Гендиректор "Яндекса": искусственный интеллект проникает во все сферы

Развитие искусственного интеллекта (ИИ) в России — сложная задача, в решение которой должны быть вовлечены как государство, так и крупные компании, в частности "Яндекс". Если игроки продолжат улучшать кадровый потенциал и будут постоянно тестировать новые разработки вместе с пользователями, то уже в ближайшие пять лет станет возможным использовать ИИ в таких важных сферах, как медицина и образование.

В интервью ТАСС генеральный директор "Яндекса" в России Елена Бунина рассказала, как обеспечить кадрами область искусственного интеллекта и как использовать технологии в образовательном процессе, чтобы начать готовить будущее российское поколение ко вступлению в новую цифровую эпоху.

 Начать работать над развитием ИИ прямо сейчас

— Согласно указу президента РФ, искусственный интеллект к октябрю этого года должен быть выделен в отдельный федеральный проект нацпроекта "Цифровая экономика". Зачем нужен отдельный акцент на ИИ?

— Во всех передовых странах искусственный интеллект уже начали выделять в отдельное направление. Нам тоже важно это сделать, чтобы не отставать. Когда в развитии общества появляется новый вектор, очевидно, что им начинают интересоваться органы власти. Искусственный интеллект применяется во многих сервисах и часто поднимает их на новый уровень качества. Поэтому курс на развитие ИИ может иметь в том числе и социальный эффект.

— Изменения необходимы в том числе в законодательной области?

— Предстоит принять еще много законодательных инициатив, например в сфере беспилотного транспорта. На это может потребоваться еще лет пять. Начинать нужно уже сейчас, но для этого надо понимать, как будет влиять искусственный интеллект на разные сферы, как он устроен. Такое понимание пока есть не у всех и не в полной мере. Представителям законодательной и исполнительной власти приходится разбираться в новой области.

— Где ИИ нужен прямо здесь и сейчас?

— На мой взгляд, в первую очередь в медицине. К примеру, возьмем всех людей на земле и их медицинские данные: информацию об анализах, выписанных препаратах, о ходе лечения и его результатах. Предположим, что эти данные обезличены и хранятся в единой системе. Дальше всю эту информацию можно собрать и обработать алгоритмом машинного обучения. Когда придет новый пациент, у него возьмут анализы и сравнят с имеющимся массивом данных. Алгоритм найдет корреляции и совпадения в базе и сразу назовет диагноз, а также сообщит, как лечили людей с таким диагнозом, сколько лечили, что помогло, а что — нет.

— Но доверять на 100% такой системе мы все равно бы не смогли?

— На 100% доверять нельзя ни алгоритму, ни человеку. Задача искусственного интеллекта — дать подсказку, уменьшить вероятность ошибки. Врачи и искусственный интеллект будут работать вместе: у врача есть программа, которая дает совет. В медицине такой софт мог бы значительно повысить качество лечения.

— Где еще, помимо медицины, искусственный интеллект может быть полезен в первую очередь?

— Есть много областей, где давно применяется ИИ, но в них он стал настолько привычным, что мы его просто не замечаем. Это поиск, навигация, машинный перевод, персональные ассистенты. Еще одна важная и очень перспективная сфера — транспорт. Например, машинное обучение применяется в "Яндекс.Такси". У нас есть технология, которая советует водителю, в какой район поехать, чтобы было больше заказов. От этого выигрывают все: и водители, которые больше зарабатывают, и пользователи, к которым машины приезжают быстрее.

— Наверняка искусственный интеллект будет полезен и для обеспечения безопасности?

— Конечно. Машинное обучение лежит в основе голосовых технологий. Когда человек за рулем использует голос, а не печатает, это снижает риск аварии. Да и сам беспилотный транспорт более безопасен, чем пилотный, который зависит от человеческого фактора. В сфере транспорта с помощью искусственного интеллекта можно очень сильно снизить аварийность.

— А что на третьем месте?

— Образование. Сейчас машинное обучение невозможно задействовать в образовательных сервисах в полной мере, потому что мало данных. Для начала надо сделать так, чтобы данные собирались и анализировались, а со временем можно будет применять и искусственный интеллект. Он позволит персонифицировать обучение, сделать его более индивидуальным и в итоге повысить качество образования.

— Когда ожидать внедрения ИИ во все эти сферы?

— Во многих областях искусственный интеллект работает уже давно и успешно. В сферу образования его можно внедрить в течение четырех-пяти лет при условии, что мы начнем работу прямо сейчас. В медицине, если собрать все данные, машинное обучение можно запускать хоть сегодня.

— Но для начала все это подкрепить нормативно?

— Да, это важно. Еще важно, чтобы те, кто принимает законы, понимали разницу между персональными и деперсонализированными данными. Для обучения искусственного интеллекта нужны деперсонализированные данные. Эту грань нужно четко понимать.

Развивать беспилотные технологии с помощью ИИ

— Если говорить об ИИ и беспилотниках: какие преграды в развитии этого сегмента вы видите сегодня?

— Первая преграда — недостаточно быстрые темпы вывода беспилотников на дороги общего пользования. Одна из причин — сертификация. Это, по сути, оценка технического состояния машины. Она потребуется на этапе массового внедрения технологии. На этапе тестирования мы не видим в ней необходимости. Нам надо сделать так, как это работает, например, в США, — мы делаем беспилотную машину, и через два дня она уже ездит на дорогах общего пользования. Тогда мы сможем ускориться и выводить на дороги очень много беспилотников, а Россия будет успешно конкурировать с мировыми лидерами в этой области.

— Зачем много?

— Грубо говоря, сначала мы говорим беспилотнику, что есть такие-то правила дорожного движения. Все остальное, кроме этих правил, происходит благодаря машинному обучению. Беспилотник должен собрать очень много данных, и эти данные должны собираться не на полигоне и даже не в одном конкретном месте, а во всем городе — везде, где есть свободное движение. Чем больше беспилотников, тем больше данных, тем безопаснее технология. Тут ровно как с человеком: нельзя научиться водить, если не выезжать в город. А ведь мы хотим научить наш беспилотник водить гораздо лучше человека.

— О каких данных идет речь?

— Как ведут себя другие машины, люди и вообще все участники движения. Эти данные позволяют машинам точнее предсказывать развитие дорожной ситуации и правильнее реагировать. Таких данных надо собрать очень много.

— Как много надо беспилотников, чтобы собрать достаточно данных?

— Данные должны собираться на живых улицах: там, где активное движение, где пробки, где разные стили вождения, где другие водители нарушают правила. Одного или пяти беспилотников для этого недостаточно; это задача-минимум для тысячи машин. Беспилотники совершенно безопасны, потому что за рулем есть инженер, который, если что-то случится, возьмет управление на себя. Инженер целиком и полностью отвечает за эту машину — точно так же, как обычный водитель.

— 1000 беспилотников — это реально?

— Пока наш план — вывести на дороги сто беспилотников до конца года. В дальнейшем мы бы хотели расширить до тысячи. Наверное, нужно добавить к экспериментам еще несколько городов. Пока необязательно использовать беспилотники во всех городах страны, но в больших точно стоит.

— Пока что это кажется большой, почти нереальной цифрой...

— Мы должны сравнивать себя с США и Китаем, с которыми мы соревнуемся. В Китае уже ездят точно не меньше 350 беспилотников, в США их больше тысячи. Значит, нужно ориентироваться на тысячи. Кто больше данных успеет собрать, кто больше километров накатает на публичных дорогах, у того и будет лучше ездить беспилотник.

— А если говорить о полностью автономных беспилотниках?

— Да, важно выводить на дороги и такие беспилотники, в которых инженер сидит уже на пассажирском месте. Пока что подобные машины ездят только в тихих местах — в Иннополисе и в Сколково. Надо делать больше экспериментальных зон. Например, через год такие площадки уже можно будет открывать и в оживленных районах города.

— Но с ходу к беспилотникам мы же все равно, наверное, не привыкнем?

— С ходу да. Люди точно не будут сразу им доверять и верить, что они безопаснее. Сначала они будут доверять ситуации, когда человек сидит за рулем и, если что, сможет вмешаться. Потом будут доверять, когда кто-то не сидит за рулем, но сможет в случае необходимости взять управление на себя. А со временем привыкнут и садиться в пустой беспилотник. Мы к этому двигаемся.

— Возможно, дело в том, что люди должны научиться доверять современным технологиям, включая искусственный интеллект?

— Мы уже сейчас много пользуемся вещами, в основе которых лежит искусственный интеллект, — это навигаторы, мессенджеры, поисковики. Люди привыкли к таким вещам, этому уже никто не удивляется. Многие, особенно молодые люди, ищут информацию голосом, хотя старшему поколению это кажется странным и непонятным.

— То есть в целом люди начинают позитивно смотреть на то, что вокруг них все становится "умным"?

— Иногда люди смотрят на что-то негативно, но при этом вовсю используют. Все эти вещи будут постепенно входить в нашу жизнь, как вошла привычка сидеть в интернете через смартфон. Пройдет еще десять лет, и никто не будет удивляться, садясь в беспилотное такси. Люди порой не замечают, как переходят к такой вот новой жизни.

 Готовить специалистов будущего

— Очевидно, что в развитии ИИ без сотрудничества с государством не обойтись? К примеру, в написании национальной стратегии развития искусственного интеллекта участвовали многие игроки, включая бизнес и государство.

— Да, сейчас, когда мы вместе пишем стратегию по развитию ИИ, бизнесу и государству важно сотрудничать. В данном случае Сбербанк пригласил игроков технологического рынка и попросил о помощи, и мы все объединились. Эта стратегия была общей: и бизнеса, и государства.

—  Согласно нацстратегии, доля крупных и средних компаний, органов госвласти и подведомственных организаций, использующих ИИ, к 2024 году должна достигнуть 10%, к 2030 году — 20%. Реальна ли эта цель?

— Для начала нужны люди, которые этим бы занимались. Нужны программы обучения и воспитания кадров. При этом всегда есть риск, что человек, которого мы обучили, рано или поздно уедет. На Западе очень любят наших специалистов по ИИ. Там кадровый голод сильнее, чем в России, поскольку больше компаний, которые используют технологию. Есть риск не только недовоспитать ценные кадры, но и их потерять.

— Как этого не допустить?

— Прежде всего нужно быть привлекательными здесь, чтобы люди не хотели уезжать. Нужен хороший бизнес-климат. Специалистам важно понимать, как лучше развиваться в стране. При этом важно и возвращать своих профессионалов. В последние несколько лет мы этим активно занимаемся: обратно вернулись уже 120 человек. Каждый из этих случаев — точечный и сложный, но очень ценный наем.

— И нужно также привлекать из-за рубежа специалистов, как предложено в нацстратегии?

— Привлекать иностранных специалистов тоже важно, но это еще сложнее, чем вернуть своих. В итоге для развития искусственного интеллекта кадры — самый большой вызов, но и самая большая надежда.

— Какие еще есть риски?

— Важна правильная конкуренция. Когда в каждом направлении есть несколько сильных игроков, конкуренция между ними будет здоровой, без всяких перекосов. Еще один риск — невозможность экспериментировать. Нужно, чтобы государство давало экспериментальные площадки, чтобы те сервисы с ИИ, которые живут в физическом мире, можно было бы тестировать в реальных условиях. Пока мы придумываем серьезное законодательство, нужно принимать постановления, которые в конкретных местах давали бы возможность экспериментировать в особом режиме.

— Развитие ИИ — это хорошо, но многие эксперты предрекают, что внедрение искусственного интеллекта в производство или в сферу услуг может привести к росту безработицы.

— К этому надо готовиться. С одной стороны, в некоторых сферах кадров сейчас не хватает. С другой стороны, всегда будут профессии, которые со временем отомрут, но это будет происходить постепенно. Всплеска безработицы не будет, а будет плавный переход: за 10–15 лет мы увидим новый поток людей новых профессий. Если какие-то профессии отмирают, людей этих профессий надо переучивать.

— И делать это как можно быстрее?

— Конечно, и это уже происходит. К примеру, так поступает сервис "Яндекс.Практикум". Теперь в онлайне за полгода-год можно переучиться со старой профессии на новую. В "Практикуме" сейчас обучаются, например, шахтеры. Переучивать можно и нужно многих.

 Прививать любовь к технологиям с молодых лет

— Согласно федеральному проекту "Кадры для цифровой экономики" нацпроекта "Цифровая экономика" к 2024 году в России из вузов должны выпускаться 120 тыс. специалистов в сфере IT, а доля населения, обладающего цифровыми навыками, должна достигнуть 40%. Достижимы ли эти цели?

— Если все будут работать слаженно, это возможно. Эти числа правдивые. К примеру, количество поисковых запросов про IT-вакансии за последний год выросло на 25%, доля IT-вакансий в общем потоке выросла на 5% — это довольно много, особенно если представить, что такой рост наблюдается год от года. Это говорит о спросе, поэтому выпуск IT-специалистов надо увеличивать — как раз эти 120 тыс. и получаются.

— Какие инструменты для этого есть?

— С одной стороны, большой толчок даст увеличение бюджетных мест в вузах. При этом надо будет улучшать и качество наборов. С другой стороны, нужно не только выпускать новых студентов, но и переучивать взрослых людей, часто онлайн. Это тоже может привлечь перспективные кадры.

