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:
В нижегородской Вышке запустили бакалавриат по искусственному и дополненному интеллекту
Студенты первой сетевой программы высшего образования по искусственному и дополненному интеллекту НИУ ВШЭ в Нижнем Новгороде будут изучать передовые технологии с участием экспертов BigTech-компаний. Меморандум о партнерстве в рамках реализации программы «Технологии искусственного и дополненного интеллекта» подписан между нижегородским кампусом Высшей школы экономики, АНО «НЕЙМАРК», Альфа-Банком и VK.
«Выпускники онлайн-магистратуры ВШЭ и “Яндекса” будут востребованы на горизонте многих лет»
Вышка открывает набор на совместную с “Яндексом” онлайн-магистратуру «Искусственный интеллект в маркетинге и управлении продуктом». Студенты будут изучать автоматизацию маркетинга, машинное обучение и ИИ, управление проектами и другие предметы. Академический руководитель онлайн-магистратуры, доцент департамента больших данных и информационного поиска факультета компьютерных наук ВШЭ Александр Тараканов, и академический руководитель со стороны “Яндекса”, эксперт в сфере маркетинговых образовательных технологий Дмитрий Еременко, рассказали, какие задачи ИИ помогает решать бизнесу и какие специалисты потребуются рынку в будущем.
НИУ ВШЭ первым из российских университетов разработал и утвердил Декларацию этических принципов использования ИИ
Высшая школа экономики стала первым университетом в России, утвердившим Декларацию этических принципов создания и использования систем искусственного интеллекта. Документ станет важным ориентиром для всех участников образовательного процесса, задавая высокие стандарты и способствуя формированию ответственного подхода к использованию искусственного интеллекта. Декларация была утверждена Ученым советом 26 июня.
В НИУ ВШЭ изучили, как в России готовят высококвалифицированные кадры в области ИИ
Институт статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представил новую серию регулярных информационно-аналитических материалов на основе специализированных обследований по изучению трендов, направлений и факторов развития и распространения технологий искусственного интеллекта в России и мире. Первый выпуск основан на результатах сплошного обследования 1100 вузов и их филиалов, проведенного в 2023 году. Его целью стало выявление масштабов и условий обучения технологиям ИИ в рамках образовательных программ высшего образования и дополнительных профессиональных программ в вузовском секторе.
Эксперты ВШЭ рассказали слушателям Таврической духовной семинарии об ИИ-технологиях
Делегация Вышки в июне побывала с визитом в Таврической духовной семинарии Симферопольской и Крымской епархии. Стороны обсудили развитие партнерских проектов и совместных инициатив, в частности студенческие экспедиции в рамках проекта «Открываем Россию заново». Кроме того, директор Института искусственного интеллекта и цифровых наук ВШЭ Алексей Масютин прочел лекцию об ИИ-технологиях.
В НИУ ВШЭ состоялась первая конференция «Искусственный интеллект в медиа»
В работе форума приняли участие представители бизнеса, коммуникационных агентств, медиа, а также эксперты Вышки. Они обсудили то, как ИИ изменит креативные индустрии и повлияет на личный бренд и может ли искусственный интеллект помочь бизнесу лучше понять своего клиента. Стоит отметить, что прошедшая конференция — первая из серии запланированных мероприятий для профессионалов медиарынка и коммуникаций.
ВШЭ открывает программу подготовки элитных ИИ-специалистов в сфере прорывных технологий
Высшая школа экономики запускает программу «ИИ 360: Инженерия искусственного интеллекта» в формате трека на флагманской бакалаврской программе «Прикладная математика и информатика» факультета компьютерных наук. Партнерами станут «Яндекс» и Сбер, а также сильнейшие технические вузы — ИТМО, МФТИ и Университет Иннополис.
Обучение с подкреплением позволило лучше работать генеративным потоковым нейросетям
Ученые Центра ИИ и Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук НИУ ВШЭ применили классические алгоритмы обучения с подкреплением для настройки генеративных потоковых сетей (GFlowNets). Это позволило улучшить работу GFlowNets, которые применяются уже три года для решения сложнейших научных задач на этапах моделирования, генерации гипотез и экспериментального проектирования. Результаты работы вошли в 5% лучших публикаций на Международной конференции по искусственному интеллекту и статистике AISTATS, которая состоялась 2–4 мая 2024 года в Валенсии.
НИУ ВШЭ и Сбер провели форсайт искусственного интеллекта
Высшая школа экономики совместно со Сбером провела форсайт искусственного интеллекта (ИИ). Его первые итоги обсудили участники стратегической форсайт-сессии по поисковым исследованиям в сфере ИИ, которая прошла в Координационном центре Правительства РФ под руководством вице-премьера Дмитрия Чернышенко. Результаты форсайта лягут в основу Единой программы исследований и разработок в сфере ИИ.
Искусственный интеллект: «поход в качалку для мозга»
На днях в Вышке состоялось очередное заседание дискуссионного клуба «Самовар», главной темой которого на этот раз стал искусственный интеллект. Вместе с руководителем департамента больших данных и информационного поиска, доцентом факультета компьютерных наук ВШЭ Евгением Соколовым и директором по связям с общественностью НИУ ВШЭ, модератором встречи Романом Левковичем участники разбирались в том, что такое ИИ, что он умеет, чему и как быстро учится и зачем нам всем нужно об этом знать.