Вице-президент Сбербанка Альберт Ефимов рассказал о настоящем и будущем искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (ИИ) с каждым годом все больше проникает в нашу жизнь. Алгоритмы уже применяются повсюду — они экономят время и деньги, повышают эффективность работы и помогают найти новые подходы к вопросам, которые, казалось бы, давно изучены. Кандидат философских наук, вице-президент, директор Управления исследований и инноваций Сбербанка, заведующий кафедрой инженерной кибернетики НИТУ МИСиС Альберт Ефимов рассказал "Газете.Ru" о перспективных путях развития ИИ и наиболее знаковых проектах в этой области.

— На международной конференции Artificial Intelligence Journey 2022 вы модерировали дискуссию "Ускорение научных исследований в ИИ", в которой приняли участие представители всех 6 центров искусственного интеллекта, созданных в 2021 году по поручению Правительства РФ. Расскажите, как ускорить научные исследования в ИИ?

— В нашей дискуссии участвовали авторитетные эксперты, которые ведут научные исследования мирового уровня и одновременно решают проблемы наших бизнес-заказчиков, находящихся на переднем крае международной рыночной конкуренции. То есть это не просто исследователи, но и практики, что особенно ценно.

Коллеги выделили три направления для развития технологий.

Первое направление — это подготовка кадров. Нам нужно больше людей. И нужны объединяющие людей связи. Например, хакатоны — они, конечно, проводятся, но их пока мало, количество таких мероприятий надо увеличивать. Нужно создавать региональные центры, развивать науку в регионах, а не только в Москве и Санкт-Петербурге.

Второе — использование научных знаний. Мы недостаточно используем даже то, что у нас уже есть. И мы можем делать это эффективнее, если будем больше делиться результатами друг с другом. Площадка AI Journey предназначена как раз для того, чтобы мы рассказывали о достигнутом друг другу.

И третье — использование не только научных статей, но и написанного нами кода, библиотек, алгоритмов, репозиториев.

— Какие фронтиры и приоритеты вы видите в развитии этого направления?

— Участники нашей сессии отметили, что необходимо не столько осваивать все мыслимые области ИИ, сколько сконцентрироваться на приоритетах. Их несколько.

Во-первых, ИИ перестает быть наукой об искусственном интеллекте или технологией ИИ — он становится наукой и технологией о применении ИИ в других сферах. Он ускоряет исследования в биологии, химии, физике, помогает создавать новые материалы, которых нет в природе.

Второй приоритет — не просто междисциплинарность, но и трансдисциплинарность. Об этом говорил представитель Университета Иннополис Рамиль Кулеев. Это когда мы научились использовать ИИ в одной области — например, в анализе естественного языка — и затем учимся применять те же самые методы в другой сфере, например в анализе медицинских изображений.

Третья важнейшая вещь — сдвиг парадигмы. Все согласны с тем, что потенциал существующей парадигмы практически исчерпан. Для ее смены нужно поменять математику. Но железо, на котором сейчас работают, было создано под существующую математику.

Чтобы сделать рывок, нужно разрабатывать что-то радикально новое, а не повторять то железо, на котором сейчас работает большинство исследователей ИИ по всему миру. Это возможно, если создавать новые материалы, которые дадут и новые возможности для электроники, и новые способы использования электромагнитного излучения. Я сейчас говорю про фотонику, когда вместо электрического тока в интегральных схемах используется свет.

Кроме того, ИИ можно применять для дизайна не только новых материалов, но и микроэлектроники. Мы знаем, что ИИ может делать чипы лучше и быстрее человека. Точно так же он может помогать программисту минимизировать количество ошибок в коде, в том числе в области кибербезопасности. Об этих исследованиях шла речь в ходе дискуссии.

Также важна гибридность. Вполне возможно, что развитие ИИ будет идти через создание гибридного интеллекта человека и машины. И, конечно, актуально доверие. Текущее поколение ИИ основано на стохастических процессах — проще говоря, на случайности. Но чтобы дальше развивать ИИ, необходимо доверие к нему. Над этим тоже предстоит много работать.

— Сбер — партнер сразу трех центров ИИ на базе МФТИ, ВШЭ и Сколтеха. Можете поделиться результатами сотрудничества?

— С этими университетами у нас складывается очень интересное сотрудничество. Алексей Масютин из Центра искусственного интеллекта Высшей школы экономики охарактеризовал его так: "Сбер является очень требовательным заказчиком". И это абсолютная правда, потому что результатом работы этих университетских команд должны стать продукты, готовые к внедрению в бизнес-процессы Сбера. Это ключевое условие нашего сотрудничества.

Приведу несколько примеров таких совместных проектов.

Во-первых, это библиотеки алгоритмов, которые снижают затраты вычислительных мощностей для обучения больших нейросетевых моделей, в особенности мультимодальных. Понятно, что тренировка таких моделей требует большого объёма дорогостоящих вычислительных ресурсов. Математический аппарат, разработанный нашими партнёрами из Сколтеха, помогает нам существенно экономить эти ресурсы.

Во-вторых, это система беспилотного вождения. Здесь работает Центр ИИ МФТИ. Коллеги уже получили выдающиеся результаты, которые повышают безопасность беспилотников за счёт большей точности локализации машин.

И третье — наши коллеги из Центра ИИ ВШЭ анализируют естественный язык, чтобы улучшить кредитные модели с помощью оценки ранее не учтённых потоков данных.

— Помимо ИИ, в каких направлениях сегодня Сбер фокусирует исследовательскую деятельность?

— Я бы отметил технологии блокчейна, кибербезопасности, робототехники, дополненной и виртуальной реальности, нейронауки. Мы пристально смотрим на аппаратные решения, необходимые для всех этих областей. Но ИИ пронизывает всё — это сквозная технология.

— Расскажите, пожалуйста, подробнее о наиболее знаковых проектах.

— Мы делаем много интересных проектов по автоматизации логистики. Например, используем компьютерное зрение, которое анализирует ситуацию и находит оптимальные траектории движения робота, чтобы он лучше переставлял товары, когда пакует коробку для отправки клиенту.

Также мы недавно получили патент на систему "Антидипфейк". Дипфейки — это генерация изображений или видео, которых никогда не существовало. Наша система распознаёт такие изображения лучше, чем человек. Человек не всегда отличит фейк от реальности, ИИ в этом вопросе более успешен.

— На Al Journey Сбер объявил лауреатов своей Научной премии. За какие достижения была вручена премия?

— Действительно, еще в 2021 году, в год Науки и технологий, мы учредили крупнейшую премию в области фундаментальной и прикладной науки — Научную премию Сбера. Она поощряет российских учёных, которые вносят решающий вклад в научно-технический прогресс и открывают новые перспективы.

Доктор физико-математических наук Юрий Оганесян стал лауреатом премии за основополагающие работы по синтезу сверхтяжелых химических элементов и вклад в становление экспериментальной базы ускорителей.

Доктор химических наук Александр Габибов — за открытие каталитической функции иммуноглобулинов в природе и создание методами комбинаторной химии и биологии искусственных биокатализаторов для терапии онкологических и аутоиммунных заболеваний.

Доктор физико-математических наук Александр Холево — за большой вклад в квантовую информатику и работы, открывающие путь к принципиально новым системам коммуникаций и вычислений.

— Какие, на ваш взгляд, открытия и технологии этого года заслуживают внимания?

— Я вижу много интересного в области нейронаук, связанного с инвазивными интерфейсами, да и с неинвазивными тоже. Возможно, однажды мы приблизимся к разгадке тайны мозга и сознания. Это может случиться уже в этом десятилетии. Есть и теоретические, и экспериментальные подвижки по этим направлениям.

Вторая история — вероятно, мы близки к тому, чтобы увидеть новые фундаментальные вещи, связанные со Вселенной. Запуск в России нейтринного телескопа на озере Байкал, развертывание крупнейшего космического телескопа "Джеймс Уэбб" расширяют границы наблюдаемой Вселенной.

Возможно, скоро мы узнаем, откуда произошла жизнь. Опять же, это возможно до конца текущего десятилетия. Квантовые технологии, некоторые области физики, математики, информатики, квантовой информатики начинают взаимодействовать друг с другом совершенно невероятным образом.

Полвека назад была выдвинута гипотеза, что наша Вселенная является информацией, что в ее основе лежит информация. Такая гипотеза сейчас начинает подтверждаться. И это говорит о том, что и информация носит квантовый характер.

Знаменитый американский физик Ричард Фейнман говорил, квантовый инструментарий лучше всего подходит для воспроизведения природы, я бы сказал – является частью самой природы. И рано или поздно мы сумеем изобрести подлинный квантовый компьютер. Он будет обладать невероятными вычислительными свойствами, на фоне которых текущее поколение аппаратного обеспечения ИИ будет казаться далеким-далеким прошлым. Как каменный век сейчас для нас.

— Традиционно в конце года принято задавать вопрос, каких прорывных технологий нам ждать в будущем году. Но давайте его расширим на горизонт нескольких лет.

— Перспективные открытия, о которых я говорил, — это довольно далёкое будущее. На мой взгляд, с точки зрения науки и технологий в 2023 году будет то же самое, что и в этом. Это всегда так. Потому что технологии развиваются инкрементально, то есть пошагово. Люди пробуют разные технологии, модели, способы их применения. Никто не знает, как применять, например, метавселенную или дополненную реальность. Но все ищут возможности, думают, что полезного можно с этим делать.

Мы знаем, что это будет востребовано в будущем, но в какой конкретно форме — пока неизвестно, здесь слишком много технологических и бизнесовых неопределённостей. Стартапы, университеты, крупные технологические компании постоянно тестируют новое. Порой что-то кажется успешным в моменте, но через несколько лет об этом все забывают. Поэтому, повторюсь, с точки зрения науки и технологии в следующем году мало что изменится. Но это именно тот путь постепенных изменений, которые накапливаются и однажды приводят к прорывным открытиям, когда количество перерастает в качество.