— В RnD вообще не страшно, а должно быть? :) Ребятам, которые ближе к персональным данным и деньгам, наверное, страшнее, но у них там и внешнего контроля над процессом больше.

— Насколько я знаю, Тинькофф стал первым в России, кто внедрил у себя технологию распознавания клиентов по голосовому слепку. Это так? Ты принимал участие в разработке? Расскажи поподробнее про эту фичу?

— Если я правильно понял, вы говорите про совместный проект с NICE Systems. Мы внедрили распознавание по голосу в 2014 г, это произошло до того, как я пришел работать в Тинькофф.

Внедрение этой технологии позволило сократить количество дополнительных вопросов к клиенту или вообще обойтись без них. Продолжительность звонков в среднем уменьшается на 40-60 секунд за звонок, что позволяет нам существенно экономить на трафике.

Система распознавания голоса повышает уровень сервиса, так как клиентам не нужно отвечать на однотипные вопросы при каждом звонке в банк, и эффективность работы службы поддержки, поскольку операторы сразу переходят к решению вопроса. А еще голосовая биометрия позволяет повысить уровень безопасности при проведении операций.

— Стоит ли ждать, что голосовые помощники и голосовые технологии станут нормальными собеседниками?

— Со временем, думаю, да. Но сколько времени должно пройти для этого, никто не знает.

Сейчас всё, даже с учетом последних наработок в области GPGPU, упирается в вычислительные способности современного железа и разработку эффективных нейросетевых архитектур. Основная проблема заключается даже не в тренировке, хотя и в этой области развитие железа помогло бы, а в предоставлении миллионам пользователей вычислительного времени для обсчёта нейросети на их данных. Представленные недавно Tensor Processing Unit (TPU) от Google и специализированные вычислительные юниты для Deep Learning в GPU ядре новой архитектуры от NVIDIA позволяют частично решить эту проблему, но должно пройти еще много времени, чтобы эти технологии освоили разработчики и ученые.

Да, человечество сделало огромный шаг в области AI по сравнению с тем, что было, например, 10 лет назад, но до полноценного искусственного интеллекта, думаю, еще далеко.

— На твой взгляд, в каком направлении будут развиваться эти технологии в ближайшие годы?

— Думаю, в ближайшее время произойдёт серьезное усиление человеческих способностей с помощью AI в тех областях, где сейчас традиционно человек считается превосходящим компьютер (это как раз голосовые помощники, чатботы, диалоговые системы). Интерфейсы взаимодействия всё еще сохранят отчасти искусственный, компьютерный «облик», то есть естественно разговаривать с голосовым помощником на произвольную тему пока ещё не получится, но в рамках фиксированного домена разговор, даже естественный, может вполне состояться.

— Ты наверняка знаешь, что происходит в мире финтеха. Какова роль Python в этой отрасли?

— Python зарекомендовал себя как отличный язык для экспериментов с ML. В продакшене не все так просто, я сейчас в основном про скорость работы. Но computationally-intensive часть кода всегда можно реализовать на Cython или как C extension. Тогда проблем со скоростью быть не должно. У Python очень классное комьюнити, и возникшие потребности можно всегда решить внешними пакетами.

— Какие инструменты ты используешь для организации работы (в том числе для планирования времени, организации рабочего пространства и т.п.)?

— Я предпочитаю почти пустой рабочий стол с минимальным количеством самого необходимого. Для планирования использую листок бумаги и голову, иногда Google Keep для долгосрочных задач.

— Ты читаешь какой-нибудь профессиональный блог? Какие информационные ресурсы ты мог бы порекомендовать коллегам для развития скиллов?

— Если про ML и Deep Learning, то мне нравятся блоги Andrej Karpathy и WildML. Они, правда, уже давно не обновлялись. Еще есть классный блог про Tensorflow от одного француза. Также мне очень понравилась видеолекция от David Beazley про метапрограммирование в Python 3. А еще у Python-а и стандартной библиотеки очень классные доки, я всегда нахожу в них что-то новое.

17 июля на PyConRu Андрей проведет большой мастер-класс «Распознавание речи на Python без PhD» на котором расскажет о том, как написать и натренировать свой простой движок для распознавания речи с Tensorflow и нейросетями в максимально сжатые сроки.

---

Спасибо нашим спонсорам, которые делают конференцию возможной: золотому спонсору — компании Adcombo, партнеру энергии и хорошего настроения компании ЦИАН, серебряным спонсорам — Rambler&Co и ДомКлик, бронзовому спонсору — MediaScope. Спасибо за поддержку Python Software Foundation.