Спецпроекты

Путину написали полную оптимизма стратегию развития искусственного интеллекта в России

8690
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.



Стратегия месяца

Периферийные вычисления перемещаются в центр внимания

Тема месяца

Обзор: ИКТ в госсекторе

Рейтинги CNews

• Топ-100 ИКТ-тендеров для федеральных ведомств • Крупнейшие поставщики • ИКТ-бюджеты регионов