Искусственный интеллект и распознавание лиц
Если говорить про изменения в нашем сегменте рынка, я бы отметил, что сама технология распознавания лиц постепенно переходит из разряда ноу-хау в инструмент, которым заказчики готовы пользоваться. Изменилась и тональность настроений с «зачем это нужно» на «как эффективнее использовать» подобные системы. Возникает понимание, что за технологиями ИИ и МО придет глобальная автоматизация производства и снижение издержек, которые могут оказать существенное влияние на положение как отдельных предприятий и организаций, так и целых отраслей. Расширился диапазон областей, где искусственный интеллект стал намного «увереннее» себя чувствовать. Оставляя за скобками очевидные ниши, такие как системы безопасности, ИИ внедряется в медицине, инвестиционном планировании, при анализе экономических и социальных процессов разных классификаций, решении инженерных и технических задач. Тенденция эта касается обработки и анализа больших массивов данных, которые непрерывно пополняются. Здесь нет альтернативы ИИ.
В определенной степени рост российского рынка технологий искусственного интеллекта и машинного обучения сдерживается недостаточным уровнем автоматизации и существенной долей устаревших или быстро устаревающих технологий и оборудования. Однако здесь важно учитывать, что «весомые» заказы, которые могли бы сделать этот рост заметным, либо до сих пор находятся в стадии разработки, либо о них не распространяются ни заказчики, ни производители. Поэтому точно оценить весь российский рынок ИИ — затруднительно. И хотя ураганного роста рынка искусственного интеллекта в 2017-м мы не увидели, можно прогнозировать, что в ближайшие два-три года произойдет значительный рост числа внедрений подобных систем.
Растущий спрос
На протяжении последних двух-трех лет мы фиксируем повышение числа запросов на системы биометрической идентификации лиц, причем ежегодно их прирост увеличивается на порядок. Клиенты сами дают нам почву для размышлений, поскольку каждое обращение имеет свои характерные особенности. Можно по-разному структурировать поступившие запросы, в данном случае уместно разделить их на четыре большие группы.
Первая — системы безопасности и СКУД больших территориально распределенных объектов, таких как метро, аэропорты, вокзалы (ж/д терминал «Адлер», «Безопасный город Рязань»), спортивные арены («Арена-Омск», «Минск-Арена», ледовый дворец «Витязь», биатлонный комплекс в Ханты-Мансийске и др.) и международные мероприятия (выставка «Астана EXPO-2017» в Казахстане).
Вторая — розничная торговля. Здесь основной задачей является сбор статистики по полу и возрасту покупателей, частоте и времени посещения торговых точек, как по каждому магазину, так и по всей сети. В результате заказчик получает «портрет клиента» и планирует эффективные маркетинговые кампании.
К третьей группе относятся банки. В этой нише сейчас очень активно внедряется распознавание лиц, особенно в интернет-банкинге и банкоматах. Массовое применение электронных гаджетов и большое распространение пластиковых карт становятся драйверами изменения способа подтверждения личности при проведении платежей. Высокую степень защиты как раз и обеспечивает биометрия. В этом году наша компания внедрила биометрическую платформу распознавания лиц VOCORD в «Тинькофф Банке». Теперь большая часть банкоматов «Тинькова» узнает клиентов еще до введения ПИН-кода, хотя этот способ идентификации пока является основным.
Четвертая группа — малый и средний бизнес. В этой категории больше всего вариантов применения, начиная от учета рабочего времени персонала и заканчивая системой управления и контроля доступа (СКУД) в операционную.
Мы структурировали для себя эти запросы, изучили, на какой аппаратной платформе и для каких целей заказчики хотят использовать распознавание лиц. В результате выпустили в этом году целую линейку решений по биометрической идентификации лиц. Среди них решение для распознавания лиц в местах массового пребывания людей в реальном времени VOCORD FaceControl, облачная система VOCORD FaceMatica и встраиваемое решение VOCORD NanoFace. Также мы создали пакет для разработчиков (SDK) для системы Android, с его помощью распознавание лиц встраивается в приложения сторонних производителей.
Основная тенденция — движение к распознаванию эмоций, то есть жестов, выражения лица, интонаций. Это следующий этап развития ИИ. Необходимо совершенствовать интерфейсы взаимодействия человека и машины, что в конечном счете и произойдет.