Телеканал Газета Журнал Quote Авто Спорт Недвижимость Стиль C·News Исследования Продажа бизнеса Франшизы Конференции РБК+ Здоровье
Партнеры по разуму:
Текст: Мария Попова, Илья Власов
Партнер проекта
Photo: Getty Images Russia
Как искусственный интеллект помогает бизнесу
В ХХI веке сбывается давняя мечта человечества — создать умную машину, которая если не решит все проблемы, то станет верным помощником. К 2020 году элементы искусственного интеллекта (Artificial Intelligence, AI) будут присутствовать во всех новых программных продуктах и сервисах. AI станет приоритетом для инвестиций почти трети компаний в мире и основой для роста мирового ВВП.
Задачи, на которые человек раньше тратил часы, дни и даже месяцы, искусственный интеллект может выполнить за несколько секунд. Уже сегодня с помощью AI в десятки раз быстрее открывают банковские счета и проводят закупки, разрабатывают новые лекарства, инвестируют на фондовом рынке и могут с точностью до минут определить время задержки рейса. Искусственный интеллект называют «новым электричеством»: он меняет целые отрасли бизнеса, а в будущем, возможно, изменит и облик цивилизации.
Согласно формулировке профессионального медийного ресурса Techtarget.com, искусственный интеллект — способность технологий имитировать интеллектуальную деятельность, например обучаться на основе информации и заданных правил, делать логические выводы и корректировать свои решения. AI применяется для создания экспертных систем, обработки данных на естественном языке, распознавания речи и машинного зрения.

Photo: Getty Images Russia
Сегодня AI — ядро сервисов рекомендаций онлайн-магазинов, виртуальных ассистентов типа Alexa, Cortana и Siri. Искусственный интеллект сортирует контент по нашим предпочтениям и популярности, понимает и сам пишет тексты, фильтрует и блокирует спам, распознает речь, идентифицирует людей по селфи, сетчатке глаза и другими способами.
PwC's Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution, 2017-2018
PwC's Global Artificial Intelligence Study: Exploiting the AI Revolution, 2017-2018
Для связи с клиентами компании все чаще используют чат-боты — мы даже не сразу догадываемся, что на наши вопросы отвечает не человек.

Уже сейчас AI активно используют в телекоммуникациях, автомобильной промышленности и финансовом секторе — такую оценку приводит международная консалтинговая компания McKinsey. Постепенно эти технологии внедряют розничные сети, медийный бизнес, производители FMCG (англ. fast moving consumer goods — товары повседневного спроса).
Он существует — следовательно, мыслит
Как мечта о роботе-помощнике стала реальностью
1948
Американский кибернетик Грей Уолтер создал первых автономных роботов с незамысловатой конструкцией: три колеса, два моторчика, два реле, два конденсатора и один фотоэлемент. За медлительность Уолтер назвал их «черепахами». Они моделировали исследование окружающего пространства, поиск и достижение цели. Первые образцы назывались Элмер (ELMER: ELectro-MEchanical Robot) и Элси (ELSIE: Electro-mechanical robot, Light-Sensitive with Internal and External stability).

Photo: Getty Images Russia

1954
Джорджтаунский университет провел эксперимент по проверке возможностей машинного перевода с русского языка на английский. Проект возник на пересечении интересов американских ученых и разведчиков, которые хотели читать советские научные публикации (в 1950-е годы на русском издавалось больше 30% научной литературы в мире). Технология использовала шесть грамматических правил, а словарь включал всего 250 записей. Машина успешно перевела более 60 предложений. Презентация повлияла на решение многих стран инвестировать в вычислительную лингвистику и обработку естественного языка.

Photo: Getty Images Russia

1961
General Motors установила на одном из заводов первого в мире промышленного робота Unimate. Он захватывал раскаленные заготовки деталей автомобиля, опускал их в бассейн с охлаждающей жидкостью и устанавливал на конвейер для обрезки и полировки. Робот заменил три смены рабочих на тяжелом, грязном и опасном производстве. Некоторые из этих роботов трудятся на заводах GM до сих пор и отработали уже больше 100 тыс. часов.

Photo: GM


1999
Sony выпустила первого автономного домашнего робота — электронную собаку AIBO. Компьютер стал претендовать на роль любимца и лучшего друга человека. Собака-робот подражает таким эмоциям, как радость, грусть, страх, гнев, умеет играть с хозяином и выполнять его команды. Многие владельцы AIBO отмечали, что уже через несколько недель начинали воспринимать ее как живое существо.

