Александр Ведяхин, СберБанк: «В области ИИ Россия может стать одним из лидеров»
— Насколько Россия сейчас конкурентоспособна в разработке и внедрении новых, более мощных видов искусственного интеллекта, чем США и КНР? Можно ли сравнить нашу базу разработки и внедрения машинного обучения для ИИ с ресурсами этих стран?
— Конечно, США и КНР — лидеры в области искусственного интеллекта. Но важно понимать, в каком объеме ведется финансирование этих исследований. В США одна только государственная поддержка составляет $2 млрд в год, а есть еще и поддержка от крупного бизнеса. У нас же финансирование значительно скромнее.
Для России доступны две стратегии: можно пытаться делать посевные инвестиции и заниматься всеми возможными приложениями ИИ сразу, а можно сфокусироваться на наиболее перспективных применениях. Наша страна выбрала вторую стратегию — мы разрабатываем наиболее перспективные и коммерчески выгодные направления применения ИИ, в которых являемся одним из мировых лидеров.
— Какие это ниши?
— Например, компьютерное зрение — в этой области работает, в частности, компания VisionLabs, которая трижды заняла первое место на международном тестировании алгоритмов распознавания лиц Национального института стандартов и технологий США (NIST).
Другая ниша — Natural Language Processing (NLP) — обработка естественного языка, в которой несомненным лидером является «Яндекс», обогнавший Google и Microsoft по качеству машинного перевода с русского языка на английский и с английского на русский. «Сбер», в свою очередь, поддерживает проект МФТИ по созданию разговорного ИИ iPavlov, который вышел в полуфинал конкурса Amazon Alexa Prize. Таким образом, российские ученые выбирают самые интересные среди коммерчески ориентированных направлений — и становятся в них лидерами.
— Готовимся ли мы сейчас к тому, чтобы передать ИИ какие-то сложные виды деятельности, требующие решения разнородных задач, вроде управления автомобилем в городе?
— Россия — одна из немногих стран, успешно развивающих направление беспилотных средств, включая беспилотные автомобили. На наш взгляд, первое коммерчески оправданное применение этой технологии — беспилотные грузовые автомобили. Уже в этом году на трассе М11 «Москва — Санкт-Петербург» должен быть запущен соответствующий проект — на этой дороге разрешат движение грузовых автомобилей, разумеется, с достаточно серьезными ограничениями, по выделенной полосе. Вместе с ПАО «КАМАЗ» мы готовимся воспользоваться этой законодательной возможностью. Есть идея начинать с автоколонн с живым водителем в головной машине, что существенно снизит и затраты, и риски. Повторюсь, что все, о чем я говорю, — направления с реальным коммерческим потенциалом.
ИИ — это гонка библиотек открытого кода
— Создадим ли мы в России в обозримом будущем сильный искусственный интеллект (AGI) без кооперации с другими странами?
— Существующий в мировом сообществе разработчиков ИИ консенсус-прогноз появления AGI — 2038–2039 годы. То есть самая близкая историческая перспектива — 15–20 лет. Но сейчас, конечно, никто не сможет ответить на вопрос, какая страна или организация сделает это первой.
В России идут активные разработки в этом направлении. На нашем онлайн-соревновании по ИИ, AI Journey Contest 2022, одна из самых сложных задач как раз была посвящена формированию подхода к созданию AGI.
— Расскажите подробнее о том, на что способна эта «умная» система?
— По сути это модель, которая может хорошо делать сразу много вещей: решать разные задачи, связанные с разными модальностями, такими как чтение, письмо, рисование, разговорная речь, управление физическими объектами и т. д., с использованием разных языков. Трехмодальная модель — это первый шаг в данном направлении, и у нас такая модель уже есть, это модель FusionBrain, которая разрабатывается учеными Института искусственного интеллекта AIRI при нашей поддержке.
Самое интересное, что такие модели обладают своего рода интуицией, которая позволяет им решать скрытые задачи, то есть такие, информации о которых не было в обучающих датасетах. Подобная сеть, например, натренированная решать задачи в области распознавания письменной речи и изображений, должна без дополнительного обучения выполнить тест по распознаванию разговорной речи. Это соответствует тому, как человек импровизирует в ситуациях, с которыми он еще не сталкивался, и решает задачи, выполнению которых раньше не учился.
— Можете привести примеры?
— Предположим, вам придется принять управление роботом, работающим в Марианской впадине на глубине 11 000 метров. Выполнить эту задачу на уровне профессионального оператора вам не удастся, но что-то сделать вы, безусловно, сможете, хотя никогда этого не делали.
Что же касается кооперации с другими странами — важно понимать, что в науке не должно быть границ. Российские ученые продолжают публиковаться на ведущих международных ресурсах, участвовать в ведущих международных конференциях, обмениваться опытом с ведущими мировыми учеными. Кстати, на данный момент третье место по просмотрам AI Journey 2022 занимают США.
