«Гонка интеллектов»: асимметричный ответ

В мире стартовала очередная технологическая гонка: США, Евросоюз и Китай приняли стратегии развития искусственного интеллекта и больших данных, признав важность технологий машинного обучения для цифровой экономики. Общий объем государственных инвестиций в исследования и разработки по этому направлению исчисляется десятками миллиардов долларов.

Избежать участия в этом соревновании России не удастся: надо успеть занять свое место в новой экономике, где искусственный интеллект будет играть ключевую роль в повышении производительности труда. В настоящее время разрабатывается отечественная концепция соответствующей стратегии, которую предполагается реализовывать в составе национального проекта «Цифровая экономика». Проектом предусматривается развитие целого перечня «сквозных технологий», включая нейротехнологии и искусственный интеллект. Общий объем финансирования проекта «Цифровая экономика» на шесть лет оценивается в 2,79 трлн руб., в том числе 282 млрд руб. планируется выделить из бюджета на реализацию федерального проекта «Цифровые технологии».

«Цифровая трансформация — это не процесс, не путь из точки А в точку Б, а культура изменений», Дмитрий Шушкин, вице-президент Abbyy

Уже в 2019–2021 годах на осуществление проектов по «сквозным технологиям» на базе лидирующих исследовательских центров и стартапов направят свыше 20 млрд руб, субсидии на масштабирование технологических решений высокой степени готовности составят еще 20 млрд руб. Компании-лидеры в разработке продуктов, сервисов и платформенных решений на базе сквозных технологий получат из бюджета более 10 млрд руб. Претендентов на государственное финансирование будут отбирать в соответствии с дорожными картами, которые еще предстоит разработать.

Ожидается, что дорожная карта по развитию искусственного интеллекта появится к июню 2019 года. В группу, занимающуюся разработкой концепции этого документа, входят представители Института системного программирования РАН, ИТМО, МФТИ, МТС, РВК, «Росатома», Фонда перспективных исследований, Центра речевых технологий и других организаций. Участникам группы необходимо выявить барьеры, препятствующие развитию сквозных технологий, и выработать меры по устранению этих барьеров, оценить потенциальный спрос на ИИ-решения в конкретных секторах экономики, составить «атлас» имеющихся центров разработки и открытый список проектов, а также определить критерии отбора проектов для господдержки и сформулировать требования к программам исследований. Дорожная карта призвана синхронизировать деятельность институтов развития, научных учреждений, исследовательских и корпоративных программ вузов и центров разработки.

Как не проиграть?

Как рассказал на форуме «Открытые инновации — 2018» Сергей Наквасин, директор направления «Формирование исследовательских компетенций и технологических заделов» АНО «Цифровая экономика», с учетом стартапов в России насчитывается около двух сотен проектов в области искусственного интеллекта, и нацеленность у них такая же, как у зарубежных. При этом у США специалистов в данной сфере больше в 25 раз, а разница в бюджетах еще значительнее. Если делать то же самое, что и все, не обладая сопоставимыми ресурсами, цифрового прорыва не выйдет, полагает Наквасин. «Ситуация, когда мы идем пешком, а нас обгоняют на скоростном болиде, заведомо проигрышная, — говорит он. — Надо искать асимметричные ответы».

Одним из многообещающих направлений, развивая которое можно обогнать весь мир, Наквасин считает когнитивные архитектуры. Что касается катастрофической нехватки кадров, то, помимо увеличения объемов подготовки специалистов, есть и другие варианты нивелирования дефицита. Один из них — это создание платформ, которые позволят решать интеллектуально емкие задачи в области ИИ-решений силами низкоквалифицированных специалистов. «Нам нужны сильные неожиданные решения!» — заявил Наквасин.

Впрочем, самый простой ответ на вопрос, как победить с кратно меньшими ресурсами, дал еще Александр Суворов: не числом, а умением.

Наиболее сложное, что требуется сегодня, — перевести людей в состояние постоянных изменений, считает Дмитрий Шушкин, вице-президент Abbyy. «Цифровая трансформация — это не процесс, не путь из точки А в точку Б, а культура изменений», — убежден он. Если компания хочет быть успешнее других, она должна меняться быстрее других, и искусственный интеллект, наравне с прочими технологиями, служит инструментом ускорения изменений. А повестка применения таких инструментов формируется исходя из задач, которые бизнес намерен решать быстрее других.

По мнению Шушкина, в госпрограмме должна присутствовать культура инновационного предпринимательства. Источниками ИИ станут команды, нацеленные на предложение решений, наиболее востребованных на мировом ранке. «Передовые технологии должны быть мирового уровня, и замахиваться надо сразу на этот уровень», — считает Шушкин.

«Все бегут, летят и скачут…»

«Разработку стратегии нужно начинать с ответа на вопрос, зачем России технологии искусственного интеллекта», Борис Глазков, вице-президент «Ростелекома»

Ажиотаж вокруг технологий машинного обучения не должен помешать взвешенному подходу к выработке стратегического курса на уровне страны. Разработку стратегии нужно начинать с ответа на вопрос, зачем России технологии искусственного интеллекта, подчеркнул Борис Глазков, вице-президент «Ростелекома». К примеру, США развивают ИИ для обеспечения обороноспособности и безопасности, в Китае на первом месте применение ИИ в экономике, а в Индии — в здравоохранении. Россия пока не ответила себе на этот вопрос.

