Однако так или иначе каждый робот создается и существует на основе программы, заложенной людьми. Каким бы умным и человекоподобным ни казался робот, он никогда не сможет повторить чувства людей и стать креативным. Именно поэтому робот не сможет заменить человека творческой и интеллектуальной профессии, он не способен создавать новое – в этом его главное отличие от человека. Важно помнить, что с приходом машин на место человека появлялись абсолютно новые профессии. Главное – уметь приспособиться к веянию нового времени и прогресса, который уже не остановить.
Учитываются ли законы робототехники Азимова при проектировании и производстве современных роботов?
Законы робототехники Азимова написаны для разумных роботов. Для роботов, обладающих самосознанием, оценивающих свои поступки и поступки окружающих, в том числе оценивающих их с моральной точки зрения.
Современные роботы не являются разумными, они настолько же далеки от понятия разумности, как станок с ЧПУ. Либо они созданы, для того чтобы повторять одну-единственную задачу, либо они вообще управляются человеком вручную при помощи дистанционного управления.
Максимум, чего удалось ученым достичь в экспериментальных моделях, не выходящих пока за пределы лабораторий, – это научить роботов с грехом пополам распознавать зрительные образы. Например, отбивать летящий к ним белый шарик для пинг-понга на черном фоне. Оценка поступков, предсказание последствий и уж тем более моральная их оценка – понятия, бесконечно далекие от нынешней робототехники.
Чтобы создать разумных роботов, надо создать некое функциональное подобие человеческого мозга. А для этого надо понимать, как человеческий мозг функционирует.
И хотя за последние двадцать лет человечество узнало об устройстве мозга больше, чем за всю предыдущую историю, неизученного остается пока больше, чем изученного. А без этого понимания разумных роботов не создать. И пока невозможно даже оценить масштаб предстоящей работы.
Как можно применить нейронные сети в банковской сфере?
Мы видим текущий фокус применения нейросетей (алгоритма, который фильтрует информацию, анализирует ее и постоянно обучается) не в сфере кредитования, как это принято считать, а в оптимизации и дигитализации, потому что кредитование вряд ли в ближайшее время будет сильно развиваться в силу макроэкономической обстановки. (Сейчас не ожидается бума кэш-кредитования).
Сейчас в области кредитования в части автоматизированных риск-стратегий используется в основном регрессионный анализ. Потенциально его можно заменить на нейронные сети и ИИ (искусственный интеллект).
Как нейронная сеть могла бы работать в принятии решений по кредитам? Вы обучаете нейронные сети на большом количестве примеров, потом подаете на вход новые данные в том же формате и получаете результат, который не могли заранее запрограммировать. Допустим, вам нужно принять решение по заемщику: дать ему кредит или не дать. Вы структурируете набор параметров этого заемщика (возраст, стаж, наличие просроченных кредитов и многие другие характеристики), а потом выгружаете примеры: каким заемщикам какие кредиты предоставлялись и как они платили. Так вы получаете большой массив информации из примеров плохих и хороших заемщиков. Задаете 100 тысяч таких примеров сети: нейронная сеть обучается на 100 тысячах примеров. Когда вы заводите нового клиента с такими же параметрами, она вам предсказывает, будет он хорошим или плохим на основе предыдущего опыта.
Мы же используем не такой механизм, а математические модели, которые также способны предсказать, будет ли человек плохим или хорошим заемщиком. Можно сказать, что такие модели обучаются на основе опыта банков алгоритмами регрессионного анализа.
Сейчас мы экспериментируем с искусственным интеллектом, но пока далеко не продвинулись: не достигли более высокой точности предсказания результата, чем тот, что мы достигаем регрессионными путями. Как только эта технология станет эффективнее, мы будем использовать ее, а пока работаем над этим.
Главными направлениями в применении нейросетей в банковской сфере для нас являются оптимизация и диджитализация. Существует масса действий и операций, которые пока что выполняются вручную и при этом с трудом поддаются алгоритмизации. Автоматизация таких операций возможна как раз через замену заранее созданного алгоритма на машинное обучение.
