Скорость, с которой искусственный интеллект проникает в жизнь, стремительно растет — сегодня он доступен практически каждому человеку из любой сферы. Еще несколько лет назад алгоритмы искусственного интеллекта помогали решать лишь рутинные задачи, а сейчас успешно проявляют себя в медицине, науке, инжиниринге. Генеральный директор холдинга Т1 Игорь Калганов в колонке для Forbes — о том, как развивается ИИ в России и может ли он конкурировать с технологиями из США и Китая
Сейчас Россия должна прикладывать все усилия для того, чтобы приблизиться к числу лидеров в разработке искусственного интеллекта. Иначе есть шанс остаться вне «закрытого клуба» мировых держав-«доноров» ИИ.
США и Китай серьезно нацелены на создание ИИ-решений, способных изменить представление о повседневности, и у них это получается. Страны конкурируют по количеству датасетов, разнообразию вариантов применения ИИ, размеру инвестиций в эту область. Они представляют миру разработки, которые ускоряют решение задач, помогают находить правильные ответы — так, многие стали применять ChatGPT в своей работе, например, для подготовки текстов на заданную тему, генерации ответов на основе установленных параметров, создания изображений, написания кода. Уже в феврале количество пользователей чат-бота на основе языковой модели с генеративным ИИ (ChatGPT) достигло 100 млн человек.
Куда ИИ продвинулся в России дальше всего
В России информационные технологии достигают высоких результатов, а ИИ-разработки уже давно внедряются в различные сферы бизнеса и, как следствие, жизни. Основные отрасли применения ИИ сегодня — финансовый сектор, информационно-коммуникационные технологии и телеком, а также торговля — там ИИ персонализирует предложения и услуги, автоматизирует бизнес-процессы и организовывает взаимодействие с аудиторией. Около 53% организаций из этих сфер применяют ИИ в своей работе. Например, развита обработка естественного языка (NLP — Natural Language Processing), которая находится на стыке ИИ и математической лингвистики. Как крупные компании, так и стартапы активно внедряют технологии, способные быстро анализировать речь человека.
Обработка естественного языка широко используется при анализе текстов и создании чат-ботов, и здесь есть большие перспективы в развитии технологий генеративных предиктивных трансформеров. Подобную работу ведут несколько игроков, недавно о прогрессе в этой сфере заявил «Яндекс». А в марте этого года отечественная компания Sistemma объявила о том, что запустила функциональный аналог ChatGPT, однако тестирование этой ИИ-модели доступно пока только бизнесу и государственным структурам, о планах разработать модель для массового использования не сообщалось. Планируется и создание программы по работе с изображениями и видео.
Компьютерное зрение (Computer Vision — CV) — еще одна сфера ИИ, в которой заметен стремительный рост в России (в 2019 году рынок оценивался в 8 млрд рублей, прогнозируется, что в 2023-м он будет составлять 23 млрд рублей). Технология применяется в городском хозяйстве, для мониторинга движения людей и транспортных средств (проект «Безопасный город»). Также CV стал основой для Face Pay в московском метро, то есть для биометрической оплаты проезда по лицу. Активно оно используется и в промышленности: для контроля безопасности, отслеживания использования средств индивидуальной защиты и выявления дефектов продукции и характеристик сырья.
В чем Россия может быть «донором»
В основе ИИ лежит в первую очередь математика и только во вторую — технологическая реализация математических моделей, а поскольку в нашей стране всегда были сильные математическая и инженерная школы, есть все основания полагать, что у России здесь очень большой потенциал. При должных инвестициях в развитие сотрудников и компаний, занимающихся ИИ, будет расти количество и улучшаться качество разработок. Также в стране есть большие возможности для обработки и структуризации больших данных — созданы условия для их сбора в разных секторах экономики, а это очень важная составляющая ИИ в части предиктивной аналитики.
Самую уязвимую позицию представляют видеокарты для высокопроизводительных вычислений из-за зависимости от импорта, так как основные производители видеокарт в мире — американские компании Nvidia и AMD (их доли на мировом рынке составляют 83% и 17% соответственно). Кроме того, производство одной из основных деталей видеокарт, чипов, локализировано в нескольких странах: Тайвань (на TSMC приходится около 54% от мирового рынка) и Южная Корея (Samsung — 17%), стремительно догоняет Китай, в котором за 2021 год было произведено 359,4 млрд микросхем. Между тем все эти технологии необходимы для обучения ИИ — без них невозможно развитие нейросетей.
Еще одна возможность для нашей страны — концентрация усилий на узкоспециализированных решениях, например, на нейропроцессорах, адаптированных для задач ИИ. По мнению ученых, технология позволит ускорить вычисления и снизить потребление энергии, что уже стало серьезным вызовом для ИИ. Для ее создания требуются значительные междисциплинарные исследовательские ресурсы, которые в российской науке всегда были на высоком уровне. В отличие от графических, первый нейропроцессор Loihi от Intel, например, был презентован всего пять лет назад. То есть мы будем не в позиции догоняющего, а станем конкурировать в создании новых отраслей — если не в производстве, то в проектировании передовых нейропроцессоров у нас есть шанс поучаствовать в мировой гонке и стать «донором» для других стран.
Не будет возможности стать «донором» без инвестиций государства в инфраструктуру развития ИИ — такая поддержка критически важна. Для динамичного развития отрасли в России нужно финансировать разработку всех компонентов, необходимых для работы искусственного интеллекта, в том числе полупроводников. По некоторым оценкам, в производство микрочипов следует инвестировать около 400-500 млрд рублей до 2030 года, а также дополнительно поддерживать исследовательские работы — на это понадобится до 300 млрд рублей.
В период становления отечественного производства также важно развивать международное сотрудничество. Россия наращивает связи с Китаем и странами-посредниками, например, Турцией: результаты можно наблюдать уже сейчас — вопреки западным санкциям импорт чипов в Россию вернулся к уровню 2021 года. Это, в свою очередь, позволяет не останавливать развитие ИИ-технологий, пока собственная независимость находится на стадии формирования.
Итак, последовательная государственная политика, направленная на создание центров разработки ИИ на территории России, и партнерство с ключевыми игроками на этом рынке может стать основой для долгосрочного развития компетенций и превращения России в государство-«донор».
Отличие ИИ в России от других стран
Сейчас США и Китай находятся в состоянии конкуренции, причем Китай даже превосходит: там больше научных работ по ИИ, развито применение передовых ИИ-технологий в экономике. ИИ в Китае используется в рекомендательных системах, оптимизации ценообразования, обеспечении общественной безопасности и предотвращении чрезвычайных ситуаций, управлении качеством, умных системах диагностики и лечения заболеваний, в решениях для поддержки клиентов и службы продаж и обнаружении мошенничества. Таким образом, есть все основания считать, что в Китае есть место сращиванию цифровой и реальной экономики в единую систему, в которой ИИ играет далеко не последнюю роль.
Чаще всего, когда речь идет о сравнении отечественных и иностранных ИИ-разработок, упускается из виду, что у стран сейчас разные принципы работы ИИ. В России ИИ представлен в другом виде: собственных разработок в сфере генеративного ИИ в стране единицы, более широко представлен прикладной алгоритмический ИИ, который с успехом применяется в промышленности, медицине, логистике и других жизненно важных сферах экономики. Инженеры строят математические алгоритмы, которые позволяют определять зависимости факторов и отклонения от нормы. Даже привычные для многих из нас голосовые помощники пока нельзя назвать генеративным ИИ, потому что они не придумывают, а находят подходящий ответ в большой базе, исходя из заданных параметров и запрограммированных вариантов.
Перспективы развития ИИ в России
Отечественные технологии во многих сферах IT преуспевают — ИИ не стал исключением. Однако объемы и скорость разработок пока еще не могут сравниться с лидерами в этой сфере — США и Китаем. Мы видим, как эти страны наращивают применение ИИ. Россия пока в ускоренном темпе внедряет то, что смогли изобрести зарубежные коллеги, при этом модернизируя технологии и открывая в них новые потенциальные стороны.
Сотрудничество с другими государствами стоит рассматривать как шанс получить опыт и расширить компетенции. В некоторых направлениях в России не так много специалистов, у которых есть узко-профилированный опыт работы с ИИ, поэтому совместные проекты в этой сфере открывают большие перспективы для собственного роста. Важно также развивать те области, где у страны есть свои разработки, которые мы можем продолжать успешно совершенствовать самостоятельно: применение ИИ в речевой аналитике, видеоаналитике.
Для планомерного развития ИИ необходимы регулярные исследования в этой сфере, а также программы внедрения соответствующих технологий и обучение IT-специалистов. Критичны и другие факторы: наличие доступа к высокопроизводительным чипам и системам для моделирования новых — по части ПО и оборудования.
Резюме
В сухом остатке есть опасность возникновения «закрытого клуба» государств в сфере ИИ по аналогии с клубом ядерных держав, когда членом клуба может быть только тот, кто обладает всей необходимой для этого цепочкой технологий и компетенций. Чтобы быть членом этого потенциального клуба, России нужно двигаться в том же ключе, как, например, Китай — развивать собственные разработки, которые делают страну импортонезависимой и малоуязвимой, а также сотрудничать с теми крупнейшими игроками, которые будут готовы к консолидации. Безусловно, может потребоваться гораздо больше усилий для достижения этих целей, тем не менее, это стратегическая задача, которая будет решаться вне зависимости от внешних условий.
