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.
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.
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.
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.
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.