Кроме того, следует разобраться с ресурсным потенциалом как с точки зрения числа имеющихся разработчиков, так и с точки зрения конкретных технологий, которыми они занимаются. «Искусственный интеллект» — это целая «корзина» с технологиями, включая машинный перевод, обработку естественного языка, распознавание образов, мультиагентные системы и пр. В какой области российские разработчики сильнее, на какую именно технологию можно опираться?

Выбирая стратегию, нужно также учесть отличительные особенности страны — громадную территорию, инфраструктуру огромной протяженности. Возможно, ИИ поможет компенсировать минусы, связанные с этим, и даже превратить их в плюсы?

Предыдущую технологическую гонку Россия проиграла, но на новом этапе построения «программируемого мира» решения для него вполне могут быть созданы на ее территории.

«Большинство технологий открыты, нейросеть способен сделать любой студент, вопрос только в данных, в кейсах и в уме, решающем, как ее применить, — отметил Сергей Дощенко, исполнительный партнер Gartner. — Используя новый виток развития цифровых технологий, мы можем создать привлекательные условия для жизни, сделать страну конкурентоспособной, чтобы сюда тянулись люди».

Не дожидаясь милости от нацпроектов

«Каждый энергоблок генерирует около 10 тыс. показателей в секунду, из них в реальной деятельности используется лишь 5–7%», Евгений Осоченко, руководитель проектного офиса «Цифровая трансформация отрасли» госкорпорации «Росатом»

Коммерческие компании уже сейчас успешно решают задачи цифровой трансформации, в том числе с помощью технологий машинного обучения. Так, в «Ростелекоме» уже несколько лет занимаются внедрением решений на базе технологий машинного обучения для подбора персонала, управления оттоком клиентов и даже стратегического планирования. По словам Глазкова, для крупной корпорации это не так уж дорого. В будущем ИИ понадобится телекоммуникационным компаниям для управления все более ветвящимися конвергентными сетями, для мониторинга и анализа трафика с целью получения конкурентных преимуществ. «Здесь нам потребуются российские разработки», — указал Глазков.

В «Росатоме» намерены с помощью ИИ снизить временные и стоимостные транзакционные издержки при принятии решений на среднем уровне менеджмента и развивают системы для анализа и правильного использования данных об эксплуатации объектов атомной энергетики. Каждый энергоблок генерирует около 10 тыс. показателей в секунду, из которых реально используется лишь 5–7%, сообщил Евгений Осоченко, руководитель проектного офиса «Цифровая трансформация отрасли» госкорпорации «Росатом».

По его мнению, при разработке ИИ-систем следует обратить внимание на следующие аспекты: достоверность данных, почему эти данные должны учитываться при принятии решений, каким образом они вписываются в операционную и бизнес-модель, а также безопасность чувствительных данных, касающихся неотчуждаемых конкурентных преимуществ компании. «Если мы взялись за гуж под названием «цифровая трансформация», то должны решить три части задачи: перестройка всех звеньев бизнеса адаптивно к спросу внешнего рынка, гибкая перестройка операционной модели и наложенная на все это система управления данными», — считает Осоченко.

Выбирая курс на ИИ

Компания «Цифра», специализирующаяся на создании «цифровых советчиков» для производственных предприятий на основе искусственного интеллекта, поделилась собственным опытом при выборе стратегических направлений для работы.

Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра»

Чтобы понять, на чем следует сфокусировать усилия, в «Цифре» провели анализ публикационной активности по теме ИИ-решений для промышленности и сделали несколько выводов. Во-первых, разработчику данных технологий не обойтись без платформы, собирающей данные. Во-вторых, чем более вариативен производственный процесс, тем больше смысла им заниматься. К примеру, если при сходных условиях одни сталевары варят металл за час, а другие за 45 минут, то оптимизация вполне реальна — разница в электропотреблении и в деньгах для предприятия огромна. Еще один аспект, который следует учесть при выборе объекта моделирования, — достаточное количество установок или устройств (доменная печь, погружной насос для нефтепродуктов или ректификационная колонна), где математическая модель может быть применена. И наконец, перспективны для ИИ те области, где учить людей очень дорого и сложно либо цена ошибки очень высока, — например, пилотирование самолетов.

Чем государство могло бы помочь развитию технологий машинного обучения? Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра», отмечает, что ученые по данным, как правило, плохо разбираются в технологических процессах, поэтому технологи-производственники с ними разговаривать не хотят. Государство могло бы организовать подготовку кадров не только со стороны математики, но и со стороны производства. Например, на каждой кафедре, выпускающей специалистов в области металловедения, учить также своих специалистов по данным и искусственному интеллекту. «Это реально могло бы дать нашей стране качественный скачок в накоплении экспертизы», — уверен Растопшин.