15 июля 2017 года в Корпоративном Университете Сбербанка прошла гостевая лекция профессора Михала Косински на тему «О будущем взаимодействия “человек — искусственный интеллект” и о роли искусственного интеллекта в современной компании»

Тезисы: 1. Мы оставляем цифровой след через смартфон, интернет, электронные платежи, уличные камеры итд

2. Компании эту информацию используют что бы предсказать ваше поведение. Оптимизировать поставки товаров и услуг в конкретном месте под конкретную аудиторию

3.Развитие вычислительной техники позволяют просчитывать, анализировать и предсказывать каждую личность с высокой вероятностью.

4. Когда покупать сырьё и продавать изделие, без аналитики не будет конкурентного преимущества.

5. Деление и хранение информацией у компов эффективнее чем у людей.

6. Предсказание на моделях прошлого и по аналогии с другими  из большого массива данных повышают вероятность до 90%

7. Причинно следственной связи явно не видно, но статистическая зависимость фактов алгоритмом и моделью выстраивается и сравнивается с другими показателями явных фактов.

8. Индивидуальность, характер, шаблон последовательность не меняются с возрастом традиционно заполняли опросники , анализ цифрового следа решает задачу быстро не дорого эффективно.

9. В Америке проф тестирование психологом= 100$, алгоритм= менее цента. 10. Точность оценки выше от цифрового следа. Опросник проще обмануть. Сервис, получивший название Apply Special Sauce, может, проанализировав "лайки", назвать ваш пол, уровень интеллекта, удовлетворенность жизнью, сексуальные предпочтения и политические и религиозные предпочтения, а исходя из данных об образовании - еще и семейное положение. Программа способна выстроить модель личности пользователя в соответствии с так называемой "большой пятеркой" индивидуальных черт (открытость, добросовестность, экстраверсия, доброжелательность, нейротизм) и оценить, насколько личность импульсивна или организована в жизни.

11. Транскрибированная устная беседа, продукт «IBM Watson  составляет точную характеристику.

12. Физиогномический портрет с точки зрения  цифрового изменения, можно точно о характере и поведении( гендор, возраст, настроение итд)

13. Ваше лицо влияет на характер( красивым больше внимания и они стараются больше получить внимания) Ваш характер влияет на лицо( злой взгляд, загар у экстравертов и бледность у интровертов) и лицо и характер от гормонов( лысый более решительный тестостерон) Microsoft Azure Cognitive Services уже предоставляет услуги по лицам, голосу, речи по цене ниже цента.

15. Поменяли модель обучения компьютера с инструкци как надо, на  генеративность  предсказаний.

16 законы по охране личности бесполезны, потому что мы сами о себе оставляем много инфы в открытых источниках.

17. Персонализированный маркетинг хоть в бизнесе или политике. Слоган для экстраверта “обожаю” итд, интроверт “ красота не должна о себе кричать” , конверсия растет до 100%

18. Вопросы: умные сети?ответ оптимизация маршрутов улучшает экологию, у алгоритма нет субъективности решения с учётом всех факторов, Где грань между предсказанием и самореализующимся прогнозом? Альтернативный подход с широким горизонтом прогноза и вектором предсказания . Грань на опыте и отсутствии примеров опыта из призмы социальной обеспеченности. Как воспитывать детей? Постарайтесь убедить ребенка изучать программирование, Научившись придёт понимание как машины думают, меняется шаблон мышления , прогнозные модели, компактность, структурирование мышления.