Россию практически не видно на этом рынке
Прошедший год называют началом эпохи искусственного интеллекта. Этот термин включает в себя несколько технологий, таких как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, машинное рассуждение (machine reasoning), когда через алгебраическое манипулирование ранее приобретенными знаниями формулируют ответы на новые вопросы, и сильный искусственный интеллект (artificial superintelligence), способный самостоятельно модифицировать себя.
Практически все инвесторы соглашаются, что искусственный интеллект будет следующей технологической революцией, меняющей повседневную жизнь и производство. В начале мая 2017-го аналитическая компания Tractica опубликовала прогноз, согласно которому ожидается стремительный рост мирового рынка технологий искусственного интеллекта с $1,38 млрд. в 2016-го до $59,75 млрд. к 2025 году. При этом речь идет только о компаниях, занятых непосредственно в исследованиях и разработках, связанных с искусственным интеллектом.
» style=»display: none»>
Если включить в расчет применение искусственного интеллекта в различных отраслях промышленности, интернет вещей (Internet of Things), то цифры существенно возрастают. По оценкам ведущего китайского эксперта в области искусственного интеллекта, вице-президента Китайской академии наук Tan Tieniu, в 2015 году мировой рынок приложений, где применяется искусственный интеллект, составлял $127 млрд, в 2016-м — $165 млрд, а к 2018 году превзойдет $200 млрд.
По прогнозам инвестиционного банка UBS, к 2030 году экономическая добавленная стоимость от применения искусственного интеллекта в Азии, будет составлять от $1,8 до $3 трлн в год. Это 6-10% выручки промышленного производства, розничной торговли, здравоохранения, финансового сектора и транспорта, взятых вместе, – отраслей, на которые на сегодняшний день приходится две трети ВВП крупнейших экономик Азии, включая Китай и Индию.
В абсолютном выражении самую большую экономическую добавленную стоимость от применения искусственного интеллекта, согласно анализу UBS, будет создавать промышленное производство, за ним в порядке убывания значимости следуют розничная торговля, здравоохранение, финансовый сектор и транспорт. В относительном выражении самую большую экономическую добавленную стоимость аналитики UBS ожидают в здравоохранении, за которым в порядке убывания эффекта от внедрения расположились транспорт, финансовые услуги, розничная торговля и промышленное производство.
Игра в Го
В марте 2016 года компания Google DeepMind продемонстрировала возможности системы искусственного интеллекта программы AlphaGo в решении невычислимых задач. AlphaGo выиграла со счетом 4:1 у чемпиона мира по Го – игре, число возможных ходов которой, по словам академика Александра Кулешова, «превышает число атомов во Вселенной», и их невозможно математически просчитать.
Кулешов объяснил, что разработчики AlphaGo собрали базу из 30 млн разных игровых позиций и натренировали на ней первичную нейронную сеть. Затем они ее дублировали, и вторая сеть начала играть с первой. И в результате через несколько миллиардов итераций возникло нечто третье, что человек уже не контролирует.
Обратив внимание, что для работы искусственного интеллекта программы AlphaGo компании Google требуется огромное количество энергии и большие сервера, китайские исследователи решили вместить искусственный интеллект в карманный компьютер.
Китайская академия наук намерена добиться уровня функциональности программы AlphaGo, потребляя только один ватт энергии. На исследование структуры алгоритма искусственного интеллекта нового поколения выделено $1,4 млн. Алгоритм будет встроен в чип Cambicron, который исследователи надеются вкладывать в мобильные телефоны или «умные» часы. Название Cambicron выбрали в честь Кембрийского периода, когда наблюдался резкий скачок в эволюции и сформировались все основные типы животных современного мира. Cambicron должен создать основу для осуществления китайских амбиций на глобальном рынке полупроводников.
В октябре 2016-го администрация Обамы обнародовала стратегический план по исследованиям в области искусственного интеллекта, где было отмечено, что Китай превзошел США и стал мировым лидером по опубликованным научным статьям, посвященным глубокому обучению — одному из самых популярных направлений исследований в области искусственного интеллекта. По разным оценкам, около 40% статей, посвященных разработкам в области искусственного интеллекта, публикуют китайские специалисты. Особо следует отметить асимметричность информации, имеющейся в распоряжении у китайских исследователей и их западных коллег: как правило, китайские специалисты владеют английским языком и имеют полный доступ к опубликованным научным статьям, в то время как статьи на китайском языке большей частью находятся вне поля зрения западных исследователей. В целом китайское научное сообщество остается закрытым.
Для обеспечения мирового лидерства Китая в области искусственного интеллекта в феврале 2017-го высшим китайским органом экономического планирования, Национальной комиссией развития и реформ (NDRC) был одобрен план создания национальной лаборатории искусственного интеллекта для исследований в области глубокого обучения. Возглавил проект китайский поисковик Baidu (аналог Google) в партнерстве с элитными китайскими университетами — университетом Tsinghua, Пекинским университетом авиации и космонавтики, Китайской академией информационных и коммуникационных технологий, а также с другими научно-исследовательскими институтами. Массачусетский технологический институт в списке из 50 самых «умных» компаний за 2016 год поставил Baidu на второе место после компании Amazon.
Опираясь на опыт США, Китай создает экосистему, в которую будут входить компании с известными именами, университеты и инженеры. Национальная лаборатория должна стать открытой платформой для китайских исследователей, компаний и университетов и дать им доступ к самым передовым в КНР технологиям в области искусственного интеллекта. Крупнейшие китайские компании Baidu, Tencent (владелец мегапопулярного мессенджера WeChat), Didi (китайский аналог Uber), Alibaba, Lenovo, Xiaomi, iFLYTEK вкладывают миллиарды долларов в открытие собственных лабораторий в КНР, США, привлекая лучших специалистов мирового уровня.
Битва за таланты
Из 250 000 специалистов в области искусственного интеллекта, зарегистрированных на платформе LinkedIn, 50% проживает в США, доля Китая – менее 25%, причем около 40% китайских специалистов имеют опыт работы до 5 лет. Для сравнения, доля американских специалистов с опытом работы до 5 лет составляет 28%. Правительство КНР активно занимается подготовкой кадров в области искусственного интеллекта, но пока компании уровня Baidu, Alibaba нанимают студентов из университета Tsinghua и платят им огромные зарплаты, чтобы созданные лаборатории продвигались в своих исследованиях. Сотни венчурных фирм сделали искусственный интеллект ключевой областью инвестиций – им предстоит бороться за таланты в будущем. По оценкам экспертов, на сегодняшний день в КНР есть около 50 сильных команд, занимающихся стартапами в области искусственного интеллекта, в то время как 20 000 зарегистрированных инвестиционных фондов и около 100 000 незарегистрированных ищут проекты для вложения капитала.
Ключевой вопрос венчурных инвесторов — каким образом высокие технологии в области искусственного интеллекта трансформируются в стабильный прибыльный бизнес. Большинство китайских стартапов фокусируются на распознавании лиц, изображений, голоса, обработке естественного языка, т. е. имеют низкие технологические входные барьеры и ограниченные возможности в генерировании прибыли.
Использование искусственного интеллекта в беспилотных автомобилях, медицине, генетике выглядит многообещающе, но пока нет ясности, каким образом новая функциональность может быть интегрирована в создание продуктов, имеющих ценность для потребителя. Единственное поле, где искусственный интеллект показал себя с коммерческой точки зрения – реклама и рекомендации, но эти направления в основном разрабатывают внутри больших технологических компаний, практически не оставляя места стартапам, чтобы выжить.
Нехватка проектов для инвестирования неизбежно ведет к взлету стоимости стартапов. China Money Network опубликовала данные о привлечении финансирования стартапами, связанными с исследованиями и разработками в области искусственного интеллекта. Издание сосредоточилось только на частных компаниях. Государственный капитал, а также стартапы, аффилированные с публичными корпорациями, в опубликованные материалы не попали. Из списка также были исключены компании, использующие искусственный интеллект в своих продуктах, как, например, online-образование, беспилотные автомобили.
В десятку крупнейших вошли три стартапа по распознаванию голоса, два – по распознаванию лиц, что говорит о большом желании китайских компаний от производителей холодильников до смартфонов включить эти функции в свою продукцию. Попадание в список трех робототехнических стартапов связано с огромными перспективами развития робототехники в КНР. Также в десятку попала одна компания медицинского направления и одна – использующая искусственный интеллект для предоставления маркетинговых услуг.
Искусственный интеллект в России
Развитие искусственного интеллекта дошло до уровня, когда для обучения машин требуется гораздо больше данных и ранее закрытые технологические компании сейчас вынуждены сотрудничать с внешним миром. В декабре 2016-го победившая чемпиона мира по игре в Го DeepMind открыла исходный код DeepMind Lab, выложив его на GitHub, компания Элона Маска OpenAI выложила в открытый доступ платформу Universe, чтобы любой желающий мог использовать ее для обучения собственной системы искусственного интеллекта. Ранее, в 2016 году Microsoft открыл для внешнего мира Computational Network Toolkit (CNTK), Amazon на GitHub выложил DSSTNE, Facebook открыл используемый им код компьютерного зрения, Baidu выложила в открытый доступ коды, которые использовались в системе обработки естественного языка Deep Speech 2, платформу PaddlePaddle.
