Себе на уме

Любой разговор об искусственном интеллекте начинается с попытки разобраться, что это вообще такое. Где заканчивается обычная логика вычислительной машины и начинается «интеллект»? Согласно наиболее популярной трактовке, искусственный интеллект (ИИ) означает способность машин, компьютерных программ и систем самостоятельно находить способы решения задач на уровне человека, уметь делать выводы и принимать решения. Такие системы уже существуют, причем их множество. Но рынок застрял на стадии «узкого» искусственного интеллекта — того, который умеет решать только одну или несколько специфических задач. В их числе творческие: нейросети пишут стихи, компьютерные программы сочиняют симфонии, роботы обыгрывают человека в шахматы и го. Тем не менее «сверхинтеллект», который был бы сопоставим с общими способностями человека, пока остается в области фантастики.

Отдельные технологии ИИ — машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение — уже довольно сильно меняют нашу жизнь. Без них был бы немыслим прогресс в области идентификации изображений, речи и текста, машинного перевода, анализа больших данных, предсказательных алгоритмов и многих других задач. Как в мире, так и в России этот рынок переживает бурное развитие: не за горами массовое внедрение технологий и взрывной эффект от их применения. Согласно недавнему отчету PwC, к 2030 году мировой ВВП получит прирост в 14% ($15,7 трлн) только лишь благодаря использованию искусственного интеллекта. Самый большой импульс ожидается в экономиках США (плюс $3,7 трлн) и, в особенности, Китая ($7 трлн). Экономические выгоды от внедрения ИИ с лихвой покроют немалые издержки на разработку сложных наукоемких технологий. А также, по идее, компенсируют неизбежный рост безработицы на рынке труда, вызванный тем, что роботы займут место человека во многих профессиях. Впрочем, чтобы взрывной эффект все же случился, мировому сообществу предстоит решить еще множество проблем — как технологического, так и законодательного, а также (не в последнюю очередь) этического характера.

Золотые мозги

По оценкам Алексея Романова, генерального директора компании «Мотив Нейроморфные Технологии», технологиями искусственного интеллекта в России занимаются несколько сотен игроков. «Наши разработчики уже внедряют свои решения в крупные российские и зарубежные компании», — подтверждает руководитель стартап-акселератора GenerationS Екатерина Петрова. Вместе они закрывают достаточно много сегментов рынка, в том числе стартапы по интеллектуальной обработке медицинских данных, робототехнике, беспилотному транспорту, обработке запросов на естественном языке, построению персональных рекомендательных сервисов и др. «В основном компании работают в более привычном и развитом в России направлении — в программных решениях, то есть занимаются построением нейросетевых моделей и их обучением для решения широкого спектра задач», — отмечает эксперт. При этом в общем зачете государств, осваивающих ИИ-технологии, Россия выглядит неплохо. Как отмечает Сергей Миляев, старший научный сотрудник компании VisionLabs, мы входим в десятку сильнейших стран в этой области. Бесспорный лидер —
США; сильные программы по искусственному интеллекту развернуты также в Канаде, Китае, Японии, Великобритании.

Многие отечественные разработки создаются сразу с прицелом на глобальный рынок — так больше шансов найти финансирование под проект. Некоторые уже благополучно на нем продаются. Одна из громких историй успеха на международном уровне — компания DialogFlow, которая ранее называлась Api. AI. Прошлой осенью ее за неизвестную сумму купила Google. Бывший резидент «Сколкова», несколько лет назад стартап совершил пивот — то есть кардинальным образом развернул свою бизнес-модель. Он принялся разрабатывать платформу для создания интеллектуальных голосовых интерфейсов, подобных Siri, Alexa или «яндексовской» «Алисе». Капитал под новый бизнес-проект компания поехала искать в Кремниевую долину, где ее и заприметил технологический гигант. Сервис предоставляет разработчикам открытый доступ к основному инструментарию, а за расширенную версию берет плату. Сейчас он локализован в 15 странах мира и насчитывает более 60 тыс. пользователей. Другая американская компания с российскими корнями — DigitalGenius — занимается автоматизацией клиентской поддержки в чатах, соцсетях, по электронной почте и смс. Чат-ботами DigitalGenius пользуются BMW, Panasonic и Unilever. Стартап был создан в Нью-Йорке в 2013 году нашими соотечественниками Дмитрием Аксёновым и Михаилом Наумовым. В начале этого года журнал Forbes включил обоих основателей компании в список 600 самых перспективных молодых предпринимателей планеты.

Google — всего один из десятков тысяч инвесторов, готовых накачивать новую отрасль деньгами. Например, Lenovo Group намерена направить в нее $1,2 млрд до 2020 года. Китайский поисковый сервис Baidu создал недавно фонд с капиталом в 1,5 млрд для инвестиций в технологии автономного вождения. Примеров довольно много: согласно октябрьскому отчету Venture Pulse, выпущенному KPMG, искусственный интеллект наряду с блокчейном остается лидирующим и самым многообещающим сегментом для венчурных инвестиций в Европе, Азии, США.

Сеем разумное

Российские корпорации стараются не отставать и тоже начинают вкладываться в стремительно развивающийся рынок. Первыми на новую территорию вступили отечественные технологические «тяжеловесы». Согласно HH. ru, больше четверти всех вакансий в области машинного обучения в России сегодня открывается всего тремя компаниями: Yandex, Mail. ru и Kaspersky Lab. Как и Google, Facebook и Amazon, они одновременно запускают фундаментальные исследования и занимаются разработкой готовых технологических решений. Для этого они не только «наращивают мускулатуру», покупая лучших специалистов с рынка, но и активно инвестируют в целые стартапы. Поскольку отрасль новая, а «тусовка» разработчиков довольно узкая, узнавать о появляющихся перспективных командах и проектах не составляет особого труда. А на ранних стадиях в них можно вложиться куда дешевле, пусть и с более высоким риском.

Так, в 2016 году группа компаний Mail. ru инвестировала (совместно с XBT Holding и фондом Gagarin Capital) предположительно $2 млн в мобильное приложение Prisma. Оно позволяет с помощью нейросетей обрабатывать фотографии, сделанные пользователями, в стилистике известных художников. Холдинг Rambler годом ранее купил за $1,2 млн компанию RCO — специалиста в области компьютерной лингвистики, информационного поиска и обработке неструктурированных данных. «Яндекс» регулярно показывает рынку созданные in-house проекты, связанные с нейросетями, искусственным интеллектом, машинным обучением. Пожалуй, самым ярким событием за текущий год в компании стала презентация голосового помощника «Алиса». В отличие от конкурентов, этот бот умеет не только выполнять простейшие задания (включать музыку или проверять почту), но и просто поддерживать разговор. «Алиса» постоянно обучается за счет анализа ответов живых людей на различные вопросы и даже умеет имитировать человеческие эмоции и качества: обиду, злость, веселье, остроумие.

Вслед за айтишниками в сектор искусственного интеллекта потянулись профессиональные инвесторы под крылом российских государственных и частных корпораций. Вот лишь несколько из недавних сделок. Фонд Sistema Venture Capital (входит в группу АФК «Система») приобрел за 350 млн рублей 25% акций стартапа VisionLabs, который занимается созданием ИИ-системы распознавания лиц и анализом больших данных. VisionLabs, к слову, всерьез претендует на глобальный рынок: среди ее клиентов не только российские ВТБ, Сбербанк, «Тинькофф-банк», «Почта-банк» и другие, но и большой бизнес Европы и Азии — к примеру, Deutsche Telekom. В октябре 2017 года Sistema VC закрыла другую сделку по инвестированию в стартап Gosu. AI. Это тренировочная платформа для любителей онлайн-игр и киберспортсменов, которая работает на базе искусственного интеллекта. В качестве тренеров выступают виртуальные ассистенты: они анализируют поведение игрока и выдают ему персональный набор рекомендаций для улучшения навыков. А биотех-фонд Primer Capital вложил 11 млн рублей в сервис TeleMD — тот использует ИИ-технологии для диагностики и оценки рисков развития онкологических заболеваний. Платформа собирает воедино все известные факты о пациенте, распознает и анализирует медицинские изображения и строит математическую модель, на основе которой выдает диагноз или оценивает склонность к развитию рака.