Photo: Sony


2011
Суперкомпьютер IBM Watson обыграл двух чемпионов телевикторины Jeopardy!. Watson анализировал запросы на естественном языке и находил ответы в электронном хранилище текстов, цифр и фактов. Этот успех обусловил новый взрыв интереса к AI в мире. В течение следующих лет масштабные разработки появляются и в России: распознавание лиц (VisionLabs, N-tech.Lab), обработка естественного языка (ABBYY), речевые технологии (ЦРТ).

Photo: Wikipedia


2015
Компания Tesla выпустила серийный автомобиль с системой полуавтономного вождения. Четыре штата США — Невада, Флорида, Калифорния и Мичиган — разрешили использовать такие автомобили на дорогах.

Photo: РИА Новости


2017
Искусственный интеллект научился диагностировать туберкулез на рентгеновских снимках с точностью, близкой к 100%. Это поможет бороться с болезнью в районах, где работает мало медицинских специалистов. За год AI в разных проектах научился управлять дронами, сочинять музыку, придумывать новые лекарства, определять переломы на рентгеновских снимках и даже раскрыл запутанное дело о коррупции.

Photo: Getty Images Russia


Left
Right
1948
Американский кибернетик Грей Уолтер создал первых автономных роботов с незамысловатой конструкцией: три колеса, два моторчика, два реле, два конденсатора и один фотоэлемент. За медлительность Уолтер назвал их «черепахами». Они моделировали исследование окружающего пространства, поиск и достижение цели. Первые образцы назывались Элмер (ELMER: ELectro-MEchanical Robot) и Элси (ELSIE: Electro-mechanical robot, Light-Sensitive with Internal and External stability).

Photo: Getty Images Russia

1954
Джорджтаунский университет провел эксперимент по проверке возможностей машинного перевода с русского языка на английский. Проект возник на пересечении интересов американских ученых и разведчиков, которые хотели читать советские научные публикации (в 1950-е годы на русском издавалось больше 30% научной литературы в мире). Технология использовала шесть грамматических правил, а словарь включал всего 250 записей. Машина успешно перевела более 60 предложений. Презентация повлияла на решение многих стран инвестировать в вычислительную лингвистику и обработку естественного языка.

Photo: Getty Images Russia

1961
General Motors установила на одном из заводов первого в мире промышленного робота Unimate. Он захватывал раскаленные заготовки деталей автомобиля, опускал их в бассейн с охлаждающей жидкостью и устанавливал на конвейер для обрезки и полировки. Робот заменил три смены рабочих на тяжелом, грязном и опасном производстве. Некоторые из этих роботов трудятся на заводах GM до сих пор и отработали уже больше 100 тыс. часов.

Photo: GM


1999
Sony выпустила первого автономного домашнего робота — электронную собаку AIBO. Компьютер стал претендовать на роль любимца и лучшего друга человека. Собака-робот подражает таким эмоциям, как радость, грусть, страх, гнев, умеет играть с хозяином и выполнять его команды. Многие владельцы AIBO отмечали, что уже через несколько недель начинали воспринимать ее как живое существо.

Photo: Sony


2011
Суперкомпьютер IBM Watson обыграл двух чемпионов телевикторины Jeopardy!. Watson анализировал запросы на естественном языке и находил ответы в электронном хранилище текстов, цифр и фактов. Этот успех обусловил новый взрыв интереса к AI в мире. В течение следующих лет масштабные разработки появляются и в России: распознавание лиц (VisionLabs, N-tech.Lab), обработка естественного языка (ABBYY), речевые технологии (ЦРТ).

Photo: Wikipedia


2015
Компания Tesla выпустила серийный автомобиль с системой полуавтономного вождения. Четыре штата США — Невада, Флорида, Калифорния и Мичиган — разрешили использовать такие автомобили на дорогах.

Photo: РИА Новости


2017
Искусственный интеллект научился диагностировать туберкулез на рентгеновских снимках с точностью, близкой к 100%. Это поможет бороться с болезнью в районах, где работает мало медицинских специалистов. За год AI в разных проектах научился управлять дронами, сочинять музыку, придумывать новые лекарства, определять переломы на рентгеновских снимках и даже раскрыл запутанное дело о коррупции.

