ноябрь    2024

Пн	Вт	Ср	Чт	Пт	Сб	Вс
				1	2	3
4	5	6	7	8	9	10
11	12	13	14	15	16	17
18	19	20	21	22	23	24
25	26	27	28	29	30

показать все 

14.11.2024

Обновление BI.ZONE Secure DNS: гибкая настройка фильтрации и максимальная скорость

Читать далее 

14.11.2024

RED Security: в октябре количество DDoS-атак на ТЭК выросло в 3 раза

Читать далее 

14.11.2024

Falcongaze представила новую версию DLP-системы — SecureTower 7 Helium

Читать далее 

14.11.2024

ИСП РАН покажет результаты 30-ти лет работы на Открытой конференции в Москве

Читать далее 

08.11.2024

Юбилейная конференция ЭОС: ЭОС: 30 лет лидерства на рынке автоматизации документооборота и обсуждение актуальных трендов

Читать далее 

показать все 

22.11.2024

Тандем технологий – драйвер инноваций.

Читать далее 

21.11.2024

ИИ: маршрут не построен, но уже проектируется

Читать далее 

18.11.2024

Глеб Шкрябин: «Надежные и масштабируемые системы — основа стабильной работы бизнеса в условиях больших нагрузок»

Читать далее 

14.10.2024

Елена Ситдикова: «На разработчиках программного обеспечения для транспорта лежит большая ответственность перед пассажирами»

Читать далее 

11.10.2024

Технологический ИИ-арсенал

Читать далее 

13.06.2024

Взгляд в перспективу: что будет двигать отрасль информационной безопасности

Читать далее 

18.04.2024

5 способов повысить безопасность электронной подписи

Читать далее 

18.04.2024

Как искусственный интеллект изменит экономику

Читать далее 

18.04.2024

Неочевидный САПР: выход ПО за рамки конструкторской деятельности

Читать далее 

18.04.2024

Скоро некому будет делать сайты и заниматься версткой

Читать далее 

показать все 

Главная / Статьи / Опросы / Помогут ли ИИ-технологии противостоять санкциям?

Помогут ли ИИ-технологии противостоять санкциям?

Прошлый год был достаточно успешным для развития ИИ-технологий в России. Однако в этом году развитие индустрии ИИ резко затормозилось из-за новых санкций. О их негативных последствиях сказано много – поговорим о новых возможностях, которые всегда появляются в форс-мажорных обстоятельствах. 
1. Какие технологии ИИ и проекты, с ними связанные, способны развиваться в ближайшем будущем в нашей стране? Какие факторы могут повлиять на это?
2. На чем государству необходимо сейчас сосредоточить усилия?
– на инвестициях в развитие ИИ;
– на создании крупных проектов-локомотивов;
– на обеспечении безопасности и защиты систем ИИ;
– на подготовке кадров: как специалистов, так и преподавателей в области ИИ;
– на расширении господдержки для преодоления стагнации ИИ-индустрии;
– на устранении ключевых барьеров, тормозящих рост (назовите их).
3. В каких компаниях технологии ИИ могут привести к ускоренному развитию – в корпорациях, в среднем, малом бизнесе?
4. Назовите известные вам компании, стартапы, научные проекты в области ИИ в России, которые вы считаете успешными и перспективными?
5. Если ваша организация относится к индустрии ИИ, расскажите о том, какую тактику или стратегию вы выбрали для себя сегодня, чтобы преодолеть новые вызовы.

На вопросы «БИТа» отвечают эксперты компаний

Дмитрий Демидов, руководитель Лаборатории инноваций НОРБИТ (входит в группу ЛАНИТ)

«На мой взгляд, эффективнее всего сосредоточить усилия на подготовке кадров и со-инвестициях в проекты и продукты»

1. Проектов, связанных с ИИ, множество. Они уже давно стали прикладными и часто являются стандартными. Например, если внедряется система лояльности для розницы, то маркетинговый блок, который автоматизирует рассылки для клиентов, будет с большой долей вероятности включать в себя компоненты, использующие ИИ.

Основное направление эволюции ИИ и машинного обучения – все, что связано с практическим применением этих технологий. А главные факторы развития – кадры и бюджеты.

