Российский бизнес активнее всего в мире внедряет в свою практику искусственный интеллект (ИИ) – по крайней мере, если верить компании Microsoft. Однако как в таких условиях выглядят отечественные ученые, разработчики ИИ – особенно на фоне своих конкурентов из Евросоюза, США и Китая?


Российские компании активнее всех в мире внедряют искусственный интеллект – этим занимаются 30% фирм в России при среднем мировом показателе в 22,3%, говорится в исследовании Microsoft. Также российские директора заняли второе место в мире по уровню положительного отношения к ИИ. Иначе говоря, российский бизнес очень внимательно прислушивается к мнению президента России. В свое время Владимир Путин сказал, что страна – лидер в развитии искусственного интеллекта станет властелином мира.


Есть ли количественные параметры, которые характеризуют степень проникновения ИИ в наш мир – и какие из стран наиболее быстро продвигаются вперед в деле создания реально работающего искусственного интеллекта? Ответ на этот вопрос постарались дать сразу несколько новых исследований, посвященных этому вопросу.




Как отличить ИИ от компьютерных программ? Русский термин «искусственный интеллект», к сожалению, является лишь калькой английского определения artificial intelligence. Эти слова имеют оригинальное значение «искусственного умения мыслить разумно», а отнюдь не «интеллекта», являющегося в русском языке синонимом «рассудка» или же «ума».


Таким образом, от искусственного интеллекта не ждут какой-либо антропоморфности, включающей такие чисто человеческие познавательные способности, как ощущение, восприятие, память, представление, мышление, воображение, внимание, воля и рефлексия. Все эти качества важны для человеческого организма или для андроида, но являются совершенно лишними для ИИ. Тем не менее мостик аналогии между человеческим и искусственным интеллектом выстроить можно. В случае, если понимать интеллект как способность сложной самосовершенствующейся системы создавать в ходе самообучения программы для решения задач и успешно решать эти задачи.




Ключевое слово тут – самосовершенствование. Именно над этим «философским камнем» сегодня напряженно работают сотни научных и инженерных коллективов по всему миру. Они пытаются создать самосовершенствующиеся системы, которые смогут решать поставленные перед ними задачи. Спектр этих задач простирается от высокоинтеллектуальных игр (шахмат, го) и до, казалось, бы, совершенно «пролетарского» умения управлять магистральным грузовиком.

При этом даже в столь новой сфере, как ИИ, уже организовались свои направления, в каждом из которых применяются свои подходы, научные, программные и инженерно-конструкторские разработки. Обычно таких направлений выделяют три: усиление человеческого интеллекта за счет развития искусственных систем, «слабый» и «сильный» ИИ.


Усиление интеллекта (УИ) за счет искусственных систем – это самое старое направление ИИ, возникшее еще в 1950-е годы. Фактически весь современный информационный мир в той или иной степени использует технологии УИ.

Мы давно живем в мире «человеческо-компьютерного симбиоза», в котором без технологий УИ мы слепы, глухи и в гораздо меньшей степени интеллектуальны.

«Тебя что, в «Гугле» забанили?» – эта фраза показывает, насколько сегодня умение «гуглить» нужную информацию сродни умению чтения из прошлых веков. Еще 10–20 лет назад многие системы УИ считались частью искусственного интеллекта, однако сегодня весь этот класс систем и аглоритмов, начиная от поисковых роботов и заканчивая специализированными программами по торговле на бирже, обычно выносят за рамки ИИ, считая их хотя и сложными, но все-таки детерминированными системами. То есть – действующими по единожды заложенной в них программе.


А вот направления «слабого» и «сильного» ИИ уже ставят своей целью создание искусственного разума различного уровня. «Слабый» ИИ обычно описывается как уровень некой электронной «лошади» или «собаки», который соответствует выполнению каких-то простых приказов в модельных условиях («Шарик, апорт! Ко мне! Молодец!»). А вот проблема «сильного» ИИ связана с созданием искусственной системы, способной сравниться с человеком или превзойти его в вопросе решения отдельных интеллектуальных задач.


Как следствие, большая часть исследований рассматривает прогресс именно в направлениях слабого и сильного ИИ, уже оставляя за кадром привычные нам усилители интеллекта.

Патенты или публикации?
Каково место России в сфере разработки искусственного интеллекта?
Как не существует единого понятия самого ИИ, так нет и четкого критерия лидерства в его разработке. Однако определенные подходы все-таки уже выработаны.


Так, известное сетевое издание AI Index, которое уже около десяти лет анализирует тенденции в сфере развития ИИ, предлагает использовать для оценки прогресса тех или иных стран количество научных публикаций (статьи в рецензируемых научных журналах), посвященных вопросу ИИ. В частности, согласно последнему отчету AI Index, лидером по числу публикаций является Евросоюз (более 17 000 публикаций за 2018 год), за ним следуют Китай (около 15 000 публикаций) и США (около 10 000 публикаций). Россия здесь вовсе не упоминается.

Исходя из анализа публикаций, наглядно видны и направления «главного удара» в разработке ИИ. По состоянию на 2018 год первое место уверенно удерживали публикации по машинному обучению (около 33 000 публикаций за 2018 год), за ними следовали нейронные сети (более 30 000 публикаций) и компьютерное зрение (около 25 000 публикаций).


Впрочем, при переходе с научного, фундаментального уровня на уровень прикладных исследований картина меняется. На этом сегменте сферы исследований ИИ сосредоточился второй доклад, опубликованный Всемирной организацией интеллектуальной собственности (WIPO) в Женеве. Частью этого доклада является список из 30 компаний и научных центров, зарегистрировавших наибольшее число патентов в сфере ИИ в 2013–2016 годах. За этот трехлетний период на планете было запатентовано столько же изобретений в области ИИ, сколько за все 60 предшествующих лет.


В рейтинге WIPO па первом месте находится американская корпорация IBM, имеющая 8290 патентов. У занявшей второе место американской компании Microsoft числится 5930 патентов, затем в списке идут азиатские концерны: японская Toshiba, южнокорейский Samsung и японские NEC, Fujitsu, Hitachi, Panasonic, Canon.
Впрочем, это показывает не только прикладные успехи американских, японских и южнокорейских концернов, но и специфику их бизнес-модели.

Крупные компании часто пытаются за счет патентов защитить весьма неочевидные и спорные «изобретения», которые успешно используются по всему миру и без их патентной защиты.

Так, например, в 2000-х годах Microsoft «порадовал» мир десятком патентов на... компьютерную мышь, каждый из которых описывал какие-то широко известные части этого популярного и простого устройства. Понятным образом, к реальному прогрессу это не имело никакого отношения, но должно было хоть как-то сохранить ускользающее монопольное преимущество Microsoft в компьютерном мире.


Такой различный подход к патентам наглядно подтверждает и место Евросоюза на «патентном Олимпе»: в первую двадцатку держателей патентов попал лишь немецкий концерн Siemens, а в тридцатке оказались немецкий Bosch, нидерландский Philips и финская Nokia.


Интересный подход к патентной защите демонстрирует и Китай – от него в список попала национальная Академия наук, государственный энергетический концерн State Grid Corporation of China (SGCC) и два исследовательских института. По сути, китайские патенты – это продолжение научных публикаций, которые защищают на прикладном уровне концепции и идеи, изложенные в китайских научных исследованиях. Такого рода подход весьма уместен: и машинное обучение, и нейронные сети подразумевают, что главную ценность система приобретает в результате обучения, уникальным образом тренируясь на собственном опыте. Таким образом, от «создателя» в нее закладываются только базовые алгоритмы и принципы обучения, в то время как большую часть своего смыслового наполнения она организует самостоятельно. Очевидно, что «запатентовать» такую систему столь же трудно, как и биологический организм.

Стартапы: конечный пункт?
Ну и, наконец, третий подход к оценке развития разработок ИИ в той или иной стране применен в еще одном исследовании, которое опубликовал Институт немецкой экономики (IW) в Кельне. В этом исследовании успехи и конкурентоспособность отдельных стран в сфере ИИ решили оценить по числу работающих в этой области молодых фирм (стартапов), декларирующих инновации в качестве своей основной особенности.


Конечно, такой подход также ожидаемо выносит вперед списка страны, в которых большую часть финансового капитала для поддержки инноваций приходится привлекать на открытом рынке. В исследовании указывается, что список из 15 глобальных лидеров в вопросе стартапов в сфере ИИ возглавили США, второе место занял Евросоюз, а третье – Китай. В США к 2018 году зарегистрировано более 1400 стартапов в сфере ИИ, в ЕС – около 730, и еще около 400 – в КНР.


Согласно исследованию компании Roland Berger, в России в 2018 году было зарегистрировано лишь 19 стартапов в сфере ИИ, в то время как в Германии – 106, во Франции – 109, а в крошечном Израиле – 362.


Обидно, что наша страна пока что остается «белым пятном» на карте искусственного интеллекта. Хочется верить, что эта ситуация поменяется к лучшему уже в самое ближайшее время – ведь все предпосылки к этому у нас в наличии.