На ЦИПР определили семь главных трендов и рисков для искусственного интеллекта

В ходе встречи топ-менеджеры российских компаний, которые относятся к числу цифровых чемпионов, попытались выявить ключевые тенденции в развитии технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Кроме того, они обсудили потенциальные риски, которые несет инновационная технология.

«Реальным стимулом для развития отрасли ИИ станет появление альтернативных архитектур процессора, заточенных под использование нейросетей. Они могут дать резкий, на 5-6 порядков, рост производительности вычислений. На горизонте 5-10 лет это приведет не к линейным, а к революционным изменениям, к открытию кардинально новых возможностей, в том числе в сфере использования человеко-машинных интерфейсов», – подчеркнул Игорь Калганов, генеральный директор Холдинга Т1.

По словам Николая Кисленко, начальника департамента «Газпрома», большинство нейросетевых приложений в энергетике пока находятся в развивающейся фазе: с их помощью ведут мониторинг процессов, визуализацию данных, в лучшем случае – факторный анализ. Для рывка нужны по-настоящему новые парадигмы, например, технологии интеграции знаний о физике различных процессов в модели машинного обучения. Такие модели в дальнейшем смогут рекомендовать решения по управлению энергетическими системами, в том числе в условиях неопределенности. «Это новые технологии для качественного скачка - например, физически осведомленные нейронные сети, нейронные операторы. С их помощью, в частности, мы нашли решение для ранее нерешенной задачи – цифровое моделирование Единой системы газоснабжения, в которой более 25 тысяч крупных элементов со сложной физикой процессов», – отметил Николай Кисленко.

Как заметил Евгений Бурнаев, профессор, директор центра прикладного ИИ «Сколтеха», руководитель научной группы AIRI, инновации все больше демократизируются. Если ранее ИИ использовался в основном крупными компаниями, то сегодня инструмент становится более удобным и дешевым, и небольшие бизнесы начинают применять его для решения своих задач. В популяризации кроется и главный риск, по мнению ученого. «Есть опасность превращения нейросетей в карго-культ и шоу - например, сервисы типа ChatGPT пытаются использовать в совсем не подходящих для этого задачах только потому, что это на слуху. Однако, важен тренд на применение в конкретных индустриальных приложениях именно подходящих для этого передовых технологий. К примеру, технологии генеративных нейросетей, лежащие в основе ChatGPT и подобных моделей, уже могут генерировать не только красивые изображения или правдоподобные тексты, но и позволяют решать задачи на стыке физики и машинного обучения - генерация новых материалов и др., могут быть использованы для поиска уязвимостей информационной безопасности», – рассказал Евгений Бурнаев.

По мнению директора по развитию технологий ИИ компании «Яндекс» Александра Крайнова, главный технологический тренд – развитие больших мультимодальных генеративных сетей и превращение ИИ в технологию для личного использования. «Не пользоваться генеративными сетями станет невозможно, так как это создает персональное конкурентное преимущество. А регулярное использование заметно улучшит понимание возможностей технологии и развеет многие опасения», – уверен Александр Крайнов.

«Массовое внедрение технологий искусственного интеллекта в ключевые отрасли российской экономики может добавить к росту ВВП страны минимум 1%», – уверен Владимир Авербах, Старший управляющий директор – Управления национального развития AI Сбербанка.

Впрочем, положительная динамика возможна, только если компании смогут верно определить вектор развития, сценарии прикладного применения и возможные риски. Василий Номоконов, член правления - исполнительный директор СИБУРа, сравнил внедрение ИИ с масштабным хирургическим вмешательством. «Вы берете пациента (бизнес-процесс), меняете его кардинальным образом - проводите одновременные операции сразу на нескольких участках. Задача в том, что надо поддерживать жизнь и эффективное функционирирование, пока ваш "пациент" на операционном столе», – сказал Василий Номоконов. Бизнесу сегодня придется научиться управлять огромным количеством изменений одновременно.

Сергей Голицын, вице-президент, заместитель руководителя департамента анализа данных и моделирования ВТБ полагает, что развитие ИИ требует новых подходов и технологий работы с данными. В частности, это разработка доверенных сред для безопасного объединения данных разных источников. Технологии data fusion нужны для развития комфортной городской среды, повышения качества услуг и создания новых удобных сервисов. «В развитии новых технологий для работы с данными большую роль могут сыграть межотраслевые партнерства, а также сотрудничество корпораций и научного сообщества», – отметил Сергей Голицын.

Эксперты сошлись во мнении, что для развития технологий нужны огромные ресурсы – аппаратные и человеческие, нужна грамотная регуляторика. Кроме того, для поддержки отрасли важно налаживать научные взаимодействия с теми странами, с которыми это возможно.

«Если мы хотим быть полноправным участником гонки искусственного интеллекта, нужно действовать открыто: делать российское образование доступным во всем мире, выкладывать технологии в OpenSource и создавать глобальное комьюнити, открывать дата-сеты для обучения нейросетей», – резюмировал Игорь Калганов.