Искусственный интеллект в России: перспективы и препятствия

Что необходимо для того, чтобы Россия стала международным лидером в развитии ИИ? На чем необходимо сейчас сосредоточить усилия?

На мой взгляд, сосредоточиться необходимо в первую очередь на подготовке кадров. Важно понимать, что фундамент всех современных технологий в области ИИ – математика, и, даже если мы говорим про нейронные сети и машинное обучение, специалист должен понимать, как правильно подготовить данные и интерпретировать результаты обучения систем. Без математической базы это сделать практически невозможно. Сегодня существует большое количество курсов в области ИИ «для всех желающих». Но следует предостеречь людей, что эта область новая и интеллектуально сложная, соответственно, порог вхождения высокий. Возможно, через несколько десятков лет появятся шаблоны и регламенты, позволяющие практически любому человеку выполнять задачи в этой области. Но сейчас это далеко не так.

Основная трудность в области ИИ – сложность в разделении основной большой задачи на подзадачи, которые нужно решать поэтапно. От специалиста требуется комплексное видение, твердые знания в различных предметных областях (математика, программирование, бизнес-экспертиза), фантазия, позволяющая выдвигать различные гипотезы, которые потом необходимо быстро и качественно проверять, а также умение интерпретировать математические результаты на языке бизнеса. Практика показывает, что такие сложные задачи способны решать самостоятельно только те, которые отлично разбираются в математике. Остальное, я считаю, менее важно.

В каких сферах деятельности и жизни общества ИИ может принести пользу уже в ближайшем будущем?

Сейчас технология ИИ распространена больше всего в ритейл-сетях, финансовом секторе и производственных компаниях из-за высокой скорости, с которой они генерируют большой объём разнообразных данных. Однако этот перечень может пополниться любой бизнес-областью, в которой есть достаточное для обучения системы количество проводимых операций и хорошо регламентированные процессы.

Основные препятствия, тормозящие развитие ИИ в нашей стране: объективные и субъективные. 

На снижение скорости развития технологии ИИ влияют два основных фактора. Во-первых, падающий уровень базового среднего и высшего образования в области математики. Хороших увлеченных математиков становится крайне мало, что вызывает кадровую проблему в ИТ-компаниях. И, во-вторых, слабое желание коммерческих компаний инвестировать в исследования применения ИИ в своем бизнесе.

В каких компаниях ИИ может привести к ускоренному развитию - в корпорациях, среднем, малом бизнесе? 

На мой взгляд, больше шансов у крупных компаний. Во-первых, они накопили большой объем исторических данных для обучения систем, и, во-вторых, способны профинансировать исследования по применению ИИ в их бизнесе.

Источник: «БИТ»