ИИ — это гонка библиотек открытого кода. Ни одна корпорация не сможет сделать это самостоятельно. Наша модель FusionBrain тоже разрабатывается на открытом коде: мы берем открытый код и адаптируем его, именно это обеспечивает силу современного ИИ и его дальнейшее развитие. Делать такие вещи в изоляции, без сотрудничества с международным научным сообществом, значительно сложнее, а то и вовсе невозможно.
Разумеется, сейчас мы стали активнее сотрудничать со странами Востока, где тоже есть хорошая экспертиза в области ИИ — например, в данной конференции активно участвуют представители Индии, по количеству просмотров она на втором месте после России.
— Как мы узнали из прямой линии с центрами ИИ на благо человечества, которая прошла сегодня в рамках AI Journey, ИИ активно используется и в области ESG, в частности, при анализе климатических рисков...
— Климатическая повестка — все, что связано с пожарами, с заболачиванием, с выбросами CO2 — по определению международная. Мы живем на единой планете, которая управляется едиными климатическими законами. Это всегда будет актуально. Например, как предугадать, предотвратить и остановить лесные пожары? У этого вопроса, помимо большой экологической составляющей, есть и экономическая.
Один из примеров нашей работы в этом направлении — вместе со Сколковским институтом науки и технологий мы решаем совместную задачу по оптимизации используемой для обучения ИИ-моделей памяти. На конференции об этом рассказывал академик Александр Кулешов, ректор Сколтеха. Вместе с учеными Сколтеха мы разработали алгоритмы, позволяющие сократить использование памяти на 10–20%, а это снижает и потребление энергии, и выбросы СО2. Для понимания эффекта: энергопотребление ЦОДов «Сбера» — как у среднего подмосковного города.
Россия активно представлена в международном развитии этики в сфере ИИ
— Как вы оцениваете ситуацию на рынке труда IT-специалистов в России?
— Хорошая новость в том, что сейчас становится уже довольно много молодых специалистов, из которых формируется основание профессиональной пирамиды ИИ-экспертов. На каждую вакансию молодых IT-специалистов мы получаем до ста заявок от кандидатов. Молодежь начинает интересоваться IT, и в частности ИИ, еще в школе и получает в вузах нужные специальности. И все же сейчас требуется в пять-семь раз больше специалистов по ИИ, чем есть сейчас.
И здесь предпринимаются реальные усилия — работает федеральный проект «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика», президент и правительство обращают на это серьезное внимание. Ключевыми проектами непосредственно занимаются Минобрнауки и Минцифры, которые в правительстве курирует вице-премьер Дмитрий Чернышенко. В результате нам удалось «раскачать» систему высшего образования, и она выпускает все больше специалистов в сфере ИИ, которые все больше отвечают реальным потребностям бизнеса и экономики.
— Какие характерные проблемы возникают на этом пути?
— Чтобы молодой специалист стал экспертом среднего уровня в области ИИ, требуется не менее трех лет, часто — пять-семь лет. Тогда они становятся уже достаточно дефицитными специалистами и могут претендовать на заманчивые предложения, в том числе и за рубежом. А специалистов верхнего уровня совсем мало, за них идет нешуточная борьба, на рынке их все знают, это звезды, у них есть свои школы, свои исследовательские группы.
Молодые специалисты не сразу готовы решать реальные задачи, им не хватает в первую очередь практики. Поэтому, чтобы не тратить время и деньги на переподготовку молодых специалистов, «Сбер» и другие корпорации организуют совместные программы с вузами. Мы стараемся еще в вузовской среде доучивать их на совместных кафедрах так, чтобы, выходя на работу, они уже понимали, что нужно делать, а в идеале — были включены в реальные проекты. По контенту, разработанному Альянсом в сфере ИИ с активным участием «Сбера», сейчас учатся около 62 000 студентов в сфере ИИ и анализа данных.
— СберБанк принял корпоративные принципы этики ИИ и кодекс этики в сфере ИИ. Очевидно, что потребность в таком кодексе или своде правил существует на международном уровне, но можно ли говорить о какой-то работе по их созданию, которая проводилась бы прямо сейчас или планируется к проведению?
— Любую технологию можно применять по-разному, во благо или для разрушения. Общий вызов, который стоит сегодня, — чтобы ИИ был помощником людей и использовался во благо. Поэтому договариваться, безусловно, нужно, и мы уже очень близки к этому. Наша задача — выработать свод правил и норм, который будет выполняться организациями, разрабатывающими и использующими ИИ.
Кодекс этики ИИ внутри России подписали уже более 120 организаций, представленных очень широкой, всероссийской географией. По широте охвата этой темой Россия — один из лидеров данного направления. Что касается международных договоренностей, есть группы стран БРИКС и ШОС, в которых приняты рамочные соглашения по развитию этики ИИ. Эту тему продвигает и ЮНЕСКО, и мы в этом деятельно участвуем. Так что Россия активно встроена в международную повестку этики ИИ.