С точки зрения стартапов сейчас — самый удачный момент для запуска. Конкуренция еще не так высока, а рынок инвестиций в будущем лишь вырастет. Для инвесторов время тоже «золотое». «Вложения в технологии, связанные с искусственным интеллектом, сегодня обеспечивают доходность в минимальные сроки», — раскрывает инсайты Екатерина Петрова. По ее словам, наибольший прирост ИИ-стартапов наблюдается в отраслях финансовых технологий, блокчейн, e-commerce, больших данных, а также в области цифровой медицины и биотехнологий. Суммы сделок растут пропорционально ожиданиям. Фонды Larnabel Enterprises владельца «Русснефти» Михаила Гуцериева и VP Capital белорусского технологического предпринимателя Виктора Прокопени собираются инвестировать к 2020 году свыше $100 млн в различные проекты, связанные с использованием ИИ. Правда, их деньги предназначены в первую очередь для поддержки европейских, а не российских проектов.

В опросе венчурного фонда Prostor Capital российские инвесторы, как и западные, называют искусственный интеллект «приоритетом номер один». Но долго ли ему ходить в любимчиках? Управляющий директор фонда Алексей Соловьев на этот счет высказывается осторожно: «Мы уже неоднократно наблюдали разрыв между предпочтениями инвесторов и реальностью — теми сегментами, в которые действительно идут деньги. В прошлом году все «болели» большими данными, в этом — искусственным интеллектом. И это нормально: рынок прощупывает почву, но далеко не факт, что именно лидеры интересов станут и лидерами по объемам вложений».

Кто умнее

Доступность инвестиций, впрочем, — совсем не единственное и далеко не главное условие для развития технологий искусственного интеллекта. Устойчивого спроса на них среди российского бизнеса пока еще не сложилось, а рынок невелик в объемах. «Малому бизнесу искусственный интеллект в основном не нужен, у среднего нет денег на внедрение, а у крупного — понимания, зачем его внедрять, — комментирует технологический предприниматель Джин Колесников, открывший в Москве отделение Университета Сингулярности (основан Рэем Курцвейлом в США). — Остаются государственные корпорации, которым требования по внедрению спускают сверху». По словам эксперта, разработчики сейчас пользуются волной шума и снимают с рынка немногочисленные сливки: даже написание простого бота для Telegram может стоить от 5 до 50 тыс. рублей. Взрывного эффекта стоит ожидать только тогда, когда сервисов станет много, а большинство их функций будут бесплатными. Колесников полагает, что это произойдет в России через 5–7 лет.

Первыми в очередь на внедрение ИИ-технологий действительно встали крупные госкорпорации. По подсчетам SAP, за последние десять лет российские госструктуры вложили в эту сферу около 23 млрд рублей. Было разработано около 1,4 тыс. проектов, но коммерческими из них оказалось всего 157. До последнего времени бизнес действительно не понимал, как ему могут пригодиться такие разработки. Но сегодня тенденция меняется. С подачи госкомпаний искусственный интеллект приживается в финтехе, ритейле, добыче нефти и газа, металлургии, оборонной промышленности. Информация о последней, как водится, держится в секрете — но кое-какие новости все же просачиваются. В частности, ГК «Ростех» недавно взяла курс на переход от «железа» к интеллекту и купила российского производителя ИТ-решений «Барс групп». В ноябре компания показала новейший боевой самолет СУ-35, в котором блок искусственного интеллекта самостоятельно определяет приоритетные цели и выбирает оружие для их поражения.

