Google принимает на работу ведущих специалистов, занятых в сфере изучения искусственного интеллекта

Шесть профессий, спрос на которые подскочит из-за искусственного интеллекта

Фото: iStock

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) несет в себе риск уничтожения части профессий по всему миру. Но есть и хорошие новости: по прогнозам Gartner, к 2020 году ИИ создаст 2,3 млн рабочих мест, компенсировав потери от автоматизации. О том, на какие профессии подскочит спрос благодаря ИИ, VentureBeat рассказал глава консалтинговой компании Sigmoidal Мариуш Киерски.

Технологическая революция открывает перед людьми больше свобод, позволяя им заниматься хобби и следовать за мечтой. По прогнозам Киерски, развитие ИИ приведет к бурному росту предпринимательской деятельности. А как отмечает американский Inc., всё больше малых компаний будут использовать искусственный интеллект в качестве инструмента конкурентной борьбы.

Однако для самой технологической революции потребуются люди, которые будут создавать алгоритмы. Сейчас на рынке не хватает квалифицированных специалистов, что позволяет небольшому числу экспертов просить больше $300 тысяч за должность старшего исследователя в сфере ИИ (в DeepMind медианная зарплата таких специалистов достигает $345 тысяч).

Обратите внимание

По оценке Gartner, к 2020 году ИИ будет внедрен почти в каждый программный продукт. Поэтому ИИ-инженеры с навыками создания алгоритмов машинного обучения понадобятся как в программировании, так в физике и биологии.

Машины на искусственном интеллекте нужно будет обучать и тренировать. Киерски считает, для обучения ИИ потребуются специалисты, которые будут собирать и управлять релевантной информацией.

В этой отрасли появятся новые профессии.

На некоторые должности смогут претендовать люди без опыта работы, а другие рабочие места (например, специалист по обучению ИИ-судьи) потребуют от соискателей высокой квалификации.

Даже после запуска машины требуют испытаний и контроля качества, который должны проводить люди. Развитие искусственного интеллекта повысит спрос на специалистов по тестированию ПО, а также экспертов по контролю за работой ИИ.

Технологии сделают медицинскую помощь доступнее, однако машины сложно будет научить правильно общаться с людьми, а также правильно выражать сочувствие. А из-за повышения средней продолжительности жизни благодаря технологиям повысится спрос на уход за пожилыми жителями планеты. Поэтому развитие искусственного интеллекта приведет к росту спроса на сиделок и социальных работников.

Киерски настаивает, что машинам не удастся лишить рабочих мест специалистов по продажам и маркетингу. Вместо этого ИИ изменит принципы работы этих специалистов и повысит эффективность работы.

Вместе с этими профессиями искусственный интеллект поможет создать новые сферы бизнеса, ожидает Киерски. С автоматизацией вырастет спрос на специалистов с техническими навыками, которые смогут ремонтировать машины.

А в феврале аналитики PwC опубликовали отчет о проблеме автоматизации труда. Аналитики рассказали о трех волнах автоматизации, которые повлияют на рынок труда в период с 2010-х по 2030-е годы.

Подписывайтесь на наш канал в Telegram!

Источник: https://incrussia.ru/news/shest-professij-spros-na-kotorye-podskochit-iz-za-iskusstvennogo-intellekta/

Служба исследований HeadHunter: искусственный интеллект полностью изменит роль HR в компаниях

Служба исследований компании HeadHunter поинтересовалась у HR-специалистов, как искусственный интеллект изменит рынок современных вакансий и работу HR.

В исследовании приняли участие представители российских компаний. Из них 41% — из Москвы, 14% — из Санкт-Петербурга и 45% из других регионов РФ.

В основном это были представители средних компаний (20%) численностью от 100 до 250 человек: HR-менеджеры (30%), HR-директора (19%) и менеджеры по подбору персонала (13%).

Также в опросе приняли участие генеральные директора (9%) и руководители отделов (2%).

30% респондентов полагают, что к 2050 году половина профессий будет полностью роботизирована.

Важно

У каждой сферы есть свой коэффицент риска. Наибольшему (коэф. более 6) подвержены банковская сфера, бухгалтерия и финансы, страхование, логистика и производственная деятельность.

Шанс 50/50 у розничной торговли (5,1), маркетинга, рекламы и PR (4,8), юриспруденции (4,5). Меньше всего искусственного интеллекта боятся творческие профессии: искусство (1,8), дизайн (2,9), СМИ и журналистика (3,2).

При этом 67% респондентов надеются, что новые технологии позволят сосредоточиться на творческой и социальной деятельности.

В случае с рекрутментом 33% опрошенных считают, что искусственный интеллект полностью изменит роль HR в компаниях.

Специалисты также оценили вероятность того, какие роли рекрутера захватит AI в ближайшие 3-5 лет: скорее всего роботы будут полностью заниматься поиском кандидатов (63%), привлечением соискателей (47%) и обучением текущих сотрудников (47%). Эти функции искусственный интеллект частично выполняет уже сейчас. Маловероятно (21%), что мотивация сотрудников будет осуществляться без участия человека.

Рекрутеры также перечислили задачи HR, которые с большой вероятностью будут решать технологии:

● рассылка кандидатам обратной связи после собеседований; ● распознавание речи и анализ лица кандидата; ● оценка по цифровому следу; ● определение эмоций человека по лицу и жестикуляции;

● проведение exit-интервью перед увольнением.

На вопрос: “способен ли искусственный интеллект в вашей сфере снять большинство нынешних обязанностей с рекрутеров?” только 11% опрошенных ответили, что этого никогда не произойдет. Этот показатель отличается от данных 2017-го: тогда в потенциал ИИ мало верили 22% респондентов.

Уже сейчас машины выполняют множество задач: они ранжируют резюме и отклики кандидатов, информируют участников рынка труда о компании и широко используют облачные технологии.

Оценка качества резюме, управление брендом через мобильные приложения и социальные сети, автоматизация коммуникации для организационных запросов — эти задачи на сегодняшний день тоже успешно выполняются искусственным интеллектом. Тем не менее, пока не так много компаний внедряют технологии в HR-отделах. Среди опрошенных только 11% уже используют их; 49% — еще нет, но планируют; 40% — нет и не собираются.

У искусственного интеллекта есть как преимущества, так и недостатки. Например, 81% опрошенных уверены: положительное качество ИИ — освобождение рекрутеров от “рутинных” операций (поиск кандидатов, отбор резюме, приглашения на собеседование и т.д.).

В частности, более 70% опрошенных довольны тем, что технологии помогают оптимизировать и автоматизировать процесс поиска кандидатов, 72% — что ИИ позволяет анализировать большое количество данных за короткое время.

Если говорить о рисках AI для HR, 67% опрошенных опасаются, что решения будут приниматься без учета человеческого фактора и эмоционального интеллекта.

49% респондентов среди недостатков искусственного интеллекта отмечают следующее: когда механизм делает выводы, часто сложно понять, на основе чего они сделаны и найти ошибку.

Кроме того, искусственный интеллект может лишить работы начинающих рекрутеров, которые как раз занимаются “рутинными” процессами: ищут кандидатов, просматривают их резюме и звонят им.

Таким образом, конкуренция среди HR-специалистов возрастет.

Мария Игнатова, руководитель отдела исследований HeadHunter:

«Искусственный интеллект полезен тем, что избавляет от рутины. Роль рекрутера меняется, он становится более стратегически важным для компании. Сами рекрутеры понимают это и считают, что технологии помогут им справиться со многими задачами.

Основной страх — искусственный интеллект будет принимать решение без участия человека. Также многие беспокоятся, что будет сложнее “войти” в профессию, так как не нужны будут обычные рекрутеры, которые разбирают резюме и ассистируют.

Самая популярная задача, которую решает AI, — это просмотр резюме, информирование соискателей. Искусственный интеллект успешно справляется с ней. И это только начальный этап, технологии еще будут развиваться».


О Группе компаний HeadHunter

Группа компаний HeadHunter — ведущая компания интернет-рекрутмента, развивающая бизнес в России, Белоруссии, Казахстане, Азербайджане, Грузии, Узбекистане и Кыргызстане. Основана в 2000 году. Крупнейший актив компании — сайт для успешной карьеры hh.

Совет

ru, обладающий базой в 520 тыс. актуальных вакансий и 34 млн резюме. По данным SimilarWeb, HeadHunter находится на третьем месте в мире по популярности среди порталов, созданных для поиска работы и сотрудников.

Источник: http://hr-elearning.ru/issledovanie-headhunter-iskusstvennyy-intellect-izmenit-rol-hr/

Будущее поиска работы — в искусственном интеллекте

Люди привыкли к повсеместному использованию фильтров для кастомизированной выдачи: в поисковых системах,  каталогах магазинов, поликлиниках. Такая тенденция незаметно перешла и в HR — по нашим оценкам, у 80% соискателей вызывает раздражение нерелевантная информация, полученная в результате поиска работы.

С подобной проблемой регулярно сталкиваются различные работные сервисы, например, при поиске вакансии менеджера по проектам человек получает в выдаче пять страниц с вакансиями менеджеров по продажам вперемешку с малочисленными объявлениями о работе для менеджеров по проектам.

В данном случае алгоритм не до конца понимает, какого рода менеджер нужен. Компаниям, которые хотят занимать нишу в онлайн-рекрутменте, необходимо работать с персонализацией и выдавать объявления о работе строго по запросу. И именно AI (искусственный интеллект) – лучший помощник в решении этой задачи.

Первое, что должен уметь AI – понимать смысл резюме для того, чтобы не допускать ошибок в автоматизированном поиске, который сегодня интересен большинству компаний. Кроме того, важная цель AI – обеспечить как можно более высокую скорость подбора персонала.

В первую очередь, это касается работодателей, которым необходимо быстро рекомендовать подходящих кандидатов.

Так, например, в базе HeadHunter содержатся 35 млн анкет соискателей, и найти в ней нужного специалиста вручную было бы тяжело. Технологии искусственного интеллекта позволяют значительно оптимизировать этот процесс.

Обратите внимание

Так, в «умном поиске» HeadHunter уже заложены данные о том, кого искал HR-менеджер, какие резюме просматривал, каких кандидатов он и его коллеги приглашали на очное интервью.

По нашим наблюдениям, за прошедший год примерно треть объема новых откликов обеспечила как раз система с AI.

Из чего состоит искусственный интеллект

В 99% случаев под AI подразумевается конкретная область знаний, инженерии и науки – машинное обучение (изучение методов построения самообучаемых алгоритмов). Однако, это всего лишь часть огромной сферы знаний.

Чтобы получить работающее машинное обучение, необходимо соединить данные из области математики, статистики, программирования, исследовательской деятельности, хакинга (в хорошем смысле этого слова) – только тогда машина сможет на основе данных делать выводы, которые изначально в нее не закладывались.

Читайте также:  Smart singapore. тотальная слежка или городской big date на благо жителей.

В онлайн-рекрутменте используются алгоритмы на решающих «деревьях». «Деревом» называют систему данных, которая представляет собой древовидную структуру в виде набора связанных «узлов». В «узлах» может находиться информация об опыте кандидата, о его навыках, зарплатных ожиданиях и т.д.

Рекрутеры составляют такой список на каждую вакансию и по нему отсеивают кандидатов, которые не подходят. Однако полностью исключить человеческий фактор и некоторую предвзятость все равно невозможно.

Для того чтобы формализовать алгоритм, создается блок-схема, так называемое «дерево решений», которое быстро и автоматически проверяет кандидата на соответствие максимальному количеству требований.

Завершив анализ, система начисляет каждому кандидату определенное количество баллов, которое показывает, насколько интересно пригласить того или иного человека на собеседование. За время, которое HR-менеджер потратит на построение одного «дерева», машина сделает десятки тысяч таких «деревьев».

Чтобы система работала точнее, необходимо в одном случае задействовать 10 серверов, а в другом 100! В результате работы с алгоритмами очки, полученные при анализе на «деревьях решений», суммируются. Робот «прогоняет» выбранных кандидатов по этим «деревьям решений», в разных блок-схемах могут быть разные результаты.

Если на одном «дереве» кандидат собирает 100 баллов, то на другом он может получить не больше 90. Затем все оценки суммируются, и общий балл делится на количество «деревьев», по которым оценивался кандидат. Получается показатель, который дает понять, насколько процентов мы хотим позвать того или иного человека на собеседование. Этот процесс называется скоррингом кандидатов.

Важные составляющие для использования технологий искусственного интеллекта

  • Данные. Везде, где требуется принятие решения на основе каких-либо данных, реально запустить систему машинного обучения, которая будет работать лучше, чем человек. В Интернет-рекрутинге много возможностей для реализации этих технологий. К примеру, такую простую задачу, как модерация резюме, можно доверить машине.  На данный момент у нас в HeadHunter ⅔ резюме модерируются без участия человека.
  • Те, кто умеет работать с данными. Если в компании работают люди, которые занимаются аналитикой, проекты по AI делать вполне реально in-house. Для проектов, которые требуют специальных производственных процессов с плотной нагрузкой, Big Data, инженерии, разработки модуля по CRM-системе, лучше обратиться к сторонним провайдерам. Однако, не стоит торопиться отдавать разработку на аутсорс.  Прогноз продаж и оттока может сделать аналитик, пройдя несколько курсов, например, на Coursera.

Перспективы и будущее подобных технологий

Машинное обучение — одна из самых перспективных областей на сегодняшний день, которая рентабельна и прозрачна с точки зрения бизнеса — ее эффективность посчитать легко и просто.

Для тех, кто боится внедрять AI, в частности, машинное обучение, в свои производства, есть возможность посчитать, насколько механизм точно работает на тестовых данных и его экономическое value. В отличие от чистого «хайпа», типа блокчейна, машинное обучение — абсолютно прикладная вещь.

Уже в самом ближайшем будущем поиск работы будет представлять собой исключительно взаимодействие с системой машинного обучения, которая будет подбирать подходящую пару кандидат-работодатель.

Важно

Это будет происходить максимально быстро, а соискатели станут более мобильными. Со своей стороны чат-бот будет говорить работодателю о знаниях кандидата, его навыках и опыте.

Кроме того, в будущем робот сможет предложить человеку новую работу, как только тот уйдет из предыдущей компании.

Система вскоре будет о нас все знать. Например, у банков уже есть вся информация о человеке, который берет кредит. В банках работают точно такие же «деревья решений», просто в «узлах» могут находиться такие данные, как количество друзей в социальных сетях, наличие аккаунта в том или ином мессенджере, интересы.

Роль кредитного аналитика изменяется, и теперь он в большей степени занимается анализом общедоступной информации о клиентах. Эта же тенденция коснется и рекрутеров.

Они уже не будут тратить время на глобальный поиск, им будет достаточно сформировать подходящий работодателю профиль, и далее работать с линейным руководителем, который заинтересован в поиске нового сотрудника. Остальное будет делать машина.

Если вы нашли опечатку — выделите ее и нажмите Ctrl + Enter! Для связи с нами вы можете использовать info@apptractor.ru.Advertisement

Источник: https://apptractor.ru/develop/budushhee-poiska-rabotyi-v-iskusstvennom-intellekte.html

Дефицит искусственного интеллекта

Появление в 1950–1960-е гг. компьютеров привело к созданию факультетов вычислительной математики и кибернетики в советских вузах

И. Кропивницкий / РИА Новости

Четвертая промышленная революция и ее влияние на наше будущее сейчас активно обсуждаются лидерами государств и бизнеса на различных площадках, в прошлом году эта тема стала центральной для Давосского форума.

Придавая всепроникающий характер цифровизации, возникшей (с появлением компьютеров) в рамках третьей промышленной революции, четвертая революция, по мнению экспертов, прежде всего стирает грани между физической, биологической и цифровой реальностью для решения принципиально новых задач.

Важнейшим отличием нынешней революции в технологиях является стремительное проникновение систем искусственного интеллекта во все сферы человеческой деятельности.

Совет

Здесь и сейчас происходит качественный переход от вычислительной эры к эре когнитивной (в терминах футурологов, Second Machine Age), когда компьютеры нового типа быстро учатся работать со структурированными, неструктурированными и нечетко структурированными данными, начинают замещать труд людей при решении большого количества когнитивных задач. Уже почти обыденными примерами являются победы компьютеров над людьми во всевозможных интеллектуальных турнирах и самоуправляемые автомобили, технологии распознавания образов и высококачественного машинного перевода.

Зачастую дискуссии о вызовах быстро набирающей темп четвертой промышленной революции фокусируются на присущих ей подрывных технологиях больших данных, блокчейна и машинного обучения, способных радикально повысить производительность труда и перестроить любую отрасль.

Мы хотим привлечь внимание к другой вызванной этой революцией новой реальности – ускорению изменения карт профессий и наборов навыков для конкурентных работников, что создает не только новые вызовы, но и возможности для университетского образования в контексте повышения конкурентоспособности нашей страны.

Изменения на рынке труда предстоят колоссальные. Так, самой востребованной профессией в банковском деле через пять лет могут стать специалисты по обработке данных (data scientists).

Согласно исследованию Кембриджского университета, 47% существующих в США профессий будут автоматизированы в течение ближайших двух десятилетий.

Эти изменения коснутся не только рабочих специальностей (путем наделения роботов возрастающими возможностями искусственного интеллекта), но и многих офисных профессий с выходом на рынок когнитивных помощников и чат-ботов.

По мнению Глобального института McKinsey, более 30% работ в здравоохранении, образовании и социальной сфере, финансах и страховании, на госслужбе можно автоматизировать с помощью существующих сейчас технологий. IBM Watson уже помогает врачам-онкологам устанавливать правильный диагноз и выбирать эффективный метод лечения, а Сбербанк планирует использовать робота-юриста для написания исковых заявлений.

Очевидно, что эти процессы вызовут существенные изменения в системе высшего образования (не говоря о реальной необходимости теперь учиться всю жизнь) аналогично тому, как появление в 1950–1960-е гг.

Обратите внимание

компьютеров привело к созданию специальности computer science и открытию одноименных департаментов практически во всех ведущих университетах мира, а в СССР – факультетов вычислительной математики и кибернетики (прикладной математики). В наши дни стремительный рост индустрии когнитивных приложений также не остался не замеченным ведущими мировыми университетами.

Последние семь лет в их структуре стали формироваться новые институты и департаменты, например «машинного обучения» (Карнеги – Меллон) или «науки о данных и статистики» (MIT), и сегодня здесь повсеместно внедрены бакалаврские специализации, магистерские и аспирантские программы и отдельные курсы в области науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения, равно как и новые курсы повышения квалификации, включая онлайновые (отметим популярный у разработчиков всего мира стэнфордский курс Andrew NG и новый курс Data Science в MIT). Важно отметить междисциплинарный характер этих новых институтов и преподавание этих новых курсов в широком спектре факультетов за пределами физико-математических, включая экономический, психологический, медицинский, философский, а также в бизнес-школах (сегодня «цифровые навыки» относятся к ключевым для профессиональных менеджеров).

Подобные изменения происходят и в ряде традиционно ведущих или вновь созданных российских университетов (МГУ, МФТИ, СПбГУ, ВШЭ, ИТМО, ТГУ, «Сколтех», «Иннополис»), где в том числе благодаря сотрудничеству с IT-индустрией (отметим совместные проекты ВШЭ и «Яндекса», МФТИ и «Сбертеха») когнитивные технологии стали частью магистерских программ по большим данным (машинному обучению) либо легли в основу новых курсов. Однако число и масштабы этих программ и курсов не соответствуют потребностям развития в стране экономики эпохи четвертой промышленной революции. Еще больше тревожит общее состояние программ по этой тематике в российском высшем образовании: анализ сайтов ведущих университетов – федеральных, научно-исследовательских и региональных опорных – показывает, что у большинства из них такие программы пока отсутствуют. Ведущие бизнес-школы страны к преподаванию таких курсов почти не приступали.

Нередко даже имеющиеся в российских вузах подобные новые и во многом полезные программы недостаточно проработаны с точки зрения спектра приложений и необходимого теоретического материала.

При этом заведомо обречены попытки ребрендинга выпускников факультета прикладной математики и информатики или факультета компьютерных наук в специалиста по разработке и дизайну когнитивных приложений и сервисов, равно как и ребрендинг классического специалиста по бизнес-информатике в специалиста по обработке данных. К сожалению, инертность большинства наших вузов привела к тому, что экспертиза в машинном обучении сегодня в IT-индустрии в целом гораздо выше, чем даже в ведущих университетах (аналогична ситуация в банковской индустрии с аналитически сложной и одновременно требующей прикладных умений сферой управления рисками).

Именно в IT-индустрии сейчас на основе участия в реальных проектах при самостоятельном изучении дисциплин, широко предлагаемых в формате онлайн лучшими университетами мира, появляются специалисты, сочетающие знание современной теории машинного обучения и ее приложений к лингвистике и компьютерному зрению, аналитике и принятию финансовых решений, созданию различных роботов-гайдов в социальных сетях и когнитивных помощников по работе с клиентами. Радует то, что наши ведущие компании уже неплохо интегрированы в глобальный рынок когнитивных приложений и в ряде случаев находятся на его переднем крае – выделим среди многих ABBYY, «Яндекс» и Group.

Создание в ведущих российских университетах новых институтов, факультетов, программ для подготовки крайне востребованных специалистов в этой области является безотлагательной необходимостью.

По распространенному среди работодателей убеждению, большинство реализуемых сегодня в наших вузах программ по прикладной математике, информатике, информационным технологиям не вполне соответствуют созданным IT-индустрией 10 лет назад профессиональным стандартам, не говоря уже о сегодняшних требованиях.

Читайте также:  Крымский ит-кластер

Еще одна новая тенденция, пока не вполне воспринятая нашими вузами, состоит в том, что классические навыки программиста начинают восприниматься бизнесом как достаточно рутинные, а это отражается на трудоустройстве и положении в компании.

Вместе с тем если работодатель хотел бы набрать выпускников в новой для IT-области – интеграции облачных приложений (не говоря уже о разработчиках когнитивных систем), то ему практически некуда обратиться. Нам могут возразить, что задача университетов – давать фундаментальное образование, а компании должны доучивать молодых специалистов. Отчасти это так .

Важно

Но причиной тяги к фундаментальному образованию не может быть тот факт, что другого востребованного сейчас образования университет, как правило, дать не может.

Очевидно, что традиции фундаментального математического образования и устойчивые успехи в программировании наших студентов (последние пять лет подряд они становились чемпионами мира) позволяют рассчитывать на солидные результаты в образовании и исследованиях в области машинного обучения, что было бы важным вкладом в развитие в России экономики эпохи четвертой промышленной революции. Ведь современная область знаний и приложений машинного обучения опирается на классическую математику, хорошие навыки программирования и понимание задач индустрии.

Тесное сотрудничество вузов с индустрией в создании и развитии новых направлений подготовки (разработчик или дизайнер когнитивных систем, специалист по обработке данных, другие специалисты в области когнитивных вычислений) могло бы существенно укрепить инновационный потенциал страны.

Кроме того, чтобы не отстать от времени, наши университеты должны динамично и проактивно обновляться, не дожидаясь указаний свыше предпринимать системные усилия по созданию новых программ и факультетов для соответствия быстро меняющемуся рынку труда.

Эти решения будут непростыми, ведь при создании нового всегда приходится отказываться от чего-то вчера еще ценного (в терминах уходящего в прошлое спектра профессий) и брать на себя ответственность за структурные изменения в университетах.

Однако только так лидеры нашего высшего образования смогут обеспечить его релевантность в технологически новом мире.

Авторы – координатор университетских программ IBM в странах Центральной и Восточной Европы; ректор АНО ДПО «Корпоративный университет Сбербанка»

Источник: https://www.vedomosti.ru/opinion/articles/2017/03/21/681987-defitsit-iskusstvennogo-intellekta

Искусственный интеллект в России. Достижения и основные направления развития

Исследованиями в области искусственного интеллекта занимаются специалисты из разных стран. Осознавая огромные перспективы высокоинтеллектуальных систем, российские разработчики также уделяют этому направлению особое внимание. В данном обзоре мы собрали информацию о российских компаниях, занимающихся исследованиями в области искусственного интеллекта.

Компания Яндекс

Компания Яндекс уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах.

В настоящий момент работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц.

Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями – запросы переформулируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык и т.д.

В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять – это одинаковый смысл содержимого.

Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводится изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

Совсем недавно компания Яндекс выпустила обновленную версию своего браузера, в котором технологии искусственного интеллекта позволяют персонализировать поиск в соответствии с интересами пользователя. Новый сервис получил название Дзэн.

Совет

Дзэн не только учитывает то, чем традиционно интересуются пользователи, но и анализирует их текущие предпочтения.

Например, если человека заинтересуется анатомией, то материалов, связанных с этой темой, в его новостной ленте станет значительно больше. При этом, Дзен не ограничивается лишь любимыми сайтами и предпочтениями пользователя.

Пользователю могут предлагаться материалы из совершенно незнакомых источников, если Дзен посчитает, что они могут его заинтересовать.

Достаточно интересным является применение технологий искусственного интеллекта в сервисе Яндекс.Аудитории. Данный сервис позволяет компаниям найти в Интернете целевых клиентов с целью более эффективного таргетирования рекламных объявлений.

Достаточно загрузить в сервис список клиентов с телефонами и/или e-mail адресами, и система, сканируя социальные сети с помощью искусственного интеллекта, находит этих людей в сети Интернет. Далее можно разбить клиентов по целевым группам и персонализировать для них через Яндекс.Директ рекламные объявления.

