17 Февраля 2020

Сбербанк принял участие в «Уроке Цифры» в Москве

Представитель Сбербанка принял участие в февральской сессии всероссийского образовательного проекта «Урок Цифры» в Москве.

Сбербанк провел занятие для школьников в рамках всероссийского образовательного проекта «Урок цифры». Февральский урок был посвящен персональным помощникам — программам на основе технологий искусственного интеллекта, которые выполняют разнообразные действия по запросу пользователя. Урок проводился для учеников 8 математического класса московской школы № 1514. Старшеклассникам было предложено спроектировать цепочку действий, которые должны выполняться при обработке запроса: с момента получения помощником команды от человека до конечного результата.

В уроке приняли участие также представители компаний Яндекс, Mail.ru Group, 1C и государственных структур и учреждений: министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации Максут Шадаев, заместитель министра просвещения Российской Федерации Виктор Басюк и заместитель руководителя Департамента образования и науки города Москвы Александр Молотков.

В рамках образовательного мероприятия прошла сессия вопросов и ответов, которую модерировала генеральный директор Яндекса в России Елена Бунина. Ребята обсудили со спикерами следующие темы: цифровые помощники для учителей и учеников, возможность замены в будущем школьного образования и учителей искусственным интеллектом и введение IT-технологий в школах. Поднимались вопросы машинного обучения, самосовершенствования нейронных сетей, замены многих человеческих профессий роботом. Одной из важных тем стала кибербезопасность и внедрение искусственного интеллекта в управление экономикой, государственными процессами (умные помощники и сервисы).

Владимир Авербах, управляющий директор Центра исследования данных для государственных органов:

«Сегодня, когда мы говорим об искусственном интеллекте, то подразумеваем так называемый «слабый» искусственный интеллект, решающий узкоспециализированные задачи, заданные человеком, с четкими критериями оценки и ожидаемыми результатами. Сейчас подобные задачи решаются с помощью алгоритмов машинного обучения. Одним из самых широких классов задач является работа с текстами, например, поиск именованных сущностей, классификация документов или работа с диалоговыми системами – чат-ботами. Однако, такая работа не ограничивается лишь распознаванием текстов, но в ней есть место и технологиям компьютерного зрения (включая биометрию, нахождение объектов на видео или же распознавание символов), распознавания и синтеза речи. Самый широкий класс алгоритмов используется для принятия решений (банковский скоринг) и рекомендательных систем. Чем дальше развиваются технологии, тем задачи становятся менее тривиальными – это задачи с малыми объемами данных или вопросы принятия решений в корпоративном управлении, с которыми наработки в области глубокого обучения уже не справляются. Для этого следует создавать принципиально новые типы архитектур, которые смогут обобщать знания, делать логические выводы, работать сразу с несколькими типами данных. Одним словом, это свойства, присущие так называемому «общему» искусственному интеллекту (AGI). И вполне возможно, что уже эти принципиально новые алгоритмы придумаете именно вы – новое поколение будущих IT-специалистов и исследователей данных».

После окончании дискуссии школьники смогли попробовать свои силы в создании персонального помощника и получить обратную связь от учителей и спикеров открытого «Урока цифры».