Photo: Getty Images Russia


Left
Right
По образу и подобию
Насколько компьютеры приблизились к человеку в понимании и решении проблем
Развить у машин мышление, сходное с человеческим, ученые пытались еще с середины XX века. Первые технологии справлялись с несложными действиями: играли в шахматы, решали математические примеры, учились отвечать на простые вопросы. Но уже к 1960-м годам разработчики начали создавать экспертные системы, чтобы решать прикладные задачи, например искать нефтяные месторождения или ставить медицинские диагнозы.
Первые «умные» машины умели обрабатывать цифры и реагировать на показатели датчиков. Затем технологии научились выявлять закономерности в изображениях, а со временем начали и распознавать текст. Следующим шагом программ стал анализ неструктурированных данных, например, текстов договоров или электронных писем. Это стало возможным благодаря технологиям обработки данных на естественном языке, расцвет которых пришелся на конец 2000-х годов. «Наиболее сложным для AI является распознавание речи и потокового видео: в этой области успех пришел к разработчикам только в 2010-е годы», — отмечает заместитель директора по исследованиям и разработкам ABBYY — мирового разработчика решений искусственного интеллекта для бизнеса Татьяна Даниэлян.

Photo: Getty Images Russia
Сейчас от AI ждут практических достижений в различных отраслях экономики. И для этого у искусственного интеллекта есть все возможности, считает старший партнер и управляющий директор BCG Владислав Бутенко: «Изменилось количество и качество данных, а также готовность бизнеса их использовать». Через восемь лет данных будет в десять раз больше, чем сегодня, прогнозируют в докладе «Эпоха данных — 2025» аналитики международной исследовательской компании IDC.
Массив данных, по сути, готовый «учебник» для AI: нейронные сети смогут использовать знания, накопленные за много лет, понимать их смысл и выявлять закономерности, ранее не очевидные специалистам.
Photo: Google.com
Бум технологий на основе искусственного интеллекта, который произошел в XXI веке, обусловлен двумя важными условиями, подчеркивает Татьяна Даниэлян. Первое, по ее словам, заключается в том, что появились вычислительные мощности, которые позволили обучать машину повторяющимся действиям, анализировать внешние источники и принимать решения намного быстрее человека. Второе — необходимость компаний получить доходы в условиях ограниченного количества специалистов и времени. Выполнить это требование без использования элементов AI сложно.
Решения в области искусственного интеллекта превращают поток разрозненных данных в информацию, необходимую для принятия стратегических решений и развития бизнеса, говорит генеральный директор ABBYY Россия Дмитрий Шушкин.
Одно из наиболее перспективных направлений AI — это системы на основе машинного обучения, в том числе глубокого. «Сфер применения этих технологий — множество. AI может предотвращать аварийные ситуации на предприятиях, защищать бизнес и клиентов от мошенничества, отвечать на запросы в клиентскую поддержку, читать и понимать миллионы страниц законов и постановлений, чтобы помогать компаниям приводить бизнес в соответствие с правовыми нормами», — подчеркивает Дмитрий Шушкин.

Компании и государственные организации активно инвестируют в разработки в сфере AI, поскольку такие технологии помогают автоматизировать наиболее трудоемкую и рутинную работу, считают в PwC. «Научная и техническая база в России позволяет ряду компаний сделать первые шаги в этом направлении, а некоторым — добиться существенных успехов», — отмечает руководитель центра компетенции по прикладному анализу данных PwC в России Олег Данильченко. По его словам, такие проекты ведут компании в сфере финансов, телекоммуникациях, нефтегазе, металлургии и агропромышленном комплексе.
Искусство интеллекта
Как машины помогают человеку и бизнесу сегодня
Мастер на все руки
На заводах General Electric трудятся роботы Rethink Robotics — Baxter и Sawyer. Первый пакует коробки, переносит их и загружает на конвейер, второй — собирает электронику и другие устройства. В «головы» роботов встроена камера с системой распознавания образов. Чтобы обучить робота, человеку достаточно взять «руки» машины в свои и направлять его движения.

Photo: Rethink Robotics

Бортовой советчик
Автомобильный концерн Volkswagen тестирует работу бортовых компьютеров с помощью «умных» алгоритмов. Технологии ABBYY автоматически проверяют правильность настроек в разных версиях ПО на десятках разных языков, выявляют ошибки и передают информацию инженерам-тестировщикам.

Photo: Getty Images Russia

Взгляд в будущее
Исследователи DeepMind (подразделение Google) на основе почти 1 млн обезличенных томографических снимков глаз создают алгоритмы, которые помогут на ранней стадии диагностировать два глазных заболевания — влажную возрастную макулодистрофию и диабетическую ретинопатию.