Если говорить про первое, то на рынке появилось больше специалистов по машинному обучению, хотя найти подходящего все еще тяжело. Обучение собственной команды пока остается более эффективным способом развития компетенций.

Что касается бюджетов, то на рынке заметно сократились инвестиции в проверку гипотез о применимости машинного обучения. Раньше компании охотнее шли на эксперименты и запускали исследовательские проекты. Сейчас же ситуация заставляет бизнес экономить.

Однако уход с рынка крупных иностранных игроков вынуждает заказчиков искать альтернативные аналитические решения. Поэтому появляются инициативы по запуску новых проектов, а также идет трансфер экспертизы и специалистов между продуктами.

2. На мой взгляд, эффективнее всего сосредоточить усилия на подготовке кадров и со-инвестициях в проекты и продукты. На российском рынке колоссальный дефицит кадров, очень нужны профессионалы в области ИИ и машинного обучения, архитекторы облачных сервисов и ЦОДов.

Цифровая незрелость – серьезное препятствие для внедрения инноваций и развития цифровых сервисов. Чтобы бороться с этой проблемой, требуются общие усилия бизнеса, государства и учебных заведений. Нужно в первую очередь развивать программы вузов по самым востребованным направлениям, поддерживать преподавательский состав, делиться экспертизой и налаживать трансфер знаний. Так, у НОРБИТ уже есть стажировки и стипендиальные программы, специалисты компании читают курсы в российских вузах.

Программы со-инвестирования тоже активно развиваются. Крупные предприятия могут получить субсидии при условии, что развитие ML-продуктов усилит отечественную экономику и повысит экспертизу специалистов. Для компании же это прямая экономическая выгода. Однако существующие требования по таким программам все еще недостаточно прозрачны. Это в основном касается контроля и отчетности. Тут еще необходимо работать.

3. Максимальный эффект от машинного обучения достигается именно в крупных корпорациях: обычно машинное обучение мультиплицирует показатели, то есть делает какой-то процесс, например, на 10% эффективнее. А значит, чем больше база для этого эффекта, тем быстрее окупятся инвестиции. Стоимость разработки модели машинного обучения для крупного и среднего предприятия вполне сравнима, а вот результаты будут очень разными в абсолютном выражении.

4. В первую очередь я бы отметил Яндекс с распознаванием голоса, Cognitive Technologies с беспилотными комбайнами, Datana с решениями для металлургии и Ntechlab с распознаванием лиц. Но если углубляться в каждую предметную область, то можно будет найти немало компаний, которые создают узкоспециализированные решения, и их можно назвать настоящими звездами в своей области.

5. Мы сконцентрированы на том, чтобы включать машинное обучение в наши классические решения, такие как ERP, CRM и закупочные системы. Причем начали делать это около пяти лет назад и продолжаем наращивать экспертизу в этой области. Плюс, конечно, как и любой ИТ-интегратор реализуем заказные проекты с применением машинного обучения.  БИТ 

Мария Сочельникова, директор центра «Актензо: цифровые решения и сервисы», компания РДТЕХ

«Оптимальное развитие технологии ИИ могут получить на базе среднего бизнеса, поскольку он более гибок и подвижен, нежели «мастодонты»

1. Общеизвестно, что прогресс не стоит на месте. И даже критические факторы глобального характера не в состоянии его остановить – могут лишь на время притормозить. Сегодня искусственный интеллект уже успешно решает важные проблемы общества и трансформируется в целую индустрию. И если для обывателя это словосочетание или аббревиатура «ИИ» все еще ассоциируются с научно-фантастическими фильмами о восстании машин, то люди, хоть сколь-нибудь погруженные в тему, видят существенные изменения в окружающем мире.

Это и всевозможные умные сервисы от ведущих компаний, поселившиеся буквально в домах наших соотечественников, и автомобили-беспилотники, аккуратно прокладывающие себе маршрут по улицам городов, и целые системы на предприятиях, выявляющие дефекты и управляющие оборудованием в режиме 24/7.

Согласно статистике, в России сегодня превалирует заказная разработка в сфере ИИ – более 70% объема создается подрядными организациями для заказчиков. Государство же, несомненно, видя перспективность направления, всячески поощряет его с помощью различных программ.

