Как искусственный интеллект может сделать нашу жизнь лучше?
Один из показательных примеров — наше сотрудничество с компанией ABB (поставщик промышленных роботов – Ред.) в рамках проекта по сортировке мусора. Об этом я говорил в ходе своей презентации. Китай очень большая страна, производящая ежегодно более 400 млн тонн мусора, который необходимо перерабатывать. Разработанное нами совместно с партнером решение на основе ИИ, помогает автоматизировать процесс сортировки. Мы предлагаем программную составляющую, которая позволяет определить категорию мусора, находящегося на конвейере. Роботы же ABB отвечают за физическую реализацию – распределение мусора по разным контейнерам для дальнейшей переработки.
Автоматизация этого процесса позволяет сделать сортировку более эффективной и безопасной. Разбор мусора – не только малоприятное, но и зачастую опасное для здоровья занятие. Исключив из него людей, мы способствуем сохранению их здоровья.
Какова стратегия Huawei в области ИИ?
Для того чтобы ответить на этот вопрос, давайте для начала обозначим проблемы, с которыми приходится сталкиваться всем тем, кто сегодня работает с ИИ. Пожалуй, одной из основных проблем является нехватка вычислительных мощностей. Да-да, при всей продвинутости технологий современных вычислений, для повсеместного развития и внедрения ИИ их все еще недостаточно.
Речь в первую очередь о разработчиках решений ИИ. Тем, кто не обладает необходимыми собственными вычислительными мощностями для разработки, приходится их арендовать. С одной стороны, это требует значительных финансовых вложений, с другой – занимает дополнительное время. Таким образом, одним из препятствий на пути широкого внедрения ИИ является высокая стоимость использования вычислительных ресурсов для разработчиков ИИ.
Другая сложность заключается в том, что разработка приложений ИИ – это достаточно сложная работа, требующая высокой квалификации разработчиков. А это опять же не может не отражаться на конечной стоимости продукта.
Для пользователей же все просто: они хотят иметь ИИ буквально «под рукой», в своем смартфоне, лежащем в кармане. При этом они не готовы платить за новые функции значительно больше, поскольку не уверены, что они им действительно нужны.
В этой ситуации Huawei берет на себя роль технологического драйвера. Наша стратегия заключается в том, чтобы облегчить жизнь разработчиков приложений, предоставив им полный набор технологий (full stack) искусственного интеллекта. Он может использоваться в любых сценариях: в условиях публичного или частного облака, IoT или в устройствах пользователей.
Что это за набор технологий?
Наше решение состоит из четырех уровней. Первый – чипсет. На нем строится наша архитектура DaVinci. Она позволяет использовать решение в различных сценариях, которые я перечислил выше. У нас есть модуль ИИ, который можно встроить в любые устройства: в камеры, в инфраструктуру автомобиля, в смартфоны, сервера. Есть станция искусственного интеллекта AI Station. Есть чипсет Ascend 910, самый мощный модуль ускорения для ИИ. Мощнее его еще ничего не изобретено. Он выдает 256 терафлопс. На основе чипа у нас запущен специальный кластер для обучения ИИ.
Все четыре уровня, о которых я говорил, представляют собой вычислительную среду разработки приложений на основе искусственного интеллекта MindSpore.
Ее смысл заключается в том, чтобы упростить разработку ИИ-приложений. Это делается за счет большого количества поступающих данных. Для обучения необходимо, чтобы информация постоянно поступала и обрабатывалась. Если система постоянно не получает новые данные, то процесс обучения достаточно скоро останавливается.
Как обеспечивается безопасность данных, которые собирает ИИ?
Ответ на этот вопрос достаточно прост – необходимо четко следовать требованиям регулирующих органов. К примеру, на сегодняшний день существует регламент, который принят во многих странах и описывает требования к сбору и обработке данных – GDPR (General Data Protection Regulation, Общий регламент по защите данных – Ред.). Мы считаем, что он должен получить как можно более широкое распространение, а организации, работающие с данными, должны ему неукоснительно следовать. Причем не только те, кто собирает и обрабатывает данные, но и те, кто этими данными делится.
Одновременно нужно развивать в обществе культуру данных, формировать правильное отношение к ним. Безусловно, каждый должен сам принимать решение, какими данными он хочет делиться. Но нужно понимать, что только обмен данными, их изучение и обработка, в том числе с помощью ИИ, может привести к инновации. Только так мы можем двигаться вперед в своем развитии. Для того, чтобы соблюсти баланс, необходимо участие регуляторов и организаций, занимающихся разработкой стандартов.
А что ради безопасности делают сами компании?
Помимо соблюдения всех традиционных мер информационной безопасности, необходимо использовать новые подходы. Одним из них является Federated Learning, т.е. обучение в распределенной среде. Обычно вы собираете данные с нескольких источников в одно хранилище, а дальше происходит анализ. Если же говорить о Federated Learning, то данные для анализа никуда не передаются. Они хранятся в местах, где они изначально были. В ЦОДах или у пользователей. Эта технология позволяет дотянуться до этих данных и провести их анализ там, где они находятся. Вы получаете сжатую аналитику, а данные остаются у пользователей. Это позволяет сохранить анонимность, повышается уровень безопасности.
Количество данных постоянно увеличивается, в том числе благодаря развитию интернета вещей. Каждая страна сейчас стремится развивать экономику, каждый человек стремится улучшить свою жизнь. Для качественного скачка нужна инновация. А для того, чтобы к ней прийти, нужны данные. При этом очень важно сохранять разумный баланс между открытостью и приватностью. Если думать только об инновациях и жертвовать приватностью, то ни к чему хорошему это не приведет. Если же много времени уделять безопасности, то об инновациях можно забыть.
Какие тренды в области ИИ вы можете выделить?
- Искусственный интеллект уже присутствует в нашей жизни и быстро развивается. Некоторые в это не верят или не хотят верить, но это факт. На примере Китая видно, что ИИ присутствует почти в каждом аспекте жизни. Важно понимать, что это не только чипы, железо и софт. Это аналитика, полученная из больших данных, которая используется для принятия решений.
- ИИ не развивается сам по себе. Это целый набор технологий, которые движутся вперед: 5G, блокчейн, IoT и так далее. Весь этот пласт технологий получит быстрый рост в ближайшее время.
- Производительность вычислительных мощностей стремительно растет. К примеру, наш AI Training Center имеет 256 петафлопс, что в четыре раза больше, чем было до этого в индустрии. При этом стоимость вычислительных мощностей постепенно снижается.
- С развитием технологий ИИ и их внедрением в жизнь неизбежно растет потребность общества в стандартизации. Столкнувшись с новым явлением, люди начинают задумываться, что такое ИИ, насколько он активно участвует в их жизни, не станет ли он негативным фактором. Необходимо регулировать появление ИИ в жизни людей. Мы активно работаем с правительствами, регулирующими органами, которые занимаются стандартизацией. Основная цель в том, чтобы в центре всего этого находился человек, его интересы. Чтобы технологии служили во благо человеку, а не приносили вред.
Как развитие ИИ повлияет на разные индустрии и каких кейсов нам ждать в ближайшее время?
ИИ окажет влияние на буквально все без исключения индустрии. Но давайте для примера остановимся на наиболее характерных и интересных для России – нефть и газ. Как вы, наверное, знаете, основные расходы в этой индустрии приходятся на поиск месторождений. Необходимо бурить одну скважину за другой, анализировать грунт и принимать решение. Это отнимает много времени, сил и средств. Мы разработали решение совместно с нашим партнером PetroChina. Оно позволяет проводить мгновенную идентификацию с помощью технологий ИИ. Во время бурения ИИ дает оценку, существует там месторождение нефти или нет. Дальше информацию могут передать в ЦОД, где будут анализировать отчет более детально. И тогда дается прогноз (точность от 70%) о том, может ли в этом месте добываться нефть.
Другой пример актуальный для Москвы – пробки. Большинство пробок происходит от того, что время работы светофоров зафиксировано и свет меняется по определенным алгоритмам. Мы в Китае используем модуль, который связан со светофором. Технологии ИИ в режиме реального времени могут анализировать обстановку на перекрестке, сколько машин стоит, в каком направлении. ИИ корректирует алгоритм работы светофора так, чтобы сократить пробку и время ожидания зеленого сигнала. В Шэньчжене нам удалось сократить время ожидания на светофоре на 20%. И я думаю, что это не предел.
Готовит ли Huawei что-то революционное в области искусственного интеллекта?
В мае мы создали подразделение «Интеллектуальные автомобильные решения». Оно будет заниматься разработкой решений для беспилотного транспорта и сотрудничать с глобальными автопроизводителями, чтобы выпускать беспилотные автомобили. Мы создаем интеллектуальную начинку, поэтому нам необходимо плотно работать с производителями, чтобы все вместе интегрировалось и корректно работало. Успешно сотрудничаем с Audi, прошли тестирование беспилотных авто «Level 4». Это означает, что машина едет почти самостоятельно, но есть некоторые ограничения. Высший уровень – 5, когда машина полностью автоматизирована.
Второй пример касается сетей операторов связи. Они используют разные стандарты: 2G, 3G, 4G. Сейчас запускают и 5G, в том числе в России. Операторы имеют здесь тестовые зоны. Сети очень разнообразные, используются разные программно-аппаратные комплексы. Чтобы управлять этой сетью, будут применяться технологии искусственного интеллекта. Этот проект нужен, чтобы повысить эффективность, потому что сейчас сетями управляют вручную.
Еще одно направление, от которого я ожидаю прорывов – базовые фундаментальные исследования ИИ. В 2018 году инвестиции Huawei в исследования и разработки составили 15 млрд долларов. 30% этого бюджета были потрачены на исследования, связанные с ИИ. Мы плотно работаем с научно-исследовательскими институтами, образовательными учреждениями. ИИ для нас фокусное направление. Я думаю, что инвестиции дадут свои результаты, и мы неизбежно совершим в ближайшие годы технологический прорыв.
А как насчет революции для обычных пользователей?
Обычным пользователям Huawei прежде всего известна как компания, производящая отличные смартфоны. Поэтому приведу пример из этой области. Huawei первой встроила искусственный интеллект в смартфоны. Эта технология позволяет делать профессиональные фото с помощью обычного смартфона. ИИ определяет уровень освещенности, расстояние до объекта съемки и его параметры, и при создании фотографии принимает все это во внимание. В результате вы получаете фото как у профессиональных фотографов. Не буду говорить, что это революция. На сегодняшний день уже, наверное, нет. Но могу вас заверить, что разрабатываются другие технологии для пользователей, о которых вы скоро узнаете.
Как запуск 5G повлияет на искусственный интеллект?
Внедрение технологий связи пятого поколения дает возможность более эффективно передавать данные: с большей скоростью и меньшей задержкой. Циркуляция данных идет быстрее и проще. Это создает предпосылки для внедрения приложений ИИ и технологий, когда устройства могут обмениваться данными. Датчики, камеры и все то, что относится к интернету вещей, с 5G будет взаимодействовать быстрее. Чем лучше связанность между устройствами, тем эффективнее будет работать ИИ. Без 5G все это тоже будет работать, но медленнее.
Герман Греф (президент и председатель правления Сбербанка России — Ред.) говорил, что к 2030 году Россия должна стать одним из лидеров по внедрению искусственного интеллекта. Безусловно, Huawei может здесь помочь своими технологиями. Но нужно внедрять сети пятого поколения, чтобы это случилось. Таково условие успешного внедрения ИИ. Чтобы к 2030 году стать лидером в этой области, нужно не потерять лидерские позиции по развертыванию сетей 5G.
Это тоже интересно:
