Хайп на триллион
Российские разработчики программных решений пытаются поймать на мировых рынках растущую волну спроса на технологии искусственного интеллекта, эффект от которых в бизнесе уже исчисляется триллионами долларов. Рады нарастающей популярности новых технологий и производители компьютеров, так как ИИ повышает спрос на более производительные вычислительные мощности.
«Для разработчиков программных решений в области искусственного интеллекта создалась уникальная ситуация с огромными возможностями. Это как было в 1980-е, когда у только появлявшихся массовых компьютеров не было единой операционной системы. Так же и сейчас технологии искусственного интеллекта не имеют единой платформы и стандартов. Те, кто сумеет их быстро создать, могут стать вторым Microsoft», — говорит Владислав Чернышев, руководитель компании Dasha.ai. Недавно она приняла участие в крупной конференции GTC-2019 в сердце американской Кремниевой долины — городе Сан-Хосе. Сюда российская компания привезла передового чат-бота по имени Даша, который способен распознавать человеческую речь и вести диалог почти как человек. Даша может работать, например, секретарем, отвечая на входящие телефонные звонки, обзванивать потенциальных клиентов или организовывать для своего владельца встречи, сама связываясь с нужными людьми.
Компания Dasha.ai родом из Новосибирска, ее решения основаны на использовании фундаментальных знаний российской математики. Владислав Чернышев говорит о том, что хорошая российская математическая школа является их ключевым конкурентным преимуществом, и что в ближайшем будущем компания рассчитывает создать и предложить мировому рынку целую платформу для разработки чат-ботов. Недавно Dasha.ai получила два миллиона долларов от международного инвестиционного фонда RTP Ventures, и сейчас ее разработками интересуется ряд американских компаний.
Искусственный интеллект: новый миропорядок
Прошедшая в США традиционная конференция GTC-2019, которую организует один из ведущих мировых производителей компьютерного оборудования Nvidia, в этом году прошла с небывалым размахом. В ней приняли участие около десяти тысяч человек, так что для церемонии открытия организаторам даже пришлось арендовать внушительный концертный зал на территории Университета Сан-Хосе.
Ключевой темой конференции стало внедрение технологий искусственного интеллекта (ИИ), которая сейчас вызывает к себе повышенное внимание в мировом хайтеке. «Объемы цифровой информации в мире стремительно растут, и важным вызовом для бизнеса и других организаций становится вопрос качественного анализа и обработки данных. С этими задачами могут справляться технологии ИИ, они могут быть очень эффективными, и еще недавно подобные результаты были недоступны», — заявил в своем выступлении Дженсен Хуанг, глава Nvidia.
На конференции, в частности, активно обсуждалось недавно опубликованное исследование McKinsey Global Institute, в котором говорится, что к 2025 году в мире будет накоплено 163 зетабайт (1 трлн гигабайт) информации — в десять раз больше, чем в 2016-м. В McKinsey заявляют, что для получения наибольшей выгоды от всего этого объема информации более 70% всех компаний в мире к 2030 году будут хотя бы частично использовать технологии ИИ. И к этому же сроку порядка 50% компаний будут применять весь спектр технологий ИИ в своей деятельности, что критически важно для их конкурентоспособности и повышения эффективности. А в общей сложности развитие технологий ИИ может обеспечить экономический эффект в 13 трлн долларов к 2030 году, обеспечивая 1,2% роста мирового ВВП в год. С такими оценками согласна и другая известная исследовательская компания Gartner: в ее недавнем исследовании говорится, что суммарная выручка компаний, полученная благодаря искусственному интеллекту, вырастет с 692 млрд долларов в 2017 году до 3,9 трлн в 2022-м (см. график).
«Первый паровой локомотив вышел на рельсы в Британии в 1800 году, а первый корабль на паровом ходу поплыл в США в 1807-м. Принимая во внимание, как информационные технологии изменяют все сферы бизнеса, можно заявить, что ИИ может оказать такое же кардинальное влияние на мировую экономику, какое в свое время оказало появление паровой машины, — говорится в исследовании McKinsey. — Рост объема больших данных и развитие технологий искусственного интеллекта может означать появление нового мирового порядка, подобно тому как производство нефти создавало экономические державы в прошлом тысячелетии».
Эффект от внедрения ИИ уже превысил триллион долларов
«Цифровой двойник» спрогнозирует производство
Первые эксперименты с технологиями искусственного интеллекта — компьютерными алгоритмами, которые могут имитировать человеческое мышление, — начали проходить почти полвека назад, и сейчас в мире технологии ИИ активно внедряются в разные сферы бизнеса. Например, недавно крупная международная компания MGI проанализировала более 400 случаев, в которых компании и организации могли бы потенциально использовать ИИ, и выяснила, что технологии искусственного интеллекта могут иметь большое значение для таких сфер, как маркетинг и продажи, управление бизнес-процессами и производство. К наиболее заметным внедрениям систем ИИ последнего времени относится, например, использование на складах компании Amazon роботов Kiva, которые оказались в пять раз эффективнее живых людей. Или, например, наблюдается широкое распространение чат-ботов, которые могут не только отвечать на письменные или голосовые вопросы клиентов, но и сами искать и обзванивать претендентов на ту или иную вакансию в компаниях (см. «Робот берет на работу», «Эксперт», № 1–3 за 2019 год).
Российские компании тоже пытаются предложить на мировых рынках решения, связанные с технологиями искусственного интеллекта. Например, на выставке GTC-2019 свои разработки на основе ИИ представила российская компания Conundrum («Головоломка»). В последнее время она успешно развивается в сфере диагностического обслуживания (predictive maintains) сложных производственных объектов, когда поломки и выход из строя оборудования можно предотвратить с помощью ИИ-технологий.
Особенность решений Conundrum заключается в том, что они с помощью ИИ моделируют появление возможных аварийных ситуаций на производстве. Система собирает информацию с датчиков, установленных на различных этапах производственных процессов. Это может быть температура, давление, вибрация, звук, электрическое напряжение и проч. Далее решение Conundrum строит так называемую тренировочную модель, или цифрового двойника, которая моделирует разные поведенческие сценарии производственного процесса. Например, система может спрогнозировать, что будет, если температура на определенных этапах производства поднялась или появился лишний шум: алгоритм на основе искусственного интеллекта «поймет», приведет ли это к поломке оборудования и при необходимости забьет тревогу. «Мы с помощью генеративных нейросетей, по сути, создаем новую архитектуру для диагностического обслуживания любых промышленных предприятий, — рассказал на конференции Константин Киселев, исполнительный директор Conundrum. — До этого для определения аномалий работы оборудования все смотрели на отклонения данных различных датчиков. Допустим, изменилась где-то температура или давление — значит, возникла проблема. Наш алгоритм учится на предыдущем опыте и генерирует поведенческие траектории, которые могут считаться правильными, то есть, по сути, наше решение отслеживает отклонение не от значения, а от модели поведения. В результате прогнозирования нормального поведения система работает более точно и процент ошибочных предсказаний кардинально снижается».
Conundrum уже успешно внедряет свои ИИ-технологии как на крупных российских, так и на зарубежных предприятиях. По словам Константина Киселева, компания уже реализовала 17 проектов в различных отраслях промышленности, в том числе в области металлургии, производства труб, а также химической, нефтяной, угледобывающей, бумажной отраслях. В частности, клиентами Conundrum являются компании Schneider, Aramco, СERN и «Газпром нефть». Например, на крупном европейском предприятии по выпуску бумаги благодаря внедрению системы предварительное обнаружение поломок достигло 58%, а среднее время обнаружения сократилось на 24%, в результате предприятие экономит порядка двух миллионов евро в год на ремонте производственного оборудования.
Не только создать, но и продать
Еще один пример российской разработки умной системы на конференцию в США привезла компания Data Nerds, созданная выходцами с факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ. Специалисты Data Nerds с удивлением выяснили, что порядка 10% выручки российские сельскохозяйственные компании теряют на воровстве, и задумались над разработкой решения, способного бороться с этой бедой. Вместо человеческого контроля специалисты компании решили использовать алгоритмы машинного зрения: в бункер, куда поступает зерно, устанавливается камера, далее алгоритм по изображению вычисляет уровень поступающего продукта. Если от одной машины в накопитель поступило меньше зерна, чем нужно, система распознает это как признак воровства и бьет тревогу.
Помимо воровства разработанное Data Nerds решение позволяет эффективно следить за урожайностью полей. Используя информацию с камер, система «понимает», сколько зерна поступает с каждой машины, и далее создает точную карту урожайности полей. Data Nerds внедряет пилотные решения в ряде российских агропромышленных компаний, в частности, это крупнейший производитель сахара в России «Продимекс». В текущем году у компании запланировано пилотное внедрение еще в нескольких российских компаниях, одновременно Data Nerds планирует продвигать свои разработки (прежде всего связанные с оценкой урожайности) в США, а также в других странах, где компания будет развиваться под брендом Save the Crop («Спасти урожай»).
