Число вакансий, в которых упоминается машинное обучение и искусственный интеллект, выросло в России за год в 2,5 раза, до 9 тыс., пишет «Прайм» со ссылкой на заявление генерального директора АНО «Цифровая экономика» Евгения Ковнира.

По запросу АНО «Цифровая экономика» рекрутинговая компания HeadHunter провела исследование о том, как обстоит ситуация с набором специалистов в области машинного обучения и искусственного интеллекта.

По результатам исследования выяснилось, что динамика роста спроса на таких специалистов за год увеличилась в 2,5 раза, до 9 тыс., а за последние два года — в 15 раз. Идет огромный рост спроса на этих специалистов, причем спрос идет со стороны телекоммуникаций, и финансовой сферы.

Предлагаемая специалистам в области данных зарплата составляет от 130 тыс. руб. до 550 тыс. руб.

Как отметил Ковнир, «бизнес понимает, что профессионалы в сфере больших данных выбирают не между Сбербанком, «Яндексом» и стартапом, а между Москвой и любой другой точкой на карте, включая Кремниевую долину. Поэтому для страны, в рамках программы «Цифровая экономика» важно обеспечить высочайший уровень образования, поддержать компании, создать им условия для работы, развития и выхода на международные рынки, а также повысить привлекательность российского рынка труда для талантов».

Внедрение технологий искусственного интеллекта в Сбербанке привело к сокращению 70% менеджеров среднего звена, занимавшихся «простыми операциями», сообщил «Прайм» со ссылкой на главу российского банка Германа Грефа.

Глава Сбербанка отметил, что в банке в настоящее время существует «Интеллектуальная система управления», внутри которой стоит движок, который каждый день обучается при принятии решений и рекомендаций.

По словам Грефа, использование ИИ привело к «огромному сокращению на различных уровнях», но больше всего отразилось на среднем звене. Однако большинство сокращенных сотрудников не остались без работы: они переквалифицировались и теперь занимаются «другими задачами в банке».

Глава Сбербанка добавил, что банк ценит навык быстро переключаться с одной задачи на другую, поэтому иногда сотрудники банка в течение четырех-пяти лет меняют свою специальность несколько раз, хотя это и непросто.

Согласно отчетности Сбербанка по МСФО, численность сотрудников группы Сбербанка (включает Сбербанк России и его «дочки») за девять месяцев 2018 года сократилась более чем на 14 тыс. сотрудников, или на 4,6%, до 296,1 тыс. человек.

Microsoft – не единственная компания, использующая искусственный интеллект для улучшения качества своих услуг. Отметив 20-ю годовщину создания своей поискового движка, в Google объявили о планах использования средств искусственного интеллекта при работе с лентой рекомендованного контента Discover и другими сервисами.

Вице-президент Google Бен Гомес, отвечающий за поиск и виртуальных ассистентов, обрисовал некоторые изменения, внесенные в поиск. Интересно, что большая часть изменений должна появиться в мобильном поиске Google. Многие из них предусматривают более тесное взаимодействие с сервисами Google, с тем чтобы поисковые средства могли побольше узнать о вас и сделать более точные предположения о том, что вас интересует. По словам Гомеса, около 15% повседневных вопросов являются для поискового алгоритма Google совершенно новыми.

Карточки истории отображаются, если Google считает их актуальными

Почему это важно? В Google, Microsoft и прочих софтверных компаниях все сегодня проходит под лозунгом искусственного интеллекта: добавьте в какую-нибудь функцию искусственного интеллекта и посмотрите, насколько вырастет ее востребованность. Но наряду с выгодой здесь выдвигаются и дополнительные условия: нужно оформить подписку на сервисы Google, которых многие избегают по причине конфиденциальности. Интересно, что Google объявляет об этом именно сейчас, что добавляет неразберихи в и без того неясную ситуацию с конфиденциальностью.

Вот краткий перечень изменений, которые вы увидите в поисковой выдаче Google.

Карточки активности: история интеллектуального поиска

Вам, вероятно, известно, как обращаться к истории просмотра в настольном браузере: обычно это делается с помощью комбинации клавиш CTRL+ H. Но если вы попытаетесь найти сайт, который искали ранее, сделать это будет сложнее: придется вручную вводить запрос в поисковую строку и вспомнить, куда ведут страницы, отображаемые в поисковой выдаче.

