Технологии искусственного интеллекта стали
основной темой ежегодной конференции Dreamforce, организованной компанией
Salesforce в Сан-Франциско. Гигант отрасли SaaS представил решение Einstein,
предназначенное для внедрения сложных технологий науки о данных и прогнозных
алгоритмов во все его облачные продукты CRM.
Вложив средства в стартапы, занимающиеся
искусственным интеллектом, и в привлечение талантов, Salesforce предлагает
клиентам воспользоваться функциями искусственного интеллекта, не раскрывая своих
особо ценных данных.
Проект Einstein
Прежде чем перейти к рассказу о приобретениях,
генеральный директор Salesforce Марк Бенеф отметил, что организации боятся
применять прогнозные алгоритмы к клиентским данным, которые они не могут видеть
из-за того, что клиенты предпочитают держать свои данные в надежном и безопасном
месте.
Догадка пришла к Бенефу после приобретения
технологий, позволяющих анализировать клиентские данные без их просмотра.
«Ранее мы не могли применять средства анализа
в случае невозможности просмотра или нормализации данных, – пояснил он. – Сейчас
же в нашем распоряжении имеются петабайты данных, и мы готовы оперировать ими,
не вступая в доверительные отношения с клиентами».
Общий потенциал
Теперь, когда различные технологии машинного
обучения можно применять к огромным объемам клиентских данных, генеральному
менеджеру группы Salesforce Einstein Джону Боллу и его команде необходимо
работать не только над созданием моделей данных, которые позволят сохранить
доверие, но и над тем, чтобы выводы делались применительно к конкретным
клиентским областям.
«С учетом того, что в восьми наших облаках
присутствуют сотни тысяч клиентов, нам понадобятся миллионы прогнозных моделей,
но для их создания во всем мире просто нет достаточного количества специалистов,
– подытожил Болл. – Как упростить эту задачу? Нужно автоматизировать процесс
обобщения данных, занимающий до 80% ежедневного времени исследователей, путем
использования метаданных. С их помощью мы можем понимать, что в поле содержится
электронное письмо или описывается какая-то возможность, а один объект связан с
другим. И теперь подготовка данных для создания прогнозной модели во многом
автоматизирована».
Проблемы данных
Сейчас Болл и другие участники команды
Salesforce заняты обеспечением безопасности данных в базовых общих моделях
Einstein. Естественно, конкуренты не хотят, чтобы принадлежащие им данные
использовались при создании прогнозных моделей их соперниками, особенно если
учесть, что масштабный переход Salesforce в облако вызывает немало вопросов с
точки зрения владения данными и их безопасности.
Болл, впрочем, с этим не согласен. «Я
беседовал с представителями крупных компаний, которые вполне довольны общими
моделями, – заявил он. – Проблема заключается в том, чтобы найти правильный язык
и математическое обоснование, которое развеяло бы все сомнения. Ключевое
значение имеет выбор клиента. Можно построить специфическую для конкретной
организации модель, используя данные только этой организации, после чего клиент
должен выбрать между глобальным и обобщенным пулом данных. Модель всегда
получается специфичной для организации, разница заключается лишь в том,
используете ли вы для обучения свои собственные данные или анонимные данные и
шаблоны».
Приобретения
Болл называет Einstein «искусственным
интеллектом для CRM», а поскольку у Salesforce имеется восемь отдельных облачных
продуктов, компания начала приобретать стартапы, занимающиеся вопросами
искусственного интеллекта в конкретных областях, будь то маркетинг, продажи или
обслуживание клиентов.
«Взглянув на восемь наших облаков, сценарии
использования которых были совершенно разными, мы занялись поисками компаний,
которые предлагали что-то новое в этих конкретных областях», – пояснил Болл.
В мае Salesforce приобрела компанию Implisit,
разрабатывавшую средства искусственного интеллекта для торговых представителей.
«Они построили много моделей, выделявших путем обработки естественного языка
важные для торговых представителей сигналы из сообщений электронной почты
(например, упоминавшегося там конкурента), – отметил Болл. – Специалисты
MetaMind в сфере глубинного обучения добились больших успехов в определенных
областях, но так и не смогли решить всех проблем – для этого требовалось очень
много данных». Компания MetaMind помогла Salesforce построить свою собственную
систему распознавания образов и классификации, которая используется теперь в
облаках Marketing, Services и App Clouds.
Специалисты BeyondCore в области анализа
помогли интегрировать функции прогнозирования в Analytics Cloud и Wave Analytics.
Ну, а поверх всего этого располагается
PredictionIO – инструмент с открытым кодом, предназначенный для управления
моделями машинного обучения. По словам Болла, он очень полезен в ситуациях,
когда вам приходится управлять миллионами моделей.
Фраза о том, что лучшим искусственным
интеллектом является искусственный интеллект, который находится вне поля вашего
зрения, становится уже расхожим штампом, а между тем многих функций Einstein мы
еще не видели. Осталось посмотреть, насколько цифры будут соответствовать
ожидаемым. Системе Einstein придется доказывать свою эффективность, чтобы
заручиться доверием пользователей.
Скотт Кэри | Computerworld
