Българската следа в BBC и Financial Times

Световни медийни гиганти като BBC, Financial Times, Deutsche Welle и AFP използват български софтуер, за да подобрят работата си. Технологиите на Sirma AI улесняват журналистите в работата им, помагат при управлението на съдържание и при идентифицирането на фалшиви новини. Освен с медии компанията работи с водещи финансови институции, както и по проекти във фармацията и здравеопазването.
През 2018 Съветът на директорите на Сирма Груп Холдинг обяви стратегията си за развитие и растеж на компанията до 2022. Ключов елемент в нея е концентриране на технологиите в областта на изкуствения интелект и когнитивните технологии в една компания, 100% притежавана от Сирма Груп Холдинг. Съгласно тази стратегия през януари 2019 „Онтотекст“ (част от Сирма Холдинг) прехвърли търговското си предприятие на Sirma AI.

Как българската технология помага на световните медии, как изглежда интелигентното предприятие на бъдещето, има ли място за хората в него, какви ще бъдат професиите на бъдещето – Economy.bg попита Милена Янкова, ръководител „Изследвания и Иновации“ в „Онтотекст“/Sirma AI.

Милена, по какви проекти работи Sirma AI?
Sirma AI работи основно по комерсиални и изследователски проекти, свързани с огромни обеми от данни, в които търсим смисъл. Прилагаме техники от изкуствения интелект, за да разберем какво е скрито в данните, за да произведем знание, от което хората да могат да се възползват.

На какъв етап е развитието на изкуствения интелект? Какви задачи може да изпълнява той в момента?
Има две дефиниции за това какво е изкуствен интелект. Те се различават основно по отношение на мотивацията – защо правим изкуствен интелект. При първата школа AI има за цел да наподоби начина, по който ние, хората, мислим, действаме, чувстваме, говорим. Тяхната мотивация е по-скоро да имитираме и да разберем как хората работят.
При другата школа целта е да се реализират задачи по интелигентен начин в помощ на хората. Ние в Sirma AI, позната още под бранда Ontotext, се придържаме към целта на втората школа, т.е. искаме да помогнем на хората да си свършат работата.

Как бизнесът може да се възползва от изкуствения интелект? Как вие помагате?
Нашата работа е по-скоро фокусирана върху компаниите, така че да добиват смисъл от собственото си знание. В рамките на едно голямо предприятие се натрупва голямо количество данни през годините, взети са много решения, пробвани са различни методи. Това е едно заключено знание за компанията. Ние помагаме на нашите клиенти да го отключат, да го направят използваемо, така че да работят по-ефективно. Превеждаме документите, презентациите, таблиците им в структурирано знание, което може да се обработи от машините.

Работите с медийни компании като BBC и Financial Times. Какво точно правите за тях? Помагаме на BBC и Financial Times да моделират машинно знанието, с което разполагат в различни документи, за да могат да го управляват. BBC пази информация за всяко предаване, всеки актьор, всеки спортист, за всичко, което BBC някога е произвела като съдържание във всичките й отдели. Това е цялата история на BBC. Когато се произвежда ново съдържание, журналистите могат да попитат: „Нека да видим какво се е обсъждало за математиката в София през последните 5 години или преди 15 години“. Това знание може да бъде изтеглено от мрежата.
Друго нещо, което правим, е препоръката на сайта. Ако отидете на страницата на BBC, ще ви бъде препоръчано и друго съдържание, което отговаря по някакъв начин на вашите интереси. Това правим и за Financial Times.

Вие сте създали алгоритъма, който препоръчва съдържание на страниците на BBC и Financial Times?
Точно така. Този алгоритъм следи вашия интерес. При Financial Times вие трябва да се легитимирате, тъй като е платено издание и всеки абонат има собствен профил, като може да реши дали да сподели информация за интересите си, или не. Ако реши да го направи, Financial Times следи какво чете, какво му е интересно, проследява актуалните новини и му предлага съдържание с приоритет, което отговаря на интересите му.

Дали обаче алгоритъмът не ни поставя в информационен балон, филтрирайки съдържанието за нас?
Това е много интересен въпрос. Financial Times имат специален отдел, който следи поведението на хората. Имат различни измерители, по които преценяват дали това съдържание е интересно. Целта на алгоритъма е да представи не повече от същото, а теми, за които не бихте се сетили да попитате, но те имат връзка с интересите ви. Целта е обратната – да разширим сапунения мехур, в който живеем, давайки ни други перспективи.

Имате проект и за борбата с фалшивите новини. Какво точно представлява той и как помага?
Това е изследователски проект, като целта ни е да помогнем на няколко големи медии и на техните журналисти да откриват дезинформация или т.нар. „фалшиви новини“. Масовата аудитория трудно се справя с това. Има журналисти обаче, които са експерти в тази област. Те имат нужда от инструменти, които да им помогнат в този изключително сложен проблем.
Пример за сложността е интервю на Барак Обама в Дубай в конкретен ден. Интервюто е перфектно анимирано и изглежда сякаш Обама казва неща, които всъщност никога не е казвал. За да го проверим, от една страна, можем да потърсим във видеото дали има знаци, че е манипулирано. От друга страна, можем да проверим дали въобще Барак Обама е бил в Дубай тогава.
Медиите, с които работим конкретно по този проект, са Deutsche Welle и агенция France Press.
Другата област, в която често има проблем, са социалните медии, където някой казва нещо, което не се е случило. Понякога е нарочно с цел манипулация, понякога съвсем случайно. Нашата цел не е да разрешим изцяло проблема. Защото не вярвам, че ако хората не се справят, можем да научим една машина да се справи. Помагаме по-скоро на експертите да свършат работата си и да кажат дали дадено нещо е измислено, или не.

