Конференция Сбера по искусственному интеллекту AIJ 2023. Текстовая трансляция второго дня

Новая глава развития ИИ в России

Дмитрий Чернышенко, Правительство РФ:

• Объем российского рынка искусственного интеллекта в прошлом году достиг более 650 миллиардов рублей. Прирост за год - 18%.

• Российское правительство одним из первых в мире начало работать на собственных платформенных решениях. В этом году начался переход всех государственных и региональных органов исполнительной власти на платформу "Гостех". В ней есть модуль искусственного интеллекта.

• Несколько примеров использования ИИ госучреждениями. ФНС уже семь лет использует искусственный интеллект для сортировки чеков по названиям товаров в контрольно-кассовых терминалах. А МЧС внедрили систему с использованием ИИ, благодаря которой рассчитывают риски лесных пожаров. В Москве во всех поликлиниках заработал новый сервис на основе ИИ, благодаря которому у врача есть возможность получить второе заключение при постановке некоторых диагнозов.

• Текущий средний уровень использования искусственного интеллекта в приоритетных отраслях - 31%. В лидерах - финансовый сектор, ИКТ, здравоохранение.

• Для консолидации и координации действий всех органов исполнительной власти создан специальный оперативный штаб по искусственному интеллекту. Основная цель - ускорить и контролировать исполнение поручений президента, имеющих стратегическое значение. 

• В конце октября запущена вторая волна отбора исследовательских центров. Они смогут получить гранты на развитие ИИ-решений для приоритетных областей экономики. На эти цели мы предусмотрели почти 4 миллиарда рублей.

• Чтобы поддержать бизнес, с этого года мы запустили механизм налоговых льгот. Предприниматели получили право при расчете налога на прибыль учитывать расходы на приобретение отечественного ПО с искусственным интеллектом с применением повышающего коэффициента. 

• Новый этап развития ИИ в России заключается в фазе активного внедрения проектов с использованием ИИ в экономических и хозяйственных процессах нашей страны.

• Глобальные тренды: 

– стремление государств к технологической независимости, когда отдельные страны закрывают доступ к своим разработкам;

– ужесточение борьбы за кадры;

– развитие безопасного искусственного интеллекта;

– стремление научных исследователей использовать большие языковые модели и генеративный искусственный интеллект. В ближайшее 10 лет такие технологии добавят около 7 триллионов долларов к мировому ВВП;

– рост экономического эффекта от использования ИИ. Рассчитываем, что вклад ИИ в ВВП России к 2030 году будет составлять не менее 6%. И еще она важная цифра: ожидаемый прирост к ВВП к 2030 году - 11,2 триллиона рублей.

• На глобальном уровне все громче звучит вопрос подходов к регулированию ИИ. Первый подход - приоритет у саморегулирования со стороны бизнеса, второй сосредоточен на рисках и ограничениях, третий - гибридный. В России мы используем третий вариант. На практике это означает создание экспериментальных правовых режимов с большими возможностями. У нас уже установлено 11 таких режимов в сфере ИИ.

• Ожидаем, что к 2030 году Россия войдет в топ-5 стран мира по основным метрикам искусственного интеллекта.

Генеративный ИИ и путешествие к сингулярности/AGI

Джасприт Биндра, Tech Whisperer Limited:

• Генеративный ИИ создает, генерирует, а не просто предсказывает, как искусственный интеллект. Генеративный ИИ обучается на основе языка.

• Сингулярность - термин, заимствованный из астрономии. В мире ИИ сингулярность - это философия, и у каждого есть своя точка зрения на ее счет.

• Основные элементы для развития ИИ: алгоритмы, Big Data и вычислительные мощности. Но для достижения сингулярности нам нужен четвертый элемент и некая новая физика для его достижения.

• Нужно регулировать ИИ, чтобы он не привел мир к плохим прогнозам, как было с ядерным оружием. Люди и ИИ могут сосуществовать, но в любом случае мы должны определять, как мы работаем с ним сейчас и в будущем.

• Сегодня у нас есть возможность сделать сильный ИИ угрозой, либо сделать его абсолютно безопасным для нас. Все зависит от того, что мы будем делать в ближайшие несколько лет. Если люди будут сотрудничать друг с другом, то такой ИИ будет для нас источником возможностей. Все зависит не от ИИ, а от людей.