Искусственный интеллект, автоматизация и оптимизация производственных процессов идут в любой промышленности рука об руку. По некоторым оценкам, экономический эффект от внедрения цифровых технологий может достигнуть 80%. Российские компании, затягивающие в кризис пояса, рады и куда меньшим показателям. Так, подразделение «Яндекса» Yandex Data Factory разработало в 2016 году для «Магнитогорского металлургического комбината» интеллектуальную систему «Снайпер» на основе машинного обучения и анализа больших данных. Она предназначена для оптимизации расхода ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали. Сервис принимает в расчет множество параметров: исходный состав и массу смеси, загруженной в плавильную печь, требования по содержанию химических элементов в готовой стали, различные параметры плавки. Затем на основе ранее «скормленных» данных он принимает решение о том, какие ферросплавы и другие материалы добавить, в каком объеме и в какой момент — и выдает в реальном времени рекомендации оператору. По подсчетам «Яндекса», результаты ощутимы: предприятие экономит на сплавах около 5%, что в деньгах составляет более 275 млн рублей в год. Аналогичное решение применяется в «Газпром. Нефти» для задач оптимизации газофракционирования.

Сбербанк вообще отвел искусственному интеллекту решающую роль в своей стратегии развития. По заявлениям Германа Грефа, к 2021 году до 80% всех решений в этой финансовой организации будут приниматься машинами. В следующем году банк собирается реализовать около 200 проектов с использованием интеллектуальных систем. Вначале им поручают несложные и наименее рискованные задачи: на них сваливают всю рутину, которой до того занимался низкоквалифицированный персонал. Так, в начале 2017 года Сбербанк запустил «Железную леди» (Iron Lady) — автоматизированный сервис, который звонит клиентам-должникам. С прошлого года в банке также числятся роботы-юристы: они сами пишут типовые исковые заявления. Их использование позволило высвободить в организации около 3 тыс. рабочих мест. Но есть и более ответственные проекты. Так, сервис «Мой помощник», реализованный в мобильное приложении «Сбербанк Онлайн», — сложная аналитическая платформа. Он собирает данные пользователей (траты и накопления, кредиты, статистику пользования банкоматами и т. д.), формирует в математические модели и выдает персонифицированные предложения клиентам в виде полезных советов. Например, зафиксировав ежемесячное списание денег в крупной форме, робот может распознать, что клиент взял ипотеку, и напомнит о возможном налоговом вычете. Еще один крупный проект — систему биометрической аутентификации на основе ИИ — реализует для Сбербанка упоминавшийся выше стартап VisionLabs (банк владеет 25% его акций). Она позволит на удалении узнавать клиентов банка в лицо и серьезно расширит возможности дистанционного обслуживания.

Вслед за госкомпаниями ИИ-решения внедряют и частники. Например, Альфа-банк продает роботов-трейдеров, которые помогают играть на бирже. Бинбанк со следующего года доверит скоринг и принятие решения о выдаче потребительских кредитов самообучающимся интеллектуальным системам. «Большая тройка» сотовых операторов уже давно перепоручила искусственному интеллекту решение типовых вопросов. Виртуальный консультант «Елена» в «Мегафоне» поддерживает диалог на 60 тем и обрабатывает порядка 70% обращений клиентов. Свои чат-боты есть у МТС и «Вымпелкома». А мобильный чат-бот TalkBank. io, выпускник трека GenerationS, вообще представляет собой «банк в Telegram» без единого офиса и сотрудника фронт-энда. При помощи машинного обучения сервис может распознавать письменную речь и проводить большинство операций, в том числе прогнозировать расходы пользователей. В октябре стартап привлек 66 млн рублей на развитие от ряда частных инвесторов.

