Компании по созданию искусственного интеллекта

{«id»:13887,»url»:»/distributions/13887/click?bit=1&hash=7417ab2efef104a137b1b3143be171aaee45d1a483569aa6063d603f727bf6c9″,»title»:»u041fu043eu044fu0432u0438u043bu0441u044f u0438u043du0441u0442u0440u0443u043cu0435u043du0442 u0434u043bu044f u0441u0442u0435u0441u043du0438u0442u0435u043bu044cu043du044bu0445 u0440u0438u0435u043bu0442u043eu0440u043eu0432″,»buttonText»:»u041au0430u043au043eu0439?»,»imageUuid»:»abccc0e8-6fcf-50df-8d84-5e30123f5434″,»isPaidAndBannersEnabled»:false}

Понятие искусственного интеллекта существует уже давно, упоминания о нем еще встречаются в греческой мифологии. Однако бурно развиваться это направление начало именно в нашем веке, и длинный путь развития начался от виртуальных помощников (таких как Siri от Apple), которые уже играют важную роль в повседневной жизни.

По данным ЦБ уже зарегистрировано свыше 30 компаний направленных на разработку и совершенствования ИИ. Очевидно, интерес в области искусственного интеллекта растет, несмотря на сопротивление со стороны скептиков, которые предупреждают, что именно ИИ станет причиной разрушений на Земле.

Создание искусственного интеллекта направлено на улучшение качества жизни человека, но и как все в этом мире данное направление тоже имеет множество возможностей и рисков. «Создание ИИ будет иметь огромный экономический эффект способный изменить общество и трудно сделать какие либо четкие прогнозы, но очевидно что работа рынков будет зависеть от разработок в области ИИ», — сказал Yoshua Bengio, профессор Монреальского университета.

Следующие 10 компаний играют важную роль в формировании будущего ИИ и его возможностей. Представляем вашему вниманию топ 10 компаний, занимающихся разработкой искусственного интеллекта, которые заслуживают особого внимания, а также тех компаний, которые инвестировали большие средства в разработку ИИ.

Пожалуйста, дайте нам знать о любых компаниях, которые внесли большой вклад в разработку ИИ, которые по вашему мнению должны быть в этом обзоре!

1. Google

Компания Google скупила более 9 стартапов, направленных на разработку ИИ и глубоко заинтересовалась в развитии возможностей ИИ. Основное направление исследований — машинное обучение. Сегодня разработки Google активно работаю над алгоритмом, который будет способен самостоятельно вести разговор, хотя бы простейший. Одна из последних работ от Google это WaveNet. Это новая технология, которая приближает устную речь, сгенерированную компьютером к естественному звучанию голоса человека.

2. Facebook

Обслуживая более 3 млдр. пользователей по всему миру, Facebook сделала огромные стратегические инвестиции в развитие ИИ, для более быстро и эффективной обработки данных публикуемых в социальной сети. На сегодняшний день Facebook открыла три лабораторные искусственного интеллекта — свою новую лабораторию открыли в Париже в прошлом году. В дополнение к лабораторным Facebook приобрела компанию face.com, которая направлениа на распознавание лиц.

3. IBM

Компания IBM является лидером в области ИИ с 1950-х годов. Watson — один из самых громких проектов ИИ — это суперкомпьютер, который открывает данные из неструктурированных больших данных с помощью машинного обучения и обработки естественного языка.

4. Amazon

Amazon является одним из гигантских интернет магазинов, который использует ИИ для модернизации своих услуг и продукций. Виртуальный помощник Алекса от Amazon может распознавать и отвечать на вопросы, читать новости, аудиокниги и даже воспроизводить музыку. Алекса с каждым днем становится умнее и уже в своем арсенале имеет более 1500 новых возможностей и навыков.

5. Apple

Компания Apple приобрела четыре стартапа в области искусственного интеллекта, демонстрируя свой интерес в этой области. Одним из знаменитых разработок является виртуальный помощник Сири, который на сегодняшний день трансформировался в действительно полноценного цифрового помощника.

6. AIBrain

Компания, расположенная в Калифорнии, строит ИИ решения для смартфонов и робототехники. Главной особенностью их разработок является то, что навыки их ИИ тесно переплетаются с навыками человека, а именно: умение решать проблемы, обучаться и запоминать. Основные продукты включают в себя персональных роботов, виртуальных помощников, и игры с внедренным ИИ.

7. Twitter

Twitter инвестировала значительные средства в развитие искусственного интеллекта. Они приобрели более 4 компаний направленных на разработки в области ИИ. Их последнее приобретение это стартап Magic Pony, который обошелся им в 150 млн. долларов. Главная цель Twitter — использовать опыт, накопленный в ходе этих приобретений, чтобы стать ключевым игроком в видео-пространстве.

8. iCarbonX

iCarbonX — китайский биотехнологический стартап, который использует ИИ, чтобы обеспечить информацией о здоровье человека. На сегодняшний день, iCarbonX оценивается в более чем в 1 млрд. долларов. iCarbonX занимает свое место как основго игрока в области искусственного интеллекта.

9. Entefy

Entefy работает над интеллектуальной системой, которая будет предоставлять персонализированную цифровую информацию для каждого пользователя, что устраняется в необходимости использования различных приложений.

10. CloudMinds

CloudMinds является разработчиком интеллектуальных облачных робот-операторов. CloudMinds работает над мобильной-Интранет облачной услугой, которая будет предоставлять предприятию, безопасную, самостоятельно обучающуюся и интеллектуальную облачную платформу.

---

искусственные нейронные сети искусственный интеллект Google

Если у вас есть статья, заметка или обзор, которыми вы хотите поделиться с аудиторией нашего сайта, присылайте информацию на: neuronus.com@yandex.ru.

Самые дорогие «единороги» искусственного интеллекта: что помогает стартапам оставаться на коне

CBInsights опубликовала полный список «единорогов» — частных стартапов, стоимость которых превышает 1 млрд $ (здесь и далее — доллары США). На январь 2023 года в мире насчитывается всего 1 204 единорога, при этом среди них есть декакорны, капитализация которых превышает 10 млрд $, и гектокорны, оцениваемые в сумму свыше 100 млрд $.

Мы изучили список компаний в сфере искусственного интеллекта и выяснили, есть ли зависимость между направлением деятельности и доходностью, в чем заключается принцип работы стартапов и какие действия помогли основателям добиться успеха.

Топ-1: ByteDance, владелец TikTok

Капитализация: 140 млрд $

Год основания: 2012

На первом месте среди наиболее дорогих единорогов в сфере ИИ находится компания ByteDance. Владельцы не раскрывают финансовые детали,  но по оценке CBInsights её можно отнести к гектакорнам. Примечательно, что в прошлом году частная оценка стоимости ByteDance рухнула на 100 млрд $ и составляла 300 млрд $. Однако несмотря на серьезные потери, компания все равно остается самым дорогим единорогом в сфере ИИ, а также участником «большой пятёрки» китайских интернет-компаний.

Китайский стартап был основан выпускником Нанькайского университета, инженером-программистом Чжан Имином в 2012 году, как подчеркивается на сайте компании, в четырёхкомнатном апартаменте. В число единорогов ByteDance вошла спустя пять лет, в 2017 году. 

Продукты компании: 

• Соцсети, заточенные под создание и публикацию коротких видео (TikTok, Douyin, Xigua Video);

• Новостное мобильное приложение (Toutiao);

• Индийская соцсеть, позволяющая использовать несколько национальных языков (Helo);

• Облачный сервис для корпоративной работы (Lark);

• Программное обеспечение (Byte Plus).

