Искусственный интеллект и интеллект эмоциональный. Почему мы все уже немного роботы, выбирающие страдания, и почему машины никогда не захватят мир, в котором нет слов, обозначающих наши эмоции? Образовательный IT-фестиваль UP!Date поставил перед собой амбициозную задачу — рассказать о трендах доступным языком. Как он с ней справился, узнавала корреспондент «БИЗНЕС Online».
«UP!DATE» ВЫХОДНОГО ДНЯ
Непривычно солнечным, теплым для сентября программистским утром — почти в обед — отечественный IT-разработчик «БАРС Груп» собрал всех причастных к сфере и просто сочувствующих в Горкинско-Ометьевском лесу на образовательном фестивале UP!Date. Update в переводе с английского означает «обновить», и организаторы направили все силы на то, чтобы обновить представление нескольких сотен участников о сложном и непонятном мире IT-технологий.
Проходя к точке регистрации у контейнерного центра Cube (очень смелая и симпатичная постройка!) мимо развешанных баннеров, инстабудки, фуд-корта с фо-бо и смузи и разноцветных пуфиков на газоне, которые уже успели оккупировать гости, поверилось в то, что прогресс даже не на пути, а уже настиг Казань здесь и сейчас. Три направления, восемь спикеров — реалистичная программа для фестиваля выходного дня, но определиться с выбором направления многим было непросто: участники сновали от шатра к шатру, периодически оборачиваясь на площадку Soft Skills в Cube — она заполнилась первой. Фестиваль, приуроченный ко Дню программиста, охватил и профильные направления: «Технологии» и «Проекты и аналитика». Сомнения прервал голос ведущего, настойчиво попросивший всех присутствующих выйти на фан-зону: услышать слова приветствия и получить поздравления с профессиональным, а для кого-то и не очень, праздником.
Заместитель генерального директора «БАРС Груп» Рустем Ибрагимов в своей речи также обратил внимание на секцию Soft Skills. «Сейчас уже не секрет, что, работая вместе, нам требуется не только понимание подходов к управлению проектами и знание технологии процессов производства, но и также умение работать вместе в одной команде. Это такая новая группа надпрофессиональных областей», — отметил он.
Надпрофессиональные области — это, конечно, хорошо, но IT-фестиваль традиционно начинается для большинства с направления «Технологии».
«НАША ЗАДАЧА СВОДИТСЯ К ТОМУ, ЧТОБЫ НАУЧИТЬ УМНУЮ МАШИНУ СЧИТАТЬ ЗА НАС»
«Мы занимаемся этой странной штукой — искусственным интеллектом, который существует или не существует — в этом попробуем разобраться», — начал свое выступление Роман Доронин, специалист по искусственному интеллекту и руководитель группы компаний EORA. В программе фестиваля лекция значилась как «О машинном обучении простыми словами», но в презентации спикера «машинное обучение» вдруг превратилось в «искусственный интеллект», значительно расширив повестку выступления и значительно упростив процесс понимания происходящего для тех, кто лишь смутно догадывался о взаимосвязи этих понятий в принципе. «Давайте договоримся о том, что́ мы называем искусственным интеллектом, что́ мы называем машинным обучением, что́ — нейросетью. Представляем, что искусственный интеллект — это большая-большая сфера, где есть много-много-много всего. В этой сфере есть какие-то подходы и методы, и один из них — это машинное обучение. Внутри машинного обучения у нас также есть куча методов и подходов, и один из них — изучение нейросетей», — обозначил Доронин, действительно, простыми словами сущность темы. У большинства присутствующих укрепилась надежда, что они будут понимать происходящее и дальше.
«Искусственный интеллект — тема, которая у всех на слуху. Как секс в старших классах: все о нем говорят, разбираются единицы, а есть только у препода. Я думаю, что это приблизительно так, потому что многообразие методов и подходов и слабость многих методов в решении реальных задач на это указывают», — на самом деле, по словам спикера, основные параметры в работе искусственного интеллекта — это задачи и данные, которых всегда очень мало. По словам Доронина, мы все уже немножко роботы: «На самом деле мы решаем кучу задач каждый день. Наверняка вы сталкивались с задачей: сколько мяса купить на вечеринку, когда едете с друзьями за город? Это же целый аналитический процесс! Этот ест какое мясо? А этот? Внутренняя вычислительная система работает, — приводит он один из примеров и делает вывод. — Если мы берем за априорность то, что человек абсолютно ленивое существо, то наша задача складывается к тому, чтобы научить умную машину считать это все за нас. Так появился искусственный интеллект».
Задачи, которые стоит доверить машине, — это задачи по анализу и предсказанию данных. По заявлению эксперта, машины действительно умеют хорошо запоминать и воспроизводить очень сложные вещи. А еще они на ура справляются с выбором лучшего в тех ситуациях, когда человеку даже непонятно, что это лучшее: «И вот сейчас спойлер — почему роботы не поработят человека? Они не могут создавать ничего нового, потому что у нас есть ограничения, а машина не может резко поумнеть и выйти за рамки той задачи, которая перед ней стоит. Тот, кто работает с Data Science, видит, как деградирует модель, особенно если даешь ей реальные данные. Например, на тестовой выборке у вас работает все отлично, как на репетиции презентации. Но когда вы начинаете делать презентацию, что-то обязательно пойдет не так — здесь ровно так же. Поэтому машины не могут обучаться сами». Но тут же Доронин добавляет: «Точнее могут, но очень-очень условно».
Слушателям демонстрируют модель, по словам спикера, сильно обобщенную, но призванную наглядно продемонстрировать, как же все-таки происходит обучение машин. Классическое обучение поделено на обучение с учителем и без учителя. В первом случае машина учится на заранее заготовленных данных и решает задачи классификации данных и регрессии. Говоря проще, такой обученный помощник сможет разделить носки по цветам или группы клиентов в рамках банка, а еще предсказать пробки в конкретный час времени и успеваемость учеников. Машина без учителя вынуждена находить какие-то закономерности самостоятельно: «Ей предоставляют кучу данных и говорят: „Иди сюда, что найдешь — то твое“. И машина сама находит какие-то закономерности, которые не могут даже найти люди», — отметил Доронин. Например, по ассоциативному методу пользователям дают рекомендации «Яндекс.Музыка» и Apple Music.
По мнению эксперта, глобально человечество еще не научилось работать с данными. Например, Apple Watch или любой шагомер берет за гипотезу, что, проходя, энное количество шагов, человек сжигает N калорий, но не учитывается изменение расхода калорий в зависимости от других параметров. «Если посмотреть статейки научные, на сжигание калорий во время ходьбы влияет уровень кривизны ног — у нас у всех немного разные ступни, и за счет этого разный шаг. Также влияют дефекты, связанные с коленями и хромота. Соответственно, те данные, которые получаем, некорректны», — объясняет он.
«НЕ ВСЕ ЖЕ ДВОЕЧНИКИ УШЛИ В ДВОРНИКИ, КАК ИМ ПРОРОЧИЛИ УЧИТЕЛЯ»
Для тех, кто почувствовал себя неприлично глупым на предыдущей лекции, организаторы подготовили отдушину — лекцию про эмоциональный интеллект от Сергея Шабанова. Автор бестселлера «Эмоциональный интеллект. Российская практика», владелец и генеральный директор тренинговой компании EQuator занял слушателей на два часа, начав свой рассказ с тех времен, когда о заявленной теме еще никто не слышал, а профпригодность сотрудников мерили по IQ.
«Когда появился тест на IQ, появилась формула „ум=IQ“. А ум у нас показатель успешности — „умным будешь“. За эту логику первым делом ухватились HR, потому что у нас появилась „линеечка“, которой мы можем померить на входе эффективного, умного — кто будет хорошо работать. И стали мерить, в некоторых компаниях до сих пор меряют», — слегка возмущенно начал он. По словам Шабанова, «эйчары» первые заметили, что нет стопроцентной зависимости успешности от уровня IQ. «Вспоминайте одноклассников — не все же двоечники ушли в дворники, как им пророчили учителя! И отличники не все в шоколаде. Но вот я отличник, мне нормально. Но и двоечники у меня знакомые прекрасно живут, некоторые лучше меня в каком-то смысле», — отметил он.
Как выяснилось дальше, показатель IQ может расти лишь до 20 лет, реже — до 25 лет, что расстроило слушателей (при опросе выяснилось что почти все присутствующие перевалили этот последний рубеж), но ничто не мешает становиться образованнее в любом возрасте. «Если взять IT-метафору, задана файловая структура, тактовая частота — это уже не апгрейдишь. Но гигабайтов информации туда закачать еще можно много!» — успокоил спикер и подчеркнул, что эмоциональный интеллект развивается до старости: «Не зря говорят — мудрость приходит с возрастом. А бывает, возраст приходит, а мудрость — нет». Так что, по его словам, работу над прокачкой эмоционального интеллекта останавливать нельзя.
Что же собой представляет эмоциональный интеллект? Шабанов представил свою модель, которую, по его словам, может сформулировать каждый. Потому что это «модель здравого смысла» — многие ее представляют интуитивно, но не все могут сформулировать. Эта модель включает в себя четыре пункта: осознание своих эмоций, осознание эмоций других, управление своими эмоциями, управление эмоциями других.
Следующий вопрос, который был задан присутствующим: что такое эмоция? Ответ искали всем залом под руководством Шабанова, и попытка объединить в одно научное определение свелась к мысли: «Эмоция — это реакция живого существа на события внутренние и внешние и отсутствие их». По словам спикера, один из бизнесменов однажды сформулировал ответ еще более доходчиво и емко: «Эмоция — реакция организма на все».
Эмоции, по убеждению эксперта, не делятся на положительные и отрицательные, а только на адекватные и неадекватные. Например, бурное проявление радости может быть неадекватно ситуации, в которой необходимо оставаться сосредоточенным. Выделяя четыре базовых класса эмоций — страх, гнев, печаль, радость, — Шабанов подчеркнул, что самая сильная эмоция из перечисленных — страх. А самая сложная задача — осознание своих эмоций, особенно сильных, на начальном этапе. «Какое слово соответствует одному-двум процентам страха или гнева, если „опасение“ и „недовольство“, соответственно, подойдут для определения примерно десятой доли эмоции?» — задал он вопрос залу и после торжественной паузы воскликнул: «Нет таких слов в русском языке! И в других нет. А если нет слов, то и осознать эти эмоции мы не можем». Эти слова необходимо обозначить или придумать, считает Шабанов и предлагает варианты: «небольшое опасение», «легкое недовольство». По его словам, осознать эмоцию — самый сложный шаг, и именно в этом заключается глубинная драма эмоционального интеллекта.
