На правильном пути: как в России будут развиваться технологии искусственного интеллекта

К 2030 году ожидается, что 95% российских организаций будут использовать ИИ в своей деятельности. Активный интерес к этим технологиям связан с широкими возможностями как в предпринимательстве, так и в науке. Как государство будет стимулировать внедрение ИИ в отраслях экономики в 2025 году? Какие продукты перевернут рынок искусственного интеллекта в ближайшие несколько лет? И как изменится система подготовки специалистов? На эти и другие вопросы ответили участники сессии «Искусственный интеллект: новые возможности или упущенная выгода» на Петербургском международном экономическом форуме.

Модератором сессии выступил заместитель председателя Правительства Российской Федерации Дмитрий Чернышенко. В начале своего выступления он привел слова Президента Российской Федерации, напомнив, что предотвратить развитие искусственного интеллекта невозможно, а значит нужно сделать все, чтобы стать одними из лидеров в этом направлении.

«Сегодня мы проходим так называемую точку сингулярности, когда все технологии прогрессируют с невероятной скоростью. Все чаще ведущие мировые эксперты говорят о создании сильного искусственного интеллекта. Лидеры многих бигтехов сходятся во мнении, что будущее за так называемыми ИИ-агентами. Это компактные, узкопрофильные модели, которые решают задачи пользователей как в виртуальном мире, так и физическом», — заявил вице-премьер.

Такие ИИ-агенты способны сделать все услуги и продукты персонализированными: от рекомендаций для конкретного покупателя до производства индивидуальных продуктов. Частично эти инновации уже появляются в разных отраслях. Большую роль они могут сыграть в образовании: стать эффективным инструментом, позволяющим выстроить индивидуальное обучение для школьников и студентов.

Эти же технологии значительно повлияют и на сферу предпринимательства. С появлением цифровых двойников, когда нейросети будут собирать данные из разных приложений и предлагать оптимальные запросы на услугу, компаниям придется коренным образом перестроить бизнес-модели.

Все это может привести к изменениям в законодательстве, но в то же время повысит производительность труда и качество жизни граждан.

«Сейчас в России действует более 2 000 проверенных компаний-разработчиков в этой области, которые создали свыше 2,5 тысяч отечественных ИИ-решений. Очевидно, что работу нужно продолжать», — подчеркнул Дмитрий Чернышенко.

От образования к исследованиям

В числе ключевых задач, которые сейчас стоят перед рынком — доступность инфраструктуры, поддержка компаний-разработчиков, наращивание компетенций граждан в области искусственного интеллекта, а также создание необходимой нормативной базы.

Фундаментом для развития этих направлений становятся кадры. Чтобы поддерживать уровень конкурентоспособности, к 2030 году экономике страны потребуется 15,5 тысяч ИИ-специалистов в год.

Большую роль в этом играют научные школы, образовательные программы и системы поддержки талантливой молодежи. В частности, в прошлом году «Альянс в сфере искусственного интеллекта» совместно с Минобрнауки представили рейтинг университетов по качеству подготовки ИИ-специалистов. Десять из 180 организаций в списке имеют наиболее высокие оценки и входят в ТОП-10 российских университетов, готовящих сильных специалистов.

Кроме того, в России запущено более 90 исследовательских центров в сфере ИИ. Из них 12 профильных организаций, поддержанных правительством, совместно с 40 индустриальными партнерами уже разрабатывают прорывные решения, которые активно внедряются в жизнь человека. Например, прогностические модели, созданные в Сколтехе, увеличили время достоверных климатических прогнозов с 1–2 дней до 5–6 дней.

Однако важные решения еще впереди. До конца года правительство при участии бизнеса, научного и экспертного сообществ планирует утвердить единую программу исследований и разработок в сфере ИИ. На основе этой программы будет проходить отбор исследовательских центров третьей волны. Главными критериями станут соответствие направлениям программы исследований и наличие индустриальных партнеров.

«Стремительное развитие искусственного интеллекта требует от правительства гибких стратегических подходов. Этот год действительно очень значимый — была утверждена обновленная Национальная стратегия развития ИИ до 2030 года, Президент подписал новый майский указ о национальных целях развития до 2030 года. Кроме того, продолжается подготовка нового нацпроекта „Экономика данных и цифровая трансформация государства“, куда будет включен отдельный федеральный проект по искусственному интеллекту», — сообщил Дмитрий Чернышенко.

К внедрению через проверку гипотез

В ходе своего выступления вице-премьер представил участникам сессии основные направления в сфере научных исследований. Среди них: архитектуры и алгоритмы машинного обучения; фундаментальные и генеративные модели; вычисления для ИИ; безопасность, доверие и объяснимость; элементы сильного ИИ; данные для ИИ; взаимодействие человека и ИИ.

О том, как эти направления развивают компании-разработчики и какие успели внедрить технологии, поделились представители ведущих предприятий в сфере ИИ.

Как рассказал первый заместитель Председателя Правления ПАО «Сбербанк» Александр Ведяхин, особое внимание в компании уделяют развитию внутренних компетенций в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах. Один из таких проектов под названием «Научное облако» представляет собой платформу научных моделей и ИИ-инструментов. С их помощью ученые могут, например, автоматизировать поиск материалов и управлять научными экспериментами.

«Просто внедрить ИИ — уже не конкурентное преимущество. Чтобы стать конкурентоспособным, важно инвестировать в научные исследования по ИИ и быстро внедрять результаты. Сейчас наука — это основной драйвер прогресса в искусственном интеллекте», — отметил эксперт.

Не обходятся без искусственного интеллекта и в промышленности: технологии активно применяют в нефтехимии, металлургии, горной отрасли. Примеры таких разработок представил член правления и исполнительный директор ООО «СИБУР» Василий Номоконов. В их числе: автопилот оператора технологической установки, способный определять оптимальный режим работы оборудования и дающий подсказки оператору. Или, например, система компьютерного зрения, которая следит за техникой безопасности и может оперативно обнаружить нарушения.

«Любая компания — это, в том числе, машина по производству решений: что произвести, на какой склад доставить, как и где продавать. От качества этих решений зависит прибыль компании. Если мы делегируем часть этих вопросов ИИ, то сможем избавить сотрудников от рутинных задач», — пояснил спикер.

Особый интерес к исследованиям в сфере искусственного интеллекта наблюдается со стороны научного сообщества. По словам генерального директора Института искусственного интеллекта AIRI Ивана Оселедца, чтобы сделать технологии проще и доступнее, необходимо хорошо понимать, как эти системы работают.

Благодаря одному из таких исследований ученым удалось выяснить, что математическая модель, обученная на большом количестве сырых текстов, работает гораздо хуже, чем маленькая модель, обученная на небольшом, но правильно подобранном датасете.

«Сделать разработки доступнее невозможно без новых архитектур. Необходимо разбираться, как технологии работают, и тогда мы сможем быстрее и с меньшими затратами обучать алгоритмы. Сейчас в науке уже удалось выработать простые способы доступных проверок гипотез», — сказал эксперт.

Ключевые навыки

Все эти достижения невозможны без участия сильных специалистов. На этот аспект обратил внимание ректор Национального исследовательского университета ИТМО Владимир Васильев. Он рассказал, какой должна быть система подготовки кадров в сфере технологий искусственного интеллекта.

«Система подготовки кадров требует совершенного иного подхода, по сравнению с тем, который действует сейчас. Чтобы построить отвечающую реальности систему подготовки, нужно перейти к так называемой категорийно-ролевой компетентностной модели», — поделился ректор.

По его словам, ИИ-специалистов следует разделять на несколько категорий. Особо он выделил две из них. К первой относятся специалисты экстра-класса: исследователи и креативные разработчики ИИ, применяющие знания глубокой математики и реализующие свои решения в программном коде. Ко второй можно отнести массовых разработчиков ИИ-решений, которые также получают математическую подготовку, но при этом тестируют релизы и занимаются продуктовой частью.

Чтобы воспитать таких специалистов, в программу обучения нужно включать не только фундаментальные знания, которые дает вуз, но и профессиональную подготовку, а также проектные стажировки в ведущих отраслевых компаниях.

Будущий специалист должен владеть знаниями в области математики как науки и уметь применять готовые решения для создания собственных продуктов. Подробнее об этом рассказал директор по развитию технологий искусственного интеллекта «Яндекса» Александр Крайнов.

«Нужно понимать, что наукой сегодня занимаются и университеты, и компании, хотя доли этой деятельности распределены по-разному. Нам нужны кадры, которые умеют создавать и развивать технологии искусственного интеллекта, использовать эти разработки в своей области, а также применять продукты на базе ИИ», — объяснил эксперт.

Не стоит забывать и об учителях. По мнению спикера, количество всевозможных школ программирования по искусственному интеллекту хотя и растет, но вместе с тем востребованными становятся преподаватели, способные обучать специалистов высокого уровня.

Заглядывая в будущее

Однако какими бы прорывными не были разработки в области искусственного интеллекта, главным приоритетом должна быть безопасность. Поскольку далеко не всегда понятно, как работают такие технологии, необходимо делать системы более надежными, доверенными, подчеркнул директор Института системного программирования им. В. П. Иванникова РАН Арутюн Аветисян.

«Для этого направления необходима регуляторика, которая должна оградить нас от возможных рисков, но при этом не мешать развитию технологий. В нашей стране Кодекс этики искусственного интеллекта был принят еще в 2021 году. Это говорит о том, что мы по сути предвосхитили то, что последние несколько лет пытаются сделать во всем мире. Однако без научно-технологической базы регуляторику принимать нельзя», — добавил ученый.

Завершая дискуссию, спикеры подвели итоги онлайн-голосования, которое проходило во время сессии. Участникам опроса предложили выбрать, в каких сферах, на их взгляд, технологии искусственного интеллекта будут наиболее востребованы.

Самыми популярными ответами оказались «медицина», «образование», «промышленность» и «наука». А самые полезные и необходимые стране научные исследования, по мнению аудитории, необходимо посвятить сильному ИИ и его взаимодействию с человеком.

«Уровень развития наших технологий в сфере искусственного интеллекта говорит о том, что мы на правильном пути. И, конечно, особое внимание мы будем уделять подготовке кадров и развитию фундаментальной науки», — резюмировал Дмитрий Чернышенко.