В своих продуктах стартап использует алгоритмы искусственного интеллекта, вторая отличительная черта — направленность на смартфоны. За счёт этого пользователи сервисов могут просто не выпускать телефон из рук: новостная лента Toutiao подстраивается под конкретного читателя, зачастую у юзеров даже не возникает потребности специально искать какую-либо новость. TikTok, помимо точных рекомендаций контента, также даёт возможность записывать синхронизированные «липсинки» — искусственный интеллект распознает движение губ человека и подстраивает под них аудиодорожку.

Алгоритмы стартапа позволяют распознать предпочтения пользователя всего за 24 часа. Для этого система изучает комментарии от аккаунта, учитывает время суток, когда юзер активно использует сервис, а также считывают длительность времени, которое тратится на статью или видео.

ByteDance сделала ставку на завоевание рынка густонаселённых стран — помимо родного Китая, компания выкупала имеющиеся сервисы и создавала свои платформы для Индии, захватывая также Индонезию, Сингапур, Южную Корею и Японию. Однако главную идею Douyin удалось распространить и на рынок Европы, США и России. После поглощения mysical.ly TikTok стал особенно популярен в неазиатских странах. 

Впрочем, китайское происхождение наиболее успешного сервиса TikTok вызывает проблемы как на международном, так и на внутреннем рынке. Из-за обострения отношений между Китаем и Индией в 2020 году, власти последней страны заблокировали TikTok и Helo. Против соцсети с короткими видео выступал тогдашний президент США Дональд Трамп: предполагалось, что эти действия вынудят ByteDance продать платформу американским инвесторам. Позже Джо Байден снял все ограничения. Также можно прогнозировать полную потерю российского рынка в TikTok: сейчас российские пользователи не могут загружать свои ролики и просматривать видео иностранных аккаунтов. Просмотр одного и того же контента вряд ли вызовет интерес у юзеров.

Помимо этого, большинство продуктов ByteDance предполагают сбор личных данных пользователей, что вызывает интерес государственных регуляторов Китая. Из-за репрессий со стороны Коммунистической партии в отношении технологических компаний, стартап неоднократно откладывал выход на IPO. Выдержит ли гигант рынка сильное давление — открытый вопрос.

Топ-2: Faire, торговая оптовая онлайн-площадка

Капитализация: 12,59 млрд $

Год основания: 2017

Остальные лидеры на фоне ByteDance выглядят довольно скромно: на втором месте расположилась компания Faire, которая, впрочем, относится к декакорнам. Капитализация стартапа составляет 12,59 млрд $. Путь к статусу единорога у Faire был достаточно коротким: уже в октябре 2019 года стоимость проекта превысила 1 млрд $.

Идея стартапа — помочь производителям товаров связываться с ретейлерами. Такой подход позволяет последним конкурировать с Amazon за счет появления уникальных товаров в ассортименте. В плюсе остаётся и малый бизнес, которому сложно выставляться на площадке гиганта интернет-торговли в США. Подобное на российском рынке можно наблюдать на крупных платформах вроде Ozon и Wildberries — индивидуальные предприниматели не могут обеспечить инфраструктуру, которую требуют онлайн-магазины, а сервису неинтересно сотрудничать с мелкими объемами.

Малый бизнес с приходом стартапа вышел на новый уровень: за счёт машинного обучения онлайн-маркет подбирает для местных розничных продавцов уникальные товары, которые подходят для их магазинов. Также в Faire действует условие оплаты через 60 дней — розничные продавцы могут заказать продукцию заранее, а если её не удастся распродать, то товар можно бесплатно вернуть обратно. Поставщики в свою очередь избавляются от необходимости рекламировать свой продукт, так как всё можно продавать на площадке.

Искусственный интеллект также помогает рассчитать число брендов, которые можно подключить за определённый период. Если их будет слишком много, то поставщики могут остаться без продаж. Кроме того, алгоритм изучает качество фотографий товаров, популярность сайта продавца, чтобы вычислить возможную популярность бренда. Прогнозы алгоритма уже изучают люди, чтобы исключить вероятность ошибки.

Компания-единорог закрывает основную проблему, которая есть у производителей товаров и ретейлеров: где купить и кому продать. Решение вопроса пришло на ум соучредителю и гендиректору Faire Максу Родсу во время работы у производителя зонтов из Новой Зеландии. Ему пришлось потратить несколько тысяч долларов для участия в выставке, на которой ещё нужно было убедить владельцев магазинов закупить товар.

Топ-3: Pony.ai, алгоритмы для беспилотного транспорта

Капитализация: 8,5 млрд $

Год основания: 2016

На третьем месте в рейтинге расположился обычный единорог — Pony.ai, основанный в Кремниевой долине разработчиками Baidu Джеймсом Пэном и Тяньчэном Лу. Стартап, занимающийся разработкой программных алгоритмов для беспилотного транспорта, уже в 2018 году вошёл в число единорогов.

Первые тестирования пилотной системы начались в 2019 году в Гуанчжоу. Реальные испытания проводились в том же году в Ирвине, штат Калифорния. Следующий пандемийный год придал стартапу стимул для развития: компания начала заниматься бесконтактной доставкой продуктов. Однако отказаться от участия человека на всех этапах не вышло — в электромобилях Hyundai Kona, которые использовались в проекте, постоянно присутствовал курьер. Ему не нужно было управлять машиной, но при этом доставщик выгружал продукты и относил их на порог заказчиков.

Позже компания столкнулась с несовершенством искусственного интеллекта: в октябре 2021 года автомобиль Pony.ai врезался в разделитель полосы и дорожный знак. У стартапа отозвали разрешение на тестирование машин без водителя. При этом в 2022 году Pony.ai стала первой компанией с автономным вождением, которая получила лицензию для такси в Китае.

Несмотря на недоработки, которые обнаруживаются в ходе тестирований, идея беспилотного вождения остается востребованной. Опыт доставки мелких заказов во время пандемии получил развитие: сейчас Pony.ai совместно с Sany Heavy Truck занимается разработкой беспилотных фур. Уже в ближайшем будущем мы сможем узнать, получится ли у компании организовать доставку товаров на дальние расстояния без эксплуатации человеческого труда.

Топ-4: Anduril, оборонные технологии

Капитализация: 8,48 млрд $

Год основания: 2017

На небольшую сумму в капитализации предыдущему месту уступает Anduril. Компанию основал соучредитель Oculus Палмер Лаки, спустя два года стоимость стартапа превысила 1 млрд $. Anduril специализируется в сфере оборонных технологий, при разработке продуктов применяется искусственный интеллект, робототехника, технологии виртуальной реальности.

В стартапе 20% сотрудников — ветераны вооруженных сил. Практические знания военных вкупе с инженерными навыками позволяют создавать технику для современного боя: дроны-перехватчики, подводные дроны, башни наблюдения.

Компания нередко заключает госконтракты с министерством обороны и министерством безопасности США. Также Anduril сотрудничает с силами обороны Австралии, министерством обороны Великобритании и с другими партнёрами по всему миру. С учётом того, что в последнее время между различными странами обострились давние конфликты, услуги стартапа будут актуальны всегда.

Топ-5: Scale AI, обработка массивов данных искусственным интеллектом

Капитализация: 7,3 млрд $

Год основания: 2016

Пятёрку лидеров замыкает Scale AI: стартап был основан 19-летним студентом Массачусетского технологического университета Александром Вангом и его коллегой в Quora Люси Гуо. Предприниматель открыл компанию во время летних каникул, после чего решил не возвращаться на учёбу и не прогадал — спустя три года Scale AI стала единорогом. Сам Ванг был признан Forbes самым молодым миллиардером, добившимся успеха самостоятельно.

