ИИ в России ждет светлое будущее
На этой неделе правительство РФ утвердило Концепцию регулирования искусственного интеллекта и робототехники до 2024 г. (см. новость ComNews от 24 августа 2020 г.). На прошлой неделе новую редакцию федерального проекта "Искусственный интеллект" представил центр компетенций ПАО "Сбербанк" (см. новость ComNews от 19 августа 2020 г.). В связи с активным движением в области регулирования ИИ вендоры и интеграторы говорят о развитии ИИ в России, возможностях импортозамещения и партнерства с иностранными вендорами.
Руководитель направления НРС/AI Lenovo в России Андрей Сысоев отметил, что в России растет спрос на архитектуры, поддерживающие нагрузки ИИ, и классические HPC, работающие на похожих аппаратных технологиях. "Коллективы узкой направленности, которые занимаются исключительно ИИ и разработкой моделей, и их последующим внедрением, не стремятся выстраивать крупные комплексы, ограничиваясь несколькими большими машинами с установленными графическими акселераторами. На рынке решений для обработки ИИ-нагрузок появилась новая и многообещающая ниша - устройства, работающие на периферии (edge computing). Пограничные серверы размещаются там, где данные производятся. Это позволяет снять нагрузку с основного дата-центра и каналов передачи данных. В итоге рабочие нагрузки обрабатываются локально, а компании в режиме реального времени получают необходимую бизнес-аналитику. Как и ранее, организации с опытом HPC показывают все большую заинтересованность в эксплуатации и развитии направления ИИ. Что важно, в России есть все возможности для реализации подобных проектов - наработан опыт обслуживания HPC-кластеров и работы с ними", - рассказал Андрей Сысоев.
Эксперт по интеллектуальным системам компании Huawei Денис Смирнов подтвердил: активность Huawei в области поставок решений в сфере ИИ значительно повысилась. "Мы предлагаем как аппаратное обеспечение - это наши серверы на базе процессоров ARM-архитектуры и специализированные устройства для ускорения вычислений ИИ, так и программное обеспечение для ИИ. Мы значительно расширили штат нашего департамента по работе с ИИ, который недавно открыт в России. Команда департамента занимается помощью в адаптации программного обеспечения для ИИ для задач российских заказчиков. Также компания развивает свою линейку чипов и устройств для ИИ. Над этой задачей работают в центрах разработки в Китае. Мы ожидаем анонс новых устройств в этой области", - прокомментировал Денис Смирнов.
Tехнический директор Cisco в России и СНГ Андрей Кузьмич уверен: за ИИ - будущее цифровой трансформации. "С этим бессмысленно спорить. Спрос на решения на основе ИИ растет, это общемировой тренд, и Россия не является исключением. Эти технологии являются основой процессов автоматизации, а без автоматизации построение и обслуживание сетей связи скоро станет невозможным. Cisco использует ИИ в большинстве своих наиболее инновационных архитектур, применяя его для анализа больших объемов сетевых данных, выявления и отражения угроз, совершенствования рабочих процессов. Например, решение Cisco DNA Analytics выбирает из сетевой телеметрии предоставленные пользователями анонимные данные, выявляет паттерны и применяет результаты анализа. Решение Cisco Encrypted Traffic Analytics (ETA) впервые в отрасли стало использовать ИИ для обнаружения вредоносного ПО в потоке шифрованного трафика без его расшифровки. Более того, мы внедрили ИИ и в нашу платформу для удаленной работы Cisco Webex - теперь при помощи инструментария WebEx Assistant она автоматически распознает речь и по окончании встречи сама формирует перечень дальнейших необходимых действий, так называемые "минутки". Все вышеперечисленные продукты, как и многие неупомянутые, пользуются устойчивым спросом на российском рынке, и перечень отраслей очень широк - от банковского сектора до нефтегаза. Пока можно сказать, что основным потребителем ИИ является крупный бизнес, однако с развитием этих технологий и с ускорением цифровой трансформации они становятся все более интересными и для меньших компаний", - отметил Андрей Кузьмич.
Эксперт по интеллектуальным системам компании Huawei Дмитрий Попков рассказал, в каких областях ИИ в России наиболее востребован. "Активно развивается видеоаналитика: во многих отраслях промышленности компании хотят не просто хранить картинки/видео, а в режиме реального времени обрабатывать и анализировать для своевременного принятия решений. Промышленность ищет возможности снижения брака, одновременно уменьшая себестоимость такого решения, и здесь, конечно, без ИИ-устройств и решений не обойтись. Роботы, дроны, умные технологии полива и кормления животных в сельском хозяйстве снижают себестоимость продукции, позволяя эффективно нарастить ее выпуск. Несмотря на некоторый спад в автомобильном секторе, многие автогиганты понимают, что ИИ-технологии делают автомобиль более безопасным и экологичным, а умные технологии позволят в будущем снизить транспортный трафик. Во многом благодаря пандемии ретейл увидел перспективы в применении умных касс и развитии умной интернет-торговли. Использование ИИ в банковской сфере позволяет за счет внедрения и использования умной автоматизации и умных технологий снизить текущие операционный расходы, а также открывает окно возможностей для финансовых операций B2B/B2C. Проблемы с покрытием, рост числа сервисов, рост объемов данных как при передаче, так и при хранении заставляет телекоммуникационные компании искать новые решения, внедрять ИИ-технологии для достижения конкурентного преимущества. Кроме того, умный безопасный и экологичный транспорт невозможен без использования ИИ-решений, поэтому этот вопрос обсуждается на уровне правительств различных стран. С нашей стороны мы видим наиболее активный интерес заказчиков из телекома, финансового и промышленного секторов производства", - прокомментировал Дмитрий Попков.
Андрей Сысоев добавил, что в России решения с применением ИИ пользуются спросом среди университетов, государственных организаций, добывающих и производственных компаний, фармацевтических организаций и финансовых учреждений. "Сегодня это основные драйверы рынка", - добавил он. По вопросу импортозамещения Андрей Сысоев сказал, что со многими компаниями, реализующими наработки в области ИТ, Lenovo поддерживает партнерские отношения, ряд решений протестирован на совместимость и допущен в качестве референсных архитектур.
Эксперт по развитию экосистемы ARM и AI компании Huawei Михаил Никитин по вопросу импортозамещения прокомментировал: "Huawei придерживается принципа открытости и локализации. Сейчас ведется активная совместная работа с российскими ассоциациями и отдельными вендорами по созданию совместных решений для заказчиков. Есть примеры синергии технологий Huawei и российских вендоров, как на уровне оборудования, так и на уровне ПО. Отдельно стоит отметить нашу программу по развитию экосистемы решений для ИИ, основанную на линейке NPU (Neuro Processing Unit), специализирующейся на работе с нейросетями, которую компания представила в 2019 г. В рамках этой программы Huawei предлагает свое оборудование для тестирования и предоставляет консультационную поддержку российского R&D-центра".
Старший вице-президент ООО "ЗТИ-Связьтехнологии" (ZTE в России) Тигран Погосян сказал, что компания ZTE активно инвестирует в разработку и внедрение новейших технологий, в том числе в области искусственного интеллекта.
"Компания уделяет особое внимание использованию ИИ для сетей передачи данных. Речь идет о таких сценариях применения ИИ, как интеллектуальная сеть 5G, интеллектуальная эксплуатация и обслуживание, интеллектуальная оптимизация, умное функционирование и умный дом. В последние годы российские операторы связи широко инвестируют в усовершенствование сетевого интеллекта, активно разрабатывают и внедряют эффективные интеллектуальные подходы и инструменты для аналитики, включая ИИ и большие данные. Это является подтверждением того, что операторы рассматривают использование ИИ в качестве одной из своих ключевых стратегий. Мы убеждены, что операторы по мере формирования потребности в дальнейшем развитии бизнеса будут постепенно внедрять ИИ на всех трех основных уровнях сети - уровне инфраструктуры, уровне управления сетью и сервисами и уровне эксплуатации и оркестровки. Когда произойдет реальная оценка со стороны операторов - а это основной сегмент пользователей ИИ, - затрат на решения с ИИ и возможностью сокращения своих затрат, к сожалению, включая сокращение людских ресурсов для обслуживания сетей, то однозначно спрос на ИИ повысится. Также ИИ будет востребован с увеличением беспилотников - как на стороне самих устройств и машин, так и со стороны инфраструктуры, - комментирует Тигран Погосян. - По импортозамещению, к сожалению, ситуация кардинально не изменилась за последние пару лет. Если оставить за скобками громкие заявления, то далее некоторой локализации на уровне сборки ситуация не продвинулась. Для придания импульса этому процессу можно было бы обязать операторов не только покупать локализованное оборудование, но и стимулировать их плотное взаимодействие с ведущими вендорами, способными технологически и финансово вложиться в это совместно с операторами под гарантированные объемы потребления данной продукции хотя бы на российском рынке. А государство должно со своей стороны субсидировать такие совместные инициативы, хотя бы путем уменьшения налогов, отчислений в случае участия операторов и вендоров в подобных проектах".
Архитектор машинного обучения Softline Digital Lab Николай Князев настроен оптимистично: "К счастью, санкционный режим в меньшей степени коснулся области искусственного интеллекта, и мы активно сотрудничаем с разными иностранными вендорами - Microsoft, Google, Amazon и т.д., находим небольшие компании и стартапы в области ИИ и совместно интегрируем их в нашу реальность. "В России сформировалось одно из крупнейших сообществ в области машинного обучения, которое активно взаимодействует с иностранными разработчиками. Данная область - фронтир современной мысли, когда передовые исследователи стремятся создать и применить технологии через границы, как радиолюбители в XX веке. Надо понимать, что существуют разные рынки - ретейл, банки, промышленность, госcтруктуры. В последних, очевидно, доля иностранных вендоров небольшая, однако если говорить про облачные сервисы, то Amazon, Google, Microsoft занимают большую часть рынка, и все данные, которые по законодательству можно в них хранить заказчики стремятся в них хранить, ведь созданные экосистемы вместе с облаками дарят удобные средства для разработки, поддержки и развертывания решений в области ИИ. В современном ИT-мире успешная технология это как правило результат множества метаморфоз: например "Яндекс.Бразуер" работает на основе Chromium компании Google, который в свою очередь сделан на основе WebKit, разработанного Apple на основе KHTML открытого проекта KDE. Для создания успешных решений в сфере ИИ, необходимо большое количество факторов, кроме финансирования: вычислительные мощности, библиотеки для параллельных тензорных вычислений, библиотеки алгоритмов машинного обучения, это все невозможно инкапсулировать в одной стране. Мое мнение, что здесь возможен путь, аналогичный протекционизму в автомобилестроении: сначала вклад отечественных разработчиков в общее решение будет небольшой, и по сути интеграция решений иностранных вендоров, по аналогу сборки иномарок в России, но в дальнейшем этот вклад будет увеличиваться и все большее количество частей будет представлено российскими вендорами. Уже сейчас мы наблюдаем множество компаний, предоставляющих услуги по обработке и анализу русскоязычного контента, что могут сделать далеко не все иностранные вендоры".
Директору по качеству Artezio (входит в группу "Ланит") Андрею Шагалову очевидно, что российским ИТ-компаниям нужно развивать собственные исследования в области искусственного интеллекта. "Что собственно многие компании и делают, ведь спрос на соответствующие решения постоянно растет. После пандемии, интерес к ним стал еще более динамичным, что заставляет разработчиков интенсивнее готовить специалистов в этой области. Нельзя сказать, что в России в области использования ИИ доминируют иностранные вендоры. Скорее российские разработчики используют бесплатные и платные решения зарубежных компаний при работе с этой технологией. Наибольшей популярностью пользуется TensorFlow - программная библиотека для машинного обучения, разработанная компанией Google. Применяются доступные разработки Microsoft, IBM и других компаний. Причем, в зависимости от проекта, это могут быть бесплатные решения open source или коммерческие продукты, например, как у IBM, - говорит Андрей Шагалов. - В заказной разработке важно создать сбалансированное решение, как по цене, так и по качеству. Разумеется, создавать решение ИИ с нуля - это очень затратно и не всегда гарантирует итоговое качество. У зарубежных компаний уровня Google и Microsoft уже довольно продолжительное время ведутся исследования искусственного интеллекта и создаются массовые решения, в том числе и те, которые могут применять разработчики. Да, России нужно начинать инвестировать в подобные проекты, чтобы получить собственные аналогичные решения. Для этого ИТ-компании открывают лаборатории, ведут исследования и обучают специалистов. Но чтобы догнать зарубежных конкурентов, нужны серьезные инвестиции в ИИ, с бюджетами, которые сопоставимы с тем, что выделят западные технологические гиганты".
