В России серьезно взялись за развитие искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI). В октябре президент Владимир Путин утвердил Национальную стратегию в этой сфере, согласно которой до 2024 года планируются инвестиции в 390 млрд руб. на развитие и поддержку индустрии. Более половины российских компаний намерены использовать AI, технология делает бизнес значительно эффективнее и способна принципиально изменить облик целых отраслей экономики. Правда, занять лидерские позиции на мировом рынке будет непросто: препятствует этому все еще низкая цифровизация отечественных компаний.
Фото: Александр Коряков, Коммерсантъ / купить фото
Фото: Александр Коряков, Коммерсантъ / купить фото
Контрнаступление на стратегически важном направлении
Российский рынок решений в области AI заметно скромнее. В 2018 году объем российского рынка AI составил 189 млрд руб., к 2024-му он вырастет до 907 млрд руб.
Впрочем, по мнению гендиректора SberCloud Александра Сорокоумова, важно смотреть не только на абсолютные значения рыночных показателей, но и на прогнозируемый на ближайшие пять лет тренд, который предполагает двукратное превышение роста выручки российских компаний, использующих искусственной интеллект, по сравнению со среднемировыми показателями.
Важнейшее условие успеха — инвестиции в развитие: очевидно, что почва для взращивания новых «единорогов» нуждается в обильном финансовом поливе. Однако здесь нашей стране есть к чему стремиться: объем российских инвестиций в AI-сфере в 2018 году составил лишь 1% от мирового (лидерами в этой области сегодня являются США, Китай, Великобритания, Канада, Израиль). На таком же низком уровне находится доля российских патентов и научных статей. Впрочем, программа предполагает щедрые вливания в размере 392 млрд руб. до 2024 года, в том числе 57 млрд руб. будет выделено из бюджета, 335 млрд руб.— из внебюджетных источников.
По мнению экспертов, AI — это комплекс взаимосвязанных технологий создания интеллектуальных машин и функций. Это такие направления, как машинное обучение, роботы и автономные транспортные средства, технологии распознавания речи и обработки естественного языка, компьютерное зрение и многое другое. Например, машинное обучение может применяться во многих отраслях и одну и ту же группу алгоритмов, но на разных дата-сетах, используют для предиктивной аналитики в промышленности и ритейле, в финтех-приложениях, в разработке таргетных препаратов и прецизионной терапии в медицине, в системах поддержки бизнеса, в рекламе, в машинном зрении для роботов, беспилотников и камер наружного наблюдения, перечисляет вице-президент «ИКС Холдинга» Юлия Шуткина.
В чем сила AI в России
Одно из конкурентных преимуществ России — система образования и подготовки высококлассных разработчиков. Среди ее козырей — уровень базового физико-математического образования, сильная научная школа в области математики и естественных наук, первые места российских студентов на международных олимпиадах по программированию, лидирующие позиции в мире в сегменте компьютерного зрения. При этом у AI-технологий в России высокая востребованность: 67% российских компаний планируют использовать искусственный интеллект, отмечает Александр Сорокоумов. Наиболее перспективными в компании считают AI-решения, предлагаемые как облачный сервис. «Облачная модель делает использование искусственного интеллекта на порядки доступнее, чем собственная IT-инфраструктура, способная столь же эффективно работать с подобными задачами»,— считает он.
«Сегодня на российском рынке сложно найти компанию, которая совсем бы не использовала технологии: 27% уже внедрили AI в разных направлениях, 20% планируют использовать его в масштабах всей организации, а 16% запустили пилотные проекты в отдельных направлениях,— добавляет замгендиректора SAP СНГ Юрий Бондарь.— Мы наблюдаем естественный процесс перехода от хайпа к конкретным проектам. У кого-то это прогнозные модели, у кого-то — системы-советчики, позволяющие выстраивать оптимальные параметры. В частности, банки могут использовать искусственный интеллект для формирования инвестиционного портфеля. Также можно встретить модели, помогающие отлавливать сомнительные операции».
Есть и негативные факторы, влияющие на динамику развития индустрии. Это недостаток спроса, небольшое пока число квалифицированных специалистов, отток кадров за рубеж и низкая доступность и качество данных, отмечается в Стратегии. Решения в этой сфере требуют от предприятий определенного уровня «цифровой зрелости», говорит Александр Сорокоумов: по его словам, 90% российских производственных предприятий все еще используют классические «доцифровые» бизнес-модели, а использование цифровых технологий ограничивается пилотными проектами.
Дискуссионной площадкой для обсуждения проблематики искусственного интеллекта станет организованный при поддержке Сбербанка и других ведущих компаний первый крупнейший форум Восточной Европы по искусственному интеллекту Artificial Intelligence Journey (AI Journey), который пройдет 8–9 ноября в Москве. Ключевыми темами форума станут сильный искусственный интеллект (AGI), нейроморфные вычисления, развитие технологий компьютерного зрения, обработки естественного языка, речевой аналитики, новые методы и их применение в бизнесе.
