X-Y. Достаточно нажать на одну из точек, чтобы получить подробную информацию об обстоятельствах дела, закончившегося определенным приговором.
Это процесс обеспечивает согласованность в работе системы, включающей более 100 000 судей, и помогает выявить тех, чьи методы работы выходят за рамки нормы. В одном из районов Китая ИИ даже используется для аттестации и ранжирования всех прокуроров по эффективности их работы[57]. Некоторые американские суды внедрили аналогичные алгоритмы консультирования для оценки риска новых правонарушений в случае условно-досрочного освобождения, хотя использование этого новшества уже было оспорено в вышестоящих судах из-за отсутствия прозрачности.
Как и «навигатор» для врачей RXThinking, все судебные инструменты iFlyTek – это просто инструменты, помогающие человеку принимать обоснованные решения. Полученные на основе анализа данных рекомендации могут компенсировать предвзятость, которую иногда проявляют даже опытные судьи. Американские ученые определили, что расовая принадлежность жертвы и подсудимого в значительной степени влияет на приговор. Влияют на него и иные факторы, хотя и менее вредоносные, чем расизм: исследование работы израильских судей показало, что самые суровые приговоры судьи выносят перед обедом, а после него чаще принимают решения в пользу условно-досрочного освобождения.
Кто станет лидером?
Так какая же страна станет лидером в сфере услуг на основе ИИ для бизнеса?
Сегодня бесспорное лидерство в этой области удерживают Соединенные Штаты (90 к 10), но я считаю, что через пять лет Китай несколько сократит разрыв (70 к 30), причем его правительство больше стремится использовать практические достижения в области ИИ на благо общества. Соединенные Штаты обеспечивают себе превосходство, оперативно внедряя достижения этой технологии, например ИИ-оптимизацию в банковской, страховой и других отраслях, где накоплены большие объемы структурированных данных. Нет никаких сомнений в том, что Китай будет отставать в корпоративном применении ИИ, но зато он способен обойти США за счет государственных услуг и отраслей, где может сработать эффект «чехарды». Незрелая финансовая система страны и дисбаланс в сфере здравоохранения открывают перед новаторами невероятные перспективы. С помощью ИИ для бизнеса эти слабые отрасли можно превратить в сильные, в корне модернизировав их.
Приложения ИИ второй волны оказывают непосредственное влияние на реальный мир, но сами алгоритмы все еще действуют на основе цифровой информации, получаемой опосредованно – через людей. Третья волна изменит это. ИИ обретет собственные глаза и уши.
Третья волна: ИИ восприятия
До появления ИИ все машины были глухими и незрячими. Конечно, вы и раньше могли делать цифровые фотографии или аудиозаписи, но компьютеры не понимали их смысла. С точки зрения обычного компьютера, фотография – просто хаотический набор пикселей, который ему положено хранить. В понимании iPhone песня – это последовательность нулей и единиц, при воспроизведении которых человек получает наслаждение. Однако с появлением ИИ восприятия все меняется. Алгоритмы могут теперь объединять пиксели фотографий или видеозаписей в значимые кластеры и распознавать объекты, пользуясь теми же механизмами, что и наш мозг: вот золотой ретривер, вот светофор, а вот твой брат Патрик, и так далее. То же самое касается и аудиоданных. Вместо того чтобы просто хранить звуковые архивы в виде последовательностей битов, алгоритмы теперь научились понимать слова, а зачастую и целые предложения. Третья волна ИИ – это постоянное увеличение таких его возможностей и все более глубокое проникновение во все области нашей жизни. Окружающий нас мир будет оцифровываться благодаря распространению датчиков и интеллектуальных устройств. Эти устройства превращают реалии физического мира в цифровые данные, которые затем могут быть проанализированы и оптимизированы с помощью алгоритмов глубокого обучения. Amazon Echo оцифровывает звуковую среду в домах. «Умный город» от Alibaba переводит городские транспортные потоки в цифровую форму, наблюдая за ними с помощью камер и применяя средства ИИ для распознавания объектов. Камеры Apple iPhone X и Face++ выполняют ту же самую оцифровку для лиц, используя полученные данные для защиты телефонов или цифровых кошельков.
Размытые границы и слияние миров
ИИ восприятия начинает стирать границы, разделяющие онлайн- и офлайн-миры. Он делает это, резко увеличивая число точек соприкосновения, через которые мы взаимодействуем с интернетом. До появления ИИ восприятия мы делали это через клавиатуру нашего компьютера или экран смартфона. Эти устройства до сих пор выступают в качестве основных порталов в мир интернета, но они довольно неудобны и для ввода, и для извлечения информации, особенно когда вы делаете покупки или ведете автомобиль в реальном мире.
По мере того как ИИ восприятия начинает лучше распознавать наши лица, понимать нашу речь и видеть мир вокруг нас, он создает миллионы новых точек соприкосновения между онлайн- и офлайн-мирами. Эти узлы со временем окружат нас настолько, что словосочетание «войти в интернет» исчезнет из нашей речи. Ели вы заказали еду одной фразой, даже не вставая с дивана, это значит, что вы «вошли в интернет» или что вы находитесь офлайн? А когда ваш холодильник сообщает вашей корзине для покупок, что у вас закончилось молоко, то вы находитесь в физическом мире или в цифровом?
Я называю такие новые смешанные среды OOМ: онлайн-oфлайн-мирами. ООМ – следующий шаг в эволюции ИИ, которая уже привела нас от чисто электронной коммерции к оказанию услуг O2O (онлайн для офлайна). Каждый из этих шагов означал строительство новых мостов между онлайн-миром и нашим, физическим, но наступление эпохи ООМ будет означать их полную интеграцию. В недалеком будущем ИИ восприятия превратит торговые центры, гастрономы, улицы городов и наши дома в среду ООМ. Некоторые созданные при этом приложения позволят обычным пользователям почувствовать себя так, словно они оказались в фантастическом фильме.
Такие приложения уже есть. Один ресторан KFC в Китае недавно объединился с Alipay и ввел в нескольких своих филиалах оплату через сканирование лица посетителя. Посетитель выбирает на цифровом терминале свой заказ, система сканирует его лицо и находит соответствующую учетную запись Alipay: никаких наличных денег, карт или мобильных телефонов не требуется. В систему входит даже специальный алгоритм проверки, чтобы никто не мог использовать чужую фотографию. Приложения «плати лицом» – это забавно, но они всего лишь верхушка айсберга ООМ. Чтобы получить представление о том, что нас ждет дальше, давайте мысленно отправимся всего на несколько лет вперед, в будущее, и посмотрим, как может выглядеть супермаркет, полностью оснащенный устройствами ИИ восприятия.
Умная тележка для покупок
«Нихао, Кайфу! Добро пожаловать в супермаркет “Янью”!»
Всегда приятно, когда тележка для покупок приветствует вас, словно давний друг. Я еще только забираю тележку со стойки, а встроенные визуальные датчики на ее ручке уже завершили сканирование моего лица и извлекли из интернета данные обо мне: я люблю вкусно поесть, а моя жена превосходно готовит блюда китайской кухни. Пока я ломаю голову, какие продукты нам понадобятся на этой неделе, экран на ручке начинает светиться.
Тележка объявляет: «На экране список ваших обычных еженедельных покупок!»
Это список основных продуктов, которые всегда входят в наш семейный рацион: свежие баклажаны, сычуаньский перец, греческий йогурт, обезжиренное молоко и так далее.
Мой холодильник и кухонные шкафы уже определили, какие припасы нам надо пополнить на этой неделе, и автоматически заказали доставку продуктов длительного хранения – риса, соевого соуса, растительного масла – большими упаковками. К тому же продовольственные магазины, такие как «Янью», теперь могут давать рекомендации с учетом наших пожеланий: свежая продукция, уникальные вина, живые морепродукты. Благодаря этому крупные розничные сети получат возможность существенно уменьшить суммарную площадь своих супермаркетов и открыть небольшие магазины в пешей доступности от домов.
«Дайте мне знать, если вы хотите что-то добавить или удалить из списка, – продолжает тележка. – Исходя из набора продуктов в вашей корзине и вашем домашнем холодильнике можно предположить, что ваш рацион на этой неделе будет отличаться низким содержанием волокон. Следует ли мне добавить пакетик миндаля или ингредиенты для горохового супа, чтобы исправить это?»
«Нет, горохового супа не надо, но отправьте, пожалуйста, мне на дом большой пакет миндаля – спасибо». Я не уверен, что алгоритм требует благодарности, однако по привычке все равно благодарю его. Просматривая список, немного изменяю настройки. Дочери в отъезде, так что пару пунктов можно удалить, и в моем холодильнике уже есть небольшой кусок говядины – сделаю для своей жены лапшу с мясом по рецепту моей матушки.
«Надо удалить греческий йогурт: с сегодняшнего дня переходим на цельное молоко, – и добавить специи для лапши из говядины, они закончились».
«Хорошо!» – отвечает тележка, обновляя мой список покупок. Она говорит на мандаринском наречии, копируя голос моей любимой актрисы – Дженнифер Лоуренс. Это приятная мелочь и одна из причин, по которой домашние дела больше не кажутся такими скучными.
Тележка едет через магазин совершенно самостоятельно, на несколько шагов опережая меня, пока я выбираю самые спелые баклажаны и самый душистый сычуаньский перец – именно они, в сочетании с остальными специями, придают лапше с говядиной ее чудесный пряный вкус. Затем тележка ведет меня в ту часть магазина, где робот тщательно месит и растягивает свежую лапшу. Когда я кладу продукты в тележку, камеры распознавания глубины, расположенные по ее краю, детектируют каждый предмет, а датчики на дне определяют его вес. Мои покупки автоматически вычеркиваются из списка продуктов на экране, а их цена прибавляется к счету. На основе данных о моих предыдущих покупках в магазине точное местонахождение и характеристики каждого из товаров были оптимизированы при помощи инструментов восприятия. На какие выкладки товаров покупатели не обращают внимания? Где они останавливаются и какие товары берут в руки, чтобы изучить внимательнее? И какие из них они в конце концов покупают? Эта матрица визуальных и коммерческих данных дает супермаркетам, использующим ИИ, возможность изучать поведение потребителей, как раньше это делали интернет-магазины. Завернув за угол, в проход между полок с вином, я вижу дружелюбного молодого человека в униформе сотрудника отдела. «Здравствуйте, мистер Ли, как поживаете? – говорит он. – К нам только что поступила партия великолепных вин из долины Напа. Мы помним, что у вашей супруги скоро день рождения, и хотели бы предложить вам десятипроцентную скидку на вашу первую покупку Opus One 2014 года. Ваша супруга обычно доверяет винодельческому хозяйству “Увертюра”, и это премиальное предложение от того же производителя. Вино, которое я рекомендую вам сейчас, имеет нотки кофе и даже темного шоколада. Хотите попробовать его?» Он знает мою слабость к калифорнийским винам, и я соглашаюсь на его предложение. Вино просто великолепное.