Դավիթ Յանը` AI-ի, «quick and dirty» մեթոդի եւ երեք մոգական բյուրեղի մասին

ABBYY-ի, Newo AI-ի հիմնադիր, ձեռնարկատեր Դավիթ Յանը Ռուս-հայկական համալսարանում պատմել է իր ուսանողական տարիների, բիզնեսի երեք «կախարդական բյուրեղի», ինչպես նաեւ կանխատեսումներ է արել AI-ի ապագայի մասին: 

«Մենք ուզում էինք 10 հազար ռուբլի վաստակել»

Ուսանողական տարիներին ֆիզիկոս դառնալու մտադրություն ունեի եւ չէի պատկերացնում, որ ապագայում բիզնեսով եմ զբաղվելու։

Մի օր ընկերոջս՝ Սաշա Մոսկալեւի հետ որոշեցինք լեզվական ծրագիր ստեղծել եւ վաճառել: Նպատակը բավական հավակնոտ էր՝ վաճառել 100 օրինակ՝ յուրաքանչյուրը 100 ռուբլով եւ ամռան ընթացքում վաստակել 10 հազար ռուբլի։ Դա այն ժամանակ անհավանական մեծ գումար էր. երկու նոր «Ժիգուլի» ավտոմեքենա էր կամ հորս՝ լաբորատորիայի ղեկավարի, մեկ տարվա աշխատավարձը: 100 օրինակ, սակայն, չվաճառվեց։ Գնեցին ընդամենը 15-ը, բայց՝ 700 ռուբլով։

Առաջին վաճառքի պատմությունն ավելի հետաքրքիր էր, քան թվերը։ 

Հաճախորդը Երեւանի Մերգելյանի անվան մաթեմատիկական մեքենաների ինստիտուտն էր։ Համակուրսեցիս` Արամ Փախչանյանը, ծրագրի սկավառակներով եկել էր Երեւան ու ինստիտուտի ղեկավարներն արդեն սպասում էին առաջին դեմոյին: Սակայն ծրագիրը պաշտպանված էր գաղտնաբառով, որը ոչ ոք չէր հիշում։

photo © Ռուս-հայկական համալսարան

Ամբողջ ինստիտուտը ներկա էր, Արամն էլ՝ համակարգչի մոտ։ Մոսկվայի հետ կապ չկար։ Վերջում ինչ-որ կերպ նա կարողացավ տրամաբանորեն հիշել գաղտնաբառը ու գործարկել ծրագիրը: Այդպես տեղի ունեցավ մեր առաջին վաճառքը:

Հետագայում այդ փոքր ծրագրից ծնվեց ABBYY-ն, որն այսօր մոտ 50 միլիոն օգտատեր ունի 200 երկրում։

«Մարդիկ չեն գնում գայլիկոն, նրանց հարկավոր են անցքեր»

Մարդիկ գայլիկոն (сверло) գնում են միայն այն պատճառով, որ կարող են դրա միջոցով իրենց անհրաժեշտ անցքը ստանալ:

Նույնը տեղի ունեցավ լեզվական ծրագրերի դեպքում։ 90-ականներին փաստաթղթերը հաճախ ստացվում էին գերմաներեն, ֆրանսերեն կամ անգլերեն, եւ օգտատիրոջ խնդիրը բառարան ունենալը չէր, այլ փաստաթուղթը թարգմանելը։

Դավիթ Յանը
photo © Ռուս-հայկական համալսարան

Միավորեցինք մի քանի տարբեր ծրագիր՝ սքանավորում, տեքստի ճանաչում, բառարաններ եւ թարգմանություն։ Ստացվեց համակարգ, որը պետք է թույլ տար փաստաթուղթը մեկ լեզվով մուտքագրել եւ մի քանի գործողությամբ ստանալ դրա թարգմանությունը։

«Quick and dirty»

Տեխնոլոգիական արտադրանք ստեղծելիս հաճախ կրկնվող սխալն ամեն ինչ կատարյալ դարձնելն է նախքան շուկա դուրս գալը։ Ինքս պերֆեկցիոնիստ եմ, բայց «quick and dirty»-ն այն մեթոդն է, որը հիմա պետք է կիրառել, այլապես կարող եք շատ ուշանալ:

Պրոդուկտը պետք է հնարավորինս շուտ դուրս բերել իրական աշխարհ, ցույց տալ մարդկանց, արձագանք ստանալ եւ հետո միայն կատարելագործել այն։

Երեք «մոգական բյուրեղները»

AI-ը չի փոխարինի այն մարդկանց, ովքեր միաժամանակ երեք կարեւոր կարողություն ունեն՝ բիզնեսի իմացություն, պրոդուկտին ուղղված մտածելակերպ եւ առաջնորդություն: Դրանք ես անվանում եմ երեք «մոգական բյուրեղ»։

Առաջինը՝ հասկանալ շուկան եւ հաճախորդի «ցավը»։ Ոչ թե ենթադրել, որ ինչ-որ խնդիր գոյություն ունի, այլ իմանալ դա իրական փորձից։

Երկրորդը՝ այդ «ցավի» համար արտադրանք ստեղծելու կարողությունն է, տեխնիկական մասը։

Երրորդը՝ արտադրանքը հաճախորդին հասցնելու՝ վաճառքի եւ բաշխման ալիքի իմացությունը։

Դավիթ Յանը
photo © Ռուս-հայկական համալսարան

AI-ը «կատարյալ շրջանավարտ է»։ Որոշ առաջադրանքներում այն կարող է մրցել մագիստրոսի, նույնիսկ գիտությունների դոկտորի մակարդակի հետ։ Բայց այն աշխատանքային փորձ չունի, ու հենց այստեղ էլ մարդու առավելությունն է՝ հասկանալ իրական բիզնեսի մանրուքները, բացառիկ դեպքերը, հաճախորդների վարքը եւ այն, ինչ հնարավոր չէ սովորել միայն տեսական գիտելիքից։

Newo AI. առաջին փորձերից մինչեւ իրական ցավի բացահայտում

Իմ թիմը միշտ չէ, որ հետեւել է այդ երեք «բյուրեղի» սկզբունքին։

AI գործակալների հարթակ ստեղծելիս սկզբում չգիտեինք՝ ի՞նչ խնդիր ենք լուծում եւ ինչպես ենք վաճառելու այն։ Սկսեցինք տարբեր հաճախորդների համար փորձնական լուծումներ կառուցել։

Հետո առաջարկեցի գտնել 20 կամավոր, որոնք կվճարեն 1000 դոլար եւ կասեն՝ ինչ են ուզում, որ իրենց AI գործակալն անի։ Մեկ ամիս ունեինք լուծումը ստեղծելու համար։

20 մարդ գտնվեց։ Նրանցից մի մասի գումարը հետ վերադարձրինք, իսկ մնացած փորձերից կարողացանք գտնել կրկնվող օրինաչափությունը։

photo © Ռուս-հայկական համալսարան

Պարզ դարձավ, որ տարբեր պատվերների հիմքում նույն խնդիրն է՝ բիզնեսի առաջին շփման կետի ավտոմատացումը։

Խանութ, ռեստորան, ավտոսրահ, մարզասրահ կամ առցանց բիզնես՝ ոլորտները տարբեր են, բայց գրեթե բոլորի դեպքում կա մեկ կետ, որտեղ բիզնեսը հանդիպում է հաճախորդին։

Հենց այդ կետն էլ այսօր AI-ի ամենահետաքրքիր կիրառություններից մեկն է։

Մեր տեխնոլոգիան արդեն օգտագործվում է տարբեր երկրներում, ցանկանում ենք ավելի ակտիվ աշխատել նաեւ Հայաստանում։

Իսկ ի՞նչ, եթե AI-ը դառնա «սուբյեկտ»

Իմ առաջին կանխատեսումն այն է, որ 2030 թվականին գիտնականները կապացուցեն որոշ AI գործակալների մոտ գիտակցության առաջին նշանների առկայությունը:

2035 թվականին առաջին երկիրը կօրինականացնի ամուսնությունը կենսաբանական եւ ոչ կենսաբանական էակների միջեւ։ 2040 թվականին փողոցներում առաջին բողոքի ակցիաները կլինեն «Ռոբոտների կյանքը կարեւոր է / Robot Lives Matter» կարգախոսով։

2045 թվականին կհայտնվեն առաջին հիբրիդային մարդիկ՝ ոչ կենսաբանական իմպլանտներով։ 

photo © Ռուս-հայկական համալսարան

Եթե կա պատասխանատվություն, նշանակում է՝ կա նաեւ պատիժ։ Կլինեն ֆիզիկական բանտեր ոչ կենսաբանական էակների համար։ Եվ այդ էակները պետք է իմանան, որ եթե չեն հետեւում որոշակի օրենքների, բարոյականության, էթիկայի եւ իրավական նորմերի, կարող են կալանավորվել։

Մենք մեծացել ենք հեքիաթներ, գրքեր ընթերցելով, ինքներս մեզ համար մշակել ենք բարու եւ չարի հասկացությունը։ Մարդը՝ որպես էվոլյուցիոն տեսակ, վերացական մտածողության շնորհիվ սովորել է հասկանալ՝ ինչ է բարին եւ ինչ է չարը: 

Երբ Երկրի վրա տարեկան մոտ մեկ միլիարդ հումանոիդ ռոբոտ արտադրվի եւ նրանք ապրեն մեր կողքին, մենք պետք է նորից մտածենք բարու եւ չարի մասին։ 

AI-ի եւ ռոբոտների մեծամասշտաբ տարածման դեպքում այս հարցերը կարող են դուրս գալ փիլիսոփայության սահմաններից եւ առօրյա կյանքի խնդիր դառնալ։

Նունե Գրիգորյան