Разблокирование возможностей ИИ: уроки с первой линии технологических инноваций

Стивен Крюгер, Careem:

Эволюция ИИ

• В 1964 году была запущена программа Eliza, в которую можно было вписать несколько промтов и программа вам отвечала. Это был первый пример разговора человека с машиной.

• После быструю эволюцию показали компьютерные игры, в частности, приключенческие с выбором одного из действий. Впервые, спустя 20 лет, пользователь получил возможность взаимодействовать с историей, ее развитием.

• История ChatGPT  начинается с технологи 2015 года Open AI для поисковиков, категоризации, кластеризации.

• С ноября 2022 года технологии развиваются по экспоненте - ChatGPT распространился молниеносно в отличие от развития ПК или облачных вычислений, которые реализовывались поэтапно.

ИИ на рынке труда

• Когда появился ПК, все боялись, что он заменит человека, но этого не случилось. ИИ породил множество новых профессий - дата-сайентисты, инфраструктурные инженеры - и стал локомотивом креативности человечества.

• Портативный ИИ также изменит наш мир: это будут как бы стероиды. Если у вас нет, например очков, то вы не сможете сделать свою работу лучше, чем ваш более технически продвинутый коллега.

ИИ в искусстве

• В будущем не нужен будет доступ к огромным студиям, не нужна будет команда. Можно демократизировать творческий процесс.

• Любой с талантом сегодня может быть режиссером, рок-звездой и т. д. и творить искусство благодаря нейросетям, потому что появляются недоступные раньше инструменты. Каждый сможет режиссером, рок-звездой и т. д.

Правдивость информации

• Сейчас мы проходим кризис правды с искусственным интеллектом. Мы видим, что ИИ используется повсеместно, поэтому мы можем задавать вопросы и сомневаться в оригинальности контента. На этом фоне ценность "человеческого контента" будет увеличиваться.

Стратегии ИИ для ESG

Джанет Савари, TAIR Labs:

• Обеспечить соответствие разработки и внедрения ИИ в ESG помогает объяснимый ИИ.

• Преимущества объяснимого ИИ:

1. Можно осознавать совместимость кода.

2. Понимание, насколько технология устойчива, что важно для подотчетности.

3. Снижение количества искажений, ведь данные мы получаем от людей, а люди подвержены необъективности.

• Разработка мультимодальных и мультиагентных моделей, которые позволят достичь целей ESG, строится на четырех модулях:

1. Извлечение данных.

2. Обогащение данных.

3. Трансформационный модуль.

4. Модуль извлечения результата.

• Эта рамочная структура сочетается в вашей технологии, и в итоге получается своеобразная воронка, которая помогает реализовывать ESG-критерии не ручным образом, а автоматизированно. Эту модель уже интегрировали четыре ключевых игрока, например Strove AI.

От данных к устойчивому развитию планеты, людей и прибыли: сила ИИ для бизнеса и общества

Кох Чен Тьен, Vero AI Sdn. Bhd:

• Как страны Юго-Восточной, Восточной и Южной Азии используют искусственный интеллект для устойчивого развития:

1. Электронная коммерция и розничная торговля. Искусственный интеллект позволяет оптимизировать логистику при доставке товаров, а значит сокращать карбоновый след. 

2. Сельское хозяйство. Искусственный интеллект помогает анализировать данные и повышать урожайность. Например, индийские компании Cropin и TraceX мониторят качество урожая и на основе изображений со спутника дают рекомендации. А китайская Pindodo делает прогнозы урожайности и также автоматизируют различные решения, в том числе с использованием дронов. 

3. Производство. Малазийские компании используют блокчейн и интернет вещей, чтобы отслеживать товары и гарантировать их подлинность. Это особенно важно для потребительских товаров, фармацевтики и продуктов питания, так как связано с безопасностью людей. 

4. Полная цифровизация основных систем идентификации. Бруней, Индонезия, Малайзия, Сингапур и Таиланд здесь в лидерах. Там существуют системы, которые позволяют людям иметь доступ к банковским и другим услугам даже за границей. То есть эти системы заботятся в том числе об эмигрантах, которых немало. В Индонезии также обеспечена безопасность данных при работе с госуслугами.

5. Декарбонизация и восстановление лесов. Есть специальный механизм развития, который помогает снизить выбросы CO2 в Азиатско-Тихоокеанском регионе (АТР). Например, в Малайзии существует биржа CO2, которая позволяет компаниям размещать и покупать квоты на выбросы CO2.

Как обеспечить устойчивость благодаря ИИ? 

• ЦОДы должны использовать возобновляемые источники энергии.

• Не строить с нуля новые модели, а переиспользовать и перобучать старые. 

ИИ и этика

• Очень важно, чтобы процесс принятия решений на основе ИИ был понятен и прозрачен. 

• Более того, нужно установить подотчетность за решениями, которые приняты на основе ИИ. Подотчетность - основа ответственного использования ИИ.

• Обеспечить конфиденциальность данных, которые использует ИИ. Модели ИИ не должны распространять такую информацию.

Исламский банкинг 

• Президент Владимир Путин подписал закон, который вводит принципы исламского банкинга в четырех республиках с мусульманским большинством. Далее это регулирование можно будет распространить на всю страну. Это открывает новые возможности для сотрудничества, в том числе со странами АТР. Например, в рамках исламского банкинга можно осуществлять торговлю квотами на выбросы CO2.

Образование в области ИИ для всех

Джефри Ту Чуан Тан, Директор Исследовательского центра ИИ в робототехнике MyEdu:

Как выглядит образование в области практического использования ИИ?

• Спектр использования ИИ чрезвычайно широк. Мы фокусируемся на том, чтобы разработать систему обучения для использования ИИ в практических целях. Такая система состоит из следующих частей:

1. Оборудование. Для того чтобы создавать, нужна система оборудования. Сюда входят не только open-source-решения, но и коммерческие решения, например с готовыми роботами.

2. Программное обеспечение. Каждому пользователю нужно иметь программное обеспечение и интерфейс.

3. Учебное пособие и курсовое обучение. Важно организовать системный и структурированный подход, развивать его шаг за шагом по четкой программе. Мы даже создали новую вакансию - учитель в области ИИ. Мы готовим учителей, чтобы они могли передавать эти знания другим. При этом учителя не обязательно должны иметь образование в области компьютерных наук.

4. Конкурсы и хакатоны. Практическое применение своих навыков мотивирует, а соревнования помогают обмениваться опытом и узнавать что-то новое.

О платформе образования RoboCup Home@EDUCATION и достижениях за пять лет

• Нашла платформа открыта и доступна. В ней множество open-source-решений, которые может использовать любой желающий. Можно вступить в наше сообщество и принимать участие в соревнованиях.

• Мы берем реальные области применения роботов, такие как медицина, сельское хозяйство, и экспериментируем с ними. Мы обучаем роботов постепенно, точно так же, как и люди учатся каким-либо навыкам.

• Для того чтобы включать нашу платформу в учебную программу школ и университетов, мы успешно взаимодействуем с госорганами. У нас есть своя программа для школьников средних и старших классов. Мы уже применяли ее на практике в разных странах, в том числе в Китае. Интерес у детей чрезвычайно высокий, они вовлечены в процесс и хотят узнавать об этом все больше и больше.

• Изучение ИИ - это большое пространство для всех желающих. Мы хотим, чтобы это стало перспективным рынком труда и развития. Роботы - это отличный инструмент, который помогает исследовать ИИ.

• Я считаю, что программирование - это главный навык для современной цифровой грамотности. Знание языков программирования можно сравнить со знанием английского языка. Если мы хотим изучить ИИ, надо начать с изучения программирования.

Доверенный ИИ: Вызовы и возможности

Арутюн Аветисян, ИСП РАН:

О доверенном ИИ

• Известны ситуации с различными взломами, когда из обученной модели ИИ можно извлечь конфиденциальные данные, поэтому нам важно, чтобы ИИ был доверенным. Это значит, что мы должны быть подкованы как с технологической точки зрения, так и с точки зрения понимания всех процессов. Человек должен участвовать во всем.

• Не обеспечив безопасность на все глобальное облако тегов, мы имеем дело с системой, которая может повести себя не так, как мы ожидаем. К примеру, если вы передвигаетесь на автомобиле, которым управляет ИИ, вы надеетесь на безопасную поездку. Но если вернуться в машинное обучение, оно допускает наличие уязвимостей, которые могут проникнуть в нее или быть созданы специально.

• Сейчас важно разрабатывать новые базы: научно-техническую, технологическую и законодательную, чтобы технологии ИИ были доверенными. На данный момент нет готовых для использования технологий, это передовой исследовательский фронт. Безопасность и доверенность является критически важным критерием для ИИ.

О подходах к обеспечению доверенного ИИ

• Один из подходов - это создание широкой тестовой базы, через которую вы прогоняете нейросеть и получаете анализ ее уязвимости. Затем вы вырезаете уязвимости и дополняете недостающие части с помощью генеративного ИИ.

• Пытаться сохранять конфиденциальность и защищаться тем, что об этом кроме меня никто ничего не знает - глупость. Безопасностью надо заниматься открыто и серьезно. Открытое ПО - это тренд, который мы должны использовать в стране, не отрываясь от мирового сообщества. У меня есть пример НКО, которая объединила в себе усилия 60 программистов из разных конкурентных компаний. Они помогают удерживать государству и бизнесу развитие сверхсложного ПО на должном уровне и развиваться вместе. Думаю, что эта модель применима и к области ИИ. Мы должны развивать это на глобальном уровне, синхронизируя с тем, что происходит в мире.

• Важно понимать, что безопасность должна быть обеспечена в соответствии с тем технологическим уровнем, на котором мы находимся. Сфера развивается очень динамично. Надеяться на то, что даже после проверки в наших системах нет ошибки, это все равно, что обещать человеку, что он никогда больше не заболеет простудой.

GigaChat. Суперсила вашего бизнеса

Денис Филиппов, SberDevices:

О примерах применения GIGA CHAT в жизни и в бизнесе

• GigaChat объединяет возможности человека и ИИ для создания лучшего клиентского сервиса для бизнеса и решения ежедневных задач.

– Анализ документов. GigaChat может анализировать объемные документы гораздо быстрее, чем человек. После анализа вы можете задать ему уточняющие вопросы по ключевым областям и радикально повысить свою эффективность.

– Работа с текстом и создание документов. GigaChat может составить вам структуру текста или документа по выбранной теме. С помощью уточняющих вопросов вы можете довести ее до совершенства.

– Работа с кодом и разработкой. GigaChat поддерживает основные языки программирования. В среднем эффективность разработчиков вырастает на 25% при работе с ИИ.

– Оптимизация коммуникационных процессов. GigaChat поддерживает мультимодальное взаимодействие - с ним можно общаться не только текстом, но и голосом. Речевые технологии значительно ускоряют и облегчают коммуникацию. Их можно использовать в широкой области: от написания почтовых писем до постановки задач сотрудникам в коммуникационных системах. Также модель распознает язык жестов и может переводить с него. Это будет полезно людям с ограниченными возможностями здоровья.

Про сильный ИИ

• Я думаю, что ИИ доберется до среднего уровня интеллекта человека в это десятилетие. Речевые технологии ИИ догнали уровень распознавания информации человеком и даже в чем-то стали лучше.

• Сильный ИИ может генерировать видео, анимацию, музыку. Это принципиально меняет работу креативных индустрий и уже сейчас может быть хорошим вспомогательным инструментом.

• ИИ не заменит человека, а станет сильнейшим инструментов в его руках. GigaChat поможет вам создать новые продукты для вашего бизнеса и делиться ими с людьми.

ИИ в ОАО "РЖД": основные подходы к внедрению

Евгений Чаркин, заместитель генерального директора ОАО "РЖД":

• РЖД разработало и внедрило концепцию применения ИИ. Все проекты, связанные с применением цифровых технологий, полностью увязаны с процессом стратегического планирования, финансовой моделью. Цифровизация - важный инструмент достижения общекорпоративных эффектов. При этом учитываются организационные, технологические, нормативные и кадровые риски. Один из примеров внедрения ИИ - проект применения беспилотных грузовиков на железной дороге.

