нефинансовый институт развития
крупнейший организатор конгрессно-выставочных мероприятий
Рады вас видеть
Восстановление пароля
Введите адрес электронной почты или телефон, указанные при регистрации. Вам будет отправлена инструкция по восстановлению пароля.
Некорректный формат электронной почты или телефона
Статья
10.07.2019

Виталий Мильке о развитии технологий искусственного интеллекта в России: нужно поставить задачу и дойти до конца

Победитель первого Всероссийского конкурса управленцев «Лидеры России», Советник президента по экономике и финансам АО «Бизнес Альянс», обладатель степени Магистра компьютерных наук (Master in Computer Science (MSc)), а также соискатель степени PhD в области Компьютерных наук и Машинного обучения в Университете Англи Раскин Кембриджа Виталий Мильке прилетел в Москву всего на несколько часов, чтобы прочитать лекцию об искусственном интеллекте для сотрудников Министерства здравоохранения.

— Я специально прилетаю из Кембриджа, чтобы читать эти лекции, потому что считаю это важным. Необходимо рассказывать государственным служащим о технологиях машинного обучения и об искусственном интеллекте, равно как донести это до руководителей промышленных предприятий, предпринимателей и других людей, принимающих решения, — Виталий Мильке.

Российская академия народного хозяйства и государственной службы (РАНХиГС) уже почти год проводит курсы подготовки специалистов по цифровой трансформации (CDTO, Chief Digital Transformation Officer) для государственных служащих регионального и федерального уровня, ответственных за цифровое развитие и преобразования в рамках нацпроекта «Цифровая экономика».

005.png

— Часто возникают вопросы о том, как оценить сложность какого-либо проекта в сфере искусственного интеллекта. Например, существуют так называемые предобученные нейронные сети. Проекты, основанные на таких нейросетях, требуют чёткого целеполагания, качественной базы данных, а также тесного взаимодействия профессионалов в предметной области и специалистов по анализу данных (data scientists), но тем не менее это несложные проекты. На своих лекциях я стараюсь в доступной форме на простых примерах и ассоциациях рассказать практические вещи, которые помогут ориентироваться в технологиях машинного обучения и искусственного интеллекта: как работают нейросети, что необходимо для их обучения, какие проблемы и ограничения существуют, как сделать первые шаги и где брать информацию. Сейчас мы преподаём эти знания госслужащим из различных министерств и ведомств, — Виталий Мильке.

Сколько информации хранит обычная поликлиника в обычном российском городе? Гораздо больше, чем нам кажется. Анализируя эти данные, можно прийти к совершенно новым, уникальным и неожиданным решениям. Раскрытие больших баз государственных данных предоставит возможность для создания новых технологий обучения машин, позволит сделать качественный рывок во многих отраслях, в том числе и в медицине. Подобные процессы раскрытия информации идут и в других странах. К тому же в области здравоохранения уже успешно применяются предобученные нейронные сети, которые можно дообучать быстро и без применения больших вычислительных ресурсов.

Как работает предобученная нейронная сеть?

Например, у вас есть нейросеть, которую уже обучили распознавать изображения. Возможно быстро дообучить её решать конкретные задачи. Например, распознавать определенный тип рака или туберкулез, распознавать болезни суставов.

Другое дело — внедрение искусственного интеллекта на промышленных производствах. Несмотря на всю пользу и экономическую эффективность, часто этот процесс кажется руководителям предприятий слишком долгим и дорогим.

Как бизнес в России относится к искусственному интеллекту?

Согласно исследованию Microsoft «Бизнес-лидеры в эпоху искусственного интеллекта», 30% руководителей в России активно внедряют новые технологии, в то время как в среднем по миру эта цифра составляет только 22,3%.

— Если же проект в сфере искусственного интеллекта требует не только красивой идеи, качественных данных и вычислительных мощностей, но и затрагивает промышленность, требует её перестройки или расширения производства, то это уже сложная, тяжёлая задача. Самые капиталоёмкие проекты с использованием искусственного интеллекта в других государствах предлагаются экспертными советами при правительствах. В России проекты в области искусственного интеллекта, которые могут потянуть за собой развитие промышленности, должны получить статус национальных проектов. Например, это может быть освоение Крайнего Севера с помощью технологий искусственного интеллекта или повсеместное внедрение этих технологий в медицине. Государство должно определиться, в какие проекты оно готово вкладывать, а в какие нет, — Виталий Мильке.

Важной движущей силой в вопросах развития искусственного интеллекта являются большие данные (Big Data). Государство как самый большой держатель данных должно понимать всю важность поддержания качества подобных данных, а также разработки стандартов хранения и создания простых, одинаковых для всех условий доступа к этим данным. Аналитика больших данных — одна из наиболее востребованных задач, а сами данные — нематериальный актив, который может обеспечить конкурентное преимущество в скорости развития технологий искусственного интеллекта, например, так, как это происходит в Китае.

Китай — лидер по генерации данных

В 2018 году компании IDC и Seagate провели исследование «The Digitization of the World. From Edge to Core», согласно которому в течение следующих семи лет китайская информационная сфера вырастет в среднем на 30% и станет самой большой информационной областью уже к 2025 году. В большинстве своём данные в Китае открыты. Государство выкладывает в общий доступ наборы данных. Используя один из них, компании могут опробовать свои методы машинного обучения. Но при этом каждый новый метод должен пройти валидацию на определённом наборе данных, который считается практически эталонным.

— Государство — крупнейший держатель данных. Если эти данные раскрыть, то получится акселератор для развития искусственного интеллекта так, как это произошло в США примерно пять лет назад после соответствующего решения администрации предыдущего президента — Обамы. В конечном итоге, раскрытие данных — это инструмент для интенсификации экономики, — Виталий Мильке.

Для развития технологий искусственного интеллекта нужны не только данные, но и вычислительные мощности, так называемые центры обработки данных (ЦОД; data centers) со специальными типами процессоров, которые быстро перемножают матрицы. Несложно догадаться, какие компании являются крупнейшими владельцами ЦОДов в мире: Amazon, Apple, Google, Facebook и Microsoft. По данным исследования Synergy Research Group «Hyperscale Data Center Operators» 40% самых крупных ЦОДов находится в США. В России 73% всех центров обработки данных в стране расположены в Москве.


Многие компании сегодня предпочитают размещать свои центры обработки данных в северных широтах. Первым был Facebook: компания открыла ЦОД на севере Швеции в городе Лулео в 2011 году. Центр работает с использованием технологии фрикулинга: холодный воздух применяют для охлаждения помещений, в которых расположены вычислительные мощности. Технология значительно снижает эксплуатационные расходы и экологический урон.

— В своё время Транссиб соединил всю Россию с запада на восток и не дал ей развалиться после революции. То же самое можно сделать с Арктикой и Крайним Севером: чтобы развивать эти регионы, необходимо доставлять туда грузы, при этом построить там дороги либо невозможно, либо слишком дорого. Также надо найти людей, которые захотят там работать. И то, и другое можно решить при помощи искусственного интеллекта. Это шанс, который сейчас нам даёт эта технология, — Виталий Мильке.

Искусственный интеллект может сделать Арктику точкой притяжения, местом, которое объединяет всю Россию общей идеей — освоением Крайнего Севера.

Что ИИ может дать Арктике? — При помощи беспилотных дронов и дирижаблей можно будет доставить контейнерные и другие грузы, необходимые для освоения региона. При помощи роботов-аватаров смогут осваиваться самые труднодоступные и холодные регионы. Также развитие арктической экономики и повышенные зарплаты в сочетании с интересной высокотехнологической работой привлекут людей, которые будут обслуживать эту технику и развивать регион. Многое из вышесказанного может показаться фантастикой, но все перечисленные технологии уже существуют. Нужны только государственная программа и финансирование.

Что Арктика может дать ИИ? — Холод. Для развития ИИ необходимы вычислительные мощности, которым требуется серьёзная система охлаждения; благодаря низкому температурному режиму в северных широтах дополнительное охлаждение дата-центров не потребуется.

004.png

Искусственный интеллект — это набор технологий, который постоянно пополняется новыми решениями, это универсальная технология, которая затронет все области жизни, каждую страну и каждый регион.

— Между государствами — лидерами в области ИИ и Россией в настоящий момент существует большой разрыв именно в применении технологий ИИ, который нужно преодолеть. Преодоление этого разрыва — это так называемая модернизация. Ещё есть инновационная часть — это разработки новых алгоритмов ИИ на пути к так называемому Сильному (Общему) ИИ, которые также надо стимулировать. Через государство необходимо поставить чёткие задачи и получить чёткие, измеримые результаты. Нужно поставить задачу и дойти до конца, — Виталий Мильке.

Сейчас на рассмотрении в правительстве находится проект Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. После принятия этого документа Россия войдёт в число первых тридцати стран, которые имеют планы по развитию технологий ИИ. Главная задача, которую надо решить в ближайшее время в России, — это сформировать внутренний рынок технологий искусственного интеллекта. Есть много путей как этого достичь. Один из них — через образование и информирование людей, принимающих решения.

— Говоря об искусственном интеллекте, по сути мы подразумеваем два типа технологий. Первый — это уже существующие технологии ИИ. Их часто называют машинным обучением или Слабым искусственным интеллектом. Второй тип — это перспективные технологии, которые либо ещё не применяются широко, либо находятся в процессе экспериментов; их конечная цель — создание Сильного искусственного интеллекта (или его «младшего брата»), который сопоставим с человеческим разумом. Если сделать запрос по словосочетанию «Artificial General Intelligence» в англоязычной базе данных научных статей за последние полтора года, то получите более 90 тысяч статей. Все страны хотят создать Сильный ИИ. Не надо бояться официально «назвать кошку кошкой». Необходимо формулировать подобную цель в российских нормативных документах, чтобы скорректировать разработчиков и предоставить им всестороннюю поддержку. Нужно стремиться к Сильному искусственному интеллекту, как к путеводной звезде, — Виталий Мильке.

Сильный искусственный интеллект — пока далёкая цель, хотя у экспертного сообщества, конечно, есть свои представления о том, как будет складываться судьба ИИ, и мы обязательно спросим Виталия Мильке об этом в одном из следующих интервью.

Елизавета Губенко,

специально для информационно-аналитической системы Фонда Росконгресс




Аналитика на тему