Стенограмма конференции по искусственному интеллекту

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

Хочу сказать Вам большое спасибо за то, что Вы сегодня приняли участие в очень важной конференции для развития важнейшей технологии искусственного интеллекта в нашей стране. Это такая сложившаяся традиция – и научная конференция, и практическая конференция, которая в этом году посвящена практическому применению искусственного интеллекта в промышленности. А трендом этого года международные агентства назвали кастомизацию, или очень простое применение промышленного искусственного интеллекта: искусственный интеллект стал очень доступной технологией для применения даже в небольших компаниях.

В России в последние годы, я бы сказал, в последние два года, сделан серьёзный шаг вперёд, совершён скачок и на уровне регионов, и на уровне Правительства Российской Федерации. Правительство делает очень многое для того, чтобы создать условия для развития искусственного интеллекта практически во всех сферах.

Обозначены здесь регионы-лидеры. Конечно же, эксперимент, который Вы разрешили городу Москве. Москва за последние годы сделала огромные шаги вперёд. Наверное, даже тяжело сказать, в каком из направлений больше: и транспорт, и здравоохранение, и все социальные службы, и, собственно говоря, работа с населением. Работа самой администрации города переведена на совершенно уже другие рельсы.

Сегодня мы видим и фиксируем растущий интерес в нашей стране к развитию и внедрению технологии искусственного интеллекта. В то же самое время растёт популярность этой конференции на международном уровне. За два дня конференции у нас более 50 миллионов просмотров, участники из более чем 180 стран мира, причём мы видим даже в утренние часы подключений из-за рубежа значительно больше, чем подключений из России.

В рамках этой конференции мы ежегодно проводим соревнования по искусственному интеллекту. За семь лет прошло через эти соревнования более 35 тысяч специалистов в области искусственного интеллекта и выращено большое количество уникальных специалистов, можно сказать, которые сегодня работают в различных российских компаниях и в государственных структурах.

В этом году на соревнованиях было предложено решить четыре задачи, достаточно сложные задачи – мы постепенно усложняем задания для участников соревнований, – и было предложено более шести тысяч решений. Одна из таких задач – это FusionBrain Challenge 2.0: это создание основ сильного искусственного интеллекта, создание сетки, которая бы могла решать 12 разноплановых задач.

В этом году мы имеем очень интересные результаты в части достижений молодых учёных. И сегодня, Владимир Владимирович, мы пригласили пять молодых учёных – лидеров в соответствующих направлениях искусственного интеллекта, и вместе с ними выступят в том числе те люди, которые внедряют достижения науки в практические сферы.

Для нас большая честь, что Вы принимаете участие в сегодняшней нашей традиционной конференции. Это, конечно же, даёт толчок развитию науки и технологий в стране. Всё больше инженеров, всё больше молодых людей заряжаются идеей переустройства, цифровизации, внедрения самых современных технологий и инноваций в повседневную деятельность.

Владимир Владимирович, разрешите мне предоставить Вам слово для выступления.

В.Путин: Большое спасибо, Герман Оскарович.

Уважаемые друзья!

Очень рад приветствовать участников ежегодной конференции «Сбера» «Путешествие в мир искусственного интеллекта», учёных, инженеров, предпринимателей, присутствующих сегодня в этом зале, и, конечно, всю аудиторию – сотни тысяч людей из разных стран мира, которые следят за происходящими здесь событиями, как Герман Оскарович сказал, в дистанционном формате. И, видите, в некоторые моменты даже таких интересантов за границей больше, чем у нас. Но ничего здесь удивительного нет. Мы развиваем [технологии] – правда, по определённым направлениям вперёд ушли уже, но где-то нам ещё предстоит догонять, – а люди, которые занимаются это тематикой постоянно, хотят быть постоянно, конечно, в материале.

Такое широкое представительство говорит о растущем авторитете вашей площадки, об огромном внимании к достижениям России в сфере искусственного интеллекта. А как я сказал, достижения эти у нас, безусловно, есть. Кстати, по некоторым направлениям в этой области, как я уже сказал, мы идём на шаг впереди некоторых других стран, и нам нужно обязательно наращивать наши усилия. Конкретные решения, совместные шаги на этот счёт – мы сегодня, безусловно, будем об этом говорить, наверное, будем обсуждать. Но будем двигаться в этом направлении, без всякого сомнения.

Скажу, наверное, очевидные для всех вещи: значение прорывов в сфере искусственного интеллекта колоссально, соперничество между государствами идёт ожесточённое. От того, каких результатов мы добьёмся, зависит место России в мире, наш суверенитет, безопасность и состоятельность нашей страны, наши возможности на качественно новом уровне решать задачи экономического, промышленного, социального развития, создавать широкие условия для самореализации граждан, для запуска общественных инициатив.

Рад, что немало людей, в том числе совсем молодых, разделяют эти цели и вносят весомый вклад в их достижение.

Пользуясь возможностью, хотел бы сказать огромное спасибо отечественным исследователям, которые не так давно начали свой путь в науке, но уже формируют технологический потенциал нашей страны, в том числе целый ряд молодых учёных хотел бы отметить. Среди них Алексей Наумов и Сергей Самсонов из Высшей школы экономики, Владислав Буздин и Инна Минашина из МФТИ, Денис Турдаков из Института системного программирования, Руслан Лукин из университета «Иннополис», Анна Калюжная и Николай Никитин из Университета ИТМО, Иван Оселедец из Сколтеха, Семён Будённый из Института искусственного интеллекта, Елена Соколова из лаборатории «Сбера». Я так понимаю, что некоторые из их сейчас рассказывали, когда мы с вами были на небольшой выставке.

Хотел бы также поблагодарить не только наших творцов, разработчиков, но и тех коллег, кто продвигает технологическую повестку, задаёт столь важный для будущего страны вектор. Это «Сбер», который взял на себя главную ответственность за координацию работ по развитию искусственного интеллекта; это, безусловно, – не могу не сказать о своих коллегах в Правительстве – это министерства цифрового и экономического развития.

Отмечу, что Россия, по мнению международных экспертов, в области цифровизации государственных услуг является одним их глобальных лидеров, входит в десятку лучших в мире. Оцениваются, насколько я понимаю, 198 стран. В тройке лидеров Южная Корея, Бразилия, Саудовская Аравия. Всё это наши хорошие партнёры, а кого-то из них мы можем назвать и нашими ближайшими партнёрами.

И конечно, отличный пример самоорганизации показывает наше деловое технологическое сообщество. Создан альянс компаний в сфере искусственного интеллекта. По его инициативе разработаны этические принципы разработки и внедрения этой технологии. К соответствующему кодексу этики уже присоединились более 120 участников.

Мы когда говорили, Герман Оскарович, о том, чтобы создать его?

Г.Греф: Два года назад.

В.Путин: Вот, два года назад. И мне очень приятно отметить, что этот альянс работает – ещё несколько раз упомяну это в своём выступлении, – работает хорошо. Мы сделали очень важный шаг в создании соответствующей атмосферы. Считаю, уважаемые коллеги, друзья, вас надёжными, эффективными партнёрами государства в вопросах технологического развития. Уверен, так оно будет и в будущем.

Благодаря нашей совместной работе мы динамично продвигаемся по всем направлениям Национальной стратегии развития искусственного интеллекта, поддерживаем развитие образования и науки, вводим меры поддержки компаний, настраиваем правовое регулирование, и это даёт практические, весомые результаты.

Герман Оскарович в специальной демонстрационной зоне – я только что упоминал об этом – представил лишь отдельные разработки наших технологических лидеров в разных отраслях. Ещё несколько лет назад такие зримые достижения научной, технической мысли человека невозможно было себе даже и представить. Созданные решения действительно без всякого преувеличения поражают воображение и, безусловно, являются объективным основанием для гордости, потому что они сделаны в России и для России, хотя, безусловно, могут использоваться и за рубежами нашей страны без всякого преувеличения, потому что являются абсолютно конкурентоспособными, а в чём-то обгоняют своих конкурентов.

Отечественные компании показывают весомое разнообразие идей, технических решений в сфере искусственного интеллекта. Что также важно: развивается и усиливается конкуренция между отечественными разработчиками, и такое полезное соперничество, несомненно, стимулирует ускоренный рост отрасли, повышает качество интеллектуальных продуктов и их коммерческий успех.

Что касается компаний-лидеров, которые успешно внедряют технологии искусственного интеллекта, то они демонстрируют уверенное увеличение прибыли и производительности труда. И такие, пусть даже отдельные примеры всё больше влияют на повышение эффективности различных отраслей промышленности да и всей национальной экономики.

При этом потенциал дальнейшего роста просто колоссальный, и нужно обязательно все эти возможности реализовывать: использовать и реализовывать.

Так, по оценке экспертов, при внедрении технологий искусственного интеллекта перспективы увеличения показателей отдельных отраслей составляют дополнительные 20–30 процентов за десятилетие.

«Сбер», как мне известно, одним из первых начал активное внедрение технологий искусственного интеллекта и, что называется, опробовал всё это – не всё, но многое из того, что возможно было опробовать, – на себе. И результаты действительно очень хорошие, если не сказать впечатляющие. В прошлом году каждый шестой рубль прибыли был заработан благодаря технологиям искусственного интеллекта, позволившим кардинально повысить удобство и качество сервисов «Сбера» для граждан и для корпоративных клиентов, для бизнеса.

Подчеркну, мы с вами прошли важную, значимую часть намеченного пути, создали фундамент, необходимый для стремительного развития искусственного интеллекта. Сегодня у России есть научные достижения, уникальные исследователи, создающие прорывные технологии новой эпохи, накоплен первый опыт их практического применения.

Задача нового этапа в горизонте текущего десятилетия – обеспечить именно массовое внедрение искусственного интеллекта. Оно должно охватить все отрасли экономики, социальной сферы и систему госуправления. Мы с Германом Оскаровичем, когда он ещё в Правительстве работал, всё время говорили, это конёк был Германа Оскаровича, когда он говорил о том, что нужно переходить к новому этапу управления вообще, в целом.

То, что мы сейчас делаем, и то, что будем делать, в том числе при поддержке и при наработках «Сбера», мне кажется, должно нас убеждать в том, что мы на правильном пути. Мы должны быть способны к формированию подлинного технологического, цифрового и в немалой степени культурного, образовательного, ценностного суверенитета России и всего нашего общества.

Именно такие приоритеты считаю необходимым зафиксировать и в обновлённой Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. Прошу в этой связи Администрацию Президента совместно с Правительством и альянсом компаний в сфере искусственного интеллекта, о котором я уже говорил, подготовить соответствующий проект указа. Вместе посмотрим и примем его.

Уважаемые коллеги!

Успешное внедрение искусственного интеллекта, как и в принципе успешное руководство регионом, отраслью, компанией, в современном мире требует использования модели управления на основе данных. Это прежде всего означает, что процесс принятия решений в значительной степени осуществляется не на основе интуиции, что тоже, кстати говоря, немаловажно. Но в этой связи хочется отметить, что сама-то интуиция складывается из чего? Из опыта и большого количества данных, которые накапливаются у человека в голове. Но в данном случае и этого уже недостаточно, и нужно принимать эти решения не только на основе интуиции, а на основе ещё и качественно обработанных структурированных данных об объекте управления, их глубоком анализе.

И здесь технологии искусственного интеллекта играют всё более активную, всё более значимую роль. При этом отмечу: для перехода на такую современную модель нужны готовность, зрелость, а также определённые базовые условия. Какие? Наверное, для этой аудитории здесь ничего нового не скажу, но тем не менее хотелось бы отметить.

Первое – это использование передовых подходов бережного производства, которые направлены на выстраивание оптимальных процедур и процессов и снижение потерь. Не зря говорят: если оцифровать хаос, то получится всего лишь цифровой хаос. Поэтому, занимаясь цифровизацией и применением технологий искусственного интеллекта, нужно, безусловно, сначала навести порядок, как говорится, в собственном хозяйстве, в любом собственном хозяйстве.

Второй элемент – это система проектного управления. Если она отсутствует, то попытка любых изменений может закончиться провалом. Нужна чёткая постановка задачи и сроков её выполнения, нацеленность на конкретный достижимый результат и обеспечение его необходимыми ресурсами.

Повторю, это базовые условия, необходимые для использования новой модели управления на основе данных, и крайне важно внедрять её и в бизнесе, и, безусловно, в органах власти.

В этой связи прошу Правительство и Государственный Совет в рамках работы по цифровой трансформации подготовить, а затем реализовать переход всей системы государственной власти на федеральном и региональном уровне к модели управления на основе данных с применением платформенного подхода.

Следует добавить, что необходимо добиваться выполнения этой задачи во всех органах власти и по всем ключевым отраслям. И я очень прошу вас, уважаемые коллеги, – обращаюсь сейчас к участникам альянса ещё раз – оказать Правительству России, вашим коллегам, с которыми вы в постоянном контакте находитесь, необходимую консультативную поддержку.

Также предлагаю подключиться к этой работе и нашему Федеральному центру компетенций в сфере производительности труда. Чрезвычайно важное направление для совместной работы. Мы сейчас только, когда знакомились с результатами работы некоторых компаний, – я ещё к этому вернусь, коллеги, наверное, здесь в зале сидят, – по агропредприятиям, по агрокомплексу показывали результаты такой работы.

Сейчас здесь решаются задачи повышения эффективности предприятий и организаций, в том числе через механизмы бережливого производства. Думаю, будет правильно, если мы расширим его мандат, чтобы центр [компетенций в сфере производительности труда] также сконцентрировался на вопросах внедрения искусственного интеллекта и современных систем управления в отраслях экономики и социальной сферы и, безусловно, в органах власти: как федеральных, так и региональных.

Отмечу также то, о чём сказал уже и Герман Оскарович применительно к Москве. Отмечу, что Москва – и сегодня ещё буду обращаться к её опыту неоднократно – сделала кардинальный шаг вперёд в области цифровой трансформации многих сфер городского хозяйства.

В свою очередь Московская область стоит на пороге реализации знакового проекта. Речь о том, чтобы реализовать полномасштабное изменение системы управления с повсеместным сквозным внедрением технологий искусственного интеллекта. Может быть, губернатор – я вижу, он в зале находится – тоже скажет об этом чуть позднее.

Прошу и мэра Москвы Сергея Семёновича Собянина, и губернатора Московской области Андрея Юрьевича Воробьёва использовать площадку Госсовета, чтобы распространять свой опыт применения новейших технологий на всю страну – так, как мы делаем с вами, уважаемые коллеги, по некоторым другим направлениям.

Повсеместное, широкое использование передовых решений призвано прежде всего повышать уровень жизни, создавать новые возможности для людей. Так, внедрение интеллектуальных систем, промышленных роботов и автоматизированных рабочих мест должно сократить объём рутинных функций, свести к минимуму работу человека на вредных и опасных участках производства. Сейчас только об этом этажом ниже говорили, я полностью согласен с такой постановкой вопроса.

Как мы видим, следствием внедрения искусственного интеллекта и роботизации становится не рост безработицы, о чём мы говорили два года назад и о чём эксперты всё время говорили и продолжают говорить: с внедрением новых технологий некуда будет девать людей, которые занимались более или менее примитивным трудом. Напротив, появление новых, более творческих, содержательных, интересных профессий, высококвалифицированных рабочих мест – вот к чему ведёт умная и выверенная по времени, подготовленная работа по этому направлению.

И что крайне важно, доходы населения тоже растут. Рост доходов людей – это, собственно, ровно тот же результат, к которому в истории всегда приводили технологические революции. Компании, предприятия получают возможность увеличить заработную плату, так как сами становятся более эффективными, что в свою очередь происходит благодаря эффективному управлению на основе данных с использованием машинного обучения и других технологий искусственного интеллекта.

Чтобы отечественный бизнес смог шире раскрыть свой потенциал, государство, безусловно, должно создавать необходимые условия. На каждом из важнейших направлений я позволю себе очень коротко, но всё-таки отдельно остановиться.

Первое. Внедрение инноваций не должно нести больших издержек для бизнеса. Для этого начиная с 1 января 2023 года при покупке и внедрении именно отечественных решений, в том числе в сфере искусственного интеллекта, бизнес может воспользоваться налоговыми льготами и направить дополнительные средства на технологическое обновление. Например, при расчёте налога на прибыль не будет учитываться сумма, в полтора раза превышающая фактические расходы компании на приобретение передовых российских разработок.

Прошу Федеральную налоговую службу внимательно отслеживать, насколько удобно и быстро будут работать эти и другие разрабатываемые и предлагаемые инструменты.

Второе – чтобы выстроить работу с данными и сквозную цифровизацию бизнес-процессов и, что также важно, обеспечить деятельность облачной инфраструктуры, у компаний должны быть программные, аппаратные инструменты и вычислительные мощности.

Прошу Правительство обеспечить поддержку развития этих направлений, в том числе определить специальные механизмы в рамках реализации федерального проекта по искусственному интеллекту.

Добавлю также, что нужно в целом оказать содействие развитию наших собственных, суверенных облачных технологий, то есть различных платформ, сервисов, которые позволяют компаниям, гражданам и органам власти пользоваться ресурсами через интернет: работать в приложениях, хранить информацию, производить вычисления.

Нужно выстроить механизмы, чтобы работать, хранить данные на отечественной облачной платформе, и нужно сделать так, чтобы это было значительно надёжнее и безопаснее, чем держать информацию и вести документооборот в своём собственном компьютере или на бумаге.

Подчеркну, речь идёт как о технологических, так и о нормативных решениях. В этой связи прошу Правительство вместе с профессиональным сообществом предметно заняться этими вопросами.

Третье – это доступ к обезличенным данным. Сейчас тоже на выставке применительно к медицине коллега рассказывала об этом, и о своей работе, и о том, что предполагается сделать в ближайшее время, говорила о необходимости доступа к этой информации. Я согласен с этим, безусловно. Прошу парламент ускорить работу над соответствующим законопроектом, он должен быть принят в кратчайшие сроки. Он первое чтение, насколько я понимаю, уже прошёл где-то ещё в 2021 году – нужно доработать.

Есть, конечно, вопросы, связанные с необходимостью защиты личной информации, но, насколько я понял коллегу, которая докладывала на первом этаже на выставке, речь идёт об обезличенных данных. И это, безусловно, будет помогать повышать эффективность оказания медицинской помощи.

Хорошо понимаю те опасения, которые здесь возникают как со стороны государства, так и со стороны бизнеса. Нужно обязательно учитывать все озабоченности граждан, предпринимателей относительно доступа к массивам информации, создавать здесь прочные законодательные гарантии защиты прав и свобод и обязательно двигаться вперёд. Обязательно нужно идти вперёд, налаживать все технологические процессы формирования, обезличивания, хранения, предоставления доступа к данным.

В том числе я прошу альянс подумать, как лучше выстроить механизм, чтобы разработчики получили именно такие данные и в таком объёме, какой им необходим для создания решений по машинному обучению.

Также прошу органы власти всех уровней внимательно изучить – опять к этому вернёмся – опыт Москвы. На портале столичного мэра уже создан специальный раздел, на котором можно получить бесплатный доступ к данным по разным отраслям городского хозяйства: например, к транспорту, коммунальным услугам и так далее. Причём эти сведения именно обезличены, не относятся к персональным, не позволяют идентифицировать конкретного человека, вторгаться в его частную жизнь, что, безусловно, очень важно.

Четвёртое – уже реализуется большой пакет поддержки отрасли информационных технологий. Особые гранты могут получить стартапы на разработку новых и развитие действующих проектов в сфере искусственного интеллекта, на создание открытых, доступных для разработчиков библиотек лучших практик и технических решений.

Здесь хотел бы подчеркнуть: эта дополнительная мера работает эффективно, она востребована компаниями разработчиков и технологий искусственного интеллекта, поэтому размер гранта был увеличен на треть – до 30 миллионов рублей.

Считаю необходимым и дальше усиливать поддержку технологических компаний и стартапов и предлагаю альянсу внести свои конкретные предложения на этот счёт.

Сейчас не буду перечислять все льготы, которые предоставлены в этой сфере, они вам наверняка хорошо известны. Мы считали, говорили уже об этом, когда их внедряли, что они, безусловно, носят революционный характер без всякого преувеличения по поддержке отрасли.

Пятое – уже немало сделано в настройке правового поля для внедрения новейших технологий. Так, для безопасного тестирования автономных транспортных средств, причём во всех средах: на земле, в воздухе, на море, – созданы экспериментальные правовые режимы.

Нужно и дальше идти по пути формирования современных, глобально конкурентоспособных законодательных основ отраслевого регулирования для применения искусственного интеллекта и обращения с данными.

Мы неоднократно говорили с коллегами из бизнеса на этот счёт. Понимаем, что эти ограничения являются существенными для развития бизнеса, и будем вместе с вами анализировать ситуацию и принимать решения. Важно, чтобы они принимались, конечно, своевременно. Полностью разделяю ваш подход к этим вопросам.

Конечно, необходимо вплотную заняться снятием так называемых нормативных барьеров, которые ещё остаются. В этой связи прошу Правительство вместе с альянсом, разработчиками, компаниями реального сектора представить предложения по изменению конкретных нормативных требований, технологических стандартов, регламентов, других отраслевых норм, препятствующих внедрению искусственного интеллекта, причём сделать это необходимо в разрезе каждой отрасли. Нужно всё предельно конкретизировать, тогда работа будет эффективной.

Уверен, сегодня представители бизнеса расскажут в ходе будущей вашей дискуссии о необходимых коррективах регуляторной базы. Скажу о некоторых, что называется, лежащих на поверхности решениях, о тех направлениях, где абсолютно очевидно, что искусственный интеллект по качеству, быстроте, объективности принятия решений в некоторых случаях уже превосходит и будет дальше превосходить человека.

Так, интеллектуальные системы в постоянном, буквально ежесекундном режиме могут обеспечивать контроль состояния водителей, в том числе общественного транспорта. С такой задачей, конечно, не справится ни один медицинский работник.

Алгоритмы искусственного интеллекта могут проводить виртуальные испытания устройств, тех же самых беспилотных машин, прежде чем они появятся на дорогах общего пользования, и тем самым сократить затраты на испытания и риски для людей.

Наконец, можно перейти от ремонта по регламенту к ремонту по фактическому состоянию, то есть от нормативных, формальных сроков ремонта – к рискориентированным, реально профилактическим, когда алгоритмы будут в постоянном режиме оценивать состояние деталей, агрегатов и заранее сигнализировать о возможном сбое или поломке.

Нужно также погружать новые технологические инструменты в стандартные процедуры. В той же Москве применение технологий искусственного интеллекта для поддержки принятия врачебных решений включили в клинические рекомендации и тарифы обязательного медицинского страхования. И как результат выросло качество целого ряда медицинских услуг, точность диагностики и исследований. То есть не только сохраняются здоровье и жизнь людей, но и формируется значительный экономический эффект, так как снижается потребность в сложных, дорогостоящих операциях, а сам человек меньше находится на больничном. И качество повышается – это самое главное.

Надо быстрее внедрять такие подходы и на федеральном уровне. И конечно, я прошу Министерство здравоохранения уделить особое внимание цифровизации и использованию современных технологических решений. Такая работа проводится, я это знаю, Минздрав всё это использует и намерен использовать, планы соответствующие есть.

Такая работа важна для всех уровней здравоохранения, но, конечно, – особенно хотел бы подчеркнуть – она крайне важна в первичном звене, и здесь нужно коллег в регионах и муниципалитетах настраивать на совместную работу.

Далее – предлагаю на системной основе при предоставлении компаниям бюджетных субсидий установить требования по повышению эффективности и обязательному использованию современных технологий, включая и искусственный интеллект. Речь о том, чтобы не только стимулировать предпринимателей к прогрессу, но и добиваться с помощью инноваций роста важнейших показателей, в том числе производительности труда, чтобы мы реагировали на эту обратную связь в ходе совместной работы с бизнесом.

Например, что касается сельхозпроизводителей, мы сегодня тоже говорили об этом этажом ниже, логика должна быть следующая: получил субсидию – повысил эффективность производства, а это получается [сделать], судя по тому, что мне рассказывали, – увеличил выпуск сельхозпродукции. А добиться такого результата, как мы сегодня видели, помогут в том числе и технологии искусственного интеллекта и уже помогают сегодня это делать.

Подчеркну: то, о чём говорю сейчас, – это, конечно, не из области фантазии. Здесь все люди сидят подготовленные, знают, о чём я говорю. Время, технологическое развитие ускоряются. Каждая отрасль, предприятие, организация должны быстрее перестраивать свои взгляды и походы, отрабатывать, отбрасывать мешающие двигаться вперёд шаблоны и, безусловно, каждый день, каждый час учиться новому.

В этой связи считаю, что каждый национальный проект, государственная программа должны содержать конкретные меры, направленные на внедрение в отраслях технологий искусственного интеллекта.

Со своей стороны наши крупнейшие компании в своих инвестиционных планах – хочу это подчеркнуть и надеюсь, руководители компаний меня услышат, – в своих инвестпланах в качестве одного из ключевых приоритетов также должны обозначить внедрение технологий в сфере искусственного интеллекта. Средства у них есть, они немаленькие, если не сказать, что в современных условиях значительные, и нужно обязательно их использовать для решения тех задач, для обсуждения которых мы сегодня собрались.

Хотел бы вновь обратиться к альянсу: прошу вас привлечь в свои ряды представителей всех ключевых отраслей экономики и социальной сферы и вместе определить самые востребованные, самые актуальные технологические направления и решения в области искусственного интеллекта для использования в конкретных отраслях.

На основе полученных результатов Правительство должно будет обновить стратегии цифровой трансформации промышленности, строительства, транспорта, сельского хозяйства, здравоохранения и других сфер. Это очень большая, масштабная, но абсолютно необходимая совместная работа.

Также прошу альянс оказать всемерное методическое, консультативное содействие предприятиям и организациям, в том числе по каждой отрасли нужно создать центры индустриальных компетенций по практическому применению технологий интернета вещей, машинного обучения, обработки данных, а также ежегодно формировать справочник лучших решений в этой сфере.

И ещё: предлагаю профессиональному сообществу ввести понятную для пользователей систему измерения и оценки продуктов, которые предлагают разработчики искусственного интеллекта, чтобы предприниматели, госслужащие понимали, на какие технические характеристики и параметры нужно ориентироваться при выборе конкретной технологии или программного обеспечения.

Уважаемые коллеги!

Хотел бы сказать о фундаментальном, определяющем вопросе – о кадрах. Искусственный интеллект хорошо работает в интересах и на благо людей, если его создаёт и применяет грамотный, хорошо подготовленный человек.

Сегодня компании ведут настоящую охоту на специалистов в сфере искусственного интеллекта. Я не хочу здесь приводить конкретные примеры, но на рынке, как говорится, эти истории хорошо знают: человек ушёл из одной компании, в другую перешёл – раз, сразу уровень понизился или, во всяком случае, возникли текущие проблемы. Нужно найти равноценных работников, а это сложно, дефицит профессионалов в этой сфере очень большой.

На этот вызов нам, безусловно, необходимо отвечать. Это общая работа государства, бизнеса, системы образования. Уже сделаны значимые шаги по вовлечению в решение практических задач как студентов, так и школьников. Безусловно, нужно идти дальше – внедрять элементы изучения искусственного интеллекта в школьные программы математики и информатики, наращивать уровень преподавания этих предметов, повышать квалификацию учителей.

У нас проводятся разные мероприятия, которые вовлекают в эту совместную работу уже десятки тысяч студентов и, что очень приятно, миллионы школьников, это очень здорово. Надо, безусловно, продолжать эту работу.

Отмечу также, что в этом учебном году на углублённые магистерские программы для специалистов в сфере искусственного интеллекта поступило более трёх тысяч студентов.

Что касается будущих врачей, учителей, агрономов, юристов, работников промышленности, связи и транспортной сферы, то также с текущего учебного года они могут по желанию выбрать специальный образовательный модуль по искусственному интеллекту. Разумеется, речь идёт о преподавании только базовых принципов машинного обучения и обработки данных. Но, учитывая скорость развития технологий, нужно сделать ещё один шаг, а именно: так перестроить образовательные программы, чтобы обеспечить высокий уровень компетенций в сфере искусственного интеллекта у специалистов ключевых отраслей экономики и социальной сферы. Причём речь идёт как об обучении студентов, так и о повышении квалификации уже работающих специалистов. И я прошу Правительство сформулировать здесь предметные предложения.

Разумеется, нужно не только внедрять новые образовательные механизмы, но и объективно оценивать их эффективность, безусловно. В этой связи прошу компании альянса совместно с Правительством разработать рейтинг вузов по качеству подготовки специалистов с компетенциями в области искусственного интеллекта. Нужны хорошие примеры, и нужно, чтобы все видели результаты работы каждого. Важнейший критерий здесь – стартовая заработная плата выпускника при трудоустройстве. Потому что готовность бизнеса платить высокую зарплату начинающему специалисту – это самая верная оценка качеств и компетенций человека и работы конкретного высшего учебного заведения.

Пользуясь возможностью, хотел бы поблагодарить компании, которые создают базовые кафедры по искусственному интеллекту в вузах, приглашают студентов на практику и стажировки, поддерживают талантливых ребят с помощью различных стипендий, берут их потом на значимые позиции на работу.

Вместе с тем считаю, что и бизнес, и государство должны и дальше создавать комфортные, привлекательные условия работы в нашей стране для специалистов в сфере искусственного интеллекта. Ещё раз обращаюсь к альянсу: прошу вас представить на этот счёт свои предложения. Там есть набор мер: и льготная ипотека, и отсрочка от военной службы, упрощение процедуры трудоустройства, получение вида на жительство для иностранцев. Есть целый набор – надо его развивать и совершенствовать.

Сегодня уже называл молодых учёных, которые разрабатывают фундаментальные решения, в том числе в специально созданных у нас исследовательских центрах в области искусственного интеллекта. Только до середины десятилетия на их финансирование из разных источников будет направлено 7,3 миллиарда рублей.

Но что хотел бы здесь подчеркнуть? Чтобы достичь по-настоящему значимых, прорывных результатов, не только государство, но и частный бизнес должен рассматривать развитие науки в качестве одного из важнейших своих приоритетов, привлекать учёных, открывать собственные исследовательские подразделения, лаборатории, не ждать, пока с неба государство что-то насыпет. Надо работать так, как у наших конкурентов работает эта система, надо её выстроить таким образом, финансировать научные работы, в том числе и в области искусственного интеллекта.

Создаваемые фундаментальные заделы и прикладные решения должны открывать новые направления деятельности, расширять горизонты развития бизнеса, давать компаниям дополнительные инструменты для наращивания конкурентоспособности и эффективности.

При этом, конечно же, нужно изучать передовой зарубежный опыт, перенимать всё самое лучшее, все самые перспективные разработки. Но обращаю внимание: не слепо, конечно, копировать – мы об этом много раз уже говорили, – не слепо копировать то, что где-то делают за бугром, и воспроизводить их, а предлагать свои оригинальные подходы, технологии, обеспечивающие решение задач на качественно новом уровне. Только так мы сможем построить действительно новую высокотехнологичную экономику – техноэкономику.

Так, например, сейчас ведутся исследования в области архитектуры нейронных сетей, способных выполнять множество задач на разных языках – об этом тоже сегодня мне рассказывали – и в разных модальностях. То есть машина не просто воспроизводит речь человека, но и пытается передать его эмоции, развивает свои собственные когнитивные навыки за счёт более совершенной вычислительной архитектуры. То есть машина сама себя постоянно улучшает, по-моему, даже программы сама себе пишет.

Здесь, конечно, нужно понимать, что там происходит, и контролировать весь этот процесс. Это действительно новая технологическая реальность, практический ориентир для развития технологий, продуктов, целых отраслей на основе машинного обучения.

Что касается отечественного программного обеспечения, то нужно создавать, внедрять именно такие разработки, которые позволят нам быть лидерами в горизонте предстоящих лет. В том числе речь идёт о системах автоматического проектирования, использующих алгоритмы машинного обучения, когда достаточно загрузить стартовые параметры, а искусственный интеллект предложит свои решения, более эффективные, чем варианты, предложенные человеком.

Приведу другой пример, который касается уже общественных, финансовых институтов, в том числе и глобального уровня, – а сегодня очевидно, что такие институты должны отражать новую реальность многополярного мира, строиться на открытых, демократических принципах, исключать диктат, злоупотребления и монополизм.

Мы все хорошо знаем, что в условиях сегодняшних нелегитимных ограничений одна из линий атак – это расчёты. Наши финансовые учреждения знают это лучше, чем кто-либо другой, потому что они сталкиваются с этими практиками. Существующая сегодня система международных платежей дорогостоящая, система её корреспондентских счетов и регулирования находится под контролем узкого клуба государств и финансовых групп. По сути, они хозяева жизни, они реально монопольно всё контролируют.

Нужно объединить и передовые технологии, и тысячелетний опыт человечества. Например, специалистам известна система хавала, которая многие сотни лет, хочу это подчеркнуть, задолго до появления западной банковской системы выполняла и, кстати говоря, до сих пор работает и продолжает выполнять функции международных расчётов.

В чем её суть? Отправитель отдаёт деньги брокеру в своей стране. Получатель принимает их в другой, можно тоже через соответствующего брокера. Брокеры со своей стороны производят взаиморасчёты между собой, как сказали бы сейчас, по клиринговой системе, по клиринговой схеме.

На базе технологий цифровых валют и распределённых реестров можно создать новую систему международных платежей, причём гораздо более удобную, но при этом полностью безопасную для участников и, что важно, независимую от банков и вмешательства третьих стран. Я уверен, что что-то подобное будет, безусловно, развиваться, потому что диктат монополистов никому не нравится и всем наносит реальный ущерб – кстати говоря, и самим монополистам.

Далее: особое внимание мы должны уделить технологиям, которые помогают раскрыть потенциал искусственного интеллекта, – это квантовые и фотонные вычисления, квантовые коммуникации, где, отмечу, в России имеются достаточно серьёзные наработки. Назову здесь также интернет вещей, другие сквозные и новые промышленные технологии. Развитие данных направлений взяли на себя компании с госучастием, заключив соответствующее соглашение с Правительством Российской Федерации.

Летом на Совете по стратегическому развитию и национальным проектам детально рассмотрели имеющиеся здесь проблемы по отдельным направлениям. Уверен, правильные выводы были сделаны, и реализация проектов быстро вернётся в требуемый график, несмотря на определённые сдвижки.

Считаю также необходимым обратить внимание и ещё на одну сферу, где Россия, прежде всего по части внедрения, пока серьёзно отстаёт от некоторых стран, – это промышленные роботы. Ещё раз к этому вернусь – только что тоже об этом вскользь, но говорили.

В этой связи прошу Правительство разработать и утвердить новый федеральный проект по развитию отечественной робототехники, определить правовой, налоговый, регуляторный режим, необходимые меры государственной поддержки, а также механизм финансирования разработок и их последующего внедрения.

Эффективность очевидна. Сейчас коллега рассказывал применительно к «КамАЗам». Но это не только «КамАЗов» касается – касается всей экономики.

Считаю также необходимым на постоянной основе смотреть, как идёт работа по сквозным технологиям в целом, укреплять в этой области связь между наукой и бизнесом и в диалоге с исследователями, инженерами, технологическими компаниями выработать решения, необходимые для этих компаний, снимать, как я уже говорил в начале, барьеры, которые мешают двигаться вперёд, то есть действовать так, как мы это с вами делаем или предлагаем делать на наших конференциях, в том числе и на сегодняшней.

В этой связи прошу наши крупнейшие компании «Росатом» и РЖД вместе с ведущими исследовательскими университетами при поддержке «Сбера» организовать и уже в следующем году провести конференцию по новым технологиям вычислений и передачи данных, а Министерство промышленности совместно с индустриальными партнёрами – конференцию по новым промышленным технологиям. Постараюсь тоже для вас найти время и принять в этом участие.

Конечно, нужно обязательно пригласить на них коллег из других стран – тех, которые этого хотят. Со многими из них мы продолжаем работать, они относятся к нашим объединениям: и ШОС, и БРИКС. И те, кто даже не входит, но являются, как я уже говорил в начале, лидерами по некоторым направлениям, с нами с удовольствием будут работать.

Глубоко убеждён, новые решения, меняющие мир, можно создавать только в рамках тесного сотрудничества, опираясь на доверие и высокие этические стандарты. Это касается всех технологических направлений, но особенно искусственного интеллекта. Есть немало примеров, когда его сложнейшие алгоритмы развиваются на принципах открытого кода благодаря работе многих тысяч программистов, которые создают открытые библиотеки решений и разработок.

И потому в области внедрения искусственного интеллекта обязательно будем укреплять взаимодействие с нашими заинтересованными партнёрами, как я уже говорил, – со всеми, но в том числе и БРИКС, и ШОС, проводить совместные исследовательские и образовательные программы, чтобы максимально использовать потенциал передовых технологий на благо наших стран. Некоторые соответствующие документы о сотрудничестве уже подписаны. Будем и дальше работать в этом направлении.

Дорогие друзья!

Каких результатов мы добьёмся по практическому внедрению технологий искусственного интеллекта, зависит от наших совместных усилий, от готовности бизнеса наращивать и улучшать свои технологические позиции, от стремления органов власти, с другой стороны, повышать скорость, темп перемен, открывать дорогу для внедрения передовых технологий.

Начиная со следующего, 2023 года будем вести мониторинг результатов применения искусственного интеллекта по отраслям экономики и социальной сферы. Для этого предлагаю создать специальный инструмент – индекс зрелости отраслей и регионов, но так, чтобы позвучнее было, можно сказать «индекс интеллектуальной зрелости», потому что речь идёт о внедрении искусственного интеллекта, и на его основе оценивать практические результаты работы каждого субъекта Федерации, министерства, ведомства по внедрению искусственного интеллекта.

Обязательно нужно особо поощрять тех, кто быстрее идёт вперёд, кто создаёт и приближает будущее. В этой связи предлагаю учредить ежегодную премию молодым учёным и инженерам за научные и конструкторские прорывы в сфере искусственного интеллекта. И ещё одну премию – за успехи в области внедрения искусственного интеллекта – также ежегодно вручать отечественным компаниям, предприятия, регионам и городам. А торжественную церемонию награждения впервые можно было бы провести как раз в следующем, 2023 году на следующей конференции «Путешествие в мир искусственного интеллекта».

Благодарю вас за внимание, за терпение и искренне желаю вам успехов.

Мы с Германом Оскаровичем договорились, что на этом моя работа сегодня закончится в силу загруженности по работе, но знаю, посмотрел, какие идеи у коллег есть, в ходе нашего разговора, в ходе демонстрации различных проектов. Поэтому я предлагаю и думаю, что будет правильнее, если я всё-таки послушаю те предложения, которые из зала могут прозвучать, а потом вы в ходе совместной работы дополнительно ещё выскажете свои пожелания, свои предложения, коллеги всё зафиксируют, мы, безусловно, всё это обработаем и постараемся реализовать.

Спасибо большое ещё раз за внимание.

Г.Греф: Владимир Владимирович, спасибо большое. Мы действительно по сокращённой программе выбрали три небольших доклада, три спикера, молодых учёных, которые выступят здесь со своими предложениями. Это лидеры сегодня в соответствующих прикладных областях разработки и внедрения искусственного интеллекта.

И первая тема – наверное, такая тема, которая сегодня всех исследователей очень стимулирует. Она связана не только с повышением эффективности отрасли, но, самое главное, со спасением жизни людей, и Вы об этом сказали: это здоровье, это наше здравоохранение. Поэтому мы хотим начать именно с этой темы.

Мы у себя тоже считаем эту тему приоритетной, у нас есть специальная компания, которая называется «СберМед ИИ», и с нашими партнёрами, в первую очередь, конечно, с Москвой, мы внедряем новые современные решения. Затем эти решения внедряются у наших региональных партнёров: 63 региона на сегодняшний день наши партнёры, которые внедрили большой стек решений искусственного интеллекта и продолжают дальше развивать эту технологию.

Позвольте представить первого учёного – Елену Владимировну Соколову, которая скажет о том, чем она занимается в области здравоохранения.

(Идёт демонстрация видеоролика.)

Е.Соколова: Добрый день, коллеги!

Я представляю лабораторию искусственного интеллекта «Сбера» и сегодня хочу рассказать, как мы уже решаем актуальные проблемы здравоохранения с помощью искусственного интеллекта.

На сегодняшний день двумя лидирующими причинами смертности – как в мире, так и в России – остаются сердечно-сосудистые и онкологические заболевания. При этом в 2019 году сердечно-сосудистые заболевания стали причиной практически половины всех летальных исходов в России, а из-за позднего выявления онкологии 120 тысяч пациентов умирают в течение первого года после постановки диагноза. Именно поэтому наши решения направлены на раннее выявление этих заболеваний.

Основные направления нашей работы фокусируются на анализе медицинских изображений и анализе медицинских текстов. И сейчас я расскажу о примере одного из таких проектов, который мы реализовали в лаборатории искусственного интеллекта, – по анализу КТ грудной клетки, который был внедрён в практическое здравоохранение с помощью одной из компаний нашей экосистемы «СберМед ИИ».

Во время пандемии, вы все знаете, что было сделано просто огромное количество КТ грудной клетки, это очень перегружало здравоохранение. И в то время как внимание врачей-рентгенологов было направлено на оценку вирусной пневмонии, мы обучили искусственный интеллект на этих сложных данных находить признаки рака лёгкого.

В одном из проведённых экспериментов в реальной клинике на реальных клинических данных было проанализировано полторы тысячи КТ грудной клетки, из них искусственный интеллект выделил 12 пациентов с высокой вероятностью рака лёгкого, у восьмерых из них диагноз подтвердился, и уже стартовало лечение этих пациентов.

Но по сравнению с медицинскими изображениями наибольший массив данных о пациенте накапливается в виде текстов, слабо структурированных, неструктурированных и сложных к анализу. Это и жалобы, и анамнез, и данные лабораторных анализов, инструментальных, и так далее. На самом деле наибольший потенциал для системы здравоохранения лежит именно в области анализа таких данных – текстовых данных.

Сейчас в медицине существует два основных тренда. Первый из них – это популяционный анализ населения и выделение людей, находящихся в группе риска развития сложных хронических заболеваний для их своевременного предотвращения. Второй – это персонализированный анализ огромного объёма данных о конкретном пациенте для выработки индивидуального подхода к оказанию ему медицинской помощи.

Искусственный интеллект в силах обработать абсолютно любые объёмы информации за короткие сроки, врач же физически не сможет изучить всю медицинскую историю о каждом пациенте. Именно поэтому я считаю, что сервисы искусственного интеллекта должны стать рядовыми помощниками каждого врача.

Один из таких примеров диагностического ассистента – это модель, которую мы разрабатываем совместно с Правительством Москвы. Данная модель обучена на беспрецедентно большом объёме данных – это около 30 миллионов визитов пациентов Москвы за два года. Эта модель по анализу всей медицинской информации о пациенте предлагает врачу заключительный диагноз в качестве второго мнения.

Это абсолютно уникальный комплекс глубокой диагностики и мониторинга состояния пациента, который не имеет аналогов ни в России, ни в мире.

Что важно отметить? Эту модель мы обучали с московскими врачами, это специалисты высочайшей квалификации. Соответственно, внедряя её в регионах, мы можем обеспечить доступный высокий уровень диагностики по всей стране.

Это лишь небольшие примеры того, что нам удалось сделать. Примеров на самом деле много, времени не хватит обо всём рассказать.

Но чем хотелось бы завершить? Тем, о чём в принципе уже было сказано до моего выступления, – это те барьеры, которые необходимо преодолеть в отрасли для широкомасштабного и ускоренного внедрения моделей искусственного интеллекта в практику.

И первый такой барьер – это юридические ограничения. Соответственно, мы просим упростить юридическое регулирование в части доступа к обезличенным медицинским данным для обучения и тестирования моделей, потому что в Data Science, в построении моделей искусственного интеллекта, конечно же, без данных не будет ничего в итоге.

Второе ограничение – или даже не ограничение, наверное, в этом направлении уже сделаны очень серьёзные шаги – это внедрение и оценка эффектов от моделей искусственного интеллекта в реальной практике. Здесь опять же уникальный, очень успешный проект – это московский эксперимент. В его рамках уже проанализировано около семи миллионов снимков лучевой диагностики, что составляет примерно 40 процентов от всего объёма исследований лучевой диагностики в Москве.

Создание таких платформ должно стать гарантом единого качества таких сервисов и их безопасности. Это в свою очередь поможет нам преодолеть некий скептицизм со стороны медицинского сообщества – они, конечно же, должны понимать, какого качества и насколько безопасны наши решения. Это можно сделать только с помощью их внедрения и клинико-экономической оценки эффектов после внедрения.

Здесь хотелось бы сказать, что такие площадки необходимо, на наш взгляд, масштабировать: вынести за пределы Москвы, масштабировать в другие регионы. И мы считаем, что начать можно с Московской области, так как и с точки зрения технологической зрелости, и с точки зрения нормативно-правовой зрелости это достаточно хорошо развитый регион.

И третье – после успешного внедрения и оценки таких сервисов на практике их необходимо вносить в клинические рекомендации и в стандарты оказания медицинской помощи.

Завершая своё выступление, хочу сказать, что я искренне считаю, что сила – в синергии в любой отрасли. В нашей отрасли, в медицине, синергия искусственного интеллекта и медицинского сообщества позволит нам достичь общей, на мой взгляд, нашей цели – это продление средней продолжительности жизни до 78 лет, а лучше бы до 80 в рамках грядущего десятилетия. Я считаю, что внедрение сервисов искусственного интеллекта поможет нам её обязательно достичь и даже быстрее, чем мы думаем.

На этом всё. Спасибо большое.

В.Путин: Елена Владимировна, я сказал, что я хотел бы вас выслушать, пометить для себя некоторые вещи и потом проанализировать. Но не могу не отреагировать тем не менее на то, о чём Вы говорили.

Здравоохранение – важнейшее направление деятельности любого государства. Но продолжительность и качество жизни человека – это такой агрегированный, обобщённый показатель работы государства по всем направлениям: и в экономике, и в социальной сфере.

Безусловно, вхождение в «клуб 80+» – эта задача у нас остаётся. Мы, безусловно, к этому будем двигаться, к этому будем идти и будем в том числе делать это с помощью инструментов искусственного интеллекта. Положительные примеры уже есть, они совершенно очевидны. Будем всё это делать. Будем устранять препятствия использования этих инструментов – я говорил в своём выступлении об этом, – устранять барьеры.

Надо всё это проанализировать. Буду вам признателен, если вы всё это оформите соответствующим образом, а органы власти совместно с вами будут принимать соответствующие решения.

Все эти три компонента, о которых Вы сейчас упомянули, в том числе обратную связь и расширение этой практики, безусловно, мы будем реализовывать.

Уже упоминал про Московскую область, Вы сейчас тоже об этом сказали. Я бы попросил губернатора два слова сказать на этот счёт.

А.Воробьёв: Уважаемый Владимир Владимирович!

Мы тоже стараемся дружить с искусственным интеллектом, внедряем его в различные сферы. У нас для этого есть все необходимые цифровые данные. Вы были у нас в центре управления регионом. Количество данных по каждому направлению достаточное, чтобы оптимизировать и искать эффективные решения. В частности, в медицине мы снимки пока не читаем, это в следующем году у нас будет. Но у нас есть робот Светлана, который принимает каждый день 35 тысяч звонков и помогает людям попасть в поликлинику или вызвать врача на дом.

Ключевая задача – дальше развивать искусственный интеллект, чтобы он уже был функцией. Вы в своё время поддержали решение по контролю над утилизацией мусора – строительного, бытового. Как у нас было пару лет назад? Инспектор, экологический надзор должен был остановить машину, рукой выписать постановление и оштрафовать в случае, если мусор был несанкционированный. После законодательного решения уже видеокамера и искусственный интеллект выявляет нарушения, потому что электронный талон на каждую машину привязан, но до сих пор инспектор выписывает это постановление. А в следующем году полностью искусственный интеллект будет функцией и заменит инспектора. Таким образом, у нас по этому направлению будет достаточно заметный прогресс.

Очевидно, что нужна трансформация, для этого нужны партнёры. Нам очень приятно, что мы имеем возможности с командой «Сбера» работать по всем этим направлениям, с Москвой. То, о чём говорил спикер по поводу синергии, – я согласен, что в том числе в партнёрстве очень значительный эффект. И я очень надеюсь, что мы в следующем году покажем заметные результаты.

В завершение: Владимир Владимирович, конечно, нужно быть готовым к тому, что мы будем обращаться за поддержкой в изменении законодательных и нормативных актов, потому что часто они являются препятствием на пути дальнейшего внедрения искусственного интеллекта и всего нового.

Вот в целом, что я хотел дополнить.

В.Путин: Спасибо.

Что касается облегчённого доступа к медицинским данным, тоже согласен – с учётом особенностей, конечно. Но когда речь идёт об обезличенных данных – тем более. Так что подтолкнём принятие этих решений.

Вам спасибо и удачи.

Е.Соколова: Владимир Владимирович, Вам спасибо.

В.Путин: Пожалуйста, Герман Оскарович.

Г.Греф: Спасибо Вам, Елена. Спасибо, Владимир Владимирович.

Хотел бы попросить Евгения Владимировича Шляхто, директора НМИЦ имени Алмазова, который является одним из передовых не только медицинских, но и инновационных учреждений, которые внедряют и цифровые технологии, и искусственный интеллект.

Е.Шляхто: Уважаемый Владимир Владимирович! Глубокоуважаемые коллеги!

Замечательный проект, в полной мере соответствует тем трендам, которые есть в здравоохранении. Я бы даже больше сказал: наверное, он относится к области, где искусственный интеллект уже точно работает по некоторым направлениям лучше, чем специалисты в медицине. И даже возникает вопрос: заменит ли искусственный интеллект специалиста или не заменит? Конечно, точно не заменит, но что будет в будущем – это, наверное, специалист, который владеет искусственным интеллектом, будет лучше лечить больных и в конечном итоге заменит того специалиста, который не будет владеть искусственным интеллектом.

Нужно сказать, что те представления, которые были озвучены Еленой Владимировной, отражают прогресс и глубину проникновения искусственного интеллекта в здравоохранение.

Если позволите, Владимир Владимирович, я хотел бы остановиться на трех аспектах, которые возникают, когда слышишь об этом проекте, очень интересном и инновационном.

Первое направление – все-таки мы должны думать о том, как стимулировать развитие медицинских технологий на основе искусственного интеллекта, как их внедрять. Сегодня делается очень многое в стране – и создается вертикально-интегрированная медицинская информационная система, создается единый контур здравоохранения. Абсолютное большинство регионов уже участвует в этих проектах, передавая структурированные данные в продуктивную среду. Но если посмотреть на реальную ситуацию, сегодня только 20 медицинских технологий с использованием искусственного интеллекта зарегистрированы Росздравнадзором.

Здесь, конечно, есть вопросы, связанные с регуляторикой, о чем говорила Елена Владимировна, вопросы, связанные с продвижением, участием бизнеса. Мы бы, наверное, очень просили, Владимир Владимирович, если можно: не только в клинических рекомендациях, но и в системе обязательного медицинского страхования те технологии, которые созданы на основе искусственного интеллекта, должны относиться к ресурсоемким и по-другому оцениваться, чтобы тем самым стимулировать компании на создание таких технологий.

Наверное, было бы правильным и в федеральном проекте по искусственному интеллекту предусмотреть средства или мероприятия, связанные со стимуляцией создания датасетов, которые могут быть размещены для общего пользования. Многие компании, не тратя дополнительные деньги на эту довольно трудоемкую работу, могли бы создавать продукты искусственного интеллекта на этой основе.

Второй вопрос, которого мне бы хотелось коснуться, – это вопрос, связанный с теми решениями, которые позволят действительно изменить организацию самой медицинской помощи.

Мы сегодня движемся к персонализированной медицине во многом благодаря искусственному интеллекту, во многом благодаря цифровым решениям, и это точно, потому что развитие генетики и персонализированной медицины невозможно без биоинформатики, без искусственного интеллекта. И в этой части, конечно, нам нужны интеграционные решения, которые смогут объединить все этапы медицинской помощи, сделать ее бесшовной, сделать ее, я бы сказал, нацеленной на конечный результат и пациент-ориентированной.

Здесь мы должны думать о том, какие это решения. Безусловно, это должны быть платформенные решения, о чем Вы уже сказали в своем выступлении. И мы очень поддерживаем это направление – именно платформенные решения, именно переход от реактивного к проактивному управлению на основе больших данных с использованием не только тех цифровых решений, которые есть в каждом учреждении (а большинство учреждений у нас сегодня можно называть цифровыми клиниками), переход к аналитике, к системе поддержки принятия решений и, я бы сказал, не столько предиктивному, сколько к прескриптивному управлению – вот то, что сегодня характеризует современные тренды и характеризует то состояние клиники, которое можно назвать ценностным управлением.

Здесь, конечно, очень важным является использование в текущей деятельности учреждений всех данных, которые связаны с пациентами, особенно пациентами с высоким риском неблагоприятных событий. Здесь искусственный интеллект точно может помочь медицинскому персоналу выявлять этих пациентов, прогнозировать развитие неблагоприятных событий и помогать их избегать.

Нужно сказать, что мы сегодня с Минздравом и со «Сбером» очень многое делаем в этом направлении. Это и вопросы, связные с речевыми технологиями, о чем сегодня говорилось. Это вопросы, связанные с созданием именно «умной клиники». Те технологические решения, которые мы планируем получить уже в ближайшее время, действительно могут быть масштабированы на уровень всей страны.

Третий раздел, о чем Вы тоже говорили, – это образование. Конечно, нам нужны программы для студентов, нам нужны программы для врачей. Но мы сегодня в рамках того проекта по специалитету, который Вы нам разрешили, по подготовке врачей в научном учреждении по программам специалиста, начинаем уже с 4-го курса формировать индивидуальные траектории образования студентов, которые базируются на использовании искусственного интеллекта для анализа предпочтений каждого студента, его личного опыта, тех практических навыков и научных достижений, которые он уже имеет на старших курсах. Мне кажется, это тоже очень важно.

Конечно, очень много препятствий и трудностей для внедрения искусственного интеллекта в здравоохранении – и организационных, и технических. Сегодня мы видим сильный искусственный интеллект, который нам поможет в работе с «сырыми» данными. Это этические вопросы, о чем Вы говорили, защита персональных данных.

Я думаю, что совместными усилиями мы должны двигаться в этом направлении, и те средства, которые будут вложены, точно сторицей окупятся в виде снижения заболеваемости, смертности и сохранения жизней граждан Российской Федерации, и, конечно, выполнения всех задач федерального проекта, которые Вами поставлены.

Благодарю за внимание.

В.Путин: Евгений Владимирович, знаю, что у вас многие современные технологии активно внедряются. Услышал и пометил по поводу создания системы стимулирования развития этих технологий, в том числе искусственного интеллекта, и в клинических рекомендациях, и в системе ОМС. Мы все это будем делать. По поводу интегрированных решений тоже пометил, использования платформенных решений.

Не знаю, у нас Михаил Альбертович здесь или нет? Мы с ним поговорим в ближайшее время. Он человек современный, знает обо всем этом и старается быть в тренде, и Минздрав многие вещи полезные делает. Но для этого сегодня мы и собрались, Герман Оскарович и собрал всех для того, чтобы посмотреть, что нужно сделать в ближайшее время по тем или иным направлениям, в том числе и в сфере искусственного интеллекта.

Будем работать.

Спасибо Вам большое.

Г.Греф: Спасибо.

Владимир Владимирович, еще хотел предоставить возможность выступить очень яркому молодому ученому, но уже являющемуся лауреатом премии Президента среди молодых ученых – Ивану Оселедцу. Это исследователь, математик из Сколтеха.

Иван, если можно, несколько слов о том, что Вы делаете с точки зрения создания базы для развития искусственного интеллекта и оптимизации модели.

И.Оселедец: Во-первых, Владимир Владимирович, спасибо за личную похвалу. Это очень приятно. Я постараюсь коротко сказать, что мы делаем, чтобы было понятно, за что похвала.

На самом деле сейчас развитие искусственного интеллекта идет от большого количества маленьких частных моделей как слабого искусственного интеллекта к большим моделям, которые обучены на десятках, сотнях миллиардов примеров – они имеют сотни миллиардов параметров, но зато способны решать большое количество различных когнитивных задач.

Для обучения таких моделей используются суперкомпьютеры. Например, суперкомпьютер «Кристофари». Энергопотребление суперкомпьютера «Кристофари» соответствует энергопотреблению примерно городу с 10 тысячами жителей. Но даже на таком суперкомпьютере обучение модели Kandinsky заняло четыре месяца.

Также можно сказать, что совокупная мощность всех ЦОДов Сбера – это примерно энергопотребление города Видное, крупного города. Представьте себе целый город из компьютеров, который потребляет электроэнергию.

То есть четыре месяца – это много. А почему так происходит? Мы оцениваем текущую эффективность открытого программного обеспечения обучения модели примерно в 30 процентов. Мы хотим увеличить эту цифру примерно вдвое. Что мы делаем в этом направлении? Год назад в рамках федерального проекта поддержки центров искусственного интеллекта, поддержанного Минэкономразвития и Сбером, мы начали проект «Зеленый искусственный интеллект», как раз одной из целей которого является повышение энергоэффективности обучения модели. И уже в кратчайшие сроки был получен первый результат. Мы снизили память и время на обучение модели примерно на 15 процентов. Это переводится на самом деле в десятки и сотни миллиардов рублей.

Как мы это сделали? При обучении модели используются сотни миллиардов параметров, которые необходимо обновлять. И одно число, которое мы храним, занимает примерно 32 бита – это, для понимания, просто семь знаков после запятой. Ну, казалось бы, зачем такая точность? Можно хранить два знака, и все будет хорошо. Но оказывается, что, если хранить только два знака, качество финальной модели серьезно упадет.

Что мы сделали? Используя математику, используя фундаментальные математические подходы, мы нашли те места в сложном процессе обучения, где мы можем 32 бита заменить на три, память в этом месте сократить в восемь раз, а общее время – на 15 процентов. Понятно на самом деле, как я уже сказал, цель-то наша все-таки не 15 процентов, а в два раза [повысить эффективность], и поэтому мы начали разработку собственного отечественного программного обеспечения, основанного на самом деле на принципиально других принципах.

Приведу такой, наверное, понятный пример. Предположим, у нас есть большая семья, много обуви – большие сапоги, маленькие детские ботиночки – их нужно разложить по коробкам. Все равно в коробках останется пустое место, и это пустое место соответствует неэффективности использования вычислительной системы.

Как мы решаем эту проблему? Очень просто: берем вычислительные блоки, режем на кусочки. Обувь мы порезать на кусочки не можем, а вычислительные блоки можем порезать на кусочки. Таким образом, у нас есть уже предварительные результаты. Мы ожидаем, что получим собственное ПО, и эффективность действительно существенно вырастет.

Но вместо четырех месяцев будет два – все равно достаточно долго для обучения одной модели. Для этого нужно увеличивать вычислительные мощности. Стандартный способ увеличения вычислительных мощностей – закупать больше компьютеров, но они все основаны на микропроцессорной технологии, а она уже подошла к своему пределу. Размер одного транзистора составляет порядка десяти размеров атомов, то есть пять лет, и дальнейшее увеличение в этой области совершенно невозможно. Поэтому компании и государства во всем мире смотрят в направлении перспективных вычислительных систем.

На самом деле для того, чтобы понять, что такое перспективная вычислительная система (это может быть на самом деле абсолютно произвольная физическая система), фантазируя, можно сказать: у нас есть аквариум с водорослями, мы светим светом, происходит химическая реакция, по результату химической реакции мы считываем результат. То есть задача современного ученого – на самом деле разработать, подобрать такую физическую систему и написать для нее программу.

Естественно, одно из наиболее перспективных направлений – здесь показан знаменитый кот Шредингера – является квантовое вычисление, которое построено на принципе суперпозиции: мы не знаем, жив кот или нет, пока мы не открыли коробку.

Квантовая система, в которой 50 квантовых бит, требует на классическом компьютере два в 50-й [степени] байт – это 1 петабайт. Это память самого мощного суперкомпьютера в мире. В MIT уже создан прототип квантового компьютера, в котором 256 квантовых бит. Для его описания потребовались бы все атомы во Вселенной. Это очень перспективная технология.

Основная проблема с этой перспективной технологией, кроме проблем с железом, состоит в том, что необходимо писать для нее алгоритмы, и эти алгоритмы нужно писать уже сейчас. Фактически все, что мы делаем, мы пишем алгоритмы для еще не существующего железа для того, чтобы, когда это железо будет создано, мы не оказались в коробке, над которой мы не знаем, что делать.

Вчера была премия Сбера, в частности, академик [Александр] Холево получил за квантовую теорию информации. Основы квантовых вычислений были заложены Юрием Маниным, Холево в Советском Союзе, кстати. Не физиками, а именно у математиков эта идея появилась.

На самом деле ключевой задачей сейчас, на мой взгляд, Владимир Владимирович, являются широкомасштабные инвестиции в разработку отечественного программного обеспечения, но, что очень важно, в плотной связке с разработчиками аппаратной базы по всему спектру этих перспективных вычислительных систем: квантовые вычислители, фотонные вычислители, нейроморфные.

Сейчас мы не знаем, какие из них будут следующим поколением, но то государство, те компании, которые первые получат алгоритмы и вычислители – вот эту связку, они получат существенное преимущество в вычислительной гонке. Это приведет к развитию науки, к развитию экономики и, на мой взгляд, очевидно, повысит качество жизни людей.

Спасибо. Буду рад ответить на вопросы.

В.Путин: Вам спасибо большое.

Я только в конце или не понял, что Вы сказали, или не расслышал. Вы сказали, что квантовые, фотонные вычисления и нейроморфные?

И.Оселедец: Нейроморфные. Это система, которая действует по принципу, грубо говоря, человеческого мозга.

В.Путин: Да. Вот я услышал и пометил для себя. В принципе здесь вещь понятная, необходимо вкладывать средства в отечественное программное обеспечение, и мы стараемся это делать, как Вы знаете, и будем дальше наращивать наши усилия. Был бы Вам благодарен, если бы Вы сказали, что конкретно нужно еще сделать в этом плане.

А что касается квантовых, фотонных вычислений, здесь у нас две наши крупные государственные компании «Российские железные дороги» (РЖД) и «Росатом» – я, по-моему, говорил об этом в своем выступлении – плечо подставили государству и по этому направлению нас поддерживают. Уже линия связи соответствующая создана между Москвой и Петербургом. И будем дальше наращивать эти усилия.

Если бы Вы сказали конкретно, могли бы сейчас конкретизировать, что конкретного ожидали бы от государства, я был бы Вам благодарен.

И.Оселедец: Я могу сказать, основная проблема состоит в том, что у нас разделены разработчики программного обеспечения и разработчики железа. Вот на своем персональном опыте: разработчики железа считают разработчиков программного обеспечения персональными врагами, потому что сначала мы сделаем железо, а потом вы для него напишете какое-нибудь программное обеспечение, которое на самом деле может еще и не работать. И ключевая задача – должен быть, грубо говоря, консорциум, связка: алгоритмы идут параллельно с разработкой железа, а не отдельно там физики, отдельно математики, отдельно специалисты по машинному обучению.

Если нам удастся создать вот такую точку синергии, а это сложно, потому что менталитет у людей разный. За годы, 90-е годы, когда у нас тяжелое время было, все очень боятся, что кто-то придет и заберет их деньги. Это факт.

Г.Греф: Владимир Владимирович, просто под новые системы принципиально новое системное программное обеспечение придется делать.

В.Путин: Да, я понимаю. Но как Иван сказал, нужно найти такую точку сборки, в которой всем было бы интересно совместно работать.

И.Оселедец: Да, чтобы все участники видели выгоду, а не видели опасность.

В.Путин: Да. Дмитрий Николаевич [Чернышенко] большой специалист по организации совместных работ. Дмитрий Николаевич, надо вместе нам подумать над этой задачей.

Д.Чернышенко: Да, Владимир Владимирович, обязательно все сделаем, с коллегами работаем, взаимодействуем.

В.Путин: Это меня сразу настораживает – «все сделаем».

Д.Чернышенко: Все перевыполним, да.

В.Путин: И перевыполним.

Во всяком случае, нам нужно подумать и со специалистами посоветоваться, посмотреть, что там происходит.

Д.Чернышенко: На самом деле создан индустриальный центр.

В.Путин: Спасибо.

Спасибо Вам большое, Иван.

Г.Греф: Владимир Владимирович, с Вашего разрешения, еще один выступающий. Иван, спасибо Вам огромное.

На самом деле мы крайне благодарны команде Ивана и Сколтеха, потому что мы работаем над этим проектом совместно, и для нас это просто гигантская экономия – 15 процентов экономии времени при обучении модели. Нашу новую модель мы обучаем сейчас на суперкомпьютерных мощностях год. Это означает, что мы получим два месяца экономии. Это, конечно, огромная экономия по времени.

Естественно, это огромная экономия денег с точки зрения затрат электричества, которое съедает этот огромный зверь под названием суперкомпьютер.

Но задача, которая стоит перед ребятами, – довести эти параметры до 50 процентов. Если и это удастся сделать, это вообще будет уникальный опыт. Поэтому спасибо вам огромное за эту работу.

Еще один выступающий. Я хотел бы предоставить слово Семену Буденному. Семен является сотрудником Института искусственного интеллекта. Там более 100 уникальных специалистов в области искусственного интеллекта. Они сейчас работают, в том числе, над мультимодальными fusion-моделями, о чем Вы говорили в своем выступлении. И здесь ребята говорили, что это последний тренд в области искусственного интеллекта – мультимодальные, мультиязычные и мультизадачные модели, те, которые уже максимально приближены к человеку.

Ребята работают там над 30 подобного рода проектами, и Семен развивает гибридные направления на стыке квантовой химии и нейросетевых архитектур. Если можно, Семен несколько слов на эту тему скажет.

В.Путин: Семен Буденный, не Семен Михайлович, нет?

С.Будённый: Нет.

Г.Греф: Но родственник.

С.Будённый: Нет-нет.

Г.Греф: Нет? Значит, меня обманули, сказали, что родственник.

В.Путин: Нехорошо, когда руководителя Сбера обманывают. Внимательно следите за возможными потерями.

Пожалуйста.

С.Будённый: Владимир Владимирович!

Герман Оскарович!

Я бы хотел рассказать о сегодняшних трендах искусственного интеллекта при создании новых материалов. Я постараюсь ответить на три вопроса.

Первое. В состоянии ли искусственный интеллект создавать принципиально новые технологии, ранее не доступные человеку?

Далее я хочу рассказать о существующих заделах, существующих результатах Института искусственного интеллекта, неких зачатках.

И дальше я хочу предложить некие конкретные меры, как эти технологические зерна можно дальше культивировать.

Когда мы говорим об искусственном интеллекте в синтезе новых материалов, я бы хотел отметить одно важное свойство – эмергентность. По аналогии с тем, как живые организмы, образовываясь в сложные группы, превращаются из хаоса в лаконичные потоки групп и приобретают новые функции, например, функции сопротивления хищнику (рои пчел или стаи птиц и так далее), то, соответственно, искусственный интеллект как сложная система в состоянии также приобретать новую функцию, генерировать новые технологии, ранее человеку недоступные и невоспроизводимые.

И первый вопрос, на который мы пытались здесь ответить принципиально, – а можно ли существующий цикл, жизненный цикл производства новых материалов сократить на порядки. Хороший пример – известный всем материал графен, за открытие которого наши соотечественники получили Нобелевскую премию.

Этот материал обладает рядом уникальных свойств, и, к слову, институт AIRI [Artificial Intelligence Research Institute] совместно с университетом Иннополис по предложению управления исследований и инноваций Сбера взялся за создание крупнейшей базы данных, цифровой базы данных двумерных материалов с помощью искусственного интеллекта и в ближайшее время сделает ее доступной. Это очень важно для развития анализа данных в приложении синтеза новых материалов.

Когда мы говорили про эмергентность, про создание принципиально чего-то нового, ранее не существующего в природе и не воспроизводимого человеком, и второй фактор – вопрос времени: можем ли мы искусственный интеллект заставить создавать новые технологии за считанные месяцы, – частично на этот вопрос институт AIRI ответил, когда предсказал с помощью графовых нейронных сетей, рассчитал и экспериментально подтвердил новый перечень материалов с экзотическими свойствами, так называемые квазикристаллы. Этих материалов практически не существует в природе, они при этом являются уникальными с точки зрения свойств. Так, например, они могут потенциально быть применены в области электростроения. У них аномальное поведение проводимости с изменением температуры. Также они могут быть использованы как упрочнители в металлах, сплавах металлов.

Как известно, раньше человек больше доверялся интуиции и методом проб и ошибок искал различные рецептуры, для того чтобы добиться лучших результатов при рецептуре материалов. Дальше, сумев этот опыт обобщить, формализовав его, он получил некие рычаги управления этими рецептурами.

Но сейчас то состояние, когда искусственный интеллект, обладая своей интуицией, в состоянии это сделать за минуты и предсказать, например, такой класс материалов, который представляет здесь бинарный металл. И это то, что было рассчитано, предсказано и подтверждено экспериментально, и эти результаты были опубликованы в одном из престижных мировых журналов в области кристаллографии.

Есть другой пример из области, например, энергетики. Наши специалисты в состоянии были рассчитать 650 тысяч различных компонентов для электрокатализаторов. Обманув вычисления на первых принципах, заменив квантово-химические расчеты, расчеты квантовой химии, для сложных соединений, с помощью искусственного интеллекта мы ускорили расчеты до секунды и в состоянии были быстро предсказать свойства для новой решетки с новым атомным составом. В данном конкретном случае это тоже не какой-то нарисованный объект, это решетка, которая представляет структуру, которую мы рассчитали буквально за секунду с помощью искусственного интеллекта.

Мы понимаем, что, целясь создавать принципиально новые технологии, ранее недоступные человеку, мы также не должны забывать про совершенствование действующих технологий. Если говорить про материалы, одна из перспективнейших технологий – это фотовольтаика.

Мы показали и доказали потенциал в приросте КПД на 0,5 процента. Напомню, КПД – доля энергии, которая конвертируется из Солнца в электроэнергию. Казалось бы, 0,5 процента – это немного, но тот технологический рецепт производства солнечных панелей с помощью искусственного интеллекта, увеличивая показатель КПД на 0,5 процента, порождает дополнительную емкость генерации электроэнергии – 9 гигаватт в час электроэнергии, и в абсолютном значении это уже вполне себе приемлемо. Это сопоставимо, по нашим оценкам, примерно с порядком 2500 жилых хозяйств. Это вполне себе немало, и дальнейшее увеличение КПД позволяет эту емкость электроэнергии увеличить. Здесь мы с нашим партнером – одним из крупнейших производителей солнечных панелей – уже доказали этот потенциал.

Прагматичный подход в синтезе новых материалов требует работы в условиях неопределенности, малых ресурсов и противоречий. Например, задача конструкторских изысканий, что актуально в машиностроении – мы решаем задачу в условиях следующих противоречий: мы хотим иметь максимально легкий материал, но при этом максимально прочный, и для этого мы создавали модели, которые создают рисунок пористости материала таким образом, чтобы в процессе его 3D-печати его прочность была максимальной. Здесь конкретные образцы, которые мы буквально недавно синтезировали с помощью 3D-принтера, и все эти расчеты были проведены с помощью генеративных моделей.

Мы как ученые часто вдохновляемся искусством, и стоит отметить, что, например, здесь по стихотворению Мандельштама сгенерировано изображение с помощью модели Kandinsky, обученного на «Кристофари» специалистами Сбера. И в основе мультимодальной технологии, которая синтезирует такие объекты, как раз лежат те же самые нейросетевые архитектуры, которые мы используем в синтезе новых материалов.

Закончу свой доклад не тезисом, что у нас есть проблемы, а, скорее, тезисом, что у нас есть колоссальные возможности. Мы хотим перейти из мира цифрового в так сказать физический мир. Генеративная совокупность всех возможных материалов, которые искусственный интеллект в состоянии синтезировать, превышает количество атомов во Вселенной, и это цифровой мир. Когда я говорю про цифровой мир, это могут быть рецептуры сплавов, чертежи, химические формулы для новых химических элементов в фармацевтике. Этот объем колоссальный. Но узкое горлышко в этой истории – это синтез, это оборудование. И если мы его расширим, то мы дадим новые возможности нашим промышленностям, создадим новые технологии, новые эмергентные технологии, ранее не доступные человеку.

Здесь конкретное предложение – сфокусироваться на создании так называемых полигонов цифровых технологий с возможностью быстрого прототипирования, создания экспериментальных образцов, материалов по результатам синтеза искусственного интеллекта. Если мы создадим такой поток, расширив эту воронку, мы дадим колоссальные возможности для промышленности. И на этой площадке должен быть равный доступ и со стороны ученых, и со стороны бизнеса.

У меня на этом все. Я готов ответить на вопросы. Спасибо большое.

В.Путин: Спасибо Вам.

То, что Вы говорите, безусловно, захватывает. Как только Вы сказали, что создаются материалы, которых нет в природе – то есть нет на Земле, это, конечно, само по себе сразу впечатляет и безусловно создает колоссальные возможности для всех направлений жизнедеятельности человека, я уже не говорю про экономику, и в том же здравоохранении, и в промышленности – вообще везде. Это, конечно, очень перспективно и очень интересно.

Если Вы говорите, что для этого необходимо создавать эти полигоны для оборудования, насытить оборудованием, то, конечно, мы с коллегами в Правительстве – я пометил для себя – подумаем на тему о том, что можно, и в совете с вами, Герман подскажет, наметим конкретные шаги для того, чтобы двигаться по тому пути, который Вы нам показываете.

Вам спасибо большое. Успехов.

С.Будённый: Спасибо.

Г.Греф: Спасибо большое, Семён.

Спасибо огромное, Владимир Владимирович.

В.Путин: У Вас всё-таки пять человек. Наверное, будет невежливо, если мы совсем не дадим ничего сказать. Если можно, коротко просто по проблеме и по тем задачам, которые вы видите. Еще два человека у Вас там, да?

Г.Греф: Да. Ребят, повезло. Тогда, если можно, давайте без представлений, очень коротко.

В.Путин: Проблема и то, что вы хотели бы от нас всех вместе увидеть и почувствовать в качестве поддержки. Пожалуйста.

Г.Греф: Тогда Алексей Наумов, пожалуйста, Высшая школа экономики.

А.Наумов: Добрый день, Владимир Владимирович!

Добрый день, коллеги!

Я занимаюсь обучением с подкреплением, я совсем коротко. Это на самом деле очень важная задача, потому что она возникает при проектировании беспилотных транспортных средств, при автоматизации производства, при проектировании систем охлаждения дата-центров.

Обучение с подкреплением, вообще говоря, лежит в основе этих систем. Уже очень много есть примеров того, что искусственный интеллект с помощью обучения с подкреплением, например, обыграл чемпиона мира в Го. И обучение с подкреплением – это не просто обычная модель искусственного интеллекта: она учится, как учится человек, то есть человек встаёт, ходит, падает – взаимодействует со средой.

Так же, если мы рассматриваем, например, бесплотный автомобиль, то он тоже взаимодействует со средой, с другими участниками дорожного движения и он от взаимодействия получает награды и штрафы. И цель как раз – это найти такую оптимальную стратегию, которая бы максимизировала награды и минимизировала штрафы.

Но здесь самая большая проблема – это объём накопленного опыта. Когда мы, например, учим беспилотный автомобиль, то его очень дорого учить на практике, и, действительно, мы не видим эти беспилотные автомобили сейчас вокруг нас. То, что делают многие страны, и то, что нам надо тоже развивать, – это так называемые цифровые двойники, в которые можно засунуть беспилотный автомобиль, и там, соответственно, его обучить.

Но самая большая проблема возникает, и Вы уже говорили в своей речи об этом, что если мы начинаем использовать обученную модель цифрового двойника на практике, то цена ошибки на самом деле здесь просто огромная. Это означает, что нужно искать алгоритмы, надёжные алгоритмы и, более того, с математическими гарантиями надёжности. Очень часто здесь есть группы исследователей, которые делают математику, но при этом их математика не применима на практике, и есть группы исследователей, которые делают очень практичные алгоритмы, которые совершенно неприменимы в реальных историях.

То, что сделали мы: мы сделали такой алгоритм, который имеет математические гарантии надёжности и при этом можно перенести на реальные среды. Эта работа была очень высоко оценена научным сообществом.

Сегодня нам в России надо, конечно, развивать эту тему обучения с подкреплением, потому что она возникает и в автоматизации производства, и можно снижать издержки, и делать беспилотные автомобили в перспективе. Нам нужно развивать фундаментальные исследования и развивать, соответственно, инженерные школы, потому что без инженеров мы, например, не сможем запустить наши алгоритмы на настоящем «железе».

В рамках федерального проекта существуют сейчас, Вы уже упоминали о них, центры искусственного интеллекта – их шесть, это опорные центры. Эта инициатива поддержана Минэкономразвития до 2024 года. Мы считаем, что это очень правильная инициатива, и, Владимир Владимирович, просим Вас продлить эту инициативу до 2030 года.

Также мы будем очень рады, если в России появятся новые центры искусственного интеллекта по перспективным и только зарождающимся направлениям искусственного интеллекта.

Большое спасибо

В.Путин: Вам большое спасибо, Алексей.

По поводу продления программы: конечно, подумаем и, мне кажется, мы это сделаем. А что касается новых центров, – Дмитрий Николаевич тоже слышит, – Дмитрий Николаевич, прикиньте потом, посоветуемся и примем соответствующее решение.

Вам спасибо большое и удачи.

А что касается беспилотников, то здесь у нас есть очень хорошие наработки. И больше того, мы даже наших конкурентов во многом обгоняем, в ближайшее время готовим эксперимент использования беспилотников на скоростной трассе Москва – Петербург.

Пожалуйста.

Г.Греф: Спасибо.

Владимир Владимирович, последний учёный у нас – девушка, преподаватель и учёный из Петербурга, из Университета ИТМО, она имеет большой опыт в том числе и преподавательской деятельности кроме научных достижений. Я прошу Анну тоже презентовать свои научные достижения.

А.Калюжная: Здравствуйте, Владимир Владимирович!

Спасибо большое.

Я, конечно, тоже подготовила презентацию, но не буду её показывать.

Чем я занимаюсь: я занимаюсь автоматизацией машинного обучения. Что это такое? Это, по сути, искусственный интеллект, который позволяет создавать весь другой искусственный интеллект.

Почему мы этим занимаемся? Потому что в этом году мы видим, что потребность в специалистах по искусственному интеллекту в семь раз превышает тот уровень, который был буквально три года назад. Соответственно, больше становится прикладных задач, больше необходимости внедрения, больше людей требуется для того, чтобы это делать. Дальше это будет только увеличиваться, и мы, соответственно, просто будем не успевать выпускать достаточное количество специалистов.

Поэтому мы в ИТМО развиваем такие алгоритмы, которые позволяют сделать внедрение искусственного интеллекта гораздо более быстрым и доступным как с точки зрения времени, так и с точки зрения вычислительных ресурсов, потому что объективно сегодня в индустриальных компаниях далеко не у всех есть значительные вычислительные ресурсы. С помощью подобных алгоритмов мы можем сократить срок разработки решений искусственного интеллекта и его внедрения буквально до нескольких дней.

Поэтому сегодня можно сказать, что алгоритмы у нас есть, мы умеем их разрабатывать. Чего не хватает для того, чтобы массово внедрять искусственный интеллект в индустрию?

Во-первых, это данные, в первую очередь промышленные данные, поскольку в отличие от банковской сферы и сферы торговли в каждой промышленной отрасли совершенно разные процессы, совершенно разное оборудование, и это так просто не обобщается.

Во-вторых, это недостаток технологических полигонов, которые могли бы существовать хотя бы по основным отраслям промышленности, по основным отраслям промышленности, по основным процессам. В рамках этих технологических полигонов мы могли бы, как создатели алгоритмов, показать, на что они способны, а представители промышленности могли бы оценить, на что они способны и оценить потенциальные риски от внедрения. Поскольку сегодня внедрение в компании тормозится ещё и потому, что после того как какой-то алгоритм был разработан и внедрён, это часто тянет за собой целую цепочку дополнительных действий: нужно менять целые бизнес-процессы, а иногда и всю систему. Это проблема, и, как мне кажется, в рамках таких технологических полигонов можно было бы это решать.

У меня всё. Спасибо.

В.Путин: Спасибо большое.

Я тоже пометил это для себя. Что касается технологических полигонов и данных, особенно в области промышленности, это, конечно, задача комплексная, нужно поработать по отраслям, понять с вашей помощью, надеюсь тоже, понять, каким образом можно наладить эту работу, как стимулировать наших коллег в различных отраслях промышленности – с тем чтобы у вас и у ваших коллег, которые занимаются этим направлением, была необходимая база для обобщений и работы. Обязательно поработаем.

Чрезвычайно важно, я полностью согласен с вашими выводами и в своём выступлении тоже говорил о задачах в области подготовки кадров. Если всё это мы сможем сложить, то, без всякого сомнения, мы добьёмся результатов и по всем остальным направлениям деятельности, связанным с искусственным интеллектом.

Спасибо вам большое.

Я хочу всех вас поблагодарить за вашу работу, за сегодняшнее участие в этой работе. Сказать спасибо «Сберу», Герман Оскарович, Вам за то, что Вы уделяете этому такое серьёзное внимание. Не просто не оставляете это направление, а, наоборот, развиваете его, поддерживаете всячески так же, как и всех других участников этого процесса и людей, которые занимаются научным творчеством, и тех, которые организуют эту работу в наших компаниях, в Правительстве, и пожелать вам успехов.

Потому что от этого, совершенно без всякого преувеличения, от Вашего успеха будет зависеть успех страны в целом. Это абсолютно точно, и здесь нет никаких сомнений. Я хочу, чтобы вы понимали, что мы это тоже понимаем и осознаем свои задачи в этой сфере, но конечно, эффективно решить сможем, только объединяя усилия вместе с теми людьми, которые работают в отрасли.

Спасибо вам большое и всего доброго. Благодарю вас.