Железные вычисления
Помимо поддержки в сфере создания софта для технологий AI в программе заложены и меры, стимулирующие развитие аппаратного обеспечения. Они включают льготный доступ к средствам проектирования микроэлектронных компонентов, финансовую поддержку производств опытных образцов чипов, а также создание спецсегментов дата-центров, ориентированных под задачи AI. «Искусственный интеллект требователен к вычислительным ресурсам: это связано с необходимостью быстрой обработки огромных массивов данных,— поясняет значимость этих мер руководитель направления профессиональных продуктов российского представительства Nvidia Дмитрий Конягин.— Поэтому практически все дата-центры для AI используют специализированные ускорители. Самые популярные из них — графические процессоры. Они доступны, просты в использовании и поддерживаются всеми фреймворками. Ни одно другое решение такими возможностями не располагает».
«Создание кластеров и вычислительных мощностей, оптимизированных под задачи AI и предоставление AI-продуктов и решений по модели as-a-service,— одно из самых перспективных направлений использования искусственного интеллекта при решении практических задач,— говорит Александр Сорокоумов.— К 2023 году рынок AIaaS достигнет $7 млрд при ежегодном росте 36% (CAGR)».
Понимая выгоду такой модели, в июне SberCloud подписала соглашение с Nvidia о совместной разработке и внедрении на российском рынке продуктов и услуг на основе AI, которые будут предлагать как крупнейшим российским корпорациям, так и малому и среднему бизнесу, научным и образовательным учреждениям. Пользователям AI Cloud будут доступны все основные направления AI-технологий: анализ и синтез речи, компьютерное зрение, распознавание символов и текстов, система поддержки принятия решений и т. д.
Переоценка ценностей
Владимир Еремеев, основатель разработчика систем видеонаблюдения Ivideon, предостерегает от излишнего ажиотажа вокруг технологий AI, напоминая о том, как в 2012 году начался бум вокруг систем распознавания лиц. «Тогда зарождающиеся стартапы в области биометрии верили, что смогут построить лучшую технологию распознавания лиц, которая в следующие несколько лет захватит весь мир,— вспоминает он.— Инвесторы верили в эту концепцию, так как она звучала логично, венчурные деньги лились в проекты рекой. Но все это оказалось утопией». Экономически развитые страны осознали: чтобы защитить национальные интересы, нужно обладать собственными технологиями распознавания лиц и не допускать иностранцев к крупным государственным проектам по биометрии. Кроме того, был принят сразу ряд законов в сфере защиты частной жизни, делающих зачастую невозможным массовое внедрение технологий распознавания лиц в коммерческих проектах. Также сама по себе технология распознавания лиц не решает конкретных задач до тех пор, пока не стала частью какого-то специализированного продукта.
Спецпредставитель президента по цифровому развитию Дмитрий Песков выделяет несколько барьеров, препятствующих революции в сфере искусственного интеллекта. Один из них: натренированная на один тип операций нейросеть не может быть применена в любой другой задаче, и полученный инструмент всегда имеет предельно узкую специализацию. «Это работает, когда надо сделать быстрый и дешевый скоринг при выдаче кредитов, или выписывании штрафа, но не работает, когда надо обработать ошибку или сложный случай»,— говорит он. Другой фактор — «барьер энергии». «Обучение нейросети — крайне затратное удовольствие,— считает господин Песков.— Бесконечно умная сетка потребует бесконечно дешевой энергии. Рост потребности в AI обещают по экспоненте, а рост доступности энергии — в пределах процентов».
Важно отметить, что большая часть самых страшных опасений по поводу AI (как «восстание машин», к примеру) не имеют под собой основания, успокаивает руководитель практики Digital Accenture в России Лариса Малькова. Дело в том, что само развитие AI зависит от человека и заданных им критериев оценки окружающего мира и событий. Следовательно, сценарий, при котором AI самостоятельно «обзаведется» желанием причинять людям вред, невозможен.
Другая категория опасений — «роботы и программы всех заменят» — тоже очень сильно переоценена, продолжает госпожа Малькова. «Все преобразования на рынке труда помимо упразднения человеческого труда в целом перечне специальностей компенсируются огромными возможностями, связанными с проникновением AI в повседневную жизнь,— рассуждает эксперт.— Специалисты по обучению AI, контролю этических аспектов его применения, создатели новых сценариев применения AI в жизни — развитие этой технологии откроет совершенно новые перспективы для человека благодаря широчайшему полю возможностей для сотрудничества по модели "человек + машина", которое по-новому раскроет возможности обеих сторон».