• В прошлом году мы получили очень хороший инструмент в государстве - создание качественных импортонезависимых информационных сервисов, в том числе центров компетенций (ЦК).

• У нас реализуется более 50 проектов с применением ИИ. Он работает и в производственных процессах, и вне их.

• Ежегодно 10 тысяч сотрудников РЖД проходят обучение, в том числе и работе с цифровыми технологиями. Это один из важнейших принципов цифровой трансформации.

ИИ в нефтехимии: как заработать десятки миллиардов с помощью цифровизации

Алиса Мельникова, директор по цифровым и информационным технологиям компании "Сибур":

• 45 миллиардов рублей - это экономический эффект от сотен инициатив в сфере цифровизации, которая проводится в компании в течение пяти с лишним лет. ИИ связан с половиной этой суммы. Эффект от внедрения кейсов был от 20 миллионов до 3 миллиардов рублей.

• Сейчас мы ставим задачу повышать долю российских решений в противовес системам базовой автоматизации производства, внедренным 20 и более лет назад. Это одно из фокусных направлений, чтобы не зависеть от поставщиков из недружественных стран.

• Наши главные цели на 2024 и следующие годы - внедрение системы ИИ во всех точках принятия решений, чтобы ИИ заменил человека, где это возможно.

• С этого года ввели цифровую проверку, в том числе с применением генеративного ИИ, гипотез по созданию новых материалов и новых рецептур и сокращению лабораторных исследований, которые довольно трудозатратные и дорогие.

Большие языковые модели: трансформация цифровых продуктов для конечного пользователя

Виктор Тарнавский, директор Центра технологий искусственного интеллекта "Тинькофф":

• Вклад ИИ в деятельность компании можно разделить на три корзинки. Первая называется коротко - "Дешевле" (подразумевается эффективность текущих процессов в бизнесе). Вторая - "Новые сервисы" (то есть масштабирование новых моделей с применением ИИ) и третья – "Новые вещи" (это принципиально новый опыт, которого раньше не было). С большими языковыми моделями этот путь человечеству еще предстоит пройти, но какие-то ответы открываются уже сейчас. Например, что касается "Дешевле" - это профессиональный перевод. "Новые сервисы" - персональные ассистенты, которые решают поставленные вами задачи. "Новые вещи" - вопрос пока открытый.

• Мы считаем себя инноваторами клиентского опыта и выполнили много исследований в этой области. Наши специалисты протестировали приставку, усиливающую промт языковой модели.

• Большая языковая модель - это мостик между тем, как думают и поступают люди, и цифровым миром.

• Использование больших языковых моделей компанией потребует сделать выбор: заниматься самим разработками или пользоваться готовыми решениями. Компания "Тинькофф" решила строить свои большие базовые фундаментальные языковые модели и потом над ними надстраивать языковые модели, заточенные под задачи наших продуктов.

Основные тренды в микроэлектронике для поддержки ИИ

Сергей Белоусов, исполнительный директор Сбера:

• В настоящее время наблюдается тренд на то, что крупнейшие компании разрабатывают собственные аппаратные решения, которые применяются в их центрах обработки данных, и предоставляют пользователям в качестве сервиса. 

• Мы сделали график, на который положили самые значимые существующие нейронные сети и существующее аппаратное обеспечение. Из него очевидно, что в области Memory wall существуют самые передовые разработки, которые не могут удовлетворить существующие аппаратные решения. Поэтому разработчики решений, связанных с ИИ, вынуждены прибегать к каким-то иным решениям. Из вариантов преодоления этой проблемы можно выделить:

– уменьшение размера данных, которые используются при вычислениях;

– увеличение общих объемов памяти;

– решение проблемы задержек, которые происходят при передаче данных из памяти в вычислитель и обратно.

• Чтобы интерконнект поддерживался различными производителями, требуется провести большую работу по унификации стандартов. Она идет. В этом году был создан консорциум UCIе, который был поддержан такими крупнейшими компаниями, как Intel, Microsoft и другими. Они выпустили стандарт для такого интерконнекта внутри одного корпуса, который так и называется UCIе.

• Для реализации высокоскоростного интерконнекта используется также оптика, которую можно назвать квинтэссенцией всех вышеупомянутых технологий.

• Первая национальная премия "Лидеры искусственного интеллекта" организована АНО "Цифровая экономика" и ассоциацией "Альянс в сфере искусственного интеллекта" при поддержке Правительства РФ на основании поручения Владимира Путина.

• Награды вручают в трех категориях: "Ученые", "Компании" и "Регионы".

• Жюри получило 291 заявку (167 - компании, 70 - ученые, 54 - регионы), в которых участники рассказывали о проектах и новаторских исследованиях, реализованных за последние три года.

Премия ученым

• Вручается молодым специалистам в возрасте до 35 лет, которые стали успешными в области ИИ. Главные критерии: вклад в мировую науку, внедрение в жизнь научных работ в жизнь и влияние на образование.

• В номинации три победителя получают денежный приз 1 миллион рублей.

• Александр Коротин: разработал новые алгоритмы, позволяющие использовать генеративные модели не только для создания картинок, но и для прикладных задач. Их уже внедряют в системы прогнозирования климатических рисков.

• Александр Безносиков: его исследования по распределенным методам и федеративному обучению помогают ускорить работу моделей и расширить объем данных для процессов разработки.

• Валентин Хрульков: одним из первых в стране стал заниматься генеративным искусственным интеллектом. Его алгоритмы помогают создавать все более детальные изображения по запросу.

Премия компаниям

• Вручается отраслевым компаниям, которые внедрили ИИ в свои процессы наиболее эффективно.

• "АгроТерра" с проектом "ML-прогнозирование урожайности сельскохозяйственных культур": внедрила технологию, которая на основании состава почвы, особенностей климата и других параметров дает рекомендации для конкретного поля.

• "Сибагро" с проектом "Искусственный интеллект в свиноводстве": удалось снизить количество антибиотиков в процессе производства свинины в пять раз. Система компьютерного зрения следит за состоянием животных и отправляет данные на мобильное устройство специалисту.

• "Международный аэропорт Шереметьево" с проектом "Цифровой двойник аэропорта": внедрили предиктивные модели в процесс прогнозирования пассажиропотока, что на 20% увеличило пропускные способности терминалов и сократило расходы на 1 миллиард рублей ежегодно.

• "Русский Алюминий" с проектом "Системы видеоконтроля герметизации Emission Detection": решение позволяет выявлять более 95% нарушений герметизации оборудования, используемого при добыче полезных ископаемых.

• НПКЦ ДиТ ДЗМ с проектом "Компьютерное зрение для анализа медицинских изображений": на реальных данных были разработаны алгоритмы анализа изображений, которые снижают нагрузку на рентгенологов и повышают качество описания снимков.

Премия регионам

• В ручается регионам, решающим общественно важные задачи с использованием ИИ.

• Сахалинская область с проектом по применению технологий ИИ для обработки геопространственных данных с интеграцией в систему управления регионом: решение позволяет в оперативном режиме обрабатывать информацию с дронов, выявляя несанкционированные свалки.

• Липецкая область с проектом "Региональная платформа видеоаналитики": решение позволяет разыскивать преступников, искать пропавших людей и контролировать доступ на социально значимые объекты.

• Республика Татарстан с проектом по анализу медицинских снимков: благодаря решению пациенты могут получить консультацию лучших рентгенологов, не покидая своего района.

• Республика Башкортостан с проектом "Автономный мобильный комплекс видеоаналитики": решение позволяет выявлять дефекты дорожного полотна и городской инфраструктуры в 20 раз быстрее, чем раньше.

• Ханты-Мансийский автономный округ - Югра с проектом "Лесной контроль": внедрение технологии спутникового распознавания привело к снижению объемов незаконной добычи древесины на 63%.

• Специальный приз жюри выиграли:

1.   Москва за создание и внедрение ИИ в градостроение и работу контакт-центра.

2.   Республика Саха (Якутия) за внедрение ИИ в госуправление.

3.   Тюменская область за использование ИИ-решений в медицине.

4.   Белгородская область за использование ИИ в сельском хозяйстве.