Искусственный интеллект проник практически во все сферы нашей жизни: сложно представить себе отрасль, в которой нельзя было бы применять ИИ-технологии. Однако до сих пор остается еще миллион нерешенных задач, а значит, пик развития этого рынка еще впереди, считает Дмитрий Конягин, руководитель российского направления профессионального бизнеса компании NVIDIA — крупнейшего мирового разработчика решений в области искусственного интеллекта.
— Почему именно сейчас начали так бурно развиваться технологии, связанные с искусственным интеллектом?
— Эта тема звучит из каждого утюга, а на самом деле ей уже много лет. Впервые об этом заговорили еще в середине XX века, но для реального развития этой области не хватало трех основных компонентов: специальной математики, которая тогда только начала развиваться, большого количества данных, которых на тот момент не было, и вычислительных ресурсов. Все это материализовывалось постепенно, и только к 2010‑м годам появилось то, что мы называем искусственным интеллектом. Сейчас выполнены все необходимые условия. Готов математический аппарат, есть огромное количество данных, которые мы с вами сгенерировали с помощью смартфонов, персональных компьютеров и интернета, есть наши графические процессоры, которые и обеспечивают необходимый уровень производительности для работы с глубокими нейросетями.
— Как давно NVIDIA занимается разработками решений, связанных с искусственным интеллектом?
— Уже более десяти лет. Значимой вехой для нас стал 2006 год, когда мы представили чип, в который к стандартному функционалу добавилась возможность использовать графические процессоры в качестве ускорителей вычислений. С тех пор все наши последующие решения и продукты умеют работать с вычислениями общего назначения и построены на единой архитектуре, предназначенной и для работы с графикой, и для решения высокопроизводительных вычислительных задач. Примерно в 2013 году научное сообщество попробовало использовать наши графические процессоры для работы с искусственным интеллектом, а дальше это очень быстро распространилось и на чисто прикладные области.
— У вас есть набор готовых продуктов, или для каждого клиента разрабатываете отдельное решение?
— Если у компании-заказчика есть собственные ресурсы с точки зрения разработки, тогда мы даем ей аппаратные решения и инструментарий для разработчиков. А классическому бизнесу, где своей разработки нет, можем предложить готовое решение для его предметной области.
— А кто ваши клиенты?
— Вообще, сейчас искусственным интеллектом пользуются все, вне зависимости от того, знают они об этом или нет. Все крупные интернет-компании — Google, Facebook, Amazon, Baidu и т.д. — наши самые большие заказчики. Их алгоритмы искусственного интеллекта работают на нашей платформе. В России наши решения «под капотом» у многих сервисов «Яндекса».
Алгоритмы искусственного интеллекта можно применять в самых разных сферах: в финансах, медицине, фармацевтике, онлайн-покупках, рекомендательных сервисах и многом другом. Например, известный медиапортал в области моды использует искусственный интеллект для подбора гардероба. Алгоритмы анализируют фотографии звезд и выдают рекомендации, в каких магазинах можно найти похожую одежду.
Также мы сотрудничаем с банками. К примеру, в одном из российских банков на базе наших технологий построена система оценки кредитных рисков. Обработка заявок на кредит происходит в течение нескольких минут.
Помимо этого, наши технологии позволяют решать различные задачи, связанные с безопасностью. Все мы ходим под огромным количеством камер, установленных по всему городу. С помощью искусственного интеллекта есть возможность не просто отсматривать эти данные как видеопоток, а в режиме реального времени их анализировать, например отслеживать конкретных людей.
Еще одна перспективная тема — аналитика медицинских изображений. Качество распознавания изображений у ИИ уже давно выше, чем у человека. Ему вполне можно доверить предварительный анализ рентгеновских снимков, томограмм и пр. В Америке многие госпитали уже активно внедряют новые технологии в повседневную практику. В российской медицине пока не очень большой спрос на сложные технические решения. Но это вопрос времени.
— Насколько в целом сложны ИИ-решения с точки зрения конечного пользователя?
— Все зависит от поставленных целей. Существуют полностью готовые решения, которые включают непосредственно вычислительную платформу и оптимально подобранный предустановленный пакет необходимого программного обеспечения и прикладных инструментов. Все, что нужно сделать заказчику, — условно говоря, ввести логин и пароль и выбрать тот инструментарий, с которым он привык взаимодействовать. Ему не приходится тратить свое время на подготовительные действия, а можно сразу приступать к решению задач. Задачи могут быть любые. Клиент может, например, разрабатывать чат-бота или аналитическую систему для финансового рынка, а может и обучать модель для автопилотируемого автомобиля. Решение располагает универсальным инструментарием. Есть и чуть более специфичные встраиваемые решения, которые позволяют решать задачи, связанные с искусственным интеллектом, непосредственно на нужном устройстве. Например, это может быть модуль для «умной» камеры, которая не подключена ни к интернету, ни к центру обработки данных, но решает прикладную задачу: распознает лица или номера автомобилей.
— Последние политические события как-то отражаются на вашем бизнесе в России? Например, затрагивают ли вас санкции?
— В области высоких технологий всё пока относительно спокойно. Хотя, конечно, изменение курса рубля влияет на покупательную способность наших клиентов.
— Вы активно сотрудничаете с вузами. Насколько системна эта работа?
— С вузами наша компания плотно работает уже лет десять. Мы хотим, чтобы ведущие технические университеты готовили хороших специалистов в области компьютерных наук и давали им то, что актуально сегодня и завтра, а не позавчера. Мы предоставляем учебные материалы, которые вузы могут адаптировать и интегрировать в свои учебные планы, даем студентам и аспирантам возможность работать на современном оборудовании. В Московском государственном университете установлен самый быстрый суперкомпьютер в России, построенный на базе наших решений. Кстати, на базе наших графических процессоров построены все самые быстрые суперкомпьютеры в Европе, США и мире. Можно взять топ-20 наших ведущих технических вузов — с каждым из них у нас есть совместные проекты.
В области искусственного интеллекта у NVIDIA есть интересная образовательная инициатива, которая называется Deep Learning Institute. Задача программы — очень быстро обучать технических специалистов коммерческих заказчиков практическим навыкам решения конкретных прикладных задач в различных предметных областях с помощью алгоритмов глубокого обучения. Например, как распознавать изображения, прогнозировать какие-то финансовые процессы, оценивать риски, обрабатывать медицинские данные, создавать решения в области автопилотируемого транспорта и так далее. Это тоже глобальный проект, который работает по всему миру, в том числе в России.
Образование — это всегда задел на будущее, и те плоды, которые мы сейчас пожинаем в российских коммерческих компаниях, это в большой степени результат той посевной работы, которую мы вели в университетах десять лет назад. Нельзя сказать, где заканчивается просвещение, а где начинается бизнес.
Когда в середине «нулевых» я приходил в известные российские компании и рассказывал про то, что графические процессоры можно использовать для расчетов, люди удивленно вскидывали брови. Теперь со всеми этими компаниями у нас совместные проекты. В какой момент закончилось просвещение и начался бизнес, непонятно. Но без просвещения не было бы бизнеса.
Еще одна наша программа рассчитана на поддержку и развитие стартапов. Мы идентифицируем стартапы, которые разрабатывают те или иные решения с использованием технологий искусственного интеллекта, помогаем им довести всё до ума и найти заказчиков и инвесторов. В нашей стране мы нашли уже более 100 таких проектов. А по миру их у нас около 3 тысяч.
— Как вы их находите?
— Исключительно сами. Каждый из нас понемногу занимается этой работой. Но единого рецепта, как найти все стартапы сразу, у нас, конечно, нет.
— И кто инвесторы?
— В России мы работаем со всеми венчурными капиталистами. Они могут быть формально не российские, но при этом с российскими деньгами и российским менеджментом. Очень часто они сами обращаются к нам: хотят инвестировать в искусственный интеллект, воспользоваться нашей экспертизой, разобраться, с кем из стартапов имеет смысл сотрудничать. Экспертную работу мы тоже делаем с удовольствием, потому что это полезно и для тех, и для других.
— Как, по вашему мнению, будет дальше развиваться рынок решений на базе искусственного интеллекта? И как они могут изменить мир?
— Мы, вообще, довольно прагматическая компания и не сильно задумываемся над тем, как, что, где может поменяться. Этим пусть занимаются урбанисты и футурологи. Мы занимаемся созданием решений.
А с точки зрения развития этого рынка — честно говоря, все мы сейчас находимся где-то на уровне нуля. Вроде бы кажется, что в области искусственного интеллекта появилось уже так много всего, но на самом деле до сих пор существует миллион решаемых, но нерешенных задач. Самый простой пример — автопилотируемый транспорт. Все знают, что это важно и нужно, потенциал индустрии оценивается десятками триллионов долларов, а законченного успешного проекта пока нет. Но зато когда будет, это полностью изменит всю городскую инфраструктуру. Отпадет необходимость в миллионах парковок вокруг зданий, потому что человек сможет выйти из машины и отправить ее парковаться, например, в трех километрах от офиса. И образ жизни в связи с этим будет меняться. Это глобальное изменение, которое нас ждет не через двести лет, а очень скоро.
Честно говоря, мне сложно назвать какие-либо предметные области, в которых бы искусственный интеллект не был бы применим. Можно посмотреть на любые аналитические отчеты, российские или мировые, и станет понятно: потенциал для роста — огромен. Перспективы колоссальные.
Беседовала Юлия Земцова