Искусственный интеллект как драйвер развития отечественной экономики
Для развития отечественной экономики и роста производительности труда сегодня необходимо активное внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ). Эту задачу можно решить только благодаря тесному сотрудничеству между бизнесом, наукой и образованием. Об этом шла речь на стратегической сессии НИУ ВШЭ по развитию ИИ.
Стратегическая сессия была организована Центром ИИ НИУ ВШЭ, Центром трансфера технологий НИУ ВШЭ, Институтом статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и Высшей школой бизнеса НИУ ВШЭ. Мероприятие прошло на площадке ВШБ.
Открывая стратсессию, директор проектного офиса Центра ИИ Анна Козырева подчеркнула: встреча организована для обсуждения развития ИИ и его применения в различных сферах жизни. Ее цель — создать платформу для взаимодействия бизнеса и исследователей, обмена идеями и ресурсами для достижения общих целей. Она сообщила, что в сессии участвуют эксперты из разных отраслей, в том числе представители 25 компаний, уже применяющих ИИ в повседневной деятельности и планирующих его использование.
Анна Козырева отметила: искусственный интеллект и его развитие — один из приоритетов государства, на него предполагается выделять около 5% расходов на науку. Именно здесь можно ожидать прорывов в прикладных исследованиях для бизнеса. Вышка стала одним из лидеров развития ИИ и платформой взаимодействия исследователей с бизнесом и государством.
Операционный директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук НИУ ВШЭ Алексей Масютин отметил: университет — это площадка, где компании могут встретиться не только с исследователями, но и друг с другом, поделиться опытом и знаниями. Нынешняя стратегическая сессия стала результатом совместной работы подразделений, занимающихся научными исследованиями и прикладными разработками в сфере ИИ. Он напомнил: «свобода искать и возможность создавать» — девиз факультета компьютерных наук Вышки. Пока компании осторожно относятся к фундаментальным исследованиям, требующим значительных инвестиций и имеющим риск завершиться без положительного результата, поэтому важна совместная работа бизнеса и ведущих университетов.
Алексей Масютин напомнил: за последние 20 лет трудоспособное население России сократилось на 6,5 млн человек. Исследования рынка труда, в том числе ученых Вышки, показали: кривая Бевериджа, отражающая соотношение вакансий и безработных, резко пошла вверх с 2020 года. Нынешнее молодое поколение, выходящее на рынок труда, малочисленно, в этих условиях компаниям сложнее развивать бизнес.
Однако, отметил Алексей Масютин, резерв развития есть: это повышение производительности труда, в том числе через применение искусственного интеллекта. По расчетам аналитиков, в отраслях, где активен спрос на навыки ИИ, темпы среднегодового прироста производительности труда в 4,8 раза выше, чем в тех отраслях, где навыки ИИ не так востребованы.
Важность развития ИИ осознается в России на высшем уровне. Наша страна входит в число 50 государств (среди них Китай, США, Индия, Бразилия, Франция, Италия и др.), принявших национальные стратегии развития искусственного интеллекта. Россия близка к мировому топ-10 по некоторым показателям, например количеству публикаций по теме искусственного интеллекта и числу суперкомпьютеров, входящих в топ-500.
Чтобы не отставать от передовых стран, Россия актуализировала стратегию развития ИИ, ее новый вариант предполагает, что эффект от применения ИИ составит к 2030 году около 11,2 трлн рублей. Планируется создать 13 фундаментальных моделей, в 5 раз увеличить число выпускников вузов по специальностям, связанным с искусственным интеллектом, и довести до 85% долю занятых, имеющих навыки его применения.
По данным Национального центра развития ИИ при Правительстве РФ, около 27% отечественных компаний получают значительный (от 25 до 100%) или многократный эффект от применения ИИ, но масштабы его использования в разных отраслях отечественной экономики существенно различаются. В ТЭК, финансовых услугах и ИКТ его применяют или планируют применять от 59 до 76% организаций. Напротив, в АПК, экологии и природопользовании, а также, что любопытно, в общем, среднем и среднем профессиональном образовании большинство организаций не предполагают использовать ИИ. Организации и компании, применявшие искусственный интеллект, отметили прежде всего повышение скорости и качества бизнес-процессов.
