«Искусственный интеллект можно сравнить с электричеством. Появление электричества изменило мир, оно применяется везде. Так же и искусственный интеллект перевернет нашу жизнь: человечество нашло, как совершенно новым эффективным способом решать очень сложные проблемы. Искусственный интеллект — самое большое изобретение за всю нашу историю», — считает Сергей Карелов, экс-топ-менеджер международных IT-компаний IBM, SGI, Cray, независимый эксперт, автор научно-популярного канала «Малоизвестное интересное».
Искусственного интеллекта (ИИ, Artificial Intelligence, AI), который мы привыкли видеть в фантастических фильмах, который знает все на свете, решает любые задачи и, самое главное, обладает самосознанием, — не существует. Специалисты называют такой ИИ «сильным». Мнения о сроках его появления расходятся: кто-то считает, что до его создания остается несколько десятков лет, а кто-то заявляет, что от создания самоосознающего интеллекта мы так же далеки, как Эйнштейн или даже Галилей.
Одно можно сказать: сколько-нибудь существенного финансирования разработок «сильного» ИИ нет.
Сейчас в мире в тренде «слабый» искусственный интеллект, которому больше подходит термин «машинное обучение» (machine learning).
«Машинное обучение — это уже существующие программы для решения вполне определенных задач: распознавания изображений, управления автомобилем, детектирования киберугроз и так далее, — объясняет руководитель управления исследования угроз “Лаборатории Касперского” Тимур Биячуев. — И таких областей с каждым годом становится все больше. Машинное обучение позволяет решать практические задачи без явного программирования, а путем обучения по прецедентам».
Собственно говоря, именно в этой форме искусственный интеллект —предмет повышенного интереса корпораций и государств, и именно с ним связаны надежды на прорыв в самых разных областях человеческой деятельности. Россия здесь не исключение.
Поручение о разработке стратегии ранее давалось Сбербанку. Его глава Герман Греф, который представил документ собравшимся, подчеркнул, что цель создать «сильный» интеллект, способный решать любые задачи, не ставилась. Термин «искусственный интеллект» и здесь используется в смысле «машинное обучение».
В стратегии предлагается сосредоточиться на разработке пяти технологических направлений: компьютерное зрение, обработка естественного языка, распознавание и синтез речи, рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений. И отдельно — исследование перспективных технологий ИИ, в первую очередь технологии автоматического машинного обучения. По каждому направлению предполагается достижение определенных результатов. Например, в области компьютерного зрения российские технологии должны быть сопоставимы с показателями человека, такого же результата планируется достичь и в сфере обработки естественного языка, распознавания и синтеза речи. При этом синтезированная речь сможет передавать эмоции.
Стартовые условия
Герман Греф рассказал, что гонка за национальное лидерство в сфере искусственного интеллекта началась в 2017 году. В тот год пять стран приняли свои стратегии в области ИИ, за следующие два года это сделали еще 30. По мнению главы Сбербанка, только в двух из этих стратегий поставлены универсальные цели: США хотят удержать лидерство в этой области, а Китай намерен стать лидером к 2030 году.
Что касается России, то мы, по мнению Грефа, тоже должны войти в число лидеров. А чтобы обеспечить себе достойное место в этой области, необходимо сосредоточиться на шести критических для функционирования всей системы развития ИИ элементах. Это алгоритмы и математические методы, разработка программных и технологических решений, хранение, сбор и обработка данных, разработка и производство специализированного аппаратного обеспечения, подготовка кадров, нормативное регулирование. Герман Греф подчеркнул, что все пункты являются критическим.
Однако добиться успеха в каждом из этих шести пунктов будет непросто. Так, предполагается, что Россия к 2024 году войдет в первую десятку стран по количеству статей и участию в конференциях по теме ИИ, а к 2030 году — в топ-10 по среднему уровню цитируемости. А сейчас доля России в научных статьях, посвященных искусственному интеллекту, составляет порядка 1%. На таком же уровне находится и доля патентов в этой области, приходящихся на нашу страну. По данным Китайского института научно-технической политики при Университете Цинхуа, лидером по числу научных статей, посвященных тематике ИИ, является Китай, который уже более десяти лет опережает США, постоянно увеличивая разрыв.
Сергей Карелов также отмечает колоссальное отставание России в количестве научных публикаций, однако считает, что отчасти это объясняется политической ситуацией: «Интеллектуальная база у нас есть, но есть и железный занавес по этому направлению. Во времена СССР, в период ядерной гонки, количество статей наших ученых в западных журналах никак не соответствовало тому потенциалу, который был у страны в этой сфере».
В свою очередь высокую оценку российской научной школе на одной из секций ПМЭФ, посвященных искусственному интеллекту, дала Елена Бунина, генеральный директор «Яндекса» в России: «У нас сильная математическая школа еще с советского времени. И у нас есть возможность воспитывать самые умные в смысле математики и компьютерных наук кадры в мире. Я не побоюсь сказать, самые умные в мире. Это значит, что мы могли бы лидировать в большинстве областей искусственного интеллекта».
Тем не менее сегодня в сфере ИИ, как прозвучало в ходе совещания, у нас занято порядка 6000–6500 человек, что сопоставимо, как указал Герман Греф, с тем, сколько людей работает по этой же тематике в одной только компании Microsoft. А если верить информации Университета Цинхуа, то в России всего 17 компаний, работающих в сфере ИИ. В США их более двух тысяч, в Китае — более тысячи. Разница существенная. Школа есть, кадры есть, работать негде?
Еще серьезнее проблема с разработкой и производством специализированного аппаратного обеспечения. «Если говорить об аппаратном обеспечении искусственного интеллекта, то стоит выделить два ключевых компонента. Первый — это цифровой сигнальный процессор, ЦСП. После преобразования аналогового сигнала в цифровой он обрабатывает поток оцифрованного сигнала в данные, пригодные для дальнейшего анализа. Специализированные ЦСП применяются в системах компьютерного зрения, распознавания голоса и так далее, — объясняет Иван Покровский, исполнительный директор Ассоциации разработчиков и производителей электроники. — Разработка цифровых сигнальных процессоров является основной специализацией НТЦ “Элвис”, НТЦ “Модуль”, достойные решения для обработки сигналов, включая аналого-цифровые преобразователи, предлагает ПКК “Миландр”. А вот для следующего этапа — обработки и анализа данных в системах ИИ — необходимы так называемые ПЛИСы – программируемые логические интегральные схемы. Это своеобразный конструктор на кристалле, который позволяет создавать и перестаивать алгоритм и архитектуру процессора под задачу. Возможность перепрограммирования и создания специализированной архитектуры под задачу особенно важна для систем искусственного интеллекта. С ПЛИСами у нас плохо: то, что производится в России, для создания современных систем искусственного интеллекта непригодно».
Впрочем, плохо не только в России. Проблема в том, что этот рынок занят тремя американскими вендорами — Xilinx, Intel и Microchip, которые обеспечивают более 95% мирового спроса. И дело не столько в производстве, сколько в создании системы проектирования ПЛИС. В России есть проект по созданию альтернативной и открытой системы проектирования ПЛИС. С учетом нежелания разработчиков ИИ зависеть от американских вендоров он имеет огромный потенциал на мировом рынке. К сожалению, пока проект не нашел поддержки в государственных программах.
Говоря о проблеме отсутствия в стране необходимого аппаратного обеспечения, Герман Греф отметил, что решать ее нужно будет совместно с промышленниками, в частности с госкорпорацией «Ростех», но при этом не исключил и международной кооперации. Возможно, стоит обратить внимание на российский проект, имеющий к тому же экспортный потенциал. Как рассказали «Эксперту» его участники, стоимость разработки собственной системы проектирования ПЛИС составляет порядка миллиарда рублей. Не самые большие деньги для того, чтобы пошатнуть монопольное положение американских вендоров.
Есть и другие российские проекты в этом направлении. Компания «ХайТэк» анонсировала выпуск тензорного процессора. «Эксперт» ранее писал о ее проекте создания беспроводной связи, не имеющей мировых аналогов и позволяющей передавать сигнал между разными средами, например из-под воды (см. «Цифровизация дошла до дна», № 28 за 2018 год). Как утверждает председатель совета директоров «ХайТэк» Николай Ивенев, тестирование прототипа тензорного процессора показало результаты, сопоставимые с показателями иностранных производителей, а по ряду параметров и превосходящие их: «Вычислений под искусственный интеллект становится все больше, и даже задачи, традиционно выполняемые на процессорах общего назначения, сейчас переходят на логику нейронных сетей, что требует создания процессоров, способных производить вычислительные операции в сотни раз быстрее. Google, Nvidia, Tesla занимаются созданием специализированной элементной базы, и отрадно сознавать, что в одном ряду с ними стоит наша компания». Тензорные процессоры могут применяться для решения задач машинного обучения, обработки видео, фото и текста.
Инфраструктура для обеспечения работы продуктов на базе технологий искусственного интеллекта нужна уже сейчас, и потому приходится использовать иностранные решения.
Так, на минувшей неделе облачный провайдер Сбербанка компания SberCloud заключила соглашение с американской Nvidia — ведущим производителем процессоров для высокопроизводительных вычислений и задач искусственного интеллекта. Как объяснил «Эксперту» генеральный директор SberCloud Александр Сорокоумов, SberCloud интегрирует в состав своей платформы программно-аппаратные решения Nvidia и будет на их базе предоставлять инфраструктурные и платформенные сервисы для работы с большими данными, машинным обучением и искусственным интеллектом. Сегодня многие крупные компании имеют свои вычислительные мощности, как тот же Сбербанк. Но эти мощности заняты обслуживанием собственных потребностей. В то же время существует спрос со стороны тех, кто хочет использовать в своей деятельности продукты на основе технологий ИИ, но не имеет средств для организации полноценных дата-центров. «В России нет открытого рынка этих услуг, — говорит Александр Сорокоумов. — Мы первые, кто локализует такие технологии на российском рынке. Мы видим, что спрос есть, его пока трудно оценить в миллионах-миллиардах рублей. Но могу сказать, что у нас есть сотни запросов на эту услугу. Если, например, какая-то компания хочет установить у себя систему распознавания лиц, она может купить соответствующее программное обеспечение, например от компании VisionLabs, камеры, арендовать у нас вычислительные мощности и получить новый функционал. И все, карточки больше не нужны — двери открываются автоматом».
Помимо использования вычислительных мощностей от SberCloud для поддержки существующих продуктов на базе ИИ они могут быть востребованы со стороны разработчиков уже новых продуктов, дата-сайентистов и так далее.
Внедряйте — мы заплатим
Примечательно, что в процессе обсуждения стратегии развития ИИ не было выступлений представителей таких институтов, как Агентство стратегических инициатив и НТИ.
По мнению Ольги Усковой, президента группы компаний Cognitive Technologies, ведущего российского разработчика систем искусственного интеллекта для беспилотных транспортных средств, это хороший знак. «Это было эпохальное мероприятие, которое точно имеет историческое значение, — считает она. — Искусственный интеллект — один из новейших рынков. Не то чтобы Россия была не в курсе, что им надо заниматься. Просто была попытка спустить этот вопрос на институциональные образования типа “Сколково”, АСИ, НТИ и так далее. Сейчас идет очень серьезный революционный процесс — все меняется в связи с переходом на новый технологический уклад. И институции тоже должны быть другими. Под институциями я понимаю вопросы проектного разворачивания, подготовки кадров, скорость и организацию внедрения научных исследований в этой зоне и так далее. Попытка сделать так, как это делалось предыдущие тридцать лет, ни к чему не привела. И это совещание констатировало провал предыдущего периода и начало нового этапа. С другими участниками, на другом качественном уровне».
К стратегии прилагается и дорожная карта по развитию технологий ИИ. Ее было предложено трансформировать в отдельный федеральный проект и предусмотреть бюджетное финансирование его мероприятий в размере 90 млрд рублей в течение ближайших шести лет.
«Это довольно скромный по мировым масштабам объем, — признает вице-премьер Максим Акимов. — Но, могу сказать, довольно значимый».
На фоне вложений других стран, ежегодный объем которых составляет от миллиарда долларов, это действительно не так уж и много, однако Сергей Карелов считает, что дело не только в деньгах: «Во-первых, сравнивать доллары с рублями бессмысленно, потому что надо считать по паритету покупательной способности. Во-вторых, в России всегда все делали за ничтожные деньги: и в космос вышли, и атомную бомбу собрали. И третье: потенциал интеллектуальный в России остается — что при царе-батюшке, что при коммунистах».
В ходе обсуждения стратегии несколько раз был проговорен тезис, что в России необходимо создавать спрос на технологии искусственного интеллекта. Практика показывает, что пока они внедряются и используются в российских компаниях фрагментарно и нельзя говорить, что ИИ получил широкое распространение в российской экономике. В авангарде — финансовый сектор и сектор услуг, IT-компании.
В той же «Лаборатории Касперского», как рассказывает Тимур Биячуев, «алгоритмы машинного обучения задействованы во многих процессах: от масштабируемых методов кластеризации, используемых для предварительной обработки потока входящих файлов в инфраструктуре, до надежных и компактных моделей для поведенческого анализа, которые создаются на основе глубоких нейронных сетей и работают непосредственно на пользовательских устройствах. В сфере информационной безопасности машинное обучение существенно увеличивает скорость работы и помогает в решении отдельных задач, и чем больше будет таких “обучаемых” технологий, тем больше времени будет у экспертов, чтобы заниматься другими задачами: оценивать риски, предсказывать векторы атаки и предотвращать самые сложные инциденты».
