Решения по применеию DS/ Al в медицине и биоинформатике - Максим Еременко - Интервью - 2018-11-12
Реклама
Л. Гулько
―
Здравствуйте! В студии Лев Гулько. У нас на прямой телефонной связи участник международной конференции Sberbank Data Science Day, где рассматривают возможности применения искусственного интеллекта и анализа данных в различных сферах: банковской и финансовой сфере, медицине и биоинформатике, ритейле, промышленности, медиа, телекоме и других, – Максим Еременко, старший управляющий директор управления развития компетенции по исследованию данных Сбербанка. Здравствуйте, Максим!
М. Еременко
―
Да, здравствуйте!
Л. Гулько
―
Здравствуйте! Знаете, какой наш первый вопрос? Расскажите, пожалуйста, чем вызвана необходимость проведения международной конференции, посвященной искусственному интеллекту и анализу данных?
М. Еременко
―
Вы знаете, это, как нам кажется, достаточно полезный формат взаимодействия и сотрудничества. Дело в том, что инновации трудно развивать в изоляции. И поэтому взаимодействие внутренних профессиональных сообществ в корпорациях с внешним сообществом в рамках будь то страна, будь то мировое сообщество специалистов – это всегда достаточно большое подспорье для того, чтобы двигать и какие-то фундаментальные вещи (с точки зрения науки), и прикладные. Потому что ребята, которые участвуют в таких конференциях…У нас конференция является в некотором смысле заключительным этапом хакатона (соревнования) по теме искусственного интеллекта. И ребята, которые участвовали, достаточно широкий скоуп, фронт индустрии представляют. Есть из корпораций: это сотрудники компаний технологических, это сотрудники банков, это научные сотрудники.
И когда на одной площадке собираешь вот эту достаточно разнородную массу интеллекта (не искусственного, а естественного), это всегда полезно, это всегда позволяет решить задачи более системным способом.
Ну и на самом деле, конечно, все компании, проводя такие соревнования, проводя такие конференции, преследуют свои цели кадровые (это всегда пополнение кадрами, поиск молодых талантов на рынке) и, конечно же, установление новых партнерских отношений.
Л. Гулько
―
Смотрите, в сегодняшней вот этой обширной программе много различных тем, которые мы уже с вами упоминали. Какие вы, Максим, отметите как наиболее востребованные вот именно на сегодняшний день?
М. Еременко
―
Вообще, на самом деле, последние 2-3 года технологии искусственного интеллекта развиваются особо активно. При этом уже, наверное, нельзя называть это технологиями незрелыми. Это уже вполне промышленная технология, которая широко используется сейчас, на самом деле, в продуктах и сервисах, которые доступны на рынке, которые предоставляют технологические компании и не только.Сейчас большой популярностью пользуются прежде всего такие направления искусственного интеллекта в продуктовых реализациях, как рекомендательные системы. Есть задачи речевой аналитики – это прежде всего конвертация живого человеческого голоса в текст, в машиночитаемый текст и обратно (то есть когда печатный текст синтезирует искусственный голос). Задача компьютерного зрения, которое сейчас широко используется в наших гаджетах для биометрической идентификации, для идентификации контента на фотографиях. И, конечно же, большое-большое направление, связанное с роботизацией функции по принятию решения.
Пока все-таки речь идет о принятии тех решений, которые являются рутинными, достаточно скучными для человека. Понятно, что системы искусственного интеллекта пока еще не способны справляться с задачами креативными, хотя есть первые попытки. Но, опять-таки, это скорее больше про research, это не столько про прикладное применение.
Л. Гулько
―
Понятно. А почему Сбербанк, между прочим? Какие вопросы обсуждаются в ходе Sberbank Data Science Day? Почему Сбербанк на первом месте?
