Механизированное будущее: эксперт Сбербанка Алексей Гонноченко — о десяти вызовах робототехники и о том, зачем роботы нужны в банке
Всю прошлую неделю в Университете ИТМО проходила Зимняя школа «Тебе решать!». В рамках образовательной программы школы с открытой лекцией выступил Алексей Гонноченко, технический директор лаборатории робототехники Сбербанка — генерального партнера мероприятия. Он рассказал, какие главные вызовы стоят перед робототехникой сейчас, какие задачи роботы решают в банках и каких изменений в этой области можно ждать уже в ближайшем будущем. ITMO.NEWS записал главные тезисы.
Зачем Сбербанку нужны роботы
Лаборатория робототехники была открыта в конце 2017 года. В данный момент она состоит из 35 инженеров и руководителей проектов, большинство пришли из стартапов. У 25% сотрудников есть ученая степень или они готовятся ее защитить.
К тому времени, когда появилась лаборатория робототехники, Сбербанк уже был крупнейшей IT-компанией в России. Мало кто задумывается, что в Сбербанке сейчас работают десятки тысяч разработчиков, программистов, IT-специалистов. Помимо лаборатории робототехники, в Сбербанке работают еще семь центров исследований и разработок — во всех ключевых направлениях передовых технологий.
Основные принципы, по которым работает лаборатория: все, что мы делаем, так или иначе должно быть применимо в банке, и мы четко понимаем образ результата.
Но мы не только решаем проблемы банка, для нас это не самоцель, это, скорее, площадка для экспериментов. Мы нацелены на глобальное масштабирование наших разработок, выход на международный рынок с хорошим и качественным продуктом, уже проверенном на клиенте.
Мы постоянно вступаем в коллаборации с другими командами и лабораториями. Потому что замыкаться в своих исследованиях опасно — вероятность создать что-то гениальное весьма мала, скорее всего это будет либо тупик, либо изобретение велосипеда.
И последний принцип мы назвали «Take X and make AI»: Мы берем любую железяку, добавляем в нее искусственный интеллект и стараемся при этом открыть ее новые свойства и новые области применения.
Но зачем Сбербанку в принципе нужны роботы? Основными причинами являются три фактора.
Во-первых, это ручные операции при работе с наличными деньгами: около 80 тысяч тонн наличных все еще обрабатываются вручную. Автоматизация этих операций значительно ускорит бизнес-процессы, сократит расходы на обслуживание клиентов и разгрузит работников банка, избавит их от тяжелого физического труда, снизит их утомляемость и повысит работоспособность.
Во-вторых, Россия — это огромная страна с общей труднодоступностью отдельных регионов. При этом Сбербанк играет роль странообразующего предприятия, связывающего регионы воедино. В каждом, даже самом маленьком городе, селе или деревне есть отделение банка — и это отделение должно иметь непрерывные каналы поставки, с регулярным привозом денег, документов, карточек и так далее. Наша лаборатория разрабатывает технологии, которые могли бы автоматизировать процесс снабжения подразделений, даже самых отдаленных. Это, например, беспилотники и другая логистическая техника, которая могла бы доставлять документы, товары и материальные ценности без участия человека и независимо от наличия дорог.
В-третьих, таким крупным финансовым организациям, как Сбербанк, просто необходимо сохранять технологическое лидерство в нынешних условиях жесткой конкуренции, когда IT-гиганты и крупнейшие соцсети идут в сторону финансовых рынков. Эти компании начинают создавать свои банковские сервисы на основе уже сложившихся на их платформах экосистемах, используя огромный массив данных и информации о пользователях. Поэтому финансовые организации не имеют никакой возможности выжить в будущем, если они не будут трансформироваться в IT-компании.
Автоматизированное будущее
Мы все понимаем, что роботизация неизбежна. При этом, если мы не будем думать о своих роботах, то чужие роботы придут и будут думать о нас — и наше положение будет заведомо хуже.
Одна из предпосылок, гарантирующих, что роботы скоро будут везде — это ускорение развития общества, которое мы наблюдаем на протяжении всей истории эволюции социальных институтов. Чем позже появлялись новые технологии, тем быстрее они доходили от опытных образцов до захвата массового рынка. Все вы ощутили на себе, как за вашу жизнь успели родиться и умереть многие технические новшества, которые в вашем детстве казались передовыми.
Робототехника сейчас очень быстро развивается, поглощает различные технологии и за счет них прорывается в новые сегменты рынка. Двадцать лет назад уделом робототехники была исключительно индустриальная автоматизация, где можно было четко расписать все процессы, запрограммировать робота, запустить его на пять лет без каких-либо изменений, и он пять лет работал по одной и той же программе, делал одни и те же вещи. Сейчас мы видим, что робототехника становится умнее, роботы становятся ближе к нам. Их возможности становятся более гибкими, они могут адаптироваться к тем условиям, которые их окружают.
Экономисты сходятся в оценке, что влияние робототехники на общество в ближайшие десятилетия будет сопоставимо с влиянием парового двигателя на сельское хозяйство и промышленность при индустриализации. Робототехника, скорее всего, лишит текущей работы огромное количество людей, но при этом будут создаваться новые виды деятельности, которые мы будем должны освоить.
Основной драйвер повсеместного внедрения роботов — повышение производительности труда. В странах Европы важной задачей становится еще и устранение человека из опасных и тяжелых условий. Связано это с тем, что в Европе стоимость жизни значительно выше: страховые и медицинские расходы персонала учитываются на всех этапах проектирования бизнес-процессов. Так что альтернатива человеческому труду имеет чисто экономические подоплеки.
Увеличение производительности труда от внедрения роботов зависит от отрасли и составляет от 10 до 55%.
Главные проблемы современных роботов
С чем хорошо справляются люди? Мы можем решать практически любые задачи, в том числе те, с которыми никогда не сталкивались, мы умеем творчески мыслить, использовать высокий уровень абстракции, быстро учиться у других и перенимать их опыт.
Что хорошо умеют машины? На текущий момент они умеют хорошо обращаться с числами, выполнять рутинные операции и повторяющиеся действия, могут подстраивать свою программу под изменение окружающих параметров. Но, тем не менее, они до сих пор не могут самостоятельно искать и находить решения, приходить к сложным логическим выводам.
Есть так называемый Парадокс Моравека: мы смогли научить искусственный интеллект решать очень сложные задачи, с которыми не справляется человек, но в совокупности навыков он не может превзойти годовалого ребенка.
Искусственный интеллект умеет распознавать и категоризировать предметы окружающего мира. В этой области достигнуты значительные результаты: если посмотреть последние работы ведущих компаний в области сегментации нейросетей для распознавания и классификации объектов — действительно можно считать, что все сделано. Но это условно. Сейчас челлендж переходит от «кто больше распознает объектов» к «кто больше распознает объектов с использованием меньших данных». Для обучения нейросетей нужно огромное количество данных, и чем больше классов объектов, тем больше нейросети — это замкнутый цикл.
Проблема еще и в том, что роботы запоминают классы независимо друг от друга, не могут установить взаимоотношения между вещами. Еще они не понимают причинно-следственные связи и не умеют строить прогнозы. В этом проблема с беспилотными автомобилями — они не могут предвидеть всю совокупность ситуаций на дороге, как это умеют делать люди.
Еще роботы плохо коммуницируют как друг с другом, так и с человеком. Любой средневековый подмастерье был гораздо полезнее, чем самый совершенный из современных роботов. Роботы совершенно не владеют невербальным языком, не понимают действия человека, не могут угадывать его потребности.
А еще они весьма уязвимы для кибер-угроз, нуждаются в постоянной защите и перенастройке.
Десять вызовов робототехники
Одно из главных направлений современных исследований — поиск и применение новых материалов. Скорее всего, будущее не за жесткими металлическими роботами, а за мягкими, гибкими, комфортными, похожими на нас. Поэтому сейчас активно изучаются многофункциональные, бесшовные, податливые материалы, искусственные мышцы, скорее всего, они будут еще и биоразлагаемыми.
Также на повестке дня стоит разработка биогибридных и биоморфных технологий. Некоторое время назад у всех на слуху был робот «с крысиными мозгами». Ученые искусственно вырастили нейросеть из нескольких десятков тысяч нейронов, которые располагаются на кремниевой чувствительной подстилке. Эта нейросеть быстро научилась управлять роботом — ориентироваться в пространстве, управлять симуляторами и решать простейшие задачи.
Учебное заведение
