Рукопашный бой среди сюрпризов на Economist Innovation Summit, поскольку делегаты призывали не заменять человеческие навыки, а улучшать

Панель (слева направо):Никлоул Иган, Хит П. Терри, Майкл Уигнал и Том Стендэдж

Журные технологии неизбежно , искусственный интеллект (ИИ) доминировал на открытии дискуссий на сегодняшнем Economist Innovation Summit (#EconInnov) . И для таких - как я, - признает Джереми Коуэн - кто считал, что ИИ по-прежнему в основном представляет собой серию чат-ботов и пилотных проектов, был ранний тревожный сигнал.

На открытии семинара модератор Том Стэндэдж, The Economist Заместителю редактора, рассказала Николь Иган, исполнительный директор Darktrace , компания, которая позиционирует себя как участник «технологии Enterprise Immune System для кибербезопасности», и ее организация уже развернула ИИ в более чем 7000 компаний по всему миру.

(Николь даст интервью IoT Now в ближайшие несколько недель, чтобы более подробно обсудить рынок ИИ и эти развертывания. Ред.)

Было менее удивительно услышать, как она сказала, что банки уже используют ИИ в моделях обнаружения и прогнозирования мошенничества, но она настаивала на том, что большая часть их развертываний выполняется менее чем за час. Мы вернемся к этому утверждению, когда поговорим лично.

Том Стэндэдж, казалось, относился к чему-то скептически, спрашивая, как им обойти ситуацию с поиском хакеров, уже присутствующих в сети. В конце концов, для новой системы ИИ все, что есть в сети, уже по определению кажется нормой. Иган утверждал, что в первые два-три дня система может сказать, что это нормально, но, изучив несколько наборов данных, она может вскоре обнаружить отклонения.

Тяжелый, но не медленный

Помимо финансовых услуг, Standage спросил, какие отрасли наиболее далеко продвинулись в использовании ИИ. Ответ от Хита Терри, управляющего директора Goldman Sachs , был следующий сюрприз. «Мы видим невероятные вещи в тяжелой промышленности; энергетика, нефть, тяжелое машиностроение и производство.

Например, на газовой турбине может быть 400 датчиков, поэтому мы не говорим об инженере, который контролирует ее с помощью ноутбука и циферблатов. AI может видеть предупреждающие признаки возможного отказа за пять часов до пяти дней вперед. Если вы можете запланировать техническое обслуживание в периоды низкой нагрузки, это может иметь решающее значение для компаний с рентабельностью 2–3% в таких областях, как коммунальные услуги ».

Стендедж казался таким же удивленным, как и некоторые из зрителей, этому ответу. «Это компании, которые мы не связываем с быстрым внедрением нового программного обеспечения, - сказал он. Какие отрасли тогда отстают?

«Это не целые отрасли, - ответил Терри. «Это более конкретные компании. Возможно, розничная торговля (медленнее), - признал он, - но существует огромная нехватка талантов. Восьмизначный эксперт по ИИ не пойдет в розничную торговлю, если сможет пойти в Google . или другой технологической компании для гораздо большего ». Но самая большая проблема, которую видел Хит, - это иметь нужные нам данные; Он настаивал, что мы лучше храним нужные данные.

Microsoft Технического директора из Великобритании Майкла Уигнала спросили, где ИИ использует его компания. «ИИ вписывается в инструменты, позволяющие другим быть более продуктивными», - сказал он. «Мы сделали ставку на то, чтобы сделать себя и наших клиентов более продуктивными. Например, мы добавили в Skype перевод в реальном времени с китайского на английский.

Мы демократизируем ИИ, снижая барьеры для его использования ». Другими примерами являются то, что Microsoft предоставляет «сантехнику и возможности» для включения Dixons Carphone телефонный чат-бот, и мы включаем Rolls-Royce предлагать двигатели как услугу, а не как продукт. ИИ явно способствует инновациям в бизнес-моделях, но здесь есть риски.

Строить или покупать и другие риски

Standage прокомментировал, что Google или Facebook развернули машинное обучение (ML) в предлагаемых продуктах, от идеи до обслуживания всего за пять месяцев. Он вызывал крикливый смех, когда сравнивал это с тем, что большинству компаний потребовалось 10 лет, чтобы перейти на облачную электронную почту.

Виньялл сказал, что ожидает, что компании будут внедрять эти технологии (такие как AI, ML и Deep Learning) путем сочетания открытых разработок и скрытности. «Люди узнают об этом по мере использования», - предположил он.

«Вы увидите ИИ в тех областях, где вам придется создавать его самостоятельно, - утверждает Хит, - например, в финансовых услугах, но такие компании, как Microsoft и Google, будут поставлять сложные строительные блоки, чтобы клиентам не приходилось каждый раз изобретать велосипед. . »

Иган поднял еще одну проблему. «Я вижу, что эти проекты увеличивают поверхность атаки, плюс есть нехватка талантов с 2 миллионами открытых вакансий в этом секторе. Кибератака может зашифровать данные компании за то время, которое требуется менеджеру безопасности, чтобы получить чашку кофе, поэтому люди должны быть дополнены технологиями искусственного интеллекта ».

Людям нужно время, чтобы научиться доверять ИИ

На вопрос, плохо ли реагируют инженеры на установку программного обеспечения ИИ, она ответила:«Когда вы применяете ИИ для обнаружения угроз, людям это нравится. Затем мы можем принять решение о действиях, и машина сможет нейтрализовать угрозы. Мы встроили новые функции, чтобы дать людям контроль и принятие ».

Darktrace говорит клиентам использовать его повторно в режиме рекомендаций. Когда это срабатывает неоднократно, вы переводите его в режим подтверждения человека. «Затем вы переводите его в активный режим, где ИИ принимает решения и действия. Вы должны потратить время, чтобы люди научились этому доверять », - добавила она.

«Киберэксперты могут вступить в рукопашную схватку (с хакерами), когда мы приедем. Затем, 12 месяцев спустя, после развертывания технологии в пробном режиме, они проходят этап комплексной проверки. Они продвигаются вперед, защищая облако, наблюдая за своими успехами в киберзащите по сравнению со своими сверстниками ».

Давайте оставим последнее слово Майклу Виньялу из Microsoft. «ИИ - это инструмент повышения производительности. Некоторые организации используют его для улучшения обслуживания клиентов, некоторые - для снижения затрат. Но это принесет новые бизнес-модели, которых мы не предвидим. Луддиты (радикальная группа 19 ^-го Вековые британские текстильщики, уничтожившие ткацкие станки в знак протеста против потери работы. Ред.) были правы, но железные дороги и телеграфы открывали новые формы занятости ».

Автор - Джереми Коуэн, редакторский директор IoT Now, IoT Global Network и VanillaPlus.