Скрытый потенциал в области ИИ: главное – понять проблему

Логотип компании
09.09.2020
Скрытый потенциал в области ИИ: главное –  понять проблему
Специалист в области AI-разработок BrightApp Technologies, Inc. Георгий Шиловский разработал инновационную систему, позволяющую ИИ обучаться и адаптироваться под разные условия с помощью скоростной обработки и анализа данных в распределенной вычислительной сети...

Специалист в области AI-разработок BrightApp Technologies, Inc. Георгий Шиловский разработал инновационную систему, позволяющую искусственному интеллекту обучаться и адаптироваться под разные условия с помощью скоростной обработки и анализа данных в распределенной вычислительной сети. Мы попросили его прокомментировать вкратце особенности подобной концепции.

Данный подход позволяет решать технические задачи абсолютно нового уровня сложности, подводя к созданию AI нового поколения – AI третьей волны. Какие же подводные камни в данной области мешают прорывным открытиям сегодня?

Все дело в том, что большинство попыток создания ИИ изначально задумывались как ассистенты и помощники. С технической точки зрения их структура достаточно проста и повторяет древо диалогов большинства чат-ботов. Когда разработчикам ставили задачу, им предписывалось создать ассистента, а не ИИ, – соответственно они выбирали оптимальную архитектуру приложения для ассистента, чтобы не выйти из бюджета и уложиться в сроки.

Таким образом, любые попытки сделать из ассистентов полноценный ИИ столкнутся с проблемами. Из-за древовидной структуры диалогов в ассистентах все их развитие будет сводиться к добавлению новых веток диалогов. У существующих веток быстро модернизировать возможно только последние узлы, а при модернизации верхних узлов, придется изменять все связанные с ними ветки. Любая ошибка на ранних этапах разработки в верхних узлах потребует для исправления модернизации всех связанных с узлом веток.

Однако при внедрении ИИ в такую структуру количество веток в древе диалогов будет расти очень быстро, что значительно увеличит объем кода, который нужно поддерживать, замедляя тем самым разработку нового функционала.

В итоге при подобном подходе в небольшом количестве случаев, возможно, и получится создать достаточно продвинутого бота, мало отличимого от человека, – но только в очень узкой специализации, ограничивающей вопросы, на которые может отвечать бот, и тем самым уменьшит количество ветвей древа диалогов. А в большинстве случаев разработку ИИ придется начать с самого начала, взяв из ассистента лишь некоторые наработки и статистику.

При разработке ИИ наш подход к архитектуре приложения изначально строится на возможности внесения постоянных изменений в текущий функционал, а также на неограниченном введении нового функционала. В итоге получается, что ассистент в системе, спроектированной под ИИ, – всего лишь еще один кирпичик нового функционала, который сам по себе не влияет на заложенные ранее фундаментальные принципы архитектуры и полностью подчиняется алгоритмам работы ИИ.

Читайте также
Андрей Крючков, директор по развитию технологических партнерств компании «Киберпротект», — человек уникальный. Несмотря на то, что начинал свою карьеру он, по меркам рынка ИТ, еще при динозаврах, не потерял умения и желания в переменах находить новые возможности. Как он сам утверждает, каждые три-четыре года происходят изменения, которые заставляют менять подход, менять метод, для чего нужно перестраивать в том числе свои взгляды на рабочие процессы. С ним мы поговорили о текущем состоянии ИТ-отрасли в России, импортонезависимости и вызовах, с которыми сталкиваются компании в сфере кибербезопасности.

Похожие статьи