Photo: Wikipedia

Робот-брокер
Разработчик программных продуктов для инвестирования — компания Vanguard — создала полуавтономных инвестиционных консультантов для управления активами клиентов (Personal Advisor Services, PAS). В его портфеле активы на $65 млрд, что в четыре раза больше, чем у ближайшего конкурента Betterment. Клиенты, которые доверяют PAS, получают в среднем 6% годового дохода.

Photo: Getty Images Russia

Универсальный бухгалтер
Компания PepsiCo автоматизировала обработку данных для подготовки финансовой отчетности. Интеллектуальная платформа ABBYY распознает текст на нескольких языках, работает с валютами разных стран, сама заполняет сложные реквизиты и передает их в учетную систему SAP.

Photo: Getty Images Russia

Киберследопыт
Платежная система PayPal применяет AI, чтобы обнаруживать и предотвращать подозрительные транзакции. Машинное обучение, которое используется в сервисах PayPal уже на протяжении десяти лет, снижает материальные и репутационные риски.

Photo: URA.RU/TASS

Спасатель
В 2016 году Министерство обороны РФ объявило конкурс на создание роботов для эвакуации раненых. Пилотные исследования показали, что благодаря роботам появятся новые возможности диагностики, мониторинга состояния и лечения людей в труднодоступных местах. Разработки гражданского робота-спасателя ведет и МЧС. Робот FEDOR умеет повторять движения оператора, передавать видео- и аудиосигналы, поднимать грузы до 10 кг. В июле 2017 года он научился садиться на продольный и поперечный шпагат. Эти навыки помогут роботу преодолевать сложные препятствия и спасать людей в чрезвычайных ситуациях.

Photo: Александр Овчаров/РИА Новости

Left
Right
От кредитов до сплавов
Какие задачи решают с помощью машинного обучения
Развитие технологий искусственного интеллекта стремительно меняет все отрасли от услуг такси и банковских сервисов до производственных процессов в промышленности. В PwC полагают, что наибольшая прибыль от применения AI ожидается в сферах розничной торговли, финансах и здравоохранении — в отраслях, наиболее зависимых от анализа большого объема данных. По оценке McKinsey, с помощью AI автоматизировать сбор и обработку информации в компаниях можно на 64 и 69% соответственно.
Пример заказчиков ABBYY подтверждает, что уже сегодня решения на базе AI помогают в два-три раза быстрее совершать трудоемкие операции: магазинам — оформлять заказы и вести учет закупок различных поставщиков, ресурсодобывающим компаниям — собирать данные о строительстве объектов, энергетическим холдингам — анализировать информацию о производстве и сбыте электроэнергии, и т.д. Такие решения дают масштабную экономию ресурсов: только с помощью интеллектуальных технологий ABBYY крупные организации более чем в 200 странах экономят $4,8 млрд в год.

Photo: Getty Images Russia
AI трансформирует и взаимодействие компаний с клиентами. Технологии помогают не только ускорить обслуживание, но и узнавать больше об интересах и предпочтениях людей, чтобы предлагать им действительно нужные товары и услуги. По данным американской исследовательской компании CB Insights, в 2016 году 1600 крупных компаний активно инвестировали в AI-разработки в отраслях, связанных с жизнью и поведением человека: красоту и здоровье, ретейл, рекламу и маркетинг.

Машинное обучение, компьютерное зрение, обработка данных на естественном языке — эти технологии активно внедряются в России и мире.
Цифровые лидеры, в том числе США и страны Западной Европы, используют AI, чтобы быстро создавать новые каналы получения дохода, увеличивать количество клиентов и повышать качество обслуживания, отмечает Дмитрий Шушкин (ABBYY). Цели российских компаний в таких проектах, по его словам, увеличить долю рынка, ускорить обслуживание клиентов и снизить расходы.
Photo: Getty Images Russia
В России рынок AI еще только формируется. Аналитики Tadviser оценивают его объем в 700 млн руб., но прогнозируют, что всего через три года он вырастет в 40 раз, до 28 млрд руб. Эксперты американской Accenture утверждают, что до 2020 года российские компании будут активно инвестировать в такие технологии, как встроенный AI, машинное обучение и обработка данных на естественном языке.
Отраслевой лидер по количеству проектов AI — финансовый сектор. С помощью интеллектуальных технологий банки создают персональные продукты, эффективнее оценивают риски кредитования, противодействуют финансовым преступлениям. К 2020 году искусственный интеллект станет основным инструментом взаимодействия с клиентами в 76% крупных банков мира, прогнозируют в Accenture. Элементы AI — например, универсальные платформы по интеллектуальной обработке информации — позволяют ускорить открытие банковского счета для малого и среднего бизнеса. Если роботизировать процесс — автоматически определять типы документов, извлекать и заносить в систему нужные данные, а затем проверять информацию по базам регуляторов, то вопрос может быть решен в полтора раза быстрее, ссылаются на опыт заказчиков в ABBYY.
Photo: Getty Images Russia
Такую платформу применяет группа ВТБ. Решение быстро классифицирует документы и получает из них необходимую информацию. Обычно трудоемкий процесс, в котором больше половины времени занимала проверка и ввод данных из заявлений и клиентских документов, сегодня требует не более десяти минут, рассказывает начальник управления обработки клиентских данных ВТБ24 Светлана Дементьева. Это в 2,5 раза быстрее, чем вводить данные вручную. По ее словам, система банка на основе интеллектуальной обработки данных ABBYY самостоятельно типизирует и распознает документы, извлекает из них полезные данные и подгружает их в нужные поля. По прогнозам ВТБ24, в ближайшие три года это сэкономит компании 276 млн руб.
В Тинькофф Банке AI сопоставляет данные о человеке и его финансовый запрос со скоринг-моделями и за несколько секунд подбирает для него три–четыре кредитных предложения. МКБ использует платформу на основе технологий ABBYY, которая ускоряет обработку клиентских документов для оформления потребительских кредитов. Пока менеджер общается с клиентом и предлагает ему банковские продукты, «умный» алгоритм сам заполняет данные, читает и анализирует документы. С помощью решения менеджеры банка открывают на 25% больше счетов.

Photo: Рамиль Ситдиков/РИА Новости
В Сбербанке рассчитывают, что в 2018 году роботы будут принимать большинство решений о выдаче кредитов и формировать для потребителей индивидуальные предложения. Применение AI выгодно и банку, и клиентам, полагает директор управления «Цифровой корпоративный банк» Сбербанка Евгений Колбин: «Интернет-банк может предлагать клиентам только те продукты и услуги, которые будут релевантны текущим нуждам и потребностям с учетом субъективных факторов».

Искусственный интеллект позволит финансовому сектору сократить издержки на рутинные операции, риски и убытки от непредвиденных ситуаций, утверждает Евгений Колбин. Например, потенциально AI сможет предупреждать организацию, клиента банка, о негативных последствиях проведения сделки с тем или иным контрагентом. Через пять лет 80% всех решений будут приниматься с помощью искусственного интеллекта, говорит эксперт.

Машинное обучение помогает банкам более точно определять заемщиков с низкой платежной дисциплиной и прогнозировать просрочку выплат, говорит директор по управлению проектами Big Data & Data science банка ВТБ Василий Гаршин. По его словам, модели на основе AI строят более качественные прогнозы, однако они менее прозрачны по сравнению с традиционными методами аналитики и требуют высокой квалификации в области работы с данными. «Это основное ограничение, не позволяющее широко применять искусственный интеллект в кредитных организациях», — комментирует Василий Гаршин. Впрочем, это не мешает уже сейчас использовать машинные алгоритмы для управления рисками и анализа потребностей клиентов.
В промышленности разработки в области AI позволяют полностью или частично роботизировать множество процессов. Машины используют для сборки, упаковки и отгрузки электроники и автомобилей, строительства домов. Технологии можно применять для визуального контроля оборудования, которое находится в сложных и опасных зонах производства. С AI предприятия повышают качество продукции, снижают затраты на ремонт оборудования, анализируют операционные показатели. Так, Магнитогорский металлургический комбинат (ММК) применяет искусственный интеллект, чтобы экономить до 5% ферросплавов при производстве стали. Решение на основе машинного обучения принимает данные о составе смеси, которая поступает на переработку, требования по содержанию химических элементов в готовой стали — и дает оператору рекомендации, сколько нужно использовать добавочных материалов в производстве.
Photo: ММК
«Газпром нефть» использует AI на нефтеперерабатывающих заводах, чтобы отслеживать качество автомобильного топлива и оповещать сотрудников о возможных отклонениях в работе оборудования. В режиме реального времени более 250 тыс. датчиков и десятки систем отправляют в центр информацию из блока логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти». Каждую секунду машина анализирует 180 тыс. сигналов. Человеку только на просмотр этой информации потребовалось бы около недели.

В «Сургутнефтегазе» интеллектуальная платформа мгновенно извлекает данные из финансовых, кадровых, производственных документов. Решение обрабатывает более 10 тыс. документов в неделю — определяет тип, извлекает данные и отправляет их в учетные системы. Таким образом, информация моментально становится доступна сотрудникам в шести разных часовых поясах. Это помогает им оперативно анализировать время и ресурсы, которые требуются для работы на месторождениях.

В «МРСК Сибири» (распределительная сетевая компания) сотрудники в три раза быстрее обрабатывают информацию о потреблении электроэнергии. Каждый месяц платформа ABBYY автоматически извлекает из 23 тыс. бумажных обходных листов, заполненных от руки, фамилии абонентов, номера и показания счетчиков. Время на ввод данных сократилось на 90%.
В сфере услуг AI используют, чтобы предсказывать предпочтения клиентов. Компании выстраивают прямую связь с пользователем с точностью до имени, платежного кошелька и привязанной банковской карты, аккаунта в соцсети и его действий. Это помогает создавать персонализированные предложения, даже если у компании миллионы клиентов по всему миру.
Photo: Getty Images Russia
В ритейле AI помогает снижать затраты на обслуживание клиентов, оптимизировать логистику и перераспределять товарные остатки, а также разрабатывать персонализированные предложения. Например, механизм рекомендаций на основе искусственного интеллекта обеспечивает Amazon 35% продаж.
Photo: Getty Images Russia
В телекоме возможности машинного обучения интересны для прогнозирования интересов абонентов, отмечают в «Триколор ТВ». Компания использует интеллектуальную платформу ABBYY для автоматизированной обработки абонентских договоров и заявлений — более 5 млн документов в год. С помощью данных из клиентских документов компания выявляет потребности пользователей и создает проекты и услуги, которые формируют новый уровень телесмотрения.
Photo: Getty Images Russia
Человек и машина
Как ученые и фантасты представляют наши взаимоотношения с роботами
Победа разума
Каких решений мы ждем от интеллекта, подобного человеческому
К 2020 году в AI будет инвестировать почти треть компаний в мире (данные британской Gartner). Благодаря использованию AI глобальный ВВП к 2030 году вырастет на 14%, или на $15,7 трлн, ожидают в PwC. Компании станут производить в десятки раз больше товаров и услуг, нас ждет потребительский бум. Умными будут становиться предметы и устройства, объединяясь в экосистемы интернета вещей. Все больше процессов и транзакций будут происходить без участия человека, особенно это касается рутинных механических задач — таких, как сбор данных из различных источников. Эту работу возьмут на себя роботы.
Текстовая аналитика продвинется настолько, что документы и неструктурированные данные на любом языке, на которых ведется бизнес, можно будет мгновенно анализировать и использовать для повышения эффективности компании, будь то бухгалтерия, кадровое администрирование, управление рисками или любой другой процесс, говорит Татьяна Даниэлян.
Следующим шагом в развитии AI, по ее словам, станет сочетание возможностей нескольких различных технологий в одном решении: распознавание изображений, звука, показаний сенсоров, обработка естественного языка будут работать вместе для решения сложных задач, например в транспорте, медицине и для обеспечения безопасности людей. Проникновение искусственного интеллекта в жизнь человека вызывает и страхи. Самый распространенный из них: машины могут занять наши рабочие места. В 2013 году аналитики Карл Фрей и Майкл Осборн подсчитали, что в «зоне риска» — до 47% профессий в США.

Photo: Getty Images Russia
Но опыт предыдущих промышленных революций показывает, что вместе с автоматизацией процессов появляются новые рабочие места. В частности, вице-президент американской исследовательской компании Gartner Питер Сондергаард в октябре 2017 заявил, что уже к 2020 году искусственный интеллект будет выполнять работу 1,8 млн человек, но при этом создаст 2,3 млн новых рабочих мест.

Произойдет распределение задач, и творческие и сложные виды деятельности останутся за человеком, считают в ABBYY. Основатель Alibaba Джек Ма полагает, что роботы будут не оппонентами, но «партнерами человека». А глава Microsoft Сатья Наделла уверен, что именно технологический прорыв в сфере AI станет решением глобальной проблемы экономической рецессии.