Спецпроекты

Путину написали полную оптимизма стратегию развития искусственного интеллекта в России

7434
ПО Бизнес Интеграция ИТ в госсекторе

Для Владимира Путина подготовили проект Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Документ предполагает господдержку разработки алгоритмов искусственного интеллекта, создание отечественного ПО и аппаратного обеспечения, подготовку специалистов и регулирование нормативной базы.

Российский рынок ИИ отстает от мирового

Как стало известно CNews, в России появился проект Национальной стратегии развития искусственного интеллекта (ИИ). Документ был подготовлен Сбербанком по поручению Президента России Владимира Путина и вскоре будет представлен ему на рассмотрение. Копия проекта оказалась в распоряжении редакции.

В Стратегии отмечается, что мировой рынок ИИ в прошлом году составил $2,5 млрд, к 2024 г. он вырастет до $137,2 млрд. Более 30 стран в мире признали критическую важность ИИ и приняли соответствующие национальные стратегии.

В сфере развития ИИ Россия на общемировом уровне выглядит слабо. В 2018 г. объем рынка составил 2,1 млрд руб. (0,2% от мирового). К 2024 г. он увеличится до 160 млрд руб. (1,8% от мирового). Объем российских инвестиций в ИИ в прошлом году составил менее 1% от мировых. Также на уровне от 1% от мировых находится количество патентов в области ИИ и научных статей ему посвященных.

К позитивным факторам для развития ИИ в России относятся высокий уровень базового физико-математического образования, сильная научная школа в области математики и естественных наук, первые места, занимаемые российскими студентами на международных олимпиадах по программированию и лидирующие позиции в мире в сегменте компьютерного зрения.

Путину расскажут, как развивать искусственный интеллект в России

В то же время есть и негативные факторы. Это недостаток спроса на ИИ для повышения эффективности производства продуктов, товаров и оказания услуг, небольшое число квалифицированных специалистов и исследований, в том числе из-за оттока кадров за рубеж и низкая доступность и качество данных (как корпоративных, так и собираемых госорганами).

Господдержка исследований в области ИИ

Мероприятия Стратегии разбиты на несколько блоков. Один из них посвящен поддержке исследований в области алгоритмов и математических методов в области ИИ. В части поддержки фундаментальных исследований предполагается обеспечить государственную финансовую поддержку, создать новые исследовательские центры и лаборатории, открыть в вузах специализированные программы подготовки, обеспечить приоритетное финансирование междисциплинарных проектов в области ИИ и принятие в качестве критерия эффективности ученого его личный вклад в разработку программно-аппаратного обеспечения (по аналогии с индексом цитируемости).

Для поддержки прикладных исследований планируется обеспечить государственное софинансирование исследований в области ИИ при условии получения внебюджетного финансирования, ввести налоговые и иные меры финансовой поддержки для стимулирования научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ в части ИИ и осуществить приоритетную поддержку интенсивного развития прикладных исследований ИИ на территории «Сколково» и других инновационных зон.

Дополнительно в рамках данного блока нужно будет разработать в сфере здравоохранения алгоритмы для плохо структурированных, нестабильных и зашумленных данных. В сфере образования предполагается разработать адаптивные алгоритмы для совместного обучения по индивидуальным траекториям и учета особенностей освоения предметов и разработать методы оценки творчески заданий, проверка которых не поддается алгоритмизации.

В сфере науки необходимо будет разработать прозрачные методы верификации результатов исследований и выработать подходы к моделированию физических и гуманитарных систем с использованием гибридных вычислительных и ИИ-моделей.

Пять классов ПО с искусственным интеллектом

Блок разработки программного обеспечения предполагает создание ПО для ИИ по пяти классам: системы компьютерного зрения, обработка естественного языка, распознавания и синтеза речи, рекомендательные системы и интеллектуальные системы поддержки принятия решений и системы, основанные на перспективных методах развития технологий.

К перспективным методам разработки ПО авторы Стратегии относят автоматическое машинное обучение, автономные интеллектуальные системы, способные самостоятельно решать широкий круг задач, в том числе по принципам действия человеческого мозга, интеграция работы ИИ, обучение на небольшом количестве данных, валидация результатов работы ИИ и дообучение в рамках непрерывного процесса.

Для создания единых стандартов и критериев сравнения для систем и решений ИИ предлагается определить референсную архитектуру и стандарты безопасности, совместимости и отказоустойчивости систем ИИ, а также создать измеримые эталоны и тестирующие среды.

Для разработки открытых экосистемных и специализированных библиотек реализации ИИ необходимо создание новых, не имеющих аналогов библиотек, обеспечение поддержки участия российских разработчиков в реализуемых международных проектах, внедрение новой системы мотивации для разработчиков библиотек ИИ, поддержка в виде исследовательских грантов на разработку библиотек, проведение зонтичных конкурсов по ПО для ИИ, конкурсов с призами за лучшее решение конкретной проблемы и создание упрощенного режима проведения пилотных проектов с использованием разработанного ПО.

Для развития технологических и программных решений ИИ предлагается обеспечить финансовую поддержку, субсидирование участия в международных конференциях и соревнованиях, доступ исследователей к вычислительным ресурсам, поддержку публикаций в ведущих научных журналах, создание открытых тестовых сред, создание и постоянное накопление доступных целостных легитимных наборов данных для обучения моделей, создание открытого консорциума с целью разработки стандартов интерпретируемости результатов и унифицированных стандартов оценки качества алгоритмов и привлечение специалистов международного уровня на руководящие должности исследовательских лабораторий и проектов.

Дополнительно по части ПО в сфере здравоохранения необходимо будет создать решения с облачной архитектурой, предусматривающие интеграцию с действующими информационными системами в сфере здравоохранения медицинских организаций и субъектов России, и разработать интеллектуальные системы принятия решений в медицине. В сфере образования необходимо разработать аналогичную цифровую платформу для интеграции с действующими информсистема в регионах, создать виртуальных помощников (чат-ботов для образовательного процесса), разработать образовательные решения для детей с ограниченными возможностями.

В сфере науки следует разработать онлайн-платформу для исследований с использованием ИИ для различных областей наук.

Перспективы российского ПО в области ИИ

По результатам выполнения заявленных мероприятий в области компьютерного зрения российские технологии обеспечат полноту и точность распознавания типов объектов с помощью компьютерного зрения. Она будет сопоставима с человеческими показателями.

В области обработки естественного языка алгоритмы анализа тональности, извлечения сущностей, семантического анализа и машинного перевода будут воспроизводить результаты, сопоставимые с человеческими. Также будут разработаны алгоритмы полуавтоматического обучения.

В области распознавания и синтеза речи качество распознавания звуков и речи достигнет уровня, сопоставимого с человеческим, будет реализована полуавтоматическая адаптация для конкретных условий, будут созданы системы голосового самообслуживания и продвинутые системы анализа звуков, а синтезированная речь сможет передавать эмоции. Также будет возможная быстрая подготовка синтеза речи для любого голоса и языка.

В разработке рекомендательных систем и интеллектуальных систем поддержки принятия решений на первом этапе будут реализованы продвинутые рекомендательные системы, а тестирование рекомендательных систем смогут проводиться офлайн без участия пользователей.

Другой блок Стратегии описывает сбор, хранении и обработку данных для исследований, разработки и применения ИИ. Для наиболее эффективного применения технологий ИИ требуется постоянный рост объемов размеченных, структурированных данных, а также улучшение инфраструктуры доступа к ним и их обработки, подчеркивают авторы документа.

Для обеспечения доступности данных необходимы создание общедоступных онлайн-платформ для получения, передачи, хранения и обработки данных, в том числе анонимизированных, для обучения алгоритмов ИИ, а также создание единого протокола взаимодействия для участников платформ, запуск процесса поэтапной публикации анонимизированных данных на платформах, создание механизмов стимулирования частных компаний и физических лиц к публикации собственных данных на платформах.

Для обеспечения целостности данных предлагается осуществить разработку механизма верификации достоверности данных на платформах, создать единые механизмы контроля авторства данных и их редакций, в том числе с целью защиты от несанкционированного изменения, создать унифицированные динамически обновляющиеся методологии сбора и разметки данных и детально проработанных отраслевых стандартов.

Для обеспечения конфиденциальности данных необходимо будет предоставить гражданам инструменты предоставления своих персональных данных и их контроля, разработать методологии анонимизации персональных данных, размещаемых в открытом доступе.

Дополнительно в сфере здравоохранения планируется разработать стандарты подготовки и использования медицинских данных и создать национальный биобанк размеченных данных. В сфере образования планируется организовать сбор данных, цифровую регистрацию, запись хода и результатов образовательного процесса, разработать стандарты подготовки и использования данных, связанных с образовательным процессом, и создать национальную базу размеченных данных.

В сфере науки планируется организовать сбор и накопление данных в различных областях с помощью платформы поддержки исследований и предоставить доступ к этой платформе широкому кругу исследователей.

Отечественные чипы для ИИ

Следующий блок Стратегии описывает повышение доступности аппаратного обеспечения, оптимизированного для решения задач ИИ. Для разработки отечественных высокоскоростных и энергоэффективных микропроцессоров, оптимальных для задач ИИ, необходимы проведение фундаментальных исследований по разработке новых вычислительных архитектур, организация финансовой поддержки разработок и производства, включая льготный доступ к средствам проектирования микроэлектронных компонентов и субсидирования производства опытных образцов чипов, создание программных средств разработки систем ИИ под стандартизированные и перспективные архитектуры как с открытым кодом, так и на основе коммерческих лицензий.

Кроме того, запланировано создание отладочных и обучающих аппаратных и программных средств для формирования открытого сообщества разработчиков, полного программного стека для тензорных и нейроморфных систем в составе единого стека ПО, агрегатора по упрощенному лицензированию интеллектуальных прав на ядра и ПО для разработки.

Для создания высокоплотных аппаратно-программных комплексов, ориентированных на задачи ИИ, предлагается организовать доступ к центрам, выполняющим операции по групповому тестированию, корпусированию, гибридной сборке, для создания образцов конечных устройств для решения задач ИИ на базе высокоплотных конструкций. Также в документе речь идет о строительстве центров коллективного использования для отработки решений ИИ на базе прототипов программируемых логистических интегральных схем перспективных микросхем или уже созданных микросхем.

Для создания специальных центров обработки данных коллективного и индивидуального пользования предлагается создать новые интерконнекты, разработать эффективные методы охлаждения высоконагруженных вычислительных систем, предоставить льготный доступ к разработчикам и исследователям к создаваемым вычислительным мощностям.

ЦОД на российских ИИ-процессорах

По результатам реализации заложенных в Стратегию мероприятий будут разработаны и выпущены на рынок первые образы ИИ-чипов с готовыми инструментами отладки и комплектом ПО, запатентованы архитектуры на новых вычислительных принципах, разработаны и выпущены на рынок интеллектуальные устройства, построенные на базе отечественной ИИ-системы. Также появятся общедоступные специализированные центры обработки данных (ЦОД), включая ЦОД, построенный на российских ИИ-процессорах.

Подготовка специалистов для искусственного интеллекта

Отдельный блок Стратегии посвящен повышению количества и качества подготовки кадров. Для построения многоуровневой системы обучения в области анализа данных и ИИ необходимы разработка программ по формированию навыков анализа данных и ИИ в рамках дошкольного и школьного образования; внедрение в вузах системы подготовки в области анализа данных, организация профессиональной переподготовки специалистов корпоративными школами по анализу данных, предоставление возможности бесплатного второго магистерского образования в области анализа данных в ИИ, создание системы среднего профессионального образования в области ИИ и смежных технологий, создание единой открытой платформы обучения в области ИИ для просветительской деятельности и поддержки процесса обучения на всех уровнях образования, подготовка инженерных кадров для реализации программы в части создания отечественного аппаратного обеспечения и смежных областей.

Для построения системы привлечения и удержания специалистов в области аналитики и данных ИИ предлагается обеспечить возможность получения доходов специалистов на уровне доходов в десятке стран-лидеров по этому показателю и создать возможности для проведения перспективных исследовательских и прикладных бизнес-проектов в области ИИ.

Дополнительно в сфере образования планируется разработать и внедрить программы повышения квалификации преподавателей, направленные на популяризацию использования современных технологий для снятия рутинных операций с преподавателей и для обеспечения индивидуального подхода к каждому обучающемуся. В сфере науки следует организовать площадки для обмена экспертизой по внедрению ИИ и проведение исследований, по использованию технологий ИИ в решении междисциплинарных прикладных научных задач и интеграции с индустриальными партнерами.

Нормативное регулирование искусственного интеллекта

Заключительный блок стратегии описывает создание базы нормативного регулирования для применения технологий искусственного интеллекта, в том числе для стимулирования развития экосистемы. Для обеспечения нормативных условий для доступа к данным необходимо создание правовых условий для доступа к данным, собираемым государственными органами власти, доступа к медицинским базам данных на обезличенной основе, регуляторных песочниц в сфере данных, оборота данных, аккумулируемых компаниями.

Для создания упрощенного административно-правового и нормативно-технического порядка тестирования и внедрения разработок в сфере ИИ необходимо введение упрощенной сертификации продуктов ИИ, в том числе создание упрощенного порядка сертификации медицинских изделий, и создание возможности для делегирования принятия отдельных решений программам на основе технологий ИИ, включая проведение медицинских исследований и процедур.

С целью разработки специального инвестиционного режима для финансово-правового стимулирования инвестиций в индустрию ИИ предлагается создать специализированные инструменты для заключения и реализации государственно-частных партнерств, связанных с использованием ИИ, и предоставить налоговые льготы компаниям, инвестирующим или разрабатывающим ИИ.

Для поддержания эффективного баланса между интересами индустрии ИИ и интересами общества необходимо установить правовые и этические правила социального взаимодействия человека с ИИ, установить правила распределения ответственности между владельцами, разработчиками и поставщиками данных за ущерб, причиненный с использованием систем ИИ, уточнить регулирование оборота результатов интеллектуальной деятельности и иного законодательства, созданного с использованием ИИ для стимулирования их разработки.

Для создания полноценной системы нормативно-технического регулирования в области ИИ предлагается создать национальную стандартизацию и обеспечить тестирование, сертификацию и подтверждение соответствия для систем ИИ, поведение которых не может быть в полной мере предсказано или воспроизведено в тестовых условиях.

Дополнительно в сфере здравоохранения нужно определить правовой статус технологий ИИ, решить вопросы принадлежности и правил использования биомедицинских данных, разработать процедуры для расчета тарифов для ведомственного контроля качества и разработать изменения в наднациональную систему регистрации медицинских изделий в части регистрации технологий ИИ как медицинских изделий.

В сфере образования предлагается выявить правовые барьеры, препятствующие сбору и обработке максимально детальных данных об обучении, и разработать нормативные акты, стимулирующие индивидуализацию обучения на всех уровнях образования и снимающие соответствующие ограничения. В сфере науки планируется разработать новую методологию расчета личного вклада исследователя в научное развитие, выработать механизм финансирования динамических групп исследователей в формате конкурсов и соревнований, разработать юридические основы для создания и работы индустриально-академических центров междисциплинарных прикладных исследований.

Как ИИ поможет российской медицине, образованию и науке

По результатам реализации мероприятий Стратегии в сфере здравоохранения ожидаются следующие результаты. ИИ будет использоваться для мониторинга качества медицинской помощи в четверти субъектов России. Для проведения профилактических осмотров, в том числе неонатальных скринингов, мониторинга, прогнозирования и выявления рисков при беременности, ИИ будет применяться в 30% субъектов, для минимизации дефектов и ошибок при выполнении диагностических процедур — также в 30% субъектов, а и при выполнении инвазивных процедур — в 20% субъектов.

Технологии ИИ буду встроены в Единую государственную информационную систему в сфере здравоохранения (ЕГИССЗ) и доступны для анализа больших данных на уровне субъектов федерации, федеральных округов и страны в целом. Использование систем поддержки принятия врачебных решений будет являться обязательным лицензионным требованием для медицинских организаций, также будет создана технологическая платформа для объединения результатов использования ИИ по отдельным технологиям и поддержки индивидуального подхода в медицине.

Предполагается, что реализация мероприятий Стратегии положительно скажется и на числе россиян, ведущих здоровый образ жизни. Не менее 2% граждан будет использовать ИИ для самоконтроля и управления здоровьем. Также будет осуществлен переход к проактивному мониторингу за счет средств ИИ, встроенных в окружающую среду.

В сфере образования не менее 30% обучающихся будет заниматься по индивидуальным траекториям с учетом особенностей на всех уровнях образования, а адаптивные образовательные системы будут затрагивать не менее 30 предметов. Не менее половины образовательных программ на всех уровнях образования будут построены по принципу учета индивидуальных особенностей каждого обучающегося с выстраиванием индивидуальной траектории его обучения.

Не менее 20% обращений обучающихся в образовательные учреждения будет обрабатываться виртуальными помощниками (чат-ботами) без вовлечения сотрудников образовательного учреждения. Автоматизированное тестирование будет использоваться для раннего выявления одаренных детей в 30% программах на всех уровнях образования. Также не менее 30% проверок знаний в образовательном процессе будет проводиться с применением автоматизированных систем контроля знаний и контроля честности выполнения.

В сфере науки ожидается разработка общего репозитория для сбора, хранения и обработки данных. В него будут загружены типовые наборы данных по 20 научным областям вместе с описательными онтологиями, библиотекой алгоритмов и версионированных проектов по обработке этих данных. Также будет разработана платформа для широкого доступа исследователей к вычислительным ресурсам и описаны форматы и протоколы обмена данными с репозиториями других стран.

Кроме того, будет разработана методология проведения трансдисциплинарных исследований с использованием методов ИИ и созданы центры быстрой подготовки специалистов и проведения исследований. Ожидается формирование и обучение не менее 300 научных групп для проведения трансдисдисциплинарных исследований.

Благодаря появлению репозитория накопления данных не менее половины опубликованных статей российских исследовательских групп в журналах будут основаны на исследованиях с применением ИИ, также не менее половины всех научных результатов исследований будут доступны участникам научного сообщества через созданный репозиторий.



Взгляд месяца

Государство должно получать данные напрямую из информсистем компаний

Савва Шипов

Замминистра Минэкономразвития

Стратегия месяца

Уже появляются российские эквиваленты западных решений для банков

Сергей Пегасов

CIO Промсвязьбанка