Стартапы, базирующиеся на открытых платформах, среди которых Akeneo, Heptio, SnapRoute, Attic Labs и другие, привлекают многомиллионное финансирование.
Доступ к самым продвинутым алгоритмам, разработанным в мире на сегодняшний день, наличие разнообразных данных для обучения собственной системы искусственного интеллекта, прекрасная математическая, инженерная школа открывают российским исследователям возможности занять свою нишу огромного рынка технологий в области искусственного интеллекта. Чтобы не остаться аутсайдерами четвертой промышленной революции, нам необходимо существенно нарастить пул специалистов, занимающихся данным направлением. Количественный фактор здесь играет не менее значимую роль, чем качественный, – не просто так лидеры отрасли открыли всему миру алгоритмы, в разработку которых были вложены миллиарды долларов и годы исследований.
В КНР около 30 университетских лабораторий занимаются тематикой глубокого обучения, компьютерного зрения, обработкой естественного языка, при этом эксперты сходятся во мнении, что число выпускников ничтожно мало, чтобы удовлетворить спрос со стороны китайской промышленности и научно-исследовательских институтов.
В конце августа 2016 года Facebook запустил программу Facebook Artificial Intelligence Partnership (FAIR), куда вошли 15 исследовательских групп мирового уровня из 9 европейских стран. Участники программы имеют доступ к 22 высокопроизводительным серверам, базирующимся на графических процессорах (GPU). Взамен участвующие в программе исследователи должны будут публиковать результаты, алгоритмы и другую информацию, полученную в ходе работы, чтобы сделать их достоянием исследователей всего мира. Российский участник программы — лаборатория нейронных систем и глубокого обучения Московского физико-технического института (МФТИ).
Наличие высокопроизводительных вычислительных мощностей критично для разработки систем искусственного интеллекта. С 2013 года лидерство в создании высокоскоростных суперкомпьютеров перешло от США к Китаю. Тогда суперкомпьютер Tianhe-2, имеющий скорость 33.863 petaFLOPS, обошел американский Titan — 17.590 petaFLOPS. Tianhe-2 был построен на полупроводниках Intel. В ноябре 2016 года в ответ на санкции США, вследствие которых Intel вышел из проекта, Китай построил новый суперкомпьютер Sunway TaihuLight, работающий исключительно на китайских компонентах. По скорости Sunway TaihuLight почти втрое превосходит предшественника — 93.015 petaFLOPS. Самый мощный компьютер в России «Ломоносов-2» со скоростью 2.102 petaFLOPS находится лишь на 52-м месте в топ-500 (по состоянию на ноябрь 2016 года). Он базируется в научно-вычислительном центре МГУ.
Новые возможности в развитии технологий искусственного интеллекта, которые появились у МФТИ и МГУ, привлекли Сбербанк. В марте 2017 Сбербанк и МФТИ заключили соглашение о реализации совместного проекта iPavlov, цель которого — создание передовых технологий в области нейросетевого искусственного интеллекта. В том же месяце Сбербанк и факультет вычислительной математики и кибернетики МГУ открыли лабораторию, которая будет заниматься анализом больших данных, исследованиями и разработками в области машинного обучения и искусственного интеллекта в интересах банка.
Старший вице-президент Сбербанка Александр Ведяхин выразил надежду, что «лаборатория станет одним из ведущих российских интеллектуальных центров фундаментальных и прикладных исследований в сфере Data Science, машинного обучения и искусственного интеллекта». Чтобы эти слова не звучали как ирония, сначала необходимо оснастить высокопроизводительной вычислительной техникой хотя бы 15-20 российских университетов, обеспечить им доступ к платформам «Яндекса», «Рамблера», Mail.ru, «Мегафона», «Билайна», МТС, Сбербанка… Пока большинство российских университетов не имеет доступа к мощным вычислительным серверам, большим данным, МГУ будет конкурировать только с МФТИ и обязательно займет или первое, или второе место.
Для того чтобы Россия не оказалась аутсайдером четвертой промышленной революции, нам необходимо создать собственную экосистему данных, создать технологическую базу для подготовки российских специалистов в области искусственного интеллекта, понять, как мы будем развивать производство полупроводников, высокоскоростных суперкомпьютеров, как мы будем строить свою экономику и интегрироваться в глобальный рынок.