На конференцию в США Data Nerds приехала как участник программы поддержки стартапов Российского центра НТИ по искусственному интеллекту на базе МФТИ, где создана лаборатория бизнес-решений на основе ИИ. В выставке также приняла активное участие российская компания Data Monsters — индустриальный партнер лаборатории, — которая пытается распространить российские ИТ-решения, связанные с ИИ, по всему миру. «При участии наших программ НТИ и лаборатории искусственного интеллекта МФТИ мы планируем вырастить с десяток крупных “единорогов” — глобальных компаний в области ИИ, — рассказал “Эксперту” Артемий Малков, исполнительный директор Data Monsters и бизнес-тренер акселератора стартапов МФТИ. — У России сейчас есть уникальный шанс капитализировать свой научный потенциал в области искусственного интеллекта. Многие компании делают сейчас ИИ-решения на этаком хайпе, но для того, чтобы оно было действительным эффективным, нужно, чтобы разрабатывающие их специалисты глубоко занимались математикой, и желательно, чтобы они работали на основе центров, которые десятилетиями занимаются наукой. И как раз такие специалисты в России есть».
Правда, по словам Артемия Малкова, выходящие сейчас на рынки США и других стран российские компании сталкиваются с извечными трудностями: мы умеем делать хороший продукт, но продавать его не можем. «Увы, многие российские компании не имеют достаточных бюджетов на маркетинг и продажи своих продуктов. А, например, в США стартапы могут тратить до 70 процентов своей выручки на маркетинг, — отмечает Артемий Малков. — Для успешного развития на зарубежных рынках российским компаниям можно посоветовать привлекать эффективных партнеров. Например, наша компания успешно продвигает ИИ-продукты на рынках США вот уже десять лет, и сейчас мы видим, как российские стартапы делают на зарубежных рынках те же ошибки, которые мы делали много лет назад, — связанные с недостаточным вниманием к инструментам маркетинга и продвижения своих продуктов».
Интеллект требует «железа»
Росту спроса ИИ-решений рады и производители компьютеров. Это связно с тем, что для работы технологий искусственного интеллекта требуются всё более значимые вычислительные мощности. На конференции представители Nvidia говорили, что в ближайшее время они рассчитывают на рост объемов продаж своих графических процессоров (GPU), серверов и прочих аппаратных решений. Особенно позитивно эти новости смотрятся на фоне недавнего провала продаж GPU в связи с лопнувшим пузырем майнинга криптовалют.
Наряду с ростом продаж аппаратных решений производители компьютерного оборудования активно включаются в гонку по разработке собственных программных продуктов. На GTC-2019 Nvidia, например, представила свои новые программные разработки для сферы развития беспилотного транспорта. В частности, это программное решение Nvidia Drive Constellation, которое, по сути, представляет собой виртуальный полигон для тестирования автономных автомобилей. Оно позволяет в виртуальном режиме, без физического выезда на дороги испытывать и совершенствовать многие функции беспилотных автомобилей. Компания также представила новую платформу для разработки программного обеспечения для автономного вождения Nvidia Drive AP2Х. Еще одна новинка — Nvidia Safety Force Field — новый программный пакет, который анализирует и предсказывает окружение беспилотника, отслеживая информацию с датчиков и определяя действия для защиты транспортного средства и других участников дорожного движения.
Интересно, что рост спроса на производительные аппаратные решения мировых компаний в связи с внедрением ИИ-решений сейчас поддерживают и российские компании. Например, вскоре после конференции GTC-2019 было объявлено, что российский банк «Тинькофф» закупает у Nvidia оборудование для суперкомпьютера. Он построен на вычислительных узлах Nvidia TeslaV100 и имеет пиковую производительность 658,5 терафлопс (1 терафлопс равен 1 трлн операций в секунду). С помощью нового компьютера «Тинькофф» планирует реализовывать свою новую ИИ-платформу, быстро обучая цифровые модели и алгоритмы на основе больших массивов данных. Например, компания с использованием нового компьютера уже смогла создать модель, предсказывающую вероятность продажи финансовых продуктов на основе анализа информации, накопленной за тринадцать лет. При этом задача оптимизации исходящих звонков на основе новой модели благодаря новому компьютеру была реализована всего за сутки, в то время как переобучение модели традиционными способами заняло бы, по оценкам специалистов банка, около шести месяцев. Nvidia заявляет, что новый суперкомпьютер, который получил название «Колмогоров» в честь известного российского математика, на сегодняшний день самый быстрый в мире для решения задач ИИ в финансовом секторе.
Сан-Хосе — Москва
Хочешь стать одним из более 100 000 пользователей, кто регулярно использует kiozk для получения новых знаний?
Не упусти главного с нашим telegram-каналом: https://kiozk.ru/s/voyrl