В рамках Года российской науки и технологий MIR24.TV продолжает освещать достижения наших ученых и разработчиков в различных областях. Ведь во все времена наши соотечественники совершали гениальные открытия, которые во многом опережали мировой прогресс.
Сегодня очень много пишут и говорят о нейронных сетях, искусственном интеллекте (ИИ) и его внедрении. Но для обывателя все это остается чем-то умозрительным, подходящим разве что для развлечения. На самом деле нейросети уже проникли почти во все сферы нашей жизни. Эксперты рассказали, какие решения на их основе уже применяются и почему именно в России сложилась исключительно благоприятная среда для их разработки и применения.
Нейронные сети – это одно из направлений в разработке систем искусственного интеллекта. Не единственное, но очень популярное из-за своих возможностей. Они имеют такое название потому, что функционируют по принципу человеческого мозга. Известно, что мозг состоит из нейронов – связанных между собой и передающих электрохимические импульсы. Нейросеть же состоит из искусственных нейронов – вычислительных элементов, созданных по модели биологического нейрона.
«Перспективы отечественных нейронных сетей огромные, в России одни из лучших разработчиков, очень сильное преподавание математики в вузах, наши специалисты готовы и способны создавать нейронные сети на мировом уровне. Доказательство этому, к примеру, победы наших программистов в международных конкурсах по спортивному программированию, – говорит директор по стратегии и сооснователь компании Napoleon IT Руслан Ахтямов. – Традиционно в России несколько факторов способствует развитию этого направления. Рынок ИИ фактически зарождается на абсолютно новой почве, на которой нет тех ограничений, которые, к примеру, есть в Америке. От этого рынку расти лучше, легче и быстрее».
В России очень сильные таланты в алгоритмах и в работе с данными, отмечает эксперт. «Например, одними из самых лучших являются квант инженеры – инженеры по высокочастотной торговле. Как правило, такие специалисты, создающие алгоритмы по высокочастотной торговле, являются выходцами из олимпиадного программирования. А самым титулованном в мире вузом по олимпиадному программированию является Национальный исследовательский университет ИТМО (г. Санкт-Петербург), семикратный победитель международных первенств», – говорит Ахтямов.
Таким образом, по словам эксперта, в России сложились уникальные позитивные условия: с одной стороны, нет ограничений, с другой стороны – есть люди, которые могут на этом неограниченном рынке создавать сервисы и продукты.
По словам руководителя направления систем бизнес-аналитики BIA Technologies Станислава Воронина, искусственный интеллект, в основе которого в большинстве случаев лежит технология нейросетей, используется в России достаточно активно. У обывателя на слуху самые хайповые области применения данных технологий: распознавание и синтез речи, анализ видеопотока в режиме реального времени и творчество (написание картин, создание песен и прочее).
Во всех этих областях существуют не только западные, но и отечественные разработки самых разных компаний – от «Яндекса» до небольших стартапов. Это стало возможным благодаря тому, что в этих направлениях уже существуют базовые нейросети и open-source библиотеки. Таким образом, сегодня компаниям не нужно создавать нейросеть с нуля (что требует огромных вычислительных ресурсов). Достаточно взять за основу готовую модель и «доучить» ее для решения своей прикладной задачи. Стоимость таких массовых технологий (например, чат-ботов) упала за последние несколько лет в десятки раз.
Среднегодовой рост рынка искусственного интеллекта (ИИ) в России до 2024 года оценивается в размере 18,5%. Согласно исследованию МФТИ, в 2021 году российский рынок ИИ составил порядка 550 млрд рублей, причем рынок стартапов и инноваций вырос на 170%. Позитивный тренд подкрепляет и рост рынка данных – ключевого ресурса для развития решений на базе ИИ. Его объем в том же году составил порядка 46 млрд рублей, причем цифра стабильно увеличивается с 2010 года. Российские исследователи в сфере ИИ также демонстрируют высокую активность: в 2021 году Россия заняла 17-е место в мире по публикациям в научных журналах и публикациям по итогам научных конференций.
По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, еще в 2020 году каждое третье предприятие с численностью персонала выше 10 тыс. человек использовало решения на базе ИИ. «Одним из лидеров в данной области является «Сбер», обладающий обширным портфелем проектов в области ИИ, – говорит профессор Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ, руководитель департамента «Бизнес-информатики» Евгений Зараменских. – Так, в 2021 году «Сбер» совместно с X5 Retail Group внедрили на кассах самообслуживания сервис оплаты товаров взглядом – достаточно посмотреть в камеру, и она распознает лицо, сопоставляя его с уникальным номером, привязанным к данным пользователя. На этапе пилотного проекта удалось сократить время совершения покупки в 2-2,5 раза. Интересно, что наблюдался рост среднего чека и трафика в магазинах, где стала доступной оплата взглядом».
По словам эксперта, крупные ИИ-проекты сегодня реализуются также на базе российских мегаполисов. «Разработчики ИИ-проектов могут получить доступ к городским данным Москвы. Исследователям доступны наборы уникальных данных, включая данные о городской среде (строительство, коммунальные услуги, транспорт), записи обращений в контакт-центры, транзакционные данные московских информационных систем, а также финансово-экономические данные столицы», – рассказывает Зараменских.
По словам директора департамента интеллектуальных систем автоматизации компании САТЕЛ Александра Таскаева, искусственный интеллект позволяет усовершенствовать городскую среду, анализируя дорожную и метеорологическую обстановку, безопасность в общественных местах, расходы и потребление коммунальных ресурсов. И это далеко не все.
«Эффект от внедренных технологий ИИ уже очевиден, – говорит эксперт. – Это сокращение издержек от простоя предприятий, рост уровня безопасности и качества жизни, экономия ресурсов и времени граждан».
В связи с этим Правительство РФ поручило представителям исполнительной власти до конца года разработать «дорожную карту» по снятию ограничений, сдерживающих активное внедрение и развитие искусственного интеллекта в каждой отрасли российской экономики. Чтобы ускорить данный процесс, согласованы и меры поддержки отечественных разработчиков в сегменте ИИ: до 2024 года ИТ-компании могут получить более 17 млрд рублей на создание программных продуктов и подготовку квалифицированных кадров.
«В 2022 году использование технологии искусственного интеллекта наиболее распространено в банковской сфере, медицине и образовании, строительстве и производстве беспилотного транспорта. Кроме того, ИИ активно используется в промышленности и энергетике, особенно, на предприятиях с критической информационной инфраструктурой или относящихся к опасным производствам», – отмечает эксперт.
По словам Станислава Воронина, особенно интересно обстоят дела с использованием искусственного интеллекта в торговле, логистике и промышленности: такие нейросети сложнее «переиспользовать». Речь идет о моделях предсказания спроса, пассажиропотока, трафика на дорогах, вероятности поломки оборудования или выхода из строя каких-либо деталей, а также о цифровых советчиках в нефтехимической, лесной, целлюлозно-бумажной промышленностях и на предприятиях черной металлургии (например, по интеллектуальному подбору рецептур для получения стали нужной марки).
В этих направлениях нейросети показывают реальную экономическую эффективность, обеспечивают снижение издержек и достижение лучших потребительских качеств продукции. В текущих условиях все это приобретает особую ценность для развития российской экономики. А значит, в ближайшие годы именно в этих прикладных областях технологии на базе искусственного интеллекта будут развиваться наиболее активно.
«Тренд на внедрение решений ИИ наиболее высок в тех сферах, где цена человеческой ошибки наиболее высока и есть достаточное количество данных, – говорит менеджер практики «Стратегия трансформации» компании «Рексофт Консалтинг» Егор Гиренко. – Горнодобывающие, нефтеперерабатывающие производства заинтересованы во внедрении решений ИИ, так как алгоритмы, советчики и оптимизаторы в этих областях помогают сэкономить не только финансовые затраты, но и минимизировать количество критичных технологических сбоев. Как пример, применение алгоритмов машинного обучения в процессе флотации одной из горнодобывающих компаний позволило стабилизировать процесс обогащения и увеличить извлечение металлов из руды».
Большинству представителей российского бизнеса очевидны негативные последствия от отказа внедрения в бизнесе технологий на основе ИИ, так как конкуренты могут получить серьезные преимущества для большего роста, считает специалист компании Elbit по оптимизации и машинному обучению Олег Исаев. «Использование ИИ моделей может дать как прирост прибыли, так и оптимизацию издержек. Так, банковскому и телеком секторам внедрение ИИ дает новые инструменты и ускоряет работу с большой клиентской базой. Позволяет уменьшить издержки и поднять эффективность благодаря более таргетированной рекламе. В промышленности ИИ используется для диагностики, прогнозирования поломок, исчерпания ресурса оборудования на основе мониторинга его работы. Алгоритмы выдают рекомендации по превентивному обслуживанию и заказу деталей».
«Конечно, не всем пока что по карману группа аналитиков, которая поднимет ИИ проект для бизнеса, но уже сегодня существуют стартапы, цель которых – создание универсальной платформы с целью сделать ИИ доступным для малого бизнеса. В скором времени даже владелец небольшой торговой точки сможет оптимизировать закупку товаров и ассортимента в своем магазине, «скормив» алгоритму данные по закупкам и продажам», – говорит эксперт.
Очень хорошо обстоит дело с внедрением нейросетей в социально ориентированные проекты. По словам руководителя проектов в области ИИ Алексея Воропаева, нейронные сети находят приложение практически во всех областях, где задействованы IT технологии. Именно благодаря им голосовые ассистенты «Маруся» и «Алиса» получили свой прекрасный слух и даже голос, который в эпоху до нейронных сетей звучал с металлическим оттенком.
Доски объявлений «Юла» и «Авито» активно используют нейронные сети для модерации размещаемого пользователем контента. Просеивая миллионы фотографий в день, нейронные сети позволяют находить те немногие, на которых изображены запрещенные товары, например оружие.
Системы распознавания лиц в метро позволяют оплачивать проезд, а также помогают находить потерявшихся людей и отлавливать подозреваемых в преступлениях. Уже готовится к запуску эксперимент на трассе M11, в котором беспилотные грузовики будут возить грузы. В беспилотном транспорте нейронные сети используют для восприятия препятствий на дороге, прогнозирования поведения других участников движения, а также для построения собственного маршрута.
«В целом, я считаю, что уровень внедрения систем на основе нейронных сетей в РФ не отстает, а возможно, где-то и превосходит таковой в других развитых странах», – подытожил эксперт.