Совещание по вопросам искусственного интеллекта (видео и стенограмма)

Аватар пользователя alexsword

Планов, как видно из стенограммы ниже, громадье.  Например, одна из задач, обозначенных Путиным - "создание принципиально новых фундаментальных заделов, математических методов, принципов работы искусственного интеллекта, в том числе по аналогии с человеческим мозгом".  Матмодель мозга?  Неслабая задача. Выполнимая ли?  

Греф так вообще, в стиле Насреддина, рассуждал о "суперуниверсальном компьютерном интеллекте, который сможет решать любые задачи" :-).  Он понимает вообще, что решение возможно в рамках моделей определенных программистом, т.е. эти модели "решения любых задач" нужно сперва построить?

Особо доставило вангование Дмитриева (РФПИ, выходец из печального известного Голдман Сакса, кстати) про то, как космические корабли будут бороздить пространство "искусственный интеллект повысит эффективность многих отраслей на 30-40%, поднимет урожайность, сэкономит энергию", и нужно лишь успевать снимать с дерева золотые монетки считать выгоды. 

Таких низкопробных агиток вместо конкретных проектов и качественных технико-экономических обоснований на каждый проект давно не слышал.  Они реально обурели что ли, на совещании у Путина такую мазню по ушам запускать?

Но были упомянуты и вполне вменяемые цели и задачи - например, совершенствование АСУ на АЭС, анализ снимков в медицине и т.д. Повысить суверенность в технологических вопросах.

Есть задача создания базы, в которую попадут данные всех государственных систем и компаний (любопытно, кстати, как планируется защитить что "разработчики ИИ" с доступом к этим данным, не начнут их сливать в ЦРУ, коммерсам и прочим заинтересованным)?


В общем, с учетом отсутствия четкого понятия "искусственный интеллект" и матмоделей (к слову, матмодели, покрывающие современные компы, были созданы задолго до появления самих компов), есть риск, что движуха будет аналогом хайпа вокруг "нанотехнологий" несколько лет назад, когда это "нано" потом лепили куда ни попадя - лишь бы в струю попасть. 

Посмотрим, что получится в оконцовке, лично меня настораживают термины, не имеющие четкого и конкретного определения, но, глядишь, помимо "хайпа" и что-то полезное удастся сделать.  

Видео и стенограмма:

Совещание по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта

Перед началом совещания глава государства ознакомился с учебным процессом «Школы 21», кратко пообщался со студентами. Пояснения Президенту давали глава Сбербанка Герман Греф и директор школы Светлана Инфимовская.

Студенты «Школы 21» могут пройти обучение по направлениям: «Алгоритмы», «Графика», «Мобильная разработка», «Компьютерная безопасность», «Робототехника», «Искусственный интеллект» и многие другие. В настоящее время обучаются 940 студентов, ежегодно Школа будет принимать и выпускать 1000 новых специалистов в сфере программирования. Планируется, что средняя продолжительность обучения студента составит от 2 до 3,5 лет, в курс обучения включены две стажировки в компаниях продолжительностью от полугода.

* * *

Вступительное слово на совещании по вопросам развития технологий в области искусственного интеллекта

В.Путин: Уважаемые коллеги, добрый день!

Сегодня предлагаю обсудить конкретные шаги, которые лягут в основу нашей Национальной стратегии развития технологий в области искусственного интеллекта. О необходимости такого комплексного документа мы говорили неоднократно, в том числе и ваш покорный слуга упоминал об этом в Послании этого года.

Это, действительно, одно из ключевых направлений технологического развития, которые определяют и будут определять будущее всего мира. Механизмы искусственного интеллекта обеспечивают в режиме реального времени быстрое принятие оптимальных решений на основе анализа гигантских объёмов информации, так называемых «больших данных», что даёт колоссальные преимущества в качестве и результативности. Добавлю, что такие разработки не имеют аналогов в истории по своему влиянию на экономику и на производительность труда, на эффективность управления, образования, здравоохранения и на повседневную жизнь людей.

При этом борьба за технологическое лидерство, прежде всего, в сфере искусственного интеллекта, и вы все прекрасно это знаете, уважаемые коллеги, уже стала полем глобальной конкуренции. Скорость создания новых продуктов и решений растёт в геометрической прогрессии, по экспоненте. Уже говорил и хочу ещё раз повторить: если кто-то сможет обеспечить монополию в сфере искусственного интеллекта – ну, последствия нам всем понятны, – тот станет властелином мира.

Не случайно многие развитые страны мира уже приняли свои планы действий по развитию таких технологий. И мы, конечно, должны обеспечить технологический суверенитет в сфере искусственного интеллекта. Это важнейшее условие состоятельности нашего бизнеса и экономики, качества жизни граждан России, безопасности, в конце концов, и обороноспособности государства. Причём здесь речь идёт не только об алгоритмах для отдельных, узкоспециальных задач. Нужны именно универсальные решения, использование которых даёт максимальный эффект, причём в любой отрасли.

Для решения столь амбициозного проекта в сфере технологий искусственного интеллекта у нас объективно есть хорошие стартовые условия и серьёзные конкурентные преимущества. Уже сегодня в России один из самых высоких мировых показателей проникновения мобильной связи и интернета, развития электронных услуг. Стоимость доступа в сеть в России – одна из самых низких в мире. Мы также опираемся на традиционно сильные научные и образовательные школы в математике и физике, на конкурентную систему подготовки специалистов в сфере IT. Кстати, на чемпионате мира по программированию восьмой год подряд побеждают студенты именно из России. В этом году это команда из Московского государственного университета.

Сильные научные и прикладные компетенции уже позволили создать оригинальные и, главное, коммерчески успешные отечественные разработки мирового уровня, в том числе в таких сферах, как компьютерное зрение и распознавание голоса – вот только сейчас мы это видели, показывали нам коллеги, – а также кибербезопасность. За пять лет нам нужно выйти по этим направлениям на лидирующие позиции.

Уважаемые коллеги! На каких задачах – с учётом и нашего, и мирового опыта, глобальных тенденций – важно сконцентрироваться, обозначить эти приоритеты в Стратегии. Я скажу только о том, что я считаю приоритетным. Надеюсь услышать ваше мнение. Для этого сегодня мы, собственно, и собрались, – для того, чтобы Стратегия была полноценной, эффективно работающей.

Первое. Это создание принципиально новых фундаментальных заделов, математических методов, принципов работы искусственного интеллекта, в том числе по аналогии с человеческим мозгом. Россия должна стать одной из ключевых площадок для решения сложнейших научных задач с участием учёных со всего мира. Эта работа может идти и в рамках международных математических центров. В следующем году, напомню, они будут открыты в Москве, Санкт-Петербурге и Сочи. Собственно, будут дополнять то, что у нас уже есть. Необходимо также кратно увеличить финансирование исследований в области искусственного интеллекта, создать стимулы для частных инвестиций и развития корпоративной науки, исследований, разработок. И эту тему мы тоже отдельно должны обсудить.

Второе. Надо наращивать наш кадровый, интеллектуальный потенциал, сохранять свои таланты и привлекать лучших специалистов со всего мира. Кстати говоря, сегодня у нас достаточно много людей работает в этой сфере, но гораздо меньше, чем в странах, которые пытаются обеспечить себе лидерство. Для того чтобы это лидерство обеспечивать, нужно развивать программы подготовки по направлениям искусственного интеллекта в вузах и колледжах, в том числе в регионах. Также важно предложить эффективные механизмы материального стимулирования, удобные условия работы, включая удалённую занятость – как для наших программистов, инженеров и учёных, так и для ведущих специалистов, работающих за рубежом, среди которых, как мы знаем, немало и наших соотечественников, которые с удовольствием возвращаются в Россию и работают вместе со своими коллегами в России. И конечно, при необходимости следует быстро, без проволочек, решать вопросы по предоставлению гражданства, разрешений на работу, решать другие формальности.

Третье. Принципиально важно настроить наше законодательство на новую технологическую реальность, максимально быстро и качественно сформировать гибкую, адекватную правовую базу для разработки и использования прикладных решений на базе искусственного интеллекта, а также специальные режимы для частных инвестиций в создание прорывных решений и, безусловно, гарантировать надёжную защиту интеллектуальной собственности, правовые условия для регистрации патентов в национальной юрисдикции России. Повторю ещё раз, важно снять законодательные, административные барьеры для технологического первопроходчества, при этом обеспечив безопасность государства и общества, безусловное соблюдение прав граждан. Здесь тоже есть над чем поработать.

Четвёртое. Необходимо сформировать эффективное правовое регулирование оборота данных, передовую инфраструктуру для их обработки и хранения, а также предложить взвешенные решения, которые позволят использовать данные для создания алгоритмов искусственного интеллекта. И, наконец, важнейший вопрос – это готовность общества, граждан к повсеместному внедрению таких технологий. Нужно обеспечить широкое цифровое просвещение, запустить программы переобучения, прежде всего, по востребованным направлениям.

Сегодня мы с Германом Оскаровичем посмотрели, как у него работает школа. Действительно, очень хороший пример того, как может быть организована работа по подготовке кадров и для продвижения стартапов интересных, перспективных, имеющих большое значение для практически всех сфер жизнедеятельности государства. Давайте с этого и начнём. Герман Оскарович, расскажите поподробнее об этом.

Г.Греф: Добрый день, уважаемые коллеги! Уважаемый Владимир Владимирович!

Я сегодня выступаю по поручению большой группы коллег, потому что то, что происходило в последние несколько месяцев с момента Вашего поручения, это была большая совместная работа, такое государственно-частное партнерство. И то, что мы сегодня представляем, это большой результат совместной работы целого ряда коллег из Правительства и бизнеса.

Я хотел бы сказать большое спасибо таким ведомствам, как Минцифра, Минэкономразвития, Минобразования, Минпромторг, Минпросвещения, Центральный банк и Минздрав. Это те ведомства, которые все это время бок о бок с бизнесом этим занимались. Субъекты Федерации, Москва очень много вложила в разработку стратегии, такие компании как «Яндекс», Мэйл», «Ростех», «Ростелеком», «Газпромнефть», «Росатом», вузы: Высшая школа экономики, Физтех, Сколтех, ИТМО, Российская академия наук, РВК, АНО «Цифровая экономика». Все это делалось, конечно, под эгидой вице-премьера Правительства Максима Алексеевича Акимова. Большое спасибо Андрею Рэмовичу Белоусову, который много инвестировал лично в эти темы.

Действительно, это была очень большая работа, потому что мы за этот период времени разработали не только сам документ под названием «стратегия», но очень важно, что мы к этому документу еще заодно успели создать и документ под названием «дорожная карта». В общем, на сегодняшний день мы имеем два проекта документа, которые можно считать целостным документом, который подлежит только утверждению.

Искусственный интеллект. Владимир Владимирович, Вы уже сказали все, насколько это важно. Действительно, сегодня слово «технологии» меняет в нашей жизни все. Если спросить, какое самое главное слово, которое меняет политику, жизнь компании, жизнь каждого человека, ответ будет прост – это, конечно, слово «технологии». И если говорить об искусственном интеллекте, то говорят, что искусственный интеллект сегодня – это включатель вывода на новый уровень всех без исключения технологий. Нет ни одной технологии, нет ни одной науки, которая бы сегодня не приобрела принципиально новые возможности в связи с использованием искусственного интеллекта. И в 2017 году началась повальная гонка, о чем Вы сказали, за лидерство, национальное лидерство в области искусственного интеллекта. В 2017 году уже пять стран приняли Национальную стратегию искусственного интеллекта, и в течение 2018-го–2019-го годов 30 стран уже приняли Национальную стратегию развития искусственного интеллекта. И в этом смысле, если этот документ будет утвержден в ближайшее время, мы будем одной из 30 стран, которые построили ясные «дорожные карты» и сказали, что это приоритет в их деятельности.

В разных странах ставятся разные цели. Стратегия – очень интересный документ, мы показали в раздаточных материалах обзор практически всех стратегий: Соединенные Штаты Америки, Китай, Франция, Великобритания, Объединенные Арабские Эмираты. Это очень толковые документы, в которых ставятся различные цели. Универсальные цели ставятся в стратегии двух стран: Соединенные Штаты Америки и Китай. И та, и другая страна поставили себе цель, одна – удержать лидерство в области искусственного интеллекта, другая – стать лидером к 2030 году. В остальных странах ставят перед собой задачи стать лидерами, войти в число лидеров, во-первых, по развитию технологий, стать лидерами по какому-то из направлений в области искусственного интеллекта. Тем не менее мы видим, что сегодня это становится доминирующим трендом.

Прежде чем перейти непосредственно к стратегии, я хочу еще сказать пару слов на эту тему. Мы все время говорим об искусственном интеллекте как о будущем, но это технология, которая фактически сегодня управляет нашей жизнью. Она управляет не всегда очевидно, не всегда мы это осознаем, но сегодня мы прокладываем путь в автомобиле с помощью систем искусственного интеллекта, мы покупаем товары и услуги с помощью рекомендательных систем в области искусственного интеллекта. Мы читаем книги, мы читаем новости, мы смотрим кино, мы смотрим видео, мы управляем деньгами, мы переводим тексты. Наш телефон – это маленькая фабрика искусственного интеллекта. Все игры сегодня используют те или иные элементы искусственного интеллекта. И вскоре вокруг нас не останется ни одной индустрии, начиная от индустрии государственного управления, которые бы лишены были тех или иных технологий искусственного интеллекта.

По оценкам Евросоюза, отрасли, которые внедрят искусственный интеллект, будут расти средним темпом 9–12 процентов в год – это в три-четыре раза быстрее, чем остальной ВВП. Действительно, искусственный интеллект предоставляет совершенно новые возможности в решении практически любых проблем.

И когда мы говорим об искусственном интеллекте, первое, с чего мы начали работать, и на что потратили достаточно большое время – это определить, о чем мы говорим, когда мы называем это определение «искусственный интеллект». Очень часто идут споры, можно ли называть это «искусственным интеллектом» или это «машинный интеллект», или это «система машинного обучения». Но мы оставили определение «искусственный интеллект», и вовнутрь мы погрузили пять таких элементов. Первое – это компьютерное зрение, это обработка естественного языка, это распознавание синтеза речи, это рекомендательные системы и системы принятия решений, и отдельно как направление – это перспективные методы и перспективные технологии искусственного интеллекта, в первую очередь это так называемые ML-технологии, технологии автоматизированного машинного обучения.

Мы в стратегии постарались пройти по каждому из этих направлений и определить каждую из сфер, как может каждое из направлений искусственного интеллекта быть применено в промышленности, в сельском хозяйстве, в транспорте, в государственных услугах, в правосудии. Кстати, очень хороший опыт уже имеет наша судебная система, арбитражные суды, суды общей практики и мировые суды. В прошлом году начали активно внедрять искусственный интеллект. Я думаю, это все будет в ближайшее время видно всем пользователям и гражданам. Процедуры ускоряются, точность в вынесении решений и прозрачность их повышается. Это касается практически каждого из ведомств, каждого из направлений, которые мы проанализировали.

Мы можем, конечно, с помощью принятия этой стратегии очень существенно обеспечить целостность использования технологий, потому что сегодня где-то, в каких-то сферах применяются отдельные кусочки. Вырастит значительная ценность, если мы будем применять технологию в целом. И мы можем, конечно, повлиять очень серьезно на качество услуг для конечного пользования, для граждан, проживающих в стране.

Мы поставили перед собой задачу, что Россия должна войти в число лидеров в области искусственного интеллекта в мире. Было обозначено три ключевых цели. Это рост благосостояния и качества жизни людей. Второе – это стимулы для экономического роста. И третье – это обеспечение национальной безопасности и охраны правопорядка. Мы долго обсуждали, как можно прийти к этим целям, какие KPI можно поставить по каждому из направлений, и мы договорились о том, что мы как раз та страна, которая может взять на себя достаточно амбициозные цели. В мире есть только пять стран, которые имеют такие важные элементы цифровой экосистемы, как собственный поисковик, собственные социальные сети, собственная почта, основанная внутри страны. Ключевые элементы у нас в стране существуют, за последнее десятилетие они созданы. Если мы объединим наши усилия, сейчас тот этап, когда отдельно компании уже не смогут достичь успеха, если мы объединим свои усилия (бизнес, научное сообщество и Правительство, включая субъекты Федерации), то мы можем добиться очень серьезных изменений.

Мы в процессе разработки стратегии выделили и проанализировали шесть движущих факторов развития искусственного интеллекта. Мы их обозначили и очень четко прописали. Это алгоритмы и математические методы, это программное обеспечение, это данные, работа с данными, регулирование и использование данных, это все, что связано с образованием и кадрами, и это нормативное регулирование. Каждый из этих элементов является критическим в этой системе. Отсутствие одного из них создает критические риски для системы в целом. Собственно, я сейчас быстро пробегу по этим шести мерам и подведу итог содержания этого документа.

По каждому из направлений мы поставили цели, алгоритмы и математические методы. Мы написали, что хотим к 2024 году войти в топ-10 стран по количеству статей и участия в конференциях, и в 2030 году мы хотим войти в топ-10 стран по среднему уровню цитируемости. Там прописан целый набор мер поддержки, должны быть созданы исследовательские центры, лаборатории, должна быть организована специальная финансовая долгосрочная поддержка исследователям, должны быть созданы специальные вычислительные ресурсы, потому что искусственный интеллект требует своих суперкомпьютерных мощностей. Это специальный чип, это специальное оборудование, достаточно дорогостоящее. Здесь придется, наверное, объединять свои усилия, потому что точно не нужно каждой компании иметь свой такой суперкомпьютерный центр. Это должен быть принцип строительства, может быть, одного-двух центров, которыми смогут пользоваться практически все участники, и 24-часовое использование его может это обеспечивать.

Второе направление – это разработка программных и технологических решений. Мы тоже здесь поставили достаточно амбициозные и ясные цели. Сказали, что мы хотим разработать решения, которые могут обеспечить превосходство над человеком по специальным задачам. И к 2030 году мы должны обеспечить превосходство человека по широкому кругу задач.

Вообще, сегодня ключевая цель всех разработчиков ИИ – это построение так называемого общего интеллекта, общего искусственного интеллекта или суперуниверсального, или суперсильного компьютерного интеллекта, который сможет решать любые задачи. Мы пока в стратегии эти цели не обозначили, наверное, это следующий этап, следующая стратегия. Мы к нему так или иначе подойдем. Тем не менее весь технологический аппарат нам нужно будет создавать самим. И здесь тоже написаны меры поддержки, что конкретно должно быть сделано для того, чтобы эта вторая цель была решена.

Третье – это хранение, сбор и обработка данных. Здесь тоже обозначены меры поддержки и цели. Мы хотим создать онлайн платформу с обезличенными государственными данными и данными компаний, к которым будут иметь доступ компании – разработчики систем искусственного интеллекта.

Следующее направление – это разработка специализированного аппаратного обеспечения. Это, наверно, самый сложный пункт в нашей стратегии. Мы видим, что у нас пока здесь нет необходимых заделов, потому что это не просто аппаратное обеспечение, специализированное аппаратное обеспечение, это специализированные чипсеты. Нужно решить две проблемы – это создание собственных архитектурных мощностей, которые смогут создавать архитектуру соответствующих чипсетов. И, соответственно, специализированная производственная площадка, которая сможет их производить. Это та сфера, которую нам будет необходимо решать совместно с промышленниками, в частности, с компанией «Российские технологии» и с другими частными компаниями. Здесь мы тоже прописали, что необходимо сделать. Будем надеяться, что с помощью, может быть, в том числе, международной кооперации, мы справимся с этой задачей.

Еще одно направление – это подготовка кадров. Мы сказали, что мы хотим войти к 2024 году в топ-10 стран по образовательным программам в области искусственного интеллекта. И к 2030 году устранить дефицит специалистов в области искусственного интеллекта. Вы назвали цифру, Владимир Владимирович, сегодня у нас работает порядка 6–6,5 тысячи человек в этой области в стране, могу сказать, что только лаборатории искусственного интеллекта одного Microsoft на сегодняшний день насчитывают более 6,5 тысяч человек, а с помощником Alexa в компании Amazon работает 10 тысяч человек. Поэтому здесь нам предстоит очень многое что сделать, совместно с государством, наверное, тоже здесь большая работа для того, чтобы компании в этом поучаствовали.

Последний пункт в нашей Стратегии, наверное, один из самых важных, – это создание корректного нормативного регулирования в области искусственного интеллекта. Мы имеем уже опыт в мире, имеем опыт принятия так называемой директивы GDPR в Европе, в Европейском союзе, который фактически остановил развитие искусственного интеллекта, имеет признаки перерегулирования этой сферы. Сегодня все компании стараются унести свои исследовательские центры из Европы, потому что штрафы привязаны к оборотам компаний, штрафы до 10 процентов от оборота компаний никто не хочет на себе испытать, силу этого регулирования, поэтому проще создавать центры где-то за пределами Евросоюза. Поэтому здесь важно пройти между двумя крайностями, не оставить эту сферу неурегулированной, с другой стороны, все-таки создать возможности для того, чтобы она сохранила динамику своего развития.

И, собственно говоря, два ключевых решения, которые сегодня выносятся Вам на рассмотрение – мы просим Вас утвердить Национальную стратегию развития искусственного интеллекта Вашим решением, создать соответствующий координационный орган, и поручить Правительству Российской Федерации утвердить «дорожную карту» развития искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект – это большие инвестиции, к сожалению. Если посмотреть на национальные стратегии, то каждая страна фактически приняла решение инвестировать в год не менее чем 1 миллиард долларов. Некоторые страны инвестируют темпом от 5 до 10 миллиардов долларов из государственного бюджета в год в эту технологию. Здесь очень важны такие экспериментальные площадки, важна связь между собой науки, вузов, бизнеса и в нашем случае, конечно, государства и субъектов Федерации.

Мы хотели Вас просить, Владимир Владимирович, еще об одной вещи. Нам необходимы экспериментальные площадки. Спасибо большое за Ваше поручение по экспериментальной площадке в области цифрового образования. Сейчас идет активная работа. Министерство просвещения очень активно работает на эту тему. Я думаю, что в этом году мы сумеем договориться принять соответствующее регулирование. Буквально с января мы очень серьезно продвинулись в этом направлении.

Мы бы просили Вас, может быть, посмотреть, подумать над специальным статусом для субъекта Федерации, для Москвы, чтобы в Москве можно было экспериментировать в области применения систем искусственного интеллекта, отрабатывать технологии, что собственно, сейчас по факту и происходит, потому что Москва очень активно этим занимается. Большая команда в Москве работает, и они очень много инвестируют в это.

Сергей Семенович готов все решения, которые нарабатываются в Москве, передавать в субъекты Федерации бесплатно. Это, как нам кажется, очень хороший опыт, если бы мы откатывали на московских объемах данных, а здесь данные, собственно говоря, ежедневно собираются. Уже созданы огромные массивы данных, созданы все системы, которые необходимы для обработки данных. Это бы очень серьезно продвинуло вообще все субъекты Федерации и привело бы к тому, чтобы мы не тратили огромное количество денег по всей территории страны.

Экспериментальная площадка, затем несколько регионов, в которых происходит масштабирование и, может быть, локализация этого продукта, а потом уже раскатка по всей стране. Вот эти решения, Владимир Владимирович, мы хотели бы Вас попросить принять.

И я хочу еще раз поблагодарить всех коллег. Мне досталась честь озвучить это, но это огромная работа большой команды людей. И я хочу поблагодарить в первую очередь, наверное, Максима Алексеевича, Андрея Рэмовича за создание такой творческой и комфортной обстановки для работы в этой команде. Спасибо большое.

В.Путин: Спасибо. Мы как раз Максима Алексеевича и попросим дальше продолжить. Пожалуйста.

М.Акимов: Спасибо, уважаемый Владимир Владимирович.

Уважаемые коллеги! После яркой картины и довольно обстоятельного представления наших действительно амбициозных планов я, наверное, дополню эту картину организационными штрихами. И сразу хочу сказать то, чем мы точно не собираемся заниматься – это очередное бюрократическое строительство. Мы думаем, что организационные инструменты созданы в рамках национальной программы «Цифровая экономика». И сконцентрировав ресурсы, которые на сегодняшний день для этой программы наличествуют в рамках отдельного федерального проекта «Искусственный интеллект», мы организационно с теми стратегическими вызовами, о которых говорил Герман Оскарович, справимся.

Мы стартуем не с нуля. У нас под руководством и при координирующей роли Сбербанка и до этой фазы шла активная работа по «дорожной карте» в рамках проекта по сквозным технологиям. Мы совсем недавно в Иннополисе вместе с Андреем Рэмовичем на наблюдательном совете АНО «Цифровая экономика» обсудили ход работ по этой и другим «дорожным картам». Думаем, что конкретизировать то, о чем говорил Герман Оскарович в конкретном плане, мы можем довольно быстро в рамках федерального проекта.

Какие мероприятия мог бы включать этот план с общим финансированием по нашей оценке в шестилетнем горизонте до 90 миллиардов рублей? Конечно, в первую очередь это поддержка исследований в области алгоритмов и математических методов, включая поддержку лидирующих исследовательских центров. Необходимо создавать благоприятную почву для развития и тиражирования технологий, субсидировать пилотные внедрения, потому что это риск, поделиться с которым, наверное, частные компании могут и должны с публичными образованиями. Поэтому мы выделим ведущим компаниям ресурсы для создания прототипов применения искусственного интеллекта, создав основу для будущих внедрений.

Как уже было сказано, для создания высококачественного искусственного интеллекта в любой сфере не достаточно создания полигонов, требуется прежде всего максимально разнообразный набор данных, так называемые библиотеки по всем возможным ситуациям. Это невозможно воспроизвести в закрытых условиях. Мы могли бы действительно опереться на ведущие регионы, подключив не только финансовые, технологические возможности, но и возможности в сфере оборота данных, концентрации данных. Прежде всего, конечно, я имею в виду Москву, где могла быть экспериментальная регуляторика. Но, кстати, не только, конечно, в части барьеров для тестирования технологий искусственного интеллекта, но и в таком болезненном вопросе, как система государственных закупок. Потому что она на сегодняшний день беспредельно далека не только от закупки публичным сектором технологических решений, но и для стриминговой разработки путем быстрых треков на современных принципах программного обеспечения вообще. И в этой связи, Владимир Владимирович, просил бы Вашего поручения Министерству финансов, Министерству экономического развития, Правительству заняться этим вопросом. Необходимо специальное регулирование этой сферы.

Конечно, пищей для искусственного интеллекта, как уже говорилось, служат данные. Поэтому одна из задач – вовлечение в оборот максимального количества обезличенных данных с учетом требований по конфиденциальности. Мы совместно с депутатами Федерального Собрания разработали поправки в закон о персональных данных, конкретизирующие механизмы обезличивания. Это большое направление работы. Надеемся, что в ближайшее время этот закон также станет предметом рассмотрения палат Федерального Собрания.

Необходимо также актуализировать отраслевые стандарты, в том числе в сфере безопасности. Я перехожу уже к сфере практического применения. Жизненный пример – это предиктивная аналитика работы сложного оборудования, оборудования под давлением, сенсорики промышленной, промышленной логистики, промышленной энергетики, что, кстати, создаст возможности для перехода на риск-ориентированный подход в контрольно-надзорной деятельности. Но тут тоже много регуляторных препятствий, которые сконцентрированы главным образом на бумажных технологиях работы в этой сфере.

Конечно, мы говорим не просто о подготовке кадров, мы говорим о смене управленческой, отчасти инженерной культуры. В перспективе все специальности, связанные с принятием значимых решений, потребуют компетенций в сфере искусственного интеллекта. И предстоит вместе с Министерством образования и науки и Министерством просвещения существенно поработать над образовательными стандартами.

В этой связи необходимо также массовое и глубокое обучение государственных служащих. Мы не предлагаем на сегодняшний день останавливать ни в коем случае работу по всем иным направлениям технологической повестки программы «Цифровая экономика», оперативно сформируем дополнительный федеральный проект, приоритезировав расходы. И планируем это сделать не позднее октября 2019 года. При этом конечно, мы предусмотрим вместе с открытым консорциумом перечень показателей для мониторинга нашей работы. Это уровень развития фундаментальных и прикладных исследований, степень формирования отраслей технологий искусственного интеллекта с точки зрения вклада в экономическую эффективность отраслей, насколько массовым будет переход к использованию искусственного интеллекта компаниями и органами власти. Цифры, которые мы предлагаем, уже приводились в презентации.

Ответственным федеральным органом исполнительной власти предлагаем определить Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций.

Владимир Владимирович, в повестке второй вопрос, естественно связанный, это в некотором смысле кейс. Разрешите, я сразу по второму вопросу доложу?

В.Путин: Да, пожалуйста, Максим Алексеевич.

М.Акимов: Спасибо.

Действительно, работа с лидерской ролью Сбербанка и с широчайшим участием технологических компаний, владельцев компетенций – это хороший пример, как можно было выстроить работу и по другим направлениям технологического развития. Мы в рамках исполнения Вашего поручения активно по этому треку движемся, поскольку действительно мировой опыт и опыт нашей страны показывает, что важнейшую роль играют крупнейшие компании.

Например, в области искусственного интеллекта до 80 процентов патентных заявок за последние пять лет сделали именно коммерческие организации, а не исследовательские центры или академические центры. Именно крупный российский бизнес должен и может стать основным участником мероприятий по развитию в Российской Федерации высокотехнологичных отраслей.

Напомню, на сегодняшний день предлагалось и предлагается определить их 13. Это искусственный интеллект, новое поколение подвижной беспроводной связи, прежде всего 5G Plus, новое поколение узкополосной беспроводной связи для интернета вещей, связи ближнего и среднего радиуса действия, технологии распределенного реестра. Квантовую проблематику мы по согласованию с инициаторами разделили на три трека: квантовые сенсоры, квантовые вычисления, квантовые коммуникации. Технологии создания новых материалов и веществ, спутниковая связь, новое поколение микроэлектроники и создание электронной компонентной базы, создание новых портативных источников энергии и их транспортировка и геномные технологии. Я извиняюсь за длинный перечень, но необходимо было дать общую картину.

Мы предлагаем формат, при котором первым шагом является подписание соглашения о намерениях между Правительством Российской Федерации и компаниями. В нем будут зафиксированы не только общие принципы, но и обязательства по разработке и принятию подробных «дорожных карт» по развитию каждого из высокотехнологичных направлений до 2024 года включительно. Текст такого соглашения, докладываю, готов, мы обсудили его с присутствующими здесь компаниями – это «Росатом», «Российские железные дороги», «Ростех», «Ростелеком» и Сбербанк. Готовы в ближайшее время, в течение июня, его подписать.

По согласованию с компаниями предлагается следующее распределение тематик. Компанией-лидером по направлению «Искусственный интеллект» будет Сбербанк, по технологиям мобильной связи пятого поколения в соответствующих частях консорциум «Ростелекома» и «Ростеха», за «Ростехнологиями» будут закреплены направления по развитию квантовых сенсоров, технологии распределенных реестров и нового поколения высокополосной связи для интернета вещей. «Росатом» будет заниматься квантовыми вычислениями и новыми материалам, «РЖД» – квантовыми коммуникациями.

Хотел бы, конечно, отдельно отметить, что получение лидерской позиции не означает монополизацию компании. Об этом свидетельствует практика работы по первому направлению – «Искусственному интеллекту». Правительство Российской Федерации будет следить за вовлечением в процесс всех сильных игроков. Отмечу, например, что Российских фонд прямых инвестиций уже осуществляет значительные инвестиции в стартапы и в более зрелые компании в технологиях искусственного интеллекта. И только формированием широкого консорциума можно создать сильные команды.

Хотел бы отметить, что и в Правительстве, отвечая на запрос компаний по тому, кто будет куратором и, соответственно, стороной от имени Правительства при работе над этими соглашениями и «дорожными картами», мы с Юрием Ивановичем Борисовым довольно детально не только обсудили повестку, но и организовали ее обсуждение с компаниями. Мы в течение этого года получим и приступим к реализации детальных «дорожных карт».

Спасибо.

В.Путин: Большое спасибо.

Коллеги, кто хотел бы по основному вопросу и по второму тоже, что немаловажно.

Пожалуйста, Сергей Семенович.

С.Собянин: Уважаемый Владимир Владимирович! Уважаемые коллеги!

То, что прозвучала идея по созданию в Москве экспериментальной площадки для разработки прорывных технологий в области искусственного интеллекта – это, мне кажется, хорошая идея.

Мы сегодня вообще не представляем уже себе возможности управлять городом без информационных технологий. Есть хорошие технологические заделы, центры обработки данных, интернет, развитие интернета, скорость, его доступность одна из лучших в мире. Спасибо коллегам, выделены частоты для внедрения 5G, и четыре экспериментальных площадки в Москве будут внедрены уже до конца года впервые в России. Мы уже апробировали эту технологию во время чемпионата мира по футболу в Лужниках. Это, конечно, уникальная технология. Люди могли смотреть, транслировать по смартфонам на весь мир, с добавлением виртуальной реальности, то есть это такая технология очень интересная, и я думаю, что Москва будет первым городом, где это будет внедрено.

Достаточно большой образовательный кадровый потенциал, ведущие компании, порядка 80 процентов компаний России, которые имеют заделы и технологии мирового уровня в области искусственного интеллекта, мы со всеми практически плотно работаем. Есть определенный опыт и проекты в области образования, это Московская электронная школа, в области здравоохранения – это диагностика раковых заболеваний по снимкам МРТ, это технология мирового уровня, тоже на конкурсе недавно, который проходил, она второе место в мире заняла, и мы дальше продолжаем наращивать эту технологию. Сейчас две технологии внедряем: это видеораспознавание и распознавание речи. Распознавание речи сегодня уже в наших колл-центрах за счет чат-ботов обслуживается от 40 до 70 процентов звонков, то есть робот отвечает, обрабатывает эти данные, разговаривает с теми, кто обращается с теми или иными запросами. И сейчас фронтально распознавание речи, проводим эксперименты в школах, поликлиниках, больницах, в транспорте для внедрения этой технологии, которая, конечно, облегчит труд огромному количеству людей, и сделает более эффективными эти отрасли. В виде распознавания мы проэкспериментировали во время чемпионата мира, и сейчас экспериментирование в виде распознавания лиц в метрополитене, подъездная камера, выявили десятки преступников, которые находились в розыске. И в этом году в скором времени объявим конкурс на создание масштабной системы видеораспознования (вместе с Министерством внутренних дел мы эту ведем работу), которая охватит более 200 тысяч видеокамер в Москве, и будет одной из крупнейших систем в мире, соперничая только с китайскими системами.

По версии Организации Объединенных Наций, Москва занимает первое место по электронному взаимодействию с гражданами среди ведущих мегаполисов мира, так что технологические возможности есть.

Есть и правовые уже заделы. В частности, есть изъятия федерального закона, которые дают нам возможности более активно работать с большими данными, с федеральными органами государственной власти. Есть указ Президента, Владимир Владимирович, Ваш указ о создании инновационного кластера в Москве. Спасибо Вам, Вы подписали. Мы сейчас проводим организационные технологические мероприятия, создаем информационную платформу взаимодействия участников инновационного процесса в Москве.

И буквально сегодня вышел закон о проведении эксперимента по электронному голосованию, который потребует самые продвинутые информационно-технологические решения и с точки зрения пользователей, и с точки зрения безопасности этого процесса.

Принято постановление Правительства по эксперименту по беспилотному транспорту в Москве. У нас такие уже есть заделы. Мне кажется, можно было систематизировать, дать поручение нам с Правительством проработать данный вопрос, внести предложения, чтобы мы получили дополнительные возможности (финансовые ресурсы, кадровые и технологические есть), правовые возможности создавать новые прорывные решения в области информационных технологий, искусственного интеллекта, мне кажется, это было бы на пользу всем. Мы готовы, конечно, как коллеги уже говорили, действительно безвозмездно распространять свой опыт, передавая его другим регионам, компаниям.

Спасибо.

К.Дмитриев: Уважаемый Владимир Владимирович! Коллеги!

Инвестиции крайне важны для развития искусственного интеллекта и являются приоритетными для РФПИ. Я хотел кратко изложить наши предложения в этой сфере.

Во-первых, мы видим, что искусственный интеллект способен повысить эффективность многих отраслей на 30–40 процентов. Есть известные примеры 40-процентного снижения потребления электроэнергии в дата-центрах, повышения на треть точности обнаружения рака легких, на 30 процентов повышения урожайности в Индии. И вот это 30–40-процентное повышение эффективности во многих отраслях, безусловно, крайне важно и является ключевым драйвером. Многие консультанты считают, что за счет искусственного интеллекта мировой ВВП будет расти на 1,2 процента выше в год, и суммарный эффект от внедрения составит 13 триллионов долларов.

У России очень хорошие стартовые позиции. Мы проанализировали 100 ведущих компаний в сфере искусственного интеллекта, отобрали 20 наиболее перспективных, уже одобрили инвестиции в шесть. Среди них «Онкобокс» (это инновационная система подбора медикаментов для лечения онкозаболеваний) и «Моторика» (разработчик протезов). И также внедряем активно искусственный интеллект в наших портфельных компаниях. Внедрение, например, в наших онкологических центрах интеллектуальных систем позволит в пять-шесть раз уменьшить количество врачебных ошибок там.

Также вместе с Объединенными Арабскими Эмиратами мы запускаем компанию «СКАНЭКС» на ближневосточные рынки, наши партнеры выделили нам 2 миллиарда долларов для совместной инвестиции в проекты. Безусловно, в часть проектов мы можем заходить без иностранных партнеров, но там, где имеет смысл строить консорциум, у нас есть доступ к этому капиталу.

И восемь кратких предложений.

Первое – мы видим, что есть две большие модели управления данными. Одна более признана в Китае, где государство предоставляет больший доступ и контролирует данные, а другая более европейская, где доступ к данным очень ограничен. Мы, конечно, считаем, что именно китайская модель позволит двигаться вперед быстрее.

Также, безусловно, важно доведение наших российских компаний для уровня мировых лидеров. Потому что если компании работают только на рынок России, то у них недостаточно преимуществ, чтобы соревноваться в мировых пространствах. Мы хотим выводить наши компании на мировые рынки.

Третья инициатива – безусловно, важно, чтобы наши компании внедряли у себя искусственный интеллект. Мы считаем, что каждая из крупных госкомпаний должна иметь собственную стратегию по внедрению искусственного интеллекта.

Четвертое – это то, что возможно построение консорциумов с Китаем, с Ближним Востоком, где это полезно, чтобы иметь масштабные рынки.

Пятое. Вы, Владимир Владимирович, отметили привлекательную среду для специалистов, и мы планируем создать центр искусственного интеллекта с МГУ.

Шестое – это дата-центры.

Седьмое – у нас уже очень много данных в Москве, в том числе в ФНС, которая обладает значимым потенциалом для анализа экономики, и эти данные можно использовать.

И в завершение мы просили бы Вас, Владимир Владимирович, поддержать включение в консорциум Сбербанка. Мы признаем, что Сбербанк был одним из первых, кто стал фокусироваться на искусственном интеллекте. И РФПИ, и «Газпромнефть», у которых есть очень хорошие наработки в этой сфере, чтобы мы совместно могли это активно развивать и продвигать.

В.Путин: Спасибо большое.

Пожалуйста.

А.Дюков: Уважаемый Владимир Владимирович! Уважаемые коллеги!

По стратегии развития искусственного интеллекта у меня есть несколько комментариев.

Первое. Я считаю, что получился хороший базовый документ, который учитывает основные направления развития. В ходе разработки Стратегии мы давали свои предложения и комментарии, большинство из них учтены. В «Газпромнефти» мы уже работаем по многим направлениям, определенным Стратегией.

Второе. Безусловно, для развития искусственного интеллекта и его практического применения нужны технологии, алгоритмы, данные, люди, инфраструктура. Это ключевые движущие факторы, но еще одним принципиальным фактором развития искусственного интеллекта является спрос на технологии искусственного интеллекта. Спрос нужно формировать, спрос нужно консолидировать, чтобы стратегия развития искусственного интеллекта имела смысл. Сейчас осознанный спрос существует в таких сферах, как банковские услуги, медиа, ритейл, телекомы, но объем спроса со стороны данных сегментов ограничен. Если говорить о промышленности, то наша промышленность, за исключением, пожалуй, «Ростеха» и еще ряда компаний, по сути, пока серьезно не вовлечена в создание спроса на технологии искусственного интеллекта. Это не критика, на это есть объективные причины, и такая ситуация не только у нас, но и в мире в целом. При этом промышленность формирует значительный сегмент экономики, может, и должна быть одним из драйверов развития экономики.

Промышленность имеет свою специфику в области применения искусственного интеллекта, и здесь я хочу сказать, что мы не можем рассчитывать на то, что развитие искусственного интеллекта, скажем, в телекоме, позволит нам решить те задачи, которые стоят перед промышленностью. У промышленности своя специфика, и это нужно учитывать при реализации Стратегии. Это также требует особого внимания и со стороны государства с точки зрения наличия необходимой нормативной базы и инфраструктуры.

Вовлечение промышленности, на мой взгляд, очень важно для развития искусственного интеллекта. Очень важную роль в этом может сыграть топливно-энергетический комплекс – крупнейший сегмент нашей промышленности. ТЭК обладает рядом ключевых преимуществ перед другими отраслями промышленности, необходимыми для того, чтобы стать лидером в развитии искусственного интеллекта. ТЭК способен формировать платежеспособность, спрос на технологии. Внедрение технологий искусственного интеллекта в ТЭК имеет масштабный экономический эффект. В ТЭК есть сильные управленческие и инженерные кадры. Также ТЭК является одной из сложнейших индустрий с точки зрения объема данных, создаваемых в процессе производственной деятельности, разнообразия решаемых задач и бизнес-процессов. Поэтому задачи, решаемые компаниями ТЭК, могут быть потом масштабированы и тиражированы в другие отрасли промышленности.

Что касается «Газпромнефти». Мы уже сделали ставку на развитие искусственного интеллекта и его применение для решения задач, стоящих перед нефтяной отраслью. У нашей компании уже есть опыт применения искусственного интеллекта по многим направлениям нашей деятельности от геологоразведки до автозаправочных станций.

С учетом ограниченного времени я не хотел бы сейчас задерживаться на отдельных проектах. Я хочу отметить просто, что наша программа цифровой трансформации включает в себя уже 12 ключевых программ и более 500 проектов по всей цепочки создания стоимости. В рамках этих программ мы должны создать сотни моделей. Ожидаемый эффект, по нашим оценкам, не менее дополнительных 150 миллиардов рублей операционной прибыли в год.

Уважаемый Владимир Владимирович, мы готовы предоставить и наши знания, и наработки, и производственную базу для дальнейшего развития искусственного интеллекта в промышленности. Мы готовы совместно с другими компаниями и организациями работать над реализацией Стратегии. И мы готовы взять на себя роль одного из лидеров в развитии искусственного интеллекта для сегмента промышленности. Как я уже сказал, это очень важно.

Спасибо.

В.Путин: Спасибо большое.

Сергей Викторович, пожалуйста.

С.Чемезов: Спасибо, Владимир Владимирович.

Что касается первого вопроса. Герман Оскарович назвал шесть факторов развития искусственного интеллекта. Один из них – это разработка специализированного аппаратного обеспечения. В этом направлении мы уже начали работать, создали государственно-частное партнерство с компанией АФК «Система», объединив все активы, которые тем или иным образом связаны с этим направлением деятельности.

Основная задача, которая стоит перед нами, – создать современную электронно-компонентную базу, прежде всего чипы, которую необходимо будет использовать в дальнейшем при создании оборудования, работающего в области искусственного интеллекта.

Что касается в целом искусственного интеллекта. Да, я хочу подчеркнуть, что это предприятие не закрыто, мы готовы принять, включить в это предприятие всех желающих, кто готов развивать эту сферу деятельности, у кого есть какие-то наработки. Поэтому, пожалуйста, я знаю, у нас есть «Ангстерм-Т». В перспективе, я думаю, что эта компания тоже может войти в наше сообщество.

Что касается в целом других направлений в области искусственного интеллекта, все наши компании, многие компании уже в этом направлении работают. Это и технологии определения распознавания лиц, о которых рассказал Сергей Семенович, одна из наших компаний тоже в этом участвовала. Это и беспилотные летательные аппараты, и самолеты, и вертолеты, это и беспилотные автомобили, созданные на КамАЗе, они уже активно работают, по крайней мере, по КамАЗу уже катаются. Я надеюсь, что не за горами тот день, когда может выйти уже и на дороги общего пользования автомобиль. Есть автоматический комплекс радиоэлектронной борьбы с беспилотными летательными аппаратами, который не просто останавливает тот или иной летательный аппарат, приближающийся к объекту, он либо его посадит, либо развернет и отправит назад. Радиус действия его – до 3 километров, накрывает куполом любой объект, в общем, достаточно интересная вещь, которая используется в том числе Министерством обороны. Я уже не говорю о тех наработках, которые у нас сегодня есть и в оборонной системе, – это головки самонаведения, они уже давно работают, это, в общем-то, тоже искусственный интеллект.

Что касается второго вопроса. Максим Алексеевич уже назвал целый ряд высокотехнологичных направлений, одно из них – это создание беспроводной системы пятого поколения. Развертывание сетей пятого поколения является ключевым вопросом развития телекоммуникаций в России, и решение данного вопроса требует объединения усилий операторов связи и промышленности, как для проведения расчистки частот существующих, так и для разработки и последующего внедрения критически важных компонентов сетей пятого поколения.

«Ростех» проводит активную работу по консолидации операторов и вендоров в направлении развития пятого поколения беспроводной связи в формате консорциума. Помимо того, что корпорация разрабатывает «дорожную карту» по развитию технологий беспроводной связи, мы по поручению Максима Алексеевича сформировали концепцию разработки промышленных решений для создания сетей пятого поколения. На сегодняшний день предусмотренные в ней подходы были одобрены, концепция уже согласована с представителями отечественной промышленности и активно прорабатывается с операторами связи.

Хочу подчеркнуть, что при развертывании технологии 5G потребуется создание отечественных решений, которые будут обеспечивать качественную и непрерывную работу всех сервисов и услуг без воздействия внешних факторов. Это немаловажно. В связи с этим логично, что вначале должна быть создана технологическая инфраструктура, вокруг которой затем будут выстроены все сервисы и услуги.

Поэтому я еще раз хочу предложить услуги корпорации «Ростех» с тем, чтобы мы могли возглавить это направление совместно с «Ростелекомом».

Спасибо.

В.Путин: Пожалуйста, Юрий Иванович.

Ю.Борисов: Спасибо, Владимир Владимирович.

Я по поводу Стратегии. Познакомившись с этим документом, должен отметить его своевременность, актуальность и достаточно серьезную проработанность. Поэтому спасибо всем авторам, практически учтены все аспекты, все те шесть задач, которые были нам презентованы, все актуальны и требуют, безусловно, комплексного решения, чтобы достичь конечных целей.

Так вот, несколько слов о цели. Мне бы хотелось видеть в Стратегии наряду, безусловно, с важными целями, как войти в топ-10 стран по количеству статей и участию в конференциях, а также последнему уровню цитируемости, видеть еще более осязаемые цели, связанные с долей рынка, мирового и внутреннего. Мне кажется, что основная задача в реализации этой Стратегии – это динамичное внедрение, подчеркну, отечественных решений искусственного интеллекта. А это как раз комплекс алгоритмических, программных и аппаратных решений во все сферы экономики с целью доминирования на отечественном рынке этих продуктов, а прогноз показывает, что это колоссальный рынок, и позиционированию на внешнем.

Считаю, что реализация этой стратегии, особенно в части реализации аппаратной поддержки, создаст синергетический эффект для развития отечественной микроэлектроники, потому что не понаслышке знаком с этими продуктами. Это продукты с высокой добавочной стоимостью, сложные. Они, к сожалению, требуют длительных сроков реализации и достаточно затратные.

Безусловно, мероприятия, которые будут запланированы в стратегии, будут направлены на создание этих продукт. И это хорошо, надеюсь так. Мне кажется, что основная задача – это продвижение этих продуктов на рынок. Я целиком и полностью согласен с Александром Валерьевичем, что основная задача стратегии – это формирование спроса.

С учетом того, что эти продукты дорогие, возможно, придется подумать и о государственном заказе внедрения этих продуктов в специализированные центры, о чем Герман Оскарович говорил. Их не должно быть много. Но продукты отечественного производства конкурентоспособны, наряду с чипсетами и ускорителями западными должны прорваться на отечественный рынок.

Вот эти два замечания я бы хотел бы учесть.

В.Путин: Полностью присоединяюсь, согласен. Потому что цели, которые мы ставим перед собой, в том числе должны быть, есть, конечно, такие, на первый взгляд, не очень осязаемые, но стремиться нужно к тому, чтобы можно было измерить результат нашей работы. Это правда.

Пожалуйста, Аркадий Юрьевич.

А.Волож: Волож из компании «Яндекс»

Уважаемый Владимир Владимирович! Уважаемые коллеги!

Наши специалисты тоже участвовали в подготовке программы. Многое из того, что мы советовали, там учтено. Я хотел обратить внимание на два аспекта, еще усилить внимание к ним.

Первое – это наукообразование и кадры. И второе – это тестирование внедрение на базе ИИ, нормативные аспекты.

Тут было сказано, что у более чем 30 стран есть свои программы искусственного интеллекта. Причины того, что нам есть сейчас здесь что обсуждать, это то, что в России есть свои специалисты в этой области, и Россия в смысле внедрения на рынок этих систем, на розничный рынок, является одним из уникальных рынков в мире, у нас здесь почти все свое. Это стало возможным только потому, что у нас есть свои люди, своя система отбора и образования этих людей. Хочется это не потерять и не только закрепить это на уровне Высшей школы, что сейчас сделано, но и (в стратегии это отмечено) хочется уйти глубже и начать систематический отбор и подготовку людей в области точных наук, математики, программирования, прямо со школьной скамьи. Это один аспект.

И второй аспект, когда мы обучаем людей, не секрет, что Россия является донором таких специалистов для компаний мира, это нормально, когда молодые люди после обучения едут работать в мировые компании. Важно, чтобы у них был стимул и желание у кого-то остаться, у кого-то – вернуться обратно работать в российские компании. В Яндексе за последние пару лет мы вернули 100 специалистов из мировых компаний работать обратно у нас, и мы их привлекали, конечно, не столько зарплатами, сколько возможностью решения амбициозных задач, и возможностью решать задачи, которые внедряются прямо у тебя на глазах, и ими пользуются прямо люди, которые тебя окружают. Это, как правило, им недоступно, когда они работают в каких-то глобальных корпорациях.

Хочется, чтобы в рамках стратегии, возможно, была разработана какая-то специальная государственная программа, которая стимулирует не столько даже материально, сколько, может быть, нематериально людей, возвращающихся работать сюда. У других стран такие программы есть, нам тоже это надо сделать.

И второй аспект – это создание условий для тестирования. Но искусственный интеллект – это машинное обучение, а обучать машины нужно реальными данными, в реальных условиях, например, беспилотники, беспилотные машины, которые ходят по дорогам. Они должны ходить не столько на полигонах, сколько выходить на дороги уличного пользования, и здесь очень важно, чтобы мы не зарегулировали это. Понятно, что всем немножко страшно, но, мне кажется, если мы хотим, чтобы это внедрялось быстрее, – это очень конкурентная среда, – нам нужно не бояться и немножко расслабить себя здесь, и дать возможность очень быстрого внедрения, возможность тестирования большого количества таких, например, машин или вообще любых решений в области искусственного интеллекта в реальных условиях.

«Яндексу» надо в этом году вывести 100 машин на улицы. Если мы возьмем ту процедуру, которая есть сейчас, то нам просто на сертификацию этих машин нужно четыре года. Хочется, чтобы это отразилось также в этой программе – испытания в реальной среде. Потому что речь здесь идет о том, что будем эти технологии импортировать или экспортировать, в конце концов.

Спасибо.

В.Путин: Спасибо большое.

Пожалуйста.

Д.Песков: Уважаемый Владимир Владимирович! Уважаемые коллеги!

Я бы хотел продолжить логику Аркадия Юрьевича и частично поговорить о тех вопросах, которые он поднял.

Во-первых, с удовлетворением нужно отметить, что у нас многие заделы созданы в рамках национальной технологической инициативы, они в стратегию вошли, отражены и коллегами использованы.

Второе. Направление развития, которое сейчас у нас есть, но которое, наверно, все-таки отражено недостаточно, связано с типами данных, с которыми мы работаем. Сегодня мы опираемся на те данные, которые уже созданы банками, телекомами, государством. Но есть и гораздо большие массивы данных, и мы видим, что мировое развитие сегодня поворачивается в сторону таких совершенно неожиданных типов данных – это океаны, леса, человек, биом, микробиом. Мы видим огромное количество стартапов, которые сегодня конкурируют за традиционные рынки на логике связки между биологией и искусственным интеллектом. Появляются совершенно новые типы продуктов.

Вы помните, мы проходили большую дискуссию по системе маркировки товаров. Сейчас у нас появилась компания, которая строит глобальную систему маркировки товаров на основании уникального, что называется, футпринта, биологического отпечатка места производства этого товара. Вот этот стык, как мне кажется, должен быть доработан до формирования DataSet не только из банков и телекомов, но и в постановке задач в научных исследованиях, в отраслях, в лесной промышленности, во многих других местах с точки зрения формирования новых типов DataSet. Иначе мы хорошо сделаем домашнюю работу по сокращению разрыва, но отстанем на следующем шаге. Это у нас, еще раз, сейчас недостаточно отражено.

Второе. Тематика, связанная с кадрами и с регулированием. Разрыв по потребностям в кадрах сейчас настолько катастрофичный, что мы не смогли найти ни одного сценария, при котором мы могли бы ликвидировать отставание даже до 2030 года. В этом смысле, если мы продолжаем упираться в идею о том, что мы можем модернизировать действующую систему образовательных стандартов, мы никогда не получим результат. Стыки технологий меняются настолько быстро, что как только мы входим в этот очень длинный бюрократический цикл, то там получается, что массово мы новых типов специалистов где-то примерно к 2030 году и выпустим.

Мы много раз заходили на эту тему, Владимир Владимирович, но сейчас назрело вот уже все до невозможности. Нам необходимо отдельная территория регулирования по тематикам искусственного интеллекта больших данных и других сквозных технологий, которая бы позволяла нормативно запускать процессы подготовки кадров в течение двух-трех месяцев, а не в течение трех, четырех, пяти, шести лет. Еще раз, нет ни одного сценария.

В чем здесь проблема? Здесь проблема в том, что данные – действительно корм. Вокруг данных возникает множество новых специальностей. Они сегодня не отражены нигде, ни в каких нормативных документах. К счастью, хорошая новость состоит в том, что они создают множество новых рабочих мест. И у нас в этом смысле нет опасения того, что искусственный интеллект всех лишит работы и новых рабочих мест не появится. Но сложность состоит в том, что есть вот это углубление и разделение труда, оно требует отдельного регулирования. Я бы просил отдельно в поручениях нам все-таки такой контур сформировать, он сейчас не доформирован.

Последнее. Конечно, всю систему образования надо менять. Мы сегодня с коллегами из Министерства науки и высшего образования такой шаг делаем, мы начинаем внедрение образовательной платформы искусственного интеллекта сразу в ста региональных университетах, и надеемся, что уже в июле этого года она заработает. Я тоже всех приглашаю принять участие в ее запуске.

Спасибо.

В.Путин: Спасибо большое.

Прошу.

М.Осеевский: Владимир Владимирович, по второму вопросу хотел бы прокомментировать от лица тех компаний, которые Максим Алексеевич назвал. Мы действительно идем на это сотрудничество с Правительством совершенно осознанно не потому, что нас к этому принуждают. Считаем, что такая концентрация отдельных компании на этих ключевых направлениях позволит нам двигаться быстрее, с одной стороны. С другой стороны, последний год работы над программой «Цифровая экономика», вообще в рамках современных технологических решений усиливает взаимодействие между нами. У нас нет сегодня противоречий, мы все, сидящие за этим столом, сотрудничаем по многим направлениям. Поэтому, как Герман Оскарович сказал, лидирующая роль компаний не означает, что остальные будут выключены. Мы уверены, что как раз будет создан широкий консорциум. Поэтому просили бы такое предложение поддержать.

В.Путин: Спасибо.

Прошу Вас.

Б.Добродеев: Уважаемый Владимир Владимирович! Уважаемые коллеги!

Во-первых, хотел бы от лица компании Mail.ru Group выразить поддержку этой стратегии. Нам, компании, было бы очень интересно участвовать в ее реализации. Для нас искусственный интеллект – это уже не будущее, это настоящее. Нашими сервисами на основании искусственного интеллекта пользуется более 100 миллионов человек уже сегодня. И, безусловно, нам бы было очень интересно применить эту экспертизу в реальной экономике.

И у меня только одна даже не ремарка, я бы хотел заострить один вопрос, о котором уже говорил Александр Валерьевич. Мы каждый день и внутри создаем большое количество сервисов, и отсматриваем сотни стартапов, и мы убеждены, что основной вопрос этого рынка – это как раз вопрос рынка сбыта. Потому что уже сейчас есть не десятки, даже сотни компаний, у которых есть хорошие технологии, но они все упираются в рынок сбыта, в маленькую выручку, которая на сегодняшний день не окупает наукоемкие стартапы и технологии. Поэтому, мне кажется, для нас самая главная цель – это именно стимуляция этого спроса и рынков сбыта. Спасибо большое.

В.Путин: Спасибо большое.

Прошу Вас.

И.Каменских: Я хотел бы сказать, что «Росатом» исторически занимается этой тематикой, в самого начала по сути дела. Это АСУ ТП атомных станций и основная деятельность в области обороны.

У нас очень тесные связи с «Роснефтью» и с «Газпромом» в части цифровых скважин, цифровые пласты, то есть и в этой части мы достаточно активно участвуем. С «Ростехом» мы договорились о совместной работе достаточно активной в области супервычислений и математическом моделировании. То есть вот это направление, конечно, поддерживается.

Я бы с удовольствием сегодня попросил поддержать то, что сегодня Герман Оскарович озвучил. Сказать большое спасибо за активную работу Максиму Алексеевичу и Андрею Рэмовичу в организационном плане. Потому что без такого активного участия, наверное, нам бы здесь не собраться было в такой короткий промежуток времени.

Но я хотел поддержать Юрия Ивановича, что задача самая главная – это создать все-таки рынок, внутренний рынок и внешний рынок для внедрения этих технологий. Спасибо.

В.Путин: Все, будем завершать?

Пожалуйста.

А.Белоусов: Я просто в режиме комментария.

То, что Иван Михайлович сказал, и то, что говорил Юрий Иванович по поводу рынка. Коллеги, я хочу обратить внимание, конечно, мы на это на все ориентированы, вся национальная технологическая инициатива была ориентирована на рынки. Но рынка продуктов искусственного интеллекта, во-первых, нет как такового, а, во-вторых, он совершенно не главный. Главное – это изменение на традиционных рынках, которое несет в себе искусственный интеллект, и мерить надо не тем, какую долю мы займем на этом рынке искусственного интеллекта, а сколько мы за счет наших национальных решений сможем отвоевать на рынке промышленности, на рынке торговых услуг, на рынке логистических услуг – вот этим мерить.

Операционально, конечно, это не измерители, мы никогда это не сможем померить. Мы это имеем в виду, понимая, что здесь в этом главный эффект, но нарисовать на 24-й или на 30-й год какие-то цифры, вы сами понимаете, что это будет где-то все на грани спекуляции. Хотя я еще раз хочу сказать, у Германа Оскаровича слайд №4, мы специально прорисовали те сферы, где без искусственного интеллекта обычную продукцию не продвинешь. Например, что такое самолет пятого поколения? Это новая концепция, это новая концепция ведения боя, когда у вас разнокачественные данные соединяются в режиме реального времени, и искусственный интеллект вам помогает принимать решения. Без искусственного интеллекта эта конструкция не работает. И то же самое в логистике, то же самое в торговле, то же самое в здравоохранении возникает, точно такие же конструкции. Вот об этих рынках идет речь. И здесь действительно возникают реальные перевороты.

Второе – по поводу того, что возникают проблемы со сбытом и так далее. Они и будут дальше возникать. И мы должны сегодня (мы идем на это сознательно) создать, грубо говоря, избыток предложения. Почему идет проблема со сбытом? Мы должны с вами понимать, что внедрение искусственного интеллекта принципиально меняет процессы принятия решений в компаниях. Невозможно внедрить искусственный интеллект без изменения системы управления. Он просто не будет работать. Это совершенно другие принципы, другие подходы. И это не только у нас, это в мире. Вы знаете прекрасно, что американцы создали специальные исследовательские центры, которые анализируют изменения систем управления под воздействием системы искусственного интеллекта и смежных информационных технологий, цифровых технологий.

Поэтому здесь, конечно, эти процессы идут инерционно, они идут достаточно медленно, в том числе идут медленно и в корпорациях. Но для того чтобы нам эти все процессы подстегивать, мы, конечно, должны и с помощью мер стимулирования их подстегивать, но самое главное – мы должны предлагать решение, которое даст тем же самым компаниям или их конкурентам, в том числе дисрапторам – маленьким компаниям, дадут возможность отвоевывать большие сегменты рынка на основе этих решений. Это процесс медленный, длительный достаточно, как показывает опыт, но мы должны, конечно, на это идти.

И третье, что я хотел сказать, что самая главная ошибка, в которую мы можем впасть, – это начать формировать некие новые системы управления, новую конструкцию управления этим процессом в стратегии, то есть впасть сейчас в такую достаточно для нас, к сожалению, традиционную историю, как некий бюрократический процесс с разного рода постановлениями, решениями и так далее. Нам нужно запустить все очень быстро. Именно поэтому здесь предложена сейчас та схема решений, которая была озвучена Максимом Алексеевичем: существующая система принятия решений, которая сложилась в рамках программы «Цифровая экономика», мы там вносим изменения, но изменения, которые будут затрагивать во многом содержание, но, слава богу, в минимальной степени затронут бюрократическую форму именно для того, чтобы сэкономить время.

Три комментария. Спасибо.

В.Путин: Спасибо.

Я оттолкнусь оттого, что было сказано Андреем. Присоединяюсь почти ко всему. Конечно, нам нужно при внедрении достижений искусственного интеллекта обеспечить нашим компаниям естественный захват рынка: и собственного рынка, и мировых рынков.

Вместе с тем есть такие сферы деятельности, скажем, применение элементов искусственного интеллекта в медицине (я уже не говорю про фармацевтику, где много над чем можно поработать), скажем, в организации работы врачей. Мы сегодня говорили о том, насколько улучшается работа в этой сфере при применении искусственного интеллекта – на 30–40 процентов. Можно его применять, а можно не применять. Понимаете, ведь можно и не применять. Жили до сих пор так и ничего вроде как. А для того чтобы применялось, нужны соответствующие решения министерств и ведомств. Все-таки нам нужно продвигать вот эти продукты.

Во многих других сферах то же самое. И здесь от министерств тоже много зависит, в том числе от Министерства промышленности. Или мы выставляем определенные требования к применению известных достижений, или нет, и так и будет все катиться. Да, это может быть подороже, если мы прямо, так скажем, заставляем это делать, может быть подороже на первом этапе, но зато рывок будет потом такой сильный, что он окупит все первоначальные вложения.

Здесь все это требует очень внимательного и конкретного рассмотрения. Стратегия, наверное, у вас хорошая получится. Я хочу просто обратить внимание на то, что мы стратегии в принципе писать умеем, даже самые сложные. Это сложная стратегия, нам нужен пошаговый план реализации этих стратегий, в данном случае – пошаговый план реализации развития искусственного интеллекта. Это обязательно нужно будет сделать. Максим Анатольевич уже говорил об этом, но нужно это так, чтобы это было все-таки понятно и ясно, как это будет двигаться.

И наконец, по компаниям, по нашим крупным компаниям, которые готовы работать в сфере высоких технологий. Все здорово, мы уже не первый раз к этому обращаемся. Я хочу поблагодарить тех, кто этим занимался. Я вижу здесь и конкретные вопросы, и конкретные компании, и, главное, достигнуты договоренности с этими компаниями в тех областях, которые для них представляют интерес. Но это еще не все наши компании, у нас гораздо больше этих компаний, и с ними, наверное, посложнее. Но у меня к вам просьба: вы и дальше там, пожалуйста, продолжите с ними работу, и мне подскажите, с кем мне конкретно надо поработать по каким вопросам.

М.Акимов: Хорошо.

В.Путин: Большое вам спасибо.

Авторство: 
Копия чужих материалов

Комментарии

Аватар пользователя iStalker
iStalker(12 лет 2 месяца)

Так всё что сейчас пиарят под словом ИИ этим и является :)  Системами мат.уравнений, алгоритмами оптимизации и тому подобного.

Никакого реального интеллекта пока не разработано, и я не думаю что это когда либо произойдет.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Вопрос в том что чтобы простроить такие веса для конкретной, узкой проблемы раньше требовалась многолетняя работа отдельного НИИ. И то - для проблемы с не слишком большим и вполне определённым набором параметров.

В той же медицине - досконально формализовать признаки нахождения всякого на рентген-снимках до нейросетей не смогли, полагались только на неформализуемый опыт конкретного специалиста. Сейчас же - нейросети работают на уровне лучших, опытнейших спецов. 

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

В основе этой экспертной системы (не интеллекта, упаси боже) как раз ручная работа спецов, которые создали / обработали первичный набор данных.  И программист, который создал алгоритм для обучения системы на этом массиве.  

Ошибка в наборе данных - или программиста - автоматически означает, что и экспертная система будет баглива.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Не всегда. Самый простой способ обучения - да, "с учителем", на предварительно обработанном массиве данных. Но есть и обучение "без учителя" когда нейросеть сама разделяет группы и ищет классифицирующие признаки. Это существенно сложнее но комбинированные методы - когда часть обучения "с учителем", часть без - дают наилучшие результаты.

И второе - обучающая выборка может быть сформирована постфактум "патологоанатом - лучший диагност". А нейросети на вход могут подаваться снимки/данные ранних стадий, на которых врачи могут вообще не иметь понятия можно ли что-то диагностировать. 

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

если это без массива данных, обработанных экспертами (людьми), предлагаю на шкуре разработчиков обучение такой системы и проводить

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Какая разница? Если будет статистически значимо давать результаты лучше чем эксперт - будет использоваться, что бы там ни было. С экспертным надзором на первое время, для избегания нестандартных ошибок. 

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Повторюсь - я не спорю, что конкретный пример применения экспертной системы вполне практически осмысленен.  Благодаря накопленным массивам данным, вручную обработанных экспертами, и возможности алгоритмизации.  

Тезис в том, что к интеллекту это отношения не имеет, концептуально все это в 80-е годы уже продумано, просто вычислительные мощности не позволяли сделать это практически применимым.

 

 

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Так, давайте по пунктам. 

1) Нейросеть отлично обучится на выборке "первичный осмотр - посмертный диагноз". 

Эксперты ставящие посмертный диагноз - могут не иметь вообще ни малейшего представления о том как что-то диагностировать на живом человеке, и что такая диагностика вообще возможна. Не говоря уж о том куда нужно при этом смотреть. 

Итого: нейросеть находит ранее неизвестные закономерности. И несколько научных работ в медицине уже построены на находках нейросетей. 

2) Алгоритмизация 80х - не могла решать такие задачи. От слова совсем. Яркий пример - попытки аналитически решить относительно несложную задачу распознавания номеров автомобилей. Куча научных работ, оригинальнейшие методики и алгоритмы... Пришли нейросети и выбросили это всё в мусор. Создавая, фактически, свои алгоритмы, лучше чем мог создать научный коллектив за всё время. А это простейшая задача. 

Принципы построения глубоких нейросетей для сложных задач были показаны только в 2007.

3) Нейросети это не подбор решения, на что вы вероятно киваете, это подбор алгоритма решения. На один уровень абстракции выше. И этим они радикально отличаются от алгоритмики 80х.

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

<зевая>

никакие новые алгоритмы нейросети не порождают, они действуют строго в рамках моделей, продуманных программистом, чей интеллект реально и работает

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Обученная нейросеть это новый алгоритм решения задачи, созданный по правилам построения алгоритмов заданным программистом.

Ещё раз. Это другой уровень абстракции. Программист задаёт правила построения алгоритмов, нейросеть строит сам алгоритм.

 

Программист не имеет ни малейшего представления каков алгоритм решения конкретной задачи, но может описать принципы построения алгоритмов в общем виде, в виде архитектуры нейросети в частности.

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Нет, алгоритм определен программистом.  Робот лишь, действуя по этому алгоритму, подбирает параметры (какие - опять же заданные программистом) из массива данных, подаваемого на входе для обучения.

Отсюда очевидно, что он уязвим (в плане багов после "обучения"), как  к качеству исходного алгоритма, так и к качеству данных, так и к полноте данных (если возникнет новая ситуация, реакция непредсказуема - смотри Чернобыль, как пример, чем это заканчивается)

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Ладно, от печки.

Вам знаком термин метапрограммирование? Пишется программа которая на основании каких-либо данных порождает другую программу. 

Нейросети - способ метапрограммирования. Не более и не менее. Радикальное отличие от обычного метапрограммирования в том что порождаемую программу программист даже не представляет как написать сам.

Ещё одна особенность нейросетей - возможность роста в высоту. Мета-метапрограммирование, и возможно дальше.

https://habr.com/ru/post/408641/

В мае 2017 года исследователи из Google Brain представили проект AutoML, который автоматизирует проектирование моделей машинного обучения. Эксперименты с AutoML показали, что эта система может генерировать маленькие нейросети с очень хорошими показателями — вполне сравнимые с нейросетями, которые спроектированы и обучены экспертами-людьми.

 

 

подбирает параметры (какие - опять же заданные программистом)

А вот это - вообще прямая ошибка. Достоинство нейросетей именно в том что она может находить даже абсолютно неочевидные для человека параметры из всего объёма данных. Вы можете формализовать (задать параметры) на которые нужно смотреть чтобы отличить собаку от кошки? И программист не может.

 

 

На счёт ошибок уровня Чернобыля, особенно из-за неполноты и некачественности данных - вы пытаетесь требовать от нейросети пророческих способностей или того чтобы она была радикально лучше совсем не простых людей-специалистов, которые вообще-то и взорвали Чернобыль, основываясь на неполных данных?

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Значения параметров программисту могут быть и не очевидны, так как он получаются после перебора всех входных данных.  Но как эти параметры подбирать и как играть ими - определяет именно он.

Его интеллект работает, робот тупо делает перебор по заданному алгоритму.  Интеллекта тут не больше чем у деревянных счетов, просто костяшки счетов двигаются быстро.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Остановите свою критику на пару секунд и попробуйте прочесть написанное. 

Итак, пример, который если не сработает - я расписываюсь в своём неумении объяснить этот вопрос:

Рассматриваем модельку.

Значения параметров программисту могут быть и не очевидны

Я объявлю параметрами текст кода программы и их начинаю подбирать. 

https://vc.ru/future/31732-neyronnaya-set-kotoraya-verstaet-sayty-po-kartinke

(Видео в статье, сюда не вставляется.)

Пример примитивный, генерация нейросетью HTML и CSS-кода, просто для визуальной иллюстрации.

На выходе получаем программу или алгоритм ни одной строчки которого программист не написал и более того - не имел представления о конкретном результате во время написания общей модели. Полученное - по всем определениям новая программа и алгоритм, даже если это можно обозвать "простым" подбором параметров.

 

А теперь применительно к обычным нейросетям. Саму структуру нейросети - можно рассматривать как абстракцию условных ветвлений, циклов (на более сложных структурах сети), хранимых переменных и операций с ними. Обученную нейросеть можно развернуть в (огромнейших размеров) программный код. Или же, в случае нахождения тривиального решения (и отсечения веток на уровне погрешности) - в достаточно скромных размеров алгоритм.

Обученная нейросеть - это новый алгоритм решения задачи. Создание и обучение нейросети - это алгоритм построения алгоритмов.

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

1. Учить матчасть!  HTML это не алгоритм.    Если на странице есть javascript минимальной сложности - например, окно редактора, в котором вы набираете коммент, ваш "интеллект" тут же свихнется.

2. Гы.  Итак, предположим вы заставили ИИ тупо перебирать все возможные команды какого-то реального языка программирования - пусть хоть сразу двоичный ассемблер генерирует по методу случайных чисел - чтобы он генерировал миллионы программ и пытался подобрать нужную под заданный массив данных (то есть на этом массиве заданы входные и выходные данные алгоритма, и нужно подобрать алгоритм так, чтобы он давал идентичный результат).

Теоретически, да, когда-нибудь он такой алгоритм породит - точно также, как обезьян у пишущей машинки когда-нибудь напишет войну и мир.

Однако, ему нужно не просто породить алгоритмы, но и оценить адекватность всех предыдущих.  Тут мы натыкаемся на дикую вычислительную сложность и энергетические затраты процесса, а также на принципиальные проблемы - вхождение в бесконечный цикл, например.


Тут, очевидно, выход на принципиальные ограничения машины Тьюринга (смотри "алгоритмическая неразрешимость").

То что на теме крутятся люди, которые не понимают теорию вопроса, как раз косвенное свидетельство грандиозности попила.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Я просил прочитать...

Там дословно написано - примитивный пример, только для визуальной иллюстрации.

С чего вы взяли что я не знаю что HTML не является тьюринг-полным - я без понятия, особенно если я дважды это подчеркнул и в явном виде написал что это HTML и не более.

предположим вы заставили ИИ тупо перебирать все возможные команды

...

чтобы он генерировал миллионы программ и пытался подобрать нужную под заданный массив данных

Предположим я заставил нейросеть перебирать не тупо а "умно". Или вы считаете что в примере выше идёт тупой перебор миллионов вариантов? Или, более обще - вы пытаетесь заявить что все нейросети это тупой перебор влоб?

Отличие от брутфорса и доказанная возможность нейросетей решать реальные задачи именно в не-тупом переборе.

Тут мы натыкаемся на дикую вычислительную сложность и энергетические затраты процесса

Которые существенно оптимизируются, тк это не тупой брутфорс, а нейросеть.

а также на принципиальные проблемы - вхождение в бесконечный цикл, например

Рекуррентные нейросети сложнее (и сильно сложнее) простейших, но вполне себе решают задачи с циклами.

https://en.wikipedia.org/wiki/Recurrent_neural_network

Тут, очевидно, выход на принципиальные ограничения машины Тьюринга (смотри "алгоритмическая неразрешимость").

Да, именно.

Только прежде чем переходить к алгоритмической неразрешимости нужно поставить вопросы.

1) Тьюринг полнота конкретных типов нейросетей (да, доказано, для рекуррентных с бесконечной точностью или бесконечной лентой, пытаются математически доказать другие типы, буквально 2018-2019 год, попытка доказательства есть, ещё нет полных рецензий).

2) Возможность (приблизительного) решения нейросетями алгоритмически-неразрешимых задач.

Сложнее доказать формально, но нейросети явно имеют преимущество перед линейными алгоритмами.

 

Чутка примеров:

https://en.wikipedia.org/wiki/Neural_Turing_machine

The first stable open-source implementation of a Neural Turing Machine was published in 2018 at the 27th International Conference on Artificial Neural Networks

https://en.wikipedia.org/wiki/Differentiable_neural_computer

The DNC model is similar to the Von Neumann architecture, and because of the resizability of memory, it is Turing complete. Differentiable Neural Computers were inspired by the mammalian hippocampus.

На счёт алгоритмически-неразрешимых задач - человеческий мозг может построить приближенное решение. Нейросеть выполненная на схожих принципах в теории должна иметь такие же возможности.

 

крутятся люди, которые не понимают теорию вопроса

Вы кидаетесь мнением не прочитав, заранее зная что хотите написать. При том как раз таки не знаете про нейросети чего-то за пределами хайпово-журналистского уровня.

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Если вы сделаете "умный перебор", то этим несколько сократите объем вариантов для пересчета, но все равно это будет дико масштабная по вычислительной сложности задача.   

Но не это главная проблема.  Проблема на теоретическом уровне - вы все равно уткнетесь на проблему алгоритимической неразрешимости.

Вывод - программу, являющуюся полноценным программистом, вы написать не способны.  И никто не способен.

Робот может покрыть лишь частные пулы задач, где модель продумал ЧЕЛОВЕК, а ему остается лишь обсчитать массив данных (который ему подсунет опять же человек, или задаст правила подбора данных, что одно и то же) и подобрать параметры модели - по алгоритмам которые определит человек.

Ни к интеллекту, ни к программированию это отношения не имеет.    Нейросети - это способ программирования робота ЧЕЛОВЕКОМ, не более того.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

все равно это будет дико масштабная по вычислительной сложности задача

Да, это так и есть, огромная вычислительная сложность. Только помимо вычислительной мощности компов мы имеем перед собой работающий пример человеческого мозга, который как факт может решать такие задачи и у которого можно подсмотреть уже созданные природой за полмиллиарда+ лет оптимизации (с появления хордовых с нейронной нервной системой). Собственно и сами нейросети - это вот такой "подсмотренный" у природы метод решения.

Проблема на теоретическом уровне - вы все равно уткнетесь на проблему алгоритимической неразрешимости.

Мы одно и то же понимаем под алгоритмической неразрешимостью? Алгоритмически-неразрешимые по определению задачи не может решить не то что человек а человечество.

Если же речь об не решаемых алгоритмами задачах то часть из них упирается в P = NP, а часть решается приближенно с вполне достаточной для практического применения точностью (с чем нейросети вполне справляются).

программу, являющуюся полноценным программистом, вы написать не способны

Вопрос в уровне "полноценности". Что считать тривиальной задачей, а что достойной "полноценного" программиста. Пул "не тривиальных" задач будет постоянно сокращаться.

где модель продумал ЧЕЛОВЕК

Ну нет, не так это работает. У вас ошибка именно в восприятии вот этого куска. Человек не придумывает модель задачи для нейросети. Преимущество нейросетей именно в том что они сами составляют модель для задачи, самостоятельно выделяя из всех параметров важные для решения задачи и их взаимосвязи. Именно поэтому нейросети дали такой прорыв в распознавании изображений, модель для чего построить и формализовать человек не мог.

Человк создаёт сырую заготовку которая потенциально может решить данную задачу и кормит её сырыми данными, из которых эта заготовка формирует модель, превращаясь в алгоритм решения задачи. В качестве дополнения человек может (не обязан!) "облагородить" данные поступающие к нейросети, это даст выигрыш в скорости обучения и сложности необходимой заготовки нейросети но как раз таки может полностью сломать модель, если человек по незнанию уберёт критично-важные параметры из сырых данных.

Повторю ещё раз главное - нейросети успешно решают задачи алгоритм решения которых человек не может формализовать.

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Для человека мне неизвестны задачи, имеющие ответ, но не имеющие алгоритма решения.

Для конечных автоматов - известны.  

Принципиальная разница в том, что для нашего сознания отсутствует матмодель.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Для человека мне неизвестны задачи, имеющие ответ, но не имеющие алгоритма решения.

В смысле? Какой алгоритм различения кошки от собаки? Васи от Пети? Распознавания объектов на изображении? 

Задачи элементарно решаемые человеком, но не формализуемые в алгоритм.

Аватар пользователя VladimirKox
VladimirKox(6 лет 7 месяцев)

Про импринтинг слышали? Про коги, о которых рассказывает Анохин?
 

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Очень интересно, очень правильно поставлена задача и очень правильный подход. 

http://neuroinfo.ru/conf/Content/Presentations/Anokhin2015.pdf

Спасибо. Раньше не слышал, 2015 год всё-таки.

Обязательно к прочтению всем скептикам)

 

*Полные его публикации прочту обязательно, это именно та специфика которая мне интересна, но это займёт прилично времени)

Импринтинг - вот это

Аватар пользователя VladimirKox
VladimirKox(6 лет 7 месяцев)

Импринтинг - вот это? Импринтинг - вот это?

Это про "предшественники олигодендроцитов", из которых впоследствии могут получиться нейроны, а может получиться миелин.

Импринтинг - не только это. Скарлатина и корь - запечалеваются, и при повторном введении антигена синтезируотся уже не иммуноглобулинМ, но иммуноглобулинG.
 

Аватар пользователя Системник
Системник(9 лет 2 месяца)

Какой алгоритм различения кошки от собаки?

Задачи элементарно решаемые человеком, но не формализуемые в алгоритм.

Чудо, ты уже совсем забрехалось. smiley Прекращай смешить.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Флудятел, по существу есть что сказать? Смех без причины... 

Аватар пользователя Системник
Системник(9 лет 2 месяца)

По существу: не неси чушь, неуч. smiley

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

По существу вам сказать нечего, так и отметим. 

Аватар пользователя Ratsio
Ratsio(5 лет 9 месяцев)

Вставлю-ка я свои полкопейки в битву титанов smiley

Да, те отображеня, что создаются глубокими нейросетями в результате их обучения (заключающегося в минимизации функци ошибки как и при простом, не хайповом регрессонном анализе, например), досточно сложны для непосредсвенного их понимания человеком, и их с натяжкой можно назвать алгоритмами.

Но:

1) Когда уже современные нейросети, которые рвут гроссмейстеров в шахматы, научатся ну хотя бы складывать натуральные числа? Они не могут сами, в процессе обычного градиентного обучения построить такой сложный алгоритм, как сложение столбиком.

2) Ладно, например, с отысканием алгоритмов у них всё хорошо. Но тогда встаёт такой вопрос, как поставнока задач самому себе. ИИ должен сам себе ставить задачи и решать их, искать способы их решения во имя основной, главной задачи, цели, которую перед ним поставили. Этому нельзя научить, это можно только вручную задать явно.

3) Всё-таки у человека "из коробки" уже идут многие-многие мат. модели мира, в котором ему предстоит жить: что измерений - три, что есть верх и низ, что от горячего нужно отдёргивать руку, есть специальный участок для распознования лиц и т. д. и т. д. и т. д. И уже в рамках этих заложенных природой моделей человек мыслит и обобщает. Чтобы создать ИИ, перед его обучением уже нужно заложить все эти модели о мире, в котором он будет существовать. А это задача неподъёмная. А заложить модели очень узкой задачи, например, игры в шахматы, вполне себе возможно, но такая модель будет мало полезна, чтобы, например, во время нажать на красную кнопку (ц).

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

1) https://en.wikipedia.org/wiki/Differentiable_neural_computer

Вот это вроде может

2) Я вообще ниразу не говорил про сильный ИИ и считаю что он ещё очень далеко и не факт что решается количественно)

Но то что вы описали - это не совсем сильный ИИ.

То что вы описали может исполняться группой слабых. + 1 уровень абстракции к вот этому, от гугла:

https://habr.com/ru/post/408641/

В мае 2017 года исследователи из Google Brain представили проект AutoML, который автоматизирует проектирование моделей машинного обучения. Эксперименты с AutoML показали, что эта система может генерировать маленькие нейросети с очень хорошими показателями — вполне сравнимые с нейросетями, которые спроектированы и обучены экспертами-людьми.

3) 

Чтобы создать ИИ, перед его обучением уже нужно заложить все эти модели о мире, в котором он будет существовать. А это задача неподъёмная.

Да именно, именно это и пытаюсь рассказать тем кто удивляется почему современные нейросети слабее в обучении чем человеческий ребёнок. Там просто в генетике заложены весьма сложные и уже оптимизированные под реальный мир структуры. А кроме этого - ребёнка ещё и обучать нужно.

Задача формализовать все знания вручную - реально неподъёмная. Сталкивался непосредственно)

А вот если научить нейросеть читать и переводить естественно-языковой текст в формальную запись знаний - становится сильно интереснее. Я почему так и акцентирую внимание на построение смысловой структуры текста и перевод с неизвестного языка на неизвестный.

Аватар пользователя Системник
Системник(9 лет 2 месяца)

А вот если научить нейросеть читать и переводить естественно-языковой текст в формальную запись знаний

Если бы можно было - давно бы уже сделали.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

https://habr.com/ru/post/408541/

Ой, гугл делает первые шаги в 2017, вот ведь тормоза-то, а? Давно уже - это когда конкретно?

Аватар пользователя Системник
Системник(9 лет 2 месяца)

Подставляет слова, а не переводит. smiley Почувствуй разницу.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Нет, именно переводит, учитывая смысловой контекст. Но даже это - только первый шаг в направлении осмысления текста, хоть и само по себе огромный и неожиданный прорыв. 

Аватар пользователя Системник
Системник(9 лет 2 месяца)

Нет, именно подставляет слова. Не знаешь - не трепи.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Нет, именно формирует семантический граф, в зависимости от смыслового контекста предложения. Не знаешь - не трепи. 

Аватар пользователя flanker
flanker(11 лет 9 месяцев)

Спасибо. Вас интересно читать в этой теме. Хоть я сам в нейросетях только по верхам нахватался, но по моему оппоненты ваши совсем не врубаются. 

Аватар пользователя Системник
Системник(9 лет 2 месяца)

smiley Гуру, тебе до моего "не знаешь" как до Пекина раком. Отвали, пионэр.

Аватар пользователя Gray
Gray(9 лет 9 месяцев)

Кроме дешевого апломба и незнания темы вы здесь ничего не показали, неуважаемый пионэр. 

Аватар пользователя Альтир
Альтир(5 лет 8 месяцев)

В основе этой экспертной системы (не интеллекта, упаси боже) как раз ручная работа спецов, которые создали / обработали первичный набор данных.  И программист, который создал алгоритм для обучения системы на этом массиве.  

Ошибка в наборе данных - или программиста - автоматически означает, что и экспертная система будет баглива.

Звучит как описание птушника. Разве что птушник все же умеет есть и пить.

Аватар пользователя Harsky
Harsky(12 лет 1 неделя)

В основе этой экспертной системы (не интеллекта, упаси боже) как раз ручная работа спецов, которые создали / обработали первичный набор данных.  И программист, который создал алгоритм для обучения системы на этом массиве.  

А что лежит в основе оценок врача? Его обучили на примерах (учебники, анатомичка, интернатура), научили принципам по которым по отклонениям от нормы и паталогиям делаются выводы о заболевании. Не волей божьей врачу в голову закладывается способность ставить диагнозы (и, как производное, лечить). При твоем подходе обычного работника интеллектуального труда в целом тоже нельзя назвать интеллектуалом. Лишь те, кто продуцирует новые знания являются ими, а пока новую болезнь не нашел - обычный конечный автомат, обезьяна с речью

Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Вот именно, человек способен создавать новые знания, способен синтезировать и порождать новые концепции.

Я не зря концепцию атома и таблицу Менделеева упомянул выше,  это именно порождение новой концепции, которая не выводится просто логически (конечным автоматом) из имевшейся на той момент аксиоматической базы.

Аватар пользователя Harsky
Harsky(12 лет 1 неделя)

Ты желаешь всего и сразу. Так не бывает, если не рассматривать акт создания человека по образу и подобию всерьез. Интеллект - это не обязательно про человека. У кошки или у собаки он тоже есть, но где-то на уровне ребенка 2-3 лет по уровню когнитивности. Тоже самое относится ко всей нашей новой машинерии, которая сейчас разрабатывается под маркой ИИ. Она туповата с точки зрения человека, да и задачи перед ней сейчас ставят прикладые, а не про строение атома и черные дыры. Уверен, что никто из читающих сейчас этот тред до сильного ИИ не доживет, но также практически не сомневаюсь в том что лет через 20-30 мир будет сильно другим из-за того что слабый ИИ (даже если ты отказываешь ему в гордом звании *интеллект*) будет торчать из каждого гаджета, а также будет биться с низкоквалифицированными работниками за выполнение их работ. Не сам конечно биться будет, а с помощью капиталистов или коммунистов

Аватар пользователя Harsky
Harsky(12 лет 1 неделя)

Как "при чем"? Это задача по классификации изображений с отсутствием строгих критериев оценки. Даже если там где-то сбоку прикручена экспертная система, то она на вход получает результаты анализа снимков от нейросети, классифицирующей изображения. Короче, если это не признаки слабого ИИ, то вообще непонятно что тогда считать искусственным интелектом 

Аватар пользователя mamomot
mamomot(11 лет 3 месяца)

С утра до вечера "нейронки" гоняет...

Дома, как врубит "нейронку пообучаться", так АфтерШок виснет, что до ругани доходит...

Комментарий администрации:  
*** Уличен в том, что обзывает людей ("обиженками", "хохло-нечистью" и т.п.), а потом пишет администрации жалобы вида "в ответ на мое крайне корректное обращение..." ***
Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Меня больше практические задачи интересуют.

Аватар пользователя mamomot
mamomot(11 лет 3 месяца)

В "практике": защита детишек от нежелательного контента, проверка текстов на "простоту"...

 

Комментарий администрации:  
*** Уличен в том, что обзывает людей ("обиженками", "хохло-нечистью" и т.п.), а потом пишет администрации жалобы вида "в ответ на мое крайне корректное обращение..." ***
Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Вот ребенок набирает в браузере адрес с нейтральным названием, на компе стоит очень хорошая (и дорогостоящая в разработке) защита, он обламывается.    

Не беда, заходит с телефона, или от друга.  

Вопрос с защитой решен.  

Или я что-то не понимаю?

Аватар пользователя mamomot
mamomot(11 лет 3 месяца)

Сейчас многие просто не представляют, как разный негативный контент прячут под "нейтральным названием". Что касаемо того, будто ребенок все-равно "докопается до цели", то на мой взгляд, чем позднее это произойдет, тем больше вероятность снижения влияния...

Но в общем Вы правы: стопроцентно защитить от поганого сейчас трудно...

 

Комментарий администрации:  
*** Уличен в том, что обзывает людей ("обиженками", "хохло-нечистью" и т.п.), а потом пишет администрации жалобы вида "в ответ на мое крайне корректное обращение..." ***
Аватар пользователя alexsword
alexsword(12 лет 6 месяцев)

Для защиты от "поганого" нужен не ИИ, а жесткая централизованная система банов, и четкий регламент жалобы / проверки жалобы и получения бана.

Но увы, это мешает людям деньги зарабатывать, и поэтому даже поисковики не банят порно сайты.

Ваш кэп. 

Аватар пользователя mamomot
mamomot(11 лет 3 месяца)

Старший сын по-началу работал "порнокомиссаром" по шведскому сегменту Интернета, так как знал шведский язык. Шерстил поганое в этом сегменте и каждый день отсылал ссылки на поганое. А там уже и ставили "баны"...

Так что не всегда действует принцип "зарабатывания денег"...

Комментарий администрации:  
*** Уличен в том, что обзывает людей ("обиженками", "хохло-нечистью" и т.п.), а потом пишет администрации жалобы вида "в ответ на мое крайне корректное обращение..." ***

Страницы