Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения - страница 12

Банк совершенно правильно заключил, исходя из потребительских привычек Ави и тонны другой информации, что транзакция мошенническая. И был настолько уверен в этом, что даже не стал блокировать карту до выяснения обстоятельств.

Вместо этого у Ави, как по волшебству, появилась другая карта, для чего он и пальцем не шевельнул. Конечно, хрустального шара у банка нет, но есть данные и надежная прогностическая машина. Повышение качества прогнозов позволило снизить риск мошенничества и одновременно, как выразился президент MasterСard по вопросам безопасности Аджай Бхалла, «избавить клиентов от ошибочного отклонения транзакций»[18].

В сфере бизнеса применение прогностики полностью соответствует ее определению как процесса заполнения информационных пробелов. Эмитентам необходимо знать, не была ли недавняя транзакция мошеннической. Для прогноза по конкретной операции используются данные о совершенных мошеннических (и правомерных) переводах денежных средств. В случае подтверждения неправомерности эмитент может заблокировать карту, а если прогноз сделан достаточно быстро, то успеет отменить и текущую транзакцию.

Данный принцип – когда из имеющейся информации выводится отсутствующая – положен в основу главных современных достижений ИИ в области перевода. Об этой цели говорилось еще в предании тысячелетней давности о Вавилонской башне; цивилизация шла к ней на протяжении всей своей истории. Раньше для разработки автоматических переводчиков нанимали лингвиста (владеющего каким-либо языком), чтобы он изложил грамматические правила в приемлемой для программирования форме[19]. Таким образом, например, если требовалось перевести фразу с испанского языка, слова не просто последовательно переводились, но существительные и прилагательные менялись местами, чтобы в итоге получилось грамотно составленное и понятное предложение.

Недавний рывок в развитии ИИ позволил поместить переводы в сферу прогностических задач. После этого качество Google Translate прямо-таки чудесным образом изменилось.

Рассказ Хемингуэя «Снега Килиманджаро» начинается такими словами: «Килиманджаро – покрытый вечными снегами горный массив высотой в 19 710 футов, как говорят, высшая точка Африки». В ноябре 2016 года профессор Юн Рекимото, ученый, IT-специалист из Токийского университета, переводил рассказ в Google-переводчике с японского языка на английский и получил такой результат: «Килиманджаро высота 19 710 футов гора снежный покров, и сказал самая высокая в Африке». На следующий день перевод выглядел уже по-другому: «Килиманджаро гора высотой 19 710 футов покрыта снегом и считается самой высокой в Африке».

Разница невероятная! Прошла всего одна ночь, а вместо корявого автоматического перевода получилось складное предложение, словно вместо недоучки работу делал человек, одинаково хорошо владеющий обоими языками.

Конечно, следует признать, что автору перевода до Хемингуэя далеко, но налицо явный прогресс. Вавилон возродился. И это не случайная перемена и не сбой: Google перекроила машинный переводчик с учетом недавних достижений в области ИИ, о которых мы рассказываем. Если быть точнее, Google-переводчик базируется на глубоком обучении повышению точности прогнозов.

Перевод заключается в определении японских эквивалентов английских слов и выражений. Прогнозируемые отсутствующие данные – это японские слова и их грамматический порядок. Если на основании данных иностранного языка составлять алгоритм слов и их правильный порядок на известном языке, то перевод получается читабельным. А если сделать все точно, то не всегда можно догадаться, что это перевод.