ISSN 1995-1248
DOI 10.26163/GIEF

Некоторые аспекты развития и влияния на бизнес искусственного интеллекта в России

Certain Aspects of Artificial Intelligence Development and its Influence on Business



И.А. Никитина
А.С. Потемкин
I.A. Nikitina
A.S. Potemkin
sizn@mail.ru
Albert.Potemkin@gmail.com
профессор кафедры мировой экономики и менеджмента, АНО ВО «Международный банковский институт имени Анатолия Собчака», доктор экономических наук
аспирант АНО ВО «Международный банковский институт имени Анатолия Собчака»
professor, the Department of World Economy and Management, Anatoly Sobchak International Banking Institute, Doctor of Economics
post-graduate student, Anatoly Sobchak International Banking Institute, St. Petersburg
г. Санкт-Петербург
г. Санкт-Петербург
St. Petersburg
St. Petersburg

Ключевые слова:

  • искусственный интеллект
  • нейронные сети
  • глубокое обучение
  • языковые модели
  • текстовая обработка
  • синтез текста
  • секвенциальные данные
  • Keywords:

  • artificial intelligence
  • neural networks
  • deep learning
  • language models
  • text processing
  • text synthesis
  • sequential data
  • Рассматриваются некоторые виды искусственного интеллекта (ИИ) и его использование в бизнесе на основе данных, полученных в рамках исследования нескольких крупных компаний в России и за рубежом. Анализ проведен с использованием различных моделей машинного обучения, включая глубокое обучение и нейронные сети. Рассмотрены модели глубокого обучения в нейронных сетях: сверточные нейронные сети, рекуррентные, глубокие усиленные, генеративные состязательные нейронные сети, трансформеры. Приводятся наиболее используемые языковые модели искусственного интеллекта. Результаты исследования позволяют представить влияние использования ИИ в бизнесе, а также проблемы, возникающие при его внедрении и огромные возможности, которые предоставляет ИИ для развития бизнеса.

    We look at several types of artificial intelligence (AI) and its use in business on the basis of the data obtained from researching certain large Russian and international companies. The analysis was carried out relying on various machine learning models, including deep learning and neural networks. Deep learning models in neural networks are considered, namely convolutional, recurrent, deep reinforced, generative adversarial neural networks, transformers. The most widely used language models of artificial intelligence are given. The results of the study enable us to realize the impact of AI on business and understand the problems arising during its implementation as well as considerable opportunities for business development that AI provides.

    Обзор статьи

    В настоящее время искусственный интеллект (далее – ИИ) становится все более распространенным в различных отраслях экономики. Бизнес-сектор не исключение, и многие компании используют ИИ для улучшения своих бизнес-процессов, повышения эффективности и увеличения прибыли. Однако несмотря на все преимущества, эффективность использования ИИ в бизнесе все еще остается предметом обсуждения.
    Начиная с 21 в. технология искусственного интеллекта (ИИ) сделала прорыв во всем мире благодаря быстрому развитию Интернета и информационных технологий. Ускорилось проникновение и интеграция ИИ в экономическое общество, что способствовало быстрому вступлению человеческой культуры в эру интеллекта. ИИ – это самая значительная инновация в технологиях нового поколения. Продукты ИИ широко используются во всех сферах производства и жизни человеческого общества, включая интеллектуальных роботов, умные дома, автономные транспортные средства. Они оказывают глубокое влияние на экономическое сообщество и постепенно становятся объектом внимания крупных стран. Исходя из этого, правительства всего мира начали новый этап конкуренции за превосходство в области искусственного интеллекта.
    Целью исследования является выявление и систематизация видов технологий ИИ в разных отраслях и оценка влияния технологий ИИ на развитие бизнеса в РФ. Поставлены задачи: 1) изучить модели глубокого обучения в нейронных сетях; 2) рассмотреть языковые модели ИИ и их применение в РФ; 3) дать оценку влияния эффектов внедрения ИИ на развитие бизнеса в стране.
    Результаты исследования. США, Евросоюз и Япония стремятся занять доминирующее положение в развитии искусственного интеллекта. В России также была принята национальная стратегия развития ИИ, определены задачи и приоритеты в этой области, создано несколько крупных исследовательских центров, таких как МФТИ, ВШЭ, ИСП РАН, Сколковский институт науки и технологий, а также частные компании, такие как «Яндекс», «Mail.ru Group», «KasperskyLab» и др. В России также есть инициативы, поддерживаемые правительством и частными компаниями, включая национальный проект «Искусственный интеллект», который предполагает инвестиции более чем в 100 проектов в области ИИ на протяжении 5 лет, в том числе создание инфраструктуры для развития ИИ-технологий и обучение специалистов. Проект уже привел к запуску ИИ-лаборатории на базе Национального исследовательского университета «Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова» при НИУ ВШЭ, которая занимается научными исследованиями и разработкой прототипов новых технологий.
    Национальный проект «Искусственный интеллект» направлен на обучение специалистов в области ИИ и создание благоприятной среды для развития технологий ИИ в России. В рамках проекта созданы специализированные курсы и программы обучения, а также разработаны новые ИИ-продукты, такие как голосовые ассистенты, системы распознавания речи и изображений, аналитические системы для мониторинга социальных сетей и т.д.

    Список использованной литературы

    1. Указ Президента РФ от 10.10.2019 г. № 490 «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации». URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/ (дата обращения: 02.03.2023).
    2. Беспилотник на практике: немного деталей про тестовую машину от StarLine. URL: https://habr.com/ru/company/leader-id/blog/545428/ (дата обращения: 02.03.2023).
    3. Болтать не отвлекаясь. Как мощная нейросеть сделала ответы ассистентов «Салют» человечнее и оригинальнее. URL: https://vc.ru/services/318305-boltat-ne-otvlekayas-kak-moshchnaya-neyroset-sdelala-otvety-assistentov-salyut-chelovechnee-i-originalnee (дата обращения: 02.03.2023).
    4. Введение в свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks). URL: https://habr.com/ru/post/454986/ (дата обращения: 02.03.2023).
    5. ВШЭ получила грант правительства РФ на создание Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта. URL: https://www.hse.ru/news/science/513934137.html (дата обращения: 02.03.2023).
    6. Заявление Министерства иностранных дел Японии о позиции страны в отношении вопросов мира и безопасности // Ministry of Foreign Affairs of Japan. URL: https://www.mofa.go.jp/mofaj/files/000486596.pdf (дата обращения: 02.03.2023).
    7. Искусственный интеллект (рынок России). URL: https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Искусственный_интеллект_(рынок_России) (дата обращения: 02.03.2023).
    8. Исследование ABBYY «Рынок искусственного интеллекта в России (2019)». URL: https://media.rbcdn.ru/media/reports/ABBYY_IDC_Research.pdf (дата обращения: 02.03.2023).
    9. Куроедов А.В., Остапенко Г.А., Митрошина К.В., Мовсисян А.Б. Современная диагностика глаукомы: нейросети и искусственный интеллект. Клиническая офтальмология. 2019;19(4):230-237. DOI: 10.32364/2311-7729-2019-19-4-230-237. URL: https://www.rmj.ru/articles/oftalmologiya/Sovremennaya_diagnostika_glaukomy_neyroseti_i_iskusstvennyy_intellekt/ (дата обращения: 02.03.2023).
    10. Маленький и быстрый BERT для русского языка. URL: https://habr.com/ru/post/562064/ (дата обращения: 02.03.2023).

    РФ, Ленинградская область, г. Гатчина, ул. Рощинская, д. 5 к.2