Российский искусственный интеллект должен стать умнее через несколько лет

Иллюстрация Pixabay.com

Генеративный искусственный интеллект (ИИ) уже становится ключевой частью многих бизнес-процессов за рубежом. А в России, несмотря, казалось бы, на повсеместное распространение чат-ботов, формулирующих автоматические ответы на запросы клиентов или пациентов, генеративный ИИ пока остается скорее экзотикой, считают эксперты. Чат-боты, «прикрученные» к сайтам, – это еще не ИИ в полном смысле слова, как и «новорожденные» нейросети, удивляющие своими галлюцинациями. Это тоже не тот развитый ИИ, который мог бы трансформировать целые отрасли. Работа над совершенствованием технологии в России предстоит большая, сроки уже обозначены президентом в новом майском указе. Одной из важнейших задач становится поиск источников для инвестиций.

Человечество практически полностью раскрыло потенциал «слабого ИИ», и к 2030 году в мире начнет развиваться «сильный ИИ». С таким прогнозом выступили в новом исследовании специалисты компании SBS Consulting.

Разница в том, что «слабый ИИ» уступает человеческому интеллекту по творческим способностям: он, как правило, обучен на ограниченном наборе данных, что позволяет ему выполнять лишь какую-то одну функцию – и то не без ошибок (человек должен перепроверять результаты). А «сильный ИИ» в том виде, в каком его описывают эксперты, станет сопоставимым с человеческим интеллектом, он сможет решать сложные задачи, «думая», «понимая» и обучаясь самостоятельно. Следующим этапом должно стать появление «супер ИИ», который превзойдет интеллектуальные возможности человека.

Эксперты спорят не только о том, когда искусственный интеллект превзойдет человеческий, но и о том, что именно следует понимать под технологиями искусственного интеллекта. Источник инфографики: отчет SBS Consulting. (Увеличить)

Наибольший потенциал для использования чат-ботов есть в финансовом секторе, здравоохранении, ретейле, электронной коммерции, туризме. По экспертным прогнозам, объем мирового рынка чат-ботов к 2030 году вырастет в 3–5 раз в зависимости от сферы применения. Основная функция – общение с клиентами и их поддержка. Россия, по уточнению авторов исследования, «не отстает от мировых трендов в сфере чат-ботов».

Однако технологии ИИ одними чат-ботами не ограничиваются. Например, в ряде отраслей большие надежды возлагаются на генеративный ИИ – форму ИИ, способную создавать текст, изображения и разнообразный контент на основе данных, на которых выполняется обучение (этот вариант намного шире, чем просто генерация односложных ответов в диалоге).

По экспертным прогнозам, объем мирового рынка генеративного ИИ увеличится в 5–12 раз к 2030 году в зависимости от отрасли. Наиболее быстрорастущая сфера применения – это вовсе не сфера медиа и коммуникаций, в которой можно автоматизировать процесс создания шаблонных материалов, а здравоохранение. По экспертным оценкам, генеративный ИИ поможет с такими задачами, как персонализация медицины, повышение скорости диагностики, снижение вероятности ошибок врачей при постановке диагнозов. Но также генеративный ИИ имеет большие перспективы и в сфере образования, и в строительном секторе. Между тем, как сообщается в исследовании, генеративный ИИ в России пока «используется точечно и в небольших проектах», это пока экзотика. А за рубежом он «уже становится ключевой частью многих бизнес-процессов».

Помимо этого противоречивой кажется ситуация с внедрением в РФ беспилотного транспорта. По прогнозам, объем мирового рынка беспилотного и автономного транспорта вырастет в 2–4 раза к 2030 году. И Россия, как сообщается в исследовании, «по всем основным направлениям развития беспилотного и автономного транспорта, кроме рельсового, не отстает от мировых трендов».

Однако эксперты уточняют, что автономный транспорт использует ИИ непрерывно: это и компьютерное зрение, необходимое для распознавания дорожной ситуации; и машинное, а также глубокое обучение для анализа данных, полученных от датчиков и камер; и предиктивная аналитика для прогноза действий других участников движения; и системы планирования маршрута. Как выяснилось из исследования, с некоторыми из этих перечисленных технологий Россия пока, судя по всему, немного отстает.

Допустим, компьютерное зрение – это «форма ИИ, связанная с анализом изображений и видео: она включает в себя набор методов, которые наделяют компьютер способностью «видеть» и извлекать информацию из увиденного». Существует три основных вида компьютерного зрения: распознавание изображений, лиц и речи. Ожидается, что мировой рынок компьютерного зрения к 2030 году вырастет в 1,5–2 раза в сферах, где технология уже активно используется, и более чем в 10 раз в новых для этой технологии отраслях. Наиболее быстрорастущие направления – транспорт и здравоохранение. «В России компьютерное зрение развито в первую очередь в сфере безопасности, в то время как в остальном мире происходит равномерное внедрение его в промышленность, медицину и прочие индустрии», – уточнили исследователи.

Предиктивная аналитика – это «метод анализа данных для прогнозирования будущего поведения объектов и субъектов с целью принятия оптимальных решений». Глобальный рынок предиктивной аналитики будет расти приблизительно равными темпами в 4–5 раз в разных отраслях до 2030 года. Но ключевым рынком останется здравоохранение. Российский бизнес, по уточнению исследователей, пока только делает первые шаги по внедрению предиктивной аналитики, опираясь на международный опыт. «Лучшие международные практики опережают развитие России в данной области на два-три года», – сообщили эксперты.

Есть еще примеры применения ИИ, в которых у России отмечены успехи, но требуется больше усилий для дальнейшего развития. В частности, это создание дополненной и виртуальной реальности (AR/VR). Различные сегменты мирового рынка AR/VR к 2030 году вырастут в 5–11 раз. В случае с AR/VR используются практически все доступные технологии ИИ: от распознавания объектов до генерации новых миров. Наиболее быстрорастущие направления для AR/VR – ретейл и туризм. «Применение специализированных AR и VR-платформ в России развито слабо, в потребительском секторе – соответствует мировому уровню», – сообщили исследователи.

Далее – робототехника. Основные технологии ИИ, обеспечивающие развитие робототехники, – компьютерное зрение, обработка естественного языка, периферийные вычисления и смешанная реальность. Как ожидается, объем мирового рынка робототехники увеличится в 2–8 раз к 2030 году в зависимости от сегмента, но сильнее всего вырастет сфера услуг. Уточнение от исследователей: «Во всех сферах применения робототехники, кроме промышленности, Россия не отстает от мировой практики». Хотя, казалось бы, сегодня в условиях кадрового дефицита логичнее всего было бы внедрять роботизированные системы именно на промышленных предприятиях.

И наконец, цифровые двойники – это цифровые копии физических объектов или процессов, помогающие оптимизировать работу, повысить эффективность. Это предполагает использование интернета вещей, машинного обучения, облачных вычислений и AR/VR. Как ожидается, объем глобального рынка цифровых двойников вырастет в 6–9 раз к 2030 году в основном за счет промышленности и здравоохранения. «Россия не отстает от мировых трендов развития цифровых двойников во всех основных сферах экономики, кроме автомобилестроения», – уточнили авторы исследования.

В новом майском указе президента Владимира Путина «О национальных целях развития РФ на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года» «искусственный интеллект» упоминается дважды. Во-первых, применительно к такой национальной цели, как достижение технологического лидерства; во-вторых, применительно к национальной цели, предполагающей цифровую трансформацию государственного и муниципального управления, экономики и социальной сферы.

Так что сроки для усовершенствования технологий ИИ в России примерно понятны: экономика и граждане должны ощутить результаты от цифровых прорывов уже к 2030 году, а значит, все перечисленные технологии ИИ предстоит, скажем так, довести до ума в течение ближайших нескольких лет.

И для этого требуются как специалисты, так и инвестиции, которые, судя по опыту западных техногигантов, могут быть колоссальными. Потому что непосредственное внедрение технологий ИИ в тот или иной бизнес-процесс – это уже завершающая стадия, а начинать необходимо с другого. Приведем пример. Как ранее сообщало издание The Wall Street Journal, гендиректор OpenAI Сэм Альтман пытался убедить инвесторов вложить от 5 до 7 трлн долл. в создание новых мощностей по производству чипов, необходимых для развития ИИ. Такая сумма кажется фантастической, ведь речь идет об объеме инвестиций, в разы превышающем номинальный ВВП многих стран, в том числе России.