Сейчас Россия должна прикладывать все усилия для того, чтобы приблизиться к числу лидеров в разработке искусственного интеллекта. Иначе есть шанс остаться вне «закрытого клуба» мировых держав-«доноров» ИИ.
США и Китай серьезно нацелены на создание ИИ-решений, способных изменить представление о повседневности, и у них это получается. Страны конкурируют по количеству датасетов, разнообразию вариантов применения ИИ, размеру инвестиций в эту область. Они представляют миру разработки, которые ускоряют решение задач, помогают находить правильные ответы — так, многие стали применять ChatGPT в своей работе, например, для подготовки текстов на заданную тему, генерации ответов на основе установленных параметров, создания изображений, написания кода. Уже в феврале количество пользователей чат-бота на основе языковой модели с генеративным ИИ (ChatGPT) достигло 100 млн человек.
Куда ИИ продвинулся в России дальше всего
В России информационные технологии достигают высоких результатов, а ИИ-разработки уже давно внедряются в различные сферы бизнеса и, как следствие, жизни. Основные отрасли применения ИИ сегодня — финансовый сектор, информационно-коммуникационные технологии и телеком, а также торговля — там ИИ персонализирует предложения и услуги, автоматизирует бизнес-процессы и организовывает взаимодействие с аудиторией. Около 53% организаций из этих сфер применяют ИИ в своей работе. Например, развита обработка естественного языка (NLP — Natural Language Processing), которая находится на стыке ИИ и математической лингвистики. Как крупные компании, так и стартапы активно внедряют технологии, способные быстро анализировать речь человека.
Обработка естественного языка широко используется при анализе текстов и создании чат-ботов, и здесь есть большие перспективы в развитии технологий генеративных предиктивных трансформеров. Подобную работу ведут несколько игроков, недавно о прогрессе в этой сфере заявил «Яндекс». А в марте этого года отечественная компания Sistemma объявила о том, что запустила функциональный аналог ChatGPT, однако тестирование этой ИИ-модели доступно пока только бизнесу и государственным структурам, о планах разработать модель для массового использования не сообщалось. Планируется и создание программы по работе с изображениями и видео.
Компьютерное зрение (Computer Vision — CV) — еще одна сфера ИИ, в которой заметен стремительный рост в России (в 2019 году рынок оценивался в 8 млрд рублей, прогнозируется, что в 2023-м он будет составлять 23 млрд рублей). Технология применяется в городском хозяйстве, для мониторинга движения людей и транспортных средств (проект «Безопасный город»). Также CV стал основой для Face Pay в московском метро, то есть для биометрической оплаты проезда по лицу. Активно оно используется и в промышленности: для контроля безопасности, отслеживания использования средств индивидуальной защиты и выявления дефектов продукции и характеристик сырья.
В чем Россия может быть «донором»
В основе ИИ лежит в первую очередь математика и только во вторую — технологическая реализация математических моделей, а поскольку в нашей стране всегда были сильные математическая и инженерная школы, есть все основания полагать, что у России здесь очень большой потенциал. При должных инвестициях в развитие сотрудников и компаний, занимающихся ИИ, будет расти количество и улучшаться качество разработок. Также в стране есть большие возможности для обработки и структуризации больших данных — созданы условия для их сбора в разных секторах экономики, а это очень важная составляющая ИИ в части предиктивной аналитики.
Самую уязвимую позицию представляют видеокарты для высокопроизводительных вычислений из-за зависимости от импорта, так как основные производители видеокарт в мире — американские компании Nvidia и AMD (их доли на мировом рынке составляют 83% и 17% соответственно). Кроме того, производство одной из основных деталей видеокарт, чипов, локализировано в нескольких странах: Тайвань (на TSMC приходится около 54% от мирового рынка) и Южная Корея (Samsung — 17%), стремительно догоняет Китай, в котором за 2021 год было произведено 359,4 млрд микросхем. Между тем все эти технологии необходимы для обучения ИИ — без них невозможно развитие нейросетей.
Еще одна возможность для нашей страны — концентрация усилий на узкоспециализированных решениях, например, на нейропроцессорах, адаптированных для задач ИИ. По мнению ученых, технология позволит ускорить вычисления и снизить потребление энергии, что уже стало серьезным вызовом для ИИ. Для ее создания требуются значительные междисциплинарные исследовательские ресурсы, которые в российской науке всегда были на высоком уровне. В отличие от графических, первый нейропроцессор Loihi от Intel, например, был презентован всего пять лет назад. То есть мы будем не в позиции догоняющего, а станем конкурировать в создании новых отраслей — если не в производстве, то в проектировании передовых нейропроцессоров у нас есть шанс поучаствовать в мировой гонке и стать «донором» для других стран.