Например, можно ненавязчиво предлагать целевой аудитории новый товар, или в конце концов склонить пользователей к покупке товара, которым они уже интересовались ранее.

Abbyy

Компания ABBYY является признанные мировым лидеров в области интеллектуальной обработки данных и лингвистики.

Компания разработала решения, позволяющие с помощью технологий искусственного интеллекта распознавать текстовые данные, работать с печатными документами и файлами в формате PDF, самостоятельно осуществлять ввод данных в информационные системы компаний, производить корпоративный семантический поиск, а также находить переводы незнакомых слов и фраз.

Одним из главных достижений ABBYY является система Compreno, позволяющая анализировать и понимать текст на естественном языке. Над созданием данной системы специалисты компании работали около 10 лет. Стоимость проекта составила более $80 млн. Принцип работы Compreno представлены на следующем рисунке.

Этапы работы ABBYY Compreno. Источник: ABBYY

1 Этап. Лексико-морфологический анализ. На первом этапе анализируемый текст делится на абзацы, предложения и слова. Для каждого слова определяется часть речи и морфологические характеристики (род, число, падеж и т.д.

2 Этап. Синтаксический анализ. В тексте выделяются предложения. Для каждого предложения определяется структура и принцип организации связи слов.

3 Этап. Семантический анализ. Определяется значение каждого слова и строится семантическая структура предложения, исходя из установленных на прошлом этапе связей.

4 Этап. Прагматический уровень анализа. На этом этапе накладывается прагматический слой анализа текста, применяются онтологии (терминология для конкретной предметной области анализа) и правила извлечения нужных объектов.

Обратите внимание

В результате, на выходе системы получается универсальный и структурированный набор данных, что позволяет ABBYY Compreno решать задачи по анализу и извлечению важной информации, «умному» поиску и классификации данных.

Технологии компании ABBYY используются по всему миру.

Все решения лицензируются крупнейшими международными ИТ-компаниями, такими как EPSON, Fujitsu, Samsung, Panasonic, Sharp, Acer, KnowledgeLake, Microsoft и другие.

Заказчиками ABBYY являются российские и международные компании из банковской, энергетической, нефтегазовой, телекоммуникационной и других отраслей, а также из государственного сектора. 

Findo

В начале 2016 года Давид Ян, основатель компании ABBYY, объявил о запуске в США нового проекта – Findo. Findo является интеллектуальным помощником, которые предназначен для поиска информации в интернете, в облаке и локальных файлах. Уникальной способностью помощника является распознавание естественной речи (правда, пока только на английском языке).

Для поиска могут использоваться достаточно «сложные» запросы. Например, Findo способен работать с запросами, вида: «найди документы, которые я редктировал в прошлую среду», «покажи письмо, которое мне вчера прислали из Москвы» и т.д.

Пример запросов, обрабатываемых Findo. Источник: finsmes.com

Для более точного «понимания» естественного языка используются наработки технологии ABBYY Compreno. Сама компания ABBYY вложила в стартап около $3 млн.

Головной офис Findo находится в Менло-парк, Калифорния. Пока сервис предоставляется бесплатно. В будущем компания планирует зарабатывать по модели freemium: предоставление базового функционала бесплатно и около $5 в месяц за расширенную версию.

VisionLabs

Компания VisionLabs была основана в 2012 году и является резидентом IT-кластера «Сколково». Компания специализируется на решениях, позволяющих распознавать лица клиентов в самых быстрорастущих сегментах рынка: банковский сектор и ритейл. Массачусетский университет включил VisionLabs в тройку лучших мировых систем в области распознавания лиц для коммерческих целей.

Высокоточные алгоритмы распознавания образов были получены в результате использования нейронных сверточных сетей, обученных с помощью методов глубокого обучения и многомиллионных массивов данных, что, по словам представителей компании, является существенным преимуществом выпускаемого продукта. Малый размер ключа извлекаемого из фотоизображения позволяет проводить сравнения 500 миллионов ключей менее чем за 1 секунду.

Платформа распознавания лиц VisionLabs LUNA — флагманский продукт компании. LUNA позволяет в режиме реального времени анализировать колоссальные объемы фото- и видеоданных с целью определения в них лиц людей и сравнения их с многомиллионными базами данных.

На базе данной технологии также создан облачный сервис FACE_IS, который может связывать клиентов с предшествующей историей их покупок и помогать выстраивать взаимодействие с брендом.

Решения компании являются plug’&’play, по умолчанию имеют интеграцию с большинством баз данных, CRM и BI-систем, и не требуют от пользователей замены оборудования, так как интегрируются в их существующую IT- инфраструктуру.

В 2014 году компания VisionLabs заключила эксклюзивный контракт с Бюро кредитных историй «Эквифакс» в России по запуску системы распознавания лиц на межбанковском уровне.

Читайте также:  Wigl научит детей программированию при помощи музыки

Система используется в рамках сервиса противодействия кредитному мошенничеству. К данному сервису на базе решения VisionLabs подключено уже более 20 крупнейших банков в России.

Важно

Крупнейшим реализованным проектом в РФ является проект c «Почта Банк», в СНГ — с Kaspi Bank.

При этом, по словам Алексея Нехаева, у российского рынка есть ряд преимуществ, и их VisionLabs также старается активно использовать для продвижения своих продуктов.

Низкий курс локальной валюты, высокое качество математической школы — ключевые факторы в пользу создания Российского R&D центра.

Источник: http://iot.ru/gorodskaya-sreda/iskusstvennyy-intellekt-v-rossii-dostizheniya-i-osnovnye-napravleniya-razvitiya

Самые перспективные профессии в области искусственного интеллекта

Искусственный интеллект ­– это не только роботы-андроиды из фантастических фильмов.

Сегодня искусственным интеллектом разного уровня развития может обладать даже утюг и мультиварка, не говоря уж о смартфонах. Применение искусственного интеллекта (ИИ) становится всё более широким.

А это значит, что специалисты, способные его внедрять, настраивать его и улучшать, будут очень востребованы.

Кадр из фильма «Я, робот»

По данным статистики, около 10 тысяч человек сегодня работают в области ИИ, а к 2020 году 85% работы в службах поддержки к будет выполнять ИИ, а 20% всех материалов для деловых издательств будут создавать роботы.

Интернет-портал «ПроеКТОриЯ» составил список профессий, связанных с искусственным интеллектом, которые будут перспективны в самом ближайшем будущем.

Топ-5 перспективных профессий в области искусственного интеллекта:

  • Копирайтер, специалист-практик по созданию чат-ботов

Помогает боту создавать грамотный текст, обучает машину анализу содержания и эмоциональной окраски текстов. исправляет машинные переводы для дальнейшего обучения бота,  принимает участие в создании программ, генерирующих тексты на заданную тему.

  • Юрист (адвокат) по вопросам интеллектуальной собственности, созданной с применением ИИ

Такой юрист должен выявлять и расследовать случаи нарушения прав интеллектуальной собственности (ИС), также предупреждать и пресекать такие случаи.

Он даёт консультации по вопросам ИС и экспертную оценку продуктов, созданных с помощью ИИ.

Кроме того, как юрист в любой организации, он обеспечивает юридическое сопровождение деятельности компании, оформляет документы, разрабатывает варианты решения юридических проблем.

  • Онтоинженер («онто-» — от греч. «существование»)

Этот специалист проектирует и создаёт экспертные системы – вычислительные системы, способные принимать решения, схожие с решениями экспертов в определённой области. Онтоинженер, выступая посредником между экспертом и программистом, структурирует знания, полученные от эксперта, и программирует операции, которые будут использоваться в продуктах с экспертными системами.

  • Разработчик компьютерных игр

Создаёт модели будущих игр (прототипы) и пишет для них код (на языке C#). Может создавать игры как в 2D, так и в 3D-графике, и разрабатывать игры для мобильных устройств. В его обязанности также входит создание сценария, персонажей и интерфейсов игры и др.

Этот специалист занимается разработкой и программированием роботов для разных сфер деятельности. В его компетенции также входит проектирование систем управления роботами с помощью различных интерфейсов, в том числе нейроинтерфейсов (связь между мозгом и компьютером).

В список перспективных профессий из области искусственного интеллекта также попали: специалист по таргетированному PR, нейромаркетолог, нейроэкономист, когнитивный копирайтер, проектирвщик в области VR(виртуальная реальность), бэкенд-разработчик. Современные IT-компании уже сейчас готовы принять на работу этих специалистов, а вузы активно разрабатывают программы для их подготовки.

Источник: https://moeobrazovanie.ru/samye_perspektivnye_professii_v_oblasti_iskusstvennogo_intellekta.html

Как искусственный интеллект повлияет на сферу HR в ближайшие 30 лет

Служба исследований HeadHunter провела опрос и выяснила, как искусственный интеллект изменит рынок вакансий и работу в сфере HR.

30% респондентов считают, что к 2050 году половина профессий будет роботизирована, при этом 67% всех опрошенных надеются, что благодаря новым технологиям больше внимания будет уделяться творчеству и социальной деятельности.

33% опрошенных считают, что искусственный интеллект изменит роль HR в компаниях. Например, 63% респондентов сказали, что роботы будут заниматься поиском кандидатов, 47% – привлекать соискателей и столько же – обучать текущих сотрудников. Однако при этом только 21% считает, что роботы смогут мотивировать работников без участия человека.

Среди положительных качеств ИИ большинство респондентов назвали освобождение рекрутеров от «рутинных операций» (81%), оптимизацию и автоматизацию процесса поиска кандидатов (70%) и анализ большого количества данных за короткий промежуток времени (72%).

При этом опрошенные боятся следующих рисков:

  • отсутствие человеческого фактора и эмоционального интеллекта в принятии решений (67%);
  • сложности в понимании, на основании каких данных алгоритм принял решение и исправлении ошибок (49%);
  • рост конкуренции вследствие того, что ИИ возьмет на себя все рутинные задачи, которые обычно выполняют начинающие HR-менеджеры.

Результаты исследования прокомментировала руководитель отдела исследований HeadHunter Мария Игнатова:

Искусственный интеллект полезен тем, что избавляет от рутины. Роль рекрутера меняется, он становится более стратегически важным для компании. Сами рекрутеры понимают это и считают, что технологии помогут им справиться со многими задачами.

Основной страх — искусственный интеллект будет принимать решение без участия человека.

Также многие беспокоятся, что будет сложнее «войти» в профессию, так как не нужны будут обычные рекрутеры, которые разбирают резюме и ассистируют. Самая популярная задача, которую решает AI, — это просмотр резюме, информирование соискателей. Искусственный интеллект успешно справляется с ней.

И это только начальный этап, технологии еще будут развиваться. 

Совет

В опросе участвовали представители российских компаний, 41% из которых расположены в Москве, 14% – в Санкт-Петербурге и 45% – в других регионах.

Большинство респондентов (20%) – представители средних компаний численностью от 100 до 250 человек. 30% из них – HR-менеджеры, 19% – HR-директора, 13% – менеджеры по подбору персонала.

Также в опросе приняли участие генеральные директора (9%) и руководители отделов (2%).

Источник: пресс-релиз HeadHunter 

Источник: https://www.likeni.ru/events/kak-iskusstvennyy-intellekt-povliyaet-na-sferu-hr-v-blizhayshie-30-let/

7 тенденций в сфере развития искусственного интеллекта в 2016 году

Мы видели поразительные шаги в области искусственного интеллекта в 2015 году. Роботы делают черновую работу на фабриках. Беспилотные автомобили стали реальностью. Барби с поддержкой WiFi распознает голос, чтобы общаться с детьми. Компании используют искусственный интеллект, чтобы улучшить продажи. Виден значительный прогресс в области машинного обучения.

Портал TechRepublic опубликовал материал с прогнозами насчет развития искусственного интеллекта в 2016 году.
 

Глубокое обучение

Ожидается улучшение производительности нейронных сетей (глубокое обучение), которое будет работать в паре со значительными вычислительными ресурсами суперкомпьютеров. Углубленное обучение — одно из главных направлений в сфере ИИ на 2016 год.
 

Искусственный интеллект, замещающий работников

Ожидается некоторая промышленная революция, так как обученная машина вполне может заменить офисных «белых воротничков», которые обрабатывают и анализируют информацию. Машина может сделать это быстрее и точнее, сэкономит ресурсы и бюджет компании.
 

Интернет вещей (IoT)

Все больше и больше устройств подключаются к сети Интернет.

Все больше становится умных домов, автомобилей, холодильников… IoT ведет к тому, что скоро ни один объект не будет просто сам по себе — все будет подключено по сети к чему-то еще.

Есть повод забеспокоиться о том, как полученные данные потенциально могут быть использованы, поэтому параллельно будет проделываться огромная работа в сфере защиты и шифровки информации.
 

Прорывы в эмоциональном понимании

ИИ, который может обнаружить и распознать человеческие эмоции, пожалуй, одно из наиболее важных новых направлений исследований. Способность наших компьютеров понимать речь приведет к полному взаимопониманию между человеком и компьютером. С помощью точных камер, распознавания голоса и лиц, компьютеры в состоянии обнаружить наши эмоции.

Исследователи изучают, как эти новые знания могут быть использованы в образовании, для лечения депрессии, в медицинской диагностике, а также для улучшения качества обслуживания клиентов и покупателей в Интернете.

Искусственный интеллект в торговле и обслуживании клиентов

В сфере обслуживания клиентов и торговле предприятия начинают использовать искусственный интеллект, чтобы выяснить, что делает клиентов счастливыми или несчастными. The North Face и другие компании применяют ИИ, чтобы помочь клиентам принять идеальное решение. Компьютер показывает результаты выбора, которые максимально удовлетворят потребности в данный момент.
 

Вопросы этики

В какую сферу не внедрялись бы роботы, этические соображения должны быть на первом месте. Например, каким образом беспилотный автомобиль должен решить, что делать, когда животное переходит дорогу? Когда вы пишете код, есть вопрос: сколько стоит жизнь животного против человеческой жизни? Мало кто захочет быть человеком, который будет писать этот код.

Многие люди имеют совершенно разные личные мысли относительно того, что ценно. И, проблемы могут стать еще более сложными. Что, если этот автомобиль собирается наехать на пешехода, который переходит дорогу в неположенном месте? Насколько это влияет на решение автомобиля?

Это не те проблемы, которые должны решать компьютерные ученые и инженеры. Кто-то должен придумать ответ. И вопросы эти не должны оставаться открытыми долгое время, если учесть, как быстро машины занимают значимое место в нашем мире.
 

Проблема с представительством

Системы ИИ будущего не могут строиться в границах одной демографической группы. Эти системы должны быть построены с представлением об особенностях населения каждой страны.

Одним словом, в 2016 году машины будут больше обучаться и «очеловечиваться»: учиться распознавать эмоции, изучать особенности разных национальностей и познавать основы этики и морали.
 

Искусственный интеллект и фриланс

Я уже не раз поднимала эту тему в своих статьях. Не потому, что увлекаюсь фильмами типа «Терминатора» и верю в мрачные предсказания о том, что рано или поздно машины всех нас уничтожат.

Технология искусственного интеллекта пока не на том уровне, чтобы кардинально менять что-то в бизнесе, и работе в сфере интернета и технологий, но изменения уже идут, и в скорости их будет все больше.

Источник: https://freelance.today/trendy/7-tendenciy-v-sfere-razvitiya-iskusstvennogo-intellekta-v-2016-godu.html

Ссылка на основную публикацию