Уже сегодня искусственный интеллект вовсю используют. В столице он контролирует вывоз бытовых отходов, наблюдая за происходящим через камеру и отправляя сигнал мусорщикам, если баки во дворе переполнены. В Калуге помогает ставить правильный диагноз в больницах и оптимизировать транспортные потоки. Чтобы и дальше совершенствовать ИИ, нужно объединить наработки и развивать их, задействовав государственные мощности. Поэтому в стране должен появиться национальный оператор, помогающий бизнесу и россиянам эффективно обмениваться информацией, что ускорит машинное обучение. Об этом шла речь на круглом столе в Совете Федерации 15 декабря.
Без своих решений не обойтись
Обладая колоссальным научным и производственным потенциалом, Россия сегодня выступает лидером в сфере искусственного интеллекта, но это не повод для самоуспокоения, так как конкуренты наступают на пятки, отметил зампредседателя Комитета Совета Федерации по экономической политике Константин Долгов. Уже более 20 процентов российских компаний используют в своей работе машинный разум, что принесло экономике дополнительно 300 миллиардов рублей.
Однако прежние наработки в сфере ИИ базировались во многом на зарубежных решениях, напомнил сенатор, а сегодня совершенно иная ситуация, и то, что планировали два-три года назад, приходится корректировать с поправкой на отечественные решения. При этом достигать технологического превосходства с использованием искусственного интеллекта нужно максимально аккуратно, чтобы не скомпрометировать россиян, чьи персональные данные понадобятся для развития машинного мышления.
По словам замминистра цифрового развития Григория Борисенко, ключевая проблема в том, что для развития ИИ требуются в том числе качественные данные, без этого машинное обучение затруднительно. Инструментом для решения этой задачи является национальная система управления данными (НСУД), которая, собственно, и должна маршрутизировать информацию и обеспечивать нужные кондиции.
«Мы сейчас говорим о том, что на базе этой системы мы будем создавать национального оператора данных. Это позволит всем участникам информационного взаимодействия — это актуально и в отношении граждан, бизнеса и государства во всех его проявлениях — эффективно, с соблюдением всех требований кибербезопасности обмениваться данными, которые в том числе нужны, чтобы поддерживать развитие машинного обучения и искусственного интеллекта», — подчеркнул Борисенко.
ИИ нужны директоры
Сейчас готовятся поправки в закон об информации, которые указывают на особенности организации национальной системы управления данными, устанавливают полномочия Правительства в этой сфере. Также изменения вносятся в нормативные документы, регламентирующие деятельность самой НСУД, чтобы облегчить доступ к базе данных научного сообщества, бизнеса и разработчиков систем ИИ.
Чтобы оперативно исправлять огрехи в процессе машинного обучения, понадобятся высокопрофессиональные спецы нового формата, которые станут отвечать за качество скармливаемой искусственному разуму информации. «Чтобы повышать качество и описывать данные, делать их доступными, необходима широкая сеть, как мы их условно называем, директоров по данным. Эта структура как на федеральном, так и на региональном уровне, скорее всего, в рамках нашей программы цифровой трансформации будет отвечать непосредственно за мониторинг качества данных, за его повышение и внедрение стандартов качества», — пояснил замминистра.
Он добавил, что институт директоров по данным предполагает обучение профессионалов, Поэтому кадровый потенциал целесообразно начать готовить как можно раньше. Как пояснила директор департамента стратегического развития и инноваций Минэкономразвития Валерия Воробьева, для поощрения интереса подростков к теме проводятся школьные олимпиады и формируются специальные программы для учителей. Уже более двух тысяч педагогов получили дополнительную квалификацию и, по ее словам, могут вести курсы по искусственному интеллекту в школах.
Также в этом году провели 36 чемпионатов по искусственному интеллекту, в которых участвовали 20 тысяч школьников. В планах — создать шесть опорных исследовательских центров исследования машинного разума