Стартап помогает клиентам ускорить разработку их приложений с использованием искусственного интеллекта. Зачастую крупные компании собирают у себя массив данных и не понимают, что с ним делать: в Scale AI с помощью автоматизированных систем маркируют и идентифицируют необработанные сведения. Затем на основе этой информации клиентам предлагают решения, которые позволят улучшить продукт или бизнес. Например, компания iRobot — разработчик робота-пылесоса Roomba — смогла научить свои устройства лучше ориентироваться в доме, распознавать комнаты, технику и мебель.

Широкий диапазон работы Scale AI позволит стартапу всегда удерживаться на лидирующих позициях: если в какой-либо сфере потребность к искусственному интеллекту снизится, то в другом направлении эта нужда только усилится. Технологии стартапа сейчас используются примерно в 300 компаниях — среди них PayPal, Toyota, General Motors, и в будущем этот список может только увеличиваться. Кроме того, Scale AI успешно привлекает инвесторов: за все время стартапу удалось получить 603 млн $ инвестиций.

«Звезда» из сферы искусственного интеллекта, не попавшая в топ-5: Open AI

Капитализация: 2,92 млрд $

Год основания: 2015

Ещё один стартап, который не попал в топ-5, но заслуживает отдельного внимания — Open AI. Компания была основана Илоном Маском и президентом венчурного фонда Y Combinator Сэмом Альтманом. По данным CBInsights, стоимость проекта составляет 2,92 млрд $, однако в январе этого года стало известно, что Microsoft планирует вложить многомиллиардные инвестиции в Open AI.

Компания занимается разработкой и лицензированием технологий машинного обучения. Сооснователи планировали, что создание стартапа позволит избежать монополии на искусственный интеллект, при этом Open AI не будет действовать в интересах государства или какой-либо корпорации, а все результаты исследований будут в открытом доступе. В 2018 году Илон Маск вышел из совета директоров из-за возможного конфликта интересов: теперь подобный подход он пытается применить в Twitter, сделав соцсеть информационным каналом, который не будет зависеть от государства. Open AI же, в свою очередь, в 2020 году отказалась от статуса некоммерческой организации, а исходный код перестал быть открытым.

Широкой публике проект стал известен после выпуска чат-бота ChatGPT. Искусственный интеллект вызвал опасения в обществе: бот мог не только поддержать обычный диалог, но и написать эссе либо программный код. Такие возможности в будущем помогут отказаться от человеческого труда в определённых сферах. При этом сам Сэм Альтман ожидает, что спустя 10 лет искусственный интеллект превзойдет человеческий. Неудивительно, что на фоне замены физического труда роботами люди оказались напуганы новостями о ChatGPT.

Однако компания утверждает, что её деятельность будет направлена на защиту общества. На сайте указаны следующие направления работы:

• Обеспечение кибербезопасности;

• Обнаружение скрытых от общества возможностей искусственного интеллекта, которые могут использоваться в негативных целях;

• Создание агента, который сможет побеждать в онлайн-конкурсах по программированию;

• Создание моделей, которые заключают в себе несколько агентов.

Результат совместной работы проекта с Microsoft пока неизвестен — в блоге последней компании указаны расплывчатые планы: масштабирование суперкомпьютеров, создание новых возможностей на базе искусственного интеллекта, предоставление облачных услуг. Однако очевидно, что сейчас Open AI не соответствует изначальной задумке сооснователей.

Топ-5 наиболее дорогих единорогов в сфере искусственного интеллекта выглядит довольно разнообразным: от соцсетей до военной сферы. Список наглядно показывает, что добиться успеха можно в принципиально новой сфере, к которой применяют ИИ — создать TikTok с кнопками другого цвета и стать состоятельным не выйдет. При этом с каждым годом потребность в искусственном интеллекте растет, как бы это ни пугало людей, которые боятся потерять работу из-за роботов.

---

Также подписывайтесь на наш телеграм-канал «Голос Технократии». Каждое утро мы публикуем новостной дайджест из мира ИТ, а по вечерам делимся интересными и полезными статьями.

Исследователи искусственного интеллекта процветают на мировом рынке технологий благодаря своим техническим ноу-хау и вдохновляющим стратегиям. Они углубляются в модели ИИ и помогают понять четкую концепцию текущих событий и прогнозов в техническом сообществе. Быть профессиональным исследователем ИИ со всеми как базовыми, так и глубокими знаниями о передовых технологиях, связанных с ИИ — трудоемкий процесс. Техническое сообщество надеется, что глобальные исследователи ИИ будут получать актуальную информацию и оценивать плюсы и минусы моделей ИИ.

Давайте рассмотрим десятку ведущих исследователей ИИ, совершающих техническую революцию в 2022 году.

Топ-10 исследователей ИИ, на которых стоит обратить внимание в 2022 году

1. ЭЛЛИ К. МИЛЛЕР (Allie K. Miller)

Ведущая предпринимательница, консультант и инвестор в области искусственного интеллекта, она была глобальным руководителем отдела машинного обучения для стартапов и венчурного капитала Amazon Web Services.

Она также была самой молодой женщиной, создавшей продукт ИИ в IBM, возглавив разработки в области компьютерного зрения, анализа данных и регулирования для тысяч компаний.

Миллер имеет большой опыт в области ИИ, машинного обучения, взаимодействия человек-компьютер, технологий, когнитивных наук, статистики, пользовательского опыта, управления продуктами, стартапов, ангельского инвестирования и венчурного капитала и продолжает вносить значительный вклад в эти области.
 

2. ЭНДРЮ НГ (Andrew Ng)

Один из ведущих исследователей и мировых лидеров в области искусственного интеллекта, а также основатель и генеральный директор компаний DeepLearning и Landing AI. Он также является генеральным партнером AI Fund, соучредителем Coursera и адъюнкт-профессором факультета компьютерных наук Стэнфордского университета.

Он был соучредителем и главой Google Brain. Этот исследователь ИИ также был главным научным сотрудником Baidu. Он известен как первопроходец в области машинного обучения и онлайн-образования.

Автор и соавтор более 200 исследовательских работ, цель которых — использовать ИИ для преобразования жизни людей.

3. БЕРНАРД МАРР (Bernard Marr)

Автор всемирно известных бестселлеров, популярный оратор, футурист, исследователь ИИ и советник по стратегическим вопросам бизнеса и технологий для различных правительственных организаций и коммерческих компаний.

Он стремится помочь организациям повысить эффективность бизнеса, разумно использовать данные в бизнесе и понять значение новых технологий, таких как модели машинного обучения, большие данные, блокчейн и Интернет вещей.

С этой целью он работал и консультировал многие из самых известных организаций в мировом техническом сообществе.

4. ЯН АНДРЕ ЛЕКУН (Yann André LeCun)

Французский ученый-компьютерщик, работающий в основном в области машинного обучения, компьютерного зрения, мобильной робототехники и вычислительной нейробиологии.

Он является серебряным профессором Института математических наук Куранта в Нью-Йоркском университете и вице-президентом и главным научным сотрудником по ИИ в Meta. Он широко известен своими работами по оптическому распознаванию символов и компьютерному зрению с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и является отцом-основателем этого направления в ML. Совместно с Леоном Ботту и Патриком Хаффнером создал технологию сжатия изображений DjVu.
 

5. ТАМАРА МАККЛИРИ (Tamara McCleary)

Генеральный директор Thulium, советник и член команды Proudly Human Off-World Projects (США), а также одна из ведущих исследователей ИИ. Помимо создания и руководства агентством аналитики и консалтинга в социальных сетях Thilium, она известна опытом в ИИ и машинном обучении.

Klear включил ее в 1% лучших мировых лидеров в сфере ИИ. Как ведущая специалистка по технологическому футуризму, она считает, что ИИ окажет большое социальное, политическое и духовное влияние на деловой мир.
 

6. АНДРЕЙ КАРПАТЫ (Andrej Karpathy)

Был старшим директором по ИИ в Tesla, где он руководил командой компьютерного зрения Tesla Autopilot. Команда занималась внутренней маркировкой данных, обучением нейронных сетей и их развертыванием в производстве.

Он также был ученым-исследователем в OpenAI, работал над глубоким обучением в компьютерном зрении, генеративном моделировании и обучении с подкреплением. В Стэнфордском университете работал над архитектурами сверточных/рекуррентных нейронных сетей и их использованием в компьютерном зрении и обработке естественного языка.
 

7. ФЕЙ-ФЕЙ ЛИ (Fei-Fei Li)

Первый Sequoia Professor факультета компьютерных наук Стэнфордского университета и содиректор Стэнфордского института ИИ, ориентированного на человека. Бывший вице-президент Google, она также занимала должность главного научного сотрудника по ИИ и машинному обучению в Google Cloud.

В настоящее время доктор Ли работает над когнитивным ИИ и ИИ в здравоохранении, уделяя особое внимание системам окружающего интеллекта (ambient intelligence). ImageNet, изобретенный доктором Ли, предлагает огромный набор данных и приветствуется за расширение последних границ ИИ. Она также является соучредителем AI4ALL, которая работает над разнообразием и включением в обучение ИИ с помощью моделей ИИ.
 

8. ДЕМИС ХАССАБИС (Demis Hassabis)

Вице-президент по инженерным вопросам в Google DeepMind, а руководит работой по искусственному интеллекту в Google.

Был соучредителем DeepMind, компании по ИИ, вдохновленной нейронаукой. Также Хассабис работал в области автобиографической памяти и амнезии, где он был соавтором ряда статей, оказавших влияние в этой области. Его работа над системой эпизодической памяти связана с памятью и воображением.
 

9. РАНА ЭЛЬ КАЛИУБИ (Rana el Kaliouby)

Основательница и генеральный директор Affectiva – компании-новатора в области эмоционального ИИ, стремящаяся интегрировать эмоциональный интеллект в цифровой опыт пользователей во всем мире.

Эль Каллуби возглавляет группу аналитиков, которая разработала алгоритмы восприятия эмоций. Являясь бесспорным лидером в области ИИ, теперь эта группа работает с 25% компаний из списка Fortune 500. Ее цель — использовать искусственный эмоциональный интеллект для гуманизации технологий.
 

10. КЭССИ КОЗЫРКОВ (Cassie Kozyrkov)

Главный специалист по принятию решений в Google и автор серии статей «Дружба с машинным обучением».

Ее заявленная миссия состоит в том, чтобы демократизировать Decision Intelligence и безопасный и надежный ИИ. Она является «уникальной комбинацией» глубоких технических знаний, навыков публичных выступлений мирового класса, опыта управления аналитикой и способности руководить организационными изменениями. Она руководила более чем 100 проектами и разработала аналитическую программу Google.

Журнал Fast Company представил рейтинг 10 самых инновационных ИИ-компаний. Они применяют технологию искусственного интеллекта в разных сферах — от обработки заказов еды и предотвращения протечки воды до лечения инсультов.

---

Graphcore

Компания разрабатывает ускорители для ИИ и машинного обучения. Один из них — процессор AI Chip для «искусственного интеллекта с нуля». Он содержит полную модель машинного обучения внутри себя.

Persado

Persado применяет ИИ и big data для email-маркетинга. Алгоритмы компании используют данные о том, как анонимные пользователи реагируют на электронные письма. В 2019 году Persado подписала пятилетний контракт с JPMorgan Chase.

LivePerson

Компания занимается разработкой ПО для диалоговой коммерции и ИИ. LivePerson направляет клиентские запросы лучшему агенту, в это время обучаясь, чтобы стать точнее. Стартап работает над разными видами коммуникации между бизнесом и потребителями — от чата до Alexa.

По данным LivePerson, благодаря ей агенты стали вдвое эффективнее, а продажи выросли на 20% по сравнению с голосовыми взаимодействиями.

Viz.ai

После инсульта пациент может оставаться в отделении скорой помощи несколько часов, прежде чем ему назначат лечение. Viz.ai анализирует компьютерную томографию, а затем составляет план терапии, где указаны подходящие больницы, процедуры и врачи. По данным Viz.ai, в 2019 году клиентская база компании выросла более чем на 1600% .

Nvidia

Программа GauGAN от Nvidia с помощью глубокого обучения превращает текстовые описания или наброски в фотореалистичные изображения высокого качества. Как отмечает Nvidia, киностудии и компании, занимающиеся видеоиграми, используют GauGAN для создания прототипов идей и быстрого изменения цифровых декораций. Ученые могут применять программу при разработке виртуальных миров для обучения беспилотных автомобилей.

Hive

Алгоритмы Hive позволяют маркетологам находить релевантный для них контент. Например, это может быть реклама автомобиля после сцены погони в фильме, который показывают по телевидению. Платформа Mensio от Hive предоставляет рекламодателям информацию о 20 млн домохозяйств, чтобы они имели актуальные данные о своей целевой аудитории.

Syntiant

Syntiant создает маломощные процессоры для запуска алгоритмов ИИ. Эти микросхемы идеально подходят для внедрения на гаджеты более совершенных алгоритмов, особенно голосовых помощников. В 2019 году Syntiant привлекла $30 млн от Amazon, Microsoft, Motorola и Intel Capital.

Wint

Wint разрабатывает ПО, которое помогает предотвратить утечку воды. По данным компании, в коммерческой недвижимости более 25% воды тратится впустую, причем часто это происходит из-за утечек.

Инструмент Wint на основе ИИ находит аномалии водопользования. Затем управляющие строительными площадками и коммерческими объектами могут отключить воду до того, как лопнут трубы. В 2019 году выручка компании выросла на 400%.

Interactions

Interactions использует искусственный интеллект для приема и точного составления заказов еды через онлайн-сервисы и по телефону. Компания уже обработала более 3 млн заказов.

Kasisto

Kasisto создает цифровых помощников по личным финансам. Технологией компании KAI пользуются банки и другие финансовые учреждения. Почти 18 млн людей имеют доступ к KAI через мобильные, онлайн и голосовые каналы.

Размещённые в настоящем разделе сайта публикации носят исключительно ознакомительный характер, представленная в них информация не является гарантией и/или обещанием эффективности деятельности (доходности вложений) в будущем. Информация в статьях выражает лишь мнение автора (коллектива авторов) по тому или иному вопросу и не может рассматриваться как прямое руководство к действию или как официальная позиция/рекомендация АО «Открытие Брокер». АО «Открытие Брокер» не несёт ответственности за использование информации, содержащейся в публикациях, а также за возможные убытки от любых сделок с активами, совершённых на основании данных, содержащихся в публикациях. 18+

АО «Открытие Брокер» (бренд «Открытие Инвестиции»), лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг на осуществление брокерской деятельности № 045-06097-100000, выдана ФКЦБ России 28.06.2002 г. (без ограничения срока действия).

ООО УК «ОТКРЫТИЕ». Лицензия № 21-000-1-00048 от 11 апреля 2001 г. на осуществление деятельности по управлению инвестиционными фондами, паевыми инвестиционными фондами и негосударственными пенсионными фондами, выданная ФКЦБ России, без ограничения срока действия. Лицензия профессионального участника рынка ценных бумаг №045-07524-001000 от 23 марта 2004 г. на осуществление деятельности по управлению ценными бумагами, выданная ФКЦБ России, без ограничения срока действия.

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.