Виталий Мильке. Победитель первого Всероссийского конкурса управленцев «Лидеры России»; советник президента по экономике и финансам, АО «Бизнес Альянс»; обладатель степени Master in Computer Science (MSc), соискатель степени PhD в области компьютерных наук и машинного обучения в Anglia Ruskin University Cambridge, UK.
В 1775 году Джеймс Уатт, шотландский инженер и изобретатель-механик, запатентовал универсальную паровую машину двойного действия, чем положил начало промышленной революции в Англии, которая в скором времени охватила весь мир.
«В своё время Британская империя выросла на том, что обуздала пар. Мы из истории чётко видим, как эта технология поменяла весь дальнейший мировой уклад. Будущее не предопределено, и если мы не станем ничего делать для развития искусственного интеллекта, то мы можем отстать в следующем технологическом витке», — Виталий Мильке
Первый шаг навстречу многообещающей технологии — Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, которая в октябре 2019 года была утверждена Президентом России Владимиром Путиным. Стратегия охватывает период до 2030 года. С полным текстом документа можно ознакомиться на портале нормативно-правовых актов.
Стратегия развития искусственного интеллекта — это оглавление большой книги
Для создания Стратегии была проделана колоссальная работа. Привлекались эксперты по широкому спектру направлений, которые важны с точки зрения развития искусственного интеллекта (Artificial Intelligence или AI): это и процессоры, и алгоритмы, и программное обеспечение, и данные. Отдельно рассматривались отрасли, в которых можно достаточно быстро применить AI, так называемые quick wins — быстрые победы. Прежде всего это медицина. Следующие выгодоприобретатели — это транспорт, промышленность, «умные города», робототехника и образование.
«Стратегию писала большая группа экспертов, организованная Сбербанком и Министерством цифрового развития. Много идей было высказано, создавались рабочие группы по направлениям. Озвучивались мысли, которые далее аккумулировались в задачи развития. Потом это всё агрегировалось в единый формат. Однако разные применения AI сложно привести к одному формату. Стратегию несколько раз переписывали. Первоначально пытались записать в Стратегию большинство вопросов и субтехнологий, которые действительно необходимо прорабатывать. Получился нечитаемый, очень большой документ. Потом обобщали понятия, убирали спорные моменты. Документ стал короче и читабельнее. Сегодняшняя Стратегия развития искусственного интеллекта — это оглавление большой книги, которое открывает множество возможностей с точки зрения дальнейшей проработки. Стратегии развития AI разных стран сильно различаются между собой. Иногда конкретные цели прописаны непосредственно в стратегиях, иногда в подзаконных документах. В случае России — максимальная конкретика должна появиться в Федеральном проекте „Искусственный интеллект“», — Виталий Мильке
В документе рассмотрен ряд важных направлений, от которых напрямую зависит эффективность развития искусственного интеллекта:
- разработка и развитие программного обеспечения (Frameworks);
- разработка специальных процессоров для AI (Hardware);
- создание и размещение центров обработки данных для AI (Data centers);
- повышение доступности и качества данных и стандарты их хранения;
- подготовка кадров;
- вопросы этики применения AI;
- изменение законодательства;
- поддержка фундаментальных научных исследований;
- создание сильного искусственного интеллекта.
Последний пункт, хотя и вызывает множество дискуссий в профессиональной среде, является наиболее важным. Artificial General Intelligence — это признанный мировой тренд, и количество научных статей на английском языке, посвящённых AGI, стремительно растёт. Об AGI спорят, и не боятся применять эту аббревиатуру на научных конференциях.
Про сильный искусственный интеллект и научные исследования в AI
Указанная в государственном документе цель по созданию сильного искусственного интеллекта вывела российскую стратегию AI на более высокий уровень, сделала её интересной и прогрессивной. Однако ещё несколько лет назад словосочетание «сильный искусственный интеллект» в России не воспринималось всерьёз. Слабый искусственный интеллект (Narrow Artificial Intelligence) — другое дело. Машинное обучение на основе программного кода понятно и изучено, и к тому же приносит ощутимый экономический результат.
«AGI — это звезда, до которой надо долететь. Но в отличие от Альфы Центавра мы не будем десятилетиями лететь в практической пустоте: на пути создания сильного искусственного интеллекта будет отработано много полезных и прорывных технологий. Упускать это направление сейчас означает отстать от лидеров отрасли на многие годы», — Виталий Мильке
Согласно отчёту World Intellectual Property Organization «WIPO Technology Trends 2019 — Artificial Intelligence», с момента возникновения искусственного интеллекта в 1950-е годы новаторы и исследователи подали заявки на патенты почти на 340 000 изобретений, связанных с AI, и опубликовали свыше 1,6 млн научных трудов, и при этом, согласно оценкам экспертов, количество патентов и исследований постоянно растёт.