— Есть ли риски?

— Есть риск не успеть, не набрать столько студентов, недостаточно качественно их обучить. Если мы расширяем набор, к нам начинают приходить менее мотивированные люди — их надо не только правильно учить, но и правильно мотивировать. Это значит, что нужно менять программу. Если мы в 2,5 раза увеличиваем количество студентов, их нужно будет дополнительно мотивировать.

— Данные, которые вы приводите, говорят о том, что спрос увеличивается. Молодежь сама формирует этот спрос?

— Да, плюс родители помогают. Сами ребята, видно, больше интересуются.

— Тем не менее информатика остается не самым популярным предметом в школе.

— Информатику в школах пока преподают слабо и неинтересно. Дело не в том, что ее не считают важной, а в том, что школа пока не перестроилась и не может заинтересовать школьников информатикой. Этот предмет должен перейти на новый уровень, но пока этого не происходит.

— Что нужно сделать?

— Образованию должен помогать бизнес. Школа — консервативное место, поэтому кажется, что помощь IT-компаний — скажем, в виде кружков — могла бы быть очень полезна. Например, три года назад мы открыли "Яндекс.Лицей", который задумывался как кружки для подростков. На тот момент мы не шли в школы, специально открывались в регионах, а не в Москве, где все проще и потребность не такая большая.

— Каков был спрос?

— Мы увидели, что спрос бесконечен, в том числе со стороны региональных властей. Заявки идут потоком, который мы не можем переработать. Другой вариант — заходить в школы: скажем, сделать класс или даже полкласса с углубленным изучением информатики. Можно и изменить вообще всю информатику в школах. Задача кажется неподъемной, но, если объединить усилия государства и компаний, это реально.

— К чему мы придем в итоге?

— Есть ощущение, что если взять параллель, то 10–15 старшеклассников должны заниматься информатикой углубленно, а остальным нужно дать более простой, но современный курс: про цифровые технологии, безопасность, немного про алгоритмы. Например, мы один из стратегических партнеров департамента образования Москвы в проекте "ИТ-классы в московских школах". Мы курируем IT-классы в школах с математической вертикалью. Я думаю, что уже с начала 2020/21-го учебного года такие классы будут открываться по всей стране. Сначала надо посмотреть, как в Москве пойдет, но в целом мы готовы.

— Вопросами подготовки IT-кадров также будет заниматься созданная отраслевая рабочая группа по цифровому образованию при АНО "Цифровая экономика", которая объединяет крупнейших игроков индустрии. Каковы ее задачи?

— Сейчас есть проект, в рамках которого необходимо внедрить цифровизацию в школы. Чтобы сделать это хорошо, государству нужна помощь. С одной стороны, нужно цифровизовать сервисы, такие как облачная бухгалтерия, кадровый потенциал. С другой стороны, есть маркетплейс так называемых цифровых учебных комплексов, которые объединяют необходимые для образования детей информационно-технологические инструменты.

— Звучит достаточно сложно. Дети смогут такое принять?

— Ориентироваться надо в первую очередь на учителей. Их роль будет огромна. Именно они будут помогать развивать продукт.

— Но и бизнес должен играть свою роль? Например, "Яндекс".

— У нас есть большая программа в рамках "Яндекс.Учебника", по которой мы обучаем учителей. Мы делаем это уже в 25 регионах и с февраля этого года обучили более 11 тыс. учителей. Программа дает базовые цифровые навыки: как использовать учебную аналитику, какие умения развивать в детях.

— Насколько масштабна эта программа?

— Думаю, что за следующий учебный год мы сможем обучить 50 тыс. учителей, у нас есть такая надежда.

— И все они учатся применять цифровой учебный комплекс?

— За последний год мы потренировались на этом комплексе и поняли, что он может быть полезен как детям, так и учителям. Сейчас этим комплексом пользуются около 600 тыс. детей. Пока с его помощью они изучают русский язык и математику в младшей школе, но мы будем выходить и в среднюю школу, добавлять другие предметы. Учителя говорят, что благодаря платформе они экономят до трети времени.

— Каков охват этой программы?

— "Яндекс.Лицей" в прошлом году работал на 128 площадках в 58 городах. К сентябрю их будет еще больше. "Яндекс.Учебник" уже присутствует в 16 тыс. школах из 79 регионов. Такие сервисы вызывают большой интерес, в том числе и у школьников.

— Будем надеяться, что это только начало.

— Мы очень в это верим, да.

Беседовал​​​​​​ Давид Комахидзе