По состоянию на 2017 год известно о четырех значительных проектах, нацеленных на создание нейроморфных компьютеров. Из них два — в Европе: BrainScaleS (Институт физики Гейдельбергского университета) и SpiNNaker (Манчестерский университет) и два — в США: исследования в области когнитивного компьютинга IBM и NeuroGrid (Стэнфордский университет).
2017: IBM: Отрасли будут готовы к внедрению когнитивных решений к 2020 году
Согласно результатам исследования IBM, представленным в сентябре 2017 года, около двух третей (64%) опрошенных руководителей департаментов маркетинга и продаж считают, что отрасли, в которых они работают, будут готовы к внедрению когнитивных технологий в ближайшие три года. Несмотря на это, только 24% респондентов обладают стратегией по внедрению этих решений.
В целом директора по маркетингу и продажам признают, что «удовлетворенность клиентов» станет ключевым фактором при принятии решения о внедрении когнитивных технологий. В то же время, многие респонденты заявили, что не уверены в готовности их организаций к успешному переходу на когнитивные системы.
По мнению опрошенных директоров по маркетингу, два основных преимущества когнитивных технологий заключаются в улучшении клиентского опыта и финансовых результатов, включая повышение доходности предприятий и возможность более эффективной оценки рентабельности маркетинговых кампаний. Директора по продажам с помощью когнитивных технологий стремятся получить всестороннее понимание своих заказчиков. Благодаря ему они смогут улучшить прогнозирование потребностей клиентов и поиск потенциальных покупателей, а также играть большую роль в реализации стратегии предприятия и повышении качества обслуживания.
Доля топ-менеджеров из предприятий-лидеров, которые за последние три года обошли своих конкурентов по таким показателям, как рост выручки, прибыльность и др., составила 13% от общего числа респондентов. Директора по маркетингу и продажам таких предприятий в подавляющем большинстве (93%) считают, что когнитивные технологии уже находятся в зрелой стадии и готовы к выходу на рынок, а 91% уверены, что когнитивные вычисления будут полезны для организации. При этом почти четверть подобных опрошенных (24%) указывают на то, что когнитивные технологии уже используются на их предприятиях. Из числа компаний– рыночных последователей (87% респондентов), только 3% указали на использование когнитивных технологий. Между тем, предприятия-лидеры играют ведущую роль в когнитивной эре: 73% из них уже собирают и обрабатывают внешние рыночные данные.
Исследование, которое институт IBM Institute for Business Value (IBV) провел совместно с Oxford Economics, основано на глобальном опросе 525 директоров по маркетингу и 389 директоров по продажам из самых разных отраслей. Главная его цель — определить степень готовности экспертов по маркетингу и продажам к внедрению когнитивных технологий.
Рекомендации по переходу к когнитивным вычислениям
Для раскрытия потенциала когнитивных вычислений для решения задач в сфере маркетинга и продаж IBM IBV рекомендует директорам по маркетингу и продажам предпринять следующие действия:
В целом директора по маркетингу и продажам признают, что «удовлетворенность клиентов» станет ключевым фактором при принятии решения о внедрении когнитивных технологий. В то же время, многие респонденты заявили, что не уверены в готовности их организаций к успешному переходу на когнитивные системы.
Искусственный интеллект в медицине
Согласно исследованиям Deloitte, за последние два года более 400 млрд венчурных инвестиций были выделены на развитие когнитивных технологий, которые являются частью этого масштабного направления.
В Кремниевой долине этот тренд также не обошли стороной. Его яркий представитель — медицинский стартап MedWhat, разрабатывающий приложение для установки предварительного диагноза на основе технологий искусственного интеллекта.
Его история началась четыре года назад, когда исследователь медицинского факультета Стэнфордского университета Артуро Девеса решил основать свой стартап, чтобы решить проблемы с некачественным медицинским обслуживанием и его высокой стоимостью. В тот момент он принимал активное участие в запуске StartX, Стэнфордского бизнес-инкубатора, и в 2013 году приложение MedWhat было представлено на демо-дне, а в 2014 году команда получила первые инвестиции в размере $560 тысяч.
Основатели решили усовершенствовать приложение и внедрить в него когнитивную технологию голосового поиска. В феврале 2016 года стартап стал одним из десяти участников Microsoft Accelerator Seattle.
Приложение MedWhat способно не только собирать и структурировать медицинскую информацию из открытых источников, но и анализировать данные о каждом пациенте и его историю болезни. Именно этот итерационный процесс в приложении даёт ему значительное преимущество перед конкурентами.
«В будущем врач станет продуктом искусственного интеллекта. Мы хотим, чтобы медицинские знания были доступны всем, и в этом нам могут помочь «облачные» технологии», — комментирует Артуро Девеса.
Сейчас пользователь может получить советы по лечению как с помощью текстового запроса, так и с помощью голосовой команды. При этом приложение может ответить как помощью текста, так и с помощью его звукового воспроизведения. Изначально необходимо ввести некоторые данные о себе: пол, возраст, анамнез. После чего клиент получит общие рекомендации. В случае, если он введет симптомы, которые будут свидетельствовать о возможности серьёзного заболевания, MedWhat посоветует обратиться к врачу.
Приложение также способно интегрироваться с фитнес-браслетом и отображать информацию о нагрузках, сне, ходьбе и пульсе.
Биометрия в банках
Биометрическая аутентификация вместо стандартного введения паролей становится трендом последних нескольких лет. Ещё в начале 2016 года в газете The Wall Street Journal опубликовали статью о том, что в будущем технологии цифровой безопасности будут обходиться без паролей.
«С рациональной точки зрения и с учётом соотношения затрат и выгод, пользователям проще игнорировать многие рекомендации по безопасности, — говорит научный сотрудник Microsoft Кормак Херли. — Потому что сопутствующие неудобства не компенсируются за счёт преимуществ».
На самом деле ещё в 2015 году банк Wells Fargo разрешил эти стандартные противоречия между безопасностью клиентов и удобством использования приложения мобильного банка нестандартным способом: вместо обычных паролей в приложении теперь можно использовать биометрические данные.
Механизм мультимодальной биометрической аутентификации пользователей базируется на решении VoiceKey.OnePass, разработанном российской компанией ЦРТ («Центр речевых технологий»). В нём сочетается возможность распознавания лица и голосовая биометрия. Пользователь должен произнести цифры, появляющиеся на экране устройства в нужном порядке, чтобы система верифицировала его.
Помимо повышения уровня безопасности технология помогает решать сразу несколько проблем клиентов и банков:
- Люди часто забывают пароли от банковских приложений, что минимизирует их использование. В среднем, около 20−30% обращений в службы поддержки связано со сменой паролей, по оценкам Gartner.
- При подтверждении входа в мобильный банк с помощью смартфона получать пароль в SMS неудобно, так как необходимо покинуть приложение, запомнить пароль, вернуться обратно и ввести его.
«В первые пятнадцать лет существования интернета пароли были эффективным средством защиты, но сейчас нам требуется другое решение», — комментирует вице-президент Wells Fargo Сесил Уотсон.
Именно благодаря этому проекту Wells Fargo получила в середине 2016 года премию Most Innovative Feature Award, которую вручают в рамках Barlow Research’s 2016 Monarch Innovation Awards.
На российском рынке также существуют примеры внедрения когнитивных технологий в банковской сфере — например, кейс VisionLabs и «Лето Банка». В отделениях банка установлено более 40 тысяч камер и используется система распознавания лиц клиентов — VisionLabs Luna. Она в режиме реального времени выбирает из видеопотока лучший снимок лица каждого клиента и обрабатывает его. Решение позволяет распознавать эмоции клиентов, выявлять наиболее лояльных из них, контролировать работу персонала, а также противодействовать мошенничеству.
Когнотропные препараты помогут улучшить память, развить интеллект, качественно высыпаться за меньшее время, активизировать мозг в нужный момент. Многие из подобных разработок уже существуют, но с развитием понимания работы мозга, они должны стать в разы эффективнее.
Как устроен когнитивный компьютер
Современная реализация
Когнитивные системы обучаются благодаря искусственным нейронным сетям. Это сложные математические модели, которые (пока только в общих чертах) имитируют принципы работы и клеточную организацию природной нервной системы. Так, искусственные нейронные сети состоят из подобий нейронов — нервных клеток мозга, представленных математическими функциями. Взаимодействие этих функций позволяет компьютерным системам многогранно анализировать изображения, речь и другие данные, обучаться с их помощью, строить гипотезы и принимать решения подобно тому, как обмен сигналами между органическими нейронами позволяет совершать аналогичные процессы людям. В этом вся магия.
Условное изображение биологической нейронной сети
Ни модные флагманские смартфоны, ни даже самые мощные игровые ПК не способны эффективно моделировать нейронные сети. Все столь популярные сегодня устройства, как ни странно, спроектированы по дедовскому принципу 70-летней давности. Его называют архитектурой фон Неймана в честь венгерского математика, который описал эту концепцию в 1940-ых годах. Ее неотъемлемая особенность и по совместительству серьезный недостаток — это последовательность вычислений. Традиционные компьютеры выполняют команды поочередно, всего по одной за раз или по несколько одновременно. Такого количества не хватает для быстрой генерации сложных нейронных сетей, поскольку клетки мозга совершают слишком много вычислений параллельно.
Чтобы обойти фон-неймановские ограничения, современные мыслящие машины строят на базе суперкомпьютеров массово-параллельной архитектуры. Она ускоряет вычисления, распределяя их между множеством синхронно работающих чипов. Например, аппаратная часть когнитивной системы IBM Watson на момент появления в 2011 году состояла из девяноста серверов с четырьмя восьмиядерными процессорами POWER7 в каждом. В качестве операционной системы для Watson IBM выбрала Linux, дополнив ее собственными программными решениями для реализации нейронных сетей и прочих когнитивных технологий. Сложно сказать, что сейчас под капотом у Watson, но в 2014 году компания заявила, что уменьшила габариты системы на 90% до размера трех коробок для пиццы, ускорив ее при этом в 24 раза. Впечатляет?
Суперкомпьютер Watson, 2011 год. Фото: IBM
По мнению аналитика компании Neuralytix Тома Петрочелли, когнитивные технологии — прекрасное дополнение к традиционной ИТ-экосистеме. Согласно прогнозам эксперта, количество полностью когнитивных приложений будет небольшим, но некоторые их функции интегрируют во многие обычные программы. Уже сейчас IBM предлагает набор облачных сервисов на базе Watson и все необходимые инструменты для их внедрения во внешние продукты. C помощью предоставленных API (наборы кодов для разработчиков) программисты могут создавать свои решения на базе платформы Watson на таких популярных языках, как Java и Node.js.
Когнитивные системы будут сосуществовать с традиционными и дополнять их, но не заменят полностью.
Важно понимать, что когнитивные технологии все еще находятся в начале своего пути. Впервые они привлекли внимание массовой аудитории четыре года назад. Тогда все тот же суперкомпьютер Watson обошел живых игроков в популярной интеллектуальной викторине Jeopardy (нашему зрителю это телевизионное шоу известно под названием «Своя игра»). IBM позиционирует его как единственную на текущий момент полноценную платформу в сфере когнитивных технологий и искусственного интеллекта. Компания ищет новых бизнес-партнеров для внедрения своих разработок и уже имеет опыт в этом направлении.
