Методы и практика использования искусственного интеллекта в высокотехнологических компаниях России и региона Центральной Азии

Широковских С.А.1
1 Институт социальных наук, Россия, Москва

Статья в журнале

Экономика Центральной Азии
Том 2, Номер 4 (Октябрь-Декабрь 2018)

Цитировать:
Широковских С.А. Методы и практика использования искусственного интеллекта в высокотехнологических компаниях России и региона Центральной Азии // Экономика Центральной Азии. – 2018. – Том 2. – № 4. – С. 149-160. – doi: 10.18334/asia.2.4.111559.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=44644483
Цитирований: 2 по состоянию на 20.09.2021

Аннотация:
В настоящее время широкое распространение получают технологии искусственного интеллекта. Можно говорить о том, что в ближайшей перспективе их применение будет стремительно увеличиваться, идет большое количество разработок в данной сфере. Поэтому необходимо исследовать практику использования искусственного интеллекта в высокотехнологических компаниях России и региона Центральной Азии, как одного из самых перспективных направления.

Ключевые слова: искусственный интеллект, инновации, технологии, высокотехнологичные предприятия



Введение

В настоящее время известным фактом является то, что большинство стран мира хотят развиваться по инновационному пути, особое внимание уделяя интеллектуализации труда, не являются исключением и государства Центральной Азии и Российская Федерация [15] (Dudin, Ljasnikov, Omel'chenko, Shirokovskih, 2013). Поэтому особую ценность приобретают наличие критического мышления и возможность адаптации имеющихся знаний под разнообразные ситуации, иногда носящие нестандартный характер [14] (Tsvetkov, Shutkov, Dudin, Lyasnikov, 2018). Помимо обучения граждан критическому мышлению и самообучению необходимо развивать искусственный интеллект, который все активнее внедряется в жизнедеятельность.

Сегодня технологии и машины используются практически каждым и ежедневно, что приводит к коренному изменению жизни человека, его восприятия всего происходящего и окружающего его мира. Иногда происходит и так, что машина или программное обеспечение дает наиболее быструю и тонкую реакцию на произошедшее изменение, чем сам человек.

Во многих сферах деятельности уровень искусственного интеллекта уже превосходит уровень интеллекта естественного – человеческого [9, 5, 11, 1] (Rassel, Norvig, 2006; Morkhat, 2017; Shigvaleeva, 2017; Ilyasov, 1986).

Результаты исследования. В настоящее время искусственный интеллект видится в возможности решения интеллектуальных задач с помощью информационных технологий [8] (Petrunin, Ryazanov, Savelev, 2010).

Объем информации, различного опыта, имеющихся решений позволяет выявить возможные пути решения разнообразных задач.

Искусственный интеллект получил активное распространение в банковской сфере, машиностроении, здравоохранении и других важнейших отраслях. Происходит активное внедрение технологий искусственного интеллекта в деятельность высокотехнологичных компаний России и Центральной Азии.

На конец 2017 года государственными структурами Российской Федерации было вложено около 23 млрд рублей в развитие искусственного интеллекта. За последние десять лет было разработано более 1,4 тыс. проектов в данной сфере. В качестве проблемы выступает их низкая коммерческая успешность, так как только 11% из них принесли реальную прибыль. Большинство же данных проектов изначально имели некоммерческий характер и реализовывались для государственных нужд. Поэтому можно сделать вывод о низком развитии данных технологий среди российского бизнеса.

В исследовании, проведенном компанией SAP, были выявлены основные направления реализации проектов со стороны государства (рис. 1).

Рисунок 1. Основные направления реализации проектов в сфере искусственного интеллекта, финансируемые Российской Федерацией

Из представленного рисунка видно, что наибольший интерес представляют проекты в сфере анализа данных (33%), также достаточно популярными являются проекты в области принятия решений (16,5%) и распознавания изображений и видео (13,9%) [12]. На получение финансовой поддержки в первую очередь могли рассчитывать проекты, имеющие быстрый результат, позволяющие решить какие-либо важные государственные проблемы.

Для коммерческого сектора характерна несколько иная направленность реализации проектов в сфере искусственного интеллекта (рис. 2).

Рисунок 2. Основные направления реализации проектов в сфере искусственного интеллекта, финансируемые коммерческими организациями

Основным направлением, вызывающим наибольший интерес со стороны коммерческих организаций, является распознавание изображений и видео, в данной сфере реализуется 34% проектов [12].

Однако основной интерес к данным проектам представлен со стороны научных центров и государственных организаций. Большинство предприятий бизнеса пока не имеют четкого представления о возможностях реализации технологий искусственного интеллекта и перспективах их экономической капитализации.

Особое распространение искусственный интеллект получил в банковской сфере. Например, глава Сбербанка Герман Греф говорит о том, что благодаря внедрению искусственного интеллекта в работу компании банк ежегодно получает прибыль в размере более 2 млрд долл. [13].

В настоящее время проекты искусственного интеллекта активно реализуются более чем в 10 проектах центра технологических инноваций Сбербанка. С помощью этого аккумулируется годовой доход, а также существенно экономятся издержки. Одним из основных реализуемых проектов в данной сфере выступает «Мой помощник». Возможностью данного сервиса является предсказание поведения пользователей, также он предоставляет для них релевантную информацию. Сервис занимается сбором обезличенных данных пользователей (данные профиля, траты и накопления), формирует их в разнообразные математические модели, на основании которых делает выводы.

В качестве примера работы сервиса можно представить следующую ситуацию, клиент стал часто посещать детские магазины и совершать в них покупки. На основании данной ситуации «Мой помощник» может предположить, что у клиента в скором времени могут появиться дети, поэтому он предложит ему информацию о документах, необходимых для оформления новорожденных, а также адреса государственных органов, где можно сделать это.

Развитием инноваций в банке занимается специальное подразделение – «Сбертех». Он находится в тройке наиболее крупных технологических компаний России. Еще одним успешным проектом, который реализуется данным подразделением, выступает «чатбот», который позволяет давать оперативную информацию клиентам банка на постоянной основе. В планах у компании до конца 2018 года реализовать 159 проектов с использованием технологий искусственного интеллекта [13].

Также исследование, проведенное компанией SAP Россия, позволило выявить основных лидеров в области разработки искусственного интеллекта среди научных организаций и вузов:

- «В сфере анализа данных лидерами являются МГУ (17 проектов) и Университет ИТМО (19 проектов);

- Системы поддержки принятия решений – Университет ИТМО (27 проектов) и Московский экономический институт (12 проектов);

- Распознавание изображений и видео – Институт систем обработки изображений РАН (17 проектов) и Южно-Российский государственный университет экономики и сервиса (13 проектов);

- Распознавание текста и речи – НИИ «Прикладная семиотика» (9 проектов) и Центр речевых технологий (9 проектов)» [12].

В целом можно сказать о том, что в России созданы условия для развития технологий искусственного интеллекта в ближайшее время. Есть база научных организаций, где возможно осуществлять разнообразные исследования, проводится подготовка кадров в данной сфере. Основной проблемой является низкое привлечение коммерческих организаций к разработке и внедрению технологий искусственного интеллекта, так как есть сомнения об их экономической эффективности [4] (Marshova, 2018).

Например, в 2014 году Правительство Российской Федерации объявило конкурс на разработку беспилотных автомобилей. Со стороны государства планировалось оказать существенную финансовую помощь на разработку беспилотных автомобилей категории В. Планировалось создание технологий, которые с помощью программного оборудования будут заниматься управлением по заданному маршруту, в них будет установлена система распознавания движущихся объектов, которая позволит осуществлять необходимые маневры. Но к сожалению, российские производители автомобилей не сочли целесообразным осуществлять разработку в данной сфере, несмотря на помощь со стороны государства. При этом такие технологии уже на протяжении существенного времени разрабатываются в зарубежных компаниях, планируется, что в ближайшие три года беспилотные автомобили поступят в серийное производство.

Искусственный интеллект повышает ценность практически в любой отрасли, с помощью данных технологий трансформируются текущие бизнес-процессы и создаются новые бизнес-модели. С помощью развития технологий в этой сфере совершенствуется взаимодействие с клиентами, развиваются автономные транспортные средства, формируется распознавание речи и компьютерное зрение. Искусственный интеллект имеет положительный международный опыт в таких сферах, как инновационная медицина, инвестиционная финансовая деятельность и др.

Происходит постоянное развитие технологий искусственного интеллекта с потенциалом дальнейшего расширения возможностей использования и увеличения спроса. В странах Центральной Азии, к сожалению, на современном этапе технологии искусственного интеллекта не получили должного развития, но есть определенный потенциал.

Основными направлениями, где могли бы получить широкое развитие технологии искусственного интеллекта, в странах Центральной Азии являются: финансово-экономическая деятельность; обрабатывающая промышленность и др. В государственной программе, принятой в конце 2017 года, «Цифровой Казахстан» есть проекты применения искусственного интеллекта в таких сферах, как здравоохранение, правоохранительная система, сфера государственных услуг и др.

Также в 2017 году было сделано несколько шагов по развитию данного направления. Например, в сентябре 2017 года Министерство здравоохранения Казахстана заключило соглашение с компанией IBM, по которому будет использовать искусственный интеллект (IBM Watson for Oncology) в целях лечения онкологических заболеваний. В конце 2017 года произошел запуск пилотной апробации. Помимо этого Министерству интересны технологии в сфере искусственного интеллекта компании Google, которая в недавнем времени разработала и запустила проект в области выявления вспышек инфекционных заболеваний.

В рамках проведения разнообразных качественных и актуальных для государства исследований и коммерциализации технологий со стороны Министерства образования выделяются ключевые направления на получения грантов, к которым постоянно относятся технологии искусственного интеллекта в том числе. Финансирование данных разработок способно повысить качество развития искусственного интеллекта.

Рассмотрим основные сферы применения искусственного интеллекта в странах Центральной Азии и России в ближайшее время.

В качестве одной из ключевых сфер применения таких технологий является сфера здравоохранения и фармацевтики. Основные направления использования искусственного интеллекта высокотехнологичными компаниями медицины и фармацевтики представлены на рисунке 3.

Основные направления использования искусственного интеллекта высокотехнологичными компаниями медицины и фармацевтики,Диагностика заболеваний с помощью анализа данных, подбор необходимого лечения с учетом особенностей пациентов ,Использование искусственного интеллекта в профилактике болезней и отслеживания здоровья пациентов ,Использование искусственного интеллекта в фармацевтике для отслеживания препаратов и создания новых

Рисунок 3. Основные направления использования искусственного интеллекта высокотехнологичными компаниями медицины и фармацевтики

В целом можно увидеть, что предприятия сферы здравоохранения и фармацевтики могут получить большие плюсы от использования искусственного интеллекта. Особенно перспективным видится применение специальных датчиков здоровья, которые могут носить пациенты, а вся информация об изменении температуры тела, давления и других показателей может постоянно попадать в информационную базу данных для отслеживания и формирования выводов.

Частные медицинские учреждения смогут дать более высокий уровень сервиса своим клиентам, повысить их лояльность, а также оперативно реагировать на возникающие ситуации.

Все это могло бы существенно повысить качество жизни населения, увеличить продолжительность жизни, показатели здоровья граждан, более эффективно бороться со многими заболеваниями, осуществлять своевременную профилактику.

Широкое применение технологии искусственного интеллекта нашли в банковской сфере, на рисунке 4 представлены основные направления, в которых уже идет активное применение.

Основные направления использования искусственного интеллекта высокотехнологичными компаниями банковской сферы,Принятия решений в сфере управления и иных решений,Совершенствования работы с клиентами,Анализа эффективности инвестиций

Рисунок 4. Основные направления использования искусственного интеллекта высокотехнологичными компаниями банковской сферы

Управление большим объемом информации является существенным преимуществом применения искусственного интеллекта в банковской сфере. Здесь многие предприятия активно используют возможности данных технологий для повышения качества обслуживания клиентов. Сбербанк и другие высокотехнологичные банки государств Центральной Азии и России разрабатывают специальные «чатботы» и другие технологии оперативной коммуникации с клиентами на основе искусственного интеллекта.

В большом количестве банков ряд решений применяется непосредственно системами искусственного интеллекта, например, о выдаче кредитов клиентам, подбор специальных программ и предложений, а также рекомендации определенных инвестиционных инструментов в зависимости от целей конкретного клиента, его доходов, потребностей и другой информации.

Существуют хорошие возможности использования искусственного интеллекта на предприятиях машиностроения (рис. 5).

Основные направления использования искусственного интеллекта высокотехнологичными компаниями машиностроения,Внедрение систем искусственного интеллекта в товары компаний,Использование искусственного интеллекта в управлении бизнес-процессами компаний,Применение искусственного интеллекта для диагностики потребностей клиентов

Рисунок 5. Основные направления использования искусственного интеллекта высокотехнологичными компаниями машиностроения

Активно можно использовать искусственный интеллект и на предприятиях машиностроения. Есть перспективы активного внедрения технологий искусственного интеллекта в производимые ими товары. Например, уже скоро поступят в массовое производство автомобили с системой интеллектуального управления. Помимо этого есть возможность наладить обратную связь с проданными товарами и отслеживать частоту их использования и собирать другую информацию, которая поможет искать возможности для совершенствования предлагаемых товаров.

Для данных предприятий «требуется инструментарий, позволяющий на основе математических зависимостей и с учетом прошлого опыта работы достигать оптимального результата при планировании и оперативном управлении машиностроительным производством» [2] (Kordyukov, Ryabov, 2017).

Анализ информации показал, что в настоящее время широкое распространение получили технологии искусственного интеллекта. Большое количество высокотехнологичных компаний России и государств Центральной Азии активно используют данные технологии для собственного развития. На сегодня широкое распространение он получил в финансовой сфере. Эффективное применение искусственного интеллекта в разнообразных процессах «Сбербанка» позволяет получать до 2 млрд долларов прибыли ежегодно. В настоящее время «Сбербанк» обладает собственной лабораторией, где активно разрабатываться проекты в данной области. До 2018 года планируется запуск 159 разнообразных проектов с технологиями искусственного интеллекта.

Постоянное развитие информационных технологий повышает значение развития искусственного интеллекта. В настоящее время компании, которые не занимаются разработками в данной сфере, через несколько лет рискуют оказаться в отстающих, не способных выдерживать конкуренцию со стороны более высокотехнологичных предприятий. Поэтому предприятия России и Центральной Азии должны задуматься о более активном использовании искусственного интеллекта, исследовать возможности повышения эффективности своей деятельности с помощью данных технологий.

Искусственный интеллект обладает значительными преимуществами, способными повысить эффективность детальности различных предприятий. Использование технологий в сфере искусственного интеллекта способно улучшить взаимоотношения с потребителями, оперативно решать разнообразные задачи, совершенствовать большое количество бизнес-процессов.

В целом можно сделать вывод о том, что существует большое количество возможностей использования искусственного интеллекта компаниями, которые будут постоянно расширяться, тем не менее на данном этапе они еще не получили массового распространения, хотя объем интереса и разработок говорят об их перспективах.


Источники:

1. Ильясов Ф.Н. Разум искусственный и естественный // Известия Академии наук Туркменской ССР. Серия общественных наук. – 1986. – № 6. – c. 46-54.
2. Кордюков А.В., Рябов А.Н. Методы искусственного интеллекта в задачах планирования производства // Вестник Рыбинской государственной авиационной технологической академии им. П.А. Соловьева. – 2017. – № 2(41). – c. 332-336.
3. Корнеев Н.В. Принципы построения современных технических систем с элементами искусственного интеллекта // Техника машиностроения. – 2008. – № 2(66). – c. 2-7.
4. Маршова Т.Н. Риски и ограничения развития производственных мощностей российской промышленности // Экономическая безопасность. – 2018. – № 2. – c. 131-136. – doi: 10.18334/ecsec.1.2.100506.
5. Морхат П.М. Риски и угрозы, связанные с применением искусственного интеллекта // Аграрное и земельное право. – 2017. – № 12(156). – c. 60-65.
6. Наумов М.Ю., Чистяков А.С. Применение систем искусственного интеллекта в различных сферах деятельности // Постулат. – 2017. – № 5-1(19). – c. 54.
7. Петренко К.К. Искусственный интеллект как решение прогностических проблем на железнодорожном транспорте на примере компании ОАО «РЖД» // Национальная Ассоциация Ученых. – 2017. – № 1(27-28). – c. 41-43.
8. Петрунин Ю. Ю., Рязанов М. А., Савельев А. В. Философия искусственного интеллекта в концепциях нейронаук. / Монография. - М.: МАКС Пресс, 2010. – 77 c.
9. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход. / Пер. с англ. 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006. – 1408 c.
10. Сердюков В.И., Сердюкова Н.А., Шишкина С.И. Повышение безотказной работы изделий с использованием элементов искусственного интеллекта // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия: Машиностроение. – 2017. – № 1(112). – c. 62-72.
11. Шигвалеева Е.А. Саморазвитие искусственного интеллекта // Новая наука: Теоретический и практический взгляд. – 2017. – № 2-2. – c. 99-102.
12. Исследование SAP: в разработки искусственного интеллекта за 10 лет в России вложено около 23 млрд рублей. News.sap.com. [Электронный ресурс]. URL: https://news.sap.com/cis/2017/05.
13. Сбербанк получает более $2 млрд прибыли ежегодно от внедрения искусственного интеллекта – Греф. Finanz.ru. [Электронный ресурс]. URL: https://www.finanz.ru/novosti/aktsii/sberbank-poluchaet-bolee-$2-mlrd-pribyli-ezhegodno-ot-vnedreniya-iskusstvennogo-intellekta-gref-1002526576.
14. Цветков В.А., Шутьков А.А., Дудин М.Н., Лясников Н.В. Цифровая экономика и цифровые технологии как вектор стратегического развития национального агропромышленного сектора // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. – 2018. – № 1. – c. 45-64.
15. Dudin M.N., Ljasnikov N.V., Omel\\\'chenko E.V., Shirokovskih S.A. Methodological approaches to classification of innovation potential in the context of steady development of entrepreneurial structures // World Applied Sciences Journal. – 2013. – № 13 А. – p. 563-566. – doi: 10.5829/idosi.wasj.2013.27.elelc.116 .

Страница обновлена: 20.09.2021 в 13:59:10