Герои будущего. как работает искусственный интеллект

Введение

Искусственный интеллект (ИИ) – программный комплекс, который способен воспроизводить человеческие навыки: планировать, решать проблемы, давать советы, а также обучаться и улучшать свою работу в процессе выполнения задач. Например, рекомендательные музыкальные сервисы, которые изучают ваши предпочтения и «подкидывают» похожую музыку, можно назвать своеобразным искусственным интеллектом.

Мышление человека основывается на нейронах мозга, а мышление ИИ базируется на нейронных сетях. Они позволяют системам приобретать новые навыки практически так же, как это делают люди.

Как отличить искусственный интеллект от простого алгоритма сбора и выдачи данных? Главная особенность ИИ и его отличие – способность к обучению и совершенствованию в процессе работы. То есть, чем больше вы используете технологию, тем лучше она подстраивается под ваши нужды, тогда как обычная система продолжает выполнять только изначально заданный алгоритм.

С сайта hackernoon.com

Что такое ИИ и почему это так интересно

Тема искусственного интеллекта и машинного мышления интересовала учёных ещё до изобретения компьютеров, а после появления ЭВМ вышла на новый уровень. В 1950-60-х годах вопросы, связанные с созданием и использованием искусственного интеллекта, стали широко обсуждаться в обществе.

Ответ на этот вопрос найти сложно ещё и потому, что нет чётких критериев разумности машины. Если это умение делать логические умозаключения, то компьютер давно превзошёл человека. Если же речь идёт о гибкости и оригинальности мышления, тут человек пока ещё превосходит даже самые современные интеллектуальные устройства.

‍

ИИ активно используется в самых разных областях, список которых с каждым годом расширяется, и найти своё место в этой сфере могут не только технари, но и гуманитарии – специалисты по управлению проектами, рекламе и пиару, психологи, экономисты, лингвисты.

‍

Проблемы развития технологий ИИ

Конечно, нельзя сказать, что возможности ИИ абсолютно не имеют границ. Ведь имеются некоторые сложности:

Машины способны обучаться только на массиве данных, что говорит о неправильном итоговом результате при малейших неточностях.
Существует ограничение каким-то конкретным видом деятельности, оно и понятно, система, которая распознает лица в смартфоне не будет пригодна для выявления махинаций в сфере банковского обслуживания.
Автономных интеллектуальных машин – нет. Нужны огромные ресурсы и достаточное количество профессионалов своего дела, чтобы машина работала, как нужно.

Приложения для смартфонов

Представить нашу жизнь без мобильных телефонов — это непростая задача. Различные приложения на наших мобильных телефонах стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Многие из этих приложений основаны на искусственном интеллекте.

Встроенные умные голоовые помощники в наших телефонах, такие как Алиса, Siri, Alexa и Google Assistant, являются наиболее очевидными примерами ИИ, которые большинство из нас знает и использует.

Все больше мобильных технологических платформ разрабатывают решения, использующие AI для управления различными аспектами устройства, такими как управление батареей, подсказки о событиях и т.д. Одна из стандартных функций, например использование портретного режима на телефоне, также использует ИИ.

Сервисы с поддержкой ИИ теперь составляют значительную часть обновлений на платформах iOS и Android.

ИИ в технике

Например, в сельском хозяйстве в последние годы начали использовать автопилоты. Это системы, подразумевающие автоматическое рулевое управление, благодаря чему они могут самостоятельно двигаться по прямой или изогнутой траектории. Это позволяет снизить погрешность работ (обычно она составляет от 5 % до 20%), а также рабочее время и расход топлива.

Аппаратура во многих сферах промышленности оснащается системами помощи операторам. Такие программы отслеживают показатели машин и корректируют режимы работы, благодаря чему достигается максимальная эффективность. Большинство систем отслеживания дистанционные — работникам не нужно находится непосредственно «у станка», что сильно сокращает финансовые и временные затраты.

В рамках логистики распространение получают системы помощи водителю. Они отслеживают движение машины между линиями дорожной разметки, позволяя контролировать свое местоположение и не отклоняться от полосы

Это особенно важно на длинных дистанциях, когда человеку сложно сохранять сосредоточенность.

Некоторые компании разрабатывают уникальные решения, подходящие для конкретных функций и условий использования. Возвращаясь к тому же сельскому хозяйству: там ИИ помогает эффективнее работать на неровных поверхностях, склонах и холмах.

Технологии

Основой технологии объединения вычислительных ресурсов компьютерных систем и возможностей человеческого интеллекта для решения экспоненциально сложных задач являются методы «обработки больших данных». «Вычислительное поле» новых технологий составляют: 1) кортеж «данные-алгоритмы» и 2) ресурсы распределенных гетерогенных реконфигурируемых компьютерных платформ, узлы которых объединяются в систему «умными» каналами передачи данных. Использование фактора гетерогенности вычислений, то есть применение процессорных элементов с различной архитектурой, а именно CPU, GPU, TPU и FPGA, позволяет эффективно масштабировать как по «горизонтали», так и по «вертикали» различные задачи «извлечения знаний» из обрабатываемых данных, «корректируя» с учетом ситуационного контекста реализуемое множество алгоритмов, которые используются для оценки потенциальных угроз и рисков, связанных с реализацией «вычисленных» решений и точностью применяемых компьютерных моделей. Следует заметить, что благодаря гетерогенности в системах, ориентированных на процессы «интеллектуализации» обработки данных, общепринятый процессорно-центрический подход к созданию вычислительных платформ может быть объединен с памяти-центрическими решениями, что позволяет весьма эффективно имитировать такие когнитивные функции, которые можно характеризовать как «вычислительный insight» или специальный механизм ускорения работы переборных алгоритмов, требующий предварительной и весьма трудоемкой в вычислительном отношении индексации хранилища данных, потенциально содержащего ответы на корректные запросы к информационным ресурсам. Именно такая технология в настоящее время широко используется в современных поисковых системах «Яндекс» и Google, успешно имитируя функции интеллектуальной деятельности, которые обычно связывают с понятием «интуиция»

Другой важной характеристикой технологий вычислений является диссипация энергии, необходимая для работы электронных компонентов современных компьютеров. Учитывая, что все процессоры на макроуровне построены на логических вентилях «И-НЕ» или «ИЛИ-НЕ», любые вычислительные операции уменьшают информационную энтропию обрабатываемых данных, что, в свою очередь, приводит к увеличению термодинамической энтропии и, как следствие, к выделению тепла не менее чем Q = k×T×ln 2 Дж энергии, где k — постоянная Больцмана и T — температура системы

Сама по себе эта энергия невелика, так Q для T = 300 K составляет 0,017 эВ на бит, но в пересчете на число ЛЭ в современном микропроцессоре 2×1010 суммарная энергия вырастает до величин порядка 1 Дж за каждую секунду работы микропроцессора. Поэтому если с помощью современных микропроцессоров, объединенных в суперкомпьютерный кластер, попытаться имитировать работу мозга, включающего 1,5×1017 ЛЭ, то затраты энергии будут превышать уровень практической целесообразности применения компьютерных технологий и могут представлять только чисто научный интерес. Хотя реконфигурируемые вычислители на базе FPGA имеют по сравнению с микропроцессорами CPU и графическими ускорителями GPGPU большую удельную емкость логических элементов, такие устройства проводят вычисления на существенно более низких частотах и с меньшими потерями информации, что позволяет либо снизить удельные показатели потребления энергии при сравнимой производительности, либо при тех же энергетических затратах получить большую производительность процессов обработки данных.

Объединение отдельных гетерогенных вычислителей в распределенную систему и реализация на этой основе комплекса технологических решений для реализации интеллектуальных задач требует сбалансированного использования аппаратно-программных ресурсов. Эффективность кластеризации зависит от того, как информационная структура конкретного алгоритма, представленная в виде программы, отображается на архитектуру вычислителя, ключевым требованием к которому является обеспечение высокого уровня параллелизма решения задачи по командам и данным. Структура гетерогенной реконфигурируемой платформы интеллектуальной обработки данных, реализация которой отвечает перечисленным требованиям, приведена на рис. 3.

Рис. 3. Структура гетерогенной распределенной реконфигурируемой платформы интеллектуальной обработки данных

Реальные достижения в области искусственного интеллекта

побеждаетсреднему проходному баллу

Достижения в этой сфере превосходят все ожидания. Так, около десяти лет назад онлайн-переводчики (Google Translate и другие) могли обрабатывать только отдельные слова и фразы. Сейчас они справляются с целыми текстами, учитывая при этом контекст благодаря анализу огромного количества данных. Это позволяет, например, читать статьи, не зная иностранных языков.

Банки оценивают надежность и платежеспособность людей в том числе с помощью ИИ. Многих потенциальных клиентов отсеивает именно он. А в некоторых штатах США сотрудники судебной сферы внедряют искусственный интеллект в процесс определения оптимального срока наказания.

Программа GPT-3 умеет генерировать тексты, которые не всегда получается отличить от тех, что написаны человеком. А нейросеть AlphaFold 2 способна определить трехмерную структуру белка в течение пары часов, что значительно превосходит традиционные методы исследования. Эта технология названа одним из прорывов в здравоохранении. Но есть и другие инновации в этой области. Например, приложение AI Resp, разработанное Лабораторией по искусственному интеллекту Сбербанка, изучает голос, дыхание и кашель пациента, определяя вероятность наличия COVID-19.

Конечно, на самом деле достижений куда больше. Например, ИИ умеет распознавать лица, экономить энергию на смартфонах и распределять задачи между ядрами процессоров, играть (и выигрывать!) в шахматы, рисовать картины и даже сочинять музыку под чутким руководством невиртуальных продюсеров.

Искусственный интеллект в здравоохранении

IBM представило решение Watson. Оно представляет собой суперкомпьютер, который способен анализировать медицинские данные и даже изображения, чтобы ставить диагноз. Совершенствуя технологию, IBM обучает Watson обнаружению слабо выраженных признаков редких заболеваний у детей. Компания сотрудничает почти с двумя десятками медицинских центров, что должно ускорить широкое внедрение технологии в учреждения здравоохранения.

С помощью искусственного интеллекта планируют диагностировать рак на ранних стадиях. Разработчики Behold.ai сообщают, что средство излечения от указанного заболевания не будет иметь привычную форму медикаментов. Их цель – научить ИИ обнаруживать злокачественные опухоли по рентгеновским снимкам предельно рано, что не лечить, а предотвратить развитие болезни.

Аналогичным способом планируют диагностировать сердечные заболевания партнеры Bay Labs и Arterys. В основу технологии заложен анализ ультразвука, таким образом, «умное» оборудование способно увидеть то, что недоступно доктору.

Ученые заявляют, что в будущем здоровье человека будут сканировать смартфоны. На основе анализа активности, сна, общительности диагностировать даже психические отклонения, например, депрессию. Также искусственному интеллекту отводят роль исследования новых лекарственных препаратов. Алгоритмы будут обнаруживать уязвимые места вирусов и подбирать для их устранения эффективные комбинации молекулярных структур.

Умнее оружие — меньше потерь

Военное ведомство России давно работает над интеллектуализацией вооружений. Начальник Управления развития технологий искусственного интеллекта Минобороны Василий Елистратов, как бы сожалея, заявил, что большая роль всё ещё отводится личной подготовке военнослужащих. Хотя, разумеется, технологии ИИ присутствуют почти во всех образцах отечественного вооружения. В частности, в высокоточном оружии, системах вооружения различного базирования. В условиях современной, гибридной войны ставка делается именно на интеллектуализацию вооружений. Чем умнее оружие, тем меньше потерь. В структуре Минобороны создано управление по развитию искусственного интеллекта. Его цель — активизация работ по использованию интеллектуальных технологий при разработке вооружений.

Технология ИИ становится прикладной. В частности, она служит для контроля ручных операций по видеоизображению. Ещё одна новая технология основана на цифровом проектировании, машинном зрении и дополненной реальности. Уже есть установки, способные распознавать детали, инструменты и действия человека. В случае нарушения техпроцесса система не позволяет перейти к следующему этапу.

Главное управление инновационного развития Минобороны России одновременно сопровождает для последующего внедрения свыше 500 проектов, 222 из которых планируются к завершению и внедрению в этом году.

Искусственный интеллект в интересах Минобороны активно развивают, в частности, в военном технополисе «Эра». Холдинг «Росэлектроника» госкорпорации «Ростех» в начале года создал научно-исследовательскую лабораторию «Технологии искусственного интеллекта». Лаборатория занимается исследованиями в области применения ИИ в перспективных системах радиосвязи, разработкой типовых и кастомизированных технических решений, основанных на применении VR-технологий, технологий больших данных, машинного обучения глубоких нейронных сетей и искусственного интеллекта.

РИА Новости
Искусственный интеллект в интересах Минобороны активно развивают, в частности, в военном технополисе «Эра».

«Объединённая авиастроительная корпорация» (ОАК) для контроля качества деталей самолётов «МиГ» планирует использовать цифровую систему на основе искусственного интеллекта. Это будет система так называемого неразрушающего контроля качества — комплекс аппаратно-программных средств на основе цифровых технологий и технологий искусственного интеллекта.

С помощью системы будут контролироваться полуфабрикаты, заготовки, сварные швы деталей и сборочных единиц техники. Качество элементов станет распознаваться в автоматизированном режиме. В случае успеха проекта система может быть тиражирована на различных предприятиях ОАК, куда, помимо «МиГ», входят «Сухой», «