Алексей Масютин подчеркнул: для ускорения темпов развития ИИ бизнесу следует объединить усилия с наукой и образованием, поскольку без вовлечения специалистов компаний, находящихся на фронтире технологических достижений, учащиеся получают знания вчерашнего дня.
Он также представил результаты совместного форсайт-исследования НИУ ВШЭ и Сбера, посвященного тенденциям развития ИИ и проведенного по результатам опроса 50 ведущих отечественных экспертов в сфере искусственного интеллекта.
По их мнению, в перспективе наиболее динамично будут развиваться исследования в следующих сферах:
архитектура и алгоритмы машинного обучения;
вычисления для ИИ;
данные для ИИ (в том числе сохранение их конфиденциальности, создание и аугментация);
фундаментальные и генеративные модели;
безопасность, доверие и объяснимость;
искусственный интеллект для узких задач (компьютерное зрение, обработка языка, синтез речи);
принятие решений в агентных и мультиагентных системах, элементы генеративного ИИ;
взаимодействие человека и машины.
Директор по фундаментальным исследованиям Института ИИ и цифровых наук НИУ ВШЭ Алексей Наумов подчеркнул: в развитии искусственного интеллекта нельзя останавливаться, надо опережать конкурентов. По его мнению, ставка на прикладные исследования в области ИИ с фокусом только на ближайший горизонт не всегда верна, для его развития необходимо привлекать лучшие умы, создающие новые идеи и формирующие научные направления в долгосрочной перспективе.
Совершить рывок можно, только инвестируя в научные исследования. Бизнесу следует делать совместные проекты с университетами, которые находятся на передовой науки, например создают диффузионные модели ИИ, модели генеративных потоков, при этом простой аутсорс стандартных задач в университеты, по мнению Алексея Наумова, не приведет к успеху.
Безусловно, российским ученым необходимо обеспечивать международное лидерство в исследованиях в сфере ИИ. Подготовка ученых, занятых фундаментальной наукой, позволит готовить новые умы и формировать сообщества, создающие передовые технологии.
Алексей Наумов отметил: сейчас цикл внедрения инноваций сокращается, от появления идеи до ее массового применения нередко проходит совсем немного времени: например, ChatGPT потребовалось меньше недели, чтобы набрать миллион пользователей.
Управляющий директор управления исследований и инноваций Сбера Иван Хлебников представил сообщение о развитии Сбером внешних исследований с университетами в сфере ИИ. Он пояснил: Сбер не только использует собственную экспертизу R&D-подразделений, но и подбирает внешние команды, в том числе привлекая исследователей из университетов.
Сейчас каждый третий заказчик разработок Сбера и его партнеров взаимодействует с центрами ИИ благодаря удобному формату, созданию открытого и объективного конкурса, позволяющего выделить сильнейшие исследовательские команды на базе вузов при поддержке Аналитического центра при правительстве России.
Отдельным треком обсуждения в рамках стратегической сессии была коммерциализация разработок. Внедрение разрабатываемых технологий ИИ и создание с их использованием продуктов является приоритетом господдержки центров ИИ в новом цикле. В рабочей группе с участием представителей компаний обсуждались вопросы конкретных механизмов, форматов и условий, при которых кооперация университетов и бизнеса будет максимально эффективной. «Компании заинтересованы в быстрой проверке на практике предлагаемых решений. Для них важна вовлеченность исследователей университета и собственных инженеров в процесс разработки. Создание совместных с бизнесом индустриальных лабораторий, а также тиражирование модели передачи прав на результаты по лицензиям, позволяющей быстро собирать и тестировать прототипы, — приоритетные форматы кооперации, которые были предложены группой в дополнение к уже существующим», — подвел итоги обсуждения директор ЦКРТТ НИУ ВШЭ Антон Яновский.
Об успешном примере такой кооперации рассказал заместитель коммерческого директора управляющей компании АО «Новое сервисное бюро», руководитель проекта Data.Forecast Алексей Казьмин. Он показал, как НСБ совместно с Центром ИИ НИУ ВШЭ разработал предиктивную платформу для анализа данных в сфере туризма и гостеприимства. Прикладной задачей разработчиков модели было выяснить, в какой период имеет смысл вкладывать в маркетинг, определить модель ценовой эластичности спроса, подобрать оптимальную стратегию динамического ценообразования, выяснить ключевые факторы, влияющие на заезд и его отмену.
Для создания платформы по лицензии была передана модель, разработанная в Центре ИИ. Это существенно ускорило разработку, которая включала обучение нейросети на данных о более чем 125 000 бронирований курорта «Игора», отелей «Точка на карте», «Дача Винтера». Сначала были разработаны базовые модели, затем после пополнения данных о бронированиях, погоде в регионе и этапах переходов на сайте отеля выявлялись закономерности связи между ценой и спросом, определялся момент, когда можно корректировать тариф, не снижая спроса, изучалась реакция на изменения ценовой политики.
В результате была создана автоматизированная система моделирования спроса и прогнозирования загрузки номерного фонда без применения ручного труда, что сократило трудозатраты на аналитику на 75% при точности прогноза 95%, а процент отмен снизился на 19%, сообщил Алексей Казьмин.
Систему можно развивать с применением моделей и геоаналитики, учитывая факторы близости гостиниц к туристическим точкам притяжения и достопримечательностям и конкуренции между отелями и сетями.
Помимо кейса для туристической отрасли, есть немало других успешно реализованных проектов, отметил Алексей Масютин. Например, анализ выхода из строя сетевых дисков позволил экономить дорогостоящее сложное оборудование, прогнозировать вероятность его поломки и своевременно проводить профилактику оборудования.
Также сотрудники Центра ИИ совместно с коллегами занимаются сжатием нейронных сетей, что позволяет экономить ресурсы при применении и повысить их устойчивость к состязательным атакам. Новые архитектуры сетей для задач биоинформатики ускоряют поиск таргетов и мишеней при разработке лекарств.
Применение ИИ в экологии повышает точность прогнозирования скорости ветра и влажности и, как следствие, вероятные маршруты передвижения загрязняющих веществ и упрощает поиск источников выбросов.
Компьютерное зрение ускоряет настройку моделей под конкретные производственные стенды, сокращает число нарушений регламентов, улучшает качество продукции.
Совершенствование компьютерного зрения с помощью ИИ облегчает поиск пропавших людей на местности, поскольку оператор с большей вероятностью может пропустить мелкие детали на изображении. Это может также облегчить решение задач безопасности с помощью видеоаналитики, например детектировать, что некто находится в аномальной позе в попытке скрыть запрещенный предмет, или в образовательной сфере — заметить нарушения процедуры экзаменов (использование гаджетов или бумажных шпаргалок).
Алексей Масютин предложил участникам отраслевых секций разработать предложения, какое использование ИИ может быть целесообразно для разных компаний и какие совместные исследования с Вышкой могут иметь наибольший научный и прикладной эффект. Работа стратегической сессии продолжилась в тематических и отраслевых секциях.
На стратегической сессии было предложено более 190 гипотез о том, как развитие фундаментальных направлений ИИ повлияет на отрасли. Эти идеи включают в себя разработку алгоритмов машинного обучения, фундаментальных и генеративных моделей, мультиагентных систем, безопасности в ИИ и вопросы взаимодействия между человеком и машиной. В групповой работе представители науки и индустрии сформулировали 94 прикладные R&D задачи, которые станут основой для сотрудничества НИУ ВШЭ с индустриальными партнерами в таких сферах как промышленность и строительство, фармацевтика и медицина, финансовые услуги и страхование, ИТ и интернет сервисы, телекоммуникация и связь.
