Лаборатории интеллекта
Летом 1956 года в американском Дартмутском колледже прошел двухмесячный научный семинар, посвященный Artificial Intelligence (искусственному интеллекту). Он собрал ведущих американских ученых в области теории игр, нейронных сетей и ИИ. Участники не ставили перед собой глобальных целей. Они просто пытались понять, можно ли обучить машину естественным языкам, натренировать ее формулировать концепции и создавать абстракции.
Именно на этом семинаре информатик и когнитивист Джон Маккарти предложил использовать термин Artificial Intelligence. Всего через год ИИ-лаборатории появились в университете Карнеги — Меллона, в Стэнфорде и MIT. Так изучение искусственного интеллекта стало официальной академической дисциплиной.
Первые проекты в области ИИ выглядели не более чем игрушками. К примеру, в 1966 году, через десять лет после Дартмутского семинара, появилась программа ELIZA, созданная американским ученым Джозефом Вейценбаумом. Она имитировала, а вернее пародировала разговор с психотерапевтом. ELIZA умела выделять в высказываниях пользователя ключевые слова и выстраивать шаблонные ответы.
До 1990-х годов заметных прорывов в сфере искусственного разума не было: казалось, технология так никогда и не обретет внятную форму и никогда не приблизится к всесильному ИИ, о котором писали фантасты. Но когда в 1997 году суперкомпьютер Deep Blue от IBM выиграл в шахматы у чемпиона мира Гарри Каспарова, об искусственном интеллекте вновь заговорили всерьез. В том же году появилась технология распознавания речи NaturallySpeaking, которая позволила машинам понимать человека «на слух». Следом возникло множество других проектов в области машинного перевода, распознавания и классификации изображений, обнаружения объектов.
В начале 2010-х годов вновь приобрела популярность такая разновидность искусственного интеллекта как нейросети, а также способы ее обучения — машинное и глубокое. Если раньше алгоритмы тренировали в основном на выполнение конкретных задач, то теперь они стали осваивать так называемые представления (features / representations) и учиться распознавать образы. Это оказалось возможным благодаря резкому росту мощности компьютеров. Вычисления начали выполнять с использованием графических процессоров, которые смогли на порядки ускорить процесс обучения моделей.
По мнению одного из крестных отцов ИИ, британского информатика Джеффри Хинтона, благодаря глубокому обучению в недалеком будущем машине удастся воспроизвести человеческий интеллект. Но пока искусственному разуму не хватает масштаба. Мозг человека имеет около 100 трлн синапсов (точек контакта двух нейронов. — РБК Тренды). Для сравнения: самая продвинутая на сегодняшний день языковая модель GPT-3 использует 175 млрд параметров.
Ближе к бизнесу
Одним из главных препятствий для широкого применения ИИ до недавнего времени было слабое распространение моделей машинного обучения (machine learning, ML). Бизнес все еще плохо понимает, как их внедрять в бизнес-процессы и продукты, или слабо осведомлен об их возможностях. Разработка и применение таких моделей кажутся предпринимателям дорогостоящим и долгим процессом. Но ситуация быстро меняется.
Всего несколько лет назад для работы с ними действительно требовалось высокопроизводительное железо. Мощных машин было мало, их аренда стоила дорого.
Ситуацию изменили облачные технологии. Они радикально демократизировали доступ к мощной вычислительной инфраструктуре и предоставили удобные и понятные инструменты для работы с ИИ.
Так, уже сейчас облачные сервисы AI Cloud от SberCloud могут обеспечить любой бизнес — от транснациональной корпорации до стартапа — инфраструктурой и инструментами для решения ИИ-задач. Причем сервисы AI Cloud работают на базе самого мощного в России и СНГ суперкомпьютера «Кристофари», специально разработанного для работы с искусственным интеллектом.
В состав AI Cloud входит облачная платформа ML Space — набор продуктов для ML-разработки полного цикла. В «Сбере» ранее отмечали, что при создании ИИ-решений специалисты тратят лишь треть своего времени на обучение моделей. Остальное уходит на подготовку и прочую рутину. Благодаря продуктам AI Cloud команды дата-сайентистов могут посвятить обучению моделей 99% времени, работая из любой точки мира через облако.
