Искусственный интеллект (рынок России)

Основная статья: Искусственный интеллект

• Искусственный интеллект (мировой рынок)

Исследования ИИ в России

Основная статья: Исследования искусственного интеллекта в России

Национальная стратегия развития искусственного интеллекта России

Основная статья: Национальная стратегия развития искусственного интеллекта

Риски использования искусственного интеллекта

Основная статья: Риски использования искусственного интеллекта

Обучение искусственному интеллекту

Основная статья: Обучение искусственному интеллекту

Тенденции на рынке искусственного интеллекта

Основная статья: Тенденции на рынке искусственного интеллекта

2024

9 главных барьеров, сдерживающих развитие искусственного интеллекта в России

Предприятия в России сталкиваются с рядом сложностей при внедрении и использовании технологий искусственного интеллекта. Главным препятствием являются высокие затраты. Об этом говорится в материале Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ, опубликованном 14 ноября 2024 года.

Обнародованные данные базируются на результатах опроса 2,3 тыс. организаций из различных отраслей. Авторы исследования изучали использование ИИ-технологий пяти классов: это средства обработки визуальных данных, включая компьютерное зрение; системы обработки звуковых данных, включая распознавание и синтез речи; инструменты обработки текста; средства интеллектуальной поддержки принятия решений и управления; платформы повышения эффективности ИИ. Технологии всех перечисленных групп применяют 8,9% опрошенных организаций — пользователей ИИ в России, четырех — 11,3%, трех — 14,6%, двух — 20,1%. Но чаще всего — в 45,1% случаев — внедряются технологии лишь какого-то одного из указанных классов.

Отмечается, что российские организации сталкиваются с девятью главными барьерами в области ИИ. Наиболее существенным препятствием для компаний, уже применяющих ИИ, стали высокие затраты, связанные с внедрением соответствующих технологий: на это указали 63,6% респондентов. Проблема значительных расходов на внедрение и использование ИИ ощутима для всех опрошенных компаний — пользователей ИИ, независимо от размера: ее отметили две трети крупных, средних и малых предприятий. Другими сложностями названы:

• Дефицит специалистов в области ИИ — 49,9% (от числа опрошенных организаций);
• Нехватка у сотрудников навыков для разработки и применения ИИ — 39,1%;
• Недостаточно массивов больших данных, необходимых для использования ИИ — 38,5%;
• Сложность интеграции ИИ в производственные и бизнес-процессы — 38,5%;
• Неполнота и другие недостатки данных, сложность их обработки для применения ИИ — 37,8%;
• Недостаточно средств для привлечения квалифицированных кадров — 37,6%;
• Недостаточно развитая ИКТ-инфраструктура организации — 34,7%;
• Ограничения, связанные с законодательством (в том числе с использованием персональных данных) — 20,7%.

Крупные организации, как сказано в исследовании, чаще, чем малые и средние, испытывают трудности с наймом квалифицированного персонала для разработки, внедрения и поддержки эксплуатации технологий ИИ, с интеграцией технологий ИИ в производственные и бизнес-процессы, с неструктурированностью, неполнотой и другими недостатками используемых массивов больших данных, а также с нехваткой у сотрудников организации навыков для разработки и использования технологий ИИ. При этом для них менее актуальны препятствия, обусловленные недостаточностью массивов данных или средств для привлечения квалифицированных кадров, что связано со значительными располагаемыми ресурсами внутри организаций данного типа.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.3 т

Среди предприятий без опыта применения технологий ИИ финансовая проблема актуальна для 57,2% опрошенных. Более трети таких организаций отнесли к значимым препятствиям нехватку у своих сотрудников навыков для разработки и использования технологий ИИ (35,4%) и сложность интеграции технологий ИИ в производственные и бизнес-процессы (34,8%). Дефицит специалистов волнует 32,4% опрошенных компаний, которые на момент проведения опроса не используют технологии ИИ. На нехватку массивов больших данных указали 31,9% респондентов в этой группе, на недостаточно развитую ИКТ-инфраструктуру — 32,4%.^[1]

51% российских компаний не готовы к внедрению искусственного интеллекта

По результатам опроса К2 НейроТех, ИТ-инфраструктура 51% российских компаний не готова к внедрению искусственного интеллекта (ИИ). Об этом К2 Тех сообщила 8 октября 2024 года. Представители компаний заявили, что для них это главный барьер внедрения ИИ в свои бизнес-процессы. Из них 34% заявили о нехватке на рынке инфраструктурных решений готовых инструментов для развертывания ИИ, остальные — о необходимости расширения вычислительных мощностей в контуре компании под эту задачу. Вторым по популярности ответом стало отсутствие на ИТ-рынке высококвалифицированных кадров (43%). А 31% респондентов выразили обеспокоенность вопросом безопасности передачи своих данных нейросетям и облачным ИИ-платформам.

К2 НейроТех провел исследование актуальной ситуации в сфере искусственного интеллекта. Команда опросила более 100 представителей крупного бизнеса, посетивших конференцию, – ИТ-директоров, директоров по цифровизации, руководителей направлений ИТ-инфраструктуры и центров эксплуатации. Результаты опроса показали, что только 34% компаний активно внедряют ИИ либо уже используют его для решения бизнес-задач. 18% планируют стартовать внедрение в течение года, 28% — в течение трех лет. 20% респондентов заявили, что не собираются внедрять ИИ в свои инфраструктуры.

Безусловно, ИИ — это ключевой тренд последних лет. Однако, когда компания решает интегрировать его в свои бизнес-процессы, она сталкивается с необходимостью модернизировать ИТ-инфраструктуру под эту задачу. В этом и кроется основная сложность, которую подсветили участники опроса. А именно в необходимости поиска как доступного на российском рынке вычислительного оборудования, так и специального преднастроенного ПО управления процессом вычислений и разработки. Задолго до того, как ИИ стал "мейнстримом", научные учреждения, университеты и промышленные предприятия возводили в дата-центрах суперкомпьютерные кластеры для задач машинного обучения, моделирования, высокопроизводительных вычислений (High Performance Computing, HPC). Актуальность суперкомпьютеров возросла, а также появились новые, более простые инструменты для подготовки ИТ-инфраструктуры к внедрению ИИ. Например, программно-аппаратные комплексы (ПАКи), которые позволяют исключить проблемы с совместимостью продуктов и дают возможность использовать привычные инструменты вычислений и разработки, а также получать техподдержку в формате "единого окна". Компании выбирают создание суперкомпьютера или внедрение ПАКа в зависимости от типа и масштаба стоящих перед ними задач, – сказал Олег Вишняк, директор по продвижению решений К2 НейроТех.

По итогам опроса, аналитики К2 НейроТех составили топ-5 сценариев, в которых, по мнению респондентов, технологии машинного обучения и искусственного интеллекта наиболее полезны. Самым популярным (47,8%) стала обработка и анализ больших данных (Big data). На втором месте — обработка документов (41,8%). 32,8% респондентов отметили разработку и обучение рекомендательных систем, 31,3% — генерацию контента (текст, фото, видео и т.д.). Пятое место (23,9%) поделили сразу четыре сценария: разработка новых материалов с заданными свойствами, создание голосовых помощников и антифрод-систем, а также прогнозирование (спроса, трендов и т.д.).

В ходе опроса также выяснилось, что 24% компаний самостоятельно разработали нейросети и ИИ-платформы для решения своих задач. В то время как 16% внедряют решения от российских вендоров.

Максут Шадаев: Государственный суперкомпьютер для ИИ не нужен, Сбер и «Яндекс» обеспечат рынок мощностями за свой счёт

Развитие ИИ является одним из приоритетных направлений в соответствии с государственным курсом и нацпроектом «Экономика данных», который идёт на смену нацпрограмме «Цифровая экономика». В послании президента РФ ранее было поручение довести до 1 экзафлопс мощность суперкомпьютеров, которые используются для решения задач ИИ. При этом господдержка для создания инфраструктуры под ИИ не нужна, полагают в Минцифры.

На заседании ИТ-комитета Госдумы 3 октября 2024 года министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Шадаев отметил, что в России есть два больших игрока — Сбер и «Яндекс», которые имеют планы развития своих собственных кластеров для специализированных вычислений.

Мы считаем, что их планы позволяют нам обеспечить достижение той задачи, которую поставил президент. Боле того, по информации, которую дают эти компании, они готовы предоставлять в рынок сервисы по специализированным вычислениям, а не только использовать их для себя, — сообщил министр.

Максут Шадаев озвучил позицию касательно создания государственного суперкомпьютера для ИИ

При этом в планах по господдержке есть возмещение части затрат компаниям на внедрение ИИ. И когда речь идёт о том, что выделяются гранты на внедрение современных решений, внутри этих грантов будет возможность, в том числе, заказа такого рода услуг у специализированных провайдеров.

В этом смысле мы идём через стимулирование спроса, а не напрямую через субсидирование развития мощностей, потому что эти две компании пока планируют сделать всё без господдержки и считают, что в планах способны это всё самостоятельно профинансировать, — пояснил Максут Шадаев. — А мы будем давать компаниям, которые хотят покупать такого рода сервисы, гранты, и они смогут загружать эти мощности.

Можно, конечно, говорить о том, чтобы построить государственный кластер. Но, во-первых, это очень дорого, а во-вторых, в Минцифры считают, что хорошо работают конструкции в рыночной конъюнктуре. И в такой ситуации если две компании подтверждают планы предоставления нужных сервисов, то это достаточный уровень конкуренции.

Хотя, конечно, периодически возникает вопрос о том, чтобы построить государственный суперкомпьютер, но нам кажется, что это будет не совсем эффективная инвестиция, — резюмировал Максут Шадаев.

Продукт со встроенным ИИ или интегрированная с умными сервисами система. Что быстрее и дешевле в России

Во всем мире и в России, в частности, наблюдается всплеск спроса на технологии искусственного интеллекта. На этом фоне компании стали задаваться вопросом: что выгоднее – внедрить одну интеллектуальную систему, или интегрировать несколько ИИ-сервисов. TAdviser в июле 2024 года опросил участников рынка, что попытаться ответить на этот вопрос.

Применение того или иного подхода при внедрении зависит от задач проекта. Если важна скорость разработка, то предпочтительным будет интеграция с ИИ-сервисом, говорит руководитель проектов по развитию Directum Илья Петухов.

Взяли и поставили его в нужное место, закрыли одну задачу. А если ещё и внедрили новый продукт, стартап, то это к тому же дёшево и сердито. Все довольны. Но время проходит и возникают сложности — с поддержкой, адаптацией и соответствием разных версий, — рассуждает эксперт.

Системы с интегрированными умными средствами могут быть более универсальными и удобными в плане использования, так как могут взаимодействовать одновременно с несколькими продуктами, делая их работу более эффективной

По его словам, встроенный в систему искусственный интеллект — это «игра вдолгую», в ней ИИ пронизывает множество процессов. Петухов считает такой подход стратегически правильным: развитие продукта напрямую связано с развитием умного сервиса внутри. Один разработчик, одна поддержка — принцип одного окна.

Менеджер по ИИ-продуктам в компании Embedika Ярослав Ращупкин согласен, что подключать ИИ-сервисы к готовому продукту будет быстрее и дешевле. Однако тут компании могут столкнуться с ограниченностью функционала и угрозой утечки данных.

По мнению директора научно-образовательного центра «Цифровые технологии в образовании» ВШМ СПбГУ Сергея Лукашкина, продукты со встроенным ИИ однозначно дороже обходятся их создателям, но есть такие продукты, которые без ИИ не работают. Это и поиск в интернете, навигация, фотографирование на телефон.

Бизнес-партнер в ИТ-компании edna Александр Закордонец считает, что для долгосрочных проектов выгоднее интегрировать несколько ИИ-сервисов, тем более чем на рынке представлены и универсальные решения, которые могут выполнять разноплановые задачи, и специализированные ИИ-агенты. Узкоспециализированные ИИ-продукты справляются со своими задачами лучше, чем большая универсальная система. Поэтому на старте внедрения интеграция с несколькими сервисами обойдется дороже, но экономический эффект от нее будет выше, полагает Закордонец.

Главный плюс заключается в том, что такие системы обладают автономностью – могут работать без подключения к внешним сервисам, что повышает их надёжность и безопасность, говорит руководитель направления инновационных технологий группы ИТ-компаний TeamIdea Алексей Пономарёв. Есть возможность полностью контролировать данные: все они обрабатываются внутри компании, а это облегчает соблюдение требований по защите персональных данных и корпоративных стандартов.

При этом разработка и поддержка встроенных ИИ требуют высоких затрат – финансовых и технологических ресурсов. Еще один минус – ограниченные возможности. Сложности с обновлением и масштабированием могут снизить эффективность использования ИИ, отметил Пономарев.

Он убежден, что одна интеллектуальная система подходит для компаний с высокими требованиями к безопасности и контролю над данными. Она обеспечивает автономность и минимизирует риски, связанные с внешними зависимостями. А несколько ИИ-сервисов предоставляют гибкость и экономию на этапе внедрения и обучения моделей. Гибридный подход, при котором обучение моделей осуществляется в облаке, а использование – в закрытой корпоративной сети, может стать оптимальным решением для многих компаний, заключил он.

Разработка продукта с собственным искусственным интеллектом – достаточно трудоемкая задача, если делать ее с нуля. Как отметил генеральный директор IT-компании «ТТК.Облако» Андрей Малов, нужно иметь большое количество ресурсов, вложить много денег в сбор или приобретение данных, на которых будет производиться обучение. При этом результат не гарантирован. Поэтому наиболее оптимальным вариантом будет интеграция уже готового сервиса от ведущих компаний-разработчиков ИИ, поскольку в этом случае получаются предсказуемые решения за небольшие деньги в короткие сроки, подчеркнул он.

По мнению ведущего инженера-аналитика компании «Газинформсервис» Ксении Ахрамеевой, если рассматривать выгоду со стороны организационных и финансовых вопросов, для предприятия, то удобнее внедрить одну интеллектуальную систему, так как в таком случае снижаются траты, например, на получении лицензии, на работу по ее внедрению и обслуживанию, на мониторинг и техническую поддержку.

Если говорить про работоспособность, под разные цели и задачи возможно выгоднее интегрировать несколько ИИ-сервисов, так как они могут быть заточены под разные задачи, и при выходе из строя одного сервиса, другие продолжат свою работу, а не остановят рабочий процесс предприятия полностью, — сказала она в разговоре с TAdviser.

По оценкам директора ИТ-компании OkoCRM Александра Завьялова, разработка интеграции с готовым решением обходится максимум в 200-300 тыс. рублей. Минусом готового решения он назвал то, что его нельзя изменить под себя. Например, если сервис на основе ИИ расшифровывает звонки, то вендор-интегратор не сможет его развить и расширить функционал. Для этого к продукту придется подключать новые сервисы и новые интеграции, сообщил он.

Минпромторг разрабатывает методологию оценки ИИ-решений для их господдержки

12 июля 2024 года стало известно о том, что Минпромторг России инициировал разработку методологии оценки решений в области искусственного интеллекта (ИИ) для определения получателей государственной поддержки. Инициатива реализуется в рамках исполнения поручения президента РФ Владимира Путина, данного в январе 2024 года, о разработке больших генеративных моделей ИИ для использования в ключевых отраслях экономики.

Как сообщает «Коммерсантъ», подведомственный Минпромторгу Федеральный центр прикладного развития искусственного интеллекта (ФЦПР ИИ) уже приступил к созданию методологии. По словам замгендиректора ФЦПР ИИ Андрея Чукарина, нормативно-техническая документация будет разрабатываться в 2024 году, в то время как подготовка нормативно-правовых актов потребует более длительного периода. Объем финансирования федерального проекта «Искусственный интеллект» в период с 2021 по 2024 год составит 32,1 млрд рублей.

Минпромторг инициировал разработку методологии оценки решений в области искусственного интеллекта

Методология предусматривает четыре этапа экспертизы ИИ-решений. На первом этапе будет проводиться проверка наличия технологий искусственного интеллекта. Согласно данным ФЦПР ИИ, в 80% случаев заявленные как ИИ-решения либо созданы без использования машинного обучения и нейросетей, либо разработчики выдают чужие продукты за свои уникальные наработки.

Второй этап включает проверку соответствия ИИ-решения статусу отечественного продукта, что подразумевает включение в реестры российского программного обеспечения, радиоэлектронной или промышленной продукции. На третьем этапе будет оцениваться уровень зрелости ИИ-решения, включая готовность технологии, системы, интеграции и производства.

Заключительный этап предполагает расчет конкурентоспособности ИИ-решения на основе нескольких групп базовых показателей. Целью данной методологии является выявление компаний, создающих качественные ИИ-решения, для предоставления им «бесшовной государственной поддержки и всех льгот, предусмотренных для таких разработчиков», — отметил Андрей Чукарин. ^[2]

Господдержка 857 стартапов, выдача 839 грантов. Подведены итоги федпроекта по ИИ

По состоянию на конец 2023 года в России в рамках реализации национального проекта «Цифровая экономика» выданы 839 грантов на развитие технологий искусственного интеллекта. При этом государственную поддержку получили 857 стартапов в области ИИ. Об этом стало известно в середине июня 2024 года.

По оценкам проектного офиса "Цифровая экономика", объем российского рынка ИИ в 2023 году достиг 650 млрд рублей, увеличившись на 18% по отношению к предыдущему году. Около 71% проектов в соответствующей сфере сосредоточены в Москве. На втором месте находится Санкт-Петербург с долей в 10%, а замыкает тройку Московская область. В период с 2019-го по 2023 год на развитие ИИ в России направлено 19,4 млрд рублей. По состоянию на 2023-й 12 исследовательских центров ведут передовые разработки в областях «сильного», этичного, доверенного и отраслевого ИИ. Около 17,6 тыс. студентов обучаются компетенциям в области ИИ.

Выданы 839 грантов на развитие технологий искусственного интеллекта

Говорится, что 35% российских компаний разработали и внедрили стратегии развития и использования ИИ. О применении таких технологий в своей деятельности заявляют 45% представителей малого бизнеса. В финансовом секторе средства ИИ в том или ином виде используют 95% организаций — это самый высокий показатель среди отраслей. Системы ИИ внедряют более 16% компаний обрабатывающей промышленности. Примерно 16% медицинских учреждений в России используют ИИ, а 34% планируют задействовать его в будущем.

Вместе с тем авторы отчета выделяют ряд сложностей, препятствующих развитию ИИ в России. Среди них — финансовые ограничения, кадровый дефицит, низкая осведомленность о возможностях ИИ, отсутствие необходимой инфраструктуры, нехватка имеющихся технологических решений на рынке и недостаток данных.^[3]

Ассоциация «Финтех» назвала 10 главных трендов в сфере искусственного интеллекта

Технологии искусственного интеллекта, в том числе генеративного (ГенИИ), продолжают стремительно развиваться, проникая в самые разные сферы. В обзоре, обнародованном 19 июня 2024 года, Ассоциация ФинТех (АФТ) выделила 10 ключевых трендов в области ИИ.

1. Демократизация ГенИИ

Речь идет о процессе удешевления, распространения и доступности ИИ-решений для широкого круга пользователей и организаций, обычных граждан, малого и среднего бизнеса. Демократизация происходит благодаря внедрению сервисов Low-code и No-code, развитию свободных решений, доступности облачных вычислений и специальных инструментов машинного обучения (Auto ML). Благодаря таким средствам, как YandexGPT или GigaChat, любой человек, не обладающий специальными знаниями в области машинного обучения, может использовать технологию в качестве ассистента для решения рутинных задач.

Технологии искусственного интеллекта, в том числе генеративного, продолжают стремительно развиваться

2. Новые бизнес-модели и сервисы на основе ИИ

Инструменты ИИ способны не только значительно повышать эффективность бизнес-процессов, но и кардинально менять бизнес-модели. Такие системы переворачивают привычное представление о том, что может быть достигнуто с помощью технологий. ГенИИ дает возможность принципиально по-новому работать с информацией и контентом. В целом, компании получают возможность преодолеть прежние барьеры, провести глубокие изменения, разработать и внедрить совершенно новые сервисы.

3. Развитие мультимодального ИИ

Это модели ИИ, выполняющие пользовательские операции и обученные на данных нескольких модальностей: текст, изображения, видео, 3D, речь, звуки, таблицы, графы, код. Такой подход расширяет способы использования больших языковых моделей. Мультимодальные системы находят применение в обслуживании клиентов, мониторинге социальных сетей, здравоохранении, беспилотном транспорте и предиктивной аналитике.

4. Применение ИИ в биометрии

Технологии ИИ обеспечивают возможность применения многофакторных биометрических инструментов, включая анализ физических характеристик человека: это внешний облик, особенности голоса, поведенческие особенности и пр. Комплексное использование различных параметров в комбинации с другими небиометрическими инструментами идентификации и аутентификации позволяет обеспечить высокий уровень безопасности.

5. Развитие мультиагентных систем

Такие решения обладают повышенной гибкостью и масштабируемостью, необходимыми для адаптации к меняющимся потребностям бизнеса. В отличие от одноагентных систем, мультиагенты могут объединять различные модели машинного обучения и ИИ и интегрироваться со сторонними инструментами. Агенты обладают способностью к автономному принятию решений, общению с другими агентами и координации действий для выполнения сложных задач.

6. Разработка, дополненная технологиями ИИ

Система инструментов и платформ для разработки с поддержкой ИИ позволяет программистам создавать приложения эффективнее, быстрее и надежнее, чем при традиционном «ручном» написании кода. В результате, компании могут экономить время и деньги при одновременном улучшении качества конечного продукта.

7. Разработка ИИ с учетом обеспечения безопасности

На фоне наблюдающихся тенденций главным участником кибератак, как ожидается, станет ИИ, который сможет настолько быстро взламывать системы защиты организаций, что бороться с ним имеющимися средствами станет невозможно. Поэтому требуется подход, объединяющий методологии и практики разработки, безопасности и операций в контексте разработки и внедрения систем машинного обучения.

8. Регулирование технологий и сервисов с ИИ

В обзоре говорится, что профильным ведомствам следует найти баланс между саморегулированием отрасли и нормативно-правовым регулированием государства. Необходима правовая основа для обеспечения исследований и развития технологий ИИ и машинного обучения с целью помочь человечеству внедрить и использовать эти системы этичным и ответственным образом.

9. Обеспечение технологического суверенитета в применении ИИ

Авторы отчета говорят, что ИИ становится критической технологией и геополитическим преимуществом. Он способен значительно ускорить развитие всех сфер науки и техники. Страны будут стремиться создать собственные прорывные ИИ-решения, которые смогут обеспечить технологический суверенитет и превосходство.

10. Стимулирование развития рынка ИИ со стороны государства

Данный процесс включает в себя реализацию стратегий, программ и мероприятий, направленных на поддержку и развитие отрасли ИИ. Среди таких инициатив — выделение государственных средств на исследования и разработки в области ИИ, создание специализированных центров и лабораторий, проведение обучающих программ для специалистов в области ИИ, а также разработка нормативно-правовой базы для регулирования использования ИИ.^[4]

ИИ в России. Есть ли шанс вырваться в лидеры?

Пока США и Китай конкурируют за первенство в области ИИ, Россия может рассчитывать лишь на место в топ-10 — несмотря на наличие собственных разработок и инноваций. О том, кто есть кто на зарождающемся российском рынке ИИ, и каковы перспективы приблизиться к лидерам в этой новой технологической гонке - читайте в статье, подготовленной для TAdviser Сергеем Лукашкиным, директором научно-образовательного центра «Цифровые технологии в образовании» Высшей школы менеджмента СПбГУ. Подробнее здесь.

В России число судебных разбирательств вокруг использования ИИ за год выросло на 60%

Количество судебных разбирательств в сфере искусственного интеллекта в России за год увеличилось приблизительно на 60%. Около 50% таких дел приходится на административные правонарушения, по которым штраф обычно составляет примерно 100 тыс. рублей. Затем идут гражданско-правовые споры с долей на уровне 40%. Такие цифры приводятся в исследовании RTM Group, результаты которого опубликованы в конце марта 2024 года.

В отчете сказано, что с начала марта 2022-го по март 2023 года в России было вынесено 165 судебных актов, предмет разбирательств которых связан с использованием ИИ. В 53% случаев требования удовлетворены полностью или частично, в 34% — выдан отказ, а в остальных делах исход не определен. Год спустя, с марта 2023-го по март 2024 года, количество подобных судебных актов достигло 406. Из них в 31% случаев требования удовлетворены полностью или частично, в 55,5% — отказано, в остальных — исход не определен.

Количество судебных разбирательств в сфере искусственного интеллекта в России за год увеличилось приблизительно на 60%

В исследовании выделяются четыре ключевые категории разбирательств, касающихся технологий ИИ. Это споры по грантам на разработку ИТ-продукции с использованием ИИ; споры по договорам на программное обеспечение со средствами ИИ; административные правонарушения (нарушения в рамках рассылок/звонков с использованием ИИ); споры о нарушении авторских прав на произведения, созданные с использованием ИИ.

Отмечается, что в РФ одним из самых частых нарушений является использование технологий ИИ в целях взыскания кредитной задолженности — совершение звонков с применением роботизированных систем. Суды однозначно признают такой способ связи с должником ненадлежащим и запрещают его применять. Вместе с тем на фоне активной политики государства по развитию ИИ часто встречаются споры, связанные с предоставлением грантов: в таких разбирательствах суды обычно встают на сторону грантодателей в случае, если выявлено несоответствие комплекта документации заявленному в договоре на получение средств.^[5]

В России будет введена сертификация ИИ-решений для поддержки внедряющих их компаний

В середине марта 2024 года Минэкономразвития сообщило о том, что в России будет внедрена система сертификации технологий искусственного интеллекта. При этом компании, внедряющие сертифицированные ИИ-решения, смогут рассчитывать на господдержку.

Как отмечает глава Минэкономразвития Максим Решетников, речь идет прежде всего о стимулировании внедрения технологий ИИ в небольших отраслях, где их проникновение ограничено. Это, в частности, деревообработка, металлообработка и пр. В рамках нацпроекта «Экономика данных» предполагается внедрение новых инструментов поддержки. Фактически предоставление государственной помощи предлагается связать с внедрением искусственного интеллекта, чтобы содействовать «компаниям, которые работают над своей эффективностью».

МЭР вводит систему сертификаций технологий ИИ

Но для этого нам нужно понимать: а что там за искусственный интеллект? Насколько он зрелый, насколько он построен на открытых источниках, либо наших фреймворках и так далее? Вот для этого нам потребуется какая-то система, скажем так, мягкой сертификации, — приводит «Интерфакс» слова Решетникова.

В перспективе все ИИ-системы должны попасть в реестр Минцифры, который будет представлять собой «некую витрину решений». По оценкам, к концу 2025 года около половины российских организаций будут использовать новые интеллектуальные решения в своих бизнес-процессах.

В свою очередь, заместитель министра экономического развития России Максим Колесников подчеркнул, что для достижения целей обновленной Национальной стратегии развития ИИ до 2030 года необходимо, чтобы все органы власти были активно вовлечены в поддержку отрасли. Одним из основных направлений работ является создание новых вычислительных мощностей. Для этого будет предусмотрен набор мер, например, приоритетное льготное кредитование. Кроме того, планируется создание новых исследовательских центров ИИ, принципиально новых программ обучения и подготовки специалистов. К 2030 году в России будет выпускаться около 15,5 тыс. сотрудников с соответствующей квалификацией.^[6]

Россия - в десятке стран-лидеров по внедрению ИИ

Россия по объему совокупных вычислительных мощностей с использованием искусственного интеллекта (ИИ) уже входит в десятку стран-лидеров. Об этом 14 марта 2023 года сообщили в пресс-службе депутата ГосДумы РФ Антона Немкина со ссылкой на слова министра экономического развития РФ Максима Решетникова. При этом общий уровень внедрения технологий на основе искусственного интеллекта в приоритетных сферах экономики, по словам чиновника, достигает более 31,5%.

«Высокий уровень зрелости ИИ позволяет его массово использовать в бизнесе и системе госуправления, а уровень внедрения за последние два года вырос в полтора раза», — заявил Максим Решетников.

Министр также отметил, что сегодня нужно стимулировать тех, кто еще не внедрил ИИ, развивать под них рынок решений. При этом не менее важно развивать фундаментальную науку, методы расчетов для нейросетей, новые способы формирования моделей и оптимизацию вычислений.

Правительство РФ также рассматривает возможность внедрения системы сертификации технологий искусственного интеллекта, а в рамках готовящегося нацпроекта «Экономика данных» предполагается внедрение новых инструментов поддержки. По словам Решетникова, планируется «увязать» предоставление государственной поддержки с внедрением искусственного интеллекта, чтобы помогать «компаниям, которые работают над своей эффективностью».

Внутренний валовый продукт РФ должен дополнительно получить более 11 трлн рублей к 2030 году благодаря массовому внедрению технологий искусственного интеллекта в рамках реализации национальной стратегии развития искусственного интеллекта, напомнил член комитета Госдумы по информационной политике, информационным технологиям и связи Антон Немкин.

«Планы масштабные, но вполне осуществимые, учитывая темпы цифровизации и внедрения новых технологий в нашей стране. Ранее Президент поручил повышать производительность труда, эффективность экономики и развития социальной сферы, в том числе путем широкого использования цифровых решений и технологий искусственного интеллекта. Уже сегодня внедрение искусственного интеллекта помогает оптимизировать многие процессы, освобождая время специалистов для более важных направлений работы. Например, согласно данным отдельных исследований, от 30-40% специалистов считают какую-то часть своего труда относительно бесполезной – как раз тут на помощь и могут прийти системы на основе ИИ, которые заберут рутину на себя», – считает депутат.

По словам Немкина, сегодня особенно важно преодолевать существующие барьеры для внедрения искусственного интеллекта, продвигать отечественные решения с сфере ИИ, которые будут понятными и привлекательными для компаний и не будут вызывать опасений у действующих специалистов относительно сохранения рабочих мест.

"Уже подготовлено 13 стратегий цифровой трансформации отраслей экономики, социальной сферы и госуправления, в которых предусмотрено ускоренное внедрение технологий искусственного интеллекта. Государство прилагает максимум усилий, чтобы процесс внедрения новых технологий проходил максимально бесшовно», – заключил парламентарий.

Как в России развивается генеративный ИИ

1 марта 2024 года Ассоциация ФинТех (АФТ) представила результаты исследования, посвященного развитию генеративного искусственного интеллекта (ГенИИ) в России. Обнародованный отчет призван упросить взаимодействие между разработчиками продуктов и решений на базе ИИ и представителями финансового рынка, а также помочь в создании инновационных решений в соответствующей сфере. Подробнее здесь.

Почему компании в России не торопятся внедрять искусственный интеллект

По состоянию на начало 2024 года различные решения на базе искусственного интеллекта применяют 39% российских компаний, тогда как в финансово-экономическом секторе этот показатель еще ниже — около 22%. Внедрению ИИ в России препятствуют несколько факторов, о чем говорится в исследовании аудиторско-консалтинговой фирмы Kept, опубликованном 8 февраля 2024 года.

Ключевым препятствием на пути применения ИИ-инструментов названа неоднородность данных информационных систем. У многих российских компаний отсутствует единый информационный ландшафт с общими базами данных и потоками, и сотрудникам приходится собирать и структурировать большой объем сведений из различных источников. Среди других барьеров, сдерживающие использование ИИ в компаниях, респонденты указали отсутствие необходимости применения таких технологий (29%), недостаток информации о возможностях ИИ (27%), отсутствие необходимой ИТ-инфраструктуры (22%) и отсутствие стратегии развития в области ИИ (16%).

Различные решения на базе искусственного интеллекта применяют 39% российских компаний

В число плюсов от внедрения сервисов и приложений на основе ИИ входят автоматизация и повышение качества исполняемых бизнес-процессов; высвобождение трудозатрат сотрудников на выполнение задач, требующих профессионального суждения; снижение затрат компаний от устранения дублирования полномочий; повышение конкурентных преимуществ на рынке. Вместе с тем выделяются и несколько отрицательных моментов: это высокие затраты на внедрение ИИ; недостаточный уровень доверия и наличие опасений относительно безопасности и надежности ИИ; риск сокращения штата сотрудников.

В целом, как говорится в исследовании, скорость внедрения ИИ зависит от множества факторов. Часто на ранних стадиях темпы развития ИИ начинают значительно ускоряться, однако затем по мере усложнения методики и технологии они замедляются. Связано это как с ограниченной доступностью качественных данных, так и с технологическими ограничениями и вопросами безопасности.^[7]

2023

Российские компании тратят на ИИ порядка 15% общего объема расходов на цифровые технологии

Российские организации тратят на внедрение и использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) порядка 15% общего объема затрат на цифровые технологии. Такой информацией с TAdviser 31 октября 2024 года поделились представители Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ.

Так, в структуре затрат на ИИ треть (32%) приходится на приобретение машин и оборудования, 17% — на покупку программного обеспечения (лицензий), его аренду, разработку, адаптацию и доработку. В расходах на ПО почти половину занимают траты на готовые продукты (рис. 1).

При этом пятая часть (18%) расходов обследованных организаций на машины, оборудование и ПО, приобретенные для внедрения и использования ИИ-технологий, по оценкам ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, приходится на российскую продукцию. В затратах на машины и оборудование она занимает 14%, тогда как в расходах на покупку готового ПО — 67% (рис. 2). Отечественное ПО традиционно востребовано внедряющими технологии ИИ организациями, что объясняется качеством, удобством, безопасностью, надежностью его использования, отметили в институте.

Дополнительный стимул к укреплению технологического суверенитета в этой сфере — ограничения связей с поставщиками зарубежного ПО, сложности поиска новых разработчиков на внешних рынках, удорожание их услуг для российских пользователей. Практику приобретения отечественного ПО стимулирует и государство, сформировавшее комплексную систему мер поддержки разработчиков программного обеспечения и применяющих его компаний.

В структуре затрат на внедрение и использование технологий ИИ чуть более половины (51%) составляют собственные средства опрошенных организаций. Государство обеспечивает 22% затрат на ИИ, из которых 18% приходится на федеральный бюджет, 4% — на региональные и местные бюджеты. По информации ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, заемные средства обеспечивают почти 22% всех анализируемых затрат; их привлекают в основном крупные организации, что объясняется большей доступностью для них кредитных ресурсов и зачастую безальтернативностью этого источника финансирования при реализации масштабных проектов в сфере ИИ (рис. 3).

Хотя почти четверть затрат на ИИ осуществляются за счет средств бюджета, этим источником пользуются только 13% обследованных организаций. Среди имеющих государственное финансирование крупных организаций две трети (67%) получают его от федерального центра. Средние и малые предприятия поддерживаются в основном регионами — соответственно 59 и 86% из них привлекают средства бюджетов субъектов РФ и местных бюджетов. Это может свидетельствовать о том, что на федеральном уровне финансируются, в первую очередь, масштабные проекты в области ИИ, тогда как со стороны регионов поддержку получают сравнительно небольшие компании, находящиеся в фокусе внимания местных властей, отметили аналитики.

Оценки, приведенные в текущем материале, опираются на данные специализированного статистического обследования более 2,3 тыс. организаций различных видов экономической деятельности, проведенного ИСИЭЗ НИУ ВШЭ в 2024 году в рамках мероприятия «Мониторинг создания и результатов применения технологий искусственного интеллекта в целях оценки уровня внедрения указанных технологий в отраслях экономики и социальной сферы» федерального проекта «Искусственный интеллект».^[8]

Госзакупки ИИ-решений в России за год выросли в несколько раз

В 2023 году закупки решений на основе искусственно интеллекта в государственном секторе значительно увеличились. В частности, в рамках 44-ФЗ (заказы государственных и муниципальных структур) число закупок поднялось почти в 2,5 раза по отношению к 2022 году, а по 223-ФЗ (заказы госкомпаний) — более чем вчетверо. Такие данные в конце февраля 2024 года обнародовала электронная площадка «Росэлторг». Подробнее здесь.

Искусственный интеллект в России: Главные тренды и перспективы

К концу 2023 года в России приблизительно 20% компаний используют генеративный искусственный интеллект (ГенИИ) для различных бизнес-задач. Из них 12% определили приоритетные функции и сценарии для внедрения соответствующей технологии, а больше четверти (около 27%) — точечно экспериментируют с такими решениями. Об этом говорится в исследовании «Яков и Партнеры» и «Яндекса», результаты которого опубликованы в середине декабря 2023 года. Аналитики определили главные тренды и перспективы развития ГенИИ в РФ.

Отмечается, что решениями OpenAI (GPT-4, GPT-3.5) пользуется 100% опрошенных российских компаний, применяющих ГенИИ. Дополнительно 80% респондентов задействуют YandexGPT для решения задач по работе с текстами, а более 40% — Kandinsky для работы с изображениями. Чаще всего ГенИИ внедряется в РФ в сферах маркетинга и продаж (66%), клиентского сервиса (54%), исследований и разработки (49%), а также ИТ (31%). В целом, это соответствует международному тренду. Среди наиболее часто решаемых задач названы: создание креативных материалов, подсказки операторам поддержки и диалоговые ассистенты, помощь в написания кода для разработчиков, генерация тренингов, проверка документов, автоматический скоринг интервью в массовом найме сотрудников и пр.

Практически все опрошенные компании (94%) отмечают сокращение затрат в качестве ключевого эффекта от внедрения ИИ в бизнес-процессы. Около трети компаний, работающих в потребительском секторе (банкинг, ретейл, медиа, телекоммуникации, электронная коммерция, ИТ), также ожидают, что ИИ способен поднять выручку, увеличить ценность продуктов для клиентов и, как следствие, лояльность последних.

По оценкам экспертов «Яков и Партнеры», полный экономический потенциал ИИ в России составляет 22–36 трлн рублей в номинальных ценах, а к 2028 году реализованный эффект на рост выручки и сокращение затрат компаний может достичь 4,2–6,9 трлн рублей, что эквивалентно влиянию на ВВП до 4%. Эффект от технологий ГенИИ составит 0,8–1,3 трлн рублей, или примерно 20%. В абсолютном выражении около 70% потенциала приходится на шесть ключевых для российской экономики отраслей: транспорт и логистика, банкинг, ретейл, добывающая промышленность, производство потребительских товаров, ИТ.

Совокупная выручка компаний от продажи ИИ-решений для сегмента В2В, которую можно определить как российский рынок решений на базе ИИ, в 2022 году оценивается в 30–50 млрд рублей. К 2028-му эта цифра может вырасти до 0,3–0,6 трлн рублей, что соответствует CAGR (среднегодовой темп роста в сложных процентах) на уровне 50%.

В отчете отмечается, что к концу 2023 года российские компании достаточно осторожно инвестируют средства во внедрение ГенИИ: около 76% опрошенных предприятий на горизонте одного года планируют выделить на эти цели менее 1% бюджета в области ИТ и цифровизации. Вместе с тем 24% респондентов в течение года готовы вложить в соответствующие технологии более 1% своего ИТ-бюджета.

Аналитики также называют ряд трудностей, с которыми сопряжено использование ИИ в России. Так, 61% работодателей сталкиваются со сложностями в поиске кандидатов с навыками в сфере цифровых технологий. Еще один сдерживающий фактор — нехватка аппаратного обеспечения и высокий уровень затрат на разработку ИИ-инструментов: 57% опрошенных компаний отмечают в качестве сложностей при внедрении ИИ высокую стоимость. Более 75% опрошенных компаний также отмечают сложности с поиском решений на основе ИИ на рынке или с их разработкой, примерно половина (46%) — сложности в создании необходимой платформы данных для работы с ИИ. Среди ключевых рисков указывают кибербезопасность (68%), вопросы соблюдения нормативных и законодательных требований (53%) и интерпретируемость полученных результатов (48%).^[9]

Госзакупки ИИ-решений в России за год выросли вдвое

В 2023 году в России было проведено 235 госзакупок решений на основе технологий искусственного интеллекта на сумму 3 млрд рублей, тогда как в 2022-м число таких тендеров измерялось 135. Об этом свидетельствуют обнародованные в конце декабря 2023 года данные поисково-аналитической системы по управлению тендерами «Тендерплан». Подробнее здесь.

Определены регионы России — лидеры по использованию ИИ

Для обеспечения внедрения наиболее успешных практик применения технологий искусственного интеллекта в субъектах РФ, в соответствии с поручением Президента РФ, было проведено исследование «Индекс интеллектуальной зрелости». Как 12 декабря 2023 года поделились с TAdviser представители Комиссии Государственного Совета Российской Федерации по направлению «Коммуникации, связь, цифровая экономика», в рамках исследования была дана оценка ИИ-зрелости всей системы экономики и государственного управления по четырем направлениям: приоритетные отрасли экономики, система федеральных органов исполнительной власти, региональных ОИВ, а также в качестве пилота — система органов местного самоуправления.

В комиссии, проводившей исследование в части РОИВ и ОМСУ, рассказали о деталях и первых выводах аналитической работы. В среднем в субъектах РФ 13% РОИВ используют ИИ, а 32% уже запланировали внедрение ИИ-решений. Чаще всего (в 44% случаев) ведомства характеризуют эффект от использования ИИ как умеренный и существенный. Максимальные эффекты от использования ИИ связаны с качеством реализации бизнес-процессов и с объективностью получаемых результатов.

Как показало исследование, технологии интеллектуальной поддержки принятия решений наиболее востребованы среди региональных и муниципальных органов власти.

Распределение ИТ-организаций, занимающихся разработкой ИИ-продуктов, по всей стране неравномерно. Во многих регионах зарегистрировано не более 10 компаний. В 71% регионов отмечают наличие ЦОДов для выполнения основных задач машинного обучения, хотя не везде этих мощностей достаточно для выполнения всех задач.

При этом доступ к данным для использования ИИ отсутствует в 88% регионов, а дефицит ИИ-специалистов отмечается в 62% регионов, выяснили исследователи. Стратегии развития и использования ИИ не разрабатываются в 91% регионов. Тем не менее, более чем в 70% регионов есть документы на уровне субъекта, содержащие блоки, посвященные развитию ИИ.

В целом развитие и применение искусственного интеллекта в регионах России отражает неоднородность и различия в уровне технологической подготовки и доступности ресурсов. По словам аналитиков, это создает разрыв между развитыми и менее развитыми регионами в понимании, использовании и внедрении инновационных решений на базе искусственного интеллекта.

Помимо Москвы как лидера в применении искусственного интеллекта, выделен топ регионов с наиболее высоким уровнем ИИ-зрелости:

• Московская область;
• Ханты-Мансийский автономный округ — Югра;
• Татарстан;
• Воронежская область;
• Республика Саха (Якутия);
• Ростовская область;
• Республика Башкортостан;
• Челябинская область;
• Алтайский край;
• Сахалинская область;
• Тюменская область;
• Республика Марий Эл.

В числе наиболее частых проблем, с которыми сталкиваются субъекты при внедрении ИИ, названы: отсутствие необходимой цифровой инфраструктуры; недостаток специалистов с необходимыми компетенциями; недостаток или отсутствие имеющихся технологических решений на рынке; а также проблемы с данными (низкое качество и/или их недостаток).

В анкетировании в общей сложности приняли участие РОИВ из 89 субъектов Российской Федерации, включая новые регионы; ОМСУ и организации из 20 пилотных субъектов Российской Федерации. Оценка происходила по 11 группам показателей, в числе которых: использование искусственного интеллекта, эффекты от его применения, инфраструктура и данные, необходимые для использования ИИ, кадры и компетенции в сфере ИИ.

Над направлениями РОИВ и ОМСУ работала команда Национального центра развития искусственного интеллекта при Правительстве РФ и Комиссия Государственного Совета Российской Федерации по направлению «Коммуникации, связь, цифровая экономика», а также компания O2Consulting, выступившая в роли аналитического партнера.

Дмитрий Чернышенко обозначил пять ключевых глобальных трендов развития ИИ

Заместитель Председателя Правительства РФ Дмитрий Чернышенко рассказал о том, что делает правительство и другие органы власти на всех уровнях для развития технологий искусственного интеллекта (ИИ) и их внедрения во все отрасли экономики и социальной сферы. Такой информацией с TAdviser 23 ноября 2023 года поделились представители Сбербанка.

Как отметил Дмитрий Чернышенко, по количеству генеративных моделей ИИ Россия занимает 4-е место в мире, а по совокупной мощности суперкомпьютеров — входит в топ-10. Объём российского рынка ИИ по итогам 2022 года превысил 650 млрд рублей — это на 18% больше, чем в 2021 году. Более 1000 отечественных компаний ведут разработки в этой сфере. Создано более 90 исследовательских центров для изучения ИИ и разработки новых решений.

И во многих отраслях уже состоялся переход от стадии разработки технологий ИИ к их практическому применению. Правительство РФ одним из первых в мире начало работать на собственных платформенных решениях. В 2023 году стартовал переход всех государственных органов исполнительной власти и региональных органов власти на платформу «ГосТех», в которой содержится модуль ИИ.

Что касается практических примеров внедрения ИИ в отраслях, ФНС России уже 7 лет использует искусственный интеллект для сортировки чеков по названиям товаров в контрольно-кассовых терминалах, что позволяет видеть динамику потребления и помогает принимать решения на основе данных. В МЧС внедрили систему, которая позволяет рассчитывать риски возникновения пожаров и оперативнее реагировать на них. Во всех поликлиниках Москвы внедрён сервис, когда ИИ даёт предварительный диагноз. Магнитогорский металлургический комбинат внедрил ИИ-систему, которая обнаруживает дефекты в ходе производственного цикла.

Специально разработанный индекс интеллектуальной зрелости по внедрению ИИ, подчеркнул Дмитрий Чернышенко, достиг 31,5% в приоритетных отраслях экономики. Лидируют в этом финансовый сектор, сфера информационно-коммуникационных технологий и здравоохранение. По сравнению с 2021 годом в 2022 году средний уровень использования ИИ в стране вырос в 1,5 раза. Уровень внедрения ИИ в федеральных органах исполнительной власти составляет более 60%. Правительство системно развивает технологии ИИ. Создан оперативный штаб, в который вошли руководители по цифровой трансформации всех федеральных ведомств.

Дмитрий Чернышенко также рассказал о грантах на разработку прикладных решений в российских исследовательских центрах. Первые шесть таких центров уже работают с 2021 года. А до конца 2023 года будут определены ещё не менее шести подобных центров, которые получат господдержку в размере 4 млрд рублей.

На ноябрь 2023 года правительство сфокусировано на включении конкретных мероприятий по ИИ в стратегии цифровой трансформации всех отраслей экономики и компаний с госучастием. И по поручению Президента РФ использование технологий искусственного интеллекта станет обязательным для всех компаний, которые планируют получать субсидии из федерального бюджета. Запущен механизм налоговых льгот для компаний, которые приобретают отечественное ПО с искусственным интеллектом.

Таким образом, сегодня Россия переходит из состояния AI Ready в состояние AI Native, чтобы сохранить лидирующие позиции в мировой гонке за искусственным интеллектом, которая продолжает ускоряться.

Дмитрий Чернышенко обозначил пять основных глобальных трендов в сфере ИИ. Первым таким трендом он назвал стремление государств к технологическому суверенитету в условиях взаимных ограничений, когда отдельные страны закрывают доступ к своим разработкам.

Второй — ужесточение борьбы за кадры. Поэтому правительство стремится обеспечить российским специалистам в области ИИ лучшие условия работы. Альянс в сфере ИИ совместно с Минобрнауки разработал рейтинг качества подготовки специалистов по искусственному интеллекту, который показывает, насколько образовательные программы различных вузов отвечают запросам рынка. По словам Дмитрия Чернышенко, топ-10 российских университетов в этом рейтинге уже серьёзно конкурируют за звание лучших и готовят высококвалифицированных специалистов.

Третий тренд — развитие безопасного искусственного интеллекта. Речь идёт о переходе от клиентоцентричной к человекоцентричной модели, когда приоритетами для государства и бизнеса становятся интересы конкретного человека. И здесь важно понимать, что при дальнейшем развитии ИИ всё большее значение приобретают вопросы этики искусственного интеллекта. За два года к Кодексу этики искусственного интеллекта присоединилось порядка 330 организаций, в том числе 23 зарубежные и около 60 российских органов исполнительной власти.

Четвёртый тренд — стремление научных исследователей в различных технологических областях использовать всё более мощные большие языковые модели и генеративный ИИ. По экспертным оценкам, в ближайшие 10 лет такие технологии добавят около 7 трлн долларов к мировому ВВП. В идеале, обратил внимание Дмитрий Чернышенко, каждый специалист должен использовать ИИ как своего помощника для прокачки своих возможностей и навыков.

И пятый тренд — рост экономического эффекта от использования ИИ. По экспертным оценкам, к 2030 году в мировой экономике он превысит 15 трлн долларов.

Однако в контексте поиска финансовой выгоды нельзя забывать, что помимо экономических эффектов существуют ещё и социальные, институциональные и прочие, которые тоже важно учитывать, объяснил Дмитрий Чернышенко. Здесь важно подобрать правильный подход к регулированию этой технологии, отметил он.

Существует несколько таких подходов. Первый — когда приоритет отдаётся саморегулированию со стороны бизнеса. Второй — гибридный, когда акты жёсткого нормативного регулирования комбинируются с саморегулированием. И третий — ограничительный подход, когда регулирование сосредоточено на рисках и ограничениях. Российский подход тяготеет к гибридной схеме, ведь Россия должна стать страной с наиболее благоприятными условиями для развития технологий ИИ. На практике это означает создание экспериментальных правовых режимов с большими возможностями, а также популяризацию этических норм. На ноябрь 2023 года в России уже установлено 11 подобных режимов в сфере ИИ по таким направлениям, как беспилотный транспорт, здравоохранение и другие.

Дмитрий Чернышенко отметил, что обновлённая национальная стратегия России будет отвечать масштабным вызовам, которые стоят перед рынком ИИ. Ключевые из них — необходимость создания дополнительных вычислительных мощностей, развитие передовых научных разработок и исследовательских команд, а также рост темпов внедрения ИИ в отраслях экономики и государственном управлении. Также важно продолжать работу по подготовке кадров, обеспечению инвестиций для ИИ-стартапов, снятию нормативных барьеров и преодолению международной изоляции.

Реализация этой стратегии позволит добиться значимых социально-экономических эффектов, считает Дмитрий Чернышенко. Ожидается, что к 2030 году в 10 раз вырастет объём вычислительных мощностей (до 1 экзафлопса минимум). Более чем в 2 раза увеличится число учёных, чьи работы публикуются на конференциях высшего уровня. До 95% вырастет доля отраслей с высоким уровнем внедрения ИИ. До 2030 года будет подготовлено дополнительно 70 тыс. специалистов в области искусственного интеллекта, в 5 раз увеличится объём рынка ИИ-решений.

Дмитрий Чернышенко отметил: в правительстве рассчитывают, что к 2030 году Россия войдёт в топ-5 стран мира по основным метрикам искусственного интеллекта и благодаря применению новых технологий увеличит свой ВВП на 6%. Ожидаемый прирост к ВВП от ИИ к 2030 году может составить 11,2 трлн рублей.

ИИ в России: масштабы распространения и инновационные эффекты

Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ 26 сентября 2023 года поделился с TAdviser итогами проведенного исследования, в ходе которого эксперты оценили развитие и распространение искусственного интеллекта (ИИ) в России, изучили специфику использования решений на основе ИИ и связанные с этим направлением технологий тренды инновационной деятельности компаний.

По данным ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, две трети (65%) обследованных организаций применяют ИИ пока в тестовом (экспериментальном) режиме, изучая и оценивая возможности новых решений для бизнеса. Примерно 3/4 респондентов используют ИИ совместно с другими цифровыми технологиями. В половине случаев речь идет о различных видах промышленного ПО, включая системы автоматизированного проектирования, управления процессами и др. Более четверти (27%) организаций применяют ИИ наряду с технологиями Интернета вещей, 38% — в связке с коммуникационными сервисами, обеспечивающими взаимодействие с клиентами и решение маркетинговых задач.

Наиболее востребованы продукты на основе технологий компьютерного зрения и распознавания и синтеза речи (78,7% и 62% ответов соответственно):

Активно применяются и рекомендательные системы на основе предиктивной аналитики и больших данных (40,7%), обеспечивающие функции прогнозирования развития ситуаций и поведения объектов, например, при обслуживании оборудования и транспортных средств. По оценкам экспертов ИСИЭЗ, чаще всего ИИ-решения оптимизируют управленческие задачи (продажи и маркетинг, финансовый и бухгалтерский учет), в меньшей степени — производственные процессы. Гораздо реже (около 10%) респонденты применяют интеллектуальные системы управления для автоматизации сложных процессов, которые трудно контролировать традиционными методами. Подобные системы — необходимый элемент цифровых фабрик (полностью распределенных производств), позволяющий гибко подстраивать производственные процессы под изменения спроса и внешних условий.

Среди пользователей ИИ наиболее популярны «коробочные» продукты в силу более низкой стоимости и готового функционала. Для удешевления и ускорения создания продукта применяется открытое ПО (open source), в частности, оно наиболее востребовано во внутренней разработке. Проприетарное ПО преобладает в заказной внешней разработке и в таких сферах, как робототехника, беспилотный транспорт, интеллектуальные системы управления.

Как выяснили исследователи, организации отдают предпочтение преимущественно российским продуктам. Активнее всего используются отечественные решения на основе технологий распознавания и синтеза речи (82,4%), а также биометрии, компьютерного зрения и кибербезопасности (более 60% организаций). Зарубежные решения не занимают сопоставимых позиций ни по одной из групп технологий. Вместе с тем, в ряде случаев они могут использоваться в организациях вместе с отечественными: чаще всего это рекомендательные системы, биометрия, а также решения на основе перспективных методов ИИ (например, автоматическое машинное обучение (AutoML), трансферное машинное обучение и др.).

Одним из основных барьеров для распространения ИИ являются значительные объемы требуемых инвестиций, а также нехватка кадров. Более 60% организаций тратят на ИИ менее 1% от затрат на внедрение и использование цифровых технологий. Осторожное поведение объясняется тем, что ИИ-проекты, как правило, имеют длительный цикл реализации и отложенные во времени эффекты. Даже при оценке таких эффектов пользователи сталкиваются со сложностями, в том числе из-за нехватки экспертизы и стандартов по разным аспектам разработки и внедрения ИИ-решений и уникальности проектов для каждой отдельной компании, отметили в ИСИЭЗ НИУ ВШЭ.^[10]

Главные инновационные эффекты приложений на основе ИИ, согласно ответам более половины (почти 55%) респондентов, связаны с улучшением существующих продуктов; примерно треть компаний (31,6%) с опорой на эти решения создает новшества, значимые для самой организации; каждая пятая (21,6%) рассматривает ИИ как инструмент для вывода новых продуктов на внутренний рынок; радикально новые, ориентированные на глобальный рынок продукты и услуги производит лишь каждая 20-я (4,6%) среди опрошенных организаций.

Исследование также показало, что технологии ИИ активно применяются для оптимизации существующих (37,5%) и внедрения новых бизнес-процессов (30,8%). Используемые для продвижения решения позволяют отслеживать предпочтения клиентов и кастомизировать функционал предлагаемых товаров и услуг. Внедрение «процессного» ИИ сложнее, дороже, дольше и зачастую предусматривает создание комплексных приложений, каждое из которых выполняет свою задачу (например, компьютерное зрение — часть системы предиктивной аналитики состояния производственного оборудования). Вместе с тем, эти приложения кратно расширяют производственные возможности: если наладить ИИ, который будет одновременно мониторить сотни процессов на промышленном объекте, следящему за его работой человеку останется лишь реагировать на внештатные происшествия, отметили в ИСИЭЗ.

Основной механизм создания связанных с ИИ улучшений — исследования и разработки: их проводят 60% обследованных организаций, использующих технологии ИИ. Также многие респонденты реализуют ИИ-инновации, создавая ПО и базы данных (52,5%), чуть меньше — инструменты маркетинга и продвижения продукции (39,8%). Порядка 17% организаций занимаются инжиниринговыми работами.

Опрошенные компании предпочитают самостоятельно реализовывать связанные с ИИ инновации. Более половины ведут исследования и разработки своими силами. Организации, использующие ИИ, в большей мере склонны формировать заделы во внутреннем контуре. Особенно это касается сложных решений, направленных на повышение эффективности бизнес-процессов, устранение узких мест в производстве и управлении. Такая тактика обусловлена, прежде всего, стремлением обеспечить сохранность и конфиденциальность данных. Крупные компании зачастую настроены развивать собственные центры компетенций по ИИ (разновидность классических R&D-подразделений, но с более широким функционалом и доступом к данным).

С внешними участниками компании чаще всего взаимодействуют при совместной разработке ПО (38,8% от числа организаций, осуществляющих данный вид инновационной деятельности). Крупные компании обычно привлекают контрагентов для подготовки пилотной версии продукта и его адаптации под свои конкретные задачи, а после полноценного релиза дальнейшие доработки и сопровождение осуществляют уже in-house. Набирающие популярность предобученные модели, которые упрощают интеграцию ИИ в бизнес-процессы организации, возможно, усилят стремление компаний запускать собственные ИИ-проекты, считают эксперты ИСИЭЗ. Также внешним исполнителям поручают более «простые» маркетинговые задачи (26,2%), приобретение специализированного оборудования (32,3%). При освоении новых методов ведения бизнеса почти 27% респондентов сотрудничают с другими компаниями или полностью отдают на аутсорсинг эту задачу (19,5%).^[11]

Как уточнили в ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, в рамках первого раунда мониторинга развития и распространения ИИ, который был проведен в конце 2022 г. — начале 2023 г., обследованы 2,3 тыс. организаций — пользователей решений на базе ИИ из восьми федеральных округов и 36 субъектов РФ. Главный массив респондентов представлен крупными (67,5%) и средними организациями (24,9%). В выборку вошли организации, относящиеся к 20 основным видам экономической деятельности, включая сельское хозяйство, добывающую и обрабатывающую промышленность, строительство, транспорт и логистику, обеспечение электроэнергией, сектор услуг (торговля, финансы, др.), социальную сферу (здравоохранение, высшее образование, др.).

Названы главные барьеры развития ИИ в России

Основным барьером при внедрении технологий искусственного интеллекта (ИИ) в финансовом секторе является дефицит профильных специалистов - так сказали 83% опрошенных компаний в рамках исследования, проведенного ассоциацией «ФинТех» (АФТ). Отчет был опубликован в начале августа 2023 года.

Участники рынка выделяют три категории наиболее востребованных специалистов в области ИИ: дата-сайентисты, дата-инженеры и дата-аналитики. Несмотря на то, что поиск и адаптация дата-сайентистов требуют значительных ресурсов, по мнению рынка, наибольший дефицит наблюдается в привлечении квалифицированных дата-инженеров.

Кроме того, 40% российских компаний, принявших участие в опросе, выразили беспокойство тем, что практически полностью отсутствуют отечественные инструменты для работы с машинным обучением.

Несмотря на то, что сейчас российский финансовый сектор находится в числе мировых лидеров по проникновению технологий ИИ, в среднесрочной перспективе присутствует значительный риск потери конкурентного преимущества. Развивать решения ИИ на уровне мировых, будучи отрезанными от международных сообществ, практически невозможно, - говорится в исследовании.

14 июня 2023 года глава «Сбера» Герман Греф в интервью РБК назвал основную проблему, мешающую успешному развитию технологий на базе искусственного интеллекта (ИИ) в России. Это санкционное ограничение, связанное с блокировкой поставок высокотехнологичного оборудования для проектов с ИИ, которое производят несколько компаний в мире, а большинство патентов и технологий по этому направлению принадлежат США. Греф отметил, что и при решении этой проблемы он не является пессимистом.

Мы такие варианты закладывали в предыдущие годы в чёрный сценарий, как вы говорите. Мы предпринимали шаги для того, чтобы готовиться к подобного рода ситуациям. Но, как всегда, риск приходит раньше, чем ты к нему готов. Но и не сказать, что мы к нему абсолютно не готовы. Мы сейчас совместно с правительством работаем над тем, как нам решить эту задачу — задачу «железа», которая, к сожалению, не так просто решается, — пояснил он.[12]

В развитие искусственного интеллекта в РФ инвестировали 600 млрд рублей за 10 лет

Лидеры финтеха-рынка в России инвестировали в искусственный интеллект около 600 млрд рублей за последние 10 лет. Об этом говорится в исследовании, которое подготовила ассоциация «ФинТех» (АФТ). Документ опубликован 1 августа 2023 года.

Согласно отчету, рентабельность инвестиций в ИИ-проекты достигает 240 млрд рублей в год. Средние и небольшие компании вкладывают в ИИ-технологии в 500 раз меньше, чем крупные организации: от 100 до 300 млн рублей в год.

В исследовании также говорится, что к середине 2023 года 80% компаний имеют, как минимум, одно подразделение по анализу данных. При этом только у 17% компаний существуют централизованные, выделенные структуры, которые специализируются на работе с решениями ИИ. 95% компаний финансового рынка уже внедрили ИИ-технологии в основные процессы.

Отмечается, что ключевыми барьерами при внедрении ИИ являются дефицит профильных специалистов, а также отсутствие отечественных инструментов для работы с машинным обучением. В 2023 году большие языковые модели стали технологическим драйвером развития ИИ в финтехе.

По словам аналитиков, импортозамещение программного обеспечения не является «тормозящим» фактором для развития ИИ, так как 76% используют решения на основе Open Source. При этом доступ к «железу» остается ограничивающим фактором, поскольку большинство финтех-компаний не развивает ИИ в сопоставимых масштабах.

При проведении исследования аналитики АФТ изучили более 200 международных и российских источников информации о технологиях ИИ, а также провели 45 глубинных интервью с экспертами в области ИИ в финансовом секторе и исследовали более 100 кейсов применения ИИ в финтехе. В исследовании приняли участие более 300 человек, 75 % банков из ТОП-10 в РФ.

ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ФИНАНСОВОМ РЫНКЕ КЛЮЧЕВЫЕ ВЫВОДЫ

Власти России допустили применение нейросети для оценки инвестпривлекательности регионов

Власти могут подключить нейросети к оценке инвестиционной привлекательности российских регионов. Минэкономразвития допускает такую возможность. Как уточнили в ведомстве, речь идет об использовании искусственного интеллекта (ИИ) «в дополнение к действующим механизмам анализа данных и дальнейшей оценки».

Такой ответ чиновники дали на просьбу прокомментировать научную статью о применении нейросетей в этой области. Использование ИИ для оценки инвестпривлекательности субъектов позволило бы учитывать больше данных и исключить субъективность авторов, указали в своей работе специалисты Таганрогского института управления и экономики. Они перечислили и недостатки нынешних систем. Например, если автор рейтинга использует метод экспертных оценок, т.е. опрашивает специалистов и делает выводы на основе услышанных мнений, есть риск, что при оценке будут учтены и субъективные суждения. При «котловом» способе используют много различных данных, но факторы не ранжируют по значимости. Это тоже может плохо отразиться на итоговых баллах. Кроме того, есть риск, что рейтинговые агентства будут манипулировать данными в интересах каких-либо субъектов, в июле 2023 года сообщили «Ведомости» со ссылкой на слова ученых.^[13]

Официально инвестпривлекательность регионов оценивает Агентство стратегических инициатив (АСИ), напомнили в Минэкономразвития. АСИ ежегодно составляет национальный рейтинг инвестиционной привлекательности субъектов на основе порядка 70 параметров, уточнили в министерстве. Есть и списки частных компаний – например, их составляют «Эксперт РА» и Национальное рейтинговое агентство.

Проанализировав недостатки используемых методик оценки инвестиционного климата регионов, авторы вышеупомянутой научной статьи пришли к идее разработать инструментарий на основе нейросетевой технологии и факторного анализа, сказано в их работе. Если говорить упрощенно, речь об обучении ИИ в два этапа, пояснил автор исследования, аспирант кафедры экономики и финансов Таганрогского института управления и экономики Евгений Александров. Сначала нужно собрать информацию, отсеяв заведомо ложную, недостоверную или имеющую значительные отклонения, и сформировать базу данных. Затем последует уже непосредственно обучение искусственной нейронной сети, как именно их обрабатывать. Условно говоря, для этого нужно оцифровать опыт авторов оценок инвестпривлекательности.

«В это время мы делимся с машиной своими умозаключениями, логикой своих размышлений при принятии того или иного решения, а машина это понимает, запоминает и обучается принимать решения сама», – уточнил Александров.

По его мнению, основная проблема в создании нейросети для оценки инвестпривлекательности регионов как раз недостаток оцифрованного опыта, на котором можно ее обучить. Практического внедрения подобных нейросетей можно ожидать в следующем десятилетии, если темой заинтересуются власти или ИТ-корпорации, полагает автор исследования.

Разработка ИИ-систем в России за год подорожала на 40%

Стоимость разработки программного обеспечения и сервисов на основе искусственного интеллекта в России с июня 2022 года по июнь 2023-го увеличилась на 30–40%. Такие данные были обнародованы в начале июля 2023 года.

Как сообщает газета «Коммерсантъ», ссылаясь на информацию, полученную от участников рынка, одной из причин роста цены ИИ-продуктов являются западные санкции. Из-за сложившейся геополитической обстановки возникли сложности с закупками иностранного оборудования — прежде всего ускорителей Nvidia, которые применяются во многих ИИ-системах. Вместе с тем техника, поставляемая посредством параллельного импорта, стоит значительно дороже, чем поступавшая в страну ранее по официальным каналам. Графические процессоры применяются для тренировки нейросетей, машинного обучения, анализа больших данных, в сфере криптовалюты и майнинга, для виртуализации и облачных вычислений, 3D-графики, анимации и др. Поэтому нехватка таких решений провоцирует быстрый рост стоимости софта.

Ещё одна причина заключается в том, что в России сформировался дефицит специалистов в сфере ИИ. Проблемы с кадрами в отрасли начались весной 2022 года, когда разработчики стали в массовом порядке переезжать за границу. Многие программисты получили предложения от международных корпораций в иностранной валюте, поэтому российским компаниям для удержания работников приходится повышать им заработную плату. А это также отражается на стоимости конечных продуктов.

Директор центра разработки Artezio (группа «Ланит») Дмитрий Паршин считает, что подорожание софта на базе ИИ продолжится из-за санкционного давления. В частности, рост стоимости таких продуктов к концу 2023 года может составить ещё около 50%. А это приведёт к сокращению инвестиций в сфере ИИ и к переходу на более дешёвые и менее эффективные или безопасные решения. Участники отрасли полагают, что для развития внутреннего рынка России за счёт более активного внедрения ИИ-проектов в регионах требуется поддержка государства.^[14]

Минцифры РФ решило разработать государственную концепцию по работе с искусственным интеллектом

В конце мая 2023 года стало известно о решении Минцифры РФ создать государственную концепцию по работе с искусственным интеллектом, которая позволит связать уже применяемые подходы в этой сфере и создать почву для реализации смежных инициатив. Об этом рассказал заместитель руководителя ведомства Григорий Борисенко.

По его словам, необходимо «создание такого инструментария большого, набора компетенций, инструментов и технологий, которые бы позволяли всем участникам процесса черпать оттуда ресурсы, компетенции и технологии с тем, чтобы проходить жизненный цикл постановки задач и получения конечного результата внедренного решения, и не останавливаться на этом пути».

Замглавы Минцифры РФ подчеркнул, что это не будет новой системой, концепция лишь позволит дополнить запланированные в рамках национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года решения.

Это не новая система, которую мы собираемся проектировать. Это поход к взаимоувязке всех реализуемых на данный момент инициатив. Это подход к тому, чтобы те текущие проекты, которые сейчас реализуются, оставляли артефакты и подготавливали основу для реализации смежных инициатив, - пояснил Борисенко.

По его словам, создание такой платформы решает, в том числе, большинство тех задач, которые заявлены в рамках стратегии развития искусственного интеллекта.

В конце мая 2023 года заместитель председателя правительства России Дмитрий Чернышенко на конференции заявил, что в России в сфере ИИ работают порядка 800 компаний, примерно 90% из которых являются перспективными стартапами. К первому кварталу 2023 года в стране получилось реализовать 10 особо значимых ИТ-проектов, к концу 2023 года планируется завершить работу по еще девяти проектам, а остальные воплотят в жизнь в течение ближайших трех-пяти лет, отметил он.^[15]

2022

Алексей Хрищатый: как искусственный интеллект меняет мир и что нас ждет в будущем?

Искусственный интеллект уже сейчас меняет наш мир и продолжает развиваться каждый день. Но что же это такое? Своим мнением поделился разработчик программного обеспечения Алексей Хрищатый, который исследует возможности искусственного интеллекта в современных приложениях. Подробнее здесь.

Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser 2022

Ежегодные темпы роста рынка решений искусственного интеллекта в России эксперты оценивают на уровне 20-30%. Какие технологии обеспечивают такое ускоренное развитие? В каких практических задачах эти технологии находят массовое применение? Где находятся точки роста, которые определяют векторы развития интеллектуальных систем в ближайшей перспективе? Искать ответы на эти вопросы TAdviser помогли российские эксперты в области интеллектуальных технологий и решений. Подробнее...

71% ИИ-проектов в России сосредоточено в Москве

По итогам 2022 года около 71% проектов с сфере искусственного интеллекта было сосредоточено в Москве. На втором месте находится Петербург, на который приходится 10% ИИ-компаний. Такие данные приводятся в исследовании, которое аналитики Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ представили в июле 2023 года.

Согласно отчету, к началу 2022 года в России насчитывалось порядка 400 компаний, работающих в сфере искусственного интеллекта. Среди них:

• 77 разработчиков инструментов бизнес-аналитики;
• 76 разработчиков технологий компьютерного зрения:
• 55 разработчиков решений в сфере обработки естественного языка;
• 54 медицинских проектов;
• 49 разработчиков ПО для анализа данных.

По словам экспертов, ИИ может решать массу задач для регионов, но совокупность таких факторов, как недостаток финансов, должного информирования об эффективных практиках, дефицит кадров и компетенций, а также необходимость изменения нормативно-правовых актов и стандартов, становится серьезным препятствием для внедрения искусственного интеллекта.

Для создания условий к расширению внедрения ИИ в регионах эксперты ЦК по ИИ предлагают сфокусироваться на трех областях:

• работа с крупными отраслевыми компаниями, присутствующими в регионе, по стимулированию внедрения ИИ в их ключевые процессы;
• развитие компетенций у сотрудников на местах;
• региональным и муниципальным органам власти нужно представить показательные ИИ-решения.
• Важным условием для системной работы станет утверждение Правительством России дорожной карты по развитию технологий ИИ в регионах, подготовленной региональными властями совместно с Минцифры РФ, считают исследователи.

Альманах "Искусственный интеллект 2022"

Рост рынка ИИ на 17,3% до 647 млрд рублей

Объем российского искусственного интеллекта в 2022 год достиг 647 млрд рублей, что на 17,3% больше, чем годом ранее. Об этом говорится в исследовании, которое в июле 2023 года опубликовали аналитики Центра компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект» на базе МФТИ.

В отчете говорится, что в 2022 году российские исследователи сделали около 2,5 тыс. публикаций на различных конференциях. Россия поднялась на 11 место в мире по этому показателю с 17 места годом ранее.

На российском рынке ИИ в 2022 году зафиксирована 21 инвестиционная сделка объемом $51 млн против 77 сделок объемом $226 млн в 2021-м. Государственное финансирование ИИ-проектов выросло примерно в три раза за два года. На государственные закупки в сфере ИИ в 2022 году было потрачено почти 1,1 млрд рублей. В 2022 году корпоративные закупки товаров и услуг в области ИИ сильно упали относительно 2021 года, в то время как бюджетные повысились. Отмечается, что с 2020 года компании закупали значительно в большем объеме товары и услуги в области ИИ чем бюджетные учреждения.

Финансирование отрасли ИИ в России осуществляется в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации», одним из проектов которой является федеральный проект «Искусственный интеллект». На 2023 год на реализацию ФП «Искусственный интеллект» запланировано 6,4 млрд рублей, что на 600 млн рублей больше планового бюджета на 2021 год.

В исследовании отмечается, что в 2018-2020 гг. финансирование ИИ осуществлялось через институты развития в виде отдельных программ, а начиная с 2021 года все финансирование идет в рамках Федерального проекта «Искусственный интеллект», где часть проектов и компаний по прежнему финансируются через институты развития, а часть идет через ФОИВы. С запуском в 2021 году Федерального проекта «Искусственный интеллект» государственное финансирование ИИ выросло примерно в 3 раза за два года.

Среди институтов развития лидером по финансированию компаний ИИ остается Фонд содействия инновациям. Также сильный рост в 2022 году показали РФРИТ и Сколково.

По данным исследования, в 2022 году сильно вырос сегмент оказание услуг, связанных с ИИ и разработку программного обеспечения. Также вырос сегмент закупки оборудования. На услуги пришлось порядка 75% годового объема госзакупок в сфере искусственного интеллекта.

Аналитики отметили несколько положительных и отрицательных факторов, оказавших сильное влияние на развитие ИИ-рынка в России. К позитивным эксперты отнесли:

• рост выручки ведущих ИИ-компаний: в 2022 году пользователи начали больше использовать российские сервисы, что привело к росту выручки Яндекса, VK и других ИИ компаний. Это дает компаниям больше ресурсов для R&D;
• поддержка государства: власти начали заботиться о ведущих компаниях в разных отраслях, в том числе ИИ. В первую очередь это связано с санкционными запретами и стратегической необходимостью собственных технологий. Отрасль стала получать повышенное внимание и поддержку.

Негативные факторы следующие:

• санкции на оборудование и технологии: они блокируют как покупку оборудования для ИИ, так и собственное производство чипов. Это мешает наращивать вычислительную мощность, необходимую для хранения, обработки данных и обучения моделей ИИ;
• отток кадров: его объем в 2022 году в сфере ИИ стал максимальным за последние годы, что в стратегической перспективе приведет к ослаблению отрасли ИИ как в академии, так и в бизнесе;
• разрушение сотрудничества: научное международное сотрудничество, с трудом выстроенное за последние годы, стремительно теряет объемы. Международные компании, работавшие
• в России, закрываются и, в том числе, закрывают R&D. Глобальные рынки закрылись для российских компаний;
• сокращение инвестиций: Инвестиции требуют долгосрочного планирования, которое стало невозможно. Зарубежные инвестиции в Россию приостановлены на неопределенный срок.

Альманах "Искусственный интеллект 2022"

Технологии искусственного интеллекта. Обзор TAdviser

Ежегодные темпы роста рынка решений искусственного интеллекта в России эксперты оценивают на уровне 20-30%. Какие технологии обеспечивают такое ускоренное развитие? В каких практических задачах эти технологии находят массовое применение? Где находятся точки роста, которые определяют векторы развития интеллектуальных систем в ближайшей перспективе? Искать ответы на эти вопросы TAdviser помогли российские эксперты в области интеллектуальных технологий и решений. Подробнее...

Спецпроект о технологиях искусственного интеллекта запустили в Москве

В Москве запустили спецпроект, посвященный внедрению технологий искусственного интеллекта (ИИ). Об этом стало известно 13 апреля 2022 года. Все желающие смогут узнать о том, какие проекты с использованием ИИ уже реализуются в Москве, а разработчики — изучить примеры обезличенных наборов данных (датасетов), которые город готов предоставить для обучения алгоритмов. Предлагается также подать заявку на их получение. Подробнее здесь.

Чернышенко поручил открыть базы данных Россельхознадзора, ФНС и Росстата компаниям для создания ИИ-систем

В конце января 2022 года стало известно о данном Минцифры поручении вице-премьера Дмитрия Чернышенко разработать план по предоставлению бизнесу доступа к государственным обезличенным данным для обучения искусственного интеллекта. Предполагается, что первыми доступ к своим дата-сетам откроют Россельхознадзор, ФНС, Росстат, Минвостокразвития и Росреестр. Подробнее здесь.

2021

Путин поручил дать разработчикам ИИ доступ к базам данных россиян

В середине ноября 2021 года президент России Владимир Путин поручил дать разработчикам искусственного интеллекта доступ к базам обезличенных данных россиян. По словам главы государства, любая попытка установить монополию на данные ограничивает свободную конкуренцию.

Прошу как можно быстрее принять законодательные решения, которые обеспечат доступ российских разработчиков искусственного интеллекта, научных организаций, бизнеса к массивам обезличенных данных государства, тем более что такие, выражаясь профессиональным сленгом, «дата-сеты» министерствами и ведомствами уже сформировывались, — сказал Путин.

Президент подчеркнул, что необходимы эффективные механизмы деперсонализации и хранения данных, а также «предельно четкие и понятные правила предоставления такой анонимной информации».

Президент выразил уверенность в том, что биометрические данные граждан должны храниться в единой и защищенной государственной системе данных.

Государство должно взять на себя ответственность за ее хранение и при этом обеспечить свободный доступ к ней банкам, другим организациям, но в полностью зашифрованном виде, исключающем любое внешнее вмешательство, открытый доступ к персональным данным человека, — сказал он.

Путин добавил, что в России следует в кратчайшие сроки запустить обучение специалистов по искусственному интеллекту. Ранее президент РФ поручал правительству внести в парламент законопроекты, которые позволят вводить экспериментальные правовые режимы для использования технологий искусственного интеллекта в отдельных отраслях экономики и социальной сферы.

В мае 2021 года Минцифры предложило предоставить разработчикам в сфере ИИ платный доступ к пакетам государственных данных. Из проекта следовало, что в зависимости от типа данных формированием, анонимизацией и обезличиванием их наборов будут заниматься или госоператор (для данных ограниченного доступа), или аккредитованные организации, или сами ведомства.^[16]

Из чего строятся затраты на ИИ и как их снизить

В мае 2021 года Айканыш Орозбаева, руководитель направления по работе с партнерами и клиентами в Embedika рассказала о том из чего строятся затраты на ИИ и как их снизить. Подробнее здесь.

ВШЭ создаёт госстандарт для искусственного интеллекта

В середине мая 2021 года стало известно о том, что Высшая школа экономики (ВШЭ) выиграла тендер на разработку российских стандартов искусственного интеллекта (ИИ). Стоимость контракта составляет немногим более 100 млн рублей. Подробнее здесь.

В России предлагают отрегулировать рынок искусственного интеллекта

Как стало известно 13 апреля 2021 года, комиссия по правовому обеспечению цифровой экономики московского отделения (МО) Ассоциации юристов России (АЮР) направили в Совет Федерации, Госдуму, Минцифры и Роскомнадзор письмо с просьбой ввести регулирование российского рынка технологий искусственного интеллекта.

Авторы обращения утверждают, что выявить ошибки ИИ и обжаловать их крайне тяжело, поскольку доступ сторонних экспертов к таким системам закрыт. При этом есть риски дискриминации ИИ граждан и организаций из-за возможного наличия предубеждений в алгоритмах, умышленно или бессознательно привнесенных разработчиками, некачественных или неполных данных, используемых для обучения системы или принятия решений в конкретной ситуации, считают они.

Как пишут «Ведомости» со ссылкой на человека, знакомого с работой крупных компаний, использующих искусственный интеллект, зачастую он отклоняет заявки на кредиты, поданные добросовестными заемщиками, на основании неверно интерпретированных данных и сырых алгоритмов.

Юристы предлагают урегулировать использование ИИ в сферах, где его использование может иметь юридически значимые последствия. В пример авторы заключения приводят Францию, где ввели запрет на анализ и прогнозирование методами ИИ действий судей в ходе разбирательств – он касается всех, кто может повлиять на исход суда.

В МО АЮР считают, что для регулирования можно прописать необходимость оценки ИИ-систем независимыми экспертами, предусмотреть на сайтах госструктур предупреждения о том, что на них используется ИИ, потребовать от внедряющих ИИ-системы предусматривать наличие запасного плана на случай сбоев и иных непредвиденных ситуаций.

Регулирование технических процессов в сфере ИИ на уровне законов и нормативных актов может негативно повлиять на развитие рынка, при этом защита граждан и организаций от негативных последствий его использования не усилится, считает директор по стратегическим проектам Института исследований интернета Ирина Левова.^[17]

Федеральные ведомства в России начали внедрять ИИ - вице-премьер Дмитрий Чернышенко

С августа 2020 года руководители цифровой трансформации федеральных ведомств начали разрабатывать проекты по внедрению искусственного интеллекта в работу своих органов власти. Об этом в интервью TAdviser заявил вице-премьер правительства России Дмитрий Чернышенко.

РЦТ прошли обучение новым компетенциям, применению технологий ИИ, готовили свои проектные решения. Затем была защита на стратегических сессиях. Говорить о внедрении новых решений в ведомствах еще рано, проекты прошли стадию публичной защиты. Могу сказать, что все они разные и интересные. Готовили их отдельные ведомства или сразу несколько в рамках совместной работы, - отметил вице-премьер

Например, Минспорт, по словам Чернышенко, предложил цифровизировать процесс получения спортивных наград, а Минэнерго представило прорывной проект по автоматизации создания единых информационных моделей для государственных информационных систем, что позволит перейти к индустрии 4.0. Еще один проек - «Цифровой ответ мошенничеству»: мобильное приложение, которое может блокировать входящие звонки, SMS, MMS с подозрительных телефонных номеров.

Подкаст: Тенденции развития решений на базе искусственного интеллекта в 2021 году

2020

Технологии и решения искусственного интеллекта: точка перелома. Обзор TAdviser 2020

В материале практически не упоминается так называемый «сильный интеллект» - достичь его можно, пожалуй, только в мечтах футурологов разного толка. Речь же идет о реальности, а она не менее интересна и увлекательна. Более того, экспертное сообщество дает однозначный ответ: мы находимся в точке перелома, причем, в самой активной фазе трансформации стремительно информатизирующегося общества. Этой точке перелома свойственны, с одной стороны, неоправданные ожидания разного толка, раскалывающие общество. С другой стороны, в этой точке открываются обширные перспективы реального развития, очищенные от лишнего хайпа. Как они выглядят, с точки зрения возможных практических реализаций?

Именно об этом шел большой разговор с учеными и разработчиками решений искусственного интеллекта (ИИ), которые находятся на переднем фронте развития ИИ в ключевых направлениях:

• Компьютерное зрение.
• Распознавание речи.
• Понимание смысла текстов.
• Аналитика и поддержка принятия решений.
• Безлюдные и оцифрованные предприятия.

Подробнее читайте здесь.

Технологии ИИ в своей деятельности применяли лишь 5,4% российских организаций

Институт статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ 17 декабря 2021 года представил оценки уровня использования технологий искусственного интеллекта в российских организациях.

Несмотря на всплеск интереса к ИИ в России, на декабрь 2021 года уровень его распространения в секторах экономики и социальной сферы остается невысоким. В 2020 г. эти технологии в своей деятельности применяли лишь 5.4% российских организаций (рис. 1).

Наиболее часто организации используют решения для широкого круга управленческих (взаимодействие с клиентами, продажи, маркетинг, управление персоналом, логистика и др.) и некоторых производственных задач в зависимости от отраслевой специфики. К таким решениям относятся технологии интеллектуального анализа данных и обработки естественного языка, в том числе виртуальные помощники и чат-боты. Их внедрили около 70% организаций, использующих ИИ, доля в общем числе респондентов составляет 3.8%.

Чуть менее распространено компьютерное зрение (более двух третей пользователей ИИ, или 3.7% от общего числа организаций), которое востребовано преимущественно в производственных процессах (например, в обрабатывающей промышленности для контроля безопасности, распознавания дефектов продукции, мониторинга состояния оборудования и др.).

Во многом такая ситуация связана с высокой сложностью решений, необходимостью их адаптации под конкретные задачи и радикальной перестройкой большинства бизнес-процессов. Позволить себе подобные проекты пока могут лишь крупные игроки.

Почти каждое третье предприятие с численностью работников свыше 10 тыс. человек использует технологии ИИ (35.7%), из менее крупных предприятий (от 5 до 10 тыс.) – только каждое пятое (21.8%), тогда как в организациях с численностью менее 250 человек доля использующих ИИ находится на уровне 5%. Кроме перечисленных выше факторов это объясняется еще и высокой стоимостью ИИ-решений, низкой информированностью малого бизнеса о преимуществах внедрения ИИ и пока еще недостаточным числом «коробочных» ИИ-систем.

По отраслям экономики и социальной сферы также наблюдается сильная дифференциация по уровню востребованности технологий ИИ. В числе лидеров – услуги и потребительский сегмент. Наиболее интенсивно ИИ используется в организациях финансового сектора (22.8%) и торговли (13%). Причем разрыв между ними – почти 10 процентных пунктов.

Текущий этап развития искусственного интеллекта связан с разработкой и адаптацией ИИ-продуктов и сервисов для большого круга прикладных задач. Перспективы их массового внедрения зависят от готовности организаций менять не только технологическую базу, но, что более важно, бизнес-процессы и культуру работы с данными.

Пандемия COVID-19 ускорила освоение ИИ, изменив отношение бизнеса к новым технологиям, и во многом послужила драйвером развития внутреннего рынка ИИ-решений. Бизнес убедился в том, что применение ИИ позволяет повысить эффективность компании даже в сложных экономических условиях.

В дальнейшем бизнес будет предъявлять спрос на более комплексные решения, интегрирующие ИИ с иными цифровыми технологиями, в том числе интернетом вещей, новыми поколениями связи (5G), системами распределенных реестров. Это позволит перейти от фрагментарного к системному освоению технологий ИИ по всей цепочке создания стоимости.

Системная государственная политика по стимулированию спроса на ИИ со стороны промышленности, а также иных традиционных секторов экономики создает необходимые стимулы для внедрения технологий и снижает риски освоения новых решений. Среди прочего государство оказывает финансовую поддержку (гранты на коммерциализацию ИИ-решений для малых предприятий, субсидии для внедрения продуктов и сервисов на основе ИИ и др.), формирует правовую среду («регуляторные песочницы», национальные стандарты и др.), способствует развитию отечественного рынка ИИ-систем.

Не последнюю роль в коммерческом распространении ИИ играют этические аспекты. Недавно принятый Кодекс этики в сфере ИИ призван определить базовые принципы разработки и внедрения ИИ, минимизировать риски и повысить доверие пользователей.

Параллельно с этим формируется практика получения и использования данных. Так, планируется разработать концепцию упрощения доступа разработчиков к различным типам данных. Это важный шаг на пути к созданию рынка данных, без которого в долгосрочной перспективе развитие ИИ невозможно.

Объем рынка ИИ в России превысил $290 млн

Российский рынок искусственного интеллекта в 2020 году достиг 291 млн долларов США. Такие данные приведены в IDC Worldwide Artificial Intelligence Spending Guide, о чем компания IDC Russia сообщила TAdviser 27 апреля 2021 года.

Согласно данным IDC, расходы на решения с применением искусственного интеллекта в коммерческих и государственных организациях выросли на 22,4% по отношению к 2019 году, оставаясь значительными на протяжении всего турбулентного 2020 года.

Цифровые инициативы с применением элементов технологий искусственного интеллекта помогли бизнесу адаптироваться к условиям пандемии COVID-19, минимизировали участие людей в повседневных операциях и способствовали оптимизации бизнес-процессов. Компании, которые уже использовали технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, расширили список инициатив и ускорили запланированные проекты, а компании, не применяющие эти технологии, смогли увидеть преимущества конкурентов, извлекающих выгоду из интеллектуальных решений.

Финансовый сектор остается крупнейшим потребителем на рынке искусственного интеллекта, внедряя технологии анализа и расследования мошенничества, а также автоматизированного анализа и предотвращения угроз. Инвестиции в создание цифровых помощников росли самыми быстрыми темпами по мере того, как компании применяли возможности искусственного интеллекта в процессах обслуживания клиентов и для автоматизации внутренних и внешних рутинных операций.

Сектор производства как дискретного, так и непрерывного, применяет элементы искусственного интеллекта для автоматизированного профилактического обслуживания и управления качеством часто в проектах, связанных с использованием технологий Интернета вещей. Применение алгоритмов машинного обучения для оптимизации цепочки поставок пока не привлекло больших инвестиций, но в прогнозируемый период до 2024 года эти расходы будут расти в среднем в три раза быстрее, чем рынок в целом.

Обслуживание клиентов, планирование спроса и рекомендации в процессе продаж для онлайн-покупателей стали факторами, стимулирующими расходы организаций розничной и оптовой торговли на искусственный интеллект. Компании розничной торговли инвестируют в такие сценарии применения искусственного интеллекта, как чат-боты, оптимизация цен и цифровые рекомендации товаров, с целью повышения привлечения клиентов и обеспечения доходов в цифровых каналах продаж.

В 2020 году наблюдался значительный рост инвестиций со стороны государственных организаций, который до 2024 года продолжится со средним ежегодным темпом 26,4%, прогнозируют в IDC. Этот рост будет поддерживать заявленная государственная программа в области развития искусственного интеллекта (ИИ). Цифровые услуги для граждан и применение искусственного интеллекта для работы инфраструктуры (автономные ИТ) также будут стимулировать приток инвестиций со стороны государственных организаций.

Для сферы здравоохранения технологии ИИ стали особенно значимы в условиях пандемии. Заметные результаты от внедрения систем диагностики и лечения, а также цифровых ассистентов для обработки запросов пациентов обеспечивают прочную основу для роста ИИ в секторе здравоохранения с со среднегодовым темпом 40% в течение прогнозируемого периода.

Потребности в автоматизации, цифровой трансформации и повышении уровня взаимодействия с клиентами продолжают поддерживать инвестиции в решения с элементами ИИ. Компании вкладывали средства в эти направления даже тогда, когда терпели убытки от COVID-19. Заменяя людей или помогая им в ежедневной работе, решения ИИ становятся привлекательнее для внедрения, а развитие технологий будет способствовать демократизации этих решений для компаний всех секторов экономики, говорит Елена Семеновская, директор по исследованиям IDC в России и СНГ.

По оценкам IDC, расходы на решения в области искусственного интеллекта продолжат демонстрировать среднегодовой рост на уровне 18,5% до 2024 года. Ожидается, что в 2023 году рынок ИИ преодолеет отметку в 500 млн долларов, и его объем к 2024 году составит 555,1 млн долларов.

Китай тратит на ИИ в 350 раз больше, чем Россия

Китай тратит на ИИ в 350 раз больше, чем Россия. Об этом стало известно 16 апреля 2021 года.

И это при том, что ВВП Китая больше ВВП нашей страны лишь в 10 раз.

Эти и многие другие оценки положения дел с развитием ИИ в нашей стране прозвучали 14 апреля 2021 года в Аналитическом центре при Правительстве РФ в ходе презентации альманаха «Искусственный интеллект. Индекс 2020 года», содержащего результаты исследований Центра компетенций Национальной технологической инициативы на базе МФТИ по направлению «Искусственный интеллект».

По словам авторов альманаха, общепризнанными лидерами в ИИ в мире являются США и Китай. Для того, чтобы Россия могла войти в число лидеров в ИИ в мире, необходимо думать и действовать как лидеры. В частности, полезно посмотреть, сколько лидирующие страны тратят ресурсов на финансирование работ в области ИИ. Разумеется, ВВП России сильно меньше, чем ВВП США или Китая, поэтому, казалось бы, очевидно, что Россия вкладывает денег значительно меньше, чем страны-лидеры. Однако интересно посмотреть на разницу в этих величинах... ВВП России примерно в 14 раз меньше, чем ВВП США и приблизительно в 10 раз меньше, чем ВВП Китая. Значит следовало бы ожидать, что и вложения в ИИ в России будут в 10-15 раз меньше, чем у США и Китая. Однако в 2020 г. вложения в ИИ в России составили около 3 млрд. руб., что в пересчете по курсу дает примерно 40 млн. долл. Тогда как в США в 2020 г. вложения в ИИ составили около 6 млрд. долл., а в Китае — около 14,3 млрд. долл. Отсюда следует, что финансирование ИИ в России примерно в 350 раз меньше, чем в Китае.

Авторы предлагают посмотреть на общее финансирование науки в России, США и Китае. Доля ВВП, направляющаяся на финансирование науки в России, сравнима с таковой в США и примерно в пять раз ниже, чем в Китае. В результате, с учетом разницы в ВВП, на науку тратятся совершенно несопоставимые суммы. Так, например, финансирование науки примерно в 50 раз ниже, чем в Китае... Внутри самого финансирования науки на ИИ также тратятся совершенно разные доли. Доля расходов на ИИ в структуре всех расходов на науку в России примерно в семь раз меньше, чем в США и в Китае. То есть приоритеты финансирования ИИ в США и Китае намного выше, чем в России. Как закономерный результат, общая доля ВВП, которая тратится на исследования и разработки в ИИ в России примерно в 35 раз ниже, чем в Китае и примерно в 10 раз ниже, чем в США.

Авторы исследования делают вывод, что если Россия действительно хочет вырваться в мировые лидеры в ИИ, то необходимо не только минимум в 3-5 раз увеличить финансирование всей научной деятельности, но и увеличить приоритеты финансирования исследований и разработок по ИИ внутри финансирования всей науки^[1].

Исследование: Проникновение решений на базе искусственного интеллекта в российских компаниях

Аналитическое агентство TAdviser совместно с Ростелеком исследовало уровень проникновения решений с использованием ИИ на российском рынке, а также получаемые от них эффекты в разных отраслях. По данным проведенного TAdviser опроса на конец 2020 года более 85% крупных российских организаций уже реализовали или пилотируют ИИ-инициативы. Подробнее здесь.

В России разработан план подготовки ИИ-стандартов

В России создан план разработки стандартов в области искусственного интеллекта на 2021-2025 гг., он направлен на утверждение в Росстандарт. Об этом сообщил 23 сентября TAdviser Сергей Гарбук, председатель технического комитета 164, разработавшего документ.

По словам Гарбука, план предполагает разработку следующих групп стандартов: общего назначения (термины и определения, вопросы защиты информации, форматы представления данных); гармонизированных (адаптированных международных) и отраслевых. Среди последних, в частности, стандарты в области ИИ в медицине, транспорте, промышленности, сельского хозяйства, образования.

В целом план предполагает разработку порядка 170 стандартов в течение 2021-2025 гг.

Столь большое количество стандартов связано с тем, что порядка 70-80% из них - метрологические. То есть стандарты, устанавливающие унифицированные методики измерения характеристик конкретных прикладных систем, решающих задачи в различных отраслях. К примеру, в сельском хозяйстве - управления в технике, сортировки продукции, контроля качества и другие, - пояснил TAdviser Сергей Гарбук.

PwC: В России введут налог на искусственный интеллект

В опубликованном 19 июня 2020 года исследовании консалтинговая компания PwC сообщила о возможном введении в России налога на искусственный интеллект. Как ожидается, это произойдёт в 2030 году.

В рамках исследования были опрошены 160 менеджеров ИТ-компаний, консалтинга, подразделений, занимающихся внедрением и разработкой инноваций, а также цифровой трансформацией. Большинство респондентов выразили уверенность в том, что к наибольшим изменениям в компаниях приведут технологии искусственного интеллекта и машинного обучения.

Комьюнити-менеджер Digital Leader Алексей Сидорин считает, что вслед за лицензированием и оценкой реального влияния на общество могут ввести налог на искусственный интеллект, который будут собирать с использующих эту технологию организаций, в частности с тех, кто заменяют ею своих работников. В таком случае государство сможет перераспределить полученные средства в пользу потерявших работу сотрудников, чтобы те могли освоить другие навыки.

Сидорин напомнил, что к июню 2020 года уже видны попытки регулирования использования искусственного интеллекта, например, власти США обвиняют Facebook и Google в том, что во время прошлой президентской кампании алгоритмы этих интернет-игроков позволили влиять на выбор граждан.

Директор Центра машинного обучения компании «Инфосистемы Джет» Евгений Колесников называет вероятным сценарием введение налога на ИИ, в то время как старший управляющий директор управления развития компетенций по исследованию данных Сбербанка Максим Еременко считает такое новшество маловероятным.

Если следовать идее, что технологии искусственного интеллекта — это новое «электричество», или провести аналогию с любым другим добываемым ресурсом, то, наверное, можно ввести налог на его добычу, но вводить налог на применение этих технологий в продуктах и сервисах смысла нет,  — отметил он.[2]

Юрий Визильтер, ГосНИИАС: Российский рынок ИИ стимулируется сегодня, скорее, любопытством, нежели массовым спросом

С российским рынком систем искусственного интеллекта связано много ожиданий: от бурного роста отечественных инновационных технологий до мощной волны практических внедрений на базе самых передовых инновационных разработок. Как успехи технологий формируют эти ожидания, и как они потом «приземляются» на практическую почву реальных внедрений, TAdviser рассказал Юрий Визильтер, начальник подразделения интеллектуального анализа данных и технического зрения ГосНИИ Авиационных систем (ФГУП «ГосНИИАС»), д.ф.-м.н., профессор РАН. Подробнее здесь.

Создана концепция правового регулирования ИИ и робототехники

21 апреля 2020 года «Цифровая экономика» сообщила, что ее рабочая группа «Нормативное регулирование цифровой среды» одобрила концепцию правового регулирования искусственного интеллекта (ИИ) и робототехники. Авторы концепции рассчитывают, что на основе документа к 2024 году в России в этих сферах будут разработаны и приняты нормативные акты, создающие комфортную регуляторную среду для развития соответствующих технологий.

До 31 апреля 2020 года организация направит документ Минэкономразвития, после чего ведомство представит концепцию на согласование федеральным органам исполнительной власти (ФОИВ). В АНО «Цифровая экономика» предполагают, что документ будет отправлен всем без исключения ФОИВ, так как деятельность каждого из них связана с ИИ и робототехникой.

Нам предстоит пройти уникальный путь в трансформации российского права, в его адаптации к взаимодействию и отношениям, возникающим между человеком и машинами и машинами и машинами. Это необходимо сделать в короткие сроки, руководствуясь при этом не только технократическими, но и гуманистическими принципами, в центре внимания которых интересы человека и его базовые ценности, - отметил руководитель рабочей группы «Нормативное регулирование цифровой среды» АНО «Цифровая экономика», вице-президент по взаимодействию с органами государственной власти и связям с общественностью МТС Руслан Ибрагимов.

Цели концепции

Текст концепции по состоянию на 21 апреля еще не был опубликован, но TAdviser удалось с ним ознакомиться. Составители документа исходят из того, что в России пока что отсутствует специальное законодательное регулирование, учитывающее специфику применения технологий ИИ и робототехники, тогда как в целом ряде стран уже существует первичное правовое регулирование их применения.

Концепция исходит из того, что для развития технологий искусственного интеллекта и робототехники необходимо создание регуляторной среды, комфортной для их развития и внедрения, основанной на балансе интересов общества, государства, компаний-разработчиков соответствующих систем, а также потребителей их товаров, работ, услуг. Однако представления об этом балансе существенно разнятся. В связи с этим концепция оставляет открытыми и требующими дальнейшего обсуждения отдельные наиболее спорные вопросы, но может служить инструментом для достижения в ближайшие годы конвергенции интересов общества, государства и бизнеса в рассматриваемой сфере, - отмечается в концепции.

Цель документа заключается в определении основных подходов к трансформации нормативного регулирования в России для такого развития технологий ИИ и робототехники, которое бы не нарушало права граждан и обеспечивало безопасность личности, общества и государства.

Также документ нацелен на создание предпосылок формирования основ правового регулирования новых общественных отношений, складывающихся в связи с разработкой и применением технологий ИИ и робототехники и основывающихся на них систем. Еще одной целью концепции является определение правовых барьеров, препятствующих разработке и применению данных систем.

Приоритетной целью регулирования отношений в сфере ИИ и робототехники, согласно концепции, является стимулирование их разработки, внедрения и использования.

С учетом экономической и социальной значимости применения технологий искусственного интеллекта и робототехники в различных сферах их разработка и эксплуатация не должны ограничиваться регуляторными мерами, за исключением случаев, связанных с высоким риском причинения вреда жизни и здоровью граждан, обороне страны и безопасности государства, - заявляется в концепции.

Для выработки конкретных регуляторных решений, по мнению авторов документа, необходимо использовать риск-ориентированный подход. Он основывается на оценке размера потенциального вреда определенным ценностям, которая учитывает вероятность его наступления в сравнении с потенциальным положительным эффектом от внедрения технологий ИИ и робототехники. Сам факт использования соответствующих систем не должен являться основанием для установления регуляторных ограничений.

Следует поддерживать развитие регулирования, вырабатываемого и приводимого в исполнение силами участников рынка (саморегулирование) , включая принятие и использование документов национальной системы стандартизации, кодексов (сводов) этических правил, стандартов и иных документов саморегулируемых организаций, а также иных инструментов, - отмечается в концепции.

Общеотраслевые задачи регулирования

В документе обозначены общеотраслевые задачи регулирования применения технологий ИИ и робототехники. Они включают:

• создание механизмов упрощенного внедрения продуктов с использованием этих технологий;

Авторы концепции отмечают необходимость создания возможности для использования специального механизма тестирования (опытной эксплуатации) и последующего внедрения решений в сфере ИИ и робототехники.

Такой механизм, в свою очередь, должен позволять своевременно и эффективно внедрять разработки без не учитывающих их специфику избыточных административных процедур и без корректировки всего применимого законодательства, с обеспечением необходимого уровня безопасности и контролируемости со стороны государственных органов, - говорится в концепции.

• юридическая ответственность в случае применения соответствующих систем;

По словам авторов документа, реальный уровень развития технологий ИИ и робототехники не предполагает кардинальных изменений в регулировании института юридической ответственности, однако требует постепенной доработки его отдельных элементов. Необходима дальнейшая проработка механизмов гражданско-правовой, уголовной, административной ответственности в случае причинения вреда системами на базе этих технологий, имеющими высокую степень автономности при принятии решений. В частности требуется определить круг лиц, которые будут нести ответственность за их действия, доработки.

Помимо того, для ряда случаев необходимо проработать механизмы безвиновной гражданско-правовой ответственности, а также применения разнообразных способов, позволяющих возместить причиненный действиями систем ИИ и робототехники вред.

Также, при наличии реального риска нарушения прав и свобод граждан, может быть актуальной проработка вопроса об условиях самоидентификации системы искусственного интеллекта при прямом взаимодействия с человеком, - заявляется в концепции.

• совершенствование режима оборота данных;

Авторы документа обращают внимание на целесообразность адаптации законодательства в области данных, продиктованную необходимостью повышения их доступности и качества. Данная адаптация должна обеспечить:

• благоприятные правовые условия для безопасного и ответственного доступа разработчиков систем ИИ и робототехники к данным и безопасного и ответственного обмена различными их типами, включая ту информацию, которая собирается государственными органами и медицинскими организациями;
• особые условия (режимы) для доступа к данным, включая персональные данные, в целях проведения научных исследований, обучения ИИ и разработки технологических решений на их основе, а также правовые условия для организации идентификации с использованием соответствующих технологий.

• совершенствование режима экспорта систем ИИ и робототехники;

Меры, ограничивающие экспорт, должны применяться только в сферах, непосредственно затрагивающих интересы национальной безопасности. Необходимо избегать формирования «двойного контура» регулирования, при котором российские разработчики будут вынуждены осуществлять инвестиции в разработку таких продуктов отдельно для российского и международных рынков, - отмечается в концепции.

• развитие страховых институтов;

По словам авторов документа, в России существует неопределенность в порядке и самой возможности применения существующих страховых институтов к отношениям с участием роботов и систем ИИ и робототехники. Отсутствие специальных положений на этот счет либо делает невозможным страхование данных систем, либо делает его необоснованно дорогим.

Следует определить случаи и условия обязательного страхования ответственности за вред, причиненный применением роботов или систем искусственного интеллекта и робототехники, в том числе как альтернативы иным инструментам регулирования, - заявляют авторы концепции.

• разработка и уточнение терминов и определений;

Отсутствие однозначного понимания содержания терминов «искусственный интеллект», «робот», «умный робот», «робототехника», «интеллектуальный агент» приводит к терминологическим проблемам при формировании регулирования, отмечается в концепции. В то же время, с учетом прикладного характера применения этих технологий в разных областях, может возникать необходимость в формулировании разных определений в зависимости от отрасли применения соответствующих технологий.

По этой причине в рассматриваемый в концепции временной период предлагается по возможности избегать внедрения в российское законодательство единого для всех отраслей легального определения таких терминов, как «искусственный интеллект», «робот», «умный робот», «робототехника», «интеллектуальный агент». При этом крайне важно в указанный период провести работу по построению и гармонизации онтологии предметной области силами экспертного сообщества и профильных технических комитетов при Росстандарте. Там, где это необходимо для целей определения предмета регулирования конкретных нормативно-правовых актов, предлагается использовать определения, содержащиеся в документах по стандартизации.

• обеспечение безопасности, в том числе информационной;

По словам авторов концепции, действующее законодательство, как правило, уже содержит общие требования к безопасности продуктов, включая товары, работы и услуги, однако, с учетом развития технологий ИИ и робототехники, такие требования в ряде случаев должны быть уточнены. К примеру, для отдельных категорий роботов или систем от степени риска их использования могут быть нормативными правовыми актами, стандартами и документами саморегулируемых и иных организаций установлены специфические требования безопасности.

• разработка нормативных правовых актов в сфере ИИ и робототехники на международном уровне;

Авторы документа отмечают необходимость обеспечения учёта интересов России, ее граждан и представителей отечественных компаний при формировании международного регулирования в данной сфере, а также интеграции России в международный рынок с точки зрения универсальности правового регулирования и использования базовых международных принципов. Это, по словам экспертов, предполагает активное вовлечение представителей Российской Федерации в разработку соответствующих международных документов, прежде всего в Совете Европы, Организации объединенных наций (ООН) и ее специализированных учреждениях.

• создание нормативных условий для применения систем ИИ при принятии юридически значимых решений;

Авторы концепции уверены в необходимости выявления и анализа сфер, в которых допускается ограниченное применение систем ИИ при принятии юридически значимых решений, составлении перечня таких сфер, а также подготовке предложений о корректировке соответствующих нормативных правовых актов.

При этом, по меньшей мере в рассматриваемый в концепции временной период, законодательство должно допускать только точечное «делегирование» определенных решений системам искусственного интеллекта, где это объективно, целесообразно и не несет угрозы жизни и здоровью граждан. Для реализации отдельных элементов «делегирования» может активно применятся инструмент экспериментальных правовых режимов, - отмечается в концепции.

• предложение систем ИИ и робототехники в качестве товара/работы/услуги, обеспечивающей удовлетворение личных и семейных нужд потребителей;

Для решения данной задачи авторы документа считают целесообразным принятие таких мер, как:

1) уточнение в ряде случаев подхода к подтверждению и оценке соответствия продукции при внедрении в нее систем искусственного интеллекта и робототехники;

2) уточнение необходимости и возможных случаев введения в те системы искусственного интеллекта и робототехники, которые потенциально могут причинить вред, функциональных особенностей, обеспечивающих, например, возможность потребителя прекратить деятельность системы искусственного интеллекта в критической ситуации («красная кнопка») и/обеспечить фиксацию фактов, позволяющих установить обстоятельства причинения вреда («черный ящик»);

3) стимулирование выработки и закрепления разработчиками и производителями соответствующих систем этических норм в области обработки информации, добросовестного информирования об основных функциональных особенностях систем искусственного интеллекта и робототехники, внедрение систем добровольной сертификации соответствия таким нормам;

4) определение прав потребителей в случае их несогласия с условиями лицензионных и иных соглашений, регулирующих, в частности, использование потребителем товаров с системой искусственного интеллекта.

• совершенствование системы технического регулирования и оценки соответствия;

Авторы концепции отмечают, что в России действует целый ряд технических стандартов в сфере робототехники, однако нормативно-техническое регулирование в области ИИ только начинает формироваться. Для обеспечения надежности, достоверности и интероперабельности решений в этой области необходимо создание современной системы нормативно-технического регулирования в этой сфере, говорят эксперты и рассказывают о конкретных инициативах, которые нужно предпринять в данном направлении.

• совершенствование порядка охраны прав на результаты интеллектуальной деятельности.

Авторы концепции полагают, что существующий правовой режим не обеспечивает правовую охрану результатам деятельности систем ИИ, полученным без творческого вклада человека. Потенциальная «неохраноспособность» результатов деятельности, полученных с использованием таких систем, по мнению экспертов, может дестимулировать их разработку и внедрение.

В связи с этим, необходимо выработать подходы к наиболее спорным вопросам. В частности, определить, целесообразно ли расширить толкование понятия творческого вклада и/или иначе предоставить правовую охрану таким результатам как объектам интеллектуальной собственности. Если целесообразно – кто должен быть субъектом интеллектуальных прав, в каком режиме и с какими возможными изъятиями должна быть предоставлена правовая охрана.

Другим аспектом проблемы является необходимость совершенствования порядка закрепления прав на результаты интеллектуальной деятельности, созданные с использованием технологий искусственного интеллекта и робототехники для целей наиболее быстрого и эффективного использования механизмов регистрации прав, - заявляется в концепции.

• иные общеотраслевые задачи регулирования применения технологий ИИ и робототехники;

Для привлечения иностранных специалистов высокого уровня в указанных сферах, по мнению авторов документа, необходимо предусматривать меры, облегчающие их въезд и работу на территории России. Целесообразно также включить программы повышения цифровой грамотности в общеобразовательные программы, чтобы повысить доверие к технологиям ИИ со стороны общества.

Для внедрения образовательных программ в сфере искусственного интеллекта и робототехники необходимо проработать вопрос уточнения правил лицензирования обучения по программам с использованием дистанционных технологий, создания экспериментальных образовательных программ, - заявляется в концепции.

Регулирование в отраслевом разрезе и финансовое стимулирование

Также в концепции подробно описаны необходимые инициативы в области нормативного регулирования, связанного с применением ИИ и робототехники в таких сферах, как:

• медицина;
• государственное управление;
• транспорт;
• градостроительство;
• «умный город»;
• финансы;
• промышленность;
• космическая деятельность;

В качестве ключевых задач развития законодательства, необходимого в целом для применения ИИ и робототехники, авторы концепции обозначают следующие:

• создание механизма оперативного выявления локальных отраслевых регуляторных барьеров;

• разработку механизма координации полномочий органов государственной власти в случае «пересечения» их полномочий, в частности путем выделения в госуправлении самостоятельной функции по выработке и реализации политики в сфере технологий искусственного интеллекта и робототехники;

• создание механизма быстрого снятия возникающих отраслевых барьеров, например, за счет внедрение режима экспериментального регулирования, локальной «регуляторной гильотины».

Помимо того, в концепции подробно рассказывается о регуляторных мерах для финансового стимулирования развития отрасли.

В России отсутствуют системные меры поддержки компаний, специализирующихся на разработке технологий и систем искусственного интеллекта и робототехники. Существующие общие меры поддержки фрагментарны и сложны в администрировании, информация о возможности и порядке их применения не доводится до заинтересованных лиц системным образом. Необходимо оценить целесообразность и по итогам такой оценки проработать меры поддержки по трем направлениям: стимулирование предложения, стимулирование спроса, развитие государственного-частного партнерства.

Для каждого из трех направлений авторами концепции приведен конкретный перечень мер поддержки.

2019

Инвестиции компаний в ИИ в России достигли $172,5 млн - IDC

Российские компании в 2019 году инвестировали $172,5 млн в развитие искусственного интеллекта, сообщили аналитики IDC без уточнения динамика относительно 2018-го. Они лишь отметили, что расходы в Европе на такие технологии были гораздо выше — более $7 млрд.

Большая часть (48%) указанных расходов пришлась на серверы, используемые для реализации ИИ-алгоритмов. 24% затрат составили ИТ-сервисы, 14% — приложения ИИ, 6% — системы хранения данных, по 4% — программные платформы ИИ и бизнес-услуги.

Больше всех в искусственный интеллект вкладывают представители финансового сектора: 41% инвестиций в 2019 году пришлось на них. Следом расположились такие отрасли, как производство (16%), оптовая и розничная торговля (14%), государственный сектор (6%) и остальные рынки (23%).

По словам аналитиков, в финансовом секторе наибольшей популярностью пользовались решения для расследования мошенничества и системы анализа и предотвращения угроз, автоматизированная служба поддержки клиентов, а также анализ структурированной и неструктурированной информации, прогнозирование, проверка документов на ошибки и т.д. В процессном производстве спросом пользовалось автоматическое предиктивное обслуживание, управление контролем качества и рекомендательные системы. В оптовой и розничной торговле больше всего компаниям нужны решения для клиентского обслуживания и рекомендательные системы.

Государству искусственный интеллект позволяет обеспечивать кибербезопасность и реагирование на чрезвычайные ситуации, также будут полезны цифровые консультанты для взаимодействия с гражданами. 

В IDC рассматривали в общей сложности 27 сценариев использования искусственного интеллекта и условно поделили их на три группы создание новых продуктов, оптимизация операций и изменение пользовательского опыта.^[3] 

Росстандарт утвердил первые стандарты в области ИИ

Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии (Росстандарт) утвердило в декабре 2019 года первые национальные стандарты в области искусственного интеллекта – ГОСТ Р 58776-2019 «Средства мониторинга поведения и прогнозирования намерений людей. Термины и определения» и ГОСТ Р 58777-2019 «Воздушный транспорт. Аэропорты. Технические средства досмотра. Методика определения показателей качества распознавания незаконных вложений по теневым рентгеновским изображениям».

Стандарт призван обеспечить эффективную коммуникацию интеллектуальных робототехнических систем (в том числе беспилотных транспортных средств) с человеком. Взаимодействие интеллектуальных систем заключается в прогнозировании намерений друг друга и определении дальнейших действий на базе этого прогноза. Прогноз поведения также может использоваться для выявления людей с преступными намерениями.

Второй принятый стандарт, ГОСТ Р 58777-2019, устанавливает единые требования к системам и алгоритмам распознавания незаконного содержимого багажа и ручной клади по рентгеновским изображениям. Стандарт также повысит достоверность результатов испытаний систем и алгоритмов.

Стандарты разработаны Санкт-Петербургским политехническим университетом Петра Великого и вступают в действие с 1 сентября 2020 года.

В России создан консорциум разработчиков электроники и аппаратных систем для ИИ

ГК «Элемент», НТЦ «Модуль» и ГК «ХайТэк» создали консорциум для совместного продвижения интересов в области искусственного интеллекта. Об этом TAdviser сообщили 13 декабря 2019 года в «Элементе». Соглашение направлено на поддержку национальной стратегии развития искусственного интеллекта до 2030 года и федерального проекта «Развитие технологий в области искусственного интеллекта».

ГК «Элемент» представляет собой объединение российских предприятий микроэлектроники, в их числе «Завод полупроводниковых приборов», «Новосибирский завод полупроводниковых приборов с особым конструкторским бюро» («НЗПП с ОКБ»), «НИИ молекулярной электроники» («НИИМЭ»), «Научно-исследовательский институт электронной техники» («НИИЭТ»), «Научно-исследовательский институт микроэлектронной аппаратуры «Прогресс» («НИИМА «Прогресс»). Объединение образовано в 2019 году. Учредители – АФК «Система» (50%), Госкорпорация «Ростех» (50%). Генеральный директор – Илья Иванцов.

НТЦ «Модуль» - российский производитель электроники. Предприятие выпускает интегральные микросхемы, бортовую и авиационную аппаратуру, аппаратно-программные комплексы распознавания изображений. Основано в 1990 году. Генеральный директор предприятия – Андрей Адамов. В 2018 году выручка предприятия составила 2,4 млрд рублей.

ГК «ХайТэк» предоставляет спектр услуг по созданию корпоративных систем, осуществляет проектирование, поставку, монтаж, комплексную интеграцию и сервисное обслуживание телекоммуникационных ИТ-решений. Основана в 2013 году. Учредителями компании, по данным ЕГРЮЛ, являются Адам Безиев (30%), Юрий Месропов (30%), Ольга Ильягуева (30%), Сергей Черных (10%). Председатель совета директоров «ХайТэк» - Николай Ивенев. Выручка компании в 2017 году 634 млн рублей. В 2018 году - 1,5 млрд рублей.

Основной целью создания консорциума, по словам Николая Ивенева, является формирование кооперации, выпускающей готовые решения под задачи искусственного интеллекта, способные конкурировать с зарубежными аналогами.

Немаловажным является и то, что в вопросах, связанных с применением ИИ в критической инфраструктуре, ключевую роль играет наличие доверенной элементной базы, то есть разработанных и произведенных в России нейронных процессоров, - указал TAdviser Николай Ивенев.

Помимо того, как заявили TAdviser в «Элементе», совместными усилиями участники консорциума создадут эффективную экосистему обучения нейросетей и разработают стратегии обеспечения российского рынка отечественными аппаратными решениями на основе искусственного интеллекта, которые позволят сократить зависимость страны от иностранных производителей.

Также консорциум займется разработкой необходимых отрасли изменений российского законодательства, других важных документов и организацией мероприятий, целью которых будет доведение позиции его участников до органов законодательной власти.

Мы хотим создать максимально комфортные условия для развития российской микроэлектроники в области искусственного интеллекта – предоставить доступ к базе знаний, создать общую «дорожную карту», организовать свободный обмен наработками. У каждого участника консорциума есть свой задел в каком-то сегменте - память, процессоры и т.д. Поэтому мы не исключаем возможности, что консорциум будет способствовать объединению этих элементов в коммерчески-ориентированных продуктах, - заметили в «Элементе».

Николай Ивенев указал TAdviser, что благодаря открытой дискуссионной площадке, организованной на базе консорциума, ее участники смогут получать информацию об актуальных разработках компаний, входящих в состав консорциума, с целью дальнейшей интеграции и кооперации.

Все участники консорциума также будут иметь доступ к актуальной рыночной аналитике, смогут получать обратную связь от крупных заказчиков, что, на наш взгляд, позволит повысить качество и конкурентоспособность выпускаемой продукции, - отметил Николай Ивенев.

Своей первой задачей консорциум видит консолидацию позиций компаний отрасли по ряду важных для нее вопросов и определение «правил игры». Как отметили в «Элементе», это необходимо для того, чтобы интересы отрасли начали учитываться при реализации федеральных проектов, касающихся искусственного интеллекта. Среди первоочередных мероприятий консорциума, запланированных на конец 2019 года, организация участия консорциума в межотраслевом альянсе по развитию искусственного интеллекта.

По состоянию на декабрь 2019 года, по словам Николая Ивенева, участники консорциума ведут переговоры о создании целого ряда прототипов «умных» устройств, работающих на базе искусственного интеллекта для нужд медицины, промышленной безопасности, а также управления базовым противолодочным самолётом (БПЛС).

В «Элементе» рассказали TAdviser о том, кого консорциум готов в перспективе принять в свои ряды.

В качестве новых участников мы ждем и те компании, с которыми уже активно работаем, и многих других, от стартапов до крупных игроков рынка программно-аппаратных решений. Главное требование: иметь наработки в области искусственного интеллекта и желание продвигать интересы отрасли, - пояснили в «Элементе».

ВЦИОМ: Половина российского бизнеса не желает внедрять искусственный интеллект

Около 43% российского бизнеса не использует искусственный интеллект в работе и не планирует этого делать. При этом 91% представителей бизнеса осведомлены о существовании таких технологий, 31% уже применяют их в работе, а еще 23% собираются внедрить искусственный интеллект в будущем.

К таким выводам пришли Проектный офис по реализации национальной программы «Цифровая экономика» Аналитического центра при Правительстве России и Всероссийский центр изучения общественного мнения (ВЦИОМ), обнародовавшие результаты исследования отношения российского бизнеса к искусственному интеллекту. Опрос был проведен методом телефонного интервью среди 800 представителей малого, среднего и крупного бизнеса в октябре 2019 г.

Бизнес отказывается от использования искусственного интеллекта по различным причинам. Примерно 37% респондентов сообщили, что в подобных технологиях нет потребности в их компаниях, еще 28% сказали, что они не нужны в их сфере деятельности. Около 11% признались, что у них нет знаний о соответствующих технологиях, а 8% отметили, что не хотят их внедрять по причине высокой стоимости. Еще 6% отказываются от внедрения потому, что у них маленькая компания, а 4% потому, что в России слабо развиты подобные технологии. Около 4% просто не доверяют современным технологиям и предпочитают человеческий труд.

Руководитель Проектного офиса по реализации нацпрограммы «Цифровая экономика» Аналитического центра при Правительстве России Владимир Месропян называет три причины отказа бизнеса от технологий искусственного интеллекта. Первая — это отсутствие наглядных кейсов, которые доказывают эффективность этих технологий. Вторая — отсутствие массовых продуктов и доступных решений в данной сфере. Сейчас на рынке представлены в основном элитарные решения, и позволить их себе могут только крупные компании. Третья причина — нехватка компетенций на рынке.

Около 69% респондентов сообщили о нехватке квалифицированных специалистов в сфере искусственного интеллекта. Среди компаний, которые еще не внедрили подобные технологии, но уже планируют это сделать, такие заявления звучат от 83% респондентов. Но потратить средства на обучение своих сотрудников по этому профилю в ближайшие 2-3 года намерены только 28% компаний.

Из тех компаний, которые уже успели внедрить искусственный интеллект, примерно 82% сообщают о его эффективности. Около 20% отмечают, что он положительно повлиял на скорость работы, а 14% — что с ним работать стало проще и удобнее. Еще 12% отметили эффективность искусственного интеллекта в решении определенных задач, а 10% — его позитивную роль в автоматизации процессов и минимизации ошибок.

Примерно 8% респондентов данной группы отметили, что внедрение искусственного интеллекта положительно сказалось на прибыли компании. Около 6% сообщили, что эффективность от внедрения была достигнута не максимальная, и что в работе данных технологий возможны сбои и ошибки.

Примерно 42% компаний, которые уже используют или планируют внедрить в будущем искусственный интеллект, полагают, что риск того, что данные технологии не окупят себя в ближайшие 5-10 лет, достаточно невелик.

Рост рынка на 48,2% до $139,3 млн — IDC

В ноябре 2019 года аналитики IDC опубликовали результаты исследования российского рынка искусственного интеллекта (ИИ).

Специалисты ожидают, что в 2019 году объём продаж решений с использованием технологий ИИ достигнет $139,3 млн, что на 48,2% превзойдет показатель годичной давности.

49% затрат на ИИ-рынке приходится на инвестиции в вычислительные мощности для обработки больших объемов данных и их хранения. 28% составляют расходы на программное обеспечение. В IDC ожидают, эти инвестиции увеличатся более чем вдвое к 2023 году за счет роста приложений с использованием технологий искусственного интеллекта.

23% российского рынка ИИ-решений приходится на бизнес- и ИТ-услуги. Услуги по внедрению решений ИИ часто предоставляются внутренними ресурсами. 68% респондентов отметили, что внедрение когнитивных технологий и ИИ требует досконального знания бизнес-процессов в компании и отраслевой специфики, поэтому они не пользуются услугами сторонних консультантов.

Участники исследования выделили две основные задачи, решение которых они видят с использованием когнитивных технологий и систем ИИ:

• 84% — повышение производительности труда сотрудников;
• 81% — снижение затрат и повышение производительности в ключевых бизнес-процессах.

38% компаний отметили, что используют технологии ИИ в решениях для интеллектуальной автоматизации обработки данных. 26% представителей бизнеса используют технологии ИИ для создания цифровых помощников для сотрудников, работающих с информацией.

30% опрошенных IDC российских компаний заявили об использовании ИИ-решений, а 70% сообщили о планах внедрить технологию в течение двух лет. Ожидается, что расходы бизнеса на такие разработки будут увеличиваться примерно на 30% в год.

Утверждение президентом РФ национальной стратегии развития ИИ до 2030 года

Президент РФ Владимир Путин утвердил национальную стратегию развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. Соответствующий указ опубликован на официальном интернет-портале правовой информации в 11 октября 2019 года.

Президент также поручил правительству РФ до 15 декабря разработать федеральный проект «Искусственный интеллект», который будет включен в нацпрограмму «Цифровая экономика».

Стратегия развития искусственного интеллекта 30 мая обсуждалась на совещании у президента РФ Владимира Путина. Тогда вице-премьер Максим Акимов предложил выделить разработанную Сбербанком «дорожную карту» по развитию искусственного интеллекта в отдельный федеральный проект.^[4]

Совещание по искусственному интеллекту у Путина. Главное

30 мая 2019 года Владимир Путин провёл совещание по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта (ИИ). Совещание состоялось в ходе посещения «Школы 21» – учреждённой Сбербанком образовательной организации по подготовке специалистов в области информационных технологий. Подробнее здесь.

Создание Технического комитета по стандартизации ИИ

21 мая 2019 года стало известно, что на базе Российской венчурной компании (РВК) начнет работу Технический комитет (ТК) по стандартизации искусственного интеллекта (ИИ). В сфере его ответственности будут вопросы, связанные с нормативно-техническим регулированием прикладного использования технологий ИИ. Подробнее здесь

Названы самые распространенные типы ИИ-решений в России

Исследование «Цифровая экономика от теории к практике: как российский бизнес использует ИИ» , проведенное РАЭК и НИУ ВШЭ при поддержке Microsoft показало, что наиболее часто используемым типом решений на базе ИИ в России являются виртуальные помощники: их применяют 38% руководителей и ведущих специалистов. На втором месте оказались прогнозный анализ (35%) и машинное обучение (35%), сообщили 25 апреля 2019 года TAdviser в корпорации Microsoft.

При этом 39% опрошенных отметили, что в пятилетней перспективе в их компаниях планируется внедрение прогнозного анализа, а 34% — анализа изображений. 33% респондентов планируют использовать виртуальных помощников и обработку запросов на естественном языке. Также ожидается, что в течение 5 лет применение ИИ покажет взрывной рост в двух областях: самоуправляемые механизмы, например, беспилотный транспорт (с 9% до 24%) и робототехника (с 8% до 17%).

Основными критериями оценки внедрения ИИ респонденты назвали удовлетворенность клиентов/партнеров/инвесторов (34%), достижение ожидаемого возврата инвестиций, ROI (33%) и качество продуктов и услуг (27%).

Большинство респондентов отметили, что в их компаниях искусственный интеллект используется в области исследований и разработки (R&D) — 41%, а также в работе с клиентами (например, для персонализации) — 32% и обслуживании клиентов — 31%. Наименьшее количество специалистов использует искусственный интеллект в юридических процессах (5%), в ценообразовании и продвижении (6%), в финансах и бухгалтерии (6%).

Российские эксперты в качестве секторов-лидеров по внедрению и использованию ИИ называют маркетинг и рекламу, ритейл, банкинг, телекоммуникации и промышленный комплекс. В зависимости от индустрии различаются и способы применения ИИ. В промышленности это чаще всего рекомендательные системы для принятия технологических решений и повышения безопасности производства, в розничной торговле — это решение логистических задач, изучение поведения покупателей, а в банках ИИ используют для формирования индивидуальных предложений, повышения эффективности таргетингов.

В качестве основных преимуществ применения ИИ более половины (58%) опрошенных российских экспертов назвали оптимизацию бизнес-процессов, чуть меньше — 49% — выделили разработку новых продуктов и услуг, а 41% после внедрения ИИ ожидают увеличения производительности труда. На повышение качества продуктов и услуг в результате внедрения ИИ рассчитывают 33% опрошенных, а 32% — на улучшение взаимодействия с клиентами.

Более 90% опрошенных экспертов считают, что в 2019-2024 годах ИИ повлияет на экономический рост, производительность труда и инновационное развитие. Также ожидается существенное влияние искусственного интеллекта на создание рабочих мест (а именно, появление новых профессий, изменение требований к профессиям и др.) — 69%. Основными индустриальными вызовами развития ИИ в России 50% экспертов называют управление данными (сбор, аналитика, интерпретация данных), также в их число входят наличие и квалификация специалистов — 37% и необходимость изменения существующих бизнес-моделей — 27%.

Аналитики РАЭК уже не первый год изучают, описывают и измеряют эффекты цифровизации и реализуют собственную масштабную программу по направлению "цифровая трансформация бизнеса, госуправления, социальной сферы". По итогам 2018 года наша экспертиза выявила устойчивый тренд: когда мы говорим о цифровой трансформации, то первой технологией, которая упоминается в этой связи, является искусственный интеллект. Одна из причин этого, состоит, вероятно, в широчайшем спектре применения данной технологии, ведь искусственный интеллект — это и виртуальные помощники, и аналитика на основе больших массивов данных, и распознавание лиц и голоса, и робототехника, и оптимизация бизнес-процессов, и новые рекламные технологии, и рекомендательные сервисы, и многое-многое другое. Можно смело утверждать, что искусственный интеллект лежит в основе большинства современных технологических решений, которые составляют базис для цифровой трансформации. И что тренд на усиление влияния ИИ на цифровую трансформацию (в том числе "традиционных", "олдскульных") направлений экономики, промышленности и госуправления — будет только усиливаться, — рассказал Сергей Плуготаренко, директор РАЭК.

Цифровизация общества во многом трансформирует и исследовательскую сферу, мы хорошо видим это по темам получаемых грантов и проводимых исследований — темы диджитализации, отдельных инструментов в виде big data или face recognition, все чаще появляются в социальной тематике, это тренд. Но не хватает фундаментального подхода для системного анализа. Представленное исследование благодаря многоступенчатой методологии позволило обобщить зарубежный и российский опыт использования искусственного интеллекта, проиллюстрировать это кейсами российских компаний благодаря экспертным интервью и подтвердить опросными данными представителей российских компаний, которые уже использует инструменты ИИ, — рассказала Ольга Логунова, доцент департамента социологии НИУ ВШЭ.

30% российских руководителей активно внедряют искусственный интеллект

5 марта 2019 года корпорация Microsoft сообщила о том, что российские руководители используют возможности искусственного интеллекта (ИИ) для бизнеса активнее, чем их иностранные коллеги. Согласно исследованию «Бизнес-лидеры в эпоху ИИ» (Business Leaders in the Age of AI) 30% российских руководителей активно внедряют искусственный интеллект: в среднем по миру этот показатель равен 22,3%, а к примеру, во Франции — только 10%.

В Microsoft различают несколько стадий использования технологии:

• 0 — ожидание;
• 1 — исследование;
• 2 — эксперименты;
• 3 — формализация;
• 4 — интеграция.

Под активным внедрением исследователи подразумевают уже зрелую стадию использования технологии. К компаниям, которые активно занимаются внедрением ИИ, исследователи отнесли те организации, где технология уже стала официальной частью корпоративной стратегии, а также те, в которых ИИ – неотъемлемая часть структуры компании, технология уже встроена в процессы, продукты и услуги, принося ценность всему бизнесу – стадии 3 и 4 соответственно. Именно по этим зрелым стадиям Россия и лидирует.

Среди основных приоритетов использования ИИ были названы:

• постановка правильных целей (32%),
• разработка бизнес-идей (26%),
• определение возможностей рынка (25%)
• принятие решений (23%).

Российские руководители заняли второе место по уровню положительного отношения к ИИ: 73% директоров считают, что технология позитивно повлияет на их управленческую деятельность. Также они продемонстрировали значительно более высокую готовность к обучению и развитию навыков в области ИИ. 90% из них выразили желание получить поддержку профессионалов, чтобы лучше и эффективнее работать с этой технологией; в мире же этот показатель составляет 67,3%. При этом 30% из них готовы выделять время для адаптации к современным условиям работы. В мире эта цифра составляет всего 20,3%.

Мы видим, что интерес к решениям на базе искусственного интеллекта со стороны бизнеса в России за последний год значительно увеличился. Так, в 2018 году наши доходы от корпоративных проектов с применением интеллектуальных технологий выросли на 63%. Все больше руководителей банков, энергетических, нефтегазовых, телекоммуникационных компаний понимают, что ИИ необходим для успешного развития бизнеса. Без интеллектуальных технологий все сложнее оставаться конкурентоспособным в любой отрасли. Крупные компании доверяют искусственному интеллекту обработку огромных объемов данных, поиск информации, используют технологии для анализа документов, оценки рисков и принятия решений. Уверен, что в ближайшие несколько лет большинство успешных компаний в России будут использовать интеллектуальные решения в различных бизнес-процессах. Дмитрий Шушкин, генеральный директор ABBYY Россия

Помимо этого, российских бизнес-лидеров отличает более ответственное отношение к внедрению технологии: 65% из них считают, что ответственность за этику применения ИИ лежит на руководителе компании. В мире такой точки зрения придерживаются 53,9% директоров.

Кроме того, в результате исследования удалось выявить связь между использованием искусственного интеллекта и темпами роста компании. 40,6% руководителей быстрорастущих компаний по всему миру активно внедряют ИИ, в то время как среди медленнорастущих компаний этот показатель оказался более чем в два раза меньше и составил всего 18,5%. Быстрорастущие компании также выразили готовность внедрять ИИ в самом обозримом будущем: 93,2% руководителей таких организаций намерены использовать ИИ при принятии решений в течение 1-3 лет, в медленнорастущих компаниях 64% руководителей сделают это только в течение 3-5 лет.

Одним из главных качеств руководителя становится способность меняться и адаптироваться к современным реалиям рынка. Искусственный интеллект как технология обладает колоссальным потенциалом для бизнеса, и тот, кто раньше других приступит к его осмысленному внедрению, безусловно получит конкурентное преимущество. В этой связи очень приятно отметить, что именно российские руководители, которые традиционно отличаются очень высоким уровнем технологической экспертизы, оказались первыми по активному внедрению ИИ в мире. Дмитрий Халин, технический директор Microsoft в России

2018

Российский рынок ИИ-технологий достиг 2 млрд рублей — Минкомсвязи

Объём российского рынка решений для искусственного интеллекта в 2018 году достиг 2 млрд рублей, сообщили в Минкомсвязи в середине октября 2019-го.

По прогнозам ведомства, к 2024 году расходы на такие увеличатся в 80 раз и будут измеряться примерно 160 млрд рублей. А продажи нейротехнологий за это время поднимутся с 0,1 до 8,2 млрд рублей за тот же отрезок времени.

Из документа также следует, что доля искусственного интеллекта в российском ВВП будет составлять 0,8% в 2024 году и 3,6% в 2030-м. Мировой показатель достигнет 2,6%. Он включает в себя размер отрасли решений в сфере ИИ, прирост производительности в различных секторах экономики и другие факторы.

По словам экспертов, создание индустрии технологий искусственного интеллекта в первую очередь позволит развить конкурентоспособную на мировом уровне высокотехнологичную отрасль, Кроме того, это ускорит развитие цифровой экономики, будет стимулировать развитие ИТ-инфраструктуры по работе с большими объемами данных, а также повысит долю отечественного программного обеспечения и решений на внутреннем рынке.

Развитие искусственного интеллекта существенно улучшит ситуацию с здравоохранением в стране. Повысится качество медицинских услуг и точность диагностирования. Все это увеличит ожидаемую продолжительность здоровой жизни россиян. Развитие искусственного интеллекта также улучшит ситуацию с образованием в РФ: каждый ученик сможет получать задание в соответствии с его способностями, а учителям и преподавателям не придется тратить время на выполнение однообразных операций, — говорится в документе Минкомсвязи.

Искусственный интеллект, как ожидается, увеличит производство и продажу товаров и услуг, связанных с ИИ: оборудования, софта и ИТ-консалтинговых услуг.^[5]

Обзор TAdviser: Искусственный интеллект 2018

Основная статья: Обзор: Искусственный интеллект 2018

Как совершенствуется искусственный интеллект - главные тенденции и препятствия

Основная статья: Как совершенствуется искусственный интеллект - главные тенденции и препятствия

К 2021 году в России объем рынка ИИ в промышленности составит $380 млн

Объем рынка ИИ в промышленности в России в денежном выражении к 2021 году составит $380 млн. В России к 2019 году к промышленному интернету будет подключено 1,3 млн единиц оборудования в машиностроении и 0,6 млн единиц - в процессном производстве. К такому выводу пришли специалисты компании «Цифра» и рабочей группы по искусственному интеллекту подкомитета по цифровой экономике РСПП, которые в преддверии ПМЭФ 2018 провели исследование научных публикаций за последние 5 лет о проектах применения ИИ и промышленного интернета вещей по всему миру. По их данным, всего в мире на 2016 год к IIoT было подключено до 1,7 млрд единиц промышленного оборудования.^[6].

Согласно исследованию, наиболее часто методы машинного обучения применяются в дискретном производстве (машиностроение, авиастроение, приборостроение и т.п.) – 44%, в процессном производстве (металлургия, химия, нефтехимия, нефтепереработка и нефтедобыча) - 22%, в электроэнергетике – 11%. Оставшиеся 23% рассмотренных проектов находятся на ранней стадии разработки, как правило, это научные работы университетов, исследующих применение методов ИИ в новых сферах для промышленного сектора.

Для решения задач IIoT и промышленной аналитики применяются такие методы, как многослойный перцептрон ((D)MLP) – в 14% случаев, метод опорных векторов (SVM) – в 14% случаев, сверхточные нейронные сети (CNN) – в 11%.

Большинство применений методов машинного обучения относится к предиктивной аналитике (Predictive analytics) – 26%, и описательной аналитике (Descriptive analytics) – 23%. Также достаточно часто данные методы применяются в области управления роботами и робозрении – 14%.

Как показало исследование, в дискретном производстве методы ИИ используются в первую очередь для увеличения срока службы промышленного оборудования и повышения эффективности его технического обслуживания. «Предсказательная аналитика помогает промышленникам получить информацию об остаточном ресурсе промышленных активов, а предписывающая аналитика еще и дает рекомендации, что нужно сделать для предотвращения сбоев в работе и недопущения аварий», - рассказал управляющий директор компании «Цифра» Растопшин Павел.

Вторая область применения - это роботехника и робозрение, когда создаются системы или модели, которые способны обучить промышленных роботов эффективным действиям без участия человека.

«Первое направление в большей степени оптимизирует расходы на содержание промышленного фонда, а второе перспективно с точки зрения генерации прибыли. Если первый сценарий в России возможен при развитии систем мониторинга оборудования и промышленного интернета вещей, то второе направление пока не столь активно в связи с низкой роботизацией отечественного производства», - пояснил Растопшин.

По его словам, в процессном производстве используются те же сценарии с предиктивной аналитикой и предписывающей аналитикой для более эффективного использования оборудования, что и в дискретном производстве. Но более перспективными с точки зрения влияния на экономические показатели предприятия являются системы типа «цифровой советчик» для цифрового управления технологическими процессами. Большая часть изученных примеров связана с контролем качества продукции или его предсказанием. «При этом Россия может стать одним из лидеров по применению ИИ в процессном производстве (металлургия, нефтегаз, химия). Оно преобладает в структуре ВВП России и более технологически готово к внедрению инноваций за счет накопленного массива данных. В то же время большинство зарубежных работ рассматривает в первую очередь дискретное производство», - подчеркнул Растопшин.

Эксперты отметили, что самые передовые методы, такие как метод обучения с подкреплением (самообучающаяся система, где обучаемое получает «вознаграждение» за максимально эффективный алгоритм действий), в промышленности практически не используются в силу новизны и сложности, хотя и могут дать существенный эффект.

Искусственный интеллект - самая горячая тема российского ИТ-рынка

В Департаменте информационных технологий Москвы (ДИТ) предполагают, что в 2018 году произойдет взрывной рост платформ, систем и мобильных приложений на базе искусственного интеллекта и нейронных сетей. При этом, считают в ДИТ, новые решения с использованием ИИ следует ожидать не только в уже существующих областях его применения – в финансовой сфере, в здравоохранении, на транспорте, но и в принципиально новых.

Основной проблемой для разработчиков таких платформ при этом останется получение обучающей выборки достаточного объема и качества, а также возможные ошибки в ней, - заявили TAdviser в ДИТ.

Гендиректор «РТ-Информ» (входит в госкорпорацию «Ростех») Камиль Газизов также ожидает существенного скачка развития в сфере искусственного интеллекта. Сегодня на него делают ставку почти все технологические лидеры, уверен он. При этом одно из перспективных направлений - внедрение искусственного интеллекта в борьбе с киберугрозами. В 2018 году можно будет наблюдать возрастающую «гонку вооружений» между теми, кто защищает информацию и теми, кто взламывает системы.

Одной из самых актуальных ИТ-задач была и остается информационная безопасность корпорации. «РТ-Информ» намерен повышать качество средств и технологий защиты, в том числе с использованием Artificial intelligence, а также выработать унифицированный подход к их использованию на всех предприятиях, - отметил Камиль Газизов в разговоре с TAdviser.

Михаил Кононов, директор департамента развития программного обеспечения и архитектуры «Банка Хоум Кредит», полагает, что в 2018 году можно ожидать все большего участия моделей machine learning в операционных процессах компаний.

Мы активно строим платформу для онлайн аналитики с использованием ML (machine learning) и DL (deep learning) моделей, чтобы лучше и своевременно обеспечивать клиентские потребности, - рассказывает директор департамента развития программного обеспечения и архитектуры «Банка Хоум Кредит».

Ранее заместитель председателя правления «Банка Хоум Кредит» Сергей Щербаков в интервью TAdviser упоминал искусственный интеллект в числе технологических приоритетов банка. Технологии Artificial Intelligence неотделимы от Big Data, поскольку данные являются основой, на которой технологии искусственного интеллекта могут работать, отмечал он. И эти две технологии, по его словам, в «Банка Хоум Кредит» уже развиваются — как самостоятельно, так и во взаимодействии с финтех-компаниями. В частности, они применяются в процессе принятия кредитных решений.

Стоит отметить, что в финансовой отрасли интерес к технологиям искусственного интеллекта особенно высок - о спросе и развитии этих технологий в компании заявляли многие российские банки. В «Сбербанке» считают, что через 5 лет 80% всех решений будут приниматься с помощью искусственного интеллекта. В «Альфа-банке» прогнозируют, что отрасль активно будет переходить на безлюдные технологии, и через 3 года клиенты в 50% случаев будут общаться с ботами.

В октябре 2017 года Бинбанк заявлял о планах запустить технологию искусственного интеллекта в работе с просроченной задолженностью в розничном бизнесе^[7]. Программа будет выявлять клиентов, которым необходимы напоминания и консультации, а также тех заемщиков, звонить которым в принципе бесполезно. Благодаря искусственному интеллекту Бинбанк рассчитывает сэкономить 1 млрд рублей в 2018 году. Технология в банке уже используется при коллекшене на ранних стадиях просроченной задолженности.

Спрос на технологии искусственного интеллекта, машинного обучения ранее озвучивали многие российские заказчики и в других отраслях, включая госсектор. Так, ФНС в 2017 году начала использовать искусственный интеллект в личном кабинете физических лиц и планирует развивать этот проект в 2018 году. Новая версия личного кабинета ФНС использует чат-бот, помогающий людям решать вопросы, связанные с налоговым администрированием. Его предстоит научить работать с базой данных, в которую входит около порядка 150 тыс. различных жизненных ситуаций^[8].

Некоторые проекты ИИ и машинного обучения в российском бизнесе

Начальник управления ИТ Росимущества Александра Осипова на конференции TAdviser SummIT в ноябре 2017 года в числе планов ведомства по цифровизации упоминала применение элементов искусственного интеллекта при формировании прогнозов доходов федерального бюджета и плана приватизации и использование технологии блокчейна для организации взаимодействия с другими органами власти.

В конце 2017 года также Департамент проектной деятельности правительства России предложил премьер-министру Дмитрию Медведеву концепцию новой системы правоприменения, в которой будет использоваться искусственный интеллект. По задумке авторов инициативы, по типовым делам искусственный интеллект мог бы самостоятельно генерировать судебные решения и проверять решения на ошибки и коррупционную составляющую^[9].

Технологии ИИ интересны и ритейлу. Так, решения с использованием «компьютерного зрения» для распознавания товаров и лиц покупателей, совмещенные с искусственным интеллектом, готова тиражировать розничная сеть «Дикси».

Дмитрий Лившиц, гендиректор «Диджитал Дизайн», полагает, что со стороны заказчиков в 2018 году будут востребованы применение технологий машинного обучения для автоматизации базовой производственной деятельности и автоматизация не конкретных бизнес-процессов, а задач на стыке принципиально разных предметных областей, дающих заказчику конкурентное преимущество, считает гендиректор «Диджитал Дизайн».

Гендиректор Abbyy Россия Дмитрий Шушкин предполагает, что в 2018 году компании станут еще больше полагаться на искусственный интеллект для поддержки принятия решений, повышения качества работы с клиентами и создания цифровых сервисов.

Аналитики PwC проводили опрос 2000 топ-менеджеров крупных компаний: уже сегодня в стратегических вопросах руководители в 41% случаев опираются на аналитические данные, полученные с помощью технологий машинного обучения. Эта тенденция усилится в 2018 году, уверен Шушкин.

Скорее всего, ИИ будет более активно использоваться в таких бизнес-процессах, как управление репутацией компании. Алгоритмы ИИ смогут помочь специалистам справляться с большим наплывом ложных сообщений: отслеживать такие новости и выявлять недостоверную информацию, поделился с TAdviser мнением гендиректор Abbyy Россия.

В 2017 году активно развивались персональные помощники: мы увидели рождение «Алисы» Яндекса, появился планировщик задач Yva, новые функции добавились в Amazon Echo и Alexa. Предполагаю, что в 2018 году спрос вырастет на ИИ для решения более масштабных задач: например, для обработки запросов в техническую и клиентскую поддержку компаний, для принятия решений о регистрации или открытии счетов клиентов, для оценки инвестиционных, технологических, управленческих или других рисков, - отмечает Дмитрий Шушкин.

2017: Исследование TAdviser: Объем рынка ИИ и прогноз развития

По результатам исследования «Актуальные тенденции рынка искусственного интеллекта и машинного обучения», проведенного аналитическим центром TAdviser и компанией «Инфосистемы Джет» (скачать полную версию отчета), объем рынка искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) в России составит в 2017 г. около 700 млн руб. и вырастет до 28 млрд руб. к 2020 г. Драйверами этого рынка будут финансовый сектор, ритейл и промышленность.

Мы инициировали данное исследование, чтобы оценить реальное состояние отечественного рынка AI/ML: публичных данных по этому направлению все еще крайне мало – российские компании не спешат рассказывать о технологиях, дающих им конкурентное преимущество, – комментирует Владимир Молодых, руководитель дирекции по разработке и внедрению программного обеспечения компании "Инфосистемы Джет". – Полученные результаты позволили нам убедиться в правильности выбранного нами курса на развитие направления AI/ML. Бизнес сегодня проявляет повышенный интерес к подобным внедрениям, поскольку они позволяют заметно увеличивать прибыль на уже имеющихся ресурсах – и все это при небольшом (всего несколько месяцев) сроке окупаемости.

Такой вывод был сделан по итогам опроса представителей 100 компаний, работающих в России – ИТ-руководителей, руководителей департаментов цифровых сервисов/цифровой трансформации, влияющих на принятие решений в области ИТ. Для анализа мировой ситуации использовались данные различных аналитических агентств (IDC, Gartner, Markets and Markets и пр.), консалтинговых компаний и вендоров (PwC, Teradata, SAP и пр.).

В мире количество проектов в области AI и ML за 2015-2017 годы выросло в разы. Если в 2015 г. глобально анонсировались только 17 проектов, выполненных крупными компаниями, то за первую половину 2017 года – уже 74 проекта. Всего в 2015–2017 гг. было зафиксировано 162 таких проекта в 28 странах и 20 отраслях. В 85% случаев речь идет о реализованных проектах, в 15% – о планах или тестовых внедрениях по всем отраслям за исключением госструктур, где доля тестовых внедрений и анонсов оценивается в 60%. Основная доля заказчиков таких инициатив – крупный бизнес (85%).

США лидирует по количеству проектов AI/ML. Следом идет Великобритания, где эти решения часто используют в крупных инвестиционных банках, а также обслуживающая эту группу заказчиков Индия.

Отечественный сегмент искусственного интеллекта и машинного обучения пока находится на начальной стадии формирования и значительно уступает в объемах крупному AI-рынку США. Практическое применение технологий тормозит необходимость достаточно высоких инвестиций в проекты при сомнениях бизнеса в их целесообразности. До недавнего времени практически отсутствовала наглядная демонстрация связи технологий с существующими бизнес-процессами и возможностью их улучшения. В то же время эффективные внедрения часто остаются закрытыми, ведь компании-инноваторы видят в результатах таких проектов источники дополнительного конкурентного преимущества и не спешат ими делиться.

Кроме того, некоторые руководители российских компаний отмечают, что бизнес на сегодняшнем уровне автоматизации в среднем пока не готов к использованию таких инструментов. Существенный барьер для развития бизнес-ориентированного AI в России – вычислительные мощности. Для активизации проектов необходимо обеспечить соответствующее развитие высокопроизводительной инфраструктуры.

Тем не менее, к настоящему моменту в России уже есть примеры внедрения ML, которые доказывают эффективность применения этих технологий и пользу для бизнеса. Так, в ритейле был отмечен рост конверсии до 15% при использовании товарных рекомендаций на базе машинного обучения, при этом количество ручных операций может сократиться до 50 раз. В нескольких опрошенных банках из ТОП-5 считают, что через 5 лет около 80% всех решений будут приниматься с помощью искусственного интеллекта и прогнозируют, что отрасль начнет активно переходить на безлюдные технологии (через 3 года клиенты в 50% случаев будут общаться с ботами). Промышленный сектор замыкает тройку лидеров по внедрению AI, однако процент проникновения технологии в компании из этой отрасли пока на низком уровне.

Большинство опрошенных организаций, применяющих технологии ML, делают это в целях сокращения издержек (72%), а также для повышения качества своих продуктов или услуг (68%). Дополнительно рядом респондентов было отмечено, что инструментарий часто используется ими для решения вопросов, связанных с безопасностью. Более половины опрошенных считают, что AI может обеспечить бизнесу новые экономические выгоды.

Больше половины респондентов уверены, что их затраты на AI/ML в ближайшие 3–5 лет будут расти, причем примерно треть опрошенных называет цифру в 15–20% в год.

Что касается направлений использования AI и ML, то наиболее открыто компании говорят об использовании ботов или систем распознавания речи. При этом почти все респонденты подтверждают, что удовлетворены существующим качеством и функционалом решений с учетом стадии их развития. В силу недостаточного уровня развития технологий, а также невысокого уровня осведомленности о них большинство респондентов затрудняются указать, каких именно инструментов AI им сегодня не хватает, апеллируя преимущественно к более интеллектуальному поиску и интеллектуальному маркетингу. В первую очередь опрошенные компании заинтересованы в сборе актуальной статистики о результатах реализованных ранее внедрений. Она станет основой для принятия решений о новых проектах или инициативах в сфере AI.

2016

Давид Ян запускает разработку умного поисковика Findo

Основная статья: Findo.io - умная система поиска по документам, файлам, контактам, почтовым ящикам

В начале 2016 года Давид Ян, основатель компании Abbyy, объявил о запуске в США нового проекта – Findo. Findo является интеллектуальным помощником, которые предназначен для поиска информации в интернете, в облаке и локальных файлах. Уникальной способностью помощника является распознавание естественной речи (правда, пока только на английском языке).

Для поиска могут использоваться достаточно «сложные» запросы. Например, Findo способен работать с запросами, вида: «найди документы, которые я редактировал в прошлую среду», «покажи письмо, которое мне вчера прислали из Москвы» и т.д.

Яндекс: Поиск, "Дзен" и "Аудитории"

Компания "Яндекс" давно применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах. В 2016 году работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями – запросы переформулируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык и т.д.

В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять – это одинаковый смысл содержимого.

Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводится изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

В 2016 году "Яндекс" выпустила обновленную версию своего браузера, в котором технологии искусственного интеллекта позволяют персонализировать поиск в соответствии с интересами пользователя. Новый сервис получил название "Дзен".

«Несмотря на многообразие информации в сети, найти для себя что-то по-настоящему интересное не так просто. Дзен решает эту задачу. Во многом он похож на поисковую систему. Только если поиск ищет что-то определенное, то Дзен отвечает на более широкий запрос: что интересно конкретному человеку. Мы уверены, что в будущем все браузеры будут идти по пути персонализации и помогать пользователям выбирать контент», - Виктор Ламбурт, руководитель сервиса Яндекс.Дзен.

Дзэн не только учитывает то, чем традиционно интересуются пользователи, но и анализирует их текущие предпочтения. Например, если человек заинтересуется анатомией, то материалов, связанных с этой темой, в его новостной ленте станет значительно больше. При этом, Дзен не ограничивается лишь любимыми сайтами и предпочтениями пользователя. Пользователю могут предлагаться материалы из совершенно незнакомых источников, если Дзен посчитает, что они могут его заинтересовать.

Достаточно интересным является применение технологий искусственного интеллекта в сервисе "Яндекс.Аудитории". Данный сервис позволяет компаниям найти в Интернете целевых клиентов с целью более эффективного таргетирования рекламных объявлений. Достаточно загрузить в сервис список клиентов с телефонами и/или e-mail адресами, и система, сканируя социальные сети с помощью искусственного интеллекта, находит этих людей в сети Интернет. Далее можно разбить клиентов по целевым группам и персонализировать для них через Яндекс.Директ рекламные объявления. Например, можно ненавязчиво предлагать целевой аудитории новый товар, или в конце концов склонить пользователей к покупке товара, которым они уже интересовались ранее.

2015: Abbyy представила технологию Compreno для корпоративного бизнеса

Основная статья: Abbyy Compreno

Одним из главных достижений российской Abbyy является система Compreno, позволяющая анализировать и понимать текст на естественном языке. Над созданием данной системы специалисты компании работали около 10 лет. Стоимость проекта составила более $80 млн.

1832: Семён Корсаков изобретает перфокарты и 5 "интеллектуальных машин"

Основная статья: Исследования в сфере искусственного интеллекта

Коллежский советник Семён Николаевич Корсаков (1787—1853) ставил задачу усиления возможностей разума посредством разработки научных методов и устройств, перекликающуюся с современной концепцией искусственного интеллекта, как усилителя естественного.

В 1832 году С. Н. Корсаков опубликовал описание пяти изобретённых им механических устройств, так называемых «интеллектуальных машин», для частичной механизации умственной деятельности в задачах поиска, сравнения и классификации. В конструкции своих машин Корсаков впервые в истории информатики применил перфорированные карты, игравшие у него своего рода роль баз знаний, а сами машины по существу являлись предтечами экспертных систем.

См. также

• Искусственный интеллект в США

Робототехника

Примечания