С учетом реализации Национальной стратегии развития ИИ, начатой ещё в конце 2019 года, одним из приоритетных направлений совершенно оправданно выбрано здравоохранение. Совсем недавно перенесенная пандемия только подтверждает справедливость данного вектора, поскольку здоровье есть основа благополучия каждого без исключения человека. Сегодня в нашей стране насчитывается порядка 33 различных проектов с применением ИИ в медицине. В основном это пока распознавание результатов всевозможных исследований (УЗИ, КТ, МРТ и другие) и помощь в постановке диагноза для врачей. Однако динамика развития технологий показывает, что не за горами и более комплексные решения, способные действительно улучшить существующие условия и для врачей, и для пациентов.

Безусловно, в нашей стране важнейшим фактором стимулирования роста количества проектов, связанных с использованием ИИ в медицинской сфере, служит государственная поддержка, в частности в формате выделяемых грантов. Однако не стоит сбрасывать со счетов и энтузиастов на местах – а именно коммерческие ИТ-компании, инвестирующие собственные средства в развитие технологий далеко не всегда лишь ради прибыли, объединяющиеся с ведущими медицинскими учреждениями и государственными технологическими университетами.

Осознанность – актуальный тренд нынешней эпохи – выходит на первый план не только у отдельных личностей, но и у целых корпораций, помогая принимать верные управленческие решения и направляя усилия к достойной цели. И, разумеется, невозможно не учитывать интерес и даже азарт непосредственных создателей – отечественных экспертов-программистов, поскольку наши специалисты заслуженно являются одними из лучших в мире.

2. Государство уже сыграло свою роль, запустив Национальную программу в области ИИ, однако это было фактически до двух радикальных поворотных точек, пройденных за последние три года. И если ранее можно было уверенно говорить о невероятной скорости роста глобального рынка ИИ (а к 2026 году, согласно Markets And Markets, ожидалось увеличение его объема до 45,2 млрд долларов), то сейчас наступила стадия неизвестности и созависимости от огромного количества самых разных макро- и микрофакторов.

Сегодня можно разве что с уверенностью сказать, что госпрограмма не будет остановлена и даже, вполне возможно, ускорит свой темп. Поддержка, безусловно, понадобится, прежде всего в преодолении бюрократических барьеров, сопутствующих всем без исключения процедурам согласования на самых разных уровнях. Можно предположить, что слияние усилий государства, частных компаний и ведущих научных учреждений позволит получить не только качественный, но и быстрый результат.

3. Оптимальное развитие технологии ИИ могут получить на базе среднего бизнеса, поскольку он более гибок и подвижен, нежели «мастодонты», и в то же время может располагать собственными средствами для инвестирования в интересные ИТ-проекты, способные вырасти в программные продукты уровня страны и даже мира. Да, безусловно, у корпораций гораздо больше возможностей и преимущество в автономности и самостоятельности. И даже один программист-энтузиаст может создать шедевр. Но один в поле не воин, а средний бизнес вполне успешно может реализовывать сильные партнерские коалиции с компаниями из абсолютно разных сфер, объединяя экспертов для общего дела.

4. Если не уходить далеко от медицинской сферы, акцент на которую сделан в комментарии, то хочется отметить платформу «Третье мнение», созданную для автоматизации обработки результатов различных исследований. Также заслуживает внимания система MeDiCase, созданная для доврачебной диагностики различных заболеваний (острых и хронических), которая помогает в проведении первичного обследования, выявлении необходимости очного осмотра специалистом, мониторинге хронических состояний и т.д. Весьма интересны проекты с использованием ИИ в фармакологии. Разумеется, это лишь малая часть примеров из конкретного направления.

5. Наша компания занимается исследованиями в области ИИ уже четыре года сразу в нескольких направлениях – это мониторинг состояния организма при помощи носимых гаджетов, облачных технологий и искусственного интеллекта, а также комплексный рекомендательный сервис для правильного питания. Разработка программного обеспечения с нуля своими экспертами ликвидирует риск санкционного воздействия в будущем.

Фактически оба направления связаны со здравоохранением и призваны помочь пользователям сервисов предупредить нежелательные последствия возможных отклонений в показателях организма и улучшить общее самочувствие и качество жизни с помощью правильного подхода к организации ежедневного процесса питания. Новые вызовы – это всегда и новые возможности. Сегодня оптимальным вектором развития мы видим налаживание стабильных партнерских связей с медицинскими учреждениями и ведущими научными университетами страны. Совместная работа поможет в ускоренном темпе масштабировать те начинания, что уже были сделаны, а значит, как можно больше людей в нашей стране смогут получить своего карманного персонального помощника с функционалом, столь востребованным сейчас.