«В дальнейшем мы будем отображать карточки, указывающие на предыдущие результаты поиска в тех ситуациях, когда это полезно», – говорится в сообщении Google. Предложенная идея очень похожа на выражение Microsoft «берите там, где оставили», используемое при описании функции Windows Timeline. Эту же фразу в Google взяли за основу для новых поисковых функций.

Коллекции: улучшенная закладка?

В процессе поиска вы можете забыть, где и что видели. Ранее для этого использовались закладки в браузере, но теперь Google предложила новое название: коллекции. Они появятся осенью текущего года.

Вместо того чтобы создавать для веб-страницы закладку или помещать ее в папку закладок, добавьте карточку поиска в коллекцию заданных тем. Поскольку коллекция выглядит как переосмысление закладок, обе процедуры очень похожи.

Хотите сохранить страницу на будущее? Воспользуйтесь коллекциями

Лента Discover

Discover – лента Google, которая алгоритмически находит то, что вам может понравиться

Одним из нововведений, которые компания Yahoo привнесла в свою поисковую технологию, прежде чем передать ее Bing, было акцентирование внимания на поиске через исследование: Yahoo алгоритмически генерировала домашние страницы, побуждая вас щелкнуть по теме и изучить ее, совершая все больше и больше переходов по мере дальнейшего погружения. Google предлагает нечто аналогичное: для доступа к ленте в телефоне Android нужно дотронуться до поисковой строки.

Лента переименована в Discover, но суть ее осталась прежней: исходя из истории, Google предлагает различные темы для более подробного изучения.

Взаимодействие с карточками, показанными на ленте Discover, осуществляется разными способами. Значок Discover с изображением цветка позволяет погружаться дальше. Маленький безымянный значок на панели управления служит для увеличения или уменьшения объема отображаемого на ленте контента. Когда вы начинаете изучать какую-то тему или местоположение, Google может посчитать определенный контент актуальным и релевантным, даже если он был размещен несколько недель или несколько месяцев тому назад. А если вы говорите на нескольких языках (что следует из поисковых запросов), Google тоже будет это учитывать.

Поиск изображений с помощью линзы

Одним из нововведений, предложенных когда-то в Bing при поиске изображений, была возможность выбирать отдельные элементы изображения (например, пару обуви на фотографии гостиной) и использовать их в качестве основы для нового поиска. В ближайшие недели Google намерена представить в Картинках аналогичную функцию, которая будет называться Lens.

Компания пообещала также улучшить представление видео в поисковой выдаче.

В целом, в использовании искусственного интеллекта для расширения способов организации взаимодействия нет ничего нового. Настоящим же тестом станет обращение пользователей к новым поисковым функциям.

Компания Huawei представила свою стратегию в области искусственного интеллекта и набор продуктов, построенных на базе двух новых микросхем, которые, по утверждению гиганта телекоммуникационной отрасли, являются первыми в мире чипами искусственного интеллекта, призванными решать широкий круг задач.

Чип Ascend 310 предназначен для интеллектуальных устройств с низким энергопотреблением, а Ascend 910 – для организации облачных вычислений.

Действующий генеральный директор Huawei Эрик Сюй заявил, что Ascend 910 «обладает очень высокой для одного чипа вычислительной плотностью», но отверг наличие прямой конкуренции с продуктами Qualcomm и Nvidia.

«Поскольку Huawei не продает чипы напрямую независимым производителям, с чистыми поставщиками процессоров мы не конкурируем, – пояснил он. – Наша компания предлагает оборудование и облачные сервисы, а следовательно, и конкурируем мы с поставщиками оборудования и облачных сервисов».

Вместо того чтобы продавать чипы независимым производителям, Huawei будет предлагать их в составе готовых модулей искусственного интеллекта, серверов и облачных сервисов.

«Наша стратегия в области искусственного интеллекта заключается в инвестициях в базовые исследования и подготовку талантов, построение продуктов полного стека, создание многофункционального портфеля и формирование открытой глобальной экосистемы», – пояснил Сюй.

Он анонсировал также появление полного стека продуктов искусственного интеллекта и облачных сервисов, предназначенных для адаптации к особенностям публичных облаков, частных облаков, граничных вычислений, устройств Промышленного интернета, потребительских и прочих устройств, обеспечивающих оптимальную эффективность для любого сценария независимо от того, является ли приоритетом минимизация энергопотребления или максимизация вычислительной мощности.

