Технологии искусственного интеллекта помогут реабилитации бездомных
Исследовательская группа Центра искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ под руководством Ивана Ямщикова разработала модель для прогнозирования успешности реабилитации бездомных. Модель с вероятностью около 80% предсказывает эффективность работы с клиентами организаций для бездомных. Проект представлен на конференции, посвященной деятельности социальных центров.
Сегодня проблема бездомности в России не изучена: не существует достоверной статистики о количестве бездомных в стране, крайне мало исследований на эту тему. Проект благотворительной организации «Ночлежка» и Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс в рамках программы Центра ИИ НИУ ВШЭ — это одна из первых попыток применить методы машинного обучения для изучения способов реабилитации бездомных.
В «Ночлежке» уже несколько лет работает электронная система МКС (Многофункциональный кабинет соцработника), в которую специалисты по социальной работе и юристы заносят информацию о сопровождении подопечных и оказанных услугах. Всего в базе данных 12 891 уникальный клиент. В исследовании Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс о прогнозировании исходов контрактов использована информация о 3219 клиентах, имеющих хотя бы один контракт. Обучение и проверка модели проходили на выборке из 6528 контрактов, заключенных с этими клиентами.
«Клиент» и «контракт» — термины Многофункционального кабинета соцработника. Под контрактом понимается услуга, которую может получить клиент МКС с участием соцработника. Всего таких контрактов (услуг) 43, например временная регистрация по адресу «Ночлежки», восстановление или получение паспорта и другие.
«Первая задача, которую мы решали, — это предсказание успешности контракта, — рассказывает о ходе исследования Анна Быкова, аналитик Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс. — Для того, чтобы научить машину что-то делать, необходимо подготовить информацию. На основе комментариев базы данных кабинета соцработника “Ночлежки” мы выделили признаки по категориям клиентов. Также мы выбрали статусы контрактов, которые можно считать успешными (контракты выполнены полностью) и неуспешными (контракт не выполнен по причинам, связанным с клиентом)».
Каждый клиент был представлен в датасете строкой с 93 признаками, но, по мнению исследователей, «данных много не бывает». Любая информация помогает точнее спрогнозировать вероятность успешного завершения контракта, а это, в свою очередь, дает соцработникам больше возможностей помочь реальному человеку, попавшему в тяжелую жизненную ситуацию. Признаки загружались в модели машинного обучения.
Самым сложным для выполнения оказался контракт «Получение гражданства», а самым реально выполнимым — «Временная регистрация по адресу “Ночлежки”».
Несмотря на эффективность работы искусственного интеллекта, исследователи подчеркивают важность человеческого фактора в принятии решений. «Мы даем инструмент, рассказываем, как им пользоваться, а то, как интерпретировать результат с этической стороны, — уже задача специалистов», — поясняет Анна Быкова.
Речь идет о людях, и решение принимает социальный работник
Ученые планируют совершенствовать модель с помощью подбора гиперпараметров, использования ансамблевых методов и различных архитектур нейросетей, проводить эксперименты с синтетическими данными, полученными в результате компьютерного моделирования. Также в планах — изучение данных других регионов, проверка гипотезы о влиянии гуманитарных проектов на дальнейшее обращение к социальным работникам.
«Мы хотим проверить гипотезу о том, что клиент, посетивший один из пунктов оказания гуманитарных услуг “Ночлежки” (пункт обогрева, “Ночной автобус”, “Ночной приют”, “Культурная прачечная” и пр.), с большей вероятностью примет решение “уйти с улицы” и обратиться за помощью к соцработникам. В терминах МКС это означает, что с ним будет связан хотя бы один “контракт”», — говорит аналитик Лаборатории естественного языка ВШЭ — Яндекс Николай Филиппов.
Вам также может быть интересно:
В Вышке создали собственную MLOps-платформу
Ученые НИУ ВШЭ создали MLOps-платформу SmartMLOps. Она предназначена для исследователей в области искусственного интеллекта, которые хотели бы превратить свое изобретение в полноценный сервис. В будущем на платформе могут быть развернуты ИИ-помощники для упрощения образовательного процесса, оказания медицинской помощи, консультирования и решения многих других задач. Создатели ИИ-технологий смогут получить готовый к работе сервис в течение считанных часов. На суперкомпьютере Вышки этот сервис может быть запущен в несколько кликов.
«От нашей общей работы зависит будущее»: что несет человечеству развитие ИИ
Какие перспективы и вызовы для человечества несет развитие технологий искусственного интеллекта? Как его используют ученые? Каким будет мир, где доминирует ИИ? Эти и другие темы обсудили эксперты на форсайт-сессии «Будущее исследований в сфере искусственного интеллекта», которая прошла в НИУ ВШЭ.
ИИ позволит точно моделировать производительность систем хранения данных
Исследователи факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ разработали новый подход к моделированию систем хранения данных на основе генеративных моделей машинного обучения. Он позволяет с высокой точностью предсказывать ключевые характеристики работы таких систем при различных условиях. Результаты опубликованы в журнале IEEE Access.
ИИ в образовании: как преодолеть соблазн готовых решений
Искусственный интеллект уже стал обыденностью для молодежи: как показал опрос, около 87% студентов ведущих вузов используют ИИ в процессе обучения. Большая часть из них отметила, что он помогает им экономить время, при этом они проверяют сделанную ИИ работу. Результаты исследования были представлены на конференции по анализу данных и технологиям ИИ Data Fusion. В ее работе приняли участие научный руководитель НИУ ВШЭ Ярослав Кузьминов и другие эксперты Вышки.
Большинство студентов не верят, что ИИ сможет заменить их на работе
Большинство студентов считают, что ИИ не сможет заменить их на работе в ближайшие десять лет. Низким такой риск называют 27,2% респондентов, 41,5% — крайне маловероятным. Эти оценки были получены НИУ ВШЭ в ходе опроса 4200 студентов в 2025 году. Они приводятся в докладе «Эпоха больших языковых моделей: почему они все еще не профессионалы», подготовленном научным руководителем НИУ ВШЭ Ярославом Кузьминовым и старшим преподавателем кафедры высшей математики НИУ ВШЭ Екатериной Кручинской. Доклад был представлен на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества, которая проходит с 15 по 18 апреля в НИУ ВШЭ.
Точный ИИ-оракул: какие тренды интересуют бизнес
Современные технологии ежедневно меняют мир, автоматизируя бизнес-процессы в различных отраслях. Специалисты НИУ ВШЭ представили масштабный опыт команды iFORA по реализации ИИ-проектов в интересах крупных компаний и органов власти.
Перспективы ИИ: математика машинного обучения в фокусе
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ провел выездной воркшоп «Математика машинного обучения». Здесь собрались ведущие ученые и специалисты НИУ ВШЭ в области машинного обучения, математики и статистики. В центре внимания исследователей оказались математические аспекты, лежащие в основе современных и наиболее перспективных направлений машинного обучения. Программа воркшопа включала мини-курсы, практические работы, доклады и круглый стол, посвященный перспективам развития ИИ в России.
Внедрение искусственного интеллекта в организации: какие эффекты отмечают сотрудники
45% организаций, которые занимались внедрением ИИ в работу, заявили о повышении производительности труда в результате его использования. Об этом говорится в исследовании «Внедрение ИИ в работу организаций: чем обусловлена вариация эффектов на труд?». Исследование проведено директором Центра статистики труда и заработной платы ИСИЭЗ НИУ ВШЭ Анной Демьяновой и стажером-исследователем центра Дарьей Талакаускас. Оно было презентовано на XXV Ясинской (Апрельской) международной научной конференции по проблемам развития экономики и общества (XXV ЯМНК), проходящей в НИУ ВШЭ с 15 по 18 апреля.
Вышка и «Авито» запускают магистратуру по машинному обучению в цифровом продукте
Факультет компьютерных наук ВШЭ совместно с российской ИТ-компанией «Авито» объявляет о запуске новой магистерской программы по машинному обучению (ML) в цифровом продукте. Программа направлена на подготовку специалистов, которые смогут применять передовые технологии машинного обучения для решения реальных бизнес-задач и создания продуктов, используемых миллионами пользователей. Всего пройти обучение в первой волне смогут 35 человек, обучение 30 из них целиком профинансирует «Авито».
«Идею всегда задает человек»: что дает ИИ образованию и медиа
ИИ-технологии меняют принципы работы образования и медиаиндустрии. Большинство студентов уже в той или иной мере используют ИИ, а нейросети уже массово производят все виды контента. Возможности и вызовы эксперты обсудили на конференции «Образование и медиа в эпоху цифровых перемен», организованной Дирекцией по маркетинговым коммуникациям НИУ ВШЭ и «Яндекс Образованием».