Системы искусственного интеллекта: взгляд из Китая
Интервью с г. Хай Фень Ваном, компания Baidu
Соответствуют ли тенденции регистрации патентов на изобретения в области ИИ и публикации в научной литературе, о которых говорится в WIPO Technology Trends, опыту вашей работы и ситуации в вашей отрасли?
В числе методов разработки систем ИИ в последние почти десять лет основательно изучены методы обучения машин, особенно «глубокого обучения», и в этой области достигнут значительный прогресс. Что касается функциональных приложений, огромные возможности промышленного применения также продемонстрировали системы компьютерного зрения, обработки речи и обработки естественного языка, которые уже применяются на практике. Эти процессы соответствуют тенденциям, находящим отражение в подаваемых патентных заявках и научных публикациях.
![](/documents/d/technology-trends/images-en-techtrends_ai_wang_500.jpg)
Сегодня уровень разработки технологий ИИ в китайских университетах приближается к уровню исследований, проводимых в этой области ведущими мировыми компаниями.
Хай Фень Ван
Данные, приводимые в докладе, свидетельствуют о впечатляющем росте числа патентных заявок в области ИИ, подаваемых китайскими университетами и научно-исследовательскими институтами. Как Вы объясняете эти результаты? В каких областях китайские университеты ведут особенно активные исследования?
Сегодня уровень разработки технологий ИИ в китайских университетах приближается к уровню исследований, проводимых в этой области ведущими мировыми компаниями. Разрыв между китайскими университетами и научно-исследовательскими учреждениями и гигантами отрасли ИИ в создании некоторых методов разработки систем ИИ быстро сокращается; мы добились огромного прогресса и в разработке некоторых функциональных приложений, где мы, возможно, даже на несколько шагов опережаем других ключевых игроков. Эти успехи обусловлены непрерывным ростом численности китайских специалистов в области ИИ и связаны с усилиями таких предприятий данной отрасли, как Baidu, которые сотрудничают с китайскими университетами в интересах ускорения технологических инноваций и подготовки новых специалистов в области искусственного интеллекта.
Влияет ли на интенсивность этой работы национальная политика по вопросам развития искусственного интеллекта?
Тематика искусственного интеллекта была включена в Национальный стратегический план Китая в 2016 г. Правительство приняло множество постановлений, направленных на поддержку разработки систем ИИ в самых разных формах, от защиты капитала и интеллектуальной собственности до подготовки кадров и развития международного сотрудничества. Помимо поощрения теоретических исследований, эти документы также предусматривают выделение ресурсов для реализации систем ИИ в реальной экономике.
Наблюдаете ли Вы какие-то сдвиги в признании важности разработок в области искусственного интеллекта со времени недавнего бума в этой области?
Недавний бум в сфере ИИ в целом можно охарактеризовать как большой скачок в создании функциональных приложений благодаря технологическому прорыву в обработке больших данных, росту вычислительной мощности компьютеров и дальнейшим успехам в создании алгоритмов. Сейчас наступает время, когда приложения на основе ИИ начинают играть реальную роль в экономике. Можно сказать, что сейчас идет процесс систематической интеграции приложений ИИ с различными функциональными приложениями. Продолжается их разработка с использованием реальных данных и вертикальных коммерческих сценариев.
Каковы ключевые факторы перехода систем ИИ с этапа исследований на этап коммерческого применения?
В процессе перехода технологии с этапа исследований на этап коммерческого применения наиболее важное значение имеют данные и применимые сценарии. Для преобразования результатов академических исследований в промышленные продукты также важно объединение различных методов разработки систем ИИ и функциональных приложений.
Кроме того, китайские университеты, научно-исследовательские учреждения и частные компании тесно взаимодействуют в проведении исследований в сфере ИИ и обеспечении плавной итоговой передачи технологии – например, путем реализации совместных программ обучения специалистов в области ИИ, создания кооперативных лабораторий и т. д.
Где, по Вашему мнению, произойдет следующий крупный прорыв в области ИИ?
Хотя вряд ли можно указать какое-то одно подобное направление, можно, тем не менее, говорить о том, в каких областях возникают и новые проблемы, и новые возможности применения искусственного интеллекта: это методы обучения машин по «человеческим» правилам, функциональные приложения, синергетически объединяемые со знаниями, объединение различных функциональных приложений и их интеграция с аппаратными средствами, приложения ИИ, адаптируемые для использования реальных данных и вертикальных сценариев.
Каковы, по Вашему мнению, новые проблемы и возможности в сфере искусственного интеллекта?
В области методов создания ИИ одна из наиболее серьезных проблем – это исследование интеллектуальных механизмов обучения на малых выборках данных при низких энергозатратах. Что касается функциональных приложений, то для самых передовых технологий, таких как компьютерное зрение, обработка речи и обработка естественного языка, возникает шанс перехода на новый уровень за счет использования знаний, приобретаемых путем обучения машин.
В промышленности наблюдается тенденция интеграции аппаратных и программных средств, что расширяет возможности практического применения технологий ИИ. Еще одно направление разработок, которое может заинтересовать компании, стремящиеся завоевать доминирующие позиции в будущей отрасли искусственного интеллекта – это объединение схем «глубокого обучения» с микропроцессорами для ИИ.
Что касается прикладных систем, здесь острее ощущается потребность в объединении различных методов создания ИИ и функциональных приложений. Прикладные системы ИИ также необходимо интегрировать с бизнес-сценариями.
В какой степени ИИ составляет элемент бизнес-стратегии Baidu?
Baidu начала свои разработки в области ИИ в 2010 г., направив ресурсы НИОКР в такие области, как обработка естественного языка, обработка речи, обучение машин, компьютерное зрение, глубокое обучение, сеть знаний (knowledge graph) и так далее. В 2013 г. Baidu объявила о создании первого в мире внутрифирменного института по исследованию проблем глубокого обучения. В марте 2017 г. Baidu создала новую бизнес-группу, названную «Группой систем искусственного интеллекта», чтобы объединить усилия разных подразделений, занимающихся технологиями ИИ, и стремясь повысить уровень разработки этих технологий и стимулировать создание приложений на базе ИИ. В настоящее время Baidu является одной из ведущих мировых компаний в области искусственного интеллекта. В компании работает более 10 тыс. ученых и инженеров, ее годовые вложения в НИОКР составляют порядка 2 млрд долл. США в год, причем значительная часть НИОКР компании связаны с созданием систем искусственного интеллекта. Существующий бизнес Baidu опирается на созданные ею передовые технологии ИИ, которые также определяют новые направления ее развития. Компания постоянно наращивает свой потенциал в области ИИ и стремится развивать экосистему данной отрасли в целом.
Видите ли Вы какие-то примечательные сдвиги в соотношении позиций ведущих участников данной отрасли в различных сегментах ИИ?
Все ведущие участники данной отрасли, включая Baidu, оптимистически оценивают тенденции дальнейшего развития отрасли ИИ и делают упор на использовании своих особых преимуществ, добиваясь дальнейшего прогресса в данной сфере.
Как Вы оцениваете влияние ИИ на экономику?
Системы искусственного интеллекта уже оказали заметное влияние на мировую экономику, и их вклад в экономический рост будет, по-видимому, постоянно возрастать. С одной стороны, системы искусственного интеллекта могут дополнять существующие трудовые ресурсы и капитальные активы и повышать эффективность труда работников и капитальных активов; с другой стороны, развитие отрасли ИИ может также стимулировать рост инноваций и возникновение новых отраслей.