Как ще изглежда интелигентното предприятие на бъдещето?
При интелигентното предприятие хората са фокусирани да вършат работата, в която са добри и която дава израз на креативността, въображението и способността им за саморефлекция, а другата бюрократична, административна работа ще я вършат машините.

Това обаче е оптимистичният вариант, който разработчиците на изкуствен интелект предвиждат. Какво би станало, ако един ден той изпревари човешкия интелект? Има прогнози, че това може да стане около 2030. Как ще контролираме AI?
Машините отдавна са ни изпреварили в изчислителните задачи. Дали те могат автономно да вземат решения, с което биха могли да навредят или не на хората, ще зависи от силата, която им дадем. При предприятията това не е тема, защото решенията се вземат от хора, т.е. ние не даваме на изкуствения интелект право да взима решения вместо нас и да манипулира нашия живот.
Имаме клиент от т.нар. „Голяма четворка“ - това са големите четири компании във финансовия одит. Помагаме им с това, че те трябва да анализират огромно количество финансова информация на множество компании. Ние можем да направим анализ, да кажем колко са компаниите в даден сегмент, каква част от тях са получили инвестиции, коя ще е следващата технология, която ще гръмне, защото в момента се инвестира много в нея. Това е знание, което човек може да събере, но ще отнеме ужасно много време.

Плюсовете в това отношение са безспорни. Все пак има ли риск изкуственият интелект да измести хората от работните им места? Как да се подготвим за такова бъдеще без работа?
Ще ни измести ли изкуственият интелект? Много е вероятно. Възможно е професии, които имаме сега, да спрат да съществуват. Както вече почти няма обущари или шивачи или това вече е превърнато в луксозен сегмент. Но това мен не ме притеснява много. Защото задачите, които можем да дадем на компютрите, обикновено са тези, които са ни скучни, които изискват много изчислителна работа. Там, където компютрите със сигурност няма да ни заменят, е нашата креативност.

Виждаме, че напоследък и в това отношение има пробив. Има вече роботи композитори, роботи адвокати, роботи журналисти, роботи художници.
Тук е предизвикателството – можем ли да измислим нещо, което компютърът не може. Да, компютрите могат да направят една приятна песничка, с която да ни забавляват, могат да нарисуват една картина, която става за офиса, но там няма закачка. Мисля, че артистите трябва да са спокойни.

А журналистите?
Това, което направихме за BBC за миналата Олимпиада, беше, че помогнахме на журналистите по-бързо да изпращат своите репортажи. Минимизирахме времето между събитието и това, което журналистът иска да каже, до момента, в който читателят или зрителят може да го консумира.

Как да се ориентират и на какво да заложат младите хора, така че да са адекватни на промените?
Професиите на бъдещето са свързани с разбирането и обработката на данни, превръщането им в информация и извличането на знания от нея. Колкото по-добре разбираме този процес - от събиране на факти през свързването им с други и интерпретацията в средата, която те се намират, толкова по-ефективни можем да бъдем в тази ера на информацията, която сега преминава в ера на знанието.

Накъде бихте насочили Вашите деца?
Ако решат да се занимават с ИТ, бих ги насочила към това да разбират стойността на данните, които събират машините от интеракцията си с нас. Защото ние даваме на машините много информация за нас. В момента, в който вие се движете с мобилния си телефон, ние знаем къде сте. В момента, в който платите с кредитна карта, ние знаем какво сте купили. В момента, в който харесате пост във Facebook, е ясно от какво се интересувате и кои са приятелите ви.

Подготвена ли е България за подобна революция?
България стои на челните места по скорост на интернет и свързаност на хората. България произвежда изключителни умове – математици и ИТ специалисти. Много студенти печелят стипендии по света и се връщат. Така че имаме страхотен потенциал.

В момента върви надпревара по отношение на изкуствения интелект, в която лидери са Китай и САЩ. Къде сме ние?
Що се отнася до България, все повече компании идват в страната.

Те идват у нас заради ниските разходи за труд.
В този сектор те вече не са толкова ниски. България е еднакво скъпа като Чехия и Полша, които традиционно са предпочитани. Компаниите идват в България заради човешкия потенциал.

Стартирахте изследователски проект в помощ на борбата с рака. За какво става дума?
Работим в няколко области: с медии, с финансови институции, във фармацията и здравеопазването. Този проект конкретно е изследователски. В тази област има много нерешени въпроси и ние искаме да помогнем за решаването им. Когато един раково болен отиде в болница, му се прави снимка на тъканта. Това е едно от основните изследвания. Лекарите после работят върху тази снимка, за да преценят има ли тумор, какъв вид е. Това е процес, който изисква голяма експертиза от страна на лекаря. Той трябва да знае как да събере данните от тази картина, каква информация носят те и да приложи собственото си знание и практика, за да направи диагноза. Целта на този проект е да помогнем на лекарите да намалят времето и усилието, което им струва поставянето на диагнозата. Машините никога няма да поставят диагноза вместо лекарите, най-малкото заради етичния проблем. Няма такава амбиция, но можем да помогнем на лекарите в обработката на информацията.