Не будет возможности стать «донором» без инвестиций государства в инфраструктуру развития ИИ — такая поддержка критически важна. Для динамичного развития отрасли в России нужно финансировать разработку всех компонентов, необходимых для работы искусственного интеллекта, в том числе полупроводников. По некоторым оценкам, в производство микрочипов следует инвестировать около 400-500 млрд рублей до 2030 года, а также дополнительно поддерживать исследовательские работы — на это понадобится до 300 млрд рублей.
В период становления отечественного производства также важно развивать международное сотрудничество. Россия наращивает связи с Китаем и странами-посредниками, например, Турцией: результаты можно наблюдать уже сейчас — вопреки западным санкциям импорт чипов в Россию вернулся к уровню 2021 года. Это, в свою очередь, позволяет не останавливать развитие ИИ-технологий, пока собственная независимость находится на стадии формирования.
Итак, последовательная государственная политика, направленная на создание центров разработки ИИ на территории России, и партнерство с ключевыми игроками на этом рынке может стать основой для долгосрочного развития компетенций и превращения России в государство-«донор».
Отличие ИИ в России от других стран
Сейчас США и Китай находятся в состоянии конкуренции, причем Китай даже превосходит: там больше научных работ по ИИ, развито применение передовых ИИ-технологий в экономике. ИИ в Китае используется в рекомендательных системах, оптимизации ценообразования, обеспечении общественной безопасности и предотвращении чрезвычайных ситуаций, управлении качеством, умных системах диагностики и лечения заболеваний, в решениях для поддержки клиентов и службы продаж и обнаружении мошенничества. Таким образом, есть все основания считать, что в Китае есть место сращиванию цифровой и реальной экономики в единую систему, в которой ИИ играет далеко не последнюю роль.
Чаще всего, когда речь идет о сравнении отечественных и иностранных ИИ-разработок, упускается из виду, что у стран сейчас разные принципы работы ИИ. В России ИИ представлен в другом виде: собственных разработок в сфере генеративного ИИ в стране единицы, более широко представлен прикладной алгоритмический ИИ, который с успехом применяется в промышленности, медицине, логистике и других жизненно важных сферах экономики. Инженеры строят математические алгоритмы, которые позволяют определять зависимости факторов и отклонения от нормы. Даже привычные для многих из нас голосовые помощники пока нельзя назвать генеративным ИИ, потому что они не придумывают, а находят подходящий ответ в большой базе, исходя из заданных параметров и запрограммированных вариантов.
Перспективы развития ИИ в России
Отечественные технологии во многих сферах IT преуспевают — ИИ не стал исключением. Однако объемы и скорость разработок пока еще не могут сравниться с лидерами в этой сфере — США и Китаем. Мы видим, как эти страны наращивают применение ИИ. Россия пока в ускоренном темпе внедряет то, что смогли изобрести зарубежные коллеги, при этом модернизируя технологии и открывая в них новые потенциальные стороны.
Сотрудничество с другими государствами стоит рассматривать как шанс получить опыт и расширить компетенции. В некоторых направлениях в России не так много специалистов, у которых есть узко-профилированный опыт работы с ИИ, поэтому совместные проекты в этой сфере открывают большие перспективы для собственного роста. Важно также развивать те области, где у страны есть свои разработки, которые мы можем продолжать успешно совершенствовать самостоятельно: применение ИИ в речевой аналитике, видеоаналитике.
Для планомерного развития ИИ необходимы регулярные исследования в этой сфере, а также программы внедрения соответствующих технологий и обучение IT-специалистов. Критичны и другие факторы: наличие доступа к высокопроизводительным чипам и системам для моделирования новых — по части ПО и оборудования.
Резюме
В сухом остатке есть опасность возникновения «закрытого клуба» государств в сфере ИИ по аналогии с клубом ядерных держав, когда членом клуба может быть только тот, кто обладает всей необходимой для этого цепочкой технологий и компетенций. Чтобы быть членом этого потенциального клуба, России нужно двигаться в том же ключе, как, например, Китай — развивать собственные разработки, которые делают страну импортонезависимой и малоуязвимой, а также сотрудничать с теми крупнейшими игроками, которые будут готовы к консолидации. Безусловно, может потребоваться гораздо больше усилий для достижения этих целей, тем не менее, это стратегическая задача, которая будет решаться вне зависимости от внешних условий.
