Мы в Cleverbots собрали все самое интересное с рынка ИИ-технологий за 2020 год: новости, кейсы, стартапы-единороги и крупнейшие инвестиции, а также подвели основные итоги уходящего года, развеяли мифы об искусственном интеллекте и собрали полезные материалы, чтобы вы могли разнообразить свои новогодние праздники. Поехали!

• В начале года Москва подготовила пятилетний эксперимент с искусственным интеллектом. И вот, Правительство Москвы в декабре утвердило постановления, связанные с реализацией экспериментального правового режима в сфере ИИ в столице;

• За период пандемии появилось много новых технологий, так называемых COVID-Tech, инструменты и решения, которые научились определять COVID-19 по КТ-снимкам, что помогло только в Москве проверить более 500 тыс. снимков;
• 2020 стал годом активного развития телемедицины, так Сбер запустил сервис постановки диагноза с помощью нейросетей, а искусственный интеллект стал стандартом работы московских поликлиник и стал обрабатывать вызовы скорой помощи;
• В России собрали библиотеку эффективных примеров внедрения искусственного интеллекта и создали первую национальную премию в области бизнес-эффективности ИИ – AI Russia Awards;
• А Ватикан расписал этические принципы для искусственного интеллекта, а в конце года сам Папа Римский попросил молиться за ИИ;
• Российская компания Vision Labs в третий раз стала лучшей компанией в мире в области распознавания лиц, а певица Граймс выпустила бесконечную цифровую колыбельную в коллаборации с россиянами из приложения Endel;
• Отдельно можно выделить Сбер, который откроет в 2021 году первый в России институт искусственного интеллекта, а уже сейчас совместно с SberCloud запускает платформу для работы с искусственным интеллектом ML Space;
• Нейросеть GPT-3 за 2020 год научили генерировать идеи для бизнеса, отвечать на философские вопросы о смысле жизни, а студия Артемия Лебедева больше года выдавала собственную нейросеть за реального дизайнера;
• И научные новости: нейросеть предсказала структуру белка, которую ученые не могли понять 50 лет, а также научили ИИ исследовать живые клетки.
• Также искусственный интеллект получил первую премию по журналистике, а Яндекс представил первую галерею нейросетевого искусства.

Вконтакте разработали собственный сервис «Долорес» для автоматизации работы с запросами пользователей. Так как в службу поддержки ВКонтакте ежедневно поступает 10-15 тыс. запросов (это примерно 4 млн вопросов в год) и при этом количество запросов растет на 16% в год, а в поддержке работают около 100 сотрудников в режиме 24/7 – это требует увеличения штата. Пользователи обращаются по разным вопросам, которые затрагивают множество тем, а некоторые запросы часто требуют сложного анализа и нетривиальных ответов.

Для решения этой проблемы специалисты компании разработали собственный сервис по генерации ответов — «Долорес». Он автоматически формирует три варианта ответа на запрос. Агент поддержки выбирает наиболее подходящий и отправляет его пользователю. Если ни один из ответов не подходит, то запрос направляется на второй уровень к агентам поддержки. Система определяет категорию вопроса и передает его сотруднику, отвечающему за это направление. Детектор троллей выявляет несерьезные вопросы, а «Долорес» умеет шутливо на них отвечать.

Каждый ответ «Долорес» – это не шаблон, а сгенерированное с помощью NLP (Natural language processing) предложение. За годы работы Поддержки накопилась большая база ответов агентов, на которых обучается модель.

Бизнес-эффект от реализации «Долорес» составил:

• 7 млн руб. – ежегодное снижение расходов на ФОТ;
• на 35,3% уменьшение времени ответа на запрос;
• 18% вопросов закрываются с первой реплики.

После реализации проекта система автоматически генерирует подходящие ответы, а сотрудники отвечают только на сложные и нетривиальные вопросы, благодаря чему, все пользователи получают ответы быстрее и возрастает лояльность пользователей.