ML Space позволяет организовать распределенное обучение на более чем 1 тыс. GPU (Graphics processing units — графические процессоры для высокопроизводительных вычислений). Как уверяют ее создатели, сейчас это единственная в мире облачная ML-платформа с таким функционалом. С ее помощью ресурсоемкие модели можно обучить за несколько часов. В сервис также входит модуль AutoML, который, по сути, является фабрикой по выпуску ML-моделей для тех компаний и организаций, у которых нет собственных специалистов в области data scienсe
Создатели ML Space сравнивают сочетание облачных технологий и новых инструментов машинного обучения с переходом от ручного труда к промышленному производству. Вместе они значительно ускоряют создание и выход на рынок готовых ИИ-решений и делают искусственный интеллект максимально доступным для бизнеса.
Раскрыть потенциал
По прогнозам PwC, благодаря искусственному интеллекту мировая экономика может вырасти к 2030 году дополнительно на $15,7 трлн. Мировой рынок технологий ИИ будет прибавлять примерно 31% ежегодно, предсказывают аналитики Frost & Sullivan. В компании уверены, что уже в 2022 году он достигнет $52,5 млрд. Это вчетверо больше того объема, который аналитики фиксировали в 2017 году.
Среди основных векторов использования искусственного интеллекта компаниями — управление рисками и обеспечение кибербезопасности, автоматизация рутины, помощь в принятии оптимальных решений. Кроме того, бизнес успешно применяет ИИ, чтобы эффективнее собирать информацию для прогнозов и автоматизировать клиентские операции.
Как ИИ применяется в разных секторах экономики
- Здравоохранение: анализ медицинских данных, повышение точности диагностики различных заболеваний;
- кибербезопасность: использование алгоритмов глубокого обучения, позволяющих выявлять аномалии в поведении сети;
- сельское хозяйство: управление агроботами, аккуратный сбор урожая;
- транспорт: автоматические системы управления грузовыми железнодорожными составами, исключающие человеческий фактор, беспилотные автомобили;
- e-commerce: «умные» рекомендательные системы для покупателей;
- ретейл: планирование цепочек поставок, наблюдение за поведением потребителей, автоматизация работы складов;
- маркетинг: автоматизация таргетированной рекламы, разработка персональных предложений для потребителя;
- финансы: алгоритмическая торговля, обработка банковских данных, формирование кредитных рейтингов;
- спорт: сбор и анализ действий игроков, виртуальные ассистенты для тренеров и судей.
Ожидается, что к 2025 году человечество будет хранить около 175 зеттабайт (175 млрд Гб) данных. Уже сегодня большую их часть генерируют не люди, а машины — различные информационные системы, датчики, интернет вещей. Очевидно, что обработать всю эту информацию и извлечь из нее пользу для бизнеса без искусственного интеллекта и машинного обучения просто невозможно. Тем более, что ее количество продолжает расти.
По подсчетам IDC, объем данных, созданных в течение следующих трех лет, превысит количество информации, которое появилось за последние три десятилетия. А за ближайшую пятилетку мир сгенерирует втрое больше данных, чем за предыдущую. И это будет подталкивать к активному использованию ИИ для сбора и обработки информации.
По мнению гендиректора SberCloud Евгения Колбина, именно «облака» станут главным драйвером развития ИИ в ближайшие годы, так как только с помощью облачных технологий можно преодолеть главные барьеры развития ИИ — недостаточную доступность высокопроизводительных вычислительных ресурсов для работы с ИИ и острую нехватку специалистов — дата-сайентистов, дата-аналитиков и дата-инженеров. Сейчас почти во всех отраслях наблюдается острая нехватка высококвалифицированных специалистов для работы с данными. Платформа QuantHub, которая специализируется на подборе специалистов в сфере Data Science, подсчитала, что на три объявления о вакансии приходится всего один потенциальный соискатель. По словам Колбина, именно развитие облачных ML-сервисов и AIaaS (Artificial Intelligence as a Service) позволит искусственному интеллекту в полной мере раскрыть свой бизнес-потенциал.
Подписывайтесь также на Telegram-канал РБК Тренды и будьте в курсе актуальных тенденций и прогнозов о будущем технологий, эко-номики, образования и инноваций.