Тайната сила на приложенията с изкуствен интелект (AI)

Огнян Данчев, инженер ML в ALSO България

Тайната сила на приложенията с изкуствен интелект (AI)

Огнян Данчев от ALSO България разкрива как компаниите да се възползват от AI/ML технологиите

Владимир Владков
568 прочитания

Огнян Данчев, инженер ML в ALSO България


Като всяка нова технология, изкуственият интелект (AI) или се подценява значително, или възможностите му са силно преувеличени. За повечето AI технологиите са ограничени до обслужване на чатботове, които механично отговарят на десетина стандартни въпроса. За други технологията ще доведе до войнствени роботи от типа на Терминатор, които ще унищожат човечеството, или пък до масова безработица сред хората. Технологиите за изкуствен интелект обаче не са толкова "тъмна материя", а носят реални ползи за множество компании, които трудно биха се справили без тях с огромното количество данни, постъпващи от различни системи, потребители и партньори.

"Механизмите за изкуствен интелект и машинно обучение не са нещо тайнствено. Това просто е друг начин за програмиране на компютри, друг е потокът на данните за вашите приложения, обяснява Огнян Данчев от отдела за изкуствен интелект на дистрибутора ALSO. Компанията създаде този отдел през 2020 г., а Петър Иванов (бившият собственик на "Солитрон"), бе избран за старши вицепрезидент, отговарящ за този отдел.

"При стандартното програмиране на входа на компютрите се подават правила и входни данни, които програмата взима, обработва и изпраща отговори. При машинното обучение на входа стоят възможно по-голям брой отговори от миналото, решени проблеми, както и входни данни. В резултат алгоритмите за машинно обучение намират правилата. В областта на изкуствения интелект тези правила най-често се наричат модели, като те се запазват по стандартизиран начин, а след това могат да бъдат използвани върху нови данни и за нови приложения", обясни Данчев по време на партньорската конференция на ALSO България CTV (Channel Trends + Vision) 2022.

AI за компании с различни възможности

Бизнес приложенията, разчитащи на изкуствен интелект, могат да бъдат класифицирани в няколко различни категории.

Приложенията за прогнозиране предоставят бизнес прозрения, чрез които се управляват очакванията на потребителите и навреме се заделят нужните ресурси. "Те работят с всякакви времеви редове. Това включва ценови редове, складови наличности в отделните магазини на търговски вериги. С ML могат да бъдат засечени и криминални транзакции във финансова система. Моделите "знаят" как изглеждат нормалните транзакции и могат почти в реално време да засекат транзакция, при която този модел не съвпада, и да я блокират", обясни Данчев.

Приложенията за оптимизиране повишават добавената стойност на данните за бизнеса, но същевременно позволяват да се намаляват отпадъците и да се повиши капацитетът на производствените линии.

Трета категория са комуникационни AI приложения, които подобряват ангажираността на клиентите и персонализират потребителските изживявания. Чрез тях отделът за обслужване на клиенти например може да им спести много време и той да не чака за свободен оператор. За целта се използват различни технологии за преобразуване на говор в текст и обратно, от текст към говор. "Всички стандартни технологии, достъпни за създаване на чатбот, могат да помогнат на клиенти, разполагащи с хиляди документи", обяснява Данчев. "С помощта на услуги като Azure Cognitive Services например от тези документи могат да бъдат извлечени въпроси и отговори, отнасящи се до конкретното питане. Чатботовете стават много популярни и са още един интерфейс към системите на фирмите", допълва той.

Има и AI приложения за автоматизиране на различни повтаряеми дейности от рода на събиране на фактури, класифицирането им в различни таблици. "Много модерен стана терминът RPA (Robotic Process Automation)", казва специалистът. Той предупреждава, че ако технологията бъде приложена върху неоптимален процес, тя може само да го ускори, но не добавя сериозна бизнес стойност. Това може да стане, ако RPA се комбинира с алгоритъм за машинно обучение, например за прочитане на PDF от сканирани фактури или касови бележки.

"Това е популярна употреба на технологии за компютърно зрение, за които вече са налични множество услуги, включително облачни, твърди Огнян Данчев. - Фирмите могат да използват и цели завършени приложения или модули към внедрените при тях RPA системи. В индустрията данните от IoT сензорите могат да засекат аномалии, за да се предскаже кога дадена машина ще има нужда от ремонт, така че да се намали времето за престой на важно оборудване."

Примери за успешни AI приложения

  • Чатбот с изкуствен интелект за фронт деск. ( AI Customer Support Chatbot). Той може сам да се учи от наличните ръководства, от досегашните случаи на гаранционна и извънгаранционна поддръжка, от страниците с въпроси и отговори, както и от друга релевантна документация. С помощта на механизмите за обработка на естествен език потребителите получават персонализирани отговори на техните конкретни запитвания.
  • AI базиран автоматизиран превод на документи. Създаденият от ALSO AI Translator използва невромашинен превод и автоматизира многоезичните преводи (над 100 езика) на сложни документи, включително техническа документация, поддържайки оригиналния им вид и форматиране. "Използвайки MS Azure се превеждат по 40 хиляди страници на седмица, Дори Microsoft да има средства за хора, които да изпълняват тази задача, няма толкова налични преводачи за всички тези езици", обясни Данчев. Той признава, че нивото на машинен превод не е идеално и преводът трудно може да се използва за директна комуникация с други хора, но за техническа документация е напълно подходящо.
  • Прогнозен анализ (AI Predictive Analytics). Предоставя важна информация за иновации и оптимизиране. С неговата помощ се прогнозират скорошни заявки, а скъпоструващо оборудване се предпазва от повреда. Освен това технологията помага за предвиждане на бъдещи тенденции, анализирайки поведението на потребителите. Обработва широк набор от външни фактори, осигурявайки бързи и точни прогнози.
  • Компютърно зрение за анализ на изображения и видео. С негова помощ в индустрията могат да се засекат грешки в производствените линии още когато те се случват, което значително намалява времето за преработка и свързаните с нея разходи. Във финансовия и застрахователния сектор технологията служи за бърза обработка на жалби и заявления, а в земеделието може да послужи за автоматизиран анализ на снимките от сателити и дронове.

На сайта на ALSO приложенията с изкуствен интелект са разделени на 3 области - готови за употреба, Stack AI, които имат нужда от персонализиране и изпробване на клиентски алгоритми, и решения за компании, които могат да изграждат собствени AI приложения. Готови системи са Document Translator, Video Analyzer и Smart Security. В групата на Stack AI са споменатите чатботове, Anomaly Detector, AutoML, AI Cloud Services и др.

Последната област е за решения, които се пишат "от нулата", като те се изграждат върху съществуващи платформи. Тези решение са предназначени за големи компании, разполагащи с учени за данни, които използват хоризонталните AI платформи и обучават приложенията с голям набор от собствени данни. Те могат да разчитат и на работни станции и виртуални машини, преконфигурирани от Microsoft и IBM за машинно обучение, както и на графични карти на Nvidia и сървъри на основните производители за ускорено обучение на алгоритмите, коментира Данчев.

Хоризонталните AI платформи включват Azure Machine Learning Studio и IBM Watson Studio. Сред облачните AI услуги са Azure Cognitive Services, Azure Anomaly Detector, IBM Watson API интерфейси, Data Science and ML VMs, Azure Times Series Insights и др. По отношение на хардуерните ресурси, потребителите могат да използват предварително конфигурирани GPU сървъри, сървърни графични процесори, специализирани процесори и системи за съхранение, като и Edge и IoT платформи. Платени софтуерни инструменти за виртуализация на GPU са налични от Nvidia, Intel, VMware, но тези компании разполагат и с много обширни екосистеми от партньори, осигуряващи и безплатни виртуализиращи инструменти, допълва Данчев.

Защо изобщо дистрибутор създава AI отдел?

Според Данчев една от целите на отдела е да разработва собствени AI приложения, които да се използват във вътрешните системи на дистрибутора от неговите дилъри. Ако разработката им е успешна, тези приложения да бъдат качени и в облачния магазин за приложения ALSO Cloud Marketplace, откъдето да се продават на външни клиенти. Сред първите примери за AI приложение е споменатият. "преводач на документи" (ALSO AI Translator ), създаден за вътрешни цели, който поддържа над 90 езика. Приложението успява да преведе всеки документ, било то презентация, Word документ или PDF, като запазва форматирането. "Имаме амбициозни планове да добавим и други наши приложения, базирани на технологии на Microsoft, IBM и други вендори", заяви Огнян Данчев.

Втората цел на отдела е да тества AI приложения на различни независими разработчици, включително на стартиращи фирми от България. Тези приложения също ще станат достъпни през уеб магазина ACMP, за които отделът ще организира и обучения за използването им. "Много стартъпи, предимно от програмата Nvidia Inception, разработват решения за различни вертикални сегменти. Скоро се очаква интеграция на Also Marketplace с MS Azure Marketplace, като това ще увеличи няколко пъти броя на приложенията, достъпни и за българските ИТ фирми и техните клиенти", коментира Данчев.

Третата цел на новия AI отдел е да предлага съвети за избора на хардуерни системи, които да са подходящи за проекти, изискващи обработка на корпоративни AI приложения. "Много от проектите, работещи с технологии за машинно обучение (ML), изискват многократни заявки към тези механизми в почти реално време, като най-често това означава умножение на матрици. За тази цел най-подходящи са графичните процесори, които се инсталират в сървъри, включително от партньори като HPE, Dell, Lenovo, HP, Fujitsu и други. Възможна е и директна доставка на графични карти чрез OEM споразумения с Nvidia", добавя Данчев.

Четвъртата задача на отдела е да препродава облачни услуги от големи компании като Microsoft и IBM. Не на последно място, от дистрибутора предлагат хоризонтални AI платформи за бизнеса, които могат да са облачни от типа на MS Azure Studio или IBM Watson Studio. Включени са и low-code RPM приложения, които работят както в облака, така и в системи при клиента, каквито често са изискванията на фармацевтичните компании, които не се доверяват на външни облаци за своите данни.

Като всяка нова технология, изкуственият интелект (AI) или се подценява значително, или възможностите му са силно преувеличени. За повечето AI технологиите са ограничени до обслужване на чатботове, които механично отговарят на десетина стандартни въпроса. За други технологията ще доведе до войнствени роботи от типа на Терминатор, които ще унищожат човечеството, или пък до масова безработица сред хората. Технологиите за изкуствен интелект обаче не са толкова "тъмна материя", а носят реални ползи за множество компании, които трудно биха се справили без тях с огромното количество данни, постъпващи от различни системи, потребители и партньори.

"Механизмите за изкуствен интелект и машинно обучение не са нещо тайнствено. Това просто е друг начин за програмиране на компютри, друг е потокът на данните за вашите приложения, обяснява Огнян Данчев от отдела за изкуствен интелект на дистрибутора ALSO. Компанията създаде този отдел през 2020 г., а Петър Иванов (бившият собственик на "Солитрон"), бе избран за старши вицепрезидент, отговарящ за този отдел.

С използването на сайта вие приемате, че използваме „бисквитки" за подобряване на преживяването, персонализиране на съдържанието и рекламите, и анализиране на трафика. Вижте нашата политика за бисквитките и декларацията за поверителност. ОК