Источник: World Intellectual Property Organization «WIPO Technology Trends 2019 — Artificial Intelligence»
«У каждого учёного есть свой набор знаний, большой опыт, базовое образование и сфера научных интересов. Когда к нему приходит новая информация и накладывается на существующий багаж знаний, то в этот момент может появиться новая прорывная идея, которую он уже дальше может развивать. Важно, чтобы постоянно приходил поток новой качественной научной информации», — Виталий Мильке
Доступ к базам данных международных исследований и научных статей — основное топливо для развития фундаментальной науки в области AI. Сейчас университеты и корпорации самостоятельно приобретают подписки на международные базы данных, которые достаточно дороги. Самостоятельный поиск информации по большому количеству библиотек отнимает много времени. Отдельный вопрос — это перевод и анализ полученной информации.
«Необходимо поддерживать центры компетенций в области AI. За доступ центров компетенций к базам данных научных статей может платить государство. Дополнительно необходимо организовать центр перевода и анализа информации по определённым направлениям: например, исследования в сфере сильного искусственного интеллекта, научные статьи по машинному обучению, обработке больших данных (Big Data) или новые применения интернета вещей (IoT). Возможно, отыскивать кластеры статей по основным словам; подобные разработки уже есть в Российской Федерации. Далее — переводить машинным способом с последующей ручной коррекцией. Затем оформлять дайджест и отправлять в центры компетенций, чтобы ученые не теряли время на поиск информации. Подобная система может стать сильным якорем, чтобы учёные работали на национальные проекты и не уезжали за границу», — Виталий Мильке
Благодаря усилиям профессионального сообщества всё больше новых технологических решений, использующих AI, работают на увеличение эффективности бизнеса и становятся частью жизни обычных людей.
Про бизнес и искусственный интеллект
Сегодня многие крупные корпорации создают собственные лаборатории искусственного интеллекта и центры компетенций AI, каждая из которых занята разработками в определённой сфере, отвечающей интересам компании. Однако многие прорывные идеи рождаются в стартапах, не говоря уже об университетских исследованиях и докторских диссертациях.
«При внедрении AI в медицину, например в радиологию, необходимо имплементировать двух-трёх врачей-радиологов в команду специалистов по анализу данных (data scientists). Также необходим доступ к качественной валидированной базе данных, владельцами которых обычно являются медицинские клиники. В результате имеем прототип стартапа. Внедрение AI в медицину — самая очевидная и быстровыполнимая задача», — Виталий Мильке
Идея, доступ к валидированной базе данных, поддержка экспертизы и доступ к облачным графическим процессорам — вот всё, что нужно для подобного стартапа. Барьер для выхода на этот рынок пока ещё мал. В большинстве своём центры компетенций представлены корпорациями, однако небольшие организации, имея соответствующую государственную поддержку, будут в состоянии поставлять на рынок гораздо большее разнообразие идей.
«У корпораций большие административные расходы. Если похожие исследования в AI делают небольшие коллективы (в университетах или стартапах), то получаем парадокс: расходы будут на порядки меньше с таким же результатом», — Виталий Мильке
Другой важный вопрос затрагивает внедрение результатов исследований. Как правило, бизнес отстаёт от науки на несколько шагов. На практике применяется лишь малая часть научных разработок. Наиболее популярны в AI-стартапах так называемые предобученные нейронные сети. Эта наиболее практически применимая технология — только «верхушка айсберга» возможностей AI.
В исследовании «Progress of AI in Business in 2018», подготовленном компаниями MIT Sloan Management Review и BCG, эксперты пришли к выводу, что предприниматели чаще отдают предпочтение малым проектам, которые не приносят большой выгоды.
Кроме того, выяснилось, что есть определённая корреляция между уровнем прибыли компаний и их готовностью осваивать новые технологии: у предпринимателей, которые используют лишь малую часть уже освоенных разработок, уровень потенциальных доходов значительно ниже, чем у тех, кто не боится осваивать менее популярные технологии
«Нам нужно пытаться доносить до бизнеса новые идеи и понимание того, как на новых идеях можно зарабатывать. Тогда бизнес за это быстро уцепится. Свою миссию и роль я вижу в этом, когда читаю лекции по AI в России», — Виталий Мильке
Популяризация технологий искусственного интеллекта, его активное внедрение предпринимателями потребует от людей гибкой перенастройки. Появятся новые профессии. Потребуются новые навыки. Каждому придётся подстраиваться под нужды нового времени. Единственный способ не отстать — это дополнительное образование.
Про образование в сфере искусственного интеллекта
«Сейчас многие напуганы тем, что большинство профессий уйдёт, а новые профессии не появятся, и они останутся без работы. Предлагаю перестроить образ мысли следующим образом: „Я понимаю, что мне нужно, я понимаю, как эта технология работает, и я понимаю, в какой точке мне нужно получить дополнительное образование“. То есть каждый человек должен понять, какое дополнительное образование получить, чтобы следующие пять-десять лет работать успешно и получать достойную зарплату. В Великобритании, например, подобное дополнительное магистерское образование длится один год, а не два или пять. При текущей скорости развития технологий через пять лет потребуется другое дополнительное образование. И это должно стать стилем жизни», — Виталий Мильке
Стратегия развития искусственного интеллекта во многом направлена на помощь научному сообществу в создании новых уникальных решений, стимулирование бизнеса к внедрению этих решений, популяризацию искусственного интеллекта и увеличение уровня просвещённости граждан об этой технологии. Но пока мы всё ещё ограничены процессорными мощностями и не можем создавать большие нейросети, сравнимые с человеческим мозгом.
Вопрос создания национального процессора для AI также рассматривается в Стратегии: обозначено, что он должен быть не хуже мировых аналогов. Цель есть, но какими параметрами должен обладать этот процессор и для чего он нужен?
Про процессоры
«Если сложить все существующие AI-технологии в одну точку, то сегодня искусственный интеллект можно сравнить со зверьком, который видит лучше нас в гораздо более широком диапазоне электромагнитных волн, слышит лучше нас во всех диапазонах звуковых частот и даже нюхать может (анализирует запахи). Он также может реагировать на меняющуюся вокруг ситуацию (победы в видеоиграх с неполной информацией от компании DeepMind — это реакция „зверька“ на изменяющуюся среду). Однако чтобы смоделировать какую-либо мыслительную деятельность (а этим человек и отличается от этого „зверька“), необходима совсем другая процессорная мощность. Её пока нет. Приходится искать обходные пути, которые имеют кучу ограничений. Все предыдущие „зимы“ искусственного интеллекта упирались в недостаточность процессорной мощности», — Виталий Мильке
Взлёты и падения AI часто упоминаются как «лето» и «зима». Переход из «лета» в «зиму» происходит каждый раз по примерно одинаковому сценарию: сначала ажиотаж вокруг перспективной технологии, затем завышенные ожидания не оправдываются и интерес спадает, финансирование урезают — и так до следующего технологического рывка.
Источник: Nilsson, N.J., 2009. The quest for artificial intelligence. Cambridge University Press
Сейчас искусственный интеллект успешно копирует многие когнитивные функции человека, и не просто копирует, а выполняет лучше человека. Но чтобы добиться большего, потребуются на порядки большие вычислительные мощности, и, возможно, новые процессорные архитектуры, схожие по принципу действия с человеческим мозгом.
«Нейроморфный процессор пытается имитировать наш головной мозг и его нейронные клетки именно для создания искусственного интеллекта. Уже есть прототипы от известных корпораций. Одна из целей Стратегии — это создание нейроморфного процессора. Но должен быть и план „Б“ — это создание национальных тензорных процессоров на тот случай, если создать нейроморфный будет сложно в короткий промежуток времени», — Виталий Мильке
Вычислительные мощности для AI (графические и тензорные процессоры), как и программное обеспечение для машинного обучения, — это открытые ресурсы, которые можно сегодня свободно купить или арендовать, используя облачные технологии. Однако любая нестабильность в мировом политическом или экономическом укладе может повлиять на степень их доступности. Процессоры могут запретить продавать, доступ к облакам и к новым обновлениям frameworks могут закрыть. Кроме того, AI-решения, связанные с инфраструктурой, энергетикой и безопасностью, конечно, должны базироваться на AI-процессорах отечественного производства.
О преимуществах России в вопросах развития искусственного интеллекта
В 2018 году российская компания IVA Technologies анонсировала выход тензорного микропроцессора IVA TPU, который сейчас находится в процессе патентования. Таким образом, Россия является одной из немногих стран мира, готовых представить процессоры собственной разработки. Однако объём их производства недостаточен.
Направление, связанное с производством и разработкой нейроморфных или тензорных процессоров, как и развитие индустрии AI в целом, будет иметь большой мультипликативный эффект для экономики страны, появятся новые рабочие места, производства крупных компаний будут стимулировать и агрегировать вокруг себя малый и средний бизнес.
Исследование экономических эффектов от применения искусственного интеллекта провели эксперты консалтингового агентства Accenture в материале под названием «Why artificial intelligence is the future of growth», где представлены данные по двенадцати странам с развитой экономикой, которые в совокупности генерируют более 0,5% мирового экспорта.
По прогнозам экспертов, при дальнейшей интеграции технологий AI в экономики этих стран к 2035 году ежегодные темпы роста удвоятся. AI будет стимулировать этот процесс: использование инновационных технологий напрямую связано с ростом производительности труда вплоть до 40%, что повлияет на более эффективное управление временными ресурсами, и в конце концов экономика выиграет от распространения инноваций за счёт создания новых потоков доходов.
У России есть огромные преимущества для размещения центров обработки данных на основе технологий естественного охлаждения — территории с вечной мерзлотой и холодным климатом. И здесь — тот же большой мультипликативный эффект для развития таких регионов, как Арктика: новые рабочие места, инфраструктура, приток молодых специалистов.
«Стратегия — это оглавление большой книги. Какая книга в итоге получится? Будет ли она бестселлером? Сейчас это зависит от правительства, и, в частности, от Министерства экономического развития, куда Стратегия передана на исполнение. От того, каких экспертов будут привлекать к дальнейшей работе, будет зависеть успешность этой книги», — Виталий Мильке
Елизавета Губенко,
специально для Информационно-аналитической системы Фонда Росконгресс
