• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Искусственный интеллект как драйвер развития отечественной экономики

Искусственный интеллект как драйвер развития отечественной экономики

© Высшая школа 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.

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
© Высшая школа экономики

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.

Алексей Масютин
© Высшая школа экономики

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.

© Высшая школа экономики

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.

© Высшая школа экономики

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.

Алексей Наумов
© Высшая школа экономики

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.

© Высшая школа экономики

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.

© Высшая школа экономики

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.

Алексей Казьмин
© Высшая школа экономики

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.

© Высшая школа экономики

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.

© Высшая школа экономики

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:

Динамику ESG в мире обсудили на международной конференции по вопросам устойчивого развития в Вышке

Участники форума «ESG Corporate Dynamics: the Challenges for Emerging Capital Markets» обсудили использование ИИ в сфере устойчивого развития, влияние климатической уязвимости на привлечение институциональных инвесторов, тренды ESG-политики в Южной Корее и Китае, разработку интегральной ESG-модели для оценки вероятности дефолта компаний и многие другие вопросы. В работе конференции, организованной факультетом экономических наук ВШЭ, приняли участие более 20 ученых из ведущих университетов Китая, Египта, Малайзии и других стран.

Исследователи из ВШЭ разработали Python-библиотеку для анализа данных движений глаз

Исследовательская группа из Высшей школы экономики разработала Python-библиотеку EyeFeatures, предназначенную для анализа и моделирования данных движений глаз. Инструмент призван облегчить работу ученых и разработчиков, предоставляя им возможность эффективно обрабатывать сложные данные и строить предсказательные модели.

Достижения Вышки в сфере ИИ представили на AIJ

На площадке международной конференции AI Journey состоялась сессия под руководством вице-премьера Дмитрия Чернышенко, посвященная достижениям российских исследовательских центров в области искусственного интеллекта. Руководитель Центра ИИ ВШЭ Алексей Масютин представил ключевые разработки исследователей центра.

Фантастика vs реальность: ВШЭ и Евразийский НОЦ обучили преподавателей Башкортостана работе с ИИ

В начале ноября в Уфе состоялось обучение по программе повышения квалификации «Искусственный интеллект и его применение в научных исследованиях» для преподавателей и ученых Республики Башкортостан. Организаторами программы выступили Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ и Евразийский научно-образовательный центр. Обучение было реализовано в сетевой форме по трем направлениям: гуманитарному, естественно-научному и техническому.

Искусственная революция: как ИИ меняет образование

Искусственный интеллект стремительно ворвался в образовательное пространство и стал помощником и напарником студентов и преподавателей. Сегодня владение ИИ-инструментами становится универсальной компетенцией и требует от педагогов освоения новых навыков и подходов как к учебному процессу, так и к оцениванию успехов студентов.

Ученые НИУ ВШЭ признаны лидерами в сфере развития ИИ

В рамках международной конференции по искусственному интеллекту и машинному обучению AI Journey наградили победителей Национальной премии «Лидеры ИИ — 2024». Лауреатами стали Сергей Самсонов, научный сотрудник Международной лаборатории стохастических алгоритмов и анализа многомерных данных Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН ВШЭ, и Елена Тутубалина из Института искусственного интеллекта AIRI и Научно-учебной лаборатории моделей и методов вычислительной прагматики ФКН ВШЭ. Еще один ученый Вышки стал финалистом премии.

Обуздать стихию: как ИИ интегрируется в учебный процесс в странах мира

Искусственный интеллект постепенно становится незаменимой частью высшего образования. Его используют и студенты, и преподаватели для снижения объема рутинных задач и расширения своих возможностей. Ограничения и перспективы ИИ рассматриваются в докладе «Начало конца или новой эпохи? Эффекты генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) в высшем образовании», который вышел в журнале «Современная аналитика образования» под научной редакцией научного руководителя НИУ ВШЭ Ярослава Кузьминова.

Виртуальный Моцарт, бот «Венчурный капитал» и генерация учебных видео: как в Вышке применяют ИИ

В середине ноября в Вышке состоялся митап, на котором преподаватели, исследователи и административные работники университета представили собственные проекты и поделились опытом использования ИИ-технологий в образовательной и научной деятельности. Встреча прошла в рамках программы повышения квалификации «Искусственный интеллект в образовании и исследованиях».

Названы ключевые тренды в образовании — 2025

Искусственный интеллект и виртуальная реальность все чаще становятся частью образования. Больше половины преподавателей-новаторов готовы поддерживать мультимодальные подходы с использованием ИИ, а каждый третий студент считает, что технологии способны сделать учебу интереснее и удобнее. Такие данные представили Лаборатория инноваций в образовании ВШЭ и холдинг Ultimate Education.

Студенты Вышки выиграли международный этап «Цифрового прорыва»

В начале ноября в Калининграде прошел международный этап хакатона «Цифровой прорыв. Сезон: Искусственный интеллект». В нем приняли участие 203 команды в составе 1569 человек, и среди них — студенты факультета компьютерных наук ВШЭ, призеры всероссийского этапа. Они соревновались в решении задач от партнеров хакатона — РЖД, Media Wise, «Атома», «Росатома», «Силы» и других организаций.