Один из основных - программные средства с возможностями ИИ вплотную приблизились к прохождению теста Тьюринга. Напомним, что в своей классической постановке тест Тьюринга демонстрирует уровень интеллектуального развития информационной системы и ее претензии на близость к естественному интеллекту. Считается, что компьютерная система прошла тест Тьюринга, если эксперты, находящиеся "за стенкой" и задающие вопросы этой системе и человеку, более чем в 30% случаев не смогут определить, кто отвечает на них - программа или человек.
Одной из значимых попыток прохождения теста Тьюринга стал прошедший в 2012 году в Великобритании всемирный научный конкурс кибернетического интеллекта. Первое место на нем заняла российская программа "Евгений", ответившая на 29,2% поставленных вопросов точно так же, как человек. Таким образом, программе не хватило всего 0,8% для того, чтобы осуществилось так давно ожидаемое событие в мире - появление системы, имитирующей естественный интеллект. Эксперты называют это наивысшим достижением компьютерной программы. Рост числа подобных программ в прошлом году составил 15-20%.
В 2012 году отмечен резкий рост решений интеллектуального управления автомобилем (self-driving). Динамика развития этого направления (число новых представленных решений) в прошлом году превысила 30%. Системы интеллектуального управления автомобилем стали реальным трендом прошлого года. Безусловно, информационному буму в этой сфере мы обязаны разработкам Google. Однако и помимо Google за последний год только в США независимо друг от друга были созданы прототипы систем self-driving сразу в нескольких крупных исследовательских центрах, включая Stanford и MIT. Интересные результаты были получены и в России. Российская компания Cognitive Technologies в прошлом году совместно со специалистами Института системного анализа РАН разработала технологию self-driving, базирующуюся на принципиально новых подходах. Если американские аналоги представляют собой так называемые активные системы, предполагающие обязательное наличие устройств, излучающих сигнал, то российский прототип относится к пассивным системам, когда на транспортном средстве используется исключительно принимающее оборудование. По мнению экспертов, это решение имеет более фундаментальную научную составляющую и значительно большие перспективы применения, в том числе и в военной сфере. В ближайшем будущем эксперты прогнозируют развитие этого сектора ИИ в направлении создания адаптивных или самообучающихся систем.
Очевидным трендом последних и не исключено, что и будущих лет является развитие технологий big data. Речь идет о технологиях обработки огромного количества неструктурированной и структурированной информации в условиях ее непрерывного роста, которую получают пользователи из таких источников, как Интернет, мобильные программы, датчики мобильных устройств, социальные сети. Отдавая дань популярности этого направления, аналитики в прошлом году ввели даже специальный термин "цифровая революция", применительно к технологиям big data. Резкая динамика коммерческого применения и популяризации big data в России пришлась именно на 2012 год. Одна из главных причин этого кроется в коммерциализации облачных вычислений. И хотя это направление не имеет прямого отношения к ИИ, методы ИИ широко применяются при создании решений big data.
Резкий рост рынка мобильных устройств и их атрибутов обусловил динамичное развитие технологий совершенствования человеко-машинного интерфейса. Это в первую очередь касается систем распознавания отдельных движений человека: мимики, жестов, движения и положения глаз, лица, и т.д. И использование информации об этом - в задачах развития человеко-машинного интерфейса и повышения его эффективности. Число стартапов в этом сегменте в 2012 году в России выросло практически в 1,5 раза. Кроме того, появился целый ряд проектов в смежных областях, использующих данные о движениях отдельных частей тела человека. Одно из них разработано российским автором Виктором Осетровым из Казанского технопарка, для повышения точности системы распознавания речи. Высокий результат достигается благодаря анализу движения губ говорящего. Автор смог в прошлом году получить грант Фонда "Сколково" на свою разработку в размере 4,8 млн руб.
В прошедшем году число новых проектов ИИ, в которых используются самообучающиеся алгоритмы, выросло на 10-15%. Такая тенденция также характерна и для мирового направления ИИ. Там аналогичный показатель динамики роста составил 35%.
Прошлый год стал годом рождения идеологии так называемых невидимых приложений для мобильных устройств. Речь идет о программах и возможностями ИИ, которые способны незаметно для пользователя получать информацию о его манерах, самообучаться им и использовать эту информацию при дальнейшей работе.
Авторы исследования отмечают и другие направления, которые представляют интерес с точки зрения возможностей применения технологий ИИ в России. В их числе перспективное направление использования технологий ИИ в нефтедобыче, предполагающее создание систем принятия решения о структурном составе пород на основе качественных признаков и исключающее необходимость проведения дорогостоящих процедур анализа почвенных слоев традиционным способом.
Большинство тенденций в области ИИ в России и мире совпадают. Это говорит о том, что самое интеллектуальное направление сферы инноваций в нашей стране развивается довольно активно, и, более того, в целом ряде случаев именно мы являемся законодателями мод. Хочется надеяться, что наша страна постепенно сможет вернуть свои позиции в области приложений ИИ, утраченные в начале 1990-х годов.