Вам также может быть интересно:
«Можно что-то сделать? Или меня отчислят?»: ИИ-помощники в образовании
Искусственный интеллект может значительно облегчить жизнь студентов и преподавателей университетов. Например, он способен автоматизировать некоторые учебные процессы, а также составить прогноз возможностей трудоустройства выпускников.
В НИУ ВШЭ разработан инструмент для контроля ИИ-технологий в медицине
Группа исследователей из Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработала индекс для определения уровня этичности систем искусственного интеллекта (ИИ) в медицине. Инструмент предназначен для минимизации потенциальных рисков, обеспечения безопасной разработки и внедрения ИИ-технологий в медицинскую практику.
Драйвер прогресса и статья доходов: роль университетов в трансфере технологий
В современном мире необходим эффективный трансфер социально-экономических и гуманитарных знаний в реальный сектор экономики и госуправление. Решающую роль в этом играют университеты. У них есть возможность объединять различные коллективы и в партнерстве с государством и бизнесом разрабатывать и совершенствовать передовые технологии.
ИНФОТЕХ-2024: «понять перспективы и ограничения использования ИИ в образовании»
В конце октября в рамках XVII Тюменского цифрового форума информационных технологий «ИНФОТЕХ-2024» прошел круглый стол «Эксперименты с ИИ в образовании». Эксперты Высшей школы экономики, Московского городского педагогического университета, Уральского федерального университета и Тюменского государственного университета обсудили практический опыт разработки и внедрения технологий ИИ в образовательный процесс, обозначили основные вызовы, связанные с быстрым развитием образовательных решений на базе ИИ.
Fall into ML 2024: взгляд в будущее машинного обучения
25–26 октября в Москве состоялась конференция Fall into ML, организованная Институтом искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ совместно с Центром ИИ при поддержке титульного партнера — Сбера. На протяжении двух дней ведущие специалисты в области искусственного интеллекта обсуждали перспективы развития фундаментальных технологий ИИ.
ВШЭ и «Яндекс» представили доклад об интеграции искусственного интеллекта в высшее образование
Высшая школа экономики и «Яндекс Образование» подготовили совместный доклад «Искусственный интеллект в образовании». В нем проанализированы ведущие мировые практики, раскрывающие потенциал технологий искусственного интеллекта (ИИ) в образовательной сфере. Доклад представляет собой карту с кейсами университетов разных стран, уже сегодня применяющих ИИ. Цель проекта — помочь российским вузам внедрять ИИ, опираясь на опыт других университетов.
Практика лицензирования разработок НИУ ВШЭ отмечена премией в области корпоративных инноваций GIA
На церемонии вручения премии GIA совместный проект Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ и АО «Новое сервисное бюро» получил награду в номинации «Трансфер технологий». Это стало плодом интенсивной работы университетского Центра трансфера технологий и научных сотрудников вместе с индустриальным партнером.
Онлайн-юрист, чат-ассистент и аватар профессора: как ученые Вышки применяют ИИ-технологии
Молодые ученые Вышки представили собственные проекты на Объединенном научном семинаре стратегического проекта «ИИ-технологии для человека» (реализуется в рамках программы «Приоритет-2030»). Решения, предложенные исследователями на базе ИИ-алгоритмов, будут полезны для развития гостиничного бизнеса, выявления манипуляций с эмпирическими данными в научных статьях, автоматизации создания юридических документов, а также во многих других сферах деятельности.
Эксперты НИУ ВШЭ исследовали, как ведется подготовка специалистов в области ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил доклад, подготовленный на основе результатов специализированного обследования образовательных организаций высшего образования. Целью впервые проведенной работы стало выявление масштабов и условий обучения технологиям искусственного интеллекта в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.
«Нам удалось провести настоящий хакатон, когда нет заранее понятного пайплайна, как получить решение»
С 13 по 20 октября в НИУ ВШЭ прошел хакатон “HSE AI Assistant Hack: Python”, организованный факультетом компьютерных наук и Центром искусственного интеллекта ВШЭ. За призовые места боролись 89 студенческих команд из ведущих вузов страны.