Искусственное насаждение

По данным исследования, опубликованного Центром компетенций НТИ «Искусственный интеллект», в 2021-ом объём такового рынка составил 550 миллиардов рублей, при этом более 300 миллиардов принесло российской экономике применение решений на базе ИИ, а рост инвестиций в стартапы в том же году составил 170%. В то же время в мире инвестиции в искусственный интеллект за 2021-й составили $383,3 миллиарда, а в прошлом году выросли к этому значению почти на 21%.

В целом отношение к этой тематике у широких слоёв населения и специалистов, не связанных с айти, скорее, скептическое. Под красивым маркетинговым термином «искусственный интеллект» объединено большое число слабо связанных между собой технологий, таких, как распознавание фото-, видео- и аудиоматериалов, генерация контента, рекомендательные и экспертные системы, медицинская и промышленная диагностика и тому подобное.

Фактически, искусственный интеллект имеет довольно ограниченную область применения, и в основном речь идёт о попытках заменить когнитивные функции человека. Всё то, что связано с творчеством, поиском нестандартных закономерностей, распознаванием образов. Там, где необходима работа по строгим правилам и нормативам, как, например, в управлении сложными механизмами, работе инженера или даже юриста, применяются абсолютно другие принципы, не имеющие с ИИ ничего общего и состоящие в жёстком программировании по заранее известному алгоритму.

Тем не менее, маркетологи из айти-сферы осознанно стараются максимально расширить понятие «искусственного интеллекта», приклеивая популярный термин практически на любой программный продукт. И пытаясь каким-то образом пристроить нейронные сети даже в те отрасли, где от них объективно больше неудобств, чем пользы.

Российский рынок отличается от западного своей спецификой. Если зарубежные айти-стартапы делают преимущественно в расчёте на венчурных инвесторов, готовых вложить в продукт свои деньги, с тем, чтобы в дальнейшем вывести его на IPO и заработать за счёт продвижения на бирже, то российские программисты привыкли больше смотреть на государство. Минцифры России щедрой рукой раздаёт пулу близких к ведомству компаний бюджетные гранты и дотации, не слишком заботясь при этом вопросами эффективности и вложенных средств. Молчаливо подразумевается, что цифровая экономика даёт долгосрочный отложенный эффект, а деньги, потраченные на цифровизацию, всегда пошли на дело.

Сегодня в России запущены и функционируют федеральный проект «Искусственный интеллект» национального проекта «Цифровая экономика» и одноименная рабочая группа на базе АНО «Цифровая экономика». Миллиарды рублей тратятся на программы разной эффективности, связанные с подготовкой кадров, стимулирование научных исследований, стартапов и внедрения ИИ в отраслях экономики. Включая сюда как вполне полезные исследования, так и различные модные «хакатоны», «птичинги» и «буткемпы», а то и откровенный распил бюджетных денег на цифровые начинания.

Куда менее бодро идёт по-настоящему важная работа в части создания собственной отечественной микроэлементной базы. Что и понятно. В отличие от программных стартапов, продукт которых носит субъективную ценность и не имеет чётких критериев оценки, микрочип – вещь вполне осязаемая, которая либо работает и выполняет свои функции, либо нет. Не говоря уже о том, что разработка микроэлектроники и оснастки по её производству требует серьёзных материальных затрат и вложений в железо. В отличие от тех же стартапов, где, при благосклонном отношении грантодателя, можно ограничиться скачиванием и более-менее детальной доработкой опенсорсного продукта.

Вопрос о том, насколько реальный сектор нуждается в решениях на базе искусственного интеллекта, оценить довольно трудно. Так, согласно упомянутому исследованию Центра компетенций НТИ «Искусственный интеллект», в России более 20% компаний в ключевых отраслях уже внедрили технологии ИИ в свою деятельность.

Это позволяет снижать затраты, увеличивать выработку, персонифицировать свою продукцию. Наиболее заметный эффект отмечался в финансовом секторе и в так называемом информационно-коммуникационном секторе, где благодаря таким решения удалось сэкономить 69 миллиардов рублей и 55 миллиардов, соответственно.

Впрочем, понятно, что и софтверные компании, и аналитические центры, которые задействованы в государственной системе распределения субсидий, являются заинтересованными участниками процесса, в чьих интересах представить ИИ как максимально востребованную технологию.

Считать можно по-разному. Если отнести к искусственному интеллекту каждую камеру с распознаванием перемещений и каждого робото-дозвонщика из тех, что терроризируют граждан предложениями кредитов, то спрос большой. А вот если взять серьёзное производство и инжиниринг – то пока перспективы довольно сомнительны. Что говорить, если российские проектировщики пока ещё с огромной неохотой переходят с Автокада на Архикад, осваивая BIM-методологию. Куда в проектном деле можно пристроить нейронки и технологии работы с большими данным – вопрос открытый. Да и есть ли в этом такая уж острая необходимость?

Так что во многом сегодня «искусственный интеллект» остаётся либо приложением для массовых развлечений, вроде программ-генераторов связного (хотя и не слишком осмысленного текста), красивых картинок и ушек на фотографиях. Либо занимает нишу очень узкого специализированного софта для распознавания образов.

При полном и/или частичном копировании данного материала, для последующего размещения его на стороннем ресурсе, обратная, индексируемая ссылка на источник обязательна!