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:
Динамику ESG в мире обсудили на международной конференции по вопросам устойчивого развития в Вышке
Участники форума «ESG Corporate Dynamics: the Challenges for Emerging Capital Markets» обсудили использование ИИ в сфере устойчивого развития, влияние климатической уязвимости на привлечение институциональных инвесторов, тренды ESG-политики в Южной Корее и Китае, разработку интегральной ESG-модели для оценки вероятности дефолта компаний и многие другие вопросы. В работе конференции, организованной факультетом экономических наук ВШЭ, приняли участие более 20 ученых из ведущих университетов Китая, Египта, Малайзии и других стран.
Исследователи из ВШЭ разработали Python-библиотеку для анализа данных движений глаз
Исследовательская группа из Высшей школы экономики разработала Python-библиотеку EyeFeatures, предназначенную для анализа и моделирования данных движений глаз. Инструмент призван облегчить работу ученых и разработчиков, предоставляя им возможность эффективно обрабатывать сложные данные и строить предсказательные модели.
Достижения Вышки в сфере ИИ представили на AIJ
На площадке международной конференции AI Journey состоялась сессия под руководством вице-премьера Дмитрия Чернышенко, посвященная достижениям российских исследовательских центров в области искусственного интеллекта. Руководитель Центра ИИ ВШЭ Алексей Масютин представил ключевые разработки исследователей центра.
Фантастика vs реальность: ВШЭ и Евразийский НОЦ обучили преподавателей Башкортостана работе с ИИ
В начале ноября в Уфе состоялось обучение по программе повышения квалификации «Искусственный интеллект и его применение в научных исследованиях» для преподавателей и ученых Республики Башкортостан. Организаторами программы выступили Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ и Евразийский научно-образовательный центр. Обучение было реализовано в сетевой форме по трем направлениям: гуманитарному, естественно-научному и техническому.
Искусственная революция: как ИИ меняет образование
Искусственный интеллект стремительно ворвался в образовательное пространство и стал помощником и напарником студентов и преподавателей. Сегодня владение ИИ-инструментами становится универсальной компетенцией и требует от педагогов освоения новых навыков и подходов как к учебному процессу, так и к оцениванию успехов студентов.
Ученые НИУ ВШЭ признаны лидерами в сфере развития ИИ
В рамках международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey наградили победителей Национальной премии «Лидеры ИИ — 2024». Лауреатами стали Сергей Самсонов, научный сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ, и Елена Тутубалина из Института искусственного интеллекта AIRI и Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики ФКН ВШЭ. Еще один ученый Вышки стал финалистом премии.
Обуздать стихию: как ИИ интегрируется в учебный процесс в странах мира
Искусственный интеллект постепенно становится незаменимой частью высшего образования. Его используют и студенты, и преподаватели для снижения объема рутинных задач и расширения своих возможностей. Ограничения и перспективы ИИ рассматриваются в докладе «Начало конца или новой эпохи? Эффекты генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшем образовании», который вышел в журнале «Современная аналитика образования» под научной редакцией научного руководителя НИУ ВШЭ Ярослава Кузьминова.
Виртуальный Моцарт, бот «Венчурный капитал» и генерация учебных видео: как в Вышке применяют ИИ
В середине ноября в Вышке состоялся митап, на котором преподаватели, исследователи и административные работники университета представили собственные проекты и поделились опытом использования ИИ-технологий в образовательной и научной деятельности. Встреча прошла в рамках программы повышения квалификации «Искусственный интеллект в образовании и исследованиях».
Названы ключевые тренды в образовании — 2025
Искусственный интеллект и виртуальная реальность все чаще становятся частью образования. Больше половины преподавателей-новаторов готовы поддерживать мультимодальные подходы с использованием ИИ, а каждый третий студент считает, что технологии способны сделать учебу интереснее и удобнее. Такие данные представили Лаборатория инноваций в образовании ВШЭ и холдинг Ultimate Education.
Студенты Вышки выиграли международный этап «Цифрового прорыва»
В начале ноября в Калининграде прошел международный этап хакатона «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». В нем приняли участие 203 команды в составе 1569 человек, и среди них — студенты факультета компьютерных наук ВШЭ, призеры всероссийского этапа. Они соревновались в решении задач от партнеров хакатона — РЖД, Media Wise, «Атома», «Росатома», «Силы» и других организаций.