😍 Спробуй Новий Trustee Plus на дотик - твій криптогаманець і платіжна картка тут 👉

«Поки що найбільшою загрозою для бізнесів і людей є інші люди, в руках яких будь-який інструмент чи технологія можуть перетворитись на зброю». Бліцінтерв'ю з ШІ-фахівцем Ciklum

Продовжуємо цикл матеріалів про особливості застосування штучного інтелекту в українських IT-компаніях. Сьогоднішній спікер — Олег Панічев, Expert Research Engineer у Ciklum. Він починав із розробки алгоритмів цифрової обробки та аналізу медичних сигналів. Ще під час навчання в університеті Олег працював на першій роботі в українській компанії «Ютас», яка спеціалізується на розробці медичного обладнання. Паралельно айтівець займався науковими дослідженнями, зокрема аналізом електроенцефалограм для прогнозування епілептичних нападів.

Згодом фахівець почав помічати, що в наукових статтях все частіше використовуються методи машинного навчання замість традиційних методів цифрової обробки сигналів. «Раніше прогнозування подій базувалося на встановленні порогів певних параметрів сигналу без використання методів крос-валідації. Усвідомивши перспективність нових методів, під час роботи над дисертацією я почав вивчати машинне навчання і брати участь у конкурсах на платформі Kaggle», — розповів він dev.ua.  

Нині Олег працює з ШІ вже понад одинадцять років і має досвід вирішення дуже різних задач, починаючи від роботи з табличними даними до глибинного навчання для задач компʼютерного зору та GenAI. Він розповів, чим займається у Ciklum та як компанія інтегрує в роботу над проєктами ШІ-інструменти. Також фахівець дає дієві поради тим, хто планує вивчати ШІ і працювати з ними. 

Залишити коментар
«Поки що найбільшою загрозою для бізнесів і людей є інші люди, в руках яких будь-який інструмент чи технологія можуть перетворитись на зброю». Бліцінтерв'ю з ШІ-фахівцем Ciklum

Продовжуємо цикл матеріалів про особливості застосування штучного інтелекту в українських IT-компаніях. Сьогоднішній спікер — Олег Панічев, Expert Research Engineer у Ciklum. Він починав із розробки алгоритмів цифрової обробки та аналізу медичних сигналів. Ще під час навчання в університеті Олег працював на першій роботі в українській компанії «Ютас», яка спеціалізується на розробці медичного обладнання. Паралельно айтівець займався науковими дослідженнями, зокрема аналізом електроенцефалограм для прогнозування епілептичних нападів.

Згодом фахівець почав помічати, що в наукових статтях все частіше використовуються методи машинного навчання замість традиційних методів цифрової обробки сигналів. «Раніше прогнозування подій базувалося на встановленні порогів певних параметрів сигналу без використання методів крос-валідації. Усвідомивши перспективність нових методів, під час роботи над дисертацією я почав вивчати машинне навчання і брати участь у конкурсах на платформі Kaggle», — розповів він dev.ua.  

Нині Олег працює з ШІ вже понад одинадцять років і має досвід вирішення дуже різних задач, починаючи від роботи з табличними даними до глибинного навчання для задач компʼютерного зору та GenAI. Він розповів, чим займається у Ciklum та як компанія інтегрує в роботу над проєктами ШІ-інструменти. Також фахівець дає дієві поради тим, хто планує вивчати ШІ і працювати з ними. 

Що входить у ваші обов’язки, які задачі перед вами ставить компанія? 

— Серед моїх обов’язків у Ciklum:

  • Консультація клієнтів щодо впровадження ШІ, машинного та глибинного навчання, а також GenAI;
  • Участь у pre-sale активностях;
  • Проведення технічних співбесід та навчання колег;
  • Робота над клієнтськими проєктами.

Оскільки я маю значний досвід у R&D, зараз я здебільшого працюю над складними проєктами, де необхідно швидко запланувати експерименти та розробити Proof of Concept для перевірки гіпотез.

Чи можете похвалитися результатами роботи — які процеси вдалося оптимізувати завдяки ШІ? Чи маєте оцінку економії ресурсів (час, гроші, людський капітал) завдяки впровадженню ШІ?

— Оскільки Ciklum — аутсорсингова компанія, проєкти дуже різноманітні. Одним клієнтам ШІ допомагає збільшити ринкову вартість компанії, іншим — оптимізувати операційні процеси.

Яскравим прикладом є розробка антивірусного рішення для клієнта, якому потрібно було швидко сканувати великі обсяги файлів. Наявні рішення були надто дорогими або повільними. Наша розробка натомість дала можливість сканувати мільйони файлів на день, що підвищило цінність компанії для інвесторів і створило нову пропозицію для клієнтів.