Владимир Соловьев, декан факультета информационных технологий и анализа больших данных Финансового университета при Правительстве РФ

«Самые перспективные разработки сегодня идут в области обработки естественного языка»

1. Думаю, что Россия является достаточно передовой в области искусственного интеллекта. Самыми перспективными кажутся те технологии, которые быстрее всего развиваются благодаря прогрессу в удешевлении стоимости вычислительного оборудования – текстовая и графовая аналитика и компьютерное зрение. И санкции – это не ограничения, а устранения барьеров и новые возможности.

2. Думаю, что все направления важны. Среди ключевых барьеров развития искусственного интеллекта, которые государство может устранить, назову лишь один. ИТ-компании получили существенные льготы. Но в университетах и научных организациях также реализуются серьезные проекты в области информационных технологий, и, в частности, в области искусственного интеллекта.

Например, Финансовый университет не только готовит кадры в области машинного обучения и обработки больших данных, но и ведет разработки в области искусственного интеллекта в интересах государственных и коммерческих заказчиков на сотни миллионов рублей в год. Это значительно больше, чем в небольшой ИТ-компании из 7 человек. Но ИТ-компания из 7 человек подпадает под льготы, а ни университет, ни преподаватели, ни сотрудники, ни студенты, занятые этими проектами, не могут получить предусмотренных Указом Президента льгот, поскольку доходы университета от ИИ-проектов, хоть и достаточно велики, но не составляют и не могут составлять 90%.

3. Технологии искусственного интеллекта развиваются стремительно. Например, в современных банках системы, отвечающие за базовые процессы, типа кредитного скоринга, уже давно интеллектуализированы, и сегодня банки запускают интеллектуальных помощников, умные колонки и телевизоры.

При этом в других областях, например, в сельском хозяйстве, до сих пор 40-50% затрат идет на ручной труд, люди в грязи таскают тяжелые мешки, вносят удобрения и дышат ими, и при этом до 50% урожая остается несобранным до заморозков. Это связано с тем, что традиционно технологии искусственного интеллекта внедрялись в сферах, где можно обеспечить идеальные условия: чистые цеха, ровные рельсы и т.п. Но сегодня уже, в том числе в Финансовом университете, есть разработки, способные работать в условиях, когда дует ветер, льет дождь, меняется освещение и т.д.

В промышленности также интеллектуальные системы, по моей оценке, заменяют не более 10% рутинных процессов. Думаю, что основной прогресс будет и в крупных корпорациях, способных заказывать решения в области искусственного интеллекта в своих интересах. У нас наибольшее количество заказных разработок от промышленных предприятий приходятся на системы предиктивной аналитики производства, на системы контроля качества продукции, сырья и средств производства с помощью компьютерного зрения, а от финансовых организаций на системы графовой аналитики цепочек взаимосвязей между контрагентами и клиентами, а также на системы обработки естественного языка.

Но и в малом и среднем бизнесе тоже будет прогресс. Например, Финансовый университет совместно с Федеральным агроинженерным центром ВИМ и компанией «Профессор Молокофф» готовятся вывести на рынок в 2023 г. российский доильный робот, доступный фермерам по цене. Если стоимость внедрения недоступного более голландского робота Lelly составляла около 30 млн руб., что очевидно, неподъемно для среднего фермера, то наш робот будет стоить 5 млн руб.

4. Думаю, что самые перспективные разработки сегодня идут в области обработки естественного языка. И здесь хочется отметить не только Яндекс с его Алисой, но и компанию «Центр речевых технологий», разрабатывающую различные передовые решения, из которых, прежде всего, стоит отметить решения по борьбе с телефонным мошенничеством на основе искусственного интеллекта.

5. Сегодняшнее время – не время вызовов, а время возможностей. Если, например, раньше большинство промышленных предприятий не готовы были воспринимать университеты как центры разработки интеллектуальных информационных и роботизированных систем, поскольку многие решения предоставляли крупные зарубежные поставщики типа Siemense, то сегодня Siemense в России больше нет, и работы по созданию интересных и востребованных решений хватит и на всех интеграторов, и на все университеты. Проблема не в том, что нет заказчиков, а в том, что недостаточно специалистов, чтобы всех заказчиков обслужить, импортозаместить, то что требуется, и развить новые решения. 

Валерий Купрюшин, руководитель отдела внедрения, RuSIEM, Москва

«Искусственный интеллект позволяет не совершать ошибки того уровня, который способен совершать человек»

2. Инвестировать следует не в технологии, а в персонал. Если у специалиста изначально низкий уровень экспертизы, то никакие инвестиции в проект не помогут достичь серьезных успехов в сжатые сроки. И, напротив, серьезные специалисты смогут обеспечить себя инвестициями, доказав их целесообразность в рамках как нишевого, так и «локомотивного» решения.

3. В любой компании, для которой человеческий фактор – критический. Искусственный интеллект позволяет не совершать ошибки того уровня, который способен совершать человек. Поэтому он будет полезен везде, где нужно ориентироваться не на механическое выполнение задачи, а на обучение с последующим принятием решения на основе статистических данных. В особенности – в малых и средних компаниях, которые в связи с кадровым голодом и невозможностью дублирования функционала имеют большие потенциальные риски ошибок человеческого фактора.

4. Наша компания разрабатывает систему мониторинга и управления событиями информационной безопасности. Мы используем машинное обучение с элементами искусственного интеллекта в работе модуля аналитики и даже получили грант РФРИТ на развитие этого направления. В нашем случае эти технологии позволяют обрабатывать больший объем данных при меньших нагрузках на ИТ-системы заказчиков. Пока что со своей стороны мы видим именно такие потребности бизнеса. Не использовать возможности ML/DL в текущих реалиях это огромная ошибка, особенно для малых и средних компаний.

Борис Славин,  профессор финансового университета при Правительстве РФ, руководитель экспертной сети EXPINET.RU

«Если венчурный рынок в России не стагнирует в результате переформатирования экономики, тогда развитие будет идти не только через крупных цифровых игроков рынка, но и через небольшие и динамичные инновационные стартапы»

К сожалению, санкционное противостояние заставляет сегодня много тратить ресурсов на импортозамещение, уход иностранных производителей программных продуктов снижает уровень конкуренции, и все это не способствует развитию ИИ.

С другой стороны, российский бизнес в сложных экономических условиях вынужден сегодня искать пути оптимизации в производстве и логистике, и в этих областях стоит ждать спроса на инструменты ИИ.

Кроме того, есть отрасли, в которых данные играют очень большую роль, и они тоже должны стать драйверами внедрения ИИ. Это, в первую очередь, финансовый сектор, телекоммуникации, торговля и медицина.

Государству, прежде всего, надо инвестировать в фундаментальные исследования в области ИИ и в образование. Российский бизнес не любит долгосрочные инвестиции, а наука и образование – это инвестиции в будущее.

Кроме того, государство должно помочь тем отраслям, которые во многом финансируются за его счет: медицина и социальное обеспечение. Но самое главное, государство должно предоставить компаниям, разрабатывающим услуги с использованием ИИ, доступ к огромным массивам данных (конечно же, с учетом защиты персональных данных), которые собирают государственные ведомства (Федеральная налоговая служба, Пенсионный фонд, Фонд социального страхования и др.) и местные органы власти (веб-камеры, регистрационные данные и т.п.).

В любом случае крупные корпорации будут основными заказчиками услуг с технологиями ИИ. Если венчурный рынок в России не стагнирует в результате переформатирования экономики, тогда развитие будет идти не только через крупных цифровых игроков рынка (Яндекс, Сбербанк, ВК и др.), но и через небольшие и динамичные инновационные стартапы, услугами которых смогут пользоваться не только крупный, но и средний, и малый бизнес. Это наиболее эффективный путь. В противном случае ИИ будет развиваться либо только крупными компаниями, либо аффилированными с ними компаниями.

Конечно же сегодня драйверами развития ИИ являются крупные ИТ- компании, банки и телеком (Яндекс, Сбербанк, ВК, ВТБ, МТС и др.). Есть отдельные игроки в нишевых областях, которые пользуются поддержкой крупного бизнеса: Cognitive Technologies (в области беспилотного транспорта в сельском хозяйстве), Webiomed (в медицине), IQmen (аналитические системы), Группа компаний ЦРТ (распознавание речи). К сожалению, есть большое число научных проектов и стартапов, но о них мало информации.

Я работаю в университете, мы занимаемся в основном научными изысканиями и прикладными задачами, сервисы не создаем. Развиваем несколько компетенций в области ИИ, связанные с распознаванием образов (в производстве и сельском хозяйстве) и аналитикой данных (в первую очередь в финансовой области).

Эдуард Жданов, к.-д. физико-математических наук, доцент, декан факультета искусственного интеллекта Университета «Синергия»

«Среди проектов, которые должны в первую очередь финансироваться, следует отметить стартапы»

1. В настоящее время одни из самых перспективных технологий искусственного интеллекта применяют в обработке больших данных «big data», био- и нейротехнологиях, медицине, образовании и онлайн-индустрии. В первую очередь на это влияет запрос со стороны пользователей, которые хотят быть здоровыми и хотят решать свои задачи быстро и качественно.

2. Инвестиции в развитие искусственного интеллекта являются главным и необходимым условием развития этого направления. Причем среди проектов, которые должны в первую очередь финансироваться, следует отметить стартапы. Ведь именно стартапы быстро реагируют на запросы общества и государства путем решения конкретных прикладных задач. При этом важным моментом является подготовка кадров в области искусственного интеллекта, в первую очередь это узко специализированные прикладные программы бакалавриата и магистратуры в области больших данных, биофизики, нейронных сетей и другие.

3. Технологии искусственного интеллекта могут внести изменения в ускоренное развитие малого и среднего бизнеса с точки зрения прикладных прорывных проектов. В то же время крупные игроки смогут использовать эти наработки для организации серийного производства и внедрения, в том числе на государственном уровне.

4. Самым известным проектом в области искусственного интеллекта в России, на мой взгляд, является Яндекс. Бизнес-юниты компании используют алгоритмы больших данных в своих проектах (Яндекс.Музыка, Яндекс.Доставка, Яндекс.Такси). Именно в области предоставления услуг продвижение технологий ИИ является наиболее быстро апробируемым и внедряемым.

5. На факультете искусственного интеллекта Университета «Синергия» реализуются программы подготовки бакалавриата «Искусственный интеллект и большие данные» и магистратуры «Искусственный интеллект анализ данных в медицинской сфере» и программы дополнительного образования «Веб-разработчик», «Python-разработчик», «Специалист по информационной безопасности», «Веб-дизайнер UI/UX», «Специалист по искусственному интеллекту и машинному обучению».

Иван Осипов, генеральный директор рекрутингового агентства в сфере ИТ iChar  

«Главные вопросы к государству довольно традиционны – подготовка кадров в целом и помощь новым стартапам»

Технологии ИИ не слишком сильно зависят от санкций, за исключением некоторых инструментов, предоставляемых по лицензии. Но, всё-таки, многие компании разрабатывают ИИ без использования таких инструментов. Поэтому можно сказать, что продукты на ИИ будут продолжать развиваться. Особенно в уже хорошо зарекомендовавших себя направлениях – распознавание лиц, текста и т.д.

Конечно, как и по всему миру, в России наблюдается острая нехватка специалистов среднего и высокого уровней, но гораздо важнее для ИИ-проектов – данные. Их полнота, собираемость и правильное хранение. Поэтому главные вопросы к государству довольно традиционны – подготовка кадров в целом и помощь новым стартапам. Тут необходимо учитывать особенности ИТ-специалистов, которые хотели бы быть максимально далеко от бюрократии и какого-то формализма. Из-за этой причины большое количество потенциально интересных стартапов даже не открываются, что, безусловно, в итоге очень сильно влияет на количество различных ИИ-продуктов на рынке.

Кроме того, так как любому ИИ-продукту необходимо большое количество данных для "обучения", наблюдается перекос – у держателей больших данных, таких как банки, сотовые операторы, поисковые системы, рекламные сети, МВД и т.д. таких проектов гораздо больше и они успешнее, чем в других сферах. 

Ключевые слова: искусственный интеллект, ИИ-продукты, ИИ-технологии, санкции, ИТ-кадры, инвестиции, ИТ-образование

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи