Ateinantį dešimtmetį įprastas verslo valdymo ir kitas kompiuterines programas pakeis gerokai tobulesnės besimokančios sistemos su daugiau dirbtinio intelekto (DI) elementų. Jų panaudojimo pavyzdžių Lietuvoje jau yra. Technologijų milžinai į DI technologijas meta milijardus, tad netolimoje ateityje veikiausiai išvysime labai įdomių dalykų.
Giedrius Lukoševičius, „Sekasoft“ inovacijų vadovas. Vladimiro Ivanovo (VŽ) nuotr.
Projektu „Technopelnas“ pristatome naujas tendencijas, ateinančias į verslo IT sistemų rinką. VŽ neseniai rašė, kad audito ir konsultacijų milžinė „PwC“, atlikusi pasaulinį tyrimą, nustatė, kad viena iš 8 kylančių technologijų, turėsiančių didžiausią poveikį visiems ūkio sektoriams, yra DI ir besimokančios (kognityvinės) kompiuterinės sistemos.
Skaičiuojama, kad per artimiausius 5 metus DI, pritaikyto vien sveikatos sektoriui, pasaulinė rinka pasieks 6,6 mlrd. USD.
Giedrius Lukoševičius, UAB „Sekasoft“ inovacijų vadovas, kalba dar drąsiau: nors realiai įgyvendintų šios srities projektų kol kas tėra saujelė, pasauliniai technologijų milžinai į DI tyrimus kasmet investuoja milijardus, tad po gerų 15 metų galima tikėtis ir pirmųjų DI valdomų įmonių.
„Vyksta IT transformacija – įprastos kompiuterinės sistemos ir tradicinis programavimas po truputį keičiamas DI sprendimais arba vadinamosiomis besimokančiomis (angl. machine learning) sistemomis, nes tokiu būdu, prirašius mažiau kodo eilučių, galima padaryti daug daugiau. Dėl to netolimoje ateityje ims keistis darbo rinkos struktūra. Laikui bėgant, tradiciniai programuotojai užleis vietą žmonėms, kurie gerai išmano matematiką, tiesinę algebrą, algoritmus ir modeliavimą. O po kokių 15 metų pasaulyje veikiausiai pamatysime ir pirmąsias įmones, kurių kasdienes operacijas valdys ir sprendimus priims DI, pasiremdamas jam anksčiau pateiktomis geriausiomis praktikomis“, – įsitikinęs p. Lukoševičius.
Ponas Lukoševičius pateikia keletą realiai versle pritaikytų besimokančių sistemų pavyzdžių.
Pardavimai
Bendrovė „Data Prophet“ siūlo sistemą ALMA (angl. Agent Lead Matching Algorithm), kuri skirta telefonu vykdomų pardavimų efektyvumui didinti. Tai sistema, kuri, išanalizavusi istorinius įmonės pardavimų duomenis (laiškus, potencialių klientų užklausas, pardavėjų atsakymus, sudarytas sutartis ir kt.), įsidėmi konkrečių pardavėjų kompetencijas, bendravimo bei darbo ypatybes ir suveda juos su žmonėmis, kurie domėjosi kokia nors preke ar paslauga, atitinkančia to konkretaus pardavėjo kompetencijas ir ankstesnius sėkmingus sandorius.
Sparčiai populiarėja ir e. parduotuvėms skirti duomenų analizės sprendimai, kurie naudojami prekėms rekomenduoti bei vartotojų patirčiai analizuoti ir gerinti. Tiesa, p. Lukoševičius pabrėžia, kad toli gražu ne visos duomenų analitikos programos yra paremtos besimokančių sistemų technologijomis. Šiais laikais daugelis analitikos programų moka „Excel“ lenteles paversti grafikais ir padaryti iš pateiktų duomenų šiokias tokias išvadas. Bet didelė dalis tai daro pagal konkrečius žmogaus iš anksto nustatytus kriterijus ir parametrus.
Medicina
Vašingtono universitete neseniai sukurtas kompaktiškas mikroskopas (autoskopas), sugebantis savarankiškai aptikti maliarijos užkratą kraujo mėginyje. Tokį įrenginį galima nugabenti į daugelį vietų, kur trūksta gydytojų, jis pats atliks pirminę diagnostiką ir taip galbūt išgelbės ne vieną gyvybę.
Teisė
JAV advokatų kontoroje „Baker & Hostetler“ šiemet „įdarbinta“ „IBM Watson“ superkompiuterio pagrindu sukurta sistema „Ross“. Jai galima užduoti teisinį klausimą žmogui įprasta kalba. Sistema analizuoja šalies įstatymų ir teisės bazę, teismų precedentus bei praktikas ir po keliolikos sekundžių (taip pat žmogaus kalba) atsako į užduotą klausimą. Be to, sistema nurodo, kur tiksliai galima rasti informaciją, pagal kurią pateiktas atsakymas.
„Ross“ taip pat gali būti prijungta prie teisinių duomenų bazių ir nuolat stebėti informacijos, įstatymų, nutarčių ir kitų dokumentų pokyčius.
