М.АЛЕКСАНДРОВА: 13 часов 7 минут в Москве. Всем доброго дня. В студии Анна Соловьёва.

А.СОЛОВЬЁВА: Марина Александрова.

М.АЛЕКСАНДРОВА: Программа «Выход в город», которая подготовлена совместно с программой мэра Москвы «Мой район».

А.СОЛОВЬЁВА: И у нас сегодня в гостях генеральный директор компании VisionLabs Дмитрий Марков. Здравствуйте, Дмитрий.

Д.МАРКОВ: Добрый день всем.

А.СОЛОВЬЁВА: Сначала я расскажу, о чём мы будем сегодня беседовать в течение ближайшего часа. Поговорим мы о новом цифровом мире, который обеспечивает комфорт и безопасность жителей столицы. Да, Дмитрий, это же всё об этом, о комфорте и безопасности?

Д.МАРКОВ: Всё верно.

А.СОЛОВЬЁВА: Речь идёт о системе Face Pay, которая сейчас работает в нашем метро. Что это такое, думаю, все уже знают. Это возможность платить за проезд лицом. Подходишь, там камеры висят, и тебя пропускает турникет.

Д.МАРКОВ: Да, не надо ничего прикладывать. Вы фактически подходите просто к турникету, и створки открываются.

А.СОЛОВЬЁВА: Но это ещё не всё. Потому что в столичной подземке создана мощнейшая система видеоаналитики, которая работает для нашей безопасности. С её помощью находят пропавших людей, потому что умные системы ещё и регулируют транспортные потоки в городе. В метро ещё установлены системы, с помощью которых можно найти пропавших людей, умные системы регулируют транспортные потоки в городе. Имеется в виду вот эти камеры, которые стоят на дорогах, да?

Д.МАРКОВ: Да. Дело в том, что в городе существует несколько уровней. Есть уровень метро или транспортный сегмент, есть уровень уличный и камеры также установлены в транспортных средствах, например, автобусах, троллейбусах, трамваях.

А.СОЛОВЬЁВА: Это всё вы, я правильно понимаю? VisionLabs?

Д.МАРКОВ: Участвуют много компаний, но мы принимаем непосредственное участие во всех этих проектах.

А.СОЛОВЬЁВА: Дмитрий, расскажите тогда сначала о вашей компании. Чем вы занимаетесь, с чего всё начиналось и как вообще всё работает?

Д.МАРКОВ: Давайте коротко расскажу.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Можно и не коротко.

Д.МАРКОВ: Спасибо. Во-первых, большое спасибо за приглашение, очень интересно, радио — мой любимый формат.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Нам тоже.

А.СОЛОВЬЁВА: Вы в машине слушаете?

Д.МАРКОВ: Нет, я просто иногда я даю интервью, иногда я прихожу на радио, вот на радио я получаю гораздо больше удовольствия.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Мы тоже.

Д.МАРКОВ: Спасибо большое. В целом, если говорить про нашу компанию, то ей совсем недавно исполнилось 11 лет. Мы изначально специализировались на видеоаналитике. 11 лет назад нам были доступны одни инструменты, тогда ещё фактически искусственный интеллект только начинался. Сейчас всё, что мы делаем, связано непосредственно с модным таким трендовым названием — искусственный интеллект, нейросети. Это всё фактически то, на чём мы основываем наши решения. Нас сейчас примерно уже больше 220 человек. И фактически мы представляем такую российскую математическую или российскую IT-компанию. Несмотря на то, что мы такие изначально российские, такими и остаёмся, продукты, которые мы представляем, сейчас уже используются больше чем в 35 странах мира. И у нас есть очень такие сильные, на наш взгляд, очень такие известные проекты не только на Ближнем Востоке или в Юго-Восточной Азии, но также в Латинской Америке. 

А.СОЛОВЬЁВА: Ваши проекты, я так понимаю, это программное обеспечение, это нейролингвистические сети, вы их тоже создаёте?

Д.МАРКОВ: Да, мы делаем полностью все продукты сами изначально. У нас все разработчики находятся в штате, мы никогда никого не нанимаем. И вообще для нас команда — это основной слагаемый успеха, мы этому уделяем очень много внимания.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Ваша компания — победитель рейтинга систем распознавания лиц по версии Национального института стандартов и технологий США в 2021 году.

Д.МАРКОВ: Не только в 2021 году, если честно. Много лет мы участвуем в этом рейтинге. Мы считаем, что именно этот рейтинг наиболее справедливо и наиболее такой достаточно большой… это фактически такая олимпиада биометрических движков. Мы всегда в нём участвуем, побеждали в разных категориях. И вообще мы считаем подход Национального института стандартизации к тестированию биометрических движков наиболее профессиональным сейчас.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Я объявлю наши координаты: СМС-портал +7-925-8888-94-8, Telegram для ваших сообщений govoritmsk_bot.

А.СОЛОВЬЁВА: Дмитрий, я ещё хотела спросить. Как вы вообще пришли к этой теме? Можно же писать программное обеспечение для чего угодно и нейролингвистические сети работают в разных областях. Почему именно система распознавания лиц?

Д.МАРКОВ: Мы пришли к этой мысли довольно просто. Мы поняли, что в целом тренд на цифровизацию не остановить, это было понятно достаточно давно. И мы поняли, что все процессы, которые будут происходить в цифровом мире, они потребуют систем аутентификации. Системы аутентификации, которые мы используем сейчас в таком простом обывательском понимании, просто даём паспорт или документ, это такой уже атавизм. Мы поняли, что в цифровом мире можно с помощью каких-то средств прикладывать паспорта и кто-то будет считать, что мы являемся тем самым человеком, который изображён на документе, или можно просто с помощью лица сделать аутентификацию. И первый, кто подхватил этот тренд, кто сказал, что это интересно и с точки зрения клиентского обслуживания, были и финансовые организации. 

А.СОЛОВЬЁВА: Раньше всё это было в фантастических фильмах. Человек подходит, сканируется его лицо, и он проходит через все двери, заходит куда угодно. Сейчас эта система работает у нас в метро. Где ещё эта система работает, так скажем, на открытие? В городе, в каких-то организациях.

Д.МАРКОВ: Вы вот говорите про будущее, это даже не настоящее, мне кажется, условно, проход в здание по лицу, раньше вы прикладывали карточку, а сейчас проходите по лицу, это уже прошлое. И с научной точки зрения эта задача уже решена, и не надо никому доказывать, точно или неточно это работает. Это очевидно, такое уже обычное дело. И меня точно поддержат все пользователи телефонов, например, iPhone, потому что там сейчас, уже даже моя мама, она по лицу фактически открывает доступ к телефону, а в телефоне сейчас у всех хранятся доступы к банковской информации. Люди доверяют биометрии довольно сильно.

А.СОЛОВЬЁВА: А как это происходит? Можно ли вообще эту систему обмануть? Face ID в iPhone или Face Pay в метро?

Д.МАРКОВ: Попытки обманывать любые системы идентификации всегда применялись и будут применяться. Но за защиту отвечает специальный класс технологий, которые называются liveness, когда, например, на таком обывательско-примитивном уровне, когда вы пытаетесь просто подставлять фотографию чью-то или распечатанный листок или на телефоне, и система должна уметь обнаруживать такой класс атак. Это такие простые вещи, они достаточно давно очень успешно отбиваются. Есть более сложные вещи, которые связаны с так называемыми 3D-масками, вы их тоже видели в каких-то фильмах. Или когда с человека фактически копируют, делают с него слепок трёхмерный. Но эти атаки тоже отбиваются. В прошлом году мы выиграли первое место в конкурсе по защите от подобного рода атак. Сейчас мы будем тестировать более сложный вид атаки, нам должны принести такой тестовый образец, на следующей неделе, когда существует не просто это трёхмерное лицо, а когда это трёхмерное лицо ещё двигается, когда оно умеет нагревать себя до определённой температуры. Это будем тестировать.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Наш слушатель 267-й пишет, что когда яркий макияж, может не узнать человека. Нет?

Д.МАРКОВ: Конечно, уже нет. Так всё время пишут, говорят, но все задачи, которые были решены…

А.АЛЕКСАНДРОВА: Я не выспалась, телефон меня не узнаёт — из это серии.

Д.МАРКОВ: Это всё не так. Больше вам скажу, помните, когда началась пандемия, и перед всем сообществом, которое занимается биотехнологиями, самой актуальной задачей стала идентификация человека в медицинской маске. То есть определение вот этой части. И задача была довольно быстро, за 6-9 месяцев решена. И сейчас на одном из горнолыжных курортов, по-моему, в Шерегеше, мы сделали систему, когда ски-пасс, вам не нужно прикладывать карточку. И вы фактически находясь в балаклаве и каске, можете пройти на горнолыжный курорт.

А.СОЛОВЬЁВА: Знаете, Дмитрий, о чём я подумала. Ты когда проходишь границу в аэропорту, пограничник так строго на тебя смотрит: покажите лицо, снимите очки, шапку. И я подумала, а ведь эту систему можно же…

Д.МАРКОВ: Она уже давно везде используется.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Когда ты не к пограничнику, а просто с паспортом подходишь…

Д.МАРКОВ: В Шереметьево сейчас я пользуюсь, довольно успешно, могу сказать. Но там самое интересное даже не во взрослых, в проверке этого паспорта. Самое интересное в детях, потому что когда вы берёте детскую фотографию, когда ребёнку года, а когда ему становится семь, вы вообще ничего не можете узнать, на мой взгляд. А система распознавания лиц и сличения может узнать.

А.СОЛОВЬЁВА: Она узнаёт даже с такой разницей в возрасте?

Д.МАРКОВ: Да.

А.АЛЕКСАНДРОВА: А по каким ещё признакам можно идентифицировать человека, помимо лица? Не знаю, голос, жест, силуэт?

Д.МАРКОВ: Есть традиционная история. Первое, это отпечатки пальцев, из давних времён. Голос, биометрические системы, которые определяют по голосу, тоже существуют. Точно так же, как существуют атаки на эти биометрические системы. И существуют защиты от таких атак на биометрические системы. Силуэт — да. Но он такой, есть такая технология тоже, это когда вы, например, на улице можете определить человека по большому количеству параметров: по деталям одежды, по цвету куртки, ботинок. Но минус этих систем заключается в том, что если человек снимет куртку, переоденет её, как-то себя изменит, то он фактически для системы будет считаться другим человеком.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Сергей спрашивает: а если у человека лицо опухло или на лице появилась какая-то травма, система его опознает?

Д.МАРКОВ: Чтобы мы правильно ответили на этот вопрос, система всегда заточена, у неё есть ответ на простой вопрос: насколько вы похожи на человека, с которым сравнивается. И там выдаётся определённая вероятность. Если вы задаёте порог вероятность 97, что достаточно для абсолютного большинства use case, то распознает. И то же самое касательно макияжа, очков, шапки. Face Pay в метро, обратите внимание, когда люди пользуются, я просто сам пользуюсь два раза в день, то вы увидите, что они не снимают никаких очков никогда, никаких шапок, ни медицинских масок. Всё это работает.

А.СОЛОВЬЁВА: Всегда-всегда срабатывает? У вас всегда срабатывает?

Д.МАРКОВ: У меня всегда срабатывает. И последнее время стало работать прям очень быстро.

А.СОЛОВЬЁВА: Дмитрий, что сегодня вообще может видеоаналитика в городе, если мы говорим, например, о городе Москве?

Д.МАРКОВ: В городе Москве создана одна из самых продвинутых систем в мире. Действительно, если обратите внимание, взять пример Московского метрополитена. Последний случай, который всегда фиксируется в Московском метрополитене, когда там происходит какая-то драка или нападение, вы заметите одну очень важную особенность — что преступников ловят не дома потом, разыскивают…

А.АЛЕКСАНДРОВА: Они из метро даже не успевают выйти.

Д.МАРКОВ: Да, они никогда не успевают выйти из метро. И тем самым обеспечивается этот контур безопасности. Потому что камеры стоят везде, вы точно знаете, что если преступник из списка федерального розыска заходит в Московский метрополитен, и если система его квалифицированно идентифицирует, то его, скорее всего, очень быстро поймают.

А.СОЛОВЬЁВА: Как это происходит? Расскажите, пожалуйста, как эта система работает? Ведь получается, я захожу в московское метро, камера меня фиксирует. Если меня потом могут узнать, значит, я уже есть в каких-то базах? Это какая-то гигантская… big data.

Д.МАРКОВ: Вас не фиксируют, потому что здесь очень просто устроено, есть такое понятие чёрный список. Это определённый список лиц, которых нужно поймать, условно. Как раньше были приметы преступников, так и здесь. И система просто проверяет, есть ли преступник среди тех лиц, которые есть в метро.

А.АЛЕКСАНДРОВА: То есть такая автоматизированная система поиска преступников.

А.СОЛОВЬЁВА: А если человек, допустим, пропал, и его потом находят по камерам?

Д.МАРКОВ: Это одно и то же. Если посмотрите, очень интересная статистика об эффективности работы системы в московском метро. Там не просто преступники, это не самое интересное, на самом деле, важное, но не самое интересное. Ведь очень много пропавших детей из других регионов находят в московском метро. Очень много. Просто по фотографии. Загружается, что пропал ребёнок, и его находят.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Родители, если потерялся ребёнок, обращаются в службу, эту фотографию загружают, и ребёнка находятся. Так же, например, пожилые родственники.

Д.МАРКОВ: Очень много людей находят. Посмотрите статистику. С социальной точки зрения сомнений нет, что система полезна.

А.СОЛОВЬЁВА: Получается, что сейчас в московском метро, оно, по сути, стало самым безопасным местом благодаря системы распознавания? Камеры везде там. Камеры в вагонах, камеры на платформах, камеры на станциях, камеры у выхода.

Д.МАРКОВ: Слова «самое безопасное» мне как представителю технического вуза не очень нравится, но то, что высокий уровень безопасности, для меня это очевидная история.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Сергей нам пишет: «Читал, что сейчас разрабатывается система опознавания человека по походке.
Это действительно возможно или на данном этапе технологий пока нет?»

Д.МАРКОВ: Это возможно. Но, скорее всего, в условиях большого города, когда вы возьмёте какое-нибудь большое спортивное мероприятие, системе будет крайне сложно идентифицировать человека по походке. А если мы говорим просто, что нужно идентифицировать человека одного, один к одному так называемое, то скорее всего да, это можно сделать. Но систему точно так же можно легко обмануть.

А.СОЛОВЬЁВА: Всё-таки можно обмануть систему?

Д.МАРКОВ: Потому что если человек как-то по-другому пройдёт, прихрамывая на одну ногу, то скорее всего система скажет, что это другой человек.

А.СОЛОВЬЁВА: А если я, допустим, вхожу в метро, я надеваю очки тёмные, парик… система меня уже не распознает.

Д.МАРКОВ: Вероятность того, что вы это вы, снизится, если порог стоит 95-97%, то скорее всего она скажет, что это не вы.

А.АЛЕКСАНДРОВА: А как видеоаналитика может использоваться в контроле за подрядчиками коммунальных служб в городе?

Д.МАРКОВ: Классическая история. Тоже достаточно давно ещё в городах Российской Федерации подрядчикам, которые осуществляют пассажирские перевозки, им платили не просто, что они сделали десять маршрутов. А как проверить десять маршрутов? Им платили за информацию, которую получали с помощью спутниковых систем навигации. Они смотрели, что автобус отсюда, из точки А, доехал до точки Б, и за это платили. Если, например, терминал, который установлен был в автобусе, он был выключен, то фактически этот подрядчик, который выполнял эту работу, он деньги не получал. Здесь то же самое, что вы можете контролировать качество работ. Например, вывозят машины снег. Платят же за фактически сколько машин проехало из точки А в точку Б. А вы можете проверить, полностью ли эта машина загружается, насколько сильно она загружена. То есть контроль качества. Потому что контроль качества и видеаналитика это фактически сейчас слова-синонимы. Мы видим очень много запросов со стороны промышленных предприятий, чтобы не люди следили за качеством продукции, а чтобы смотрела камера, то есть глаза такие цифрового мира.

А.СОЛОВЬЁВА: Наш слушатель Илья спрашивает: а близнецов различают системы?

Д.МАРКОВ: Различают. Это наиболее популярный вопрос. Различают, но всё зависит от их схожести и из-за этого поменяется вот этот процент.

А.СОЛОВЬЁВА: А как это происходит? Как можно близнецов… их люди не могут отличить, родители даже иногда не различают.

Д.МАРКОВ: Я таких родителей не встречал, у меня много есть знакомых близнецов. Родители всегда, мне кажется, различают, даже друзьям это хорошо удаётся. Со мной в классе училось несколько, мы отличали. Но система смотрит на большее количество параметров. Это несколько другая история, чем человек.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Существует связь точности распознавания лиц с увеличением количества пользователей Face Pay? — спрашивает Смит.

Д.МАРКОВ: Точность здесь ни при чём. Потому что точность всегда одинаковая. А скорость открытия турникета, да, будет зависеть. Поэтому всегда московское метро заранее увеличивает мощность. И мы заранее тестируем, например, вот сейчас количество пользователей, если правильно помню, примерно около 300-400 тысяч. Это уникальные пользователи, которые пользуются. И сейчас уже идут тесты, мы прошли тест на 300, на 600. Сейчас уже тестируем миллион. 

А.АЛЕКСАНДРОВА: А правда, что ваши системы распознавания работают в Сингапуре?

Д.МАРКОВ: Да, это правда. Это давнишний контракт, мы с него начинали. Они работают. «Вижнлабс» выбран в качестве вендера в Сингапуре. И я могу сказать, что в начале января с нами продлили контракт.

А.АЛЕКСАНДРОВА: А какие именно системы распознавания там работают?

Д.МАРКОВ: Мы работаем с сингапурской полицией, там работает классический кейс под названием «Система распознавания лиц», то есть поиск по лицам нарушителей.

А.СОЛОВЬЁВА: У многих людей есть опасения, что все камеры развешанные, они не просто так в городе, а для того, чтобы следить за каждым из нас и собирать какие-то данные в единую базу. Вот эта паранойя. Вы можете её развеять?

Д.МАРКОВ: Паранойя, наверное, такое слово мне не очень нравится. Есть такой риск. Люди думают не просто так, существуют определённые фильмы, определённые книги, которые про это говорят. Но всегда, моё мнение такое, что существует некий баланс между приватностью и безопасностью. И эта история как раз связана с этим. Если вы хотите иметь безопасный город, то вам надо либо милиционера расставить на каждом метре, чтобы он за всем следил, либо поручить это дело искусственному интеллекту, видеоаналитике, как угодно называйте.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Ваши алгоритмы работают в Москве на дорогах для фиксации нарушений ПДД. Как вы сами оцениваете эту работу? И как часто вы получаете штрафы?

Д.МАРКОВ: Я езжу на метро, поэтому штрафы не получаю.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Может быть, ваши друзья, знакомые жалуются как-то? Или отмечают вашу хорошую работу.

Д.МАРКОВ: Ну, жалуются, да. Некоторые жалуются. Приходится говорить, что у нас есть не только такого рода системы, но и другие. Последняя разработка, которую мы сделали, нас попросили, которая связана с таким не очень хорошим… что сейчас происходит во дворах — во дворах сейчас стоят шлагбаумы везде, чтобы не проезжали чужие машины. Но это означает, что когда едет скорая помощь, пожарные, которые выигрывают секунды для того, чтобы приехать вовремя к пациенту, она встает перед этим шлагбаумом и ждёт, когда кто-то, может быть, откроет, и теряется драгоценное время. И мы сделали систему, которая открывает шлагбаум, видя, что это транспорт специального назначения — скорая, пожарная, милиция.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Это автоматически происходит, да?

Д.МАРКОВ: Автоматически. Не смотрит на номер, не надо ничего заносить, все транспортные средства, которые относятся к определённому классу, шлагбаум открывается автоматически. Мы считаем это очень важным.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Конечно, чтобы не было потом никаких вопросов, что кто-то не успел, кто-то кого-то не пропустил.

Д.МАРКОВ: Совершенно бессмысленно заставлять пожарных на красный свет со всеми мигалками лететь, чтобы они упёрлись в шлагбаум и ждали там минуты.

А.СОЛОВЬЁВА: Владимир спрашивает: в России преобладает в сфере распознавания российские или внешние фирмы, какое соотношение?

Д.МАРКОВ: В сфере распознавания, я думаю, что абсолютное превосходство у российских компаний. Есть часть компаний, которые на самом деле не являются разработчиками, они просто заводят зарубежные решения. Но я бы оценил это меньше 10% рынка. И этому есть очень разумное объяснение.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Мы поговорим об этом сразу после выпуска новостей. У нас в гостях генеральный директор компании «Вижнлабс» Дмитрий Марков. Новости на «Говорит Москва».

 

НОВОСТИ

 

А.АЛЕКСАНДРОВА: 13 часов 36 минут в Москве. Всем доброго дня. В студии Анна Соловьёва.

А.СОЛОВЬЁВА: И Марина Александрова.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Мы продолжаем программу «Выход в город», которая подготовлена совместно с программой мэра Москвы «Мой район». У нас в гостях Дмитрий Марков, генеральный директор компании «Вижнлабс». Дмитрий, здравствуйте ещё раз.

Перед выпуском новостей мы обсуждали российские разработки. Вы сказали, что мы далеко не на последнем месте…

А.СОЛОВЬЁВА: Мы имеем в виду разработки в нашей стране именно по системам распознавания лиц.

Д.МАРКОВ: Да. Я хотел отметить следующий факт. Зарубежных производителей такого программного обеспечения очень мало, ещё раз повторюсь, что мы оцениваем эту долю меньше 10%. И этому есть вполне понятное объяснение. Если вы посмотрите на мировые рейтинги независимые движков для распознавания лиц или программного обеспечения, то очень часто вы увидите там российские компании. Действительно, очень сильная математическая школа российская позволяет делать программное обеспечение более эффективное как с точки зрения точности, так и с точки зрения потребляемых ресурсов. А с учётом того, что ценовая политика российских компаний достаточно сдержанна, эти продукты можно считать конкурентоспособными на мировой арене.

А.СОЛОВЬЁВА: Вы сказали, что у вас работают более 200 человек. А кто эти люди? Где вы набираете себе сотрудников? Это выпускники Бауманки, может быть, разумеется, технических вузов, математические факультеты?

Д.МАРКОВ: Если говорить простым, понятным языком, то мы скорее компания, которая умеет делать хорошие продукты, но плохо их продаёт, поэтому абсолютное большинство людей, которые у нас работают, это учёные и разработчики. Если говорить про учёных, то как правило мы любим брать ребят со старших курсов университетов. Университеты могут быть разными, необязательно, что это Бауманка, МГУ или МФТИ, такие классические киты российской мысли Российской Федерации. Разные бывают вузы. Но безусловно, подготовка в тех вузах, о которых мы говорим, она достаточно серьёзная с математической точки зрения, поэтому там есть определённый уровень, ниже которого эти вузы не опускаются. Мы любим брать именно со старших курсов, мы обучаем ребят, они входят в наш процесс, и тем самым они, постепенно получая более и более сложные задачи, они растут. И я могу сказать точно, что на нашем примере мы видим, что те ребята, которые к нам приходили пять или семь лет назад, они до сих пор с нами, ведущие учёные, и они возглавляют каждое отдельное направление.

А.АЛЕКСАНДРОВА: То есть они выросли у вас на глазах буквально.

Д.МАРКОВ: Мы выросли вместе с ними, давайте скажем так. Мы никого не выращивали, мы вместе работаем над нашими задачами. И если мы видим, что ребята справляются, что им это нравится, мы продолжаем сотрудничество, усложняя задачи.  

А.АЛЕКСАНДРОВА: Очень хочется поговорить о внутренней кухне вашей компании. Как происходят разработки, идеи, реализация? Об этих этапах можете поподробнее рассказать.

Д.МАРКОВ: Это, конечно, такой очень сложный процесс. На самом деле, у нас всё построено… мы компания очень неформальная, у нас нет такого — бизнес-процесс, как любят рассказывать большие компании. Мы скорее, если рождается какая-то мысль, она обсуждается на каких-то таких неофициальных встречах. Есть такое слово — проверка гипотезы. Все думают, что за гипотеза, что за выдумки, давайте её проверим, давайте вместе сделаем. И дальше, если фактически происходит, что эта идея всем нравится, все в неё верят, дальше процесс поставлен на рейсы. Есть какая-то предварительная версия, она тестируется на достижение определённых характеристик, и потом она попадет в продукт. Там ничего такого сверхъестественного нет, стандартная история.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Коллективно всё обсуждаете…

Д.МАРКОВ: Да, мы не очень любим субординацию, если честно. Это не приветствую никогда и не приветствовал. Я считаю, что есть люди разумные, они всегда смогут договориться вместе, и слушать надо всех, независимо от должностей.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Наш слушатель спрашивает: а дома можно такое поставить и привлечь к этому смартфон?

Д.МАРКОВ: Да, это стандартная такая история. Много есть зарубежных компаний, которые такое делают. Например, была компания, она была сделана для того, чтобы в странах, где была очень популярна курьерская доставка, вы могли загрузить фотографию курьера и только ему она открывала дверь, он ставил сумки и уходил.

А.СОЛОВЬЁВА: Это очень удобно, между прочим.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Во многих домах сейчас… система распознавания по лицу, тебе не нужно ключ доставать, приложение в телефоне открывать, а именно по лицу распознавать.

Д.МАРКОВ: Это такая стандартная история, потому что лицо это то, что всегда с тобой, что называется.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Сложно потерять.

Д.МАРКОВ: Его сложно потерять, его сложно забыть. Но всегда говорят, что его подменят, фотография… это тоже задача достаточно решённая.

А.АЛЕКСАНДРОВА: По поводу мошенничества. Страшно активизировались банковые мошенники. Что даёт система распознавания лиц для нашей безопасности в банке?

Д.МАРКОВ: Например, классический сценарий использования системы идентификации по лицу… сделали много банков, это когда, например, из мобильного приложения, когда вы переводите достаточно большую сумму денег, не знаю, 300 тысяч рублей вы хотите перевести, то согласно пользовательскому сценарию, вы обязательно должны подтвердить эту операцию либо с помощью лица, либо с помощью голоса, потому что она относится к высокорисковым. Такое впечатление с точки зрения банка, что телефон был украден и фактически эти деньги переводятся на чужой счёт, и поэтому банк просит кроме своих внутренних систем, которые тоже следят за мошенничеством, подтвердить фактически, что это вы. Такой классический сценарий есть.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Наш слушатель спрашивает: биометрические данные на смартфоне попадают к производителям аппаратов и операционной системы?

Д.МАРКОВ: Давайте так отвечу. Я точно не знаю, попадают они или нет, потом что производители смартфонов декларируют, что не попадают. Но я бы сказал так: скорее всего, всё, что мы загружаем в смартфон, оно в конечном итоге становится доступным для его производителя.

А.СОЛОВЬЁВА: А чем это грозит? Это вообще чем-то грозит человеку, мне, например, вам?

Д.МАРКОВ: Я таких случаев не встречал. Есть какой-то объём, массив данных. Но очень часто бывает так, что таргетированная реклама, которая вам присылается, она основывается на этих данных.

А.СОЛОВЬЁВА: Грозит только вот этим. Контекстная реклама.

Д.МАРКОВ: Что вам могут просто присылать дополнительные предложения, от которых вы начнёте уставать в какой-то момент времени. Пока других кейсов я там не видел.

А.СОЛОВЬЁВА: Дмитрий, ещё такая тема. Это дипфейки, которые сейчас очень популярны. Стоит ли этого бояться, можно ли вообще с помощью дипфейков как-то обмануть систему или это просто такая чисто развлекательная история? 

Д.МАРКОВ: Очень хороший вопрос, правильно его задали. Потому что когда говорят дипфейки, подразумевают, что это либо какой-то обман, либо какая-то шутка. А на самом деле, дипфейки — это перечень технологий, на которых основываются совершенно другие индустрии. Например, рекламная индустрия основывается на технологии deepfake. Те ребята, которые сейчас снимают фильмы современные, типа «Аватара», всё, что там используется, это с помощью технологии deepfake делается. Старение актёров делается с помощью технологии deepfake.

А.СОЛОВЬЁВА: Сейчас с помощью этих технологии всё делается, не с помощью грима, а просто дипфейк?

Д.МАРКОВ: С помощью именно этой технологии, когда вы видите известного футболиста, который разговаривает одновременно в рамках рекламной кампании на 70 языках мира, совершенно очевидно, что это не он всё говорит. Его просто снимают, а потом с помощью этой технологии делают так, что он говорит без акцента на абсолютно любом языке.

А.СОЛОВЬЁВА: Дипфейк — это, допустим, видео, к моему телу можно пристроить любое лицо.

Д.МАРКОВ: Да. Это такой обывательский сценарий.

А.СОЛОВЬЁВА: Это обывательский сценарий. Но с помощью этой технологии обмануть систему распознавания лиц нельзя?

Д.МАРКОВ: Распознавания лиц нельзя. А вот попробовать выдать себя за другого человека, например, сейчас во многих банках, не только в России, начинает тестироваться сервис клиентского обслуживания по видеосвязи. Чтобы вы не приходили в офис, вы просто устанавливаете соединение и фактически вам предоставляют какие-то услуги. И вот здесь дипфейк может злоумышленникам довольно сильно помочь. Потому что не сразу условный оператор банка может определить, что вы это вы. 

А.АЛЕКСАНДРОВА: Дмитрий, еще хотела спросить, когда вы придумываете какую-нибудь новую систему распознавания, как вы тестируете? Как это проходит? 

Д.МАРКОВ: Да довольно стандартный сценарий. Создаётся некая модель угроз. Сначала она тестируется на точность, потом на производительность, чтобы понять, сколько ресурсов требуется. Создать точную систему легко, и создать быструю систему легко, если у вас неограниченное количество ресурсов. А когда у вас количество ресурсов очень сильно ограничено, то эта задача становится технологически довольно-таки сложно. А вообще сейчас мировой тренд заключается в том, что часть вычислений переносится на саму камеру. То есть сама камера становится умной, она не просто передаёт видеопоток, она принимает часть работы на себя. И сделать так, чтобы нейросети работали непосредственно на камере и требовали очень маленькой производительности, это довольно сложная задача. Но именно российские компании, опять же, исходя из их сильных сторон, компетенции в математике и так далее, они довольно успешно с этой задачей справляются.

А.СОЛОВЬЁВА: Само «железо», эти камеры, их в России производят или нет? 

Д.МАРКОВ: Как правило, в России мало что производят, в России возможно только такая крупноузловая сборка. Просто потому что пока на данный момент всё это будет стоить существенно дороже. Это не какая-то серьёзная проблема, все производители программного обеспечения способны работать на любых аппаратных и программных платформах.

А.СОЛОВЬЁВА: Дмитрий, эти ваши системы нейролингвистические, они же, наверное, самообучаемые?

Д.МАРКОВ: Нет, у нас такого нет. Мы не очень это любим. Многие считают, что просто поставили камеру, она сама научилась, сама всё сделала и потом начала что-то делать, такого нет.  

А.СОЛОВЬЁВА: А в целом это невозможно. Знаете, наше будущее, когда роботы станут умнее нас, превзойдут нас во всём… эти нейролингвистические сети вообще в принципе есть такие, которые сами обучаются?

Д.МАРКОВ: Какие-то есть. Но я могу вам просто сказать, что всегда это вырисовывается для пользователя в какой-то глобальный скайнет, этого нет.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Хотела спросить, а можно где-то ещё оплачивать или регистрировать по лицу? Например, в кафе ты приходишь, в магазин, в гостиницу, какие-то сервисы?

Д.МАРКОВ: Достаточно давно сделали эти проекты, года три или четыре назад, по-моему. Мы сделали, сеть кофеен «Прайм» использовала. Это такая стандартная история. В Китае, насколько я помню, сейчас порядка официально ста миллионов зарегистрированных пользователей систем Face Pay.

А.СОЛОВЬЁВА: А вообще если говорить об этой системе — системе распознавания лиц, системе Face Pay, Face ID, мы же ведь, по-моему, одни из лидеров сейчас, по крайней мере, Москва?

Д.МАРКОВ: В Москве вообще… я могу сказать, что Москва не так просто получает призы, входя в топы рейтингов по уровню цифровизации. Да, Москва сейчас находится в топе.

А.СОЛОВЬЁВА: А какие вообще задачи перед видеоаналитикой стоят в будущем? Что будет в ближайшие, допустим, лет десять?

Д.МАРКОВ: У нас сейчас есть набор задач, которые мы будем решать. Мы хотим сделать так, что если происходит какая-то драка, внештатная ситуация, с ножом, с оружием, чтобы система видеоаналитики могла это детектитить в автоматическом режиме, чтобы не ждать, пока фактически свидетели этого события позвонили в милицию и потом начали ретроспективный анализ того, что произошло. Чтобы если произошла драка, система сразу показывала, что произошла драка, что это находится вот здесь. И таким образом можно было бы быстрее среагировать на эту историю.

А.СОЛОВЬЁВА: А как это происходит? Допустим, какая-то драка, опасная ситуация, поступает сигнал в какой-то… То есть, есть какой-то центр, где сидят люди перед мониторами? Как это выглядит?

Д.МАРКОВ: Я до конца вам не смогу этот рассказать, потому что мы всё-таки именно те, кто отдаёт решения. Но я полагаю, что есть какой-то список событий, если событие происходит, то какой-то оперативный центр должен за этим наблюдать, и в случае, если такой сигнал поступает, должен разобраться, что же там случилось.

А.АЛЕКСАНДРОВА: А если вещи какие-то оставленные?

Д.МАРКОВ: Оставленные вещи такой традиционный кейс. Мы сейчас работаем… упавший человек, мало ли, человеку стало плохо, нужно сразу это увидеть, чтобы туда подъехала скорая.

А.АЛЕКСАНДРОВА: А что ещё?

Д.МАРКОВ: Оружие, пользуется большой популярностью. Например, один мексиканский банк попросил нас сделать очень простую историю: если кто-то в отделении поднимает руки вверх, наверное, у них есть там такие сложности, чтобы сразу вызывалась полиция.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Я представляю, где-нибудь в Италии, где любят жестикулировать, махать руками, что бы случилось с банковской системой.

Д.МАРКОВ: Такие есть кейсы. Много всего.

А.СОЛОВЬЁВА: Дмитрий, Национальный кодекс этики в сфере искусственного интеллекта был принят в конце прошлого года. И насколько я понимаю, вы к нему присоединились в числе первых. Что это вообще такое, о чём нам нужно знать?

Д.МАРКОВ: Проблема этики искусственного интеллекта это ключевая проблема, которая сейчас есть. И это актуально не только для России, но и для всех стран. И то, что у нас такой документ появился и развивается, это свидетельство того, что мы видим, что этому уделяется большое внимание не только со стороны государства, но и со стороны тех участников рынка, которые занимаются созданием программных продуктов. Если говорить про этику, там очень простая история, что для нас было важно — если говорить простым, понятным языком, ведь системы искусственного интеллекта, как вы их научите, так они и будут работать. Если вы, например, научите их, выдав, что из 200 преступников 150 преступников являются, не знаю, условно, китайцами, то скорее всего, когда они будут проверять любого человека, преступник он или нет, то скорее всего китайцам будет присвоен больший скор, получат большую вероятность. На самом деле, в этом и есть история, что необходимо при обучении нейронных сетей исключить возможность для производителя делать дискриминацию в сторону какого-то признака. Для нас вот это было важно. А так, там много чего есть, каждая компания может найти для себя.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Основное — это дискриминация.

Д.МАРКОВ: Для нас да. Мы внимательно изучили этот документ, посмотрели зарубежные аналогичные документы. Мы видели, что это корректно отражено, и мы присоединились.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Я вспомнила историю, была недавно новость, что робот-пылесос, оказывается, за нами следит. Потому что у него какая-то камера встроена, и он, когда убирается дома, следит за тобой. Как вы думаете, зачем он это делает?

Д.МАРКОВ: Надо сформулировать слово «следит». За нами следит или за кем следит, за чем. Ну, да, может собирать данные, каким-то образом должен ориентироваться в пространстве.

А.АЛЕКСАНДРОВА: То есть нужно вежливым быть со своим роботом-пылесосом.

Д.МАРКОВ: Главное, быть счастливым. Если вам нравится с ним разговаривать или быть вежливым…

А.АЛЕКСАНДРОВА: Давать ему имя или чтобы кот на нём катался…

Д.МАРКОВ: Но не сильно это отразится на качестве уборки, я подозреваю. Но на вашем внутреннем мире отразится хорошо.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Владимир нас спрашивает: помимо лиц, походки, голоса, вы работаете над торговыми системами?

Д.МАРКОВ: К нам приходят запросы. От торговых сетей сейчас традиционно запрос — это оплата платежей с помощью лица. Такое мы сделали с X5 Group. Ещё один запрос, который мы видим, и считаем его очень важным, если знаете, сейчас очень популярны такие кассы самообслуживания, я тоже пользуюсь. Сейчас в кассах самообслуживания фактически вы не сможете пробить алкоголь, пока к вам не подойдёт какой-то сотрудник магазина.

А.АЛЕКСАНДРОВА: И не подтвердит, что вам больше 18.

Д.МАРКОВ: Да. Это не очень удобно. И сейчас есть такой запрос, если искусственный интеллект видит, что человеку больше 25 лет, чтобы ему продавали автоматом.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Некоторые, вы знаете, в 18 выглядят на 35, а в 35 — на 18, даже на 17.  

Д.МАРКОВ: Поэтому все спорные случаи требуют наличия человека. Всё, что не спорно, пожалуйста.

А.АЛЕКСАНДРОВА: А как вы будете тестировать это различие в возрасте?

Д.МАРКОВ: Это давно решённая история.

А.СОЛОВЬЁВА: Это просто уставшие кассиры не могут отличить зачастую.

А.АЛЕКСАНДРОВА: И так приятно, когда у тебя буквально пару лет назад просили паспорт.

А.СОЛОВЬЁВА: А потом вдруг перестали.

Д.МАРКОВ: Мы почему-то считаем, что люди могут лучше отличать. Но это заблуждение, на самом деле.

А.СОЛОВЬЁВА: Дмитрий, вы упомянули, что вы работаете с 35 странами, туда поставляете свои технологии. А какие это страны? Со странами Запада сейчас работаете по-прежнему?

Д.МАРКОВ: Скорее всего, нет. Прямые контракты сейчас довольно сложно, ситуация осложнилась. Но очень часто наши решения используют внутри каких-то других программных продуктов. И очень часто когда вы видите систему распознавания лиц, условно, на Сейшельских островах, например, то «Вижнлабс» находится внутри. И поэтому такие продажи в составе таких продуктов возможны. Но точно можно сказать, что ситуация на рынках США, Австралии и Западной Европы для российских компаний, конечно, стала крайне тяжёлой.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Александр совета спрашивает: а куда лицо прятать от считывания? Если вы не хотите, чтобы вас как-то идентифицировали, что нужно сделать в этот момент?

Д.МАРКОВ: Надо сделать максимальное перекрытие этого лица.

А.СОЛОВЬЁВА: Это кажется логичным. Странно, что Александр сам не смог догадаться.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Может быть, он имел в виду какие-то определённые части лица.

Д.МАРКОВ: Главное, не делать так, как делает страус, когда прячет голову в песок.

А.СОЛОВЬЁВА: Владимир уточняет, что имелась в виду торговля на бирже. Там эта система распознавания лиц.

Д.МАРКОВ: Торговля на бирже. Самый простой кейс, который нам приходит, это просто идентификация, что вы являетесь вами, что кто-то не подошёл к вашему терминалу и не начал неудачную торговлю. Что когда вы придёте к нему ещё раз, вы обнаружите, что все ваши деньги оказались в другом месте. Такие запросы есть.

А.АЛЕКСАНДРОВА: По поводу вашего коллектива. Вы сказали, что более 200 человек, вы не любите субординацию. А как всё-таки вы привлекаете сотрудников? Сейчас же огромный спрос на айтишников. Как вы их мотивируете?

Д.МАРКОВ: Я считаю, что мотивировать можно и нужно не только каким-то фактическим материальным обеспечением, мало людей у вас согласятся долго работать. Скорее всего, какой-то свободный график и хорошее отношение внутри и плюс интересные задачи.

А.СОЛОВЬЁВА: Интересная работа. Вот что мотивировать? Если тебе работа интересна, ты будешь работать.

Д.МАРКОВ: На работе сложные ситуации тоже бывают. Хорошо играть в компанию. Но быть настоящей компанией довольно тяжело, особенно в текущих условиях. Поэтому взаимопомощь какая-то, хорошие внутренние условия, интересные задачи сложные — наверное, такой набор.

А.СОЛОВЬЁВА: У нас такая ремарка от слушателя, Listen To Me его ник: должна быть система распознавания депутатов на голосовании в Госдуме.

Д.МАРКОВ: Это давнишний запрос. Он был у нас года три назад. Он на самом деле не только система распознавания лиц при голосовании, он был связан с тем, чтобы можно было  считать посещаемость. Чтобы никто не приходил, никто не сидел и никто не жал на кнопку.

А.АЛЕКСАНДРОВА: А в домах, например? Есть система «умный дом» и наверняка там тоже какие-то системы распознавания лиц внедряются? Или это не очень популярный запрос? На холодильник, например, чтобы не открывать его раньше времени.

Д.МАРКОВ: На холодильник, я такого не слышал. Ну, вы можете делать разные сценарии. В зависимости от пользователя вы можете назначать ему какой-то сценарий.

А.СОЛОВЬЁВА: Чтобы ночью не есть, замочек.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Я про это и говорю. Это очень удобно. Холодильник тебя узнаёт и говорит: нет-нет, после шести я не откроюсь.

Д.МАРКОВ: Телевизор чтобы не включался, когда дети дома.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Музыку громкую какую-нибудь, ещё что-то.

Д.МАРКОВ: Или компьютер. Разные сценарии.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Это всё возможно?

Д.МАРКОВ: Да, это всё возможно. Сценариев очень много.

А.СОЛОВЬЁВА: Я тут недавно видела смешную рекламу, западную, разумеется, где мужчина приходит домой, у него эта система «умный дом» и он не может открыть дверь входную, потом что ему удалили зуб, а он по голосу пытался. И лицо не узнаёт, потому что раздуто, и по голосу… Это возможно?

Д.МАРКОВ: Сбои возможны. Все зависит от того, насколько хорошо настроена эта система. На самом деле, кейсы интересные и другие, про них все говорят, о том, когда кого-то несправедливо обвинили в чём-то. То есть искали одного человека, нашли другого и начали фактически какое-то уголовное преследование.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Друзья, время нашего эфира подходит к концу. У нас в гостях был генеральный директор компании VisionLabs Дмитрий Марков. Дмитрий, большое вам спасибо. Было интересно. Стало понятнее гораздо, что такое Face Pay, В студии была Анна Соловьёва.

А.СОЛОВЬЁВА: Марина Александрова. И я напомню, что компания VisionLabs — один из мировых лидеров в области анализа и распознавания лиц. Дмитрий, я вижу у вас на футболке перечисление компаний, это крупнейшие российские компании, да, с которыми вы работаете?  

Д.МАРКОВ: Это наши акционеры.

А.АЛЕКСАНДРОВА: Это ещё лучше. Новости на «Говорит Москва».