Команда, которая обучила искусственный интеллект казахскому языку

Процесс набрал обороты, по которым трудно судить, что еще 2 года назад общение с роботом можно было увидеть разве что в фантастическом фильме. Сейчас это вполне доступное корпоративное удовольствие и по цене, и по деньгам.

«Капитал.kz» встретился с Данилом Котельниковым, генеральным директором компании Evotech Central Asia, которая оказалась у истоков нового направления не только в Казахстане, но и в мире. Все решения использования искусственного интеллекта в бизнесе, которые сейчас применяются в нашей стране, разработаны именно этой компанией.

Данил Котельников в полной мере испытал зависимость от обстоятельств игрока на рынке технологических решений. В хорошие времена — жесткая конкуренция, во времена кризисов — схлопывающийся спрос. Глобальные слияния крупных компаний разрывают годами наработанные связи, запросы клиентов все более унифицируются. Где найти вызов для себя? Как уловить тенденцию, которая станет главным трендом ближайшего будущего?

В 2010 году, когда было принято решение поменять позицию на рынке, Данил Котельников оставил должность генерального директора компании Tandem TVS (годовой оборот $30 млн) и продал свои доли в проектах Atacom, Dimeo, Alatau Innovations и TND. В активе — сотрудничество с компаниями Cisco, Nortel и Awai, ряд реализованных интеграционных решений в области профессионального телевидения (ТРК «Казахстан», «31 канал», ТРК«Жетысу»), построение центров управления и принятия решений в области бизнес-коммуникаций.

Инфраструктуре нужны проекты

К этому моменту, вспоминает Данил Котельников, в Казахстане в целом была построена инфраструктура связи и стала наращиваться доля IT-составляющей рынка. Команда единомышленников, собравшаяся вокруг Данила Котельникова, выбрала четыре направления, перспективных с точки зрения приложения инженерного опыта.

Один из проектов, Nova Engineering, пытался решить проблему увеличения КПД электродвигателей, переводя в практическую плоскость теоретически обоснованную технологию совмещенных обмоток. На проект за полтора года было потрачено порядка $50 тыс., добиться заметного успеха не удалось, сейчас компания работает на рынке поставок запчастей для промышленных гигантов.

На второй проект, конвейер разработки сайтов и их SEO-продвижения, было потрачено $30 тыс. за три месяца. Команда-разработчик, в которую были сделаны инвестиции, продемонстрировала несовершенство бизнес-процесса, и проект свернули.

Другие два направления оказались гораздо более перспективными: интернет вещей и искусственный интеллект. Анализ рынка показал наличие зрелых игроков на первом рынке и возможность развития на втором.

Проблема состояла в том, что надо было найти такую нишу, где в силу узости некомфортно чувствовали бы себя разработчики-гиганты. «Они не будут тратить ресурсы на разработку уникального проекта, который выстрелит максимум три раза в условиях казахстанского рынка. Ни один гигант индустрии не пойдет на девелопмент отдельной тематики. Нам это было позволительно с точки зрения именно такого рискового инвестирования, поскольку имелись в виду небольшие затраты, — говорит Данил Котельников. — Фактически речь шла о том, чтобы финансировать команду инженеров, которые могли эту тему разрабатывать. Речь шла о затратах порядка $40−60 тыс.: зарплаты, исследования, пробы пера, пилотные проекты. На разработки в области интернета вещей мы тоже потратили порядка $50 тыс. и до сих пор пытаемся в этой теме работать».

Заказчикам нужен робот

В 2015 году стало ясно, что рынок крупных корпоративных заказчиков созрел для внедрения решений на основе искусственного интеллекта. В наращивание компетенций в этом направлении команда инвестировала $100−130 тыс. «Мы понимали, что этот тренд рано или поздно появится в Казахстане, поэтому хотели его возглавить. Решения, связанные с внедрением в бизнес-процессы искусственного интеллекта, привлекали своей новизной, — вспоминает Данил Котельников. — Но при этом мы понимали, что не надо изобретать велосипед. Достаточно было улучшить имеющийся — и его продавать».

Надо отметить, что искусственный интеллект, внедренный в продукты таких глобальных информационных игроков, как Google, IBM или Apple, не имеет отношения к корпоративным решениям. В тот момент на рынке было всего три компании, которые работали в этом сегменте: американская Nuance Communications, российская «Центр речевых технологий» и греческая Amilia.

«Amilia — это платформа для построения системы автоматизации, роботизации, взаимодействия человека и машины в составе контакт-центров. Продукт этой компании по всем критериям подходил нам идеально, это очень узко заточенное решение, какое мы и искали, — говорит Данил Котельников. — Мы увидели, что в глобальном плане этот рынок абсолютно не насыщен. Когда мы говорим о применимости решений на основе ИИ в корпоративном сегменте, сталкиваемся с рядом специфических требований, которые не могут быть выполнены глобальными компаниями. А нас интересовали бизнес-решения, гармонично встраиваемые в структуру и бизнес-процессы заказчика. Продукт Аmilia полностью соответствовал этим интересам, что само по себе уникальный случай, и мы договорились о сотрудничестве».

Электронное правительство приняло на работу робота Кенеса

Первым клиентом по внедрению искусственного интеллекта в бинес-проекты стала крупная компания сотовой связи. Данил Котельников не хочет озвучивать название, хотя оно и очевидно. «Де-юре у меня нет прав анонсировать наше сотрудничество. Сотовый оператор говорил о сотрудничестве с компанией Amilia. Таким образом, он пытается свое ноу-хау несильно распространять. Понятно, что информация все равно утекает, но интенсивность утечки можно контролировать, — говорит Данил Котельников. — Мы вообще начали с того, что пошли сразу к монстрам связи и в банки — снимать сливки. Операторы оказались более подвижны и быстрее приняли решение. Пока банки созревали, мы успели доказать состоятельность идеи применения искусственного интеллекта в составе электронного правительства и внедрили это решение. Называется оно „Робот Кенес“, с ним говорят все, кто звонит на портал 1414».

Почему пионер рынка боится конкурентов

Первое в стране внедрение искусственного интеллекта стоило заказчику $500 тыс. и полтора года работы. Сейчас, по мере накопления опыта, ставка понизилась до $100 тыс., а работы производятся в течение трех месяцев.

О маржинальности Данил Котельников говорить не хочет из опасений перед конкурентами. Хотя еще в 2015 году, когда компания только делала первые шаги, в мире насчитывалось максимум 10 подобных внедрений в Европе и США. «Бизнес-процессы рассказывать не хочу. Рынок не дремлет, конкуренты бдят. Вопросы технологий, которые мы можем раскрыть перед заказчиком, чтобы быть полностью понятным, прозрачным и комфортным для заказчика, я не могу раскрывать в интервью, потому что усложню себе жизнь. Хотя в Казахстане условия для нашего бизнеса непривлекательны, рынок очень скоро насытится, — говорит Данил Котельников. — Сейчас мы имеем временной технологический отрыв по квалификации, но он может быть сокращен конкурентами в считанные месяцы. Благо мы рынок изучили вдоль и поперек, с каждым игроком познакомились. 50% потенциальных заказчиков знают о нас».

Как обучается робот

Для начала работы заказчик должен иметь определенную серверную архитектуру, на которую«накатывается» платформа искусственного интеллекта, которая дополняется коннекторами, моделями, алгоритмами. «Это наша добавленная стоимость. Потом мы внедряем в бизнес-процессы заказчика методику по обучению этой системы, обучаем специалистов заказчика всем аспектам и всем компетенциям, необходимым для самостоятельного управления и развития этого инструмента, поддерживаем платформу», — рассказывает Данил Котельников.

Методики обучения робота — информация конфиденциальная и может быть описана только в общих чертах. Система искусственного интеллекта — это готовая к восприятию неких поведенческих моделей система, обучаемая человеком. В мире проводились опыты бесконтрольного обучения робота, и они привели к проявлениям человековредительских тенденций в его поведении. «Человеческое обучение — наиболее быстрый, легкий и эффективный механизм обучения искусственного интеллекта. Система на старте — это ребенок, поступивший в 1 класс. Какой-то язык у него родной, например, английский. Мы хотим дать ему новый язык, начинаем с элементарных вещей, даем ему словарный запас, правила построения предложений в этом языке, — рассказывает Данил Котельников. — Смысла моделировать словарный запас самостоятельно нет никакого. Мы используем базу обращений в контакт-центр, это ведь миллионы живых обращений от пользователей. Есть некие ключевые слова и стандартные модели поведения любого человека, который обращается в структуру заказчика. Анализируя статистическую накопленную базу обращений, мы их выделяем и учим этому робота. Мы автоматизируем не уникальный бизнес-процесс, а рутину, которую перекладываем на робота. Мы обучаем робота адекватной реакции на реальные обращения. Мы не строим робота под себя — мы строим его под конкретных реальных людей. Кто-то медленно говорит, кто-то матерится, кто-то мешает слова, все это попадает в базу анализа. И на основании этого учим робота понимать смыслы, суть. С точки зрения профессионала эта задача достаточно узка».

Чтобы создать новый язык, надо обработать порядка 100 тыс. вызовов. Когда язык уже создан, достаточно уже 10 тыс. обращений. «Теоретически через 3−7 лет робот будет абсолютно компетентен в тех задачах, какие на него возлагаются. Он будет знать все слова, сценарии, будет способен абсолютно адекватно себя вести, — говорит Данил Котельников. — Сегодня уже есть кейсы, когда люди старшего возраста не отличают нашего робота от человека: благодарят, разговаривают с ним. Это касается тривиальных операций. Если говорить о сложных взаимодействиях человека с системой, то их автоматизация неэффективна и нецелесообразна. Искусственный интеллект не может полноценно заменить человека».