#8 Искусственный интеллект с Владимиром Авербахом
В новом выпуске мы обсудили ИИ с управляющим директором офиса Сбербанк Data Science Владимиром Авербахом.

Также вопросы использования этой технологии в госуправлении прокомментировал Роман Душкин, директор по науке и технологиям в AiAgency.
Подкаст доступен на платформах:

Google Podcasts
Яндекс Музыка
Apple Podcasts
VK
Spreaker
Summary

Что такое искусственный интеллект

Когда писалась Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, утвержденная в прошлом году Президентом РФ необходимо было определить понятие искусственного интеллекта.

ИИ — это комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека

В основу создания искусственного интеллекта легло несколько характеристик, относящихся к человеку, его когнитивные функции — самообучение, поиск решений заданного алгоритма, способность синтезировать решения при небольшом объеме информации опираясь на знания накопленные за всю жизнь.

Искусственный интеллект делится на ряд направлений:

- компьютерное зрение
- синтез и понимание речи
- понимание смысла текста
- система поддержки принятия решений
- перспективные методы использования ИИ (one-shot learning, transfer learning)


О создании стратегии ИИ в России

Одним из инициаторов идеи, написать стратегию развития искусственного интеллекта, выступил Сбербанк. Компания взяла на себя функцию координации, анализа и синтеза идей, которые могли бы быть погружены в эту стратегию.

В разработке стратегии принимали участие порядка 100 человек, действовавших на разных уровнях. Были созданы отдельные рабочие группы по каждой теме стратегии (исследования, данные, аппаратное обеспечение, регуляторика, подготовка кадров).

На первом этапе разрабатывались экспертные идеи, которые впоследствии обсуждались с органами власти (Минкомсвязью, Минэкономразвития, Администрацией Президента).

Во всем мире идет тренд на построение прозрачного или этичного ИИ, он должен быть безопасен, понятен для человека и управляем.


Этические принципы ИИ

Все разработчики придерживаются определенных принципов при разработке систем связанных с ИИ. Азиломарские принципы приняты на конференции в США в 2017 году. Под ними подписалось более 3000 разработчиков со всего мира и этот список продолжает пополняться

Чтобы понять, насколько необходимо государственное или корпоративное регулирование того, что делают с использованием искусственного интеллекта, нужно проанализировать кейсы и сценарии применения ИИ в мире. Есть сферы, где разработка и внедрение искусственного интеллекта должны быть жестко регламентированы (например, здравоохранение). Но есть и сферы, где необходимости в этом нет, достаточно будет, если компании будут руководствоваться закрепленными принципами.

Этика и принципы проектирования систем искусственного интеллекта наиболее спорный вопрос, волнующий большинство людей.

Проблема вагонетки — морально-этическая проблема, не связанная напрямую с искусственным интеллектом. Проблема сконструирована искусственно для обострения и выявления тех принципов которые должны быть заложены в разработку систем, в том числе ИИ.

По всем международным инициативам есть попытка сформулировать универсальные принципы. Страх и неправильная интерпретация связанная с последствиями использования ИИ витают в воздухе, и на смену добровольному урегулированию доказывающему то, что система безопасна, может прийти государственное регулирование, в отдельных частях (здравоохранение) оно действительно необходимо. Любое регулирование происходящее на уровне страхов в первую очередь несет запрет. Для того, чтобы этого избежать, сохранить развитие технологий под контролем происходит попытка саморегулирования отрасли, появление сообществ и чуткое следование добровольным международным принципам.


Какие страны лидируют в разработках ИИ

США и Китай являются лидерами в сфере разработки искусственного интеллекта, для Китая развитие ИИ это часть программы в борьбе за мировое лидерство в привлечено огромное количество ресурсов. В США основным двигателем прогресса в области ИИ являются технологические компании (Facebook, Amazon, Google), влияние государства будет в области национальной безопасности, но в Штатах не оно является определяющим.

В России от 5 до 10 тыс. человек, занимающихся Data-science и Machine learning. Есть ученые признанные на мировом уровне, но нужно понимать, что мы в начале пути. У нас есть хороший задел по физико-математическим наукам, компании - лидеры рынка, где применяются эти технологии. Компании, предоставляющие B2B продукты, только начинают задумываться как включить в свои продукты ИИ.

Наше уникальное конкурентное преимущество - кадры. Всем известно, насколько ценятся IT-разработчики из России на Западе. Если подкрепить это изменениями в системе образования (школьного, высшего, дополнительного), дать возможность любому получить цифровые навыки, культивировать престиж профессий связанных с ИИ и разработкой, а также масштабное появление продуктов и сервисов использующих искусственный интеллект для бизнеса, конечно, для этого недостаточно усилий одного государства.

Неожиданным эффектом от реализации национальной стратегии стало появление Альянса компаний, в который вошли Яндекс, Mail.ru, Сбербанк, МТС, Газпром нефть, РФПИ. Компании объединили усилия для развития ИИ в таких сферах как образование, популяризация, внимание бизнес-ценности, формирование новой отрасли ИИ и получить огромный экономический эффект.

Второе неформальное образования в области ИИ, существующее в России, — это объединение data-аналитиков Open Data Science. Государство также принимает активное участие и оказывает поддержку компаниям. Комплексный подход дает надежду, что ИИ в России ждет массовое внедрение ближайшие 2-3 года.