Які ШІ-інструменти наразі активно використовуються в компанії й для чого? Чи розробляєте власні ШІ-рішення (якщо так — що це і для чого використовується)?

— Зазвичай використання ШІ-інструментів залежить від клієнтів і їх дозволу на використання. У нас активно користуються ChatGPT, Claude і Copilot. Безпосередньо я надаю перевагу ChatGPT для підготовки та критики текстів і презентацій, структурування інформації та написання коду. Що стосується використання ШІ для власних розробок, у нас є кілька моделей в роботі, але про них ще зарано говорити.

Чи зможе ШІ замінити програмістів? А креативників? Як ви ставитесь до того, що вже зараз з’являється нова професія — промпт-інженер?

— Поки що говорити про повну заміну професій як програмістів, так і креативників рано. Водночас інструменти на зразок ChatGPT стали важливою частиною робочого процесу, і вже помітна суттєва різниця між тими, хто їх використовує, і тими, хто поки їх цурається.

Щодо промпт-інженерії, я вважаю, що це не окрема професія, а корисна навичка, яка стане невіддільною для різних спеціальностей, подібно до навичок роботи з комп’ютером у минулому.

Чи поділяєте ви думку про те, шо ШІ є певною мірою загрозою для бізнесів та навіть людства? Як можна це попередити та уникнути негативних наслідків?

— На мою думку, поки що найбільшою загрозою для бізнесів і людей є інші люди, в руках яких будь-який інструмент чи технологія можуть перетворитись на зброю. Велика кількість уявлень про загрозу ШІ базується на доволі великому оптимізмі щодо швидкості його розвитку. Так само ще в 50-х і 60-х роках минулого століття багато хто очікував, що лишилось всього років десять до створення роботів з інтелектом. Схожа ситуація трапляється кожного разу, коли стається ще один прорив або наукове відкриття повʼязане з ШІ, що призводить до розчарування в технології і до так званих «зим» штучного інтелекту. Для багатьох бізнесів більшою загрозою є якраз надмірне перегрівання ринку ШІ, через яке може статись економічна криза.

Порадьте тим, хто хоче займатися питаннями ШІ, що варто вивчити, на які курси-книги-блоги звернути увагу.

— ШІ — це доволі широка галузь науки, яка включає методи машинного навчання, штучні нейромережі, робототехніку, natural language processing та багато іншого. Тому насамперед я б радив ознайомитися з ними детальніше і вибрати, що цікавить найбільше, оскільки все одразу неможливо вчити. Для початку я завжди раджу пройти курси з машинного навчання від Andrew Ng та ознайомитись з сайтом deeplearning.ai, на якому є дуже багато хороших курсів. На Youtube є також немало хороших каналів, я б виділив два найбільш цікавих для мене: Two Minute Papers та Andrej Karpathy. Також я вважаю, що для кращого розуміння ШІ варто приділяти увагу і менш вузькоспеціалізованим ресурсам, тому я порадив би прочитати «Сума Технології» Станіслава Лема і «Суперінтелект» Ніка Бострома.

«Як порівняти з моїм попереднім досвідом роботи з Matlab і C# це було схоже на магію». AI та ML developer у DataArt — про можливості LLM надмірну довіру до ШІ та потенціал для тих хто його опанує
«Як порівняти з моїм попереднім досвідом роботи з Matlab і C#, це було схоже на магію». AI та ML developer у DataArt — про можливості LLM, надмірну довіру до ШІ та потенціал для тих, хто його опанує
По темi
«Як порівняти з моїм попереднім досвідом роботи з Matlab і C#, це було схоже на магію». AI та ML developer у DataArt — про можливості LLM, надмірну довіру до ШІ та потенціал для тих, хто його опанує
Протистояння штучних інтелектів США та Китаю. Де місце України?
Протистояння штучних інтелектів США та Китаю. Де місце України?
По темi
Протистояння штучних інтелектів США та Китаю. Де місце України?
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
По темi
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Підключай Megogo зі знижками за акційними тарифами.

від 99 гривень на місяць

Mazda
Читайте також
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
Письменники-романісти використовують штучний інтелект для створення своїх творів. Видання про технології The Verge поспілкувалося з письменницею Дженніфер Лепп, яка випускає нову книгу кожні дев’ять тижнів, й дізналося про те, як працює штучний інтелект для написання романів. Наводимо адаптований переклад статті. 

Хочете повідомити важливу новину? Пишіть у Telegram-бот

Головні події та корисні посилання в нашому Telegram-каналі

Обговорення
Коментарів поки немає.