Искусственный интеллект в России. Достижения и основные направления развития

Исследованиями в области искусственного интеллекта занимаются специалисты из разных стран. Осознавая огромные перспективы высокоинтеллектуальных систем, российские разработчики также уделяют этому направлению особое внимание. В данном обзоре мы собрали информацию о российских компаниях, занимающихся исследованиями в области искусственного интеллекта.

Компания Яндекс

Компания Яндекс уже на протяжении нескольких лет применяет технологии искусственного интеллекта в своих поисковых механизмах. В настоящий момент работа ведется над созданием нейронной сети, способной вывести принцип работы поисковика на новый революционный уровень. Традиционный алгоритм поиска основан на сопоставлении содержания запроса с контентом анализируемых страниц. Безусловно, все это делается с некоторыми дополнениями и расширениями – запросы переформулируются, добавляются синонимы, переводятся на другой язык и т.д.

В новом подходе каждому запросу ставится в соответствие некое векторное число, наиболее точно отражающее его смысл. Далее поиск осуществляется по этому числу. При этом запрос и ответ могут не иметь ни одного общего слова. Все, что их будет объединять – это одинаковый смысл содержимого.

Стоит отметить, что в перспективе в векторное число смогут переводится изображения и видео, что, по словам представителей Яндекс, позволит значительно расширить границы «умного» поиска.

Совсем недавно компания Яндекс выпустила обновленную версию своего браузера, в котором технологии искусственного интеллекта позволяют персонализировать поиск в соответствии с интересами пользователя. Новый сервис получил название Дзэн.

«Несмотря на многообразие информации в сети, найти для себя что-то по-настоящему интересное не так просто. Дзен решает эту задачу. Во многом он похож на поисковую систему. Только если поиск ищет что-то определенное, то Дзен отвечает на более широкий запрос: что интересно конкретному человеку. Мы уверены, что в будущем все браузеры будут идти по пути персонализации и помогать пользователям выбирать контент», - Виктор Ламбурт, руководитель сервиса Яндекс.Дзен.

Дзэн не только учитывает то, чем традиционно интересуются пользователи, но и анализирует их текущие предпочтения. Например, если человека заинтересуется анатомией, то материалов, связанных с этой темой, в его новостной ленте станет значительно больше. При этом, Дзен не ограничивается лишь любимыми сайтами и предпочтениями пользователя. Пользователю могут предлагаться материалы из совершенно незнакомых источников, если Дзен посчитает, что они могут его заинтересовать.

Достаточно интересным является применение технологий искусственного интеллекта в сервисе Яндекс.Аудитории. Данный сервис позволяет компаниям найти в Интернете целевых клиентов с целью более эффективного таргетирования рекламных объявлений. Достаточно загрузить в сервис список клиентов с телефонами и/или e-mail адресами, и система, сканируя социальные сети с помощью искусственного интеллекта, находит этих людей в сети Интернет. Далее можно разбить клиентов по целевым группам и персонализировать для них через Яндекс.Директ рекламные объявления. Например, можно ненавязчиво предлагать целевой аудитории новый товар, или в конце концов склонить пользователей к покупке товара, которым они уже интересовались ранее.

Abbyy

Компания ABBYY является признанные мировым лидеров в области интеллектуальной обработки данных и лингвистики. Компания разработала решения, позволяющие с помощью технологий искусственного интеллекта распознавать текстовые данные, работать с печатными документами и файлами в формате PDF, самостоятельно осуществлять ввод данных в информационные системы компаний, производить корпоративный семантический поиск, а также находить переводы незнакомых слов и фраз.

«Занимаясь такой темой, как искусственный интеллект, нужно не просто сделать умную машину. А нужно создать что-то полезное. Мы своими технологиями стараемся всегда помогать людям, облегчать им жизнь, повышать эффективность процессов – это цель, ради которой мы трудимся», - Дмитрий Шушкин, заместитель генерального директора ABBYY в интервью CNews, март 2015.

Одним из главных достижений ABBYY является система Compreno, позволяющая анализировать и понимать текст на естественном языке. Над созданием данной системы специалисты компании работали около 10 лет. Стоимость проекта составила более $80 млн. Принцип работы Compreno представлены на следующем рисунке.

Этапы работы ABBYY Compreno. Источник: ABBYY

1 Этап. Лексико-морфологический анализ. На первом этапе анализируемый текст делится на абзацы, предложения и слова. Для каждого слова определяется часть речи и морфологические характеристики (род, число, падеж и т.д.

2 Этап. Синтаксический анализ. В тексте выделяются предложения. Для каждого предложения определяется структура и принцип организации связи слов.

3 Этап. Семантический анализ. Определяется значение каждого слова и строится семантическая структура предложения, исходя из установленных на прошлом этапе связей.

4 Этап. Прагматический уровень анализа. На этом этапе накладывается прагматический слой анализа текста, применяются онтологии (терминология для конкретной предметной области анализа) и правила извлечения нужных объектов.

В результате, на выходе системы получается универсальный и структурированный набор данных, что позволяет ABBYY Compreno решать задачи по анализу и извлечению важной информации, «умному» поиску и классификации данных.

Технологии компании ABBYY используются по всему миру. Все решения лицензируются крупнейшими международными ИТ-компаниями, такими как EPSON, Fujitsu, Samsung, Panasonic, Sharp, Acer, KnowledgeLake, Microsoft и другие. Заказчиками ABBYY являются российские и международные компании из банковской, энергетической, нефтегазовой, телекоммуникационной и других отраслей, а также из государственного сектора. 

Findo

В начале 2016 года Давид Ян, основатель компании ABBYY, объявил о запуске в США нового проекта – Findo. Findo является интеллектуальным помощником, которые предназначен для поиска информации в интернете, в облаке и локальных файлах. Уникальной способностью помощника является распознавание естественной речи (правда, пока только на английском языке).

Для поиска могут использоваться достаточно «сложные» запросы. Например, Findo способен работать с запросами, вида: «найди документы, которые я редктировал в прошлую среду», «покажи письмо, которое мне вчера прислали из Москвы» и т.д.

Пример запросов, обрабатываемых Findo. Источник: finsmes.com

Для более точного «понимания» естественного языка используются наработки технологии ABBYY Compreno. Сама компания ABBYY вложила в стартап около $3 млн.

Головной офис Findo находится в Менло-парк, Калифорния. Пока сервис предоставляется бесплатно. В будущем компания планирует зарабатывать по модели freemium: предоставление базового функционала бесплатно и около $5 в месяц за расширенную версию.

VisionLabs

Компания VisionLabs была основана в 2012 году и является резидентом IT-кластера «Сколково». Компания специализируется на решениях, позволяющих распознавать лица клиентов в самых быстрорастущих сегментах рынка: банковский сектор и ритейл. Массачусетский университет включил VisionLabs в тройку лучших мировых систем в области распознавания лиц для коммерческих целей.

Высокоточные алгоритмы распознавания образов были получены в результате использования нейронных сверточных сетей, обученных с помощью методов глубокого обучения и многомиллионных массивов данных, что, по словам представителей компании, является существенным преимуществом выпускаемого продукта. Малый размер ключа извлекаемого из фотоизображения позволяет проводить сравнения 500 миллионов ключей менее чем за 1 секунду.

Платформа распознавания лиц VisionLabs LUNA - флагманский продукт компании. LUNA позволяет в режиме реального времени анализировать колоссальные объемы фото- и видеоданных с целью определения в них лиц людей и сравнения их с многомиллионными базами данных. На базе данной технологии также создан облачный сервис FACE_IS, который может связывать клиентов с предшествующей историей их покупок и помогать выстраивать взаимодействие с брендом. Решения компании являются plug’&’play, по умолчанию имеют интеграцию с большинством баз данных, CRM и BI-систем, и не требуют от пользователей замены оборудования, так как интегрируются в их существующую IT- инфраструктуру.

В 2014 году компания VisionLabs заключила эксклюзивный контракт с Бюро кредитных историй «Эквифакс» в России по запуску системы распознавания лиц на межбанковском уровне. Система используется в рамках сервиса противодействия кредитному мошенничеству. К данному сервису на базе решения VisionLabs подключено уже более 20 крупнейших банков в России. Крупнейшим реализованным проектом в РФ является проект c «Почта Банк», в СНГ - с Kaspi Bank.

«Если говорить о наиболее привлекательных для развития искусственного интеллекта рынках, то это в первую очередь развитые рынки Северной Америки и Европы. Однако рынки, которые демонстрируют превосходный рост, к примеру, рынок Юго-Восточной Азии, также находится в нашем фокусе. Именно в этих регионах, включая Россию и СНГ, мы в ближайшие годы планируем развивать наши решения», - рассказал iot.ru Алексей Нехаев, со-основатель и Исполнительный директор VisionLabs.

При этом, по словам Алексея Нехаева, у российского рынка есть ряд преимуществ, и их VisionLabs также старается активно использовать для продвижения своих продуктов.

Низкий курс локальной валюты, высокое качество математической школы - ключевые факторы в пользу создания Российского R&D центра.

Среди партнеров VisionLabs такие известные компании, как ABBYY, SAS, SAP и Intel. В начале лета компания совместно с Facebook и Google запустила для разработчиков открытую платформу, позволяющую разрабатывать различные решения в области компьютерного зрения: http://torch.ch/blog/2016/06/01/deep-fun-with-opencv.html При этом текущий объем инвестиций позволяет компании уверенно смотреть в будущее.

«В июле 2016 г. мы закрыли раунд А, сумма сделки составила 350 млн руб. Венчурный фонд Sistema Venture Capital приобрел 25% VisionLabs при оценке компании 1,4 млрд руб. Инвестиции будут направлены на развитие собственной уникальной технологии анализа и распознавания лиц, реализацию нескольких проектов национального масштаба и масштабирование на международных рынках», - отметил Алексей Нехаев, со-основатель и Исполнительный директор VisionLabs.

N-Tech.Lab

Компания N-Tech.Lab была основана в 2015 году и занимается распознаванием лиц с помощью нейронных сетей. В декабре 2015 года алгоритм FaceN занял первое место в мировом чемпионате по распознаванию лиц The MegaFace, сумев обойти разработчиков Google. Задание заключалось в том, чтобы выделить в миллионной базе фотографий изображения одних и тех же людей.

По словам представителей компании, разработанный алгоритм позволяет распознавать фотографии даже лучше человека. Помимо традиционных инвариантных признаков (величина глаз, размер губ и т.д.), система находит такие инвариантные признаки, который человеческий глаз выделить не способен.

Пример результатов работы алгоритма FaceN. Источинк: N-Tech.Lab

В феврале компания запустила новый проект Findface, который, используя алгоритм FaceN, позволяет находить по фотографии профили пользователей в социальной сети «Вконтакте». Приложение доступно бесплатно, однако предусмотрена версия для премиум-клиентов. Она обладает боле расширенным функционалом и стоит от 149 до 459 рублей в месяц.

В ближайшем будущем компания планирует выйти со своим алгоритмом на рынок b2b – в первую очередь в сферу розничной торговли, безопасности и финансов.

Мивар

Специалисты компании Мивар заложили в основу своих исследований принципиально новую теоретическую базу, и преодолели ограничения, наложенные на разработчиков искусственного интеллекта одной из «задач тысячелетия» – P=NP. Ранее считалось, что логический вывод относится к классу полнопереборных задач. В рамках миварной теории, специалисты Мивар смогли не только снять эти ограничения, но и стали способны решать логические задачи, содержащие несколько миллионов правил, причем, на обычном ноутбуке или бытовом компьютере. Традиционные подходы к созданию искусственного интеллекта такого не позволяют. Это дает возможность создавать более мощные и совершенные системы, перейти в работе с текстами и изображениями от уровня формальных признаков на семантический уровень. И вообще начать полноценно работать не только с данными, но и со знаниями.

Среди основных направлений, где компания применяет миварные технологии, можно выделить следующие:

• Экспертные системы нового поколения (логически решающие системы, LRS)
• Семантические технологии понимания естественного языка
• Интеллектуальное распознавание образов
• АСУ и системы управления автономными интеллектуальными роботами

Развивать свои решения компания планирует не только на российском рынке, но и на международном.

«Безусловно, мы, прежде всего, хотели бы развить свой российский бизнес. В то же время, понимаем, что ограничиваться отечественным рынком нельзя, необходимо выходить за его пределы и становиться глобальным игроком. Здесь есть две категории стран, в которых интересно развивать искусственный интеллект с коммерческой точки зрения. Например, в США объем венчурного финансирования, в том числе в системы искусственного интеллекта, один из самых высоких в мире. В то же время, с точки зрения комфорта для создания стартапа предпочтительнее Сингапур. Там, работает технологически родственная нам компания GAMP Tech. (В основу их разработки – продвинутого виртуального репетитора – легли наши технологии.). Мы сейчас внимательно присматриваемся именно к этому рынку. Впрочем, мы открыты к любым предложениям и готовы выводить наши технологии куда угодно», - рассказал порталу iot.ru Олег Варламов, президент компании «Мивар».

В компании отдельно отмечают, что о настоящей интеллектуальности представленных сегодня на рынке «умных» машин говорить пока не приходится, и надеются, что миварные технологии позволят сделать настоящий прорыв в отрасли.

«Надо сказать, что рынка искусственного интеллекта как такового нет ни в России, ни за ее пределами. Сейчас он только формируется. Конечно, можно почитать отчеты аналитических агентств и увидеть, в каких странах и сколько средств вложено в развитие информационных технологий и робототехники, однако мы полагаем, что речь пока идет о доинтеллектуальном (рефлексном) уровне развития. Конечно, когда вы пользуетесь виртуальным помощником на мобильном телефоне это уже и сейчас кажется фантастикой. Но разработчики подобных систем прекрасно знают пределы их использования и понимают, что назвать их искусственным интеллектом можно только с огромной натяжкой. Мы надеемся, что наши технологии помогут преодолеть этот разрыв и перейти всей цивилизации на принципиально новый уровень развития», - добавил Олег Варламов, президент компании «Мивар».

В ближайшие несколько лет компания Мивар планирует завершить формирование своих продуктовых линеек, создать предпосылки для массовой интеллектуализации роботов, робототехнических комплексов и систем управления. Также планируется сформировать публичный банк миварных моделей, который позволит перейти к повсеместному внедрению логического искусственного интеллекта, виртуальных работников и интеллектуальных программных роботов. Средства на эти цели у компании есть. В прошлом году Мивар смогла привлечь $10 млн от коммерческой организации ITG (INLINE Technologies Group).

Что в итоге?

Безусловно, мы рассмотрели лишь малую часть российских компаний, занимающихся исследованиями в области искусственного интеллекта. Однако даже такая скромная подборка позволяет говорить о больших перспективах отечественных разработок. К сожалению, в нашей стране условия для финансирования исследований в области искусственного интеллекта пока уступают более развитым странам

«В России целевое финансирование направления по разработке систем искусственного интеллекта еще только набирает обороты: есть отдельные проекты, несколько групп разработчиков плохо коммуницирующих друг с другом, несколько направлений целевого госфинансирования вроде «Сколково» или АСИ, и редкие частные инвесторы. За границей, там, где процесс стартовал раньше рынок более зрелый. Сейчас все разработчики очень внимательно следят друг за другом, ожидая появления прорывных технологий», - рассказал iot.ru Олег Варламов, президент компании «Мивар».

Остается надеяться, что инвесторы и потенциальные клиенты смогут по достоинству оценить достижения российских компаний и в ближайшее время рынок высокоинтеллектуальных систем в России будет ожидать стабильный и уверенный рост.

Справка об Агентстве «Цифровая Россия»

Агентство «Цифровая Россия», которое организовал медиаресурс iot.ru – это сообщество экспертов и профессионалов, представляющих лучшие высокотехнологичные компании на рынке. Агентство предлагает заказчикам любого масштаба цифровые решения и продукты для оптимизации процессов и разработки новых бизнес-моделей. В практическом смысле это выражается в определении «цифровой» потребности клиента и интеграции наиболее подходящих решений.

Для кого работает Агентство?

Для всех, кому необходима цифровизация. Оборудовать дом умными счетчиками по сбору данных, установить датчики на производстве, оцифровать документооборот в компании, поставить умные остановки и умные фонари на улицах и многое другое – если перед вами стоит одна из подобных задач, то мы работаем для вас!

Все подробности и возможность оставить заявку - https://agency.iot.ru/