США пока лидируют в сфере создания технологий искусственного интеллекта. Китай быстро догоняет Штаты, а Европейский Союз увеличивает отставание от обоих лидеров в сфере ИИ. Таковы выводы нового отчета ITIF.
Американская некоммерческая организация Information Technology and Innovation Foundation (Фонд информационных технологий и инноваций), недавно представила широкой общественности тематический отчет, посвященный вопросам лидерства в сфере искусственного интеллекта на уровне государств. Согласно основным выводам — США, как и ранее, возглавляет рейтинг, но Китай ускоренным темпом сокращает отставание и в ближайшее время может перейти со второй на первую позицию. В то же время, ЕС теряет позиции, хотя и находится на третьем месте.
Исследование ITIF носило комплексный характер и охватывало три десятка основных параметров, которые так или иначе могут повлиять на активность в области ИИ. В их числе: исследовательская деятельность, коммерческие разработки, объемы инвестиций в оборудование и ПО, подготовка кадров, наличие профильных программ в вузах и т.д. В результате анализа всех факторов каждой стране присваивался рейтинг, где 100 баллов — наивысшая оценка. По итогам 2020 г. США получили 44,6 баллов, КНР — 32 и ЕС — 23,3 балла.
Исследователи отметили, что США лидируют по таким параметрам, как инвестиции в стартапы, связанные с ИИ, и финансирование исследований и разработок. Что же касается Европы, то она наоборот заметно отстает по объемам финансирования венчурного капитала и прямых инвестиций в ИИ. Также США по-прежнему являются мировым лидером в сфере разработки микросхем для систем искусственного интеллекта.
В некоторых других областях Китай уже опережает США. Например, в прошлом году, на территории страны работало 214 суперкомпьютеров из рейтинга ТОР-500 мощнейших вычислительных систем мира. Для сравнения, в США таковых было 113, а в ЕС — 91.
Что касается количества опубликованных исследовательских работ, то здесь также лидирует Китай. Учеными из КНР за 2020 г. было опубликовано 24 929 научных работ по теме ИИ, для США этот показатель составил 20 418, для ЕС — 16 233. В то же время отмечается, что несмотря на количественные показатели, в общем и целом качество исследований в США по-прежнему выше, чем в Китае и Европейском Союзе.
«Китайское правительство сделало ИИ своим главным приоритетом, и результаты налицо. США и ЕС необходимо обратить внимание на то, что делает Китай, и реагировать на сложившуюся ситуацию, потому что страны, которые лидируют в разработке и использовании искусственного интеллекта, будут определять будущее. Они значительно улучшат конкурентоспособность своих экономик, в то время как отстающие страны рискуют потерять позиции в ключевых отраслях», — считает Даниэль Кастро, директор Центра инноваций и основной автор отчета.
«Применение искусственного интеллекта дает неоспоримые преимущества, и за прошедший год мы в этом смогли убедиться. Освоение новых технологий, в особенности ИИ, стало одной из антикризисных мер во многих отраслях во время пандемии. За 2020 г. выросло количество успешно внедренных бизнес-кейсов, но это скорее тактические шаги. Стратегически, в долгосрочной перспективе, конечно, фундаментальные научные исследования и поддержка со стороны государства важны для развития искусственного интеллекта не меньше, чем финансирование разработок и спрос со стороны бизнеса», — говорит Александр Тихонов, генеральный директор SAS Россия/СНГ.
Подводя итоги, авторы из ITIF говорят о том, что для сохранения конкурентоспособности в сфере ИИ, Европе необходимо ввести дополнительные налоговые льготы, направленные на активизацию исследований и расширить возможности государственных НИИ, работающих над технологиями искусственного интеллекта. В свою очередь, США чтобы сохранить лидерство, должны усилить поддержку исследований и внедрений ИИ, а также активизировать программы, связанные с развитием человеческого капитала в области ИИ, в том числе за счет привлечения талантов со всего мира.
SAS Viya: аналитические модели можно сразу запускать в «продакшн» без написания дополнительного кода
Данные — это золотая руда, однако, чтобы добыть из нее полезные знания, необходимы комплексные инструменты, которые включают в себя элементы машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения, интернета вещей. Платформа SAS Viya позволяет решить эту задачу за счет «композитного» искусственного интеллекта, in-memory вычислений и возможности запускать аналитические модели в производство без написания дополнительного программного кода.
Какие преимущества дает технология потоковой аналитики для решения задач по обеспечению безопасности
Пользовательские устройства ежесекундно генерируют триллионы событий, данные о которых оседают в хранилищах. Накапливать такого рода информацию бессмысленно и дорого. Компании ищут способы монетизации сведений, собранных, например, о клиентах. Крупные игроки, инвестирующие в дата-центры и персонал, научились анализировать колоссальные объемы информации, делать выводы и даже составлять прогнозы. Анализ больших объемов данных в режиме реального времени позволяет мгновенно реагировать на происходящее, как того требует ситуация.
Александр Миронов, SAS: Индивидуальные предложения не придумать заранее: их формируют алгоритмы прямо при общении с клиентом
Эффективность маркетинговых кампаний может колебаться в широком диапазоне. Многие клиенты воспринимают звонки и сообщения с предложениями услуг как спам. Изменить ситуацию мог бы индивидуальный подход, когда клиенту предлагают именно то, что ему в данный момент необходимо. Как это сделать, в интервью CNews рассказал Александр Миронов, руководитель практики по клиентской аналитике и CRM, SAS Россия и СНГ.
