Какие компании занимаются искусственным интеллектом в россии

Искусственный интеллект (ИИ) остается одним из наиболее заметных технологических трендов в мире, о чем свидетельствуют, в частности, регулярные отчеты Gartner и McKinsey. В России технология также является востребованной: IDC отмечал рост рынка ИИ в 2020 году до $291 млрд, а проведенное в прошлом году исследование НИУ ВШЭ показало, что почти каждое третье крупное предприятие в России (где работает более 10 тыс. человек) использует ИИ. Также технология несколько лет остается самой обсуждаемой в российских СМИ.

Однако в российской индустрии ИИ есть аспект, который подробно не изучался: кто именно занимается разработкой искусственного интеллекта. По данным карты airussia.online, в 2020 году таких компаний в России насчитывалось более 400. ICT.Moscow в 2021 году провел опрос среди российских ИИ-команд, чтобы попытаться всесторонне изучить их профиль и ответить на вопросы: кто стоит за отечественными ИИ-проектами, откуда в них приходят, как и где команды реализуют свои решения, с какими барьерами сталкиваются, в какой поддержке нуждаются.

В исследовании приняли участие три типа российских ИИ-команд: разработчики искусственного интеллекта, крупные компании с внутренними ИИ-подразделениями, некоммерческие организации. Всего были опрошены 106 команд, в том числе: служба компьютерного зрения Яндекса, Sber AI, Sber Med AI, VK Цифровые технологии (ранее Mail.ru Цифровые технологии), Группа компаний ЦРТ, ABBYY, Care Mentor AI, «Третье Мнение», Celado.ai, Just AI, Cleverbots, EORA, EMIIA.AI, DeepPavlov, «Наносемантика», «Сколтех», Агентство Искусственного Интеллекта, НИУ ВШЭ, Новосибирский государственный университет, Университет Иннополис и др.

Кто стоит за российскими ИИ-проектами

По данным опроса, возраст руководителей ИИ-команд — преимущественно от 25 до 44 лет (76%). В большинстве случаев менеджеры владеют высшим образованием, нередко (37%) — двумя или более. Преимущественно они владеют технической специализацией (74%), но также сравнительно часто, в 10% случаев, руководители получали и бизнес-образование. Только в 9% случаев позицию руководителя ИИ-проекта занимает женщина.

Для сравнения, в Великобритании в 24% компаний, работающих с искусственным интеллектом, позицию CEO занимает женщина, а у 45% таких компаний есть женщины в числе сооснователей (по данным совместного анализа 2019 года Crunchbase и Tech Nation UK). Если же говорить про гендерное соотношение на глобальном уровне, то, согласно отчету Всемирного экономического форума Global Gender Gap Report 2021, доля женщин в области «Данные и ИИ» в 2018-2021 годах стабильно составляла 32,4%.

Предыдущий опыт работы руководителей российских ИИ-команд примерно в равных долях предполагает работу в крупных корпорациях (32%) или ведение собственного бизнеса (31%). Даже несмотря на глобальный кризис, вызванный пандемией COVID-19, большинство респондентов положительно оценили свой опыт руководства ИИ-проектами: 69% отметили, что ранее не имели негативного опыта.

Исследование показало, что на рынке в 2021 году присутствовали преимущественно зрелые ИИ-компании, существующие по крайней мере три года или больше (таких в общей сложности 82%). Тех же, кому был год или менее, среди респондентов всего 6%.

Преимущественно российские ИИ-проекты располагаются в Москве: более трети (34%) — только в столице, еще 28% — в столице и других городах. Большинство респондентов также и зарегистрированы в Москве — 59%.

Также исследование показало весьма высокую популярность формата технопарков и особых экономических зон (ОЭЗ) среди разработчиков решений с искусственным интеллектом — 49% являются их резидентами. Наиболее популярным технопарком среди респондентов оказалось «Сколково», среди других: московские («СтартХаб Москва», «Технополис «Москва», «Университетский», ИТМО, «Физтехпарк», «Отрадное») и региональные («Иннополис», ОЭЗ «Дубна», Тюменский Технопарк, «Русский») площадки.

ИИ-проекты запускаются на собственные средства, но нуждаются в инвестициях

Большинство российских коммерческих ИИ-проектов (66%) запускались на собственные средства основателей. При этом в 87% случаев в дальнейшем основатель остается владельцем основной доли компании (более 50%). Иные источники финансирования оказались гораздо менее популярными на российском рынке: внешние инвестиции при запуске получали только 30% коммерческих ИИ-проектов. В частности, к средствам стратегического инвестора обращались 12% компаний, а к венчурным фондам и акселераторам — только по 1%.

При дальнейшем развитии ИИ-проектов доля тех, кто привлекает внешние инвестиции, еще меньше: только 9%. Отчасти эти показатели могут говорить о незрелости российского инвестиционного рынка на момент проведения исследования. Так, согласно «Альманаху ИИ», 2020 год был катастрофическим для венчурной индустрии в России: инвестиции в ИИ-стартапы упали на 46% в количестве сделок и на 61% в объеме инвестиций, что авторы объясняют во многом пандемией. Доля России в объеме инвестиций в проекты в области ИИ в 2020 году составляла 0,16%.

17% респондентов отметили, что их дофинансирование происходило за счет дополнительного вливания средств основателя. Но большинство — 58% — использовали полученную за время работы выручку.

Тем не менее, нехватку средств для развития ИИ-проектов опрошенные все же отмечали: среди ключевых барьеров именно этот пункт назвали почти половина участников исследования (47%). Только 16% не испытывали трудностей из-за финансовых барьеров. При этом такие инструменты как кредиты компании в абсолютном своем большинстве не рассматривали — в 2021 году 92% не собирались их брать.

ИИ-разработчики ориентированы на бизнес

Еще одна черта, свойственная большинству российских ИИ-проектов, — нацеленность на бизнес как основного клиента. К сектору B2B свою продукцию отнесли 97% участников опроса. Для потребительского рынка, по данным опроса, были предназначены продукты менее половины разработчиков (41%). Почти три четверти респондентов (74%) рассказали о наличии ИИ-проектов в высокой степени готовности, которые хотели бы протестировать в городе.

Наиболее популярными направлениями применения технологий ИИ стали: медицина, ритейл и e-commerce, транспорт и логистика, следом за которыми с равными долями расположились энергетика с промышленностью и образование. Эти данные соотносятся с результатами проведенного ICT.Moscow анализа 170 новых мировых практик применения искусственного интеллекта, реализованных с сентября 2020 года по июнь 2021 года. В числе приоритетных направлений тогда стали медицина, ритейл и e-commerce, промышленность и энергетика, логистика и транспорт.

На глобальном уровне, согласно исследованию Grand View Research 2021 года, первое место по применению ИИ занимал сегмент рекламы и СМИ. При этом аналитики прогнозировали, что к 2028 году лидирующую позицию займет именно сегмент здравоохранения, который уже в 2021 году, судя по результатам исследования ICT.Moscow, является одним из основных приоритетов разработчиков из России.

Рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений (ИСППР) с отрывом заняли первую строчку среди функциональных направлений, по которым всего занимаются в России разрабатываются ИИ-решения. На втором месте — виртуальные помощники и чат-боты, на третьем — видеоаналитика, далее следуют биометрия и беспилотники.

Авторы «Белой книги» Минэкономразвития, посвященной развитию высокотехнологичных направлений, которая была опубликована в феврале этого года, отмечают, что в области рекомендательных систем и ИСППР российские продукты удерживали паритет с мировыми разработками. При этом, согласно оценкам объема сегментов мирового рынка ИИ, приведенным в том же документе, в топ вошли также беспилотный транспорт, биометрические системы, интеллектуальные виртуальные ассистенты.

Многие респонденты называли свои решения уникальными, причем не только внутри страны, но и на глобальном уровне. Лишь 14% видели существенную конкуренцию со стороны зарубежных разработчиков, а 32% заявили, что их разработки в принципе не имеют аналогов на международном рынке. Большинство ИИ-разработчиков (78%) отметили, что их авторские права на ИИ-разработки защищены (в том числе с помощью патентов).

Что нужно ИИ-разработчикам: средства, кадры, данные, оборудование

Разработка решений с искусственным интеллектом — наукоемкая сфера, что подтвердилось результатами исследования ICT.Moscow. Наиболее востребованной мерой поддержки со стороны государства стала поддержка исследовательских ИИ-проектов (так ответили 65%), а также финансирование перспективных проектов (61%).

Еще одна острая для ИИ-разработчиков проблема (о ней, как и о недостатке финансирования сказали 47% респондентов) — нехватка квалифицированных кадров. Составители «Альманаха ИИ» оценивали постоянный кадровый дефицит на рынке труда в 2020 году в 5 тыс. человек. Эксперты подчеркивали, что из почти 50 тыс. выпускников по специальностям, имеющим отношение к ИИ, необходимыми навыками обладают лишь около 2 тыс. человек. Представители отрасли, с которыми ранее ICT.Moscow обсуждал эту тему, также отмечали проблемы в этой сфере — например, завышенные предложения от лидеров российского рынка.

Около трети участников исследования ICT.Moscow в числе острых проблем называли отсутствие постоянного спроса со стороны заказчиков и низкую зрелость ИИ-отрасли. На проблему отсутствия спроса в сфере искусственного интеллекта указывали и авторы «Белой книги» Минэкономразвития: «Российские разработчики в партнерстве с научными организациями уже сегодня способны создавать продукты и сервисы мирового уровня. Вместе с тем для ускоренного развития ИИ-индустрии необходимо обеспечить стимулирование спроса со стороны секторов-потребителей».

По меньшей мере 34% разработчиков сталкивались с тем, что у потенциальных потребителей нет доверия к ИИ-решениям. Это характерно не только для России: в Global AI Adoption Index 2021 от IBM первым из трех препятствий для внедрения ИИ называлась нехватка знаний об ИИ и экспертизы в этой области.

Среди технологических барьеров для своих проектов ИИ-разработчики называли отсутствие доступных данных и нехватку вычислительных мощностей. Проблема данных являлась актуальной на протяжении нескольких лет — эксперты говорили о ней еще в 2020 году. Причем их недоступность — не единственная сложность: сегодня специалисты также отмечают недостаточную чистоту и достоверность данных для обучения алгоритмов.

Есть и альтернативные мнения: 17% респондентов уже не считают нехватку данных существенной проблемой, а около трети (31%) убеждены, что под каждый проект нужно собирать собственный датасет, который в полной мере учитывал бы специфику задач. То есть отсутствие данных — это не проблема, а естественная задача, которую надо решить в рамках конкретного ИИ-проекта.

Планы ИИ-разработчиков по выходу за рубеж

На момент проведения опроса для большинства отечественных ИИ-команд (85%) ключевым рынком сбыта являлась Россия, причем большую долю среди них (65%) занимала Москва. Ранее в интервью ICT.Moscow главный аналитик Центра искусственного интеллекта МФТИ Игорь Пивоваров отмечал, что российский внутренний рынок «объективно маленький» и сравнивал его с Китаем, где компании «в первую очередь зарабатывают деньги на внутреннем рынке». Согласно прогнозам аналитиков MarketsandMarkets, объем мирового рынка искусственного интеллекта должен был вырасти с $58,3 млрд в 2021 году до $309,6 млрд к 2026 году.

В рамках исследования ICT.Moscow сравнил приоритеты компаний в 2020 году с их планами на 2021-й. В условиях пандемии COVID-19 самыми заметными стали планы по выходу на зарубежные рынки — этот показатель вырос почти вдвое, с 31% в 2020 году до 60% в 2021. Немного снизились ожидания только в плане разработки новых ИИ-продуктов — с 60% до 58%.

Также в период пандемии выросла актуальность ИИ-разработок и появились новые возможности — об этом сообщила треть (33%) опрошенных ICT.Moscow ИИ-команд. При этом 29% респондентов сказали, что COVID-19 почти никак не повлиял на их проект, хотя для 27% он привел к замедлению многих процессов в компании.

О преобладании позитивного и нейтрального влияния кризиса, вызванного пандемией COVID-19, на предложение сервисов с ИИ говорили аналитики НИУ ВШЭ. Мощное влияние пандемии на развитие искусственного интеллекта отмечалось и ранее. На это однозначно указывали как глобальные исследования, так и эксперты из российских компаний ИИ-сферы (Сбербанк, ЦРТ, Smart Engines, VisionLabs, Just AI, «Третье мнение», EORA), с которыми ICT.Moscow обсуждал этот вопрос в конце 2020 года.

---

Исследование ICT.Moscow проводилось в 2021 году и позволило зафиксировать состояние отрасли на тот момент. В связи с политическими и экономическими изменениями, которые произошли в феврале в России, оценка эффектов на отечественную индустрию ИИ будет и дальше изучаться ICT.Moscow. Поделиться текущими прогнозами можно в опросе, запущенном в Telegram-фиде ICT.Moscow.

Наталья Бархатова

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

В интернете до сих пор горячо обсуждают фейл с роботом Борисом на Ярославском форуме. Если коротко: аниматора одели в костюм робота за 250к и показали на сцене, как передовую технологию. Поднялась череда комментариев о «прорыве», утечке мозгов и невозможности развития технологических инноваций в России. По большому счету, комментаторы правы, в нашей стране двигать прогресс очень сложно, но можно. Эта статья тому пример. В подборку вошли проекты российских команд, которые пытаются сделать нашу жизнь проще с помощью искусственного интеллекта.

Сервис помогает блогам и СМИ создавать персональную выдачу контента. В зависимости от поведения пользователя ИИ подбирает статьи, которые соответствуют его интересам. Выглядит это как блок «Читать также» или «Вам будет интересно». Под капотом сервиса нейросеть, которая перекочевала из другого проекта команды — surfingbird.ru. В далеком 2012 году Surfingbird совершил революцию потребления контента. Задолго до Яндекс Дзена, нейросеть Surfingbird умела по лайкам и дизлайкам пользователя формировать индивидуальную новостную ленту, отфильтрованную под интересы. Как утверждают создатели, некоторые партнеры хотели развернуть рекомендательную систему у себя на сайте. Так родилась идея сервиса Relap.

Каждому новому пользователю новостного сайта, подключенного к Relap, нейросеть формирует индивидуальную подборку статей. Это помогает блогу или новостному сайту значительно увеличить глубину просмотра контента и повысить средний CTR до 18%. Так же сервис предлагает нативные форматы рекламы на сайтах партнеров, которых не мало, с использованием автоматических настроек целевой аудитории.

Сервис предлагает два варианта установки: из коробки, как виджет или через jsonp api. Установка проводится через личный кабинет в течении 15 минут.

Команда ведет полезный блог о нативной рекламе и рекомендательных системах у себя на сайте и на хабре. В одной из публикаций они поделились отзывами владельцев крупных новостных площадок. Спойлер — все отзывы положительные.

Не смотря на то, что сайт на английском языке, сделали его русские разработчики из команды Deep Systems. Сервис работает без регистрации. На стартовой странице пользователю предлагается ввести название фильма или ключевое слово.

Что интересно, фон сайта состоит из постеров популярных фильмов, которые кликабельны. Как только кликнули на понравившийся кино, нас перебрасывает в окно рекомендации. Выбрав несколько любимых фильмов, которые вы уже смотрели, нейросеть в реальном времени формирует точную подборку под настроение пользователя.

Чтобы дать точный ответ на вечный вопрос «Что посмотреть вечером?», ребята из Deep Systems написали нейросеть на основе LSTM с использованием гугловского фреймворка TensorFlow . Данные для обучения нейросети взяли из IMDB

Сервис работает быстро и точно. Как отмечают сами разработчики:

Этот сервис написали ребята из команды SocialDataHub. Благодаря сайту, родители в реальном времени мониторят активность ребенка в социальных сетях. Для этого нужно создать профиль ребенка в системе и добавить его социальные сети. Это нельзя назвать тотальной слежкой. Родители не получают доступ к переписке. Искусственный интеллект анализирует страницу ребенка и его друзей на интересы, и, если он или его окружение стали активно писать в экстремистских группах, начали лайкать эротический контент или вступать в «группу смерти», родители получают отчет в личном кабинете. Так родители смогут вовремя заметить формирование нездоровых связей и увлечений и предотвратить это вначале

Случаев, когда искусственный интеллект и социальные сети помогали родителям в трудных ситуациях, очень много. Самый яркий кейс произошел два года назад. Студентка ВШЭ нашла сбежавшего брата, проанализировав его страницу во «ВКонтакте»

Goody Bag — агрегатор подарков с искусственным интеллектом, который по странице VK подбирает идеи. Интерфейс простой и не перегружен бесконечными фильтрами по типу «подарок папе, брату, свату». Все что нужно — вставить ссылку на профиль друга Вконтакте, нейросеть проведет анализ страницы на интересы и под них подберет подарки. Анализирует только то, что разрешил пользователь: сочетание списка групп, постов на стене, аудио и видео записей. Определяет до 90 интересов, среди которых встречаются экзотические (биохакинг, экотуризм). В подборке оригинальные и полезные товары, некоторые из которых действительно вызывают вау -эффект. У Goody Bag много партнеров, из крупных — магазин умных гаджетов с кикстартера Medgadgets.

Ребята из Goody Bag написали нейросеть с использованием архитектуры LSTM на достаточно сложном фреймворке для глубокого обучения Deeplearning4j. Благодаря этому стеку технологий, команде удалось достичь высоких результатов в построении портрета интересов пользователя.

«Суфлёр» – это рекомендательный сервис и навигатор по спектаклям драматических и музыкальных театров Москвы. Приложение бесплатное и доступно для скачивания в App Store

Сервис предоставляет пользователям возможность быстрого и индивидуального подбора спектаклей, основываясь на их вкусах. За год существования команда собрала большое количество оценок спектаклям от тысяч пользователей, и на их основе искусственный интеллект дает точные рекомендации. Если вы новичок в театральном искусстве, приложение задаст всего 3 вопроса, по ответам которых алгоритм поймет с чего лучше начать изучать мир театра. Так же в приложении есть информация о создателях спектакля и функция покупки билета.

В качестве заключения
Мир диалектичен. Если кто-то нарядился в костюм робота, значит где -то в гараже группа ученых создала что-то полезное. Только так это работает. Наша задача, как пользователей и читателей помогать молодым командам в их начинаниях. Ведь чтобы осветить очередной фейл государства на технологическом поприще выстроится очередь из СМИ и блогеров. Мы со своей стороны можем просто начать пользоваться технологиями настоящих изобретателей, делиться позитивными отзывы о сервисе или помогать корректировать работу, мягко критикуя. И самое главное — рассказывать об этом друзьям и близким ведь от этого в плюсе все: и создатели и пользователи.

Две трети крупнейших российских компаний в 2020 году использовали в своей работе искусственный интеллект (ИИ), еще четверть планирует внедрить технологию в ближайшие годы. Такие данные содержатся в совместном исследовании TAdviser, Huawei и «Техносерв» (есть у «Известий»). ИИ применяют в ритейле, банках, промышленности и телекоме для оптимизации работы с клиентами, бизнес-процессов и производства, выяснили «Известия». Технология позволяет компаниям экономить миллиарды рублей. При этом роботы заменяют тысячи рабочих в год и убивают свободную конкуренцию, предупреждают эксперты.

Плотно интегрирован

Машинное обучение или искусственный интеллект в своей работе к концу 2020 года использовали 68% российских компаний крупного и верхнего сегмента среднего бизнеса. Еще 24% предприятий планируют запуск проектов в ближайшие два-три года. Такие данные содержатся в совместном исследовании аналитического агентства TAdviser, Huawei и технологической компании «Техносерв», которое есть у «Известий». В опросе приняли участие представители 50 компаний из сфер финансов, телекома, промышленности, ритейла и госсектора, входящих в топ-500 по выручке.

Более трети (38%) респондентов, в силу своей специфики (отраслевой принадлежности, структуры собственности, акционеров) учитывают санкционные риски при выборе платформы для работы с ИИ, отмечается в исследовании. В документе подчеркивается, что еще более четверти планируют в скором времени перейти на такой же принцип закупок решений.

В прошлом году более половины представителей бизнеса (52%) увеличили бюджет на работу с искусственным интеллектом на 10–20%, выяснили эксперты. Наращивают инвестиции те компании, которые уже получили эффект от использования технологий за счет увеличения выручки или сокращения расходов. Траты бизнеса на внедрение ИИ могут вырасти более чем на 50% в ближайшие два-три года, отметил главный редактор TAdviser Александр Левашов.

Экономия на миллиарды

Искусственный интеллект используется для широкого круга задач. Сеть гипермаркетов «Лента» применяет технологию для планирования запасов на складах, а в перспективе — с помощью системы распознавания изображений планирует отслеживать наличие товаров на полках, рассказал «Известиям» ее представитель. Для этих же целей ИИ собирается использовать X5 Retail Group (бренды «Пятерочка», «Перекресток», «Карусель»). Оба ритейлера также применяют технологию для подбора персонала.

ВТБ использует искусственный интеллект в работе голосовых помощников и чат-ботов, а также при формировании предложений и принятии решений по кредитам — до 70% задач аналитики и автоматического принятия решений приходится на модели с применением технологий ИИ, рассказали «Известиям» в банке. В 2020 году кредитная организация благодаря разработкам сэкономила 1,2 млрд рублей. В банке «Открытие» на основе ИИ уже запущены пилоты оценки эмоций клиента при обслуживании в отделении, а также — эксперименты по «чтению» и «пониманию» документов в свободной форме (уставы, договоры, соглашения).

«Билайн» использует искусственный интеллект, чтобы выбрать наилучшее место расположения магазинов, а также таргетирует таким образом рекламу, рассказал «Известиям» представитель сотового оператора. С помощью технологий нового поколения «Ростелеком» работает над решением для кибербезопасности и предиктивной аналитики аварий на сети и оборудовании. Благодаря ИИ компании уже удалось сэкономить более 1 млрд рублей, подсчитали в телеком-операторе.

Среди проектов «Газпром нефти» — применение ИИ для контроля точности бурения. Тиражирование «цифрового сопровождения» разработки скважин позволит компании снизить расходы на 1 млрд рублей, оценил ее представитель. В «Северстали» с помощью технологии корректируют работу непрерывно-травильного агрегата. Магнитогорский металлургический комбинат на основе ИИ осуществляет планирование качества кокса для минимизации себестоимости стали. По оценкам комбината, суммарный эффект использования решений на базе ИИ превышает 1 млрд рублей.

Кроме того, об использовании искусственного интеллекта «Известиям» рассказали в госкорпорации «Ростех», лесопромышленном холдинге Segezha Group, группе компаний «М.Видео-Эльдорадо», а также представители производителя удобрений ФосАгро и Челябинского трубопрокатного завода.

Перспективы и проблемы

Наиболее важные достижения ИИ-технологий заключаются в повышении безопасности и возможности использования больших данных, например, для развития «Умного города», считает эксперт «Фридом Финанс» Евгений Миронюк. Технологию также начали успешно использовать в медицине. По оценкам «Техносерв», в ближайшее время самыми перспективными направлениями для внедрения решений ИИ станут персонализация продаж и обслуживания для улучшения клиентского опыта и вовлечения. Другие перспективные сферы — автоматизация производства и автономизация транспорта, считают в Huawei.

Наибольшую проблему в развитии роботизированных технологий Евгений Миронюк видит в сложности сохранить конфиденциальность персональных данных. Часто происходят утечки такой информации, и порой даже невозможно определить ее источник.

Основная проблема — в нарушении свободной конкуренции при внедрении ИИ крупными компаниями, считает аналитик «Финам» Леонид Делицын. Он пояснил: такие технологии еще больше, чем интернет, способствуют концентрации всего прибыльного бизнеса в руках небольшого числа огромных корпораций, из-за чего другие предприятия остаются почти без дохода.

Одним из рисков внедрения ИИ Леонид Делицын также считает сокращение рабочих мест. Такие технологии могут работать вместо человека почти любой профессии, сообщил эксперт. Сейчас роботы заменяют примерно 100–200 тыс. людей в год, и в будущем эта скорость увеличится.

В Минцифры оперативно не ответили на запрос «Известий» о потенциале и рисках внедрения ИИ в российских компаниях.

В марте 2023 года в орфографическом словаре Института русского языка имени В. В. Виноградова РАН появилось новое слово «коптер». Это красноречивое отражение закрепления дронов в повседневной жизни и бурного роста как числа самих беспилотников, так и этого рынка в денежном выражении: по экспертным оценкам, сегодня он составляет 13-14 млрд рублей. К 2025 году объем отечественного рынка беспилотных авиационных систем может вырасти до 50 млрд рублей, к 2030 году — до 120 млрд рублей, оценивал гендиректор Государственной транспортной лизинговой компании Евгений Дитрих.

К 2030 году на одном квадратном километре в крупном мегаполисе сможет находиться свыше 1000 беспилотников, прогнозирует эксперт рынка НТИ «Аэронет», генеральный директор компании-производителя «М-Индастриз» Михаил Липатов. «Существующие системы управления воздушным движением не способны справиться с таким объемом пользователей и поэтому требуют внедрения новых нейросетевых технологий», — уверен он. А это значит, не за горами включение в словари и таких терминов, как «антидрон» или «антикоптер».

Тем, о чем говорит Михаил Липатов, занимаются системы противодействия дронам, предназначенные для предотвращения нежелательного вторжения БПЛА (беспилотных летательных аппаратов) на закрытую для полетов и охраняемую территорию. Сегодня это необходимый инструмент для многих крупных промышленных предприятий, аэропортов, частных владений и массовых мероприятий.

В частности, решение такого рода предлагает Kaspersky Antidrone — появившееся несколько лет назад в «Лаборатории Касперского» подразделение по обнаружению дронов и защите от них гражданских промышленных объектов. Из стартапа, основатели которого показали идею и прототип инвестиционному комитету компании в 2018 году, Kaspersky Antidrone за пять лет вырос в востребованный сервис, став частью портфеля корпоративных продуктов компании, с выручкой в сотни миллионов рублей. Как появился и из чего сегодня состоит этот программно-аппаратный комплекс, кого он уже защитил и каковы дальнейшие перспективы этого рынка, выяснял Forbes.

С чего все начиналось

«С авиамоделирования и аккумуляторов», — отвечает Владимир Туров, руководитель и сооснователь проекта Kaspersky Antidrone. Еще в 2000-х любители моделирования собирались на тематических форумах, обсуждали самолеты, стабилизаторы, углы установки, маневренность и другие параметры, вспоминает Туров: «Таких людей было 3000 на всю Россию. Сейчас многие из них работают в разных проектах, посвященных беспилотникам или таким системам, как наша». К началу 2010-х годов на рынке появились литийполимерные аккумуляторы, а вместе с ними стали получать массовое распространение смартфоны и новые типы батарей. Это вдохновило энтузиастов и придало огромный импульс развитию такой технологической ниши, как квадрокоптеры.

Туров вместе с друзьями, которые, как и он, увлекались авиамоделированием, подхватили новую тему, и, будучи уже студентами, стали проектировать беспилотники. До поры развитие проекта шло в спокойном режиме, пока в 2018 году не случился чемпионат мира по футболу в России. Он послужил настоящим катализатором: количество желающих проводить видеосъемку — а значит, и дронов — выросло так сильно, что стало отчетливо ясно: на массовых мероприятиях нужно отслеживать квадрокоптеры и защищаться от них. Так Владимир и его друзья поняли: антидрон-решения — это дело, которым они будут заниматься, и ниша, в которой они попробуют занять свое место.

У команды был к тому времени инвестор, вложивший в них около 10 млн рублей (его имя ни Туров, ни «Лаборатория Касперского» не раскрывают). Однако разработка решения требовала значительных ресурсов другого порядка — в первую очередь для поддержания работы команды разработчиков. «Стояла нетривиальная задача по проектированию продукта, аналогов которому в России не было. В итоге наш инвестор понял, что масштаб вложений должен быть больше, и закрыл для себя эту историю», — объясняет Туров.

Лабораторные опыты

Финансирование прекратилось. «Мы остались командой в составе четырех человек с интересной идеей, технологическими наработками и пониманием, каким должен быть продукт для мониторинга беспилотников», — продолжает Владимир Туров. По его словам, они практически случайно узнали о направлении по привлечению новых инновационных проектов в «Лаборатории Касперского» и решили предложить свои разработки компании, продающей решения для безопасности пользователей и бизнеса.

После презентации продукта, формирования стратегии его развития и плана инвестиций для достижения технологических целей друзья успешно защитили проект. Осенью 2019 года Antidrone сначала стал частью Инновационного центра «Лаборатории Касперского» (сегодня называется Kaspersky Product Studio), а вся команда — наемными сотрудниками компании. «Можно сказать, что это было дружественное поглощение», — смеется Туров. Сегодня Kaspersky Antidrone — отдельное бизнес-направление компании со штатом своих разработчиков и инженеров, в который входят 22 сотрудника, а руководит проектом по-прежнему один из его сооснователей.

Что из себя представляет система Kaspersky Antidrone? Это программно-аппаратный комплекс (ПАК), который собирает данные с помощью радара, радиочастотного модуля, видео и других технологий. «В основе своей это экосистема, которая объединяет в себе различные технологии. Она находит движущийся объект с помощью модуля первичного обнаружения, пеленгует источник радиосигнала, фиксирует его координаты, начинает сопровождение цели с помощью видеоаналитики и ИИ, обрабатывая и компилируя все данные на сервере «Лаборатории Касперского». [Далее мы] классифицируем его при помощи нейронной сети, получаем стопроцентную вероятность: так и есть, у нас движется беспилотник», — рассказывает Владимир Туров.

Если система подтверждает, что это незарегистрированный летательный аппарат, то его связь с пультом управления и оператором блокируется. Коптер вынужден вернуться к точке старта или совершить мягкую посадку в месте потери связи с оператором, где он будет обнаружен уже сотрудниками охраны объекта. «У нас модульная мультисенсорная система: если дрон не излучает радиоканал, мы обнаружим его радаром. Использование различных технологий и их комплексирование позволяет нам нивелировать риски не обнаружить дрон одной технологией», — объясняет основатель проекта.

«Чувствительная история»

Первые поставки системы начались в 2021 году. Они бы стартовали и раньше, но вмешалась пандемия, которая сдвинула сроки. Впрочем, уже в первый год выручка, по данным «Лаборатории Касперского», составила 158 млн рублей, а в прошлом году она достигла 205,4 млн рублей. В 2023-м в компании ожидают от этого направления еще более стремительного роста и поступлений в размере 800 млн рублей.

Компания не называет конкретных клиентов в России, ссылаясь на соображения безопасности: «Достаточно чувствительная сейчас история». О тех же, кто проявил интерес за рубежом, говорят значительно охотнее. «Deutsche Bank Park, аэропорт Taipei, администрация Панамского канала, полиция Кипра, Volkswagen Arena в Вольфсбурге, представители трассы Pista di Nardò», — перечисляют в «Лаборатории Касперского».

В 2021 году решение Kaspersky Antidrone в рамках пилотного проекта защищало один из футбольных матчей на стадионе во Франкфурте. Осенью 2022 года команда провела демонстрацию решения для интеграторов в Греции. Результатом стал совместный проект с облачным провайдером Dice, который предложил провести мониторинг дронов во время двухдневного музыкального фестиваля в Афинах. На мероприятии было около 10 000 человек, за два дня было обнаружено 57 дронов. Пользу от решения недавно оценили организаторы международной премии Aegis Graham Bell Awards: в феврале 2023 года Kaspersky Antidrone отметили в номинации «Инновации в кибербезопасности».

Наиболее востребованной система оказалась в промышленном секторе, а также организаторами массовых мероприятий. В последнем случае, когда такой ПАК нужен только на день-два, Kaspersky Antidrone работает в сервисном формате, не на постоянной основе. «Для промышленности, где размер типового объекта — километр на километр, наше решение стоит около 30-40 млн рублей. Для объектов типа бизнес-центров, заинтересованных в том, чтобы не допустить промышленного шпионажа, или меньшего размера решение обойдется в 10-15 млн рублей», — рассказывает Владимир Туров, добавляя, что в ближайшем будущем в плане целевых клиентов компания «целится» в транспортную инфраструктуру — в частности, аэропорты.

При этом раскачивать рынок, как еще несколько лет назад, самим уже нет необходимости, говорит Туров: «Если раньше к нам приходили просто за информацией, то теперь клиенты уже приходят с четким пониманием, информированные нами в том числе». Всплеск интереса, по его мнению, вызван тем, что дронов становится все больше, следовательно, и инциденты с ними фиксируются гораздо чаще.

Действительно, новости о том, как коптер прервал футбольный матч или парализовал работу аэропорта, появляются все чаще. В США, например, власти призывают граждан не запускать дроны над лесными пожарами или поблизости: «Пожарные самолеты летают очень низко, обычно всего в паре сотен футов над землей, на той же высоте, что и БПЛА. Это создает вероятность столкновения в воздухе или отвлечения внимания пилота, что может привести к серьезной аварии или даже фатальному исходу», — говорится в заявлении Лесной службы Департамента сельского хозяйства США.

На пороге новой трансформации

Средства противодействия дронам начали разрабатывать еще в конце 1990-х — начале 2000-х годов, рассуждает основатель и гендиректор компании «Флай дрон» Никита Данилов. «Основным драйвером роста таких систем являются североамериканские и западноевропейские компании — разработчики систем безопасности. В основном такие системы применялись различными военными ведомствами при проведении специальных силовых операций», — замечает он.

Гражданский сегмент безопасности противодействия дронам стал развиваться примерно с 2010 года, когда дроны вошли в обиход обычных пользователей. Главными факторами, способствовавшими развитию систем противодействия, стали различные события в нарушении работы аэропортов, госучреждений, шпионажа промышленных объектов, вторжения в частную жизнь, перечисляет Данилов. «Мы стоим на пороге тотальной цифровизации в авиации. Фактически мы являемся свидетелями появления специализированного интернета для летательных аппаратов (интернет-вещей в воздухе)», — считает Михаил Липатов.

Воду на мельницу подобным Kaspersky Antidrone решениям льют и такие заявления, как сделал в марте глава комитета Госдумы по обороне Андрей Картаполов. Так, по его мнению, российские корпорации могут самостоятельно закупить и поставить на свои объекты средства борьбы с беспилотниками, тем самым обеспечив безопасность их функционирования.

Kaspersky Antidrone не единственное решение на рынке, которое предлагает технологии защиты от БПЛА. Эксперты выделяют разработки немецкой компании Dedrone (российский представитель — «СД-Техно»), «Технологии автоматизации и программирования», НПП «Алмаз», НПЦ «ЭЛВИС», Umirs. «Такие средства подразделяются на стационарные (установленные на объекты мачт) и ручные (в виде ружья). Ценовой диапазон также довольно широк — от 200 000 рублей за антидрон-ружье до нескольких миллионов рублей за комплекс средств обнаружения и подавления БПЛА», — говорит Данилов.

Подобные решения можно рассматривать с двух сторон: во-первых, как противодействие дронам, а во-вторых, как обеспечение безопасности полетов БПЛА, обращает внимание гендиректор НИЦ «Аэроскрипт» Алексей Хрипунов. «Мы за второй вариант. Чем больше полетов, тем больше рисков, и наиболее важен вопрос обеспечения безопасности полетов вблизи объектов критической инфраструктуры, — рассуждает он. — Поэтому мы сделали возможность интеграции систем «антидрон» в нашу цифровую платформу по организации движения беспилотных воздушных судов «Небосвод» и провели успешные испытания совместной работы систем в Тульской области».

Говоря о потенциале рынка, Владимир Туров проводит аналогию со смартфонами: «Не было их раньше, и мир иначе выглядел. А сейчас у нас целый компьютер в кармане. Реальность изменилась, и мы сейчас на пороге новой трансформации этой реальности». В 2025 году объем рынка систем противодействия дронам составит уже десятки миллиардов рублей, а к 2028 году — 100 млрд рублей, прогнозирует Никита Данилов. Потенциал рынка неизмеримо большой, заключает Владимир Туров: «Крупным инфраструктурным проектам эти технологии будут нужны, мы от этого никуда не уйдем».

Основная статья: Искусственный интеллект

• Искусственный интеллект (мировой рынок)
• Искусственный интеллект в США

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…

Российские ученые создали биологически правдоподобную модель памяти для систем ИИ

11 мая 2022 года российские ученые из Института искусственного интеллекта AIRI и МФТИ объявили о создании биологически правдоподобной модели памяти для систем искусственного интеллекта с внутренней мотивацией. Научная статья опубликована в журнале Brain Informatics. Подробнее здесь.

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.^[1]

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.^[2]

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

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.

Рост числа научных публикаций по ИИ в России в 2,6 раза, до 4,8 тыс.

В период с 2016 по 2020 годы на Россию пришлось около 4,8 тыс. научных публикаций в области технологий искусственного интеллекта. В сравнении с 2011-2015 гг. показатель вырос в 2,6 раза, а в мире — в 1,3 раза. Об этом сообщили в Институте статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ со ссылкой на базу данных научного цитирования Web of Science Core Collection. Подробнее здесь.

Объем рынка 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,

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 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.

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.

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.

Робототехника

Примечания