«Первое, что нужно понимать в отношении искусственного интеллекта — его не существует в отрыве от конкретных инженерных задач. Корректнее говорить об алгоритмах машинного обучения, которые применяется для решения той или иной задачи. И эта технология уже вошла в нашу жизнь, как интернет или, скажем, чистка зубов. Вы заходите в Яндекс и что-то ищете, выкладываете фото кота в Инстаграм и просматриваете ленту друзей — ваши данные обрабатывает алгоритм машинного обучения.
Это обычная технология, и она широко тиражируется, потому что решает задачи, которые 10 лет назад решить было невозможно. Например, задачи классификации. Ранее для их решения нужно было прописать сложный алгоритм. Сейчас объема данных и доступных вычислительных мощностей достаточно, чтобы решать любые задачи классификации.
Соответственно, если для вашего бизнеса не нужно решать какую-то задачу, если ее решение не гарантирует вам рост прибыли, преимущество в конкуренции, искусственный интеллект вам не нужен.
Приведу пример Китая. Почему там используют искусственный интеллект? Потому что у них есть проблема, которая «болит». Они — на уровне общества — хотят знать, считать и видеть каждого человека. И это желание таково, что в стране готовы платить за это большие деньги. Мы этого не хотим — соответственно, мы не считаем. Поэтому, если у города есть какая-то инженерная задача, которую можно решить при помощи искусственного интеллекта, то есть методом машинного обучения — давайте ее решать. Но если этой проблемы нет — не надо ее придумывать, не нужно изобретать, а где мы можем использовать искусственный интеллект. Должны быть четкие показатели эффективности, иначе деньги будут потрачены впустую.
Почему в России информационные технологии развиваются медленнее, чем на Западе? Госрегулирование здесь ни при чем. Например, в США государственное регулирование достаточно сложное. Но есть нюансы, которые делают инвестиционный климат в стране очень благоприятным. В первую очередь, потому что средний доход в США 3,5 тыс. долларов на человека. После вычета налогов, оплаты жилья, покупки еды остается 1,5 тыс. долларов, которые можно потратить на подписку на Netflix, покупки на Amazon и так далее. В России же средняя зарплата меньше 40 тыс. рублей, за вычетом жилья и еды — 7 тыс. рублей, то есть 100 долларов на человека. Потребительская активность малого и среднего бизнеса у нас тоже небольшая.
IT-стартапы у нас не зарабатывают. Во-первых, это и не является целью стартапа. Инвестор получает рост капитализации. Стартап — компания, созданная для кратного роста с целью очень быстрого захвата территории, рынка. Когда он превращается в крупную компанию и начинает приносить дивиденды, он уже перестает быть стартапом.
В России есть и другие факторы. Во-первых, у нас очень сильная инженерная база, и когда крупные компании, например, «Мегафон» или «МТС» хотят внедрить у себя какую-то технологию, они, скорее всего, наймут инженеров или проведут поглощение. Во-вторых, у нас нет высококонкурентного среднего бизнеса, соответственно нет конкуренции за технологические решения. Поэтому немногие российские стартапы в области искусственного интеллекта добиваются успеха на отечественном рынке.
Есть удачные примеры в направлениях face recognition, emotion recognition. Но есть и другие примеры. В моей практике есть стартап, который занимается скрининговыми исследованиями. Он делает 1000 исследований за час. Обычный человек этого сделать не может. Проблема в том, что в России нет такой потребности. Она есть в Штатах, в Израиле. Понятно, с кем работают эти стартапы.
Еще один нюанс связан с тем, что развитие искусственного интеллекта — это R&D (research and development). Средний бизнес не может себе позволить заигрывать с исследовательскими технологиями. Он должен определять задачу и решать ее наиболее быстрым, доступным и понятным способом. Скорее всего, большинство решений, которые нужны среднему бизнесу, на рынке уже существуют. Для этого не нужно нанимать сотни инженеров и платить им очень большую зарплату.
В то же время, сегодня все в той или иной мере зарабатывают с помощью IT-технологий. И главный вопрос в том, умеете ли вы в принципе использовать существующие технологии, чтобы стать эффективнее, удобнее, клиентоориентированнее. Если вы не можете сделать нормальный бизнес-процесс, который эффективно решает проблемы в текущем времени, IT вам не поможет.
И последнее, что хотелось бы отметить. Десять лет назад список самых дорогих компаний мира был совершенно другим. Почему? Потому что постоянно и очень быстро происходит технологический передел. Искусственный интеллект — одна из технологий, которая позволит в ближайшие пять лет полностью изменить рынок».
