VMware: Изкуственият интелект е ценен, но не може да замести напълно човека

Умните технологии в съвременния свят заемат една огромна част от живота на човек, но те продължават да имат нужда от човешка намеса в опре...

Умните технологии в съвременния свят заемат една огромна част от живота на човек, но те продължават да имат нужда от човешка намеса в определени сфери и това няма как да се промени. Това мнение изрази Кати Чау, вицепрезидент „Научна и развойна дейност“ във VMware, в ексклузивно интервю за предаването на Bloomberg TV Bulgaria UpDate с водещ Бойчо Попов.

Откъс от интервюто може да прочетете по-долу, а целия разговор гледайте на https://www.bloombergtv.bg/update/2019-04-07/izkustveniyat-intelekt-e-tsenen-no-nyama-kak-da-izmesti-choveshkiya-faktor.

В днешно време жените са ключов компонент за съвременното развитие и за бъдещата технологична индустрия. Какво правите във VMware в тази насока? 

VMware наистина се гордее от направеното по отношение на участието на жените. Аз съм част от Съвета по многообразието и приобщаването, като представител на звеното по научна и развойна дейност. Ние редовно се срещаме, за да обсъждаме как можем да подобряваме ситуацията не само за жените, но и за хората от най-различни групи. Имаме общности – „Сила на различието“, малки групи, например такава на жените, а също и „Чернокожи във VMware“ или китайската общност. Ние наистина прегръщаме различията у хората, тъй като колкото по-голямо разнообразие има в една фирма, толкова са по-добри бизнес резултатите. Проучване на Маккинзи показва, че когато в една фирма има повече жени на ръководни длъжности, се забелязва 21% по-голяма рентабилност. А при повече ръководители от многообразни общности фирмата отчита 35% по-голяма рентабилност, в сравнение с фирмите, в които няма такива ръководители.

Достатъчни ли са обаче единствено технологичните умения в този случай?

Нека ви разкажа една история за мен и после ще обясня. Дипломирах се от университет преди много години, като следвах специалност „Механично инженерство“. Випускът ни беше от общо 120 човека, като жените бяха едва 9. За съжаление над 30 години по-късно ситуацията е почти същата. Бройката не се променила. Причината за това е, че нямаме достатъчно жени като примери за подражание, които да показват на младите момичета, че е важно да изберат професионален път в областта на науката, технологиите, инженерството и математиката. Само преди месец бях в Ирландия и участвах в конференцията iWish в Корк и Дъблин, изцяло посветена на това да окуражи младите момичета да изберат кариера в областта. Това е социален въпрос. Всички ние трябва да работим заедно, за да окуражаваме това. Ще има все повече въпроси, които трябва да намерят решение по темата за технологичните умения. Когато има разнообразна работна сила и когато има участие на момичета и жени, това би ни помогнало да вземаме по-добри решения и да направим света едно по-добро място.

Споменахте примерите за подражание. Наистина ли се нуждаем от такива в тази област?

Да. Проучването посочва много интересни изводи. Когато разговаряте с едно малко момиче – в начално училище, под 10-годишна възраст - 74% от тях проявяват интерес в науката, технологиите, инженерството и математиката. Когато обаче влязат в гимназия или университет, този дял спада до 2% на тези, които са поели професионален път в технологиите. Защо това е така? Когато се огледат наоколо, биха искали да виждат примери за подражание в сектора на технологичната индустрия. Точно затова във VMware полагаме много усилия, за да промотираме ролята на жените в жизненоважни технологични позиции. Отново това важи не само за жените, но за всички хора от различни групи. Подчертаваме ролята им на технологични длъжности на по-високо равнище, така че да може другите да ги видят и да кажат „и аз бих искал да постигна това.“
За Източна Европа е повече от необикновено за жените да работят в технологичния сектор. България обаче е изключение от тази тенденция, тъй като тя е с най-голям дял като съотношение. Жените съставят над 44% от работната сила на нашия технологичен сектор и така се нарежда на второ място в ЕС след Литва, в сравнение със средното 33% за Европейския съюз. Какво правите в България в това отношение?
Да. Първо, поздравления за това страхотно постижение. В САЩ мисля, че делът е много по-нисък например.

Това е наследство от съветската ера, тъй като най-умните студенти традиционно са отивали в гимназии с по-голямо застъпване на математиката.

Да. Мисля, че точно защото имате толкова висок дял жени разполагате и с доста примери за подражание. Във VMware – България, например, управляващия мениджър за страната е жена – една много силна жена. Ако разглеждам екипа си тук, ръководителите в България са жени. Имаме няколко мъже, но повечето ръководни позиции се заемат от жени. Аз съм много горда от този факт. Идвам в България веднъж годишно, за да окуража целия екип.

Знаете ли какъв е делът на жените във VMware България?

В моя екип от общо 50 души мисля, че от тях около 30 са жени.

Повечето хора в технологичния сектор са чували термина „баланс между професионалния и личния живот“. В последните години обаче все по-голяма популярност печели изразът „интеграция между професионалния и личния живот“. Това дава основа на заглавия като например, “балансът между професионалния и личния живот е мъртъв“ или „новият път се нарича интеграция между професионалния и личния живот“. Какво мислите? Има ли реална разлика между тези два термина?

Ако говорим за “баланс между професионалния и личния живот“, веднага се сещаме за равновесие – или едното, или другото..

Или и двете, но в правилното време.
И двете в правилното време. Но това означава, че в определен момент вършите единствено работата си, а после се връщате вкъщи и в определен момент вършите единствено домашни задължения. А интеграцията означава, че когато сте на работа, можете да вършите както професионални, така и лични задължения. И по същия начин когато сте вкъщи. Ако се замислим, това сякаш е по-естественият начин, по който се случват нещата. Например, на моя екип в САЩ казвам, „ако ви трябва да отидете на лекар“ или „имате някаква работа с детето си на училище“, това не е нещо, което се върши през нощта, а са задължения през деня. И се случва, че или не можете да отидете на лекар, или не можете да помогнете на детето си с училище. Следователно трябва да не сте на работа, за да направите подобни важни неща. И тук идва интеграцията. За мен стига да сте си свършили работата, ако по средата на деня ви се наложи да си тръгнете, за да отидете на преглед или нещо важно с детето ви, или за вас – вие просто отивате и го правите. Но просто когато се приберете вкъщи, може би понякога и през вечерните часове, ще трябва да вършите професионални задължения и да изпълните нужната работа. Това значи „интеграция“. През някои седмици прекарвате по-голямата част от времето на работа, а през други седмици е нужно да свършите лични неща. Ако постигнете подобен баланс и знаете, че можете да го правите и интегрирате, вие ставате и по-продуктивен на работа.

Да, но интегрира ли се това с т.нар. „бърнаут“ у хората? Как се справяте този проблем?

Да. Според мен това е важен проблем и особено видимо, например когато работим с VMware България. Нашият централен офис е ситуиран в САЩ, следователно когато в Европа лягаме да спим, в САЩ започват работния си ден. Всички обаждания стават вечерта. Говорих си с някои от лидерите тук и им казах: „Нужно е да имате граници кога можете да приемете тези обаждания през нощта и кога не можете…“

Вие сте вицепрезидент „Научна и развойна дейност“. Нека поговорим за технологиите. В днешно време сме свидетели на много вълнуващи промени в технологичния сектор. Как мислите - ще направят ли ненужни роботите и изкуственият интелект много работни места? 

Изкуственият интелект и машинното обучение са гореща тема в днешно време. И между другото те вече присъстват в ежедневието ни, макар да не го осъзнаваме. Наскоро бях в Университета Станфорд, където съм част от Института за изследвания в социалните науки. Проведохме важна сесия за машинното обучение и изкуствения интелект. Основната тема беше „Ще вземат ли роботите работните ни места?“. Нашият извод бе, че ще вземат тази част от професията, която не е конкретно създадена за хората. Тоест, ще заемат професии, които изискват повтарящи се задачи и които в същото време имат отношение с много голям набор информация. Машинното обучение и изкуственият интелект трябва да са допълнение към това, което хората са способни да правят. Всъщност бях много доволна от това заключение.

Какъв вид са професиите, които е най-вероятно да бъдат иззети от роботите?

Нека дам пример с нещо, което правим във VMware. Моят екип е доста технически насочен и имаме няколко проекта, свързани с машинното обучение. Един от тях e платформа за обработка на езикови данни в задачи на машинно зрение. Ние сме много голяма компания с няколко хиляди клиенти, всеки от които, когато ползва наш продукт, би имал въпроси, свързани с обслужването. Получаваме от 600 до 700 хиляди заявки годишно за обслужване по нашите продукти. А този брой само ще нараства, тъй като и броят на продуктите ни се увеличава. Без машинно обучение и изкуствен интелект ние бихме получили тези 600 хил. заявки, които трябва да се пренасочат от човек. Тоест, ще е нужно човек да прегледа всяка една, говорим за структурирана и неструктурирана информация. В 55% от случаите, когато заявките са обработени от човек, са пренасочени към грешния инженер. Както можете да си представите, това отнема ненужно време, разходи и клиентите ни остават недоволни. Чрез машинното обучение обаче ние обучаваме модели, които да извличат информацията, да я влагат в модели за дълбоко и трансферно учене, от които ние учим. Тоест, всеки път когато клиент казва, че проблемът е инсталационен, а той всъщност е друг, например свързан с Биос-а, това се записва в тази рамка за дълбоко учене. Така моделът се учи и в резултат, с помощта на машинното учене, сме способни да ускорим времето за реакция с 10 пъти и да подобрим точността от 45% до над 70%.

Работните места обаче са от една страна, от друга са – секторите от промишлеността. Кои от тях ще са най-силно и съответно най-слабо? Как мислите?

Всички сектори ще бъдат повлияни от машинното обучение и изкуствения интелект. Това просто ще се случи. Ако се замислим, приложенията са навсякъде. Първоначално, разбира се, се сещаме за високо технологичните компании и особено тези с големи набори от данни. Потребителските компании винаги ще търсят начин, по който да се сдобият с данни и информация за потребителя. Те се стремят да определят как, използвайки тези данни, това ще им помогне за по-добрата продажба или поддръжка на продукта им. Следователно машинното обучение и изкуственият интелект ще окажат влияние върху всяка една голяма компания. Дори и в селскостопанския сектор. Първото и най-основното е как бихме могли да направим бизнеса си по-успешен. Ако продавате пшеница например, първо трябва да решите къде е най-добре да насеете културата. Това може да стане на база данните за климата и средата, а ако пакетирате и продавате продукта си – трябва да разбере кои са пазарните възможности, осигуряващи ви най-добра възвращаемост на инвестициите. Това отново може да разберете чрез данни. С появата на машинното обучение можете да обработите не само структурни данни, идващи от метриката и анализа, но също така и неструктурирани данни от социални медии – снимки, видеа, и т.н. Човек обаче не би могъл да обработи подобен тип данни и затова ни е нужно машинното обучение и изкуственият интелект – за да ни помогнат по-добре да вършим своята работа.

Разчитаме на технологиите все повече и повече.

Да, така е. Но при определени аспекти на дейността ни нищо не може да надмине човешката способност за преценка, разбиране и обработване на всички структурирани и неструктурирани данни. Няма нищо друго като човешкото умение.