Согласно принятым изменениям, медицинское ПО с применением технологий искусственного интеллекта освобождено от прохождения экспертизы результатов технических испытаний перед проведением клинических тестов, и теперь заявители могут проходить процедуру государственной регистрации продукта в качестве медицинского изделия в один этап. Это дает инновационным продуктам возможность сократить процедуру государственной регистрации на 1-3 месяца, что существенно на динамично развивающемся рынке.

Анна Мещерякова

CEO «Третье мнение»

Главный уникальный фактор 2020 года — безусловно, эпидемия COVID-19. Резко ускорился переход на удаленное взаимодействие и, как следствие, вырос перечень услуг, требующих удаленной идентификации и верификации с одновременным значительным повышением требований к качеству и безопасности этих услуг. Если до изоляции удаленная идентификация средствами ИИ находилась в разряде скорее премиального сегмента, то сегодня для банков и компаний финансового сектора, медицинских центров, страховых компаний и многих других удаленная идентификация пользователя перешла в разряд must have. 

Владимир Арлазаров

генеральный директор Smart Engines

Вырос спрос на интеллектуальных ассистентов, голосовых и текстовых роботов, речевую аналитику. Голосовые и текстовые роботы ранее использовались для улучшения клиентского опыта. В период пандемии, когда нагрузка на контактные центры обработки обращений клиентов в финансах, ритейле, телеком и e-commercе выросла, выиграл тот, кто смог с помощью ИИ-решений наладить связь со своими клиентами. Итоги года демонстрируют, что бизнес, который внедрил такие решения, не только не проиграл, но и продемонстрировал рост, и эта динамика продолжается.

Увеличился спрос и на бесконтактные системы. До 2020 года система распознавания лиц использовалась преимущественно для обеспечения безопасности и комфорта, а теперь все больше кейсов ее использования для минимизации контактов и соприкосновений. Ранее распознавание лиц в АПК «Безопасный город» использовалось для безопасности (поиск правонарушителей), сейчас – в кейсе заботы о здоровье: позволяет выявлять нарушителей карантина, а также — цепочки зараженных, что позволяет блокировать распространение вируса.

Стала более заметна мультимодальная биометрия. Пандемия повлияла также на рост дистанционной, цифровой, online-активности, спровоцировала развитие «Цифровых аватаров»: цифровой двойник может представлять человека и в физическом, и в цифровом мире. Но любое представление от нашего лица нуждается в своевременной и адекватной аутентификации и верификации, для чего все активнее используется биометрия. С помощью биометрии и новых технологий можно удаленно подтверждать свою личность, осуществлять покупки, заказывать еду, бесшовно, «по лицу» проходить в аэропорт, фитнес-центр, в офис. Теперь профиты и удобство от таких внедрений становятся очевидны для каждого.

Дмитрий Дырмовский

генеральный директор Группы компаний ЦРТ

Главные события на рынке разговорного ИИ в уходящем году связаны с голосовыми ассистентами и компаниями, их представляющими. Одно из них – создание и выход на рынок первого в России умного экрана, а также линейки ассистентов «Салют» от «Сбера». Запуск такого масштабного проекта вместе со всей экосистемой Сбера, безусловно, повлияет на рынок не меньше, чем запуск «Алисы» и Яндекс.Станции в свое время, особенно с учетом того, что «Сбер» планирует потратить десятки миллионов рублей на программы поддержки разработчиков в этой сфере.

Отечественный рынок умных колонок взял важную планку: по нашим оценкам, к концу 2020 года на руках у населения России будет 1 млн устройств. Не последнюю роль в этом сыграл выход «Капсулы» от Mail.ru Group. 1 млн устройств — та психологически значимая цифра, после которой умные колонки становятся ценными для бизнесов, желающих коммуницировать со своими клиентами через новый канал.

Наконец, команда DeepPavlov из МФТИ стала финалистом Alexa Prize, престижного конкурса для университетов от Amazon.

Кирилл Петров

управляющий директор и сооснователь Just AI

Прогресс подобных архитектур за последние годы также привлек внимание исследователей из области компьютерного зрения, которые смогли показать эффективность применения моделей-трансформеров в задачах классификации изображений и обнаружения на них объектов, где на протяжении долгого времени доминировали сверточные нейронные сети.

Кроме того, в этом году продолжил расти интерес к моделям машинного обучения для применения в медицине и биологии. Помимо демонстраций возможностей по разработке новых лекарств и эффективных моделей тестирования заболеваний, уходящий год запомнится созданием компанией DeepMind нейронной сети, способной с высокой точностью предсказывать строение протеина по его составу — задачей, над решением которой работали несколько десятилетий.

Сергей Миляев

руководитель исследовательских проектов VisionLabs

Мы работаем над алгоритмическими инструментами, которые анализируют все, связанное с человеком, — лицо, поведение, силуэт, манеру ходьбы и так далее. И в 2021 году продолжим развивать это направление.

Если говорить о прогнозах для отрасли в целом, то стоит отметить рост востребованности искусственного интеллекта в медицине. Исследования показали, что применение машинного обучения позволяет заметно повысить эффективность анализов и ускорить процесс создания новых лекарств — это отвечает вызовам, которые сейчас стоят перед миром. Помимо ожидаемого продолжения соперничества между разрабатываемыми моделями по сложности и точности, стоит упомянуть и возрастающий объем работы для государственных регуляторов по проработке правил их применения, чтобы использование таких моделей было прозрачно и безопасно для общества.

Сергей Миляев

руководитель исследовательских проектов VisionLabs

Также в следующем году мы будем развивать технологии распознавания подделок документов на основе компьютерного зрения. Элементы защиты документов совершенствуются, но и злоумышленники получают доступ к новым технологиям. Подделку все сложнее распознать, а требования к удаленной идентификации ужесточаются. В этой области мы видим гигантский пласт вполне решаемых задач, к которым в мире никто еще не подступался.

Также уже несколько лет научное сообщество озабочено проблемой уязвимости ИИ к подделке входных данных. С нынешним поколением моделей ИИ ситуация принципиально иная: они как бы подвержены гипнозу, когда очевидная информация может быть проигнорирована, а картина реальности целенаправленно подменена. Мы уверены, что стоим на пороге создания технологии ИИ, которая будет на порядки менее подвержена подобным атакам, и в следующем году планируем представить наши наработки по этой теме научному сообществу.

Владимир Арлазаров

генеральный директор Smart Engines

Ранее мы разрабатывали продукты в телефонном канале для задач голосовых меню и речевой аналитики, а также диктовочные системы с использованием гарнитур. Выход в сценарий живого общения стал технологическим вызовом, но у нас уже есть прогресс, и мы продолжим усиливать свою экспертизу в этом. С возвращением офлайн-каналов такое решение будет набирать популярность.

Дмитрий Дырмовский

генеральный директор Группы компаний ЦРТ

В большинстве отраслей экономики ИИ уже находится на той стадии развития, когда можно переходить к промышленному внедрению. Искусственный интеллект реально позволяет крупным компаниям экономить и зарабатывать миллиарды, а в масштабах страны — и триллионы рублей, мы это видим на собственном примере «Сбера». Так что я очень надеюсь, что 2021-й станет годом прикладного, практического ИИ, и мы, как потребители, в какой-то момент перестанем замечать присутствие искусственного интеллекта в нашей жизни, точно так же, как не замечаем электричества, которое воспринимается как должное.

Владимир Авербах

управляющий директор и начальник центра исследования данных для государственных органов Сбербанка