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 

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 

28.09.2024

Чем страшен ИИ, и с чем его едят

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 / Искусственный интеллект в России: перспективы и препятствия

Искусственный интеллект в России: перспективы и препятствия

Сегодня уже более 30 стран имеют национальные стратегии развития ИИ. Правительство РФ также намерено утвердить Национальную стратегию развития ИИ в РФ и Дорожную карту развития искусственного интеллекта. Цель стратегии ИИ в России – добиться, чтобы страна вошла в число международных лидеров в развитии ИИ в ближайшие десятилетия. Это, по мнению разработчиков плана, будет способствовать росту благосостояния и качества жизни населения, стимулирует экономическое развитие РФ и обеспечит национальную безопасность и охрану правопорядка.

1. Что необходимо для того, чтобы Россия стала международным лидером в развитии ИИ? На чем необходимо сейчас сосредоточить усилия?
- на инвестициях в исследования ИИ;
- разработке эффективных методов взаимодействия человека и искусственного интеллекта:
- на изучении этических, правовых и социальных последствий развития ИИ;
- на обеспечении безопасности и защиты систем ИИ;
- на разработке и обеспечении доступа к широкому спектру данных
и сред для обучения и тестирования ИИ;
- на разработке стандартов ИИ и установлении контрольных показателей технологии ИИ;
- на подготовке кадров: как специалистов, так и преподавателей в области ИИ;
- на расширении государственно-частного партнерства для ускорения прогресса в области ИИ.
2. В каких сферах деятельности и жизни общества ИИ может принести пользу уже в ближайшем будущем?
3. Основные препятствия, тормозящие развитие ИИ в нашей стране: объективные и субъективные.
4. В каких компаниях ИИ может привести к ускоренному развитию - в корпорациях, среднем, малом бизнесе?
5. Поделитесь личным опытом влияния ИИ на нашу жизнь.

На вопросы «БИТа» отвечают эксперты компаний

Андрей Крехов, заместитель директора по специальным программам компании ICL Services

«Искусственный интеллект должен ориентироваться на отраслевой спрос»

Нужно признать: Россия вступила в третью волну ИИ с существенным запозданием, но, несмотря на видимое общее отставание, по многим направлениям уровень развития ИИ у нас достаточно близок к мировому. Уровень инвестиций, несомненно, играет одну из важных ролей в развитии ИИ, но всё же нужно ликвидировать ключевой для нас риск – практическое отсутствие системы подготовки профессиональных кадров.

Для существенного ускорения развития и внедрения инноваций в области ИИ также необходимо как можно скорее ликвидировать разрыв между результатами академических исследований и практическими потребностями: ИИ должен ориентироваться на отраслевой спрос.

В настоящее время происходит качественный переход от вычислительной эры к эре когнитивной, когда компьютеры нового типа быстро учатся работать со структурированными\не структурированными или нечетко структурированными данными, начинают учиться замещать труд людей при решении большого количества задач.

Исследования, разработка технологий, бизнес-продуктов и их потребление для создания уже новой продукции и сервисов на их базе… Экономика с высоким уровнем проникновением когнитивных технологий на всех бизнес- уровнях – это к чему мы должны стремиться.

Из основных минусов, тормозящих развитие ИИ в нашей стране, можно отметить Фонд перспективных исследований, который был создан по аналогии с американским DARPA. Российский ФПИ пока является аутсайдером. Цель американского агентства – определить приоритетные проблемы и поставить научно-технические задачи, то есть DARPA – это инициатор и организатор. На бумаге исполнение этих функций обозначено и в документах ФПИ, но реально на деле российское агентство работает совершенно по-другому, становясь по сути своего рода бизнес-ангелом для идей, уже кем-то сформулированных и достаточно апробированных, в том числе на технологических уровнях. Фактически деятельность ФПИ не отличается от работы институтов развития.

К примеру, Сколково, занимается гражданскими проектами, а с военными инновациями предлагают зайти в ФПИ. Агентство должно быть свободным от бюрократии и быть исключительно мобильным и иметь широкий доступ с точки зрения набора кадров и нужных компетенций, которые находятся в академических организациях и частных компаниях.

Сам я, как потребитель, тоже пользуюсь сервисами и продуктами, где присутствует в той или иной степени ИИ. Остановлюсь на примере самого моего любимого – сервиса потоковой передачи музыки через Интернет от компаний Deezer и Spotify. Будучи большим любителем музыки, я тратил много времени на подбор музыкальных коллекций.

Deezer и Spotify разработали систему искусственного интеллекта, которая способна ассоциировать определённые песни с различным настроением слушателя и его активностью. Чтобы определить музыкальное настроение песни, команда разработчиков рассматривала как аудиосигнал, так и текст песни. На основании первичных опросников при подключении к сервису, а главное, в процессе прослушивания, сервис, по сути, адаптировался под мои настроения, преференции, создавая динамические плейлисты. Из огромного моря музыки сервис выбирает для меня те композиции, до которых у меня просто бы не хватило времени добраться и послушать.

Артемий Малков, сооснователь компании Data Monsters, индустриального партнера Лаборатории бизнес-решений ЦНТИ по ИИ МФТИ

«Максимальные результаты ИИ принесет «цифровизованному» крупному и среднему бизнесу. Крупному – за счет экономии средств, а среднему – в случае если в компании есть лидеры, понимающие, как использовать AI-технологии и выходить на мировой рынок»

1. Предпосылки для международного лидерства России в области ИИ однозначно существуют. Однако для мировой экспансии в развитии искусственного интеллекта нашей стране не хватает специалистов с бизнес-опытом, способных превращать научные разработки в успешные и продаваемые продукты на рынке. У нас сильная математическая школа и достаточный объем инвестиций, но при переходе от экспериментальных разработок к массовому продукту возникают серьезные ограничения.

На российском рынке пока не хватает спроса: в каждой вертикали всего несколько крупных заказчиков, что ограничивает масштабирование российских технологий. Обычно если в индустрии появляется успешный стартап, то его разработчика достаточно быстро покупает кто-то из крупных игроков, у которого уже нет задачи выходить на международный рынок, стратегическое поглощение происходит еще на стадии раунда A, максимум B и является «acquihiring» по сути. Разработки переходят в ранг внутрикорпоративных, ограниченных с точки зрения спроса, технологии «консервируются», и масштабного, лавинообразного внедрения их на рынке не происходит.

России необходимо создавать системно работающие механизмы вывода AI-разработок на мировые рынки. Для этого потребуется совместная работа бизнеса и государственных институтов развития: построение международных альянсов, снижение барьеров и помощь российским компаниям в получении заказов и массовом внедрении их разработок за рубежом.

2. Искусственный интеллект уже успешно применяется во многих сферахэкономики иобщественной жизни: банки, телеком, промышленность, ритейл, логистика, медицина. AI-технологии можно условно разделить на две основные группы: ИИ для людей и для машин. В энергетике, логистике, промышленности искусственный интеллект позволяет «большим» машинам стать умнее, автономнее, снизить количество поломок. Для обеспечения взаимодействия людей друг с другом ИИ помогает в реализации информационных, финансовых, образовательных, телекоммуникационных сервисов.

Искусственный интеллект забирает на себя простые функции, оставляя людям выполнение сложных операций. Современные технологии смогут частично заменить кассиров, охранников, сотрудников call-центров. Будут внедряться гибридные системы: если раньше один сотрудник мог обслужить одного клиента, то теперь это соотношение будет 1:10, то есть деятельность одного специалиста будет многократно масштабироваться, что упростит работу с большим потоком потребителей.

3. Эффект от внедрения искусственного интеллекта зачастую зависит не от размера бизнеса, а от зрелости и достаточного доступа компаний к данным. Конечно, в масштабах большой корпорации лучше виден экономический эффект: даже снижение 3% затрат в банке или крупном ритейлере уже будет достаточно существенным, однако часто большие компании бывают не готовы к цифровизации. Их данные могут быть не оцифрованы, плохо собраны и структурированы, находиться в разных департаментах, что затрудняет внедрение технологий AI в бизнес-процессы предприятия. Поэтому максимальные результаты ИИ принесет, в первую очередь, «цифровизованному» крупному и среднему бизнесу. Крупному – за счет экономии средств, а среднему – в случае если в компании есть лидеры, понимающие, как использовать AI-технологии и выходить на мировой рынок.

Алексей Никифоров, руководитель подразделения технологических решений Hitachi Vantara

«В ближайшее время стоит ожидать особо заметного развития ИИ в двух областях: самоуправляемых механизмах (беспилотный транспорт) и робототехнике»

1. На мой взгляд, из тех вариантов, что вы предложили, в большей степени подходят следующие:

• на подготовке кадров: как специалистов, так и преподавателей в области ИИ;
• на разработке и обеспечении доступа к широкому спектру данных и сред для обучения и тестирования ИИ;

Все остальные пункты в большинстве своем затрагивают философию, а не технологию. Для того, чтобы стать лидером, необходимо в первую очередь расширять поле обучения ИИ, обеспечивать безопасность проектов, потому что это одна из самых серьезных проблем, когда речь идет о новых технологиях, а также разрабатывать стандарты, которые можно было бы применить в различных отраслях.

2. Он уже приносит пользу. Например, в отрасли здравоохранения задействовано огромное количество стартапов на основе ИИ: это и обработка медицинских записей, и компьютерная интерпретация медицинских изображений, анализ сердечного ритма и многое другое. Также искусственный интеллект активно внедряется в банковский сектор, рекрутинг, судебную систему, проекты в области энергетики, госуправления, во всевозможные службы поддержки клиентов. Также, на мой взгляд, в ближайшее время стоит ожидать особо заметного развития ИИ в двух областях: самоуправляемых механизмах (беспилотный транспорт) и робототехнике.

3. В основе своей, как мне кажется, лежит финансовая ситуация: чтобы сейчас развивать технологии ИИ, нужны большие вложения, к которым бизнес зачастую не готов. Финансовая ситуация вообще, как правило, является центральной в таких историях. Конечно, нужна разработка соответствующих стандартов, которые могли бы помочь определить границы использования ИИ и его возможности, а также наличие крупных технологических компаний, которые занимались бы, в том числе, инновационным развитием технологии и исследованиями в выбранной области.

4. Пока нельзя говорить о каких-то масштабных внедрениях ИИ в среднем и малом бизнесе. Поскольку это лишь развивающаяся технология, на данном этапе своего развития и проникновения в бизнес она может быть внедрена исключительно в корпорациях. И, конечно, ее роль будет намного заметнее, чем роль ИИ в среднем и малом бизнесе просто за счет масштабности операций, выполняемых в первом случае и в остальных двух. Но это не значит, что ИИ не нужен среднему и малому бизнесу: там тоже найдутся задачи, которые успешно будут решаться за счет технологий на основе искусственного интеллекта, и сэкономят человеческие ресурсы.

Константин Доброток, руководитель направления Service Lab департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг»

«Хороших увлеченных математиков становится крайне мало, что вызывает кадровую проблему в ИТ-компаниях»

1. На мой взгляд, сосредоточиться необходимо в первую очередь на подготовке кадров. Важно понимать, что фундамент всех современных технологий в области ИИ – математика, и, даже если мы говорим про нейронные сети и машинное обучение, специалист должен понимать, как правильно подготовить данные и интерпретировать результаты обучения систем. Без математической базы это сделать практически невозможно. Сегодня существует большое количество курсов в области ИИ «для всех желающих». Но следует предостеречь людей, что эта область новая и интеллектуально сложная, соответственно, порог вхождения высокий. Возможно, через несколько десятков лет появятся шаблоны и регламенты, позволяющие практически любому человеку выполнять задачи в этой области. Но сейчас это далеко не так.

Основная трудность в области ИИ – сложность в разделении основной большой задачи на подзадачи, которые нужно решать поэтапно. От специалиста требуется комплексное видение, твердые знания в различных предметных областях (математика, программирование, бизнес-экспертиза), фантазия, позволяющая выдвигать различные гипотезы, которые потом необходимо быстро и качественно проверять, а также умение интерпретировать математические результаты на языке бизнеса. Практика показывает, что такие сложные задачи способны решать самостоятельно только те, которые отлично разбираются в математике. Остальное, я считаю, менее важно.

2. Сейчас технология ИИ распространена больше всего в ритейл-сетях, финансовом секторе и производственных компаниях из-за высокой скорости, с которой они генерируют большой объём разнообразных данных. Однако этот перечень может пополниться любой бизнес-областью, в которой есть достаточное для обучения системы количество проводимых операций и хорошо регламентированные процессы.

3. На снижение скорости развития технологии ИИ влияют два основных фактора. Во-первых, падающий уровень базового среднего и высшего образования в области математики. Хороших увлеченных математиков становится крайне мало, что вызывает кадровую проблему в ИТ-компаниях. И, во-вторых, слабое желание коммерческих компаний инвестировать в исследования применения ИИ в своем бизнесе.

4. На мой взгляд, больше шансов у крупных компаний. Во-первых, они накопили большой объем исторических данных для обучения систем, и, во-вторых, способны профинансировать исследования по применению ИИ в их бизнесе.

Сергей Курьянов, директор по маркетингу «ДоксВижн»

«Сейчас наиболее актуальной является подготовка кадров, причем не только специалистов и преподавателей, но и «пользователей» – заказчиков систем ИИ»

1. Вряд ли есть смысл становиться международным лидером именно в развитии ИИ. Гораздо нужнее научиться быстрее и глубже применять ИИ в производстве и сервисе. С этой точки зрения, сейчас наиболее актуальной является подготовка кадров, причем не только специалистов и преподавателей, но и «пользователей» – заказчиков систем ИИ. Важной является и задача формирования рынка решений на базе ИИ, включая посевные и венчурные инвестиции на государственно-частном партнерстве.

2. В сферах массового обслуживания – от госуслуг до банковских приложений, в сервисных центрах. Отдельная область – личные помощники (Siri, Alexa etc.) и переводчики, общающиеся на естественном языке, учитывающие контекст пользователя. Все это уже есть и будет быстро развиваться.

3. Недостаточная культура менеджмента, недостаточный уровень образования, плохая среда для роста инноваторов и инноваций.

4. Внедрение ИИ – сложная и дорогая работа. Малый и средний бизнес будет пользоваться внешним ИИ, реализованным в облачных приложениях.

5. Есть подозрения, что лавина спам-звонков в последние несколько месяцев напрямую связана с ИИ. А из полезного – приучил себя активно использовать Google Assistant. Очень удобно. Особенно, когда заняты руки. ИИ у Assistant постоянно растет. Последнее – вылетали из Стамбула, достал телефон и сказал ОК Гугл, информация о рейсе… Дальше сказать ничего не успел, Assistant уже ответил: «Ваш рейс в Петербург №123456 время вылета 11:10, регистрация у стоек 181-185, выход на посадку 12G».

Алексей Любимов, председатель совета директоров 3i Technologies

«Сейчас главным стимулом развития рынка ИИ стала позиция руководства страны, которое взяло курс на цифровую трансформацию экономики»

1. Технологии искусственного интеллекта в последнее время развиваются очень быстро, проникая во все новые сферы. Поэтому сейчас нельзя выделить какой-то один аспект, на котором можно сосредоточиться на начальном этапе. Придется одновременно заниматься и исследованиями, и решением правовых вопросов, и безопасностью, и проработкой стандартов, и многим другим.

При этом чтобы усилия не распылялись, и процесс шел, необходимо сформировать центры компетенций, которые станут агрегировать наработки в области ИИ. Эти организации будут решать вопросы в комплексе, лоббируя интересы отечественных разработчиков и принимая во внимание пожелания российских заказчиков. Без создания таких центров, есть вероятность, что несогласованные усилия приведут к хаотичным инициативам, попыткам растягивания бюджета и, в итоге, ничтожному результату. Причем, желательно, чтобы такой центр был формой государственно-частного партнерства.

2. Сфер применения ИИ достаточно много, в том числе и таких, в которых эффект будет заметен очень быстро. Например, авиакомпании и ритейл уже сейчас применяют умные системы для повышения качества обслуживания. Банки начинают внедрять чат-ботов, системы интеллектуальной обработки массивов неструктурированных данных, биометрию нового поколения. Соответственно, интеллектуализируется работа силовых ведомств и специальных служб. Пройдет буквально несколько лет и ИИ будет повсюду, причем это произойдет как бы само собой, практически незаметно.

3. Таких обстоятельств тоже достаточно много. На мой взгляд, одно из ключевых – несогласованность действий игроков рынка ИИ. Еще одно ощутимое препятствие – консервативность отечественных потребителей, которые пока не увидели, что конкурент внедряет что-то новое, сами не торопятся что-то у себя менять. Сейчас главным стимулом развития рынка ИИ стала позиция руководства страны, которое взяло курс на цифровую трансформацию экономики.

4. ИИ неизбежно появится и в крупных корпорациях, и в малом бизнесе. Государство создает такие условия, в которых внедрение интеллектуальных решений становится необходимостью. Первыми эффект от внедрения ИИ почувствуют не компании, а потребители. Компании же в полной мере эффект от использования интеллектуальных систем смогут оценить только тогда, когда появится цифровая бизнес-среда, т.е. чат-боты, ECM-системы, речевые интерфейсы и они станут нормой.

5. Меня всегда интересовали механизмы формирования медиаполя, любопытно было, как осуществляются информационные провокации, как возникает хайп и как интерес спадает. Сегодня мы в компании создали аналитическую систему 3i Data Plexus, которую можно использовать для того, чтобы отслеживать вбросы, фиксировать источники, через которые информационные интервенции осуществляются. Сейчас я могу наблюдать за изменениями информационного поля в режиме реального времени. К примеру, то, что Дональд Трамп победит, мне стало ясно за несколько месяцев до выборов в США, просто потому что он более эффективно работал с аудиториями социальных сетей.

Алексей Ильин, директор департамента RPA/AI компании ОТР

«Среди основных факторов, сдерживающих полномасштабное использование ИИ, — неразвитость нормативно-правовой базы»

1. Для начала я бы разделил применение ИИ на задачи, связанные с обеспечением государственных интересов России, в частности, национальной безопасности, и массовое коммерческое использование технологии. В первом случае важно усилить фокус на инвестициях в области исследования ИИ, обеспечении безопасности и защиты систем ИИ и, возможно, на развитии государственно-частного партнерства, благодаря которому также можно увеличить объем инвестиционных средств, направленных на развитие технологии. Если же говорить про коммерческие проекты, в рамках которых технология применяется в повседневной жизни, они не являются строго национальными. В реализации подобных проектов могут участвовать команды специалистов из разных стран, и здесь ключевое значение имеет эффективность обмена знаниями и опытом – драйвер развития ИИ-технологий.

На первый план выходят следующие задачи: подготовка кадров и возможность получения самого передового образования в области ИИ, создание условий для инвестиций в исследования и коммерческие проекты, разработка и обеспечение доступа к широкому спектру данных и сред для обучения и тестирования технологии.

2. Сейчас много говорят о возможностях ИИ, в том числе и о роботизации человеческого труда – как механического, так и интеллектуального. Речь идёт не только о роботах-водителях, но и о роботах-врачах или, например, роботах-профессиональных инвесторах. Возможно, в отдаленной перспективе такое действительно произойдёт.

Однако если мы говорим о ближайшем будущем, то искусственный интеллект будет использоваться в качестве помощника в простых, типовых операциях. В первую очередь это коснется тех направлений бизнеса, которые или связаны с аналитикой данных – наверняка слышали об аналитике в режиме реального времени, – или подразумевают наличие рутинных процессов. Сейчас ИИ уже позволяет распознавать и обрабатывать машинно-нечитаемые сканы документов или неструктурированный текст – на изображениях, в видео и email-сообщениях.

Существуют решения по внедрению ИИ в операционные процессы банков: при выполнении стандартизированных операций сотрудников заменяют программные роботы с элементами ИИ, позволяя высвободить дополнительные человеческие ресурсы для работы над задачами, требующими креативного мышления. Так, на одном из проектов компании ОТР искусственный интеллект позволил автоматизировать деятельность нулевой линии технической поддержки и ускорить работу первой линии. Внедрённый нами робот самостоятельно категоризирует и маршрутизирует входящие обращения, при этом на выполнение операции требуется всего 0,1 секунды.

3. Среди основных факторов, сдерживающих полномасштабное использование ИИ, — неразвитость нормативно-правовой базы. В России, как и в любой другой стране, законодательное регулирование отрасли отстаёт от технологического прогресса. Ещё одной сложностью является развертывание технологии, влекущее дополнительные издержки: для анализа больших данных необходимы значительные вычислительные ресурсы, для их хранения – соответствующая инфраструктура. Следовательно, для реализации систем ИИ требуются серьезные вложения в оборудование.

4. В любых, но в первую очередь в корпорациях. Как только решения на основе искусственного интеллекта станут массово доступными – их можно будет приобрести за небольшие деньги или получить бесплатно – они будут активно внедряться малым и средним бизнесом. Хотя в настоящее время такие решения только появляются на рынке, некоторые компании уже смогли оценить преимущества от их использования. Яркий пример – американский разработчик, Automation Anywhere, не так давно запустивший бесплатную RPA-платформу Automation Anywhere Community Edition, которая позволяет малому бизнесу автоматизировать внутренние бизнес-процессы.

5. В качестве примера приведу один из наших недавних проектов для российского коммерческого банка, в рамках которого специалисты ОТР роботизировали процесс проверки потенциальных заемщиков – физических лиц – для предоставления автокредитов. Программный робот собирает информацию о заемщике, его работодателе и предмете залога с более чем 20 внешних веб-сайтов, анализирует собранную информацию и готовит отчет для эксперта департамента. Как итог, решение об одобрении или отклонении заявки принимает человек, но всю необходимую информацию для его принятия подготавливает робот. Решение помогло высвободить ресурсы сотрудников службы экономической безопасности от рутинной работы – сбора информации и проверки заемщиков вручную. Это позволило увеличить объем обрабатываемых заявок и сократить время на их проверку. Проверка заявки одного заемщика сократилась с 4-х часов до 20-30 минут. Тем самым, с помощью RPA банк смог не только оптимизировать операционные процессы кредитного фронт-офиса, но и повысить лояльность клиентов благодаря улучшению клиентского сервиса.

Артём Матвеев, руководитель интернет-магазина enkor24.ru

«Обязательное условие — это создание множества конкурирующих систем ИИ»

Чтобы выставить на международную арену конкурентоспособного бойца, нужно, чтобы этот боец закалился в не менее жестокой конкуренции внутри страны. ИИ в этом плане — не исключение.

Как оценить эффективность ИИ? Самый очевидный способ — это конкурентное применение различных систем ИИ к решению одной и той же задачи. Например, применение ИИ, показавшего хорошие результаты в сфере общественного подряда в одном городе, к ситуации в другом городе или к ситуации на другом уровне — региональном или национальном. Обязательным условием для этого является открытость данных. Другое обязательное условие — это создание множества конкурирующих систем ИИ.

Откуда взять инвестиции для этого? Всё в той же системе общественного подряда. Цифровизация позволяет сделать сферу общественного подряда прозрачной и эффективной, полностью исключить воровство и коррупцию. Но цифровизация ничто без мотивации. Мотивация возникает лишь тогда, когда налогоплательщики адресуют свои налоговые отчисления напрямую исполнителям общественного подряда и получают моральное и формальное право контролировать их работу. Иначе, как показывает практика, деньги, попадающие к посредникам, расходуются ими, прежде всего, на то, чтобы сохранить неограниченный доступ к этим и следующим деньгам.

Изменение структуры общественного подряда с вертикали на сеть — это возможность, предоставляемая современными ИКТ: раньше это было или неосуществимо, или слишком дорого. Этому изменению сферы общественного подряда будет сопутствовать многократное увеличение её информационной насыщенности, и вовлечение в неё ИИ станет неизбежным. Создание конкурирующих систем ИИ будет развиваться как по пути упрощения интерфейса и увеличения прозрачности, так и по пути универсализации применения (пользуясь открытостью данных, одна система ИИ будет решать задачи другой, чтобы, найдя лучшее решение, предложить себя новым заказчикам и обогатить своих разработчиков). При этом любая монополизация в этой сфере приведёт к исключению возможностей выявления злонамеренной манипуляции ИИ и адекватной оценки эффективности ИИ.

Сергей Ширкин, декан факультета Искусственного Интеллекта в GeekUniversity, образовательный портал GeekBrains

«Иногда проекты, связанные с искусственным интеллектом, недостаточно быстро развиваются. Наиболее частая причина такого явления — невозможность оперативно найти специалистов»

Для того, чтобы занимать лидерские позиции в искусственном интеллекте, нужно инвестировать прежде всего в специалистов: математиков-программистов, то есть людей, занимающихся Data Science, машинным обучением, компьютерным зрением и обработкой естественного языка, а также в преподавателей этих дисциплин.

Развиваются эти технологии достаточно быстро, поэтому нужны эксперты, владеющие самыми новыми знаниями. Некоторые вещи в искусственном интеллекте были актуальны 2–3 года назад, но успели устареть. Такой быстрый рост обусловлен тем, что большинство технологий в этой сфере бесплатны и находятся в открытом доступе. Даже если еще нет готовой имплементации в виде программного кода или готовой библиотеки, всегда можно прочитать свежую научную статью и применить формулы и архитектуру в коде, либо провести исследования, создать новый алгоритм и самому написать такую статью.

Основная польза от внедрения искусственного интеллекта — это автоматизация рутинных физических и умственных операций. Среди развивающихся сфер применения — замена работников колл-центра искусственным интеллектом, способным проконсультировать клиента и разобраться в его проблеме. В компьютерном зрении сейчас наблюдается большой прорыв в автоматизированном редактировании видео — вполне возможно, что скоро можно будет создавать видеосюжеты, напрямую переводя текст в изображение.

Что касается еще одного направления искусственного интеллекта, робототехники, то сейчас основной прогресс идет в автоматизации деятельности работников склада и торговли: грузчиков, сортировщиков, фасовщиков, продавцов — то есть профессий, где нужен робот, не просто умеющий распознавать предметы и строить маршрут передвижения по помещению, но и обладающий тонкой моторикой движений.

Иногда проекты, связанные с искусственным интеллектом, недостаточно быстро развиваются. Наиболее частая причина такого явления — невозможность оперативно найти специалистов. Порой на то, чтобы собрать команду из 6–10 математиков-программистов, уходит от года до двух.

Нужно понимать, что исследования могут не сразу принести прибыль. Компании, имеющие успешный опыт работы с искусственным интеллектом, обычно запускают сразу несколько проектов (каждый с отдельной командой специалистов), отводя на исследования и эксперименты по проекту не меньше года, зная при этом, что, возможно, успешным будет только один из них. Естественно, такое себе могут позволить только крупные корпорации, либо стартапы, получившие инвестиции в размере десятков, а то и сотен миллионов долларов. Как правило, они и срывают куш

Пока что искусственный интеллект не доминирует в нашей жизни и присутствует в ней достаточно скромно: делает рекомендации по покупке товаров, прокладывает маршрут из одной точки города в другую, показывает нам релевантную рекламу, помогает роботу-пылесосу строить карту квартиры при уборке, улучшает фотографии без нашего ведома, автоматически переводит текст и речь с одного языка на другой. Нужно понимать, что всего этого не было в прошлом десятилетии. С учетом того, что технологии развиваются экспоненциально, в следующем десятилетии искусственный интеллект может заявить о себе в полной мере.

Александр Смоленский, директор департамента машинного обучения «Цифра»

Хочется, чтобы государство занималось не технологиями ИИ, в которых отлично разбираются коммерческие компании, а сосредоточилось на формировании спроса на внутреннем рыке, поддержкой экспорта и, самое главное, подготовкой кадров»

Когда мы говорим об ИИ, необходимо разделять фундаментальную науку и прикладные технологии. Стоит ли России стремиться к лидерству в области научных знаний об ИИ – вопрос открытый. Что же касается доступных на рынке решений в области ИИ, то Россия вполне на уровне наиболее развитых стран в этой области.

При этом не стоит ожидать, что мы сохраним одну из ведущих позиций, ничего не предпринимая. Все развитые страны приняли аналоги российской стратегии развития ИИ, крупнейшие мировые корпорации соревнуются в том, кто больше инвестирует в эту область, так что наш задел очень легко потерять.

С точки зрения разработчика решений российского промышленного ИИ, хочется, чтобы государство занималось не технологиями ИИ, в которых отлично разбираются коммерческие компании, а сосредоточилось на формировании спроса на внутреннем рыке, поддержкой экспорта и, самое главное, подготовкой кадров.

Специалистов по ИИ, инженеров данных и других специфический людей не хватает критически, при этом в Россию приходят крупные корпорации (например, Huawei), которые заберут всех тех специалистов, которых еще не наняли российские нефтяники и банкиры.

Отдельно стоит заметить, что в некоторых секторах экономики, например, у финансистов, розницы, рекламщиков с ИИ вообще полный порядок. Понятно применение, есть много успешных, красивых кейсов и есть некоторый риск, что ИИ в России сосредоточится в первую очередь в этих отраслях. При этом наша страна в первую очередь промышленная и гигантские эффекты от ИИ, выраженные в тысячах тонн руды, стали, химических удобрений, золота и нефти, наконец, еще могут и должны быть получены.

Сложно забыть удивление и недоверие на лицах технологов, когда предсказанная ИИ поломка станка случилась точно в срок. Или когда система компьютерного зрения впервые включила сирену на карьерном экскаваторе, предотвращая поломку стоимостью 100 млн. рублей. Весь мир продолжает верить в большое будущее ИИ, будем надеяться, что наша страна станет частью этого будущего.

Александр Санин, коммерческий директор компании Аванпост

«Нужно менять государственную систему инвестиций, нужны честные тендеры, нужны реальные запросы на создание высокотехнологичных сервисов»

1. Нужно начать с того, что одного желания России стать международным лидером в области ИИ недостаточно. Да и в целом вопрос не может ставиться именно таким образом, он не верен. Россия как страна может быть международным лидером по таким параметрам как «уровень жизни», или же «уровень социального обеспечения», т.е. по параметрам, которые зависят от государства в целом и от его институтов. А в такой области как ИИ (или любая другая высокотехнологичная / высокоинтеллектуальная область) государство само по себе лидером быть не может. Тут лидировать могут конкретные компании. И да, эти компании могут быть российскими. 

Что для этого нужно? Ответ очевиден – инвестиции! Почему Илон Маск создал «свою» космическую компанию, и теперь о нем знает каждый школьник? Потому что получает контракты от НАСА (читай – государства США) на создание, развитие и дальнейшую эксплуатацию своих аппаратов.Вы видели роботов разработки Boston Dynamics? Да весь мир их видел! Там ведь огромная доля разработки – это область ИИ. И компания планомерно движется вперёд. И наверняка в этих разработках заинтересовано государство США, и инвестирует в это деньги. 

В России у нас все несколько иначе. У нас, как правило, компании добиваются успеха, в том числе международного, не «благодаря», а скорее «вопреки». Это очень печально, но это так. Зачастую под красивыми знаменами какого-либо начинания кроется банальная коррупция или некомпетентность исполнителей, да и не заинтересованность «заказчиков» в конечном результате. Нужно менять государственную систему инвестиций, нужны честные тендеры, нужны реальные запросы на создание высокотехнологичных сервисов, а не очередные фейковые отечественные «прорывные разработки», на которые государство потратило миллиарды, и которые в реальности оказались замаскированными китайскими технологиями вчерашнего дня. 

2. Видя такой вопрос, мне сразу приходит в голову система управления городским транспортом. Вся эта инфраструктура со светофорами, развилками, переездами и прочим. Тут качественные наработки в области ИИ дали бы отличный результат. Образовалась пробка – сменить режим светофора в одном из направлений. 

Любые рутинные операции и/или же операции, где велик риск человеческого фактора и человеческой ошибки – еще одно прекрасное направление для ИИ. Любые справки в любых государственных инстанциях можно делать с использованием ИИ. Подобных примеров можно привести множество.

Анастасия Новикова, исполнительный директор компании «Онсек»

«Отличные перспективы открываются перед ИИ в сфере информационной безопасности»

1. В России сильная школа разработки: почти ежегодно студенты таких вузов, как ИТМО, МГУ и МФТИ выигрывают международные олимпиады по программированию. Однако, на мой взгляд, сегодня число программистов с навыками работы с инновациями невелико.

В этом плане очень важно уделить внимание узкоспециальному образованию и подготовке специалистов – на рынке должно появиться больше экспертов в области искусственного интеллекта, особенно молодых. Сейчас есть специальные образовательные программы, например, в МГУ или МФТИ. Однако существует некоторый разрыв между академическими знаниями, полученными в вузе, и прикладными, которые приобретаются только на практике. Во многом это происходит из-за того, что технология быстро развивается, и учебные планы не поспевают за ней. В результате при среднегодовом выпуске 25 тысяч студентов по специальности ИТ-технология (по данным Министерства коммуникаций) только малая их доля эффективно работает с инновациями.

Конечно, есть компании вроде Mail.ru Group, которые работают с выпускниками вузов и стартапами, средний возраст сотрудников в которых не превышает 25 лет. Опыт такого взаимодействия почти всегда успешен, ведь бизнесу приходится держать руку на пульсе самых передовых тенденций в IT.

Поэтому, на мой взгляд, вузам нужно активнее работать с совершенно разными ИТ-компаниями – от гигантов вроде Google до небольших, но перспективных команд. Во-первых, это даст студентам возможность поработать со специалистами в разных областях: это важно сейчас, пока еще понимание ИИ и его функций может разниться в компаниях. Во-вторых, выпускники будут выходить на рынок труда уже с опытом и прикладными знаниями об искусственном интеллекте, которые, безусловно, очень нужны. И, наконец, учебные планы перестанут ориентироваться на стандарты программирования, которые давно неактуальны.

2. Отличные перспективы открываются перед ИИ в сфере информационной безопасности. Чтобы контур безопасности был надежным, система должна «обучаться»: специалистам для этого приходится почти вручную набирать обширную базу аналитики, по которой в дальнейшем будут формироваться правила, прогоняться трафик. Все это требует времени и ресурсов. Совсем другое дело, если система обучается сама благодаря ИИ и машинному обучению. Это в разы ускоряет ее внедрение в любую ИТ-инфраструктуру компании.

Кроме того, искусственный интеллект помогает ИБ-системам быстрее реагировать на атаки и справляться с ними. Если ИТ-решение зависит от ручного управления, то при обнаружении атаки пользователю нужно что-то скачать, что-то подстроить, занести обновления в правила – в результате разработка на шаг отстает от хакеров, которые учатся непрерывно и начинают «бег» наперегонки. Благодаря искусственному интеллекту система при обнаружении проблемы может сама принять решение о том, как отреагировать, и оперативно внести изменения. Иначе говоря, применение ИИ в информационной безопасности значительно сокращает время, необходимое на адаптацию правил защиты в зависимости от того, как совершенствуются возможные угрозы.

Мария Григорьева, управляющий директор Accenture в России и Казахстане

«Инициативы по развитию решений на базе искусственного интеллекта нужно не задавить «поддержкой» государства. Прежде чем эта область будет законодательно урегулирована, компании должны иметь возможность проводить свои эксперименты и развивать идеи на практике»

Прежде всего, стоит сосредоточиться на сильных сторонах России. Это, в первую очередь, человеческий ресурс, в нашей стране большое количество людей с хорошим техническим образованием. Наши дата-саентисты наряду с китайскими коллегами занимают ведущие позиции как в институтах и университетах, так и в корпорациях и стартапах. Необходимо использовать этот потенциал для теоретических изысканий и новых прикладных разработок в области искусственного интеллекта (ИИ).

Чтобы не снижать планку, следует создать задел уже сейчас – обратиться к вопросам образования подрастающего поколения. Особенно видя, как вкладываются в эту сферу, повышая общий уровень образования, другие страны, например, Индия и Китай.

Далее. Инициативы по развитию решений на базе искусственного интеллекта нужно не задавить «поддержкой» государства. Прежде чем эта область будет законодательно урегулирована, компании должны иметь возможность проводить свои эксперименты и развивать идеи на практике.

Важно помнить, что ИИ – это не только про технологии, а в целом про изменения в обществе. Поэтому, уверена, что вопросы социального, этического, правового характера тоже надо решать уже сейчас – этому будет способствовать выработка единых мировых стандартов в области ИИ.

По оценке Accenture, к 2021 году объем российского рынка решений в сфере ИИ вырастет до 48 млрд рублей с 2,1 млрд рублей в 2018 году. Сегодня ИИ используется во многих сферах – распределение транспорта, безопасность в городе, безопасность на предприятиях, обеспечение работы колл-центров, обучение. Ощутимую пользу ИИ также может принести в областях, где требуется постоянный контроль и регулярная обработка поступающей информации. Также с помощью технологии ИИ можно сократить издержки на рутинные операции, автоматизировать ручной труд, высвободить ресурсы для более креативных задач и создания сложных алгоритмов.

Борис Щербаков, вице-президент и генеральный директор Dell EMC в России, Казахстане и Центральной Азии

«Препятствиями могут быть страхи перед внедрением новых технологий или уязвимостей и грозящей потери данных. Излишнее количество регулирующих законов и постановлений, о которых говорил не так давно Герман Греф, памятуя о стандартах GDPI, тоже не идет на пользу»

1. Лучший эффект всегда дает комплексный подход: каждое из направлений дополняет другое и способствует формированию лидерских компетенций в технологиях. Конечно, стоит выделить основные, фундаментальные направления работы, без которых прорыва в освоении ИИ ни в одной стране не будет: это научно-технологические разработки и изыскания, инвестиции и изучение морально-правовых аспектов. Без стремления понять, как использовать ИИ оптимальнее, эффективнее и с большей отдачей, невозможно развитие этой области, в свою очередь без инвестиций невозможны подобные разработки, а без понимания, куда человечество придет в культурном и этическом плане с развитием ИИ, вся эта история просто теряет смысл.

2. ИИ уже окутал практически все сферы нашей жизни – причем абсолютно незаметно. Он ретуширует наши фото в смартфоне, помогает в домашних делах через голосового помощника в колонке, разговаривает с нами по телефону от лица компаний, подбирает авиарейсы, когда мы собираемся в отпуск. На ИИ уже базируются системы хранения данных и архитектура видеонаблюдения в «умных» городах – таким образом, искусственный интеллект уже приносит пользу.

Сферы, в которых ИИ пригодится человечеству, с годами будут расширяться пропорционально росту объема данных. Перерабатывать немыслимые ранее потоки информации человек будет способен, только имея в помощниках искусственный интеллект, созданный для оптимизации и упрощения его работы. Тандем «человек + ИИ» всегда работает гораздо эффективней, и эта связка будет работать везде – от задач Big Data до организации жизнедеятельности горожан в интеллектуальном мегаполисе.

3. Не думаю, что особенности развития, включая позитивные и негативные факторы, в России отличаются принципиально от того, что производит в других странах. Как и везде, препятствиями могут быть страхи перед внедрением новых технологий или уязвимостей и грозящей потери данных. Излишнее количество регулирующих законов и постановлений, о которых говорил не так давно Герман Греф, памятуя о стандартах GDPI, тоже не идет на пользу.

Однако и правительство, и бизнес уже осознали колоссальные возможности, которые перед нами открывает искусственный интеллект, поэтому создавать искусственные трудности для развития технологий и проектов на его базе вряд ли кому-то захочется.

4. ИИ в целом выводит на новый уровень деятельность человека в любой сфере, оптимизируя его работу, повседневные и бизнес-задачи. От масштаба или направления работы компании, в которой применяются технологии,, улучшающие нашу жизнь, это едва ли зависит.

5. Далеко ходить не нужно – как я уже отметил, ИИ прочно вошел в нашу жизнь. Например, если вы с утра успели воспользоваться подсказкой голосового помощника, пройти под камерой видеонаблюдения, послушать подсказанную Интернет-сервисом музыку, прокрутить таргетированную рекламу в ленте фейсбука и почитать о беспилотных автомобилях – поздравляю, вы уже попали в мир искусственного интеллекта.

В начало⇑

Комментарии отсутствуют

Комментарии могут отставлять только зарегистрированные пользователи