Компания Cognitive Technologies, специализирующаяся на интеллектуальных возможностях компьютеров, объявила о создании первой в России системы распознавания бумажных документов сложной и заранее неизвестной структуры. Многие разновидности бизнес-документации, такие, как счета-фактуры, торговые или транспортные накладные не регламентируются едиными правилами и могут иметь самый разнообразный вид. Решение проблемы автоматизации ввода таких документов, однако, выходит далеко за узкие рамки чисто бухгалтерских задач.

Автоматическая обработка документов произвольной структуры относится к числу самых сложных задач искусственного интеллекта. Пример такого документа показан на рисунке . И обычную-то проблему распознавания символов в таких случаях решить непросто — документ на рисунке напечатан на древнем разболтанном АЦПУ, символы не пропечатаны как следует, выпадают из строки и т.д. Но если распознавать символы худо-бедно научились, то даже человеку с первого взгляда сложно понять, где там адрес покупателя, поставщика, реквизиты плательщика и другие необходимые данные.

Система распознавания сложных документов должна «понимать», к какому из признаков относится напечатанная в разных частях документа информация. Например, является ли напечатанное число номером платежного документа, или номером банковского счета, или суммой оплаты или чем-то еще. Научить компьютер различать такие вещи и без ошибок раскладывать данные по нужным ячейкам базы — само по себе серьезная научная задача.

Но это еще не все, что умеет делать новая технология Cognitive. Любой интернет-пользователь при поиске информации не раз сталкивался с проблемой названий одних и тех же предметов. Не каждый сразу вспомнит, что, к примеру, «бутерброд», «сэндвич» и «бургер» — это различные названия одного и то же продукта, хотя результаты запросов в «Яндексе» по каждому из этих слов будут существенно различаться. В таких документах, как товарные накладные, проблема синонимов усугубляется наличием совершенно произвольных сокращений: посторонний человек не сразу догадается, что «Батон нарез. упак.», «Н. у. батон» или «Хлеб нар. уп.» есть строго одна та же позиция.

Разработанная технология ориентирована на крупные торговые сети, вроде «Перекрестка», «Копейки» или «Леруа Мерлен», и с одной из них уже заключено соглашение. Однако, легко себе представить, какие еще применения могут найти такие технологии вне области бухгалтерского учета. Недавно я стал свидетелем конфликта с Пенсионным фондом, затребовавшим у клиента оригинал трудовой книжки, который физически находился в другом городе. Между тем, трудовая книжка — типичный «сложный документ» в терминах Cognitive и, если снабдить отделы кадров подобной программой распознавания, можно значительно облегчить жизнь и клиентам и работникам государственных структур.

Президент Cognitive Technologies Ольга Ускова говорит: «Мы непрерывно ведем исследования в сферах, результаты в которых могут быть востребованы через пять, десять и более лет. Так, работы в направлении когнитивных технологий в понимании документов мы инициировали еще в середине 90-х, а реальный спрос на них возник только в последние годы, при появлении соответствующей аппаратной и организационной базы. Сегодня мы ведем исследования в области машинного зрения, «больших данных», меметических вычислений (модели передачи информации, рассматривающие идеи как единицы информации, по аналогии с геном в генетике) и т.д.». Иными словами, была бы воля и желание что-то менять в бюрократической практике, а за учеными дело не станет.