«Полный стек означает, что Huawei готова предоставить разработчикам приложений искусственного интеллекта беспрецедентную вычислительную мощь и надежную платформу для разработки приложений, – подчеркнул Ху. – Мы работаем над тем, чтобы сделать искусственный интеллект еще более всеобъемлющим – доступным, эффективным и надежным для всех. И у нас есть все необходимое для того, чтобы это произошло».

В США компания Huawei подвергается нападкам за ее вероятные связи с китайским правительством, и Сюй всячески демонстрирует ее стремление к международному сотрудничеству.

«Стратегия Huawei в области искусственного интеллекта заключается в инвестициях в базовые исследования и подготовку талантов, построение продуктов полного стека, создание многофункционального портфеля и формирование открытой глобальной экосистемы», – заявил он.

Сюй отверг сообщения о том, что Microsoft якобы закупала чипы Huawei: «Мы связывались с Microsoft, и самые первые новости были как раз об этом. Потом тему стали развивать, она обрастала подробностями о том, как в Microsoft закупали наши чипы все в больших и больших объемах… Но мы не продаем им свои чипы. Между тем, СМИ продолжают утверждать, что Microsoft увеличивает закупки чипов у Huawei. На самом деле это всего лишь слухи. Я же со своей стороны готов поделиться с вами фактами: сегодня мы представили два чипа и предлагаем своим наиболее близким клиентам тестовые карты ускорителей. С февраля же следующего года модули ускорителей искусственного интеллекта, карты ускорителей искусственного интеллекта и сервисы искусственного интеллекта будут официально получать все наши клиенты. Такова существующая сегодня реальность».

Стратегия Huawei в области искусственного интеллекта

Компания Huawei исторически нацеливалась на создание чипов для смартфонов, но сегодня она разрабатывает микросхемы и для поддержки других корпоративных приложений.

Увеличение числа интеллектуальных устройств, цифровых помощников и средств анализа данных переводит искусственный интеллект в разряд технологии общего назначения, которая изменит каждую отрасль и каждую организацию, но скорость этих перемен будет зависеть от темпов разработки новых технологий.

Стратегия Huawei в области искусственного интеллекта заключается в усилении распространения моделей ускоренного обучения и доступных вычислительных мощностей, в разработке средств искусственного интеллекта и обеспечения конфиденциальности пользователей, новых алгоритмов, средств автоматизации искусственного интеллекта, практических приложений, систем замкнутого цикла, работающих в реальном времени, в синергии технологий, поддержке платформ и подготовке соответствующих специалистов.

Формирование портфеля решений на базе технологий искусственного интеллекта – одно из пяти ключевых направлений стратегии компании. К другим относятся инвестиции в исследования искусственного интеллекта в области данных и эффективных с точки зрения энергопотребления технологий, обеспечивающих требуемую автоматизацию, уровень доверия и безопасность, разработку открытой экосистемы и системы подготовки специалистов с поддержанием взаимодействия с глобальными академическими институтами, отраслями и партнерами, использование искусственного интеллекта для укрепления существующего портфеля Huawei и повышения внутренней эффективности.

К поддерживающим эти цели продуктам относятся семейства чипов Ascend, библиотека операторов чипов и инструментарий для разработки, платформа для обучения и логического вывода, а также обеспечение доступности приложений для устройств, оконечных узлов и облачных сред за счет использования полнофункциональных конвейерных сервисов, иерархических API и предварительно интегрированных решений.

В сентябре 2017 года компания представила Huawei Cloud EI – платформу сервисов искусственного интеллекта для коммерческих компаний и государственных организаций. В апреле 2018 года была анонсирована HiAI – технология искусственного интеллекта для «умных» устройств. Разносторонний портфель средств искусственного интеллекта полного стека разрабатывался для усиления поддержки Huawei Cloud EI и HiAI.

Опираясь на портфель средств искусственного интеллекта, Huawei Cloud EI предоставляет полный стек продуктов для частных предприятий и государственных организаций, а HiAI – полный стек продуктов для интеллектуальных устройств. Сервисы HiAI развертываются в среде Huawei Cloud EI.

Новые продукты компании создаются на базе существующего портфеля. Сюда относятся недавно представленная платформа сервисов искусственного интеллекта для государственных и частных предприятий Huawei Cloud EI, а также HiAI – технология искусственного интеллекта для «умных» устройств.

«Наш разносторонний портфель средств искусственного интеллекта  предназначен для усиления поддержки Huawei Cloud EI и HiAI, – подчеркнул Сюй. – Поддерживаемая портфелем средств искусственного интеллекта среда Huawei Cloud EI предоставит продукты полного стека для корпоративных и правительственных клиентов, а HiAI – продукты полного стека для 'умных' устройств. Сервисы HiAI развертываются в среде Huawei Cloud EI».

Разработанная в Google облачная платформа AI Hub предназначена для организации совместной работы над задачами машинного обучения и искусственного интеллекта. В альфа-версии AI Hub реализованы средства хранения конвейеров машинного обучения, блокнотов Jupyter и модулей TensorFlow. Сохраненные конвейеры легко использовать повторно, запуская их как в Google Cloud Platform, так и в гибридных облачных средах посредством Kubeflow Pipelines — системы с открытым исходным кодом, выпущенной Google вместе с AI Hub. В дальнейшем предполагается добавить возможности хранения других типов ресурсов и партнерских решений.

Kubeflow Pipelines — это система для создания и развертывания конвейеров машинного обучения. В разработке Kubeflow участвует целый ряд компаний, в том числе Cisco и Nvidia, которая занимается интеграцией с Kubeflow своей библиотеки функций для анализа данных RAPIDS, использующей параллельную обработку на графических процессорах.

Шестого ноября Российский совет по международным делам провел конференцию по искусственному интеллекту, сообщает «Коммерсантъ». На мероприятии эксперты представили доклад о возможном влиянии искусственного интеллекта на международные отношения. Они в том числе предупредили об опасности возникновения новой гонки вооружений в данной области.

По мнению специалистов, искусственный интеллект ставит под вопрос не только всю систему глобального разделения труда, но и мировой порядок. И если контроль за ядерным, химическим и биологическим оружием осуществляется международными договорами, то военные технологии искусственного интеллекта сейчас находятся в серой зоне международного права.

Напомним, в конце августа на площадке Конвенции по негуманному оружию делегаты 88 стран не смогли выработать юридически обязывающий международный договор о запрете роботов-убийц. С такой инициативой ранее выступили Австрия, Аргентина, Бразилия, Боливия, Ватикан, Россия в их число не входит. МИД указывает на сложности с четким разграничением гражданских и военных разработок в области автономных систем, а также отмечает, что действующих норм международного гуманитарного права достаточно для решения этого вопроса.

Докладчики назвали США и Китай безусловными лидерами в области искусственного интеллекта, а вот Россию - «особым аутсайдером», который потенциально может побороться за первенство.

На конференции BI 4.0, проведенной компаниями Polymedia и Visiology, была анонсирована новая версия аналитической платформы Visiology. Ее выпуск запланирован на первый квартал 2019 года, а в настоящее время релиз доступен для бета-тестирования партнерам и клиентам Visiology.

Предваряя рассказ о новых возможностях платформы, генеральный директор Visiology Иван Вахмянин сообщил участникам конференции, что глобальная цель всех разработок, которые ведет компания, в том, чтобы «сделать анализ данных любой сложности доступным каждому». «Аналитика – серьезный инструмент, один из важнейших в цифровой трансформации. Но ее использование по-прежнему требует серьезных компетенций. В ближайшее десятилетие мы не сможем автоматизировать все, но двигаться в эту сторону должны», — подчеркнул Вахмянин.

Круг пользователей Visiology расширится благодаря трем новым модулям. Первый, под названием ViPlan, реализует процесс планирования и бюджетирования в тесном взаимодействии с аналитикой. По мнению Вахмянина, автоматизация планирования на основне BI-платформы – наиболее перспективный подход в сравнении с использованием таблиц Excel, которые не поддерживают распределенной работы, и реализацией на базе ERP, которая, несмотря на свою широкую распространенность, имеет ряд ограничений. Модуль ViPlan, обещают в Visiology, смогут использовать финансовые директора, поскольку его настройка практически не требует программирования. Другие преимущества решения – бесшовная интеграция с аналитикой и поддержка интерактивности (анализа «что-если»).

Еще один новый модуль, ViTrend, Вахмянин охарактеризовал как инструмент эволюционной продвинутой аналитики. По его словам, сейчас для прогнозного анализа и машинного обучения специалисты в зависимости от уровня профессионализма используют либо «черный ящик», который выдает модель по входным данным, не объясняя, каким образом она строится, либо развитый инструментарий, позволяющий «выжать из данных максимум», но требующий при этом глубокой математической подготовки. Есть еще визуальное моделирование, но этот подход в Visiology считают не очень перспективным, поскольку он ограничивает возможности квалифицированных исследователей данных и одновременно слишком сложен для начинающих.

Модуль ViTrend поддержит развитие аналитических компетенций в организации, позволяя начинать работу с моделями по принципу «черного ящика» и, по мере роста уровня зрелости аналитика, переходить к использованию языков моделирования R и Python. Решение также поможет автоматизировать рутинные процессы в области data science.

И, наконец, как сделать аналитику максимально доступной для менеджеров, которым нужны быстрые и наглядные ответы на аналитические запросы по разным аспектам деятельности? Виртуальный ассистент (аналог Siri и Алисы, но для определенного круга задач) – такое решение кажется очевидным, но крайне сложно в реализации. Вахмянин признался, что команда специалистов компании в области data science за последние три года делала несколько заходов на ее решение, неизменно терпя неудачу, но наконец смогла добиться прорыва. В новую версию включен модуль ViTalk – виртуальный аналитический ассистент, построенный на технологиях машинного обучения и распознавания речи. Пользователи смогут общаться с ним голосом и конкретизировать запросы в чате.

Использование искусственного интеллекта – одно из стратегических направлений развития платформы Visiology, отметила Елена Новикова, генеральный директор компании Polymedia. Компания Visiology появилась три года назад как инвестиционный проект Polymedia, который, по словам Новиковой, пока не окупился, несмотря на заметные успехи платформы на российском рынке. Новые перспективные разработки, а также планы продвижения в странах СНГ и дальнего зарубежья, потребуют дальнейших вложений, поэтому сейчас в Polymedia активно ищут венчурные фонды для привлечения дополнительных инвестиций в развитие Visiology.

Компания Toweco представила демо-версию умного агрегатора по сбору мнений потребителей о компаниях в Интернете. Посредством блокчейна система сохранит собранную информацию и при помощи искусственного интеллекта определит их достоверность.

По данным Spiegel Research Center, 95% покупателей читают отзывы в Интернете перед принятием решения о совершении покупки. Из них 75% доверяют таким рекомендациям больше, чем советам родственников. В Сети же далеко не все отзывы являются настоящими. В Toweco провели собственное исследование и выяснили, что примерно семь из десяти отзывов в Интернете являются фальшивыми. Из-за невысокой стоимости способ продвижения в виде заказных текстов набирает популярность. Основными методами фальсификации информации являются написание фальшивых позитивных отзывов об организации и удаление нежелательных публикаций, а также создание негативных отзывов о конкурентах. Toweco хочет решить эти проблемы и ставит своей миссией сделать отзыв потребителей ключевым критерием для оценки бизнеса, рассказал основатель компании Евгений Белавин.

Toweco представляет собой систему сбора отзывов о компаниях в публичных источниках с их фильтрацией и оценкой на основе систем машинного обучения. Искусственный интеллект собирает тексты с упоминанием организаций в Интернете и сортирует их. Далее он анализирует и присваивает им вес в рейтинге компании, который зависит от структуры отзыва, схожести его с другими, площадки размещения, времени публикации и др. Система объединяет и сообщество пользователей системы, которые получают вознаграждение за свое участие в виде токенов TWC и таким образом мотивируются оставлять и модерировать отзывы на сайте и дальше. Все отзывы, настоящие и фальшивые, будут соответствующим образом маркированы. Информация записывается с помощью блокчейна, поэтому написанные тексты удалить нельзя. Компании могут только давать ответы, которые также видят все посетители сайта. Таким образом, бизнес получит реальную картину того, что думают о нем потребители, рассчитывают разработчики проекта. При этом плохие отзывы не станут помехой: по данным Toweco, конверсия бизнеса повышается на 67% при наличии негативной информации, поскольку люди не склонны доверять тому, что имеет только положительные оценки и хорошую историю.

Для анализа информации в Toweco объединили компьютерную лингвистику и социологическую классификацию Гофмана. Любой языковой текст может быть представлен в виде математического выражения. У двух текстов – настоящего, написанного под впечатлением, и сделанного на заказ — получатся совершенно разные математические структуры, даже если внешне они кажутся очень похожими, рассказал главный технический разработчик платформы Андрей Косенков. Система машинного обучения будет определять, какие тексты фальшивы, по метаданным отзывов (структура текста, наличие похожих отзывов, время написания и т.д.). Для этого она применит различные алгоритмы и методы, такие как алгоритм случайного леса, латентная фасетная классификация, глубинное обучение и т.п. Разработчики надеются довести точность различения текстов до 85%.

Выпуск продукта в Toweco запланировали на февраль 2019 года. Необходимая для запуска сумма инвестиций составляет 13 млн долл. Создатели компании прежде всего хотят выйти на рынок Индии и Ближнего Востока, потому что полагают, что там возможность заработать токены покажется пользователям более привлекательной, чем, например, в Соединенных Штатах и Китае. При этом писать фальшивые отзывы ради прибыли у них не получится, ведь система их раскусит, обещают разработчики.

Если вы являетесь клиентом Oracle, вам уже, вероятно, предлагали перевести часть оплаты услуг компании на модель подписки. Теперь Oracle хочет упростить перевод на модель ценообразования на основе подписки и ваших собственных клиентов.

На конференции OpenWorld, проходившей в Сан-Франциско, было представлено новое облачное приложение Oracle Subscription Management. Кроме того, Oracle обновила и существующие облачные приложения, добавив туда новые функции автоматизации и персонализации на основе искусственного интеллекта, а также представила новые средства управления цепочками поставок на основе блокчейна, предназначенные для отслеживания грузов и определения происхождения их партий.

Подписка на все

Бизнес-модели на основе подписки охватывают в наши дни практически все: от страхования автомобилей до самих автомобилей, а вскоре благодаря Промышленному интернету автопроизводители начнут оформлять подписку на машины прямо на заводах. Вместе с тем это может породить проблемы для предприятий, которые выстраивают бизнес программного обеспечения на основе разовых продаж.

«Мы видим, что все больше наших клиентов переходят от компаний, ориентированных на продукты, к компаниям, работающим по подписке, – подчеркнул исполнительный вице-президент Oracle по приложениям и разработке продуктов Стив Миранда. – У нас сегодня есть совершенно новая система управления подпиской для управления заказами, регистрации оплаты, анализа продаж – словом, всего, что имеет отношение к жизненному циклу подписки и расширению контактов».

Новое облачное приложение связывает внутреннюю и внешнюю офисную системы, предоставляя клиентам и обслуживающему их персоналу доступ к функциям управления подпиской. В Oracle рассчитывают, что это упростит продавцам анализ покупок клиентов с целью последующего предложения им подписки. В рамках базовой облачной ERP-системы управляющие бизнесом смогут получать доступ к анализу эффективности подписки и узнавать о полученных в ее рамках доходах в своих учетных записях.

Искусственный интеллект — приложениям

«Что касается использования искусственного интеллекта в наших облачных приложениях, мы практикуем подход на основе моделей, при котором приложения начинают обучаться с учетом того, что вы делаете, в контексте того, что вы делаете, и с адаптацией всего этого к вашим персональным особенностям, – отметил Миранда в ходе своего выступления на OpenWorld. – Мы считаем, что это кардинально изменит способ настройки, конфигурирования и изменения приложений с переходом от ввода и проверки к push-технологиям и автоматической доставке предложений».

Функционал на основе искусственного интеллекта все активнее вплетается в решения ERP. К функциям ERP, которые Oracle автоматизирует с помощью машинного обучения, относятся процесс автоматизации, обработка платежей и контроль доступа. Управление цепочками поставок – еще одна цель искусственного интеллекта, и сегодня Oracle предлагает инструменты автоматизации с рекомендациями поставщика. В сфере управления персоналом компания использует машинное обучение для выявления кандидатов, наилучшим образом пригодных для ролей, которые выходят за рамки обычного анализа ключевых слов.

Старший директор Gartner по исследованиям Крис Панг видит здесь реальные преимущества для бизнеса. «Oracle пытается вывести анализ резюме за границы сопоставления навыков и рассматривает это с точки зрения восприятия, – заметил он. – Во многих организациях кадровые службы не в состоянии идти в ногу со временем, а инструменты подобного рода помогают сократить сроки заполнения вакансий».

В Oracle рассчитывают, что со временем программное обеспечение научится определять, какие из кандидатов оказались успешными, и будет искать людей, похожих на них.

Однако предоставление машинам чрезмерной свободы при принятии таких решений может быть опасным. «Необходимо проявлять осторожность и не допускать перекосов», – предупредил Панг.

Умный учет

Oracle использует машинное обучение для адаптации пользовательских интерфейсов в соответствии в временными параметрами и контекстом, а также для создания ботов, способных подключаться к диалоговым системам, в том числе к средствам обмена текстовыми сообщениями и к голосовым интерфейсам.

Один из ботов, которые Ларри Эллисон демонстрировал лично, помогает учитывать расходы с помощью смартфона. Из диалогового интерфейса Slack камера сканирует квитанцию, распознавая дату, сумму, поставщика услуг и назначение платежа. Затем бот пытается классифицировать затраты. Выяснив, что речь идет о еде, он относит ее к завтраку или обеду в зависимости от времени суток, фиксируя число присутствующих в случае наличия такой информации.

«Система машинного обучения определяет правила для политик на основе системы визирования, принятой в вашей организации, – пояснил Миранда. – В этом свете весьма интересно было бы посмотреть на обеды Ларри: вписываются они в политику затрат или нет».

По словам Панга, поставщики программного обеспечения уже сегодня используют технологии искусственного интеллекта для повышения точности оптического распознавания символов на отсканированных квитанциях.

«Система оптического распознавания имелась у Oracle и ранее, но теперь они добавили к ней машинное обучение, – указал он. – И в этом смысле речь идет скорее об эволюции, чем о революции. Предприятия получают возможность упростить решение стоящих перед ними задач, не выходя за рамки программного обеспечения Oracle и не занимаясь поиском лучших в своем классе продуктов».

В более широком смысле Oracle использует машинное обучение для идентификации платежей в других бизнес-процессах, требующих дополнительного утверждения, а также для идентификации транзакций, которые обычно подтверждаются пользователями, запрашивая разрешение на автоматизацию этого процесса в будущем.

Конечно, в добавлении функциональности такого рода компания Oracle не одинока. Подразделение SAP Concur занимается тестированием бета-версии бота, который в апреле приступит к учету затрат в канале Slack, а в QuickBooks в начале октября объявили о намерении использовать средства машинного обучения для поддержки аналогичной системы обработки транзакций, которая адресована пользователям системы ERP, относящейся к сегменту малого бизнеса. В SAP анонсировали также для диалоговых систем предприятий средства искусственного интеллекта, с помощью которых можно будет создавать боты клиентских сервисов, непосредственно связанные с ядром их систем ERP.

Трекинг посредством блокчейна

Еще в июле Oracle запустила предлагаемую в качестве сервиса платформу Oracle Blockchain Cloud Service для корпоративных клиентов. Четыре уже готовых сервиса – Intelligent Track and Trace, Lot Lineage and Provenance, Intelligent Cold Chain и Warranty Usage & Tracking – упростят предприятиям интеграцию с ERP и облачными приложениями SCM.

Первыми возможности приложения трекинга сумели оценить посетители OpenWorld: калифорнийская пивоваренная компания Alpha Acid Brewing поставляла на конференцию OpenWorld свою продукцию в бутылках с QR-кодом. Отсканировав этот код с помощью смартфона, пользователи переходили на веб-страницу с информацией о происхождении ингредиентов напитка.

Сбербанк подготовил культурно-образовательную инициативу по сохранению исчезающих языков. В России говорят более чем на 160 разных языках, при этом около ста языков малочисленных народов страны могут исчезнуть в течение следующих десятилетий. В рамках реализации пилотной версии было выбрано три языка:

• нганасанский — язык коренного населения полуострова Таймыр в Красноярском крае (число говорящих – 125 человек, по данным переписи 2010 года);
• ульчский — язык жителей Хабаровского края (число говорящих – 154 человека, по данным переписи 2010 года);
• ижорский – язык народности населяющей южный берег Финского залива в Ленинградской области (число говорящих – 123 человека, по данным переписи 2010 года).

На сайте sberbank0411.ru пользователи могут изучать выбранные языки с помощью чатботов, работающие на базе самообучающихся нейросетей, которые объединяют в себе методы математической лингвистики и машинного обучения. Пользователи могут воспользоваться тремя чатботами, каждый из которых поможет им изучить один из выбранных языков. Общение с ними строится в игровой форме.

При разработке проекта применялись дедуктивный и индуктивный метод машинного обучения. С привлечением лингвистов был собран языковой материал от носителей, определены общие закономерности и разработаны обучающиеся алгоритмы.