На секции ПМЭФ, посвященной ИИ, руководители компаний, внедряющих технологии искусственного интеллекта, поделились с аудиторией своими оценками их применения. Так, ожидаемый эффект от программы цифровой трансформации «Газпром нефти», которая предполагает использование продуктов на базе ИИ, по оценке председателя правления компании Александра Дюкова, составит не менее 150 млрд рублей операционной прибыли в год.
Первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин, говоря об эффекте от использования в банке технологий ИИ, использует превосходные степени: «Мы получили огромнейшее повышение производительности труда, огромнейшее повышение нашей эффективности и существенное улучшение клиентского опыта».
По его словам, сегодня в банке используется более двух тысяч моделей, которые можно назвать моделями на основе искусственного интеллекта, и их число постоянно растет. Из последнего — применение ИИ при кредитовании юридических лиц. Использование новой технологии позволило сократить этот процесс с двух-трех недель до семи минут.
«У нас нет ни одной модели, которая не улучшила бы производительность труда менее чем на 30 процентов, — утверждает Александр Ведяхин. — Мы считаем, что доля, которую нам дает искусственный интеллект, в нашей прибыли составляет от 30 до 40 процентов. И я думаю, что в ближайшие годы она достигнет 50–70 процентов».
Еще более оптимистически оценила влияние ИИ на финансовые показатели компании Елена Бунина: «Компания “Яндекс” растет примерно в полтора раза по выручке — это я округляю немного — год к году. За прошлый год наша выручка была два миллиарда долларов. У нас вся компания построена на ИИ. На самом деле у нас ничего больше и нет. То есть сто процентов нашей выручки основаны на технологиях искусственного интеллекта».
В начале работы секции аудитории было предложено ответить на вопрос: «Что такое искусственный интеллект — хайп или новая реальность, которая меняет нашу жизнь?» Большинство выбрало второй вариант ответа. После завершения дискуссии аудитории вновь было предложено ответить на этот вопрос. Примечательно, что после победных реляций, высказанных участниками дискуссии по поводу эффективности использования искусственного интеллекта, число тех, кто во втором раунде голосования выбрал первый вариант, выросло. Нет, большинство по-прежнему проголосовало за то, что ИИ — это новая реальность, просто тех, кто склонился к ответу про хайп, стало больше.
Казалось бы, применение технологий ИИ позволяет компаниям получить неоспоримый экономический эффект, однако очереди к разработчикам за новыми продуктами, позволяющими нарастить эффективность, не наблюдается.
И, видимо, поэтому часть из 90 млрд бюджетных денег предлагается потратить на стимулирование спроса на продукты, созданные на основе технологий ИИ. «Необходимо создавать благоприятную почву для развития и тиражирования технологий, субсидировать пилотные внедрения, потому что это риск, поделиться которым, наверное, частные компании могут и должны с публичными образованиями, — заявил Максим Акимов. — Поэтому мы выделим ведущим компаниям ресурсы для создания прототипов применения искусственного интеллекта, создав основу для будущих внедрений».
Безусловно, такая позиция государства на руку разработчикам различных продуктов на базе ИИ.
«Перевооружение — это всегда определенные расходы. Для слабых отраслей это могут быть неподъемные расходы, — считает Ольга Ускова. — Поэтому помогать — это правильное решение. Дать субсидию фермеру, чтобы он перешел на новую технологию. Поддерживать спрос надо. Но я против того, как это делалось до сих пор, когда выдавались гранты: дали невозвратные деньги на исследования — получили отчет. И всё. По предыдущим годам мы видим, что эта система неэффективна. Я за ответственные, возвратные деньги, под конкретные проекты. Просто кредиты должны быть дешевыми, чтобы процент по ним не перекрывал прибыльность от внедрения. Это правильный путь, и он простимулирует ответственность всех за то, что происходит».
С тем, что госвложения в стимулирование спроса на продукты ИИ необходимы, согласен и Сергей Карелов: «У нас по-другому не работает. В стране, где нет конкуренции и рыночной мотивации, иначе нельзя. Для России это будет такая же история, как с Олимпиадой. Построили? Построили. Олимпиада состоялась? Состоялась. Да, часть медалей потом отобрали, но что-то же и осталось. Так и здесь: эффект будет».
П-с-с, парень, хочешь начать ядерную войну?
Участники рынка сравнивают ситуацию вокруг искусственного интеллекта с тем, как развивались в свое время ядерные проекты, когда государства концентрировали максимум ресурсов — финансовых, научных, производственных — на решении задач по созданию нового вида вооружений и энергетики. И тогда каждая их стран, реализующих свой атомный проект, опиралась на собственные силы, создавая новые технологии внутри национальной экономики. Такой же процесс идет и сейчас — технологии искусственного интеллекта получают национальную прописку: «Мы, конечно, должны обеспечить технологический суверенитет в сфере искусственного интеллекта», — подчеркнул в своем выступлении Владимир Путин.
Сергей Карелов называет этот процесс AI-национализмом, поскольку главной целью национальных стратегий развития искусственного интеллекта является приоритет экономических и военных интересов конкретной страны. А следующий шаг — AI-национализация: «В тех же США все разработки по ядерной программе финансировало государство, а частные компании были на подряде у госструктур. Теперь ситуация изменилась: основное финансирование идет со стороны частного бизнеса и тон задает именно он. Но государство, понимая важность темы, старается “поджать” ее под себя и заставить бизнес работать в тех направлениях, которые необходимы для обеспечения национальных интересов. В этом отношении Китай впереди всех и потому имеет все шансы уйти в отрыв».
В своем телеграм-канале Сергей Карелов обращает внимание на информацию агентства Reuters, которое со ссылкой на источники сообщает о намерении министерства юстиции США провести проверку деятельности Apple Inc. и Google, принадлежащего Alphabet Inc., на предмет соответствия их деятельности антимонопольному законодательству. Пишет он и о проверке Федеральной торговой комиссии (FTC) Amazon и Facebook. По его мнению, грядущие проверки обусловлены начавшейся «гонкой вооружений» в области искусственного интеллекта: «Настало время выкрутить руки гигантам Big Tech’а, дабы навсегда отбить охоту пренебрегать интересами государства на фоне нарастающей мощи Китая». При этом, отмечает Сергей Карелов, «Microsoft радостно сотрудничает с военными и разведкой — и к компании претензий нет. Amazon и Apple против сотрудничества сильно не возражали — и поэтому их лишь напугают (дабы и дальше вели себя прилично), а вот Google и Facebook будут бить от души. Google — за историю с отказом сотрудничать c программой Maven. Facebook — за изворотливость Цукерберга, превратившего слушания в Конгрессе в ничего не значащий фарс без каких-либо последствий».
В желании государств подобрать под себя искусственный интеллект и все, что с ним связано, явственно прочитывается военный аспект.
Пока в мире существует консенсус по поводу так называемого автономного оружия, то есть систем вооружений, которые могут принять решение о нападении на человека. Беспилотный летательный аппарат летит по маршруту без участия человека, но только человек-оператор может дать ему команду открыть огонь. Пока. Тем не менее разработка автономных систем ведется.
Впрочем, дело еще и вот в чем: сегодня искусственный интеллект анализирует огромное количество данных и на их основе вырабатывает рекомендации. В один прекрасный момент такая система ИИ может выдать рекомендацию, что именно сейчас удар, нанесенный противнику, позволит с наименьшими потерями для нападающей стороны нанести максимальный урон противнику и победить. И здесь тот факт, что именно человек должен нажать на кнопку, уже мало что будет значить.
Преимущество в военной сфере — сильная мотивация для государств перетянуть одеяло искусственного интеллекта на себя. Причем одеяло будут стягивать не только с других стран-конкурентов, но и, как уже стало ясно, со своих же частных компаний, преследуя цель подчинить их деятельность государственным интересам.
Контроль государства над технологиями ИИ позволит тем же США еще больше усложнить доступ к ним для других стран. Может быть, и не в первую очередь, но трудности ожидают и Россию.
«Мы в некотором смысле присутствуем в конце того мира, который нам хорошо знаком, — говорит Максим Акимов, — мира, в котором есть свободный трансграничный переток данных, где компании в расчете на рост новых рынков обмениваются правами на результаты интеллектуальной деятельности, где в ключевые технологические решения, такие как чипсеты, могут быть встроены лицензии от десятков производителей и держателей ключевых архитектур. Такого мира, можно сказать, стараниями некоторых наших, как это говорится, партнеров, в значительной части уже нет. И очевидно, что это началось не весной этого года и не осенью прошлого. И это не связано с какой-то отдельной компанией. В общем, ситуация довольно простая: если у вас есть доступ к технологиям, вы вполне себе страна, а если нет, то вы страна так себе. И выбор, который осознан ключевыми интеграционными объединениями, очень простой: тот, кто хочет быть страной, тот формирует национальную стратегию».
0
120.00