Что вижу, то пою

У российского рынка уже сложилась своя определенная специфика. Больше всего проектов в сфере искусственного интеллекта здесь связано либо с созданием разнообразных чат-ботов и виртуальных ассистентов, либо с визуальным определением лиц и предметов. С первым направлением все достаточно ясно. Здесь есть свои лидеры рынка — компании «Наносемантика» и «Центр речевых технологий», уже многие годы разрабатывающие технологии распознавания текста и речи. «Инфы» от «Наносемантики» с успехом поддерживают диалог на естественном языке с пользователем на самые разные темы от лица «Тинькофф-банка», «Авито», «М. Видео», Ford и других компаний. Порог входа на этот рынок достаточно невысок. Имеются реальные истории успеха, когда роботы заменяли целый взвод операторов колл-центра, онлайн-консультантов и сотрудников техподдержки. «Чат-боты — универсальный инструмент, полезный везде, где высока доля общения с клиентом, — объясняет заведующий лабораторией нейронных сетей и глубокого обучения МФТИ Михаил Бурцев. — Возможности ботов огромны. Они пригодятся в любом бизнесе потребительского сектора: от службы бронирования ресторанов до журналистики и развлечений. Другое дело, что из-за низкого качества ботов бизнес часто в них разочаровывается, и пока они не получают широкого распространения». Сейчас в МФТИ идет работа над проектом iPavlov — открытой платформой для создания своего чат-бота. В идеале, говорит Бурцев, бизнес полностью освободится от переписки с клиентами.
Интеллектуальные системы компьютерного зрения — сегмент более сложный и инвестиционно емкий. В нем тоже много заметных игроков. Один из крупнейших — компания Cognitive Technologies, которая за последние пять лет инвестировала в искусственный интеллект в общей сложности $22 млн. Она разрабатывает технологии компьютерного зрения для автономного вождения. В частности, компания работала над проектом беспилотного «КАМАЗа». Другой игрок — «Мотив Нейроморфные Технологии» — разрабатывает системы для выявления дефектов продукции на конвейерах в различных производствах. По словам генерального директора Алексея Романова, решения уже обкатаны в ритейле, пищевой и деревообрабатывающей промышленности. «Некоторые производственные линии работают на очень больших скоростях, и без автоматизации контроля качества в них просто не обойтись, — рассказывает он.— Например, на линиях розлива молочной продукции скорость движения может составлять 11 единиц продукции в секунду. Человек физически не способен в реальном времени выявлять дефекты упаковки. И если он заметит брак и остановит конвейер даже спустя 10 минут, то почти 7 тысяч единиц продукции придется выбросить».

«Большой брат» способен прийти на помощь бизнесу в самых разных процессах: контролировать действия персонала, пересчитывать клиентов в торговых пространствах и анализировать паттерны их передвижений, идентифицировать воришек в магазинах, патрулировать большие территории, осматривать состояние зданий, сооружений, промышленных площадок и т. д. «Компьютерное зрение можно применять в тех областях, которые сейчас вообще никем не контролируются, — продолжает Романов. — Например, в сельскохозяйственном производстве все сотрудники перед входом в помещение с животными должны проводить санитарную обработку своей одежды и мыть руки. Иначе можно занести вирус, который убьет все поголовье. Интеллектуальная видеокамера могла бы распознавать выполнение человеком этих процедур. Финансовая выгода от предотвращения подобных кризисных ситуаций не поддается подсчету».

Встречаются и весьма оригинальные применения компьютерного зрения. Например, еще один выпускник акселератора GenerationS стартап NativeOS обучил нейронную сеть просматривать содержимое видеороликов YouTube, определять, что в них происходит, и вставлять нативную рекламу, логичным образом дополняющую контент. По словам Екатерины Петровой, компания получила $130 тыс. инвестиций и готовит продукт к выходу на рынок США, где сосредоточены самые крупные в мире рекламные бюджеты. У ее продукта пока нет аналогов.
До качественного скачка визуальным интеллектуальным системам не хватает совсем чуть-чуть — научить нейросети (а именно они выступают главной «рабочей лошадкой» в большинстве технологий компьютерного зрения) работать с неразмеченными, сырыми базами данных. По мнению Сергея Миляева из VisionLabs, это обязательное условие для появления пресловутого «сверхинтеллекта». Тем не менее, 95% современных систем искусственного интеллекта используют размеченные данные и нуждаются в постоянном присутствии человека-наставника рядом. «В этих разметках нередко содержатся ошибки, которые также влияют на точность систем», — добавляет эксперт. А уже преодолев технологические барьеры, придется задумываться о возможных вызовах, которые бросит человеку искусственный интеллект, — и о том, как не остаться в его тени.