М. Еременко
―
У Сбербанка достаточно большой пул задач. И повышать качество клиентских сервисов, повышать точность предсказаний каких-то финансовых метрик, улучшать качество кредитных решений, кредитного скоринга можно, на самом деле, применяя технологии искусственного интеллекта. И достаточно давно, несколько лет назад Сбербанк ощутил прелесть подхода на основе моделирования в кредитном скоринге, в модели кредитного риска. И сейчас не только, конечно, Сбербанк: многие банки идут в эту область.И в конечном счете технологии искусственного интеллекта позволяют принимать решения более эффективно, повышая операционную эффективность, то есть сокращают расходы, где-то повышают показатели прироста портфеля продаж. И еще более важно: это некий уникальный клиентский опыт, потому что именно технологии искусственного интеллекта сегодня делают возможным предоставлять клиенту именно те продукты и в правильных каналах, которые сейчас в моменте интересны клиенту, которыми клиент, скорее всего, воспользуется и будет удовлетворен качеством предоставления этих продуктов и сервисов.
И здесь идет, конечно, речь о прикладных задачах. Фундаментальная наука – это хорошо и правильно, но все корпорации, конечно же, пытаются, извините за сленг, приземлить эту фундаментальную науку и прорывы в ней к вполне конкретным прикладным задачам.
Л. Гулько
―
Я просто хотел нашим радиослушателям напомнить, что Сбербанк на протяжении нескольких лет поддерживает исследования в сферах искусственного интеллекта, машинного обучения, анализа данных. И весной этого года банк реализовал просветительский проект «Академия искусственного интеллекта» для школьников, участие в котором приняло свыше 3 тысяч учителей, 55 тысяч учеников с 7 по 11 классы со всей России. И 10 победителей получили призы и возможность пройти обучение в Летней школе Физтех-лицея, насколько я понимаю. Да?
М. Еременко
―
Абсолютно верно.
Л. Гулько
―
Вот. Теперь хотелось бы спросить вас о составе участников. Каков, собственно, этот состав участников? И чтоб вы описали портрет участника, кто сегодня занимается data science и искусственным интеллектом.
М. Еременко
―
Это такой непростой вопрос. И на него можно ответить, на самом деле, опираясь на статистику, допустим, наших мероприятий и конференций. Цифры сейчас показывают, что с каждым годом профиль исследователя данных (ну, или то, что в английском языке называется «data scientist» - специалист в области аналитической работы с данными) – здесь, конечно, технологии становятся все более доступными.То есть, если в конце 90-х годов тем, что называется сейчас «data science», в мире занимались, наверное, пожалуй, что, может быть, сотни или тысячи исследователей, то сейчас инструментарий, вычислительные мощности, большие данные, открытые данные становятся доступными для большого количества участников данных исследований. И здесь трудно очень сказать, кто это в среднем. То есть, если 3-4 года мы могли сказать: это молодые люди возраста 24-27 лет, которые год или 3-4 года назад заканчивали технические университеты – в среднем, наверное, вот эта середина, медиана остается без изменения.
Это действительно, в принципе, выпускники технологических вузов…условно говоря, профессиональная их принадлежность стала существенно шире, чем 3-4 года назад, с одной стороны. С другой стороны, появляются так называемые категории «citizen data scientist» – это, скажем так, люди с базовым (даже не всегда технологическим) образованием, которые увлеклись этой темой, увлеклись интеллектуальным анализом данных, активно продвинулись: кто-то – путем самообучения, кто-то – на работе, кто-то – в свободное от работы время. И здесь множество вот этих «дэйта саентистов», оно сейчас существенно расширилось.
Но в среднем, я говорю, то есть медиана все-таки остается такая, что это выпускники технологических вузов. К сожалению, у нас в стране их пока не так много, но есть… Вот мы как раз проект, который вы упомянули, в начале этого года мы проводили – Академия искусственного интеллекта для школьников – показал, что, на самом деле, очень часто ребята в регионах сами уделяют достаточно много времени освоению этих навыков (навыков по работе с данными, по исследованию данных, по приложениям математических методов), решают задачи зачастую не хуже, чем их более взрослые коллеги с богатым корпоративным или академическим опытом. И это еще один аргумент в пользу того, что эти технологии становятся более доступными.
И, конечно же, важно понимать, что этот инструментарий (я имею в виду искусственный интеллект прикладной), он прежде всего нацелен на решение таких задач более эффективным способом. Мое личное мнение, что это зачастую не приводит к сокращению рабочих мест. Это как раз приводит к тому, что люди становятся более эффективными. Эти технологии нацелены сейчас на то, чтобы убирать рутинные, какие-то однообразные действия и максимально высвобождать человеческий ресурс под более креативные, более когнитивно сложные упражнения.
Л. Гулько
―
Вы знаете, я вот с удивлением узнал, что, оказывается, можно (ну, если можно это применить слово) оцифровать сочинения классиков. Поскольку есть конкурс «Классика», я так понимаю, в рамках конференции, где необходимо создать алгоритм, сочиняющий стихотворения в стиле Александра Пушкина, Сергея Есенина, Владимира Маяковского и других русских поэтов на основе полученного отрывка текста. Вот это для меня прям было таким откровением. То есть насколько глубоко и далеко все это можно применить. А что вы ожидаете от сегодняшней конференции и может ли вас заинтересовать кто-либо из участников как специалист?
М. Еременко
―
Я кратко очень прокомментирую про НРЗБ AI.
Л. Гулько
―
Скажите, да.
М. Еременко
―
На самом деле. Сегодня мы действительно проводим подведение итогов этого конкурса: он прошел летом, в сентябре завершился. И у нас еще один конкурс тоже завершился совсем недавно. Действительно, сейчас самая первая задача прикладная, которую я упомянул – это анализ и попытка понять контент естественного языка, на котором мы общаемся.Здесь речь идет о том, что эти алгоритмы могут быть переиспользованы для кастомизации общения с клиентами прежде всего. Потому что генерация стихов в стиле конкретного классика русской литературы – это, в принципе, про то, как мы хотим воспринимать информацию. Потому что очень часто мы воспринимаем информацию не только по тому, что говорит наш собеседник, а по тому, как он это говорит. Поэтому система искусственного интеллекта – это тоже наши собеседники; это тоже виртуальные, но помощники, которые, как нам кажется, могут решать часть наших задач и, как я уже сказал раньше, освобождая время.
А от участников сегодняшней конференции… Опять-таки, у нас есть очень разные представители: есть представители из государственных ведомств, есть представители от бизнеса, есть академические исследователи. Ожидаем прежде всего конструктивного, интересного диалога; может быть, где-то – дискуссии. Потому что бизнес видит какую-то задачу по-своему, государство – с точки зрения социальных функций может это видеть немножечко иначе, а наука вообще как-то по-своему. И здесь важен вот этот диалог трехсторонний, который позволяет выравнивать позиции, быть услышанными друг другом и сформировать какое-то общее мнение, продвинутое вперед.
Поэтому здесь больше всего от конференции именно сегодня мы ожидаем интересных дискуссий, интересных панельных сессий, интересных выступлений участников – разброс очень большой. Ребята будут рассказывать и про достижения в области биоинформатики. Уважаемые участники панельной дискуссии поделятся своими мыслями о том, как искусственный интеллект может развивать, двигать вперед тему цифровой экономики. То есть очень широкий спектр. Поэтому мы надеемся, что будет очень интересно.
Л. Гулько
―
А что б вы хотели пожелать участникам сегодня и на перспективу?
М. Еременко
―
Наверное, как и любой человек, хотел бы пожелать нашим участникам оставаться всегда в отличной физической и ментальной форме, быть мотивированным (мотивированным по жизни, мотивированным к профессиональным достижениям, научным достижениям, если человек занимается наукой) и самое главное, мне кажется, постоянно развиваться, постоянно учиться. Мы на протяжении всей жизни учимся чему-то новому. И эти знания, конечно же, надо применять и именно так развивать наше общество.
Л. Гулько
―
То есть это и на сегодня, и на перспективу, да?
М. Еременко
―
И на сегодня, и на перспективу. Для меня, честно говоря, нет разницы, будь то сегодня или через год. Мне кажется, в нашей стране очень много талантов. У нас потрясающий естественный интеллект. И надо не бояться, надо просто делать то, что приносит обществу пользу и то, что помогает нам жить лучше и более качественно.
Л. Гулько
―
Спасибо огромное! Я напомню, что мы беседовали со старшим управляющим директором управления развития компетенции по исследованию данных Сбербанка Максимом Еременко. Спасибо и успехов вам! Спасибо! Всего хорошего!
М. Еременко
―
Спасибо! Спасибо большое!