru