Место России в мире реализованных ИИ-стратегий

В Россию можно только верить?

Vostock Photo

Спрашивается, от чего зависит, какую стратегию изберет тот или иной национальный комитет?

Полагаю, стратегия будет зависеть, как минимум, от следующих ключевых факторов.

  • A. Оценка текущего состояния каждой из команд (по видам спорта) сборной на момент начала подготовки.
  • B. Конкретные цели, поставленные на следующей Олимпиаде перед каждой из команд и всей сборной.
  • C. Ресурсы, выделяемые каждой из команд на подготовку к следующей Олимпиаде.

А от чего будут зависеть результаты, которые покажет сборная на следующих Олимпийских играх?

Тоже не бином Ньютона.

  1. От верности оценки текущего состояния на момент начала подготовки.
  2. От уровня поставленных целей.
  3. От объема выделенных ресурсов.
  4. От качества и точности проработки стратегии.
  5. От тщательности контроля за ее исполнением.
  6. От уровня исполнительского мастерства при реализации стратегии, а также от тактических решений, принимаемых ответственными исполнителями.
  7. Ну и, понятно, от случая и удачи.
  • огромная сборная, в которой представлены команды по всем видам спорта,
  • с учетом результатов прошлых игр и текущего состояния сборной, есть шансы взять медали лишь в половине видов,
  • и потому цель — при относительно скромных ресурсах на подготовку завоевать медали в половине видов.
  • состав команд сборной почти как у США,
  • с учетом результатов прошлых игр и текущего состояния сборной, есть хорошие шансы на медали у всех команд,
  • ну а цель — вложиться в подготовку ровно настолько, чтобы получить золотые медали, минимум, в 1/3 видов и серебряные в половине видов.
  • сборная состоит из команд всего по 3 видам спорта,
  • опыта прошлых игр нет, а текущая оценка состояния команд не позволяет рассчитывать на медали,
  • цель же амбициозная — не пожалеть средств на подготовку, чтобы вырвать медали в двух из трех видов спорта.

1. Оценка текущего состояния в сфере ИИ

1.1 Почему такая оценка — нетривиальное дело

Несмотря на обилие всевозможных страновых индексов (перечень 11 из них, проанализированных в работе [1], см. на рис. 1), проведение такой оценки — задача совсем нетривиальная.

Рис. 1. 11 страновых индексов, проанализированных в работе [1]
  • компания Accenture определяет ИИ как спектр технологий, которые «расширяют человеческие возможности восприятия, осмысления, действия и обучения» [2];
  • а компания McKinsey видит в ИИ «способность машин проявлять человекоподобный интеллект» [3].
  1. Индикаторы, непосредственно характеризующие уровень развития ИИ, — например, число ИИ-стартапов в стране.
  2. Индикаторы, прямо влияющие на потенциал развития ИИ в стране, — например, число высокопроизводительных компьютеров из списка ТОР 500.
  3. Индикаторы, косвенно влияющие на потенциал развития ИИ в стране, — например, уровень «цифровизации экономики и общества» в стране.
Рис. 2. ТОР30 стран и их показатели индекса 2019 Government AI Readiness Index [4]
  • одним из базовых индикаторов Government AI Readiness Index является Индекс открытости данных OKFN Open Data Index, а Китай в нем вообще не представлен;
  • найти же замену этому индикатору для Китая авторы Government AI Readiness Index не хотят, по-видимому, не желая поступиться строгостью своей методологии.

— шашечки или ехать.

Пример того, как при сравнении состояния и потенциала развития ИИ, можно не зацикливаться на «шашечках», а все же «ехать», будет приведен в следующем разделе.

1.2 Способы преодоления отсутствия или неоднозначности данных

Давайте рассмотрим самую свежую попытку преодолеть проблему «шашечки или ехать» путем создания нового индекса, названного Cambrian AI Index ©. Этот индекс был специально разработан Cambrian Group по заказу Фонда Конрада Аденауэра (Konrad-Adenauer-Stiftung) для нового трехтомного аналитического исследования фонда «Comparison of National Strategies to Promote Artificial Intelligence», вышедшего в этом году [5, 6, 7].

  1. В его основе наиболее широкое, но одновременно и весьма точное определение ИИ.
    «В самом широком смысле, ИИ — это способность машин учиться, делать выводы, планировать и воспринимать (т. е. обладать качествами, которые мы, в первую очередь, отождествляем с человеческим познанием). Эта способность приобретается цифровыми технологиями или гибридными цифро-материальными технологиями, которые имитируют когнитивные и физические функции людей. Для этой цели ИИ-системы не только обрабатывают данные, но и распознают закономерности, делают выводы и становятся все более умными с течением времени. Их способность адаптировать и улучшать вновь развитые навыки существенно улучшилась с начала века. Это также означает, что понятие, называемое нами ИИ, изменяется с каждым крупным технологическим прорывом, и поэтому определение ИИ должно периодически корректироваться.»
  2. Индекс включает в себя широкий спектр индикаторов всех трёх типов: непосредственно характеризующие уровень развития ИИ, прямо влияющие на потенциал развития ИИ и косвенно влияющие на потенциал развития ИИ в стране.
  3. Базы фактов, используемых при расчетах различных индикаторов и характеристик, формирующих индекс, отобраны с истинно немецкой тщательностью и приоритетом надежности и сравнимости данных.
  • В отчете дан анализ стран — мировых лидеров в области ИИ: текущих (США, Китай, Япония и Великобритании) и потенциальных (Южная Корея, Германия, Канада, Индия, Израиль, Франция, Финляндия, Сингапур, ОАЭ). Россия же, по представлениям авторов отчета, видимо, не относится ни к первым, ни ко вторым.
  • Другая причина, скорее всего, в том, что в некоторых первичных индикаторах, составляющих Cambrian AI Index ©, данные по России либо отсутствуют, либо выглядят довольно неоднозначно.
Рис.3. ТОР10 стран по числу установленных там суперкомпьютеров, входящих в список 500 мощнейших суперкомпьютеров мира (вверху) и ТОР10 стран по вычислительной мощности установленных там суперкомпьютеров (внизу)
  • что замыкающий десятку лидеров Сингапур обладает 5 суперкомпьютерами из официального списка ТОР500,
  • а Россия обладает лишь 2 суперкомпьютерами в этом списке, что:
    — уравнивает ее с Финляндией,
    — и отделяет пропастью от Германии, имеющей 21 суперкомпьютер в списке ТОР500.
  1. В индикатор квалифицированных университетов, обучающих по специальностям ИИ (Artificial intelligence CSRankings: Computer Science Rankings), ни один из российских университетов, к сожалению, пока не входит. Поэтому при расчете Cambrian AI Index © для России нами использован раздел Computer Science индекса World University Rankings 2019 (куда входят МГУ, МФТИ и МГТУ им Баумана). Такая подмена, конечно, дает некоторое преимущество России, ну да ничего не поделаешь, — нам «ехать» надо, а не «шашечки» считать.
  2. В индикаторе научных журналов «Scientific Journal Rankings — SJR по тематике Artificial intelligence» (используемой в Cambrian AI Index ©) Россия занимает лишь 31 место. Тогда как по тематике Computer vision and pattern recognition (в принципе, относящейся к ИИ) у России место повыше — 16. Нам показалось более объективным использовать комбинированный вариант характеристик по обеим тематикам, усреднив их. И эта подмена дает преимущество России. Но так, по мнению автора, корректнее. 31 место по научным публикациям вряд ли является релевантной оценкой вклада российской науки в ИИ. 24 место, правда, тоже не очень справедливо. Но тут уж ничего не поделаешь.

1.3 Оценка числа ИИ-стартапов в России

Проблема в том, что этот показатель в исходной базе данных, использованной при расчете Cambrian AI Index ©, просто неточен. Это произошло вовсе не из-за небрежности аналитиков, ведущих эту базу. А из-за «особенностей национального расчета» числа ИИ-стартапов в России.

Рис. 4. Индекс Global AI компании Asgard & Roland Berger [8]
Рис. 5. Оценка совокупного числа ИИ-стартапов в мире по состоянию на 2018 г. [9]
Рис. 6. 329 российских компаний, занимающихся разработкой в сфере ИИ. Источник: http://airussia.online/
  • число ИИ-стартапов (горизонтальная ось),
  • «плотность» стартапов — отношение числа ИИ-стартапов к численности населения (вертикальная ось),
  • объем венчурного финансирования (площадь круга)
Рис. 7. Соотношение трех параметров для разных стран Европы: число ИИ-стартапов (горизонтальная ось), «плотность» стартапов — отношение числа ИИ-стартапов к численности населения (вертикальная ось), объем венчурного финансирования (площадь круга). Источник: все страны кроме России [10], оценка параметров России сделана автором.
Рис. 8. На инфографике: слева — ТОР 15 стран по показателю «число ИИ-стартапов на 1 тыс. предприятий»; справа — ТОР 15 стран по показателю «число ИИ-стартапов на 1 млн населения. Источник: https://www.welt.de/wirtschaft/article187940593/KI-Standort-Deutschland-im-internationalen-Vergleich-nur-Mittelmass.html

1.4 Сравнение 14 стран по состоянию и потенциалу развития ИИ

Сравнение 14 стран (США, Китай, Япония, Великобритания, Южная Корея, Германия, Канада, Индия, Израиль, Франция, Финляндия, Сингапур, ОАЭ и Россия) проведено на основе Cambrian AI Index © (см. выше раздел «Способы преодоления отсутствия или неоднозначности данных»).

  • Значения индекса первых 13 стран из списка рассчитаны аналитиками Фонда Конрада Аденауэра и приведены в отчете об исследовании фонда «Comparison of National Strategies to Promote Artificial Intelligence» [5, 6, 7].
  • Значение индекса для России рассчитано автором согласно методике, разработанной Cambrian Group по заказу Фонда Конрада Аденауэра (Konrad-Adenauer-Stiftung) и опубликованной в вышеназванном аналитическом отчете фонда. При расчете индикаторов и характеристик Cambrian AI Index © автором были, по возможности, устранены неоднозначности в их показателях. Примеры того, как это делалось, были приведены в предыдущих разделах.
Рис. 9. Cambrian AI Index © 14 стран. Источник: все страны, кроме России [5, 6, 7], значение индекса для России рассчитано автором
  1. Каждый из 26 индикаторов по-своему важен для объективной и всесторонней оценки причин столь плачевного положения ИИ в России и поиска способов и путей его преодоления.
  2. Но помня о законе Парето и старом анекдоте:
    — Лейтенант, почему ваш взвод не стрелял?
    — Видите ли, господин полковник, во-первых, не было патронов…
    — Отставить, «во-вторых» не требуется,

    напрашивается следующий вывод.
    Хотя прогресс в любой научно-технологической сфере определяется не только финансированием, но все же финансирование — один из важнейших факторов. И потому Россия вряд ли может претендовать на хорошие мировые позиции в области ИИ при существующем уровне финансирования R&D:
    — в 2 раза меньший процент от ВВП, чем во Франции или Сингапуре;
    — в 3 раза меньший процент от ВВП, чем в Финляндии или Японии;
    — в 4 раза меньший процент от ВВП, чем в Южной Корее или Израиле.

1.5 Оценка состояния и потенциала развития ИИ в национальной стратегии России

Оценка, приведенная в национальной стратегии, мягко говоря, неадекватная. Фраза о том, что

  • может вызвать лишь горькую улыбку (из-за апелляций к высокому уровню базового физмат образования, сильной естественно-научной школы, наличию компетенций в области моделирования и победам на международных олимпиадах школьников);
  • некорректна по сути в контексте тематики ИИ (как утверждение, что Россия входит в десятку лидеров по количеству научных публикаций по физике, математике, химии, которым авторы национальной стратегии тщетно пытаются замаскировать тот факт, что по публикациям в области ИИ Россия лишь на 31 (а в лучшем случае на 24) месте в мире.
Рис. 10. Индекс Artificial Intelligence Benchmark, включающий индикатор степени развитости IT в стране для развития ИИ [12]

2. Сравнение национальных стратегий развития ИИ

Вернемся к приведенной в начале нашего исследования метафоре, сравнивающей стратегию национального развития ИИ со стратегией подготовки национальной сборной к очередным Олимпийским играм.

  1. уровень поставленных целей;
  2. объем выделяемых ресурсов;
  3. качество и точность проработки стратегии;
  4. возможность контроля ее исполнения.

2.1 Классификация целей национальных стратегий развития ИИ

Для классификации целей национальных программ развития ИИ существует несколько подходов. Воспользуемся подходом, реализованным национальным исследовательским центром Канады CIFAR в сравнительном исследовании национальных программ развития ИИ «Building an AI World: Report on National and Regional AI Strategies» [13].

  • присутствуют лишь 4 из 8 целевых направлений вышеприведенной классификации;
  • присутствуют два целевых направления, отсутствующие в национальных стратегиях других стран:
    — разработка и развитие программного обеспечения, в котором используются технологии ИИ;
    — повышение доступности аппаратного обеспечения, необходимого для решения задач в области ИИ.

2.2 Сопоставление целей национальных стратегий развития ИИ

Сопоставление целевых направлений национальных программ развития ИИ в России и 18 странах мира проиллюстрировано таблицей на рис. 11.

Рис. 11. Сопоставление целевых направлений национальных программ развития России и 18 стран мира. Источник: все страны кроме России [13], оценки по России принадлежат автору
  • Степень приоритетности каждой из целей показана цветом (чем приоритетней, тем цвет темнее).
  • Приоритетность направлений российской стратегии оценивалась по числу пунктов детализации при описании каждого из направлений в тексте стратегии (от 3-х до 5-и пунктов).
  • 2 оригинальных целевых направления, присутствующие лишь в российской стратегии, в таблице не отражены. Наличие у России этих двух целевых направлений, отсутствующих в стратегиях других стран, очевидно, вызвано санкционной политикой против России, ограничивающей ей доступ к программному обеспечению и оборудованию, необходимому для развития ИИ. У других стран проблемы санкций нет, и потому им нет необходимости писать что-то подобное. Они либо купят нужные SW и HW, либо (как Китай) сделают сами.
Рис. 12. Приоритетность целевых направлений национальных стратегий Канады и Южной Кореи
Рис. 13. Приоритетность целевых направлений национальных стратегий Австралии, Дании, Сингапура и Тайваня
Рис. 14. Приоритетность целевых направлений стратегий Франции, Великобритании и Европейского союза
  • Важность первых двух приоритетов (научные исследования и «развитие ИИ-талантов») оценивается Россией так же, как и Швецией, Сингапуром и Мексикой.
  • А вторая пара уникальна. Важность правового регулирования и стандартов Россия оценивает, как и Швеция или Евросоюз. А значение данных и цифровой инфраструктуры Россией оцениваются выше всех стран мира.

2.3 Взгляд через призму альтернативной классификации

Чтобы получить «стереоскопическую картинку» сходств и различий национальной стратегии России от национальных стратегий других стран, посмотрим на российскую стратегию через призму иной классификации целей. Эта классификация так или иначе используется в нацстратегиях ряда стран. А национальная стратегия развития ИИ Мальты, официально принятая почти одновременно с российской, целиком выстроена по лекалам этой альтернативной классификации целей и, как российская, рассчитана до 2030 года [14].

  • Инвестиции, стартапы и инновации: должны быть предприняты инициативы для стимулирования инвестиций, исследований и разработок стартапами, а также для укрепления позиции страны, как центра или полигона практического применения ИИ.
  • Внедрение в государственном секторе: цель состоит в том, чтобы связать ИИ с государственным сектором для повышения уровня обслуживания, предоставляемого гражданам и предприятиям страны. Для этого планируются пилотные проекты на основе ИИ в конкретных областях: управлении движением, образовании, здравоохранении, обслуживании клиентов, туризме и коммунальных услугах.
  • Внедрение в частном секторе: направлено на повышение осведомленности и расширение возможностей для частных компаний использовать, развивать и интегрировать ИИ в своем бизнесе. Меры поддержки должны предоставляться в форме технологической экспертизы, предоставления инструментария и финансовой помощи.
  • уникальна, будучи абсолютно непохожей на цели нацстратегий других стран.
  • существенно отличаются от целей и задач нацстратегий других стран,
  • носят явный антисанкционный оттенок,
  • подразумевают ведущую и направляющую роль государства.

3. Объем выделяемых ресурсов

Сравнивать объемы средств на финансирование ИИ куда проще, чем состояние дел в сфере ИИ и цели стратегий развития этой сферы в разных странах.

Рис. 15. Объемы средств, предусмотренные на финансирование своих национальных стратегий развития ИИ 9ю странами
  • Некоторые страны планируют лишь финансирование ИИ на текущий год. Например, расходы на развитие в сфере ИИ Японии только в 2018 г. составили, в пересчете на евро, 580 млн.
  • Другие страны планируют финансирование своей нацстратегии ИИ в рамках других, уже действующих национальных программ и проектов.
    — Например, совокупное финансирование нацстратегии ИИ Германии, предусмотренное до 2025 г. в рамках других программ и проектов, составляет 3 млрд евро, что превышает официальные объемы финансирования, целевым образом выделенные под программы развития ИИ Францией (1,75 млрд долл.) и Великобританией (1,24 млрд долл.)
    — Еще более впечатляющий пример ОАЭ. Эта страна неспроста включена в перечень 14 стран, сравниваемых в предыдущих разделах по показателю Cambrian AI Index ©. С одной стороны, ОАЭ стартовали в международной ИИ-гонке чуть ли ни с последнего места. С другой, ОАЭ имеет беспрецедентно дерзкий план превратиться в одного из мировых лидеров в области ИИ. Ставка сделана на 3 ключевые фактора: (1) финансирование за счет привлечения венчурных инвестиций в стартапы и их выходы на IPO (ОАЭ таким образом уже получили 2,2 млрд долл. [15]); (2) привлечение ИИ-компетенций от IBM в рамках двустороннего соглашения; (3) привлечение ИИ-талантов из Индии в рамках двустороннего соглашения.
  • США, как всегда, действуют по-своему. Централизованного финансирования нацстратегии по ИИ нет. Но зато до 2025 г. планируется профинансировать 2 дюжины проектов и программ в сфере ИИ на сумму 35 млрд долл.
  • Китай просто заливает развитие ИИ деньгами. 6 региональных программ с финансированием (все в пересчете в евро) от 1,8 млрд до 12,8 млрд (с выделенным финансированием фундаментальных исследований в области ИИ 3,8 млрд), правительственная программа развития полупроводниковой индустрии (естественно, включающая чипсеты для ИИ) 15 млрд… об этом нужно писать отдельно и в красках.
  • Нужно также учитывать, что большинство европейских стран, во-первых, финансирует свои стратегии развития ИИ из двух источников: (1) из собственных бюджетов (например, у Дании это 150 млн долл. до 2025 г.) и (2) из бюджета Евросоюза, составляющего до 2021 г. 1,5 млрд долл. в год).
  • Наконец, крайне важный для понимания катастрофического отставания России, пример финансирования развития ИИ в Израиле. Здесь основной источник финансирования — венчурные инвестиции в стартапы и их выходы на IPO. На сегодня таким образом в развитие ИИ Израиля уже вложено 7,5 млрд долл. международного финансирования, что создало в Израиле уникальную по плотности и качеству ИИ-экосистему, включающую 950 ИИ-стартапов.
Рис. 16. Уникальная ИИ-экосистема Израиля, включающая 950 стартапов. Источник https://www.startuphub.ai

5. Перспективы исполнения российской ИИ стратегии

Нам осталось оценить два фактора, определяющие перспективы исполнения российской ИИ-стратегии:

  • качество и точность проработки стратегии;
  • возможности контроля ее исполнения.
  • Исходный количественный — объем финансирования на исполнение нацстратегии.
  • Исходный качественный — гибкость и оперативность управления постатейным финансированием исследований.
  • Целевой количественный — число патентов по ИИ, поданных в конкретном году.
  • Целевой качественный — полнота и проработанность принятых стандартов в сфере ИИ.
  1. К цели, сформулированной в российской нацстратегии:
    «Обеспечение роста благосостояния и качества жизни её населения, обеспечение национальной безопасности и правопорядка, обеспечение устойчивой конкурентоспособности российской экономики, в том числе лидирующих позиций в мире в области ИИ.»
    — ни количественные, ни качественные KPI неприменимы. Это, собственно, и послужило мне поводом сравнить российскую ИИ-стратегию с программой КПСС. Достижение подобным образом сформулированной цели невозможно ни подтвердить, ни опровергнуть. И потому все зависит только от воли оценивающего. А оценивать выполнение российской ИИ-стратегии, как и прочих нацпроектов и нацпрограмм, будет известно кто — высшие чиновники. И, вероятно, — они оценят выполнение и этой нацстратегии на высоком уровне.
  2. Исходные KPI для шести т.н. задач российской ИИ-нацстратегии либо отсутствуют, либо не являются реальными KPI для них. Поэтому просто нет смысла даже пытаться оценивать названные в российской ИИ-нацстратегии KPI, типа «сильной естественно-научной школы», «наличия компетенций в области моделирования» или «побед на международных олимпиадах школьников», безотносительно к какой задаче эти KPI приписали разработчики российской ИИ-стратегии. Большинство же остальных KPI сформированы по замечательному шаблону — «увеличение количества Х» или «существенный рост Х» (где Х — «организаций», «результатов», «индекса цитируемости» и т.д.). Причем насколько эти «количества» планируется увеличить, не важно. И если даже они не увеличатся, а уменьшатся, все равно никто этого проверить не сможет, поскольку исходных количественных KPI для этих «количеств» не названо.
  3. Целевые KPI названы в стратегии аналогично неконкретным и неизмеримым способом.
    — Так, новые разработанные в ходе исполнения стратегии российские микропроцессоры «должны быть широко представлены» на российском и международном рынках.
    — А российские университеты «должны занимать лидирующие позиции в мире по направлениям в области ИИ».
    «К 2024 году должны быть созданы необходимые правовые условия для достижения целей, решения задач и реализации мер, предусмотренных настоящей Стратегией».
    «К 2030 году в Российской Федерации должна функционировать гибкая система нормативно-правового регулирования в области искусственного интеллекта».

«Как без приличного роста ресурсов все это выполнить, для меня большая человеческая загадка. Правда, я ответ на нее знаю. Нарисуют.»

Вот и российская национальная стратегия развития ИИ написана так, чтобы отчет об ее успешном исполнении можно было бы легко и безнаказанно «нарисовать».

Вместо заключения

Полагаю, заключение для этого текста не требуется. Все довольно очевидно.

  1. Текущее состояние на момент начала подготовки нашей сборной крайне переоценено.
  2. Спектр поставленных целей весьма широк, а их уровень весьма высок — сборная собирается стать, как минимум, призером по большинству видов спорта олимпийской программы.
  3. Объем выделенных на подготовку ресурсов, мягко говоря, не впечатляет.
  4. Качество и точность проработки стратегии очень слабые.
  5. Реальный контроль за ее исполнением практически невозможен.

Список упоминаемых источников.

1. Benchmarking National AI Strategies. Stiftung Neue Verantwortung. 2018. (URL)

--

--

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store
Сергей Карелов

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации