Перед началом основного мероприятия гости посетили лаборатории Центра, пообщались с разработчиками, узнали о применимых в промышленности инновационных разработках Центра. Модератором дискуссии выступил научный руководитель ассоциации “Искусственный интеллект в промышленности” Алексей Шпильман. Обсуждение строилось вокруг самых насущных проблем и вызовов индустрии, связанных с построением системы суверенных технологий.
1. Отток из страны специалистов
Первую проблему обозначил Александр Крайнов, директор по развитию ИИ компании Яндекс. Он выразил озабоченность тем, что наша страна является по сути экспортером ценных кадров за рубеж. Сейчас положительный баланс по людям в мире есть только у США, даже Китай испытывает подобные проблемы, однако там работают успешные программы возвращения. При этом стоит понимать, что обычно более склонны уезжать именно сильные специалисты, однако в области софта, по мнению Александра, у сферы разработки ИИ проблем гораздо меньше, чем у остального IT-сектора.
2. Доступность привычного для работы софта
Почти все проекты в области ИИ строятся на продуктах с открытой лицензией, open-source решениях, т.е. доступны всем бесплатно. Заблокировать доступ к таким решениям можно, допустим, поставив фильтр на IP-адрес определенного региона, но такая блокировка легко обходится. Платных, закрытых программных решений в ИИ не так много. Кроме того, страновую принадлежность кода определить не всегда возможно. В пример Александр привел базу данных Clickhouse, разработанную компанией Яндекс. В определенный момент ее контрибьютерами стали в основном китайцы, а потом компания получила международные инвестиции и переехала в Нидерланды. И невозможно сегодня сказать чей же это софт, он международный.
3. Поставки и производство мощного компьютерного железа
Другое дело – аппаратное обеспечение. Качественное компьютерное железо это не просто чип, это еще и много кода, обеспечивающего его работу, программная оболочка. Именно в этом заключается уникальность и сила таких компаний как Nvidia. Единственная компания в мире, которая приблизилась к ней в создании такого уровня оболочек, аппаратной платформы и библиотек для работы с чипами это, пожалуй, Huawei. В случае, если Nvidia откажется работать с Россией, закроет доступ к своим библиотекам, эта китайская компания – первая, на кого мы, возможно, сможем опереться. Так ли иначе привезти в страну, можно будет любое железо, но оно будет во многом бесполезно без поддержки производителя.
Сделать свой программный слой над аппаратной топового уровня за короткий срок невозможно. Даже если выделить большие суммы компании, которая за это возьмется, скорее всего они не смогут это сделать в ближайшей перспективе. Лучшее, что мы можем сделать сегодня, по мнению Александра, это научиться работать с различными китайскими платформами, и постепенно закладывать основы своих технологий на длительную перспективу.
4. Импортозамещение и поддержка отечественных производителей
Игорь Пивоваров, стратегический советник компании Huawei по ИИ, рассказал о китайском опыте импортозамещения и поддержки отечественных производителей. Главное отличие, по его мнению, ситуации Китая от текущей ситуации России в том, что они подготовили свою систему заранее, вовремя вложили деньги в развитие науки и высокотехнологичных производств. Россия же поставила себя в положение, когда нет времени на раскачку, решение нужно прямо здесь и сейчас. Также советник Huawei отметил, что Китай отказался от идеи сильного государственного вмешательства в рынок, от всяческих национальных систем поддержки отечественных производителей, так как это убивает здоровую конкуренцию и порождает схемы по обогащению за счет государства. Наоборот, китайское правительство всячески мотивирует компании на конкуренцию. Причем конкуренция в Китае тоже отличается от, например, американской.
Американская система целиком построена на борьбе технологий, патентов. Компании стремятся создать уникальную технологию, запатентовать, а затем развивать ее, суть именно в ней. В Китае же никакие технологии не защищаются, патентная система работает очень плохо. Суть успешного бизнеса в Китае – это хорошая команда. Стоит вам в Поднебесной придумать что-то новое, завтра это появится еще у сотни команд, и выигрывает та, которая лучше организована, умеет добывать ресурсы, работать с рынком. И политика государства направлена на поощрение вот этой бизнес-конкуренции, что дает свои плоды. Игорь Пивоваров подытожил, что только в создании и поддержании здоровой конкуренции видит путь развития российской экономики. Сегодня, по его наблюдениям, в нашей стране конкурентными являются лишь три области: телеком, банки и ритейл.
Александр Бухановский, директор исследовательского центра “Сильный ИИ в промышленности”, поделился мнением, что разработчикам ИИ в России стоит идти не по пути импортозамещения, а по пути опережения рынка. Нужно искать небольшие компоненты, решения в отдельных отраслях, которые работают недостаточно хорошо, а затем исправлять их, или создавать что-то новое. По планам НТИ через несколько лет Россия сможет даже начать экспортировать такие решения. По мнению Александра, такой подход позволит стране выйти из роли догоняющего.
В ходе обсуждения спикеры пришли к тому, что коммерчески крайне сложно создать ИИ-технологию, которой пользуются только в одной стране. Чтобы это было выгодно хотя бы несколько стран должны за нее платить.
Дмитрий Санатов, руководитель головного офиса ""Центра стратегических разработок Северо-Запад”, согласился, что импортозамещение – утопичный термин, который уже даже не принимается на высшем уровне. По его мнению, нельзя ждать, что государство самостоятельнно примет решение и предложит план действий. Индустрии стоит самостоятельно найти реалистичный способ сделать систему хоть сколько нибудь автономной и выступить с контрпредложением. Необходимо создавать альянсы, объединяться в борьбе с существующей растерянностью. В противном случае будут запущены очень долгосрочные и слабореализуемые проекты, которые не будут решать проблем сегодняшнего дня, либо будут запущены двух-трехлетние программы, которые помогут только какой-то одной части сообщества, а другие останутся не у дел.
5. Экспортный контроль в стране
Также на круглом столе обсудили проблему экспортного контроля. В попытках соблюсти стратегические интересы страны и защитить свою интеллектуальную собственность, правительство вынужднено контролировать и ограничивать экспорт стратегически важных разработок. В результате, каждая технология 2-3 месяца проверяется специальной комиссией, и только при положительном исходе, она может быть предложена западным партнерам. Естественно, это негативно влияет на привлекательность отчественных компаний в глазах потенциальных пользователей и инвесторов, что, в свою очередь, может подтолкнуть часть компаний сменить юрисдикцию. А это снова вернет нас к вопросу утечки ценных кадров.
Так обсуждение вернулось на поле образования.
6. Массовая подготовка кадров
Все участники единодушно согласились, что для России жизненно необходимо научиться воспроизводить кадры в области ИИ достаточно массово, чтобы эти текущие и потенциальные потери не стали для нас критичными.
Дмитрий Санатов рассказал, что в Китае и США есть курсы по реинжинирингу, в значительной мере опирающиеся на опыт СССР, а в России сегодня этому почти не учат. Хотя реинжиниринг в IT давно и плотно вошел в практику.
Александр Крайнов коснулся проблемы недостаточного количества хороших преподавателей в сфере ИИ. Он рассказал, что Яндекс нанимает огромное количество молодых специалистов по ИИ, и четко можно отследить корреляцию, из каких вузов приходят сильные специалисты, с тем, где работают реально хорошие преподаватели ИИ, которых в стране можно посчитать по пальцам двух рук. В своем личном опыте общения с региональными вузами Александр сталкивался с очень возрастными преподавателями ИИ, которые в дискуссии ссылались на собственные методички, написанные 20 и более лет назад. Готовится ряд программ и модулей по подготовке ИИ-специалистов, пишутся тексты, но без грамотного преподавания на местах это бессмысленно. Онлайн-образование также не решает эту проблему полностью, для качественного прохождения онлайн-курса нужно гораздо больше мотивации и силы воли от самого человека, чем при личном контакте группы и преподавателя.
Александр Бухановский поделился, как с этой проблемой борется ИТМО. Для всех специальностей и курсов на бакалавриате и магистратуре предусмотрено прохождение курсов по машинному обучению и большим данным. Что облегчает дальнейшее обучение, а также обеспечивает междисциплинарный подход к созданию ИИ. Кроме того, в Университете сегодня разрабатывается ряд программ, которые бы могли быть встроены региональными вузами для повышения в них уровня образования.
7. О самураях и ИИ
В 16 веке в Японии уже появилось огнестрельное оружие, оно раздавалось простолюдинам в армии, а самураи, сохраняя свои традиции и достоинство продолжали ходить с мечами. При таком неравенстве сил самураев гибло очень много, но они до 19 века не смели брать с собой ружье. Пока, наконец, не произошла реформа и их повально не начали вооружать и обучать стрелять. Такой метафорой Дмитрий Санатов описал разрыв между представителями индустрии и разработчиками ИИ. Намекнув, что нам не нужно выбирать путь самурая, а лучше и продуктивнее “вооружиться” знаниями людей из других сфер, наладив непрерывный обмен опытом.
“Проблема импортозамещения в программном обеспечении ИИ касается не столько базовых библиотек и фреймворков (они как раз открытые), сколько специализированных инструментов разработки и конкретных отраслевых решений. Применение к ним технологий реинжиниринга, к сожалению, является лишь паллиативом, способным компенсировать ситуацию в ближайшие 1-2 года. Потому сейчас принципиальна ориентация на «импорто-опережение», т.е. создание отраслевых решений на основе опережающих заделов, имеющихся у отечественных коллективов (например, в области автоматического машинного обучения, самообучающихся систем и систем, работающих с частично размеченными данными). До последнего времени вывод этих заделов на высокие уровни технологической готовности сдерживался инертностью заказчиков, опирающихся на привычные решения зарубежных производителей: пусть не столь прогрессивные, но уже понятные и удобные для использования. Теперь этот барьер естественным образом устранен – потому нужно пользоваться моментом!” – подытожил обсуждение Александр Бухановский.