Партнеры по интеллекту
Как Сбер помогает стране развивать AI-технологии
Россия сегодня является участником гонки за глобальное лидерство в разработке технологий искусственного интеллекта (AI). За последние годы наши ученые нашли им применение едва ли не во всех сферах экономики и общественной жизни: от исследований генома и борьбы с климатическими изменениями до развития транспорта и городской среды. Многие из этих проектов проводятся в исследовательских центрах искусственного интеллекта, созданных на базе ведущих российских университетов и научных организаций. Помогают в этой работе индустриальные партнеры, причем не только финансированием, но и постановкой конкретных прикладных задач, решение которых двигает всю AI-индустрию вперед. На примере Сбера «Наука» рассказывает, как устроено это партнерство и над чем работают создатели российского искусственного интеллекта.
Поддержка центров искусственного интеллекта
Первая волна отбора исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект» национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации» прошла в 2021 году. Были выбраны шесть организаций, в которых при поддержке Аналитического центра при Правительстве РФ и индустриальных партнеров были созданы исследовательские центры в сфере ИИ для реализации Национальной стратегии развития искусственного интеллекта. В конце 2023 года прошла вторая волна отбора, и число таких центров увеличилось до 12. Сбер стал одним из крупнейших индустриальных партнеров проекта. Среди организаций первой волны с ним сотрудничают три центра: Сколтех, МФТИ и НИУ ВШЭ. Среди второй волны — четыре: НМИЦ онкологии им. Н. Н. Блохина, Самарский университет им. академика С. П. Королева, Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского и Новосибирский государственный университет.
Работа центров по развитию искусственного интеллекта второй волны находится на стадии запуска. А вот партнерство Сбера с тремя центрами первой волны уже приносит конкретные результаты: позволяет решать наукоемкие, но при этом реальные прикладные задачи всей экосистемы и открывает для нее новые технологические возможности.
Такой формат как нельзя лучше стимулирует научное развитие. Так, в ходе проектов со Сбером ученые исследовательских центров в сфере искусственного интеллекта первой волны подготовили 48 публикаций, которые вышли в наиболее авторитетных научных изданиях (первого квартиля, Q1) и в сборниках ведущих конференций мира (уровня А*).
Всего в центрах Сколтеха, МФТИ и НИУ ВШЭ над проектами Сбера сегодня трудится более 500 сотрудников, включая 220 кандидатов и докторов наук и более 100 аспирантов.
НИУ ВШЭ: RL-алгоритмы для улучшения клиентского опыта
Исследовательский центр в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ был создан в 2021 году на базе факультета компьютерных наук. С 2022 года он выступает организатором первой в России научной конференции в сфере AI — Fall into ML. Она объединяет лучших ученых РФ с публикациями уровня A*, ежегодно собирает более 300 участников.
В центре уже запущено более 40 междисциплинарных проектов в области AI. Направления у разработок самые разные — от исследования генома и автоматизированной диагностики дислексии у детей до автоматической оценки этической репутации компаний по интернетотзывам. За прошлый год в интересах Сбера было выполнено девять проектов. Один из них заключается в создании передовых RL-алгоритмов, которые позволили бы существенно улучшить опыт клиентов. RL-алгоритмы — это алгоритмы, основанные на обучении с подкреплением (Reinforcement Learning). Так называют тип машинного обучения, имитирующий процесс обучения методом проб и ошибок. В результате искусственный интеллект наделяется способностью принимать решения для достижения наиболее оптимальных результатов. Технология применяется в робототехнике, разработке беспилотных авто и ряде других областей. «Результаты проекта, основанные на применении методов RL, внедряются в рекомендательные системы Сбера, чтобы клиенты могли получать персонализированные предложения продуктов и услуг, которые точно совпадают с их интересами и предпочтениями»,— рассказал руководитель Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта НИУ ВШЭ Алексей Масютин. По его словам, разработанная в НИУ ВШЭ модель может дообучаться на новых наборах данных и таким образом гибко сочетает исследование новых вариантов рекомендаций товаров и услуг с уже имеющимися. В качестве примера ситуации, требующей такого подхода, Алексей Масютин привел изменение интереса людей к фильмам тех или иных жанров. Так, после успешной громкой премьеры популярность похожих кинолент может вырасти, а при устаревании тренда — наоборот, сократиться. «Наши алгоритмы могут учитывать не только текущие предпочтения пользователей, но и их историю во времени и подстраивать под нее свои рекомендации. Кроме того,