Как приручить машину: Самандар Самандаров об искусственном интеллекте

Интерес к искусственному интеллекту растёт из года в год. Начиналось все с утопических фантазий и футуристических фильмов, где человекообразные роботы доходят до высшей точки своего развития, обретают чувства и захватывают мир. Сейчас же обладание машинами – реальность, позволяющая быстро, а главное, качественно выполнять различные задачи, что способствует росту экономики.

Система обрабатывает в сотни тысяч раз больше информации, чем может себе позволить человек, расширяя возможности деятельности даже в таких далеких местах, как космос или дно океана.

О том, как научиться управлять машинами во благо мира рассказал выпускник первой лаборатории по изучению ИИ в Центральной Азии tajrupt.ai, дата-аналитик и специалист по machine learning (машинному обучению) Самандар Самандаров.

Для людей, далеких от IT, искусственный интеллект ассоциируется с роботами и невероятными технологиями из будущего. Что же из себя представляет ИИ на самом деле?

Простыми словами - это программа, которая может выполнять функции, на которые способен только человек. Говоря о функциях, ими могут быть восприятие написанного и произнесенного, распознавание мимики, обучение, анализ и т.д.  

Основной принцип работы ИИ – это обучение на основе данных. Вам необходимо предоставить достаточное количество данных, чтобы ИИ смог сделать из них необходимый вывод, и уже основываясь на полученных результатах, работать.

ИИ применяется во многих сферах деятельности человека. Есть яркие примеры его внедрения в работу в Таджикистане? Какие прогнозы?

Внедрение ИИ набирает обороты в Таджикистане. Например сейчас банки нашей страны автоматизируют выдачу кредитов, это значит, что вам не придётся идти к кредитному эксперту и тратить много времени в банке. Благодаря системе вы сможете получить кредит в течение минуты после ввода своих данных.  

Я ставлю на то, что в скором времени (5-10 лет) мы можем стать лидерами в производстве продуктов по ИИ в Центральной Азии, и делать высокобюджетные проекты. Один из вариантов – создание огромных теплиц, которые будут полностью контролироваться ИИ. Это может положительно повлиять на экономику республики. 

Расскажите немного о личных проектах?

Сейчас я работаю над двумя проектами, находящимися на стадии внедрения. 

Первый - распознавание лица. Это система, которая сможет распознавать всех, кто вошел и вышел из здания по данным с камер видеонаблюдения. Мы устанавливаем по камере у входа и выхода, чтобы у них был хороший обзор. Лидо каждого человека будет отсканировано и внесено в базу вместе с точным временем прихода. Так, организации смогут вести учёт и контроль сотрудников. 

Второй - распознавание фейковых новостей. Данная система отличается от предыдущей. Ежедневно в сети мы встречаемся с огромным количеством фейков. Мой продукт направлен на борьбу с дезинформацией: он будет находить ложные новости в социальных сетях и отмечать вам их как фейковые. 

Стивен Хокинг еще в 2017 году отметил возможность негативных последствий внедрения ИИ. Позже к нему присоединился Маск. Как Вы считаете, могут ли технологии принести вред человечеству?

Многие люди считают, что ИИ в виде роботов или других технологий может восстать против людей или нанести какой-нибудь вред. Такой вариант вполне возможен, но только при определенных условиях.

ИИ не имеет понятия о том, что есть хорошо, а что плохо. Он просто делает необходимые выводы из полученных данных. Если неправильно преподнести ему алгоритм вычисления или сами данные, то он, соответственно, выполнит действие, способное навредить. Этого можно избежать, если изначально вбивать правила, защищающие человека. Также необходимо, чтобы система запрашивала подтверждения для выполнения функций.

Несколько лет назад появился термин «AI bias». Именно так обозначили «необъективность ИИ». Многие СМИ стали обсуждать расизм, шовинизм и сексизм со стороны поисковиков и голосовых помощников. Откуда взялась эта предвзятость у машины? Что можно с этим делать?

Как я говорил ранее ИИ не имеет понятия хорошего и плохого, он работает на основе данных в его системе. 

Давайте я приведу вам пример «AI bias», чтобы стало понятнее. Предположим, что в Америке, когда Афроамериканцы приходят в банки за кредитом, кредитные эксперты могут отказать им, посчитав их неплатёжеспособными. Эти отказы в виде данных вносятся в базу, и в будущем, на этой базе строится модель ИИ. Вся проблема в том, что данные собирают и вносят люди, так что, это человеческий фактор. Именно люди учат систему предвзятости и необъективности. 

Чтобы избежать «AI bias», необходимо перестать акцентировать внимание на следующих характеристиках: расе, цвете кожи и т.д. 

Какие навыки необходимы специалисту по машинному обучению?

Для изучения искусственного интеллекта НЕ нужно обладать сверхспособностями. Вам не нужно быть гением математики, хватит и линейной алгебры, и хорошей логики. 

А чтобы стать специалистом по машинному обучению вам необходимо выучить языки программирования, такие как Python и SQL. Также большим плюсом будет умение работать с фреймворком RStudio. Почти все топовые компании требуют навыки анализа и очистки данных, с чем RStudio отлично справляется.  

Сам процесс machine learning может со временем становиться сложнее. Главное не бояться, не терять интерес и идти до конца.

К каким платформам Вы обращаетесь, чтобы вдохновиться и узнать что-то новое?

Я часто обращаюсь к таким сайтам как: Towardsdatascience и Stackoverflow. Первый сайт нацелен на обучение анализу данных и ИИ. Там можно найти готовые проекты для начинающих. Второй - подобие форума для программистов. На нем можно найти ответы на все вопросы в сфере программирования. 

Бехруз Искандарзода о дипломатии, IT и своем боте в Telegram для помощи лицам, живущим с ВИЧ