В вашей корзине
(пусто)
 

Барьеры на пути

5 Апр 19
5 Апреля 2019, 10:41
Для внедрения в России решений с использованием технологии искусственного интеллекта (ИИ) существует ряд барьеров. Их обозначили представители бизнес-сообщества на круглом столе, прошедшем в Аналитическом центре при Правительстве.

Как указал директор Института прикладного анализа данных «Делойт Россия и СНГ» Алексей Минин, руководство госкомпаний на словах понимает, что собой представляет ИИ, но на самом деле такого понимания нет.

Солидарен с А. Мининым директор центра компетенции больших данных и искусственного интеллекта компании «Ланит» Денис Афанасьев. По его мнению, мешают развитию ИИ в России такие проблемы, как отсутствие отечественной инфраструктуры для его работы, слабая информированность бизнеса о существующих фундаментальных научных разработках в области ИИ, недостаточный для его внедрения уровень цифровизации российских компаний, отсутствие отлаженной на высоком уровне работы с данными, а также неправильное понимание руководства относительно внедрения в компании искусственного интеллекта. Сославшись на аналитический отчет компании IBM, он отметил: все компании говорят о необходимости внедрения искусственного интеллекта, но только 10 % из них сообщают, что у них это действительно получилось, и они ощущают полученную от этого выгоду. При этом они заявляют, что значительную выгоду от внедрения искусственного интеллекта они получат только в течение 5 лет.

Руководитель службы разработки Яндекс.Поиск Алексей Шаграев обратил внимание на тот факт, что для создания в Москве системы «умного» транспорта у компании имеются все необходимые данные, но для реализации данного проекта необходим соответствующий проект в области государственно-частного партнерства.

В ходе круглого стола представители бизнес-сообщества рассказали и об успешных примерах использования технологии ИИ. Исполнительный директор компании Ntechlab Глеб Дьяконов поведал о применении в подсчете посетителей фанзоны Чемпионата FIFA 2018 технологии распознавания лиц, основанной на технологии искусственного интеллекта и нейронных сетях. Директор по анализу данных и моделированию НЛМК Анджей Аршавский поделился опытом использования компанией машинного обучения для прогноза свойств кокса, прогнозных моделей для управления доменной печью, а также прогнозных моделей для увеличения темпа прокатки стали.

Возврат к списку