Видеоаналитика и технологии компьютерного зрения в сфере торговли во время пандемии стали необходимым инструментом для снижения риска вероятности заражения. Так, торговая сеть «Перекресток» запустила сервис онлайн-контроля количества человек у касс для повышения скорости обслуживания на кассах.

Решение по созданию системы «Контроля очередей» в «Перекрёстке» реализовано самой торговой сетью совместно с «Яндексом», компанией «Национальные Лаборатории Безопасности» и MACROSCOP. Проект видеоаналитики очередей был запущен в мае на базе 55 супермаркетов Москвы и Санкт-Петербурга.

В условиях непростой эпидемиологической ситуации сервис позволил любому покупателю «Перекрёстка» в режиме реального времени следить за ситуацией, выбирать оптимальные часы для похода в магазин и соблюдать режим социальной дистанции.

Следить за количеством человек у кассы в ближайшем «Перекрёстке» можно в веб-версии «Яндекс.Карт» – рядом с названием сети отображается текущий статус: «нет очереди», «небольшая», «большая».

Искусственный интеллект в режиме реального времени анализирует количество покупателей в очереди, активность касс и загрузку кассиров. На основе 3D-моделирования система отслеживает подвижность и длину очереди, что позволяет рассчитать время ожидания и время обслуживания каждого конкретного покупателя.

Первые результаты внедрения системы «Контроля очередей» показали, что при превышении заданных параметров (времени ожидания, количества человек в очереди и т.д.) происходит автоматическое оповещение работников супермаркета о необходимости открытия новых касс. Таким образом, видеоаналитика помогает улучшить качество и повысить скорость обслуживания на кассах, чтобы покупатели в реальном времени могли оценить безопасность посещения магазина.

Речевая технология Tinkoff Voice Kit, более известная как голосовой помощник Олег, основанная на глубоких нейросетевых моделях для синтеза и распознавания речи, была интегрирована в сервисы «Тинькофф Мобайл», а также в «Тинькофф Cтрахование» еще в конце 2019-го года, но активное развитие и популярность получила в этом году.

В стартовой версии голосовой помощник Тинькофф отвечал на звонки абонентам «Тинькофф Мобайл», если те заняты, находятся вне сети или не слышат звонок. Также, если абонент не хочет отвечать, он может сбросить вызов: за него ответит Олег. Он предложит передать сообщение: «Абонент не может ответить. Я – ассистент Олег, что мне передать? Я запишу». После записи он переведет аудио в текст с помощью технологии распознавания и синтеза речи Tinkoff VoiceKit и отправит его абоненту «Тинькофф Мобайл» по СМС. Также Олег помогает абонентам «Тинькофф Мобайл» защититься от спам-звонков с незнакомых номеров – в текстовых расшифровках он предупреждает, что сообщение может быть от спамера, вычисляя их по своей базе спам-номеров.

Художник Артём Лоскутов опубликовал в Twitter аудиозапись разговора голосового робота Олега от «Тинькофф» со специалистом «Альфа-банка».

В данном случае технология срабатывает следующим образом: если робот видит, что человек звонит из списка черных номеров или в процессе общения распознает спам-звонок, то он «включает» экспериментальный сценарий с повторением фраз, после чего «спамеры» быстро бросают трубки.

Результат внедрения голосового помощника Олега в услуги сотовой связи и страхования показали, что голосовой помощник без участия человека проводит 50% информационных консультаций, решает 30% обращений по финансовым услугам и 20% по услугам бронирования и других небанковских сервисов. Также банку удается экономить до 50 млн рублей в месяц на операторах колл-центра, перенаправляя их на более сложные клиентские задачи.

А буквально на днях «Тинькофф Мобайл» запустил версию 2.0 голосового ассистента Олега, в которой абоненты могут создавать собственного телефонного секретаря с индивидуальными навыками и параметрами.

Так, абонент «Тинькофф Мобайла» может выбрать, как Олег будет его представлять на звонках. Можно задать имя, характеристику, прозвище, должность. Под разные контакты можно установить и как секретарь будет представлять пользователя: например, контактам не из телефонной книги Олег скажет, что передаст информацию «абоненту», а знакомым — «Косте», «Костылю» или «Супер Боссу».

Разные приветствия можно установить отдельно для номеров из телефонной книги, и отдельно для незнакомых контактов.

По данным CB Insights, самый дорогой в мире стартап — китайская AI-компания ByteDance, которую оценивают в 140 миллиардов долларов. Ей принадлежит популярное приложение для создания коротких видео TikTok и агрегатор контента Toutiao, который с помощью машинного обучения персонализирует новостную ленту для каждого пользователя.

Взрывная популярность TikTok стала возможной благодаря продвинутым алгоритмам искусственного интеллекта, разработанным в ByteDance. Именно они отсматривают гигантский объем видеоконтента, за которым человеческий интеллект уследить уже не в силах, и решают, что показать каждому пользователю. Чтобы видео понравилось алгоритмам, оно должно пройти через многоступенчатую инспекцию. Она идет в автоматическом режиме, а спорные случаи проверяют модераторы.

Компания разрабатывает новые продукты, которые позволяют ByteDance удерживать пользователей на своей платформе и предоставляют возможность собирать больше пользовательских данных. Это, в свою очередь, должно привести к увеличению доходов от продажи рекламы.

Стартапы, которые также вошли в клуб «единорогов» в 2020-м, по данным Crunchbase:

• Glance – индийский медиастартап. Glance использует искусственный интеллект, чтобы предлагать пользователям персонализированные новости, истории и игры на экранах блокировки смартфонов;
• BigID – стартап, занимается обеспечением безопасности и конфиденциальности при работе с данными. Компания вошла в рейтинг американского Forbes 100 лучших компаний, работающих с облачными технологиями и заняла 93 место. Генеральный директор BigID — Дмитрий Сирота;
• Tempus – медицинский стартап, который с помощью больших данных повышает эффективность лечения рака;
• DataRobot – стартап, занимающийся разработкой алгоритмов для обработки информации и продажей услуг на их основе. Алгоритмы DataRobot могут использоваться для сравнения различных прогнозных моделей, которые применяются в научных исследованиях, финансовом секторе и других областях;
• Scale AI – стартап, предлагающий набор программ, которые размечают фотографии для обучения нейросетей и выполняют предварительную работу по маркировке картинок;
• AbCellera – канадская компания, которая с помощью искусственного интеллекта и технологий машинного обучения ищет наиболее перспективные методы лечения заболеваний с использованием антител.

Также 30 ноября стало известно, что американская соцсеть Facebook выкупила 100% стартапа Kustomer, который специализируется на создании чат-ботов и других платформ для онлайн-обслуживания клиентов. Условия сделки сторонами не разглашаются, но, по данным источников TechCrunch и Wall Street Journal, ее сумма составила $1 млрд. Таким образом, Kustomer попал в разряд «единорогов» — компаний с оценкой от $1 млрд.

• $43 млн – привлек британский стартап в области беспилотных автомобилей Wayve. Это одна из немногих компаний (среди общего числа беспилотных стартапов), которая для движения беспилотника использует только камеры. Информацию с камер обрабатывает ИИ-система на основе полученных данных с минимальным вмешательством человека;

• $47 млн – привлек биотех-стартап Hexagon Bio для разработки с помощью ИИ лекарства против рака и инфекционных заболеваний;

• $100 млн – привлекла платформа для телемедицины Amwell от подразделения Google, которое работает над «облачными» технологиями. Помимо денег, Google Cloud предоставит свою платформу под нужды сервиса, а также заключила с сервисом договор о партнёрстве, согласно которому Amwell перенесёт часть своего бизнеса из Amazon Web Services на платформу от Google;
• $150 млн – привлекла компания Yandex Self-Driving Group, которая занимается испытанием и развитием беспилотных автомобилей. Яндекс реструктурировал группу «Яндекс.Такси»: выделив из нее направление беспилотного транспорта в отдельную компанию Yandex Self-Driving Group, в котором получил 73%, а Uber — 19%;

• $150 млн – инвестиций привлекла платформа Benson Hill на создание ИИ-инструмента для разработки и коммерциализации штаммов сельскохозяйственных культур;

• $267 млн – получил стартап в области беспилотных автомобилей Pony.ai на начальном этапе поиска инвестиций, теперь компания оценивается в $5,3 млрд.

• По прогнозу PricewaterhouseCoopers (PwC) ускоренное развитие и проникновение ИИ обеспечат к 2030 году увеличение мирового ВВП на 14%.
• Глобальный институт McKinsey ожидает, что около 70% компаний внедрят как минимум один тип технологии искусственного интеллекта к 2030 году.

• 30% опрошенных TAdviser российских компаний ведут разработку ИИ-решений для продажи сторонним организациям на внешнем рынке. Из них 90% подтверждают, что представят новые решения в 2021 году. Среди тех респондентов, которые пока не разрабатывают ИИ-решения, 10% планируют также запустить этот процесс.

В Gartner опубликовали очень важную статью, где выделили шесть распространенных мифов и заблуждений об искусственном интеллекте.

• Миф No. 1: ИИ – это ненужная роскошь во времена пандемии COVID-19

  Искусственный интеллект становится важным фактором оптимизации затрат и обеспечения непрерывной работы бизнеса в период пандемии COVID-19. Вопреки ошибочному представлению о том, что ИИ является ненужной роскошью, когда предприятия выживают в неопределенных экономических условиях – искусственный интеллект генерирует доход. Он улучшает взаимодействие с клиентами, быстрее анализирует данные и автоматизирует процесс принятия решений.

• Миф No. 2: ИИ и машинное обучение (ML) одинаковы и взаимозаменяемы Машинное обучение – это подраздел искусственного интеллекта. ML требует хорошо продуманной стратегии обучения и сбора данных. ИИ, с другой стороны, является обобщающим термином для широкого набора методов компьютерной инженерии, начиная от ML до обработки естественного языка (NLP).
• Миф No. 3: Интеллектуальные машины учатся самим

  Готовый ML-продукт производит впечатление, что он способен самостоятельно обучаться. Однако, изначально специалисты по данным формулируют проблему, подготавливают данные, определяют соответствующие наборы данных, устраняют потенциальную ошибки и, самое главное, в последствии постоянно обновляют программное обеспечение, чтобы обеспечить интеграцию новых знаний для обучения ML-модели.

• Миф No. 4: ИИ может быть 100% объективныму

  Каждая технология искусственного интеллекта основана на входных данных разных типов, которые предоставляют разработчики. И так как ИИ обучают люди, а все люди имеют свои предубеждения в той или иной степени, он не может быть полностью объективным. Системы, которые часто проходят переподготовку — например, используя новые данные из социальных сетей — еще более уязвимы для нежелательных предубеждений или преднамеренных злонамеренных влияний. Поэтому очень важно заставить членов команды разработки анализировать работу друг друга. Этот простой процесс может значительно уменьшить смещение выбора и улучшить объективность.

• Миф No. 5: ИИ заменит только рутинную работу

  Искусственный интеллект позволяет компаниям принимать более точные решения с помощью прогнозов, классификации и кластеризации. Эта способность позволила ИИ-решениям проникать глубоко в рабочий процесс, не только заменяя обычные задачи, но и дополняя более сложные. Возьмем, к примеру, использование искусственного интеллекта в здравоохранении. Приложение для рентгенографии грудной клетки, основанное на ИИ, может обнаруживать заболевания быстрее, чем рентгенологи. Эти возможности не исключают участия человека в этих задачах, но в конечном счете ограничат его наблюдением и работой с необычными случаями.

• Миф No. 6: Моему бизнесу не нужна ИИ-стратегия

  Каждая компания должна учитывать потенциальное влияние ИИ на свою стратегию и исследовать, как эта технология может быть применена к бизнес-проблемам организации. Во многих отношениях отказ от использования ИИ – это тоже самое, что отказ от следующей фазы автоматизации, и может поставить предприятия в невыгодное конкурентное положение. В ближайшие четыре года 69% того, что сейчас делает менеджер, будет автоматизировано. В такой среде предприятия нуждаются в реальной проверке того, как наилучшим образом они могут интегрировать ИИ в свою стратегию и быть готовыми к предстоящим изменениям.

Томас Сибел – Цифровая трансформация. Как выжить и преуспеть в новую эпоху

Эта книга – новейшее руководство, необходимое каждому лидеру (в бизнесе или же в государственном управлении), который хочет выжить и преуспеть в новый цифровой век.

После 40 лет руководства и успешного лидерства Том Сибел — один из самых выдающихся предпринимателей и лидеров Кремниевой долины — собрал в этой книге знания о всех важных цифровых технологиях, которыми должен владеть каждый руководитель: большие данные, Интернет вещей, облачные вычисления и, конечно, искусственный интеллект. Том Сибел — один из тех уникальных людей, чей опыт и надежность позволят донести свою идею до всех. Он вовлекает нас в интересное обсуждение изменяющихся технологий, а также предоставляет дорожную карту по использованию новых возможностей для цифровой трансформации в бизнесе и не только.

Слияние облачных технологий, Big Data, искусственного интеллекта и интернета вещей принципиально меняет то, как бизнес и правительства будут работать в 21-м веке. Цифровая трансформация — это один из главных рисков и одна из самых больших возможностей современности для организаций по всему миру.

Самый популярный подкаст сервиса «Яндекс.Музыка» за 2020-ый год стал — «ТЕД на русском». Поэтому мы хотим посоветовать один из его выпусков, который посвящен искусственному интеллекту «Невероятные изобретения ИИ, обладающего интуицией».

Лекция футуриста Мориса Конти о «Эпоху совершенствования»: что получится, если к средствам проектирования добавить цифровую нервную систему? Компьютеры, способные улучшить наши умственные способности и наше воображение, и роботы, самостоятельно создающие новые мосты, автомобили, самолеты и многое другое. Спикер помогает посмотреть на общество, где робот и человек сообща будут делать то, что им не под силу поодиночке

Сериал «Эпоха искусственного интеллекта» (Age of A.I.), спродюсированный Робертом Дауни-младшим, который вышел на YouTube в серии коротких документальных фильмов, где он рассказывает о последних достижениях в сфере изучения искусственного интеллекта.

Ученым за последние годы удалось настолько ощутимо продвинуться в этом направлении, что впору открыто говорить о предстоящей технологической революции и новой эпохе, когда станет доступным массовое использование искусственного интеллекта.

Сам Роберт Дауни-младший честно говорит, что не эксперт в ИИ, поэтому его документальный сериал, снятый и спродюсированный совместно с женой Сьюзан, будет легко смотреть без дополнительной подготовки.

«Эпоха искусственного интеллекта» — это не просто несколько видео, а полноценный документальный сериал, снятый с солидным бюджетом и потрясающей картинкой.

Может ли ИИ создавать музыку? Чувствовать волнение и страх? Живой ли он? В первой серии will.i.am и Марк Сагар раздвигают границы того, на что способна машина.

Этот год оказался непростым для всех нас, однако дал мощный толчок к цифровизации и развитию рынка ИИ-технологий. Новые реалии в условиях пандемии и повсеместная диджитализация уже сейчас позволяют нам громко заявить, что мир не будет прежним, а технологии искусственного интеллекта помогут трансформировать его!

Вся команда Cleverbots поздравляет вас с наступающим Новым годом и желает хороших праздников, а наше личное поздравление можно посмотреть ниже :)

Подписывайтесь на наш блог, чтобы не пропускать новые выпуски ИИ-дайджеста и новые бизнес-кейсы с использованием искусственного интеллекта. А также пишите свои комментарии и присоединяйтесь к нашему Telegram-каналу и группе в Facebook! Увидимся в следующем году!