Почему Россия аутсайдер в ИИ

Особенности национальной медиаповестки

Причин значительного отставания России в области ИИ несколько. В первую очередь, это неконкурентная бизнес среда, общий бизнес-климат, страновые риски и сбитый прицел приоритетов государства. Но не только.

А что еще?

  • Отставание в аппаратной базе компьютеров?
    Но никаких серьезных экспортных ограничений в этой области в США (и нигде) для России нет. А деньги купить все что надо, есть и у государства, и у бизнеса.

Что же тогда еще?

И проверить эту гипотезу довольно просто. Достаточно сравнить медиаповестку по ИИ в Рунете с медиаповесткой англоязычного и китаеязычного Интернета.

Вот тестовый кейс

Отчет Стэнфордского центра человеко-ориентированного ИИ (HAI) On the Opportunities and Risks of Foundation Models, опубликованный 16го августа.

В посте об этом отчете я написал, что Foundation Models — революция в обучении машин, последствия которой пока непредставимы. И это суперважная тема, как для профессионалов, так и для всего общества.

Медиа всего мира (кроме России) так и восприняло этот отчет.

  • По данным мониторинга EyeOnAI, в течение 6 недель после публикации отчет входит в ТОР5 самых обсуждаемых тем новостных медиа в разделах Computer Science, Artificial Intelligence, Computers and Society.
  • Уже три недели (№36–38) это самая обсуждаемая тема новостных медиа в названных разделах.
  • Google показывает 1610 ссылок в англоязычном Интернете на запрос — “On the Opportunities and Risks of Foundation Models” Machine Learning
  • Google показывает 309 ссылок в китаеязычном Интернете на запрос — “On the Opportunities and Risks of Foundation Models” 机器学习

А в Рунете, кроме меня, про этот отчет не написал никто.

Но факт налицо. Российских журналистов и блоггеров, профессионалов и общество не интересует самая обсуждаемая тема англо- и китаеязычного Интернета в разделах Computer Science, Artificial Intelligence, Computers and Society.

Что же за новости в Рунете по запросу — машинное обучение?

Вот ТОР сегодняшних новостей Яндекса по этому запросу.

1. И.о. ректора Ижевского госуниверситета рассказал о межвузовском сотрудничестве, обучении в Иннополисе и проектах, связанных с искусственным интеллектом.

2. Прогнозирование выработки и потребления электроэнергии — уникальные возможности нового цифрового решения от ИНФОПРО и AnalyticsHub.

3. Как финтех использует ИИ и зачем ему суперкомпьютеры.

4. Для технологических кружков России создали образовательные программы по профилям НТО.

5. Российские школьники создадут умных помощников для учителей на «Уроке цифры» по искусственному интеллекту

Полагаю, достаточно, чтобы составить представление о медиаповестке Рунета (в новостной выдаче Google почти то же самое).

Но может хотя бы в академической среде все иначе?

Увы, нет.

Вот видео Круглого стола академиков РАН по тематике “Научные проблемы искусственного интеллекта” 21 сентября 2021г.

Модератор дискуссии академик К.В. Анохин очень точно сформулировал цель дискуссии.

Область ИИ развивается очень быстро. ИИ — как быстро летящая утка, в которую бессмысленно стрелять, целясь в то месте, где она находится. Необходимо упреждение. Чтобы не быть аутсайдером, лишь повторяющим чужие решения, необходимо понимать главные тренды и тенденции развития ИИ. Тогда можно будет развивать ИИ в России с упреждением, а не стрелять туда, где утки уже нет.

Уважаемые академики отвечали на этот вопрос 2+ часа. Но Foundation Models так и не были упомянуты среди важнейших трендов.

Получается, что и в исследовательской повестке РАН этой важнейшей темы пока нет.

Видимо, и здесь особенности национальной научной повестки.

Ваши шансы увидеть мои новые посты быстро уменьшатся до нуля, если вы не лайкаете, не комментируете и не делитесь в соцсетях.

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

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