Прощай романтизм. ИИ стал прикладным

Александр Кулешов, ректор СколТех, подчеркнул, что еще лет 5 назад о возможностях ИИ в отдельных отраслях говорили с энтузиазмом, но сейчас настало время формирования общего фундамента технологии.  Собственно, это путь всех технологий.

Соглашается и Василий Номоконов, член правления, исполнительный директор «СИБУР»: начав лет 5 назад с эпохи раннего романтизма, бизнес уже понял, в каких сферах ИИ совершил прорывы. Реально много кейсов уже в продажах, в производстве и ремонте. Везде ИИ распространен в двух направлениях: заменяет человека в тех сферах, где люди не могут что-то выполнить (или будут делать очень долго), и в тех, где бизнес не хочет привлекать человека (например, это небезопасно). Есть и направление-мечта – все, что связано с предсказанием поведения людей.

Антон Федчин, руководитель сети «Одноклассники», был более категоричен. Он заметил, что ИИ – это не панацея и, соответственно, не «отменит» человека в ближайшее время. Причина в том, что ИИ не способен контролировать сам себя, сеты для обучения отбираются людьми. К тому же ИИ не может поставить задачу, так что романтика тут излишня – ИИ решает только технические задачи. ИИ пока напоминает человека, не обогащенного этикой, поэтому в управлении многими компаниями и не используется.

Ложка перспектив

И все же будущее ИИ нельзя назвать неинтересным. Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления ПАО Сбербанк, заметил, что в Китае уже сделали ИИ на 10 млн нейронов, что примерно соответствует мозгу приматов – это более чем серьезное достижение. По мнению эксперта, сейчас ведущий тренд в сфере ИИ – это 3М, где первая М – это мультимодальность, предполагающая, что ИИ-модель может и писать, и читать, и решать задачи разного рода. Вторая М – мультизадачность: уже есть ИИ, решающий параллельно сотни задач. Третье – это мультиязычность, последняя модель Google поддерживает 200 языков на хорошем уровне.

Эксперт рассказал, что такой 3М-подход позволяет совершить некоторые открытия. Например, в его компании ИИ, обучавшийся на картинках и т.д., показывает хорошие результаты в решении финансовых задач по скорингу, хотя финансовой математике модель и не учили. Благодаря такому ИИ на 10 % улучшился коэффициент предсказуемости возврата кредитов – это огромные деньги для банка. Эксперт уверен, что и в других областях деятельности такие обученные нейросети будут давать интересный, но зачастую непредсказуемый результат.

Да и цифры, в том числе прогнозные, делают технологию привлекательной. Дмитрий Марков, генеральный директор ООО «ВижнЛабс», напомнил: по оценкам аналитиков, в период до 2026 года рынок ИИ будет расти на 40 % в год – других столь быстро растущих отраслей мало. Объем рынка в мире к 2025 году составит 400 млрд долларов. Наиболее перспективными являются три направления: распознавание речи, персональные ассистенты и распознавание лиц.

Также влияет на распространение технологии и снижение порога входа: стоимость обучения ИИ снизилась в два раза, а скорость – выросла вдвое, объясняет эксперт. Поэтому в дальнейшем больше компаний могут инвестировать в ИИ. Объемы инвестиций за последний год уже выросли в 2 раза, частных средств в прошлом году инвестировано 100 млрд долларов.

Еще один важный тренд, по мнению Маркова, это edge computing, предполагающий, что часть операций выполняется на конечном устройстве. Есть и еще один значимый прогноз: абсолютное большинство аналитиков склоняется к мысли, что к 2025 году 95 % общения между бизнесом и клиентом будет идти через ИИ. Так что, если компания хочет претендовать на лидерство, она обязана инвестировать в ИИ.

Выбор стратегии

Андрей Травников, губернатор Новосибирской области, заметил, что сейчас у России есть два пути развития направлении ИИ. Первое – концентрироваться только на прорывных сферах применения, которые считаем приоритетными. В этом случае ресурсы нужно мобилизовать точечно. Второе направление – и эксперт считает его оптимальным – двигаться вперед широким фронтом, чтобы захватить лидерство. В этом случае надо создавать не несколько центров компетенций, а гораздо больше, увеличивать кратно количество специалистов, создавать инструменты для масштабного тиражирования практик, в том числе региональных.