Как это работает? Есть банк с определенным количеством людей и компьютеров. Компьютеры выполняют работу вместо людей. Постепенно мы автоматизируем все процессы, и людям остается все меньше и меньше работы, но за счет появления новых продуктов инноваций работа все равно остается. Основной вектор развития – это применение практик искусственного интеллекта в тех областях, которые до этого не поддавались алгоритмической автоматизации. Например, такой процесс, как открытие счета. При открытии счета работают сотрудники – верификаторы по процессу верифицирования документов, которые подаются для открытия счета для юридического лица. Необходимо выполнить кросс-чек реквизитов, чтобы исключить потенциальное мошенничество и ошибки. Сейчас практически во всех банках эти действия выполняют люди, потому что алгоритмов, которые могут разобрать неструктурированные документы произвольного формата, учесть абсолютно все параметры и полностью их автоматически сверить без человека, не существует. Это большая функциональность банка, и достаточно много людей этим занимаются. Алгоритм искусственного интеллекта позволяет этот участок частично автоматизировать, тем самым, с одной стороны, сократить издержки банка, а с другой – существенно ускорить.
Конечно, технологии, которая уверенно распознает все тексты, пока нет. Наши текущие эксперименты позволяют разобрать тексты с точностью до 60 % неструктурированного текста. Выглядит это таким образом: 60 % информации поднимается автоматически нейронными сетями из документов, и есть человек, который поднимает остальные 40 % данных. Например, адрес прописки очень часто бывает написан ручкой в штампе и очень плохо распознается текущим алгоритмом. Мне кажется, это закономерно: технологии в полной мере не должны заменить человека в банковской сфере. Наш опыт показывает, что такая автоматизация пока имеет определенный предел.
Гаджеты
Возможно ли в будущем появление на IT-рынке новых игроков масштаба Google или существующие гиганты будут подминать под себя все новые технологии?
Конечно, возможно. IT – очень интересная сфера, невероятно гибкая, стоимость входа в этот рынок может быть ценой в зарплату одного человека, компания в десятки человек оценивается в сотни миллионов и миллиарды. Знания и смекалка становятся рычагом, который может очень малыми ресурсами перевернуть целую область рынка. Все ли помнят, как скептически относились к айфону, только смелые говорили, что это узкий нишевой продукт, который будет популярен у приверженцев марки? И как они снесли буквально в кювет Нокию – лидера многомиллиардного рынка. А где гигант Microsoft с его MSN? Нигде, до покупки Skype. И даже при наличии в мире Skype зачем-то же нужен людям WhatsApp? Люди только нащупываю ту массу возможностей, которую дают современные технологии. Когда сформулировать вопрос становится сложнее и важнее, чем получить ответ. Когда кинуть ссылку быстрее, чем объяснить новость. Когда люди привыкают к возможности работать, делать результат, не видя друг друга ни разу в жизни, и фактически мыслят как один коллектив, то Google – это цветочки. На нашем веку урожая будет предостаточно.
Какие смартфоны будут в 2025 году?
Футуризм – штука очень неблагодарная. Мы мыслим категориями сегодняшнего дня и строим видение будущего, исходя из них. Я очень люблю такой пример. Фантастический фильм «Звездные войны» 1977 года выпуска: люди (и не только) путешествуют по галактикам, стреляют из бластеров, воюют световыми мечами. И используют механические кнопки. Мы не летаем между галактиками, у нас нет бластеров и световых мечей, но механические кнопки стали анахронизмом.
Более того, никто не мог представить, когда Apple выпустила айфон (первый массовый девайс с сенсорным экраном), что мы увидим сенсорные панели в холодильниках и в качестве основного элемента управления автомобиля.
Мы говорим о смартфонах в 2025 году просто потому, что никто еще не придумал, как это можно сделать иначе. А может, уже и придумал. А может, ничего в этой области и не изменится.
В данный момент ключевой момент в развитии технологий – это элементы питания. Если удастся сделать более энергоемкие батареи, это изменит все. В том числе и смартфоны.
Что смогут делать дроны в будущем?
В настоящее время главные функции беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) – мониторинг, разведка. Например, поиск пожаров, транспортных средств, противника, оценка последствий катастроф. Поиск ведется по заранее заданному маршруту или с помощью дистанционного радиоуправления БПЛА оператором.
Второе быстро развивающееся направление – доставка БПЛА грузов. Это могут быть военные грузы, например бомбы и ракеты, или гражданские, например почтовые грузы, спасательные средства для терпящих бедствия и так далее.
Выполняемые БПЛА функции ограничиваются сложными и нерешенными вопросами: поведением БПЛА в соответствии с правилами морали, способностью БПЛА принимать самостоятельные решения в изменяемых условиях функционирования, а также рядом правовых вопросов: ответственностью производителей, владельцев или пользователей БПЛА за последствия их деятельности.