Klientų aptarnavimas
Vienas Jungtinės Karalystės (JK) bankas, taupydamas savo išteklius, klientams, kurie neturi sąskaitoje tam tikros pinigų sumos, aptarnauti įdarbino robotą. Siekiant efektyvumo, tik labiau pasiturinčius klientus aptarnauja banko darbuotojai.
Pavyzdžiai Lietuvoje
Lietuvoje su besimokančiomis sistemomis daugiau dirba mokslininkai. Pavyzdžiui, Kauno technologijos universitetas (KTU) plėtoja technologiją, kuri galėtų nustatyti Parkinsono ligą vien iš žmogaus balso.
„KTU taip pat sukūrė įrenginį, skirtą automatinei vandens užterštumo analizei. Tereikia paimti vandens mėginį, ir įrenginys pats nustato, ar jame yra tam tikra kenksminga fitoplanktono rūšis. Tam jau nebereikia laborantų su mikroskopais. Iš verslo geras pavyzdys galėtų būti „Adform“, kuri naudoja besimokančias sistemas didžiųjų duomenų sankaupų (angl. big data) analizei ir reklamos optimizavimui. Šioje srityje dirba ir „Danske“ grupė, gal ir kiti bankai. Jie svarsto besimokančias sistemas panaudoti kibernetinės saugos srityje, rizikų ir IT sistemų atsparumui valdyti“, – pasakoja p. Lukoševičius.
Į besimokančias sistemas investuoja ir „Sekasoft“. Bendrovė iki 2018 m. planuoja įgyvendinti maždaug 0,6 mln. Eur vertės projektą (tam dar siekiama ES paramos), kurio metu bus sukurta priemonė, skirta daliai kasdienių įmonės darbų automatizuoti.
„Vienas tokios sistemos panaudojimo pavyzdžių gali būti automatinis užklausų ir gautų dokumentų klasifikavimas. Tokia sistema galėtų nuspręsti, ar gautas dokumentas turi būti nukreiptas į finansų, teisės skyrių ar tiesiai direktoriui, ir taip nuimti dalį darbo nuo biuro administratorės pečių. Sistema taip pat galės atpažinti ir prie konkretaus projekto automatiškai pridėti su tuo projektu susijusius e. laiškus bei kitus dokumentus ir informuoti apie tai projekto vadovą. Šiame projekte siekiame bendradarbiauti su KTU mokslininkais, kurie jau turi leksinės analizės priemonę, gebančią analizuoti sakinio struktūrą, suprasti pavadinimus, pavardes ir ryšius tarp jų“, – pasakoja pašnekovas.
Ponas Lukoševičius pripažįsta, kad DI technologijos ir besimokančios sistemos dar yra brangesnės už įprastas, tačiau, augant rinkai ir joms populiarėjant, kaina kris.
Be to, sako pašnekovas, vis daugiau kompiuterinių programų ir skaičiavimo išteklių parduodama ne kaip produktas, o kaip paslauga, t. y. verslas neperka sistemos, o tik pasinaudoja ja, kai to prireikia, ir kaskart sumoka už tai nedidelį mokestį.
Pavyzdžiui, pasinaudoti „IBM Watson“ vaizdų atpažinimo technologija vieną kartą, t. y. atpažinti vieną paveiksliuką, kainuoja mažiau nei vieną JAV centą. Išmokyti sistemą kainuoja kiek daugiau – 0,25 USD už vieną paveiksliuką.
„Microsoft Azure Machine Learning“ paslauga įmonei atsieitų nuo 80 iki 8000 Eur per mėnesį, priklausomai nuo apkrovos.
Dirbtinis Intelektas
Ponas Lukoševičius pabrėžia, kad didžiųjų duomenų analizės sistemos ir kitos kognityvinės (besimokančios) programos, jau imančios plisti verslo pasaulyje, dar nėra dirbtinis intelektas.
Jis kompiuterines sistemas skirsto į tris gana plačiai apibrėžiamas dalis:
Įprastos programos ir sistemos (pvz., apskaitos ar ataskaitų generavimo programos, gebančios skaičius paversti grafikais ir kita vizualine medžiaga);
Besimokančios sistemos (pvz., biržų maklerių naudojamos programos, gebančios analizuoti duomenis iš nesusijusių šaltinių, daryti išvadas, rasti koreliacijas, pavyzdžiui, tarp oro prognozės ir akcijų kainos, ir generuoti įžvalgas);
Dirbtinio intelekto sistemos, kurių nereikia programuoti, o tik pateikti istorinius duomenis. Tai kompiuterinės sistemos, kurios sugeba pačios mokytis, joms nereikia kurti mašininio mokymosi algoritmų kiekvienam konkrečiam atvejui. Tokios sistemos pačios prisitaiko prie situacijos. Tiesa, jos dar neišėjo iš laboratorijų ir nėra komerciškai pasiekiamos. Iš komerciškai pasiekimų dalykų bene artimiausias tikrajam DI yra IBM superkompiuteris „Watson“.
Šaltinis: „Verslo Žinios” (https://vz.lt/sektoriai/informacines-technologijos-telekomunikacijos/2016/09/05/masinos-pakeis-ir-darbuotojus-ir-dali-vadovu?utm_source=vz&utm_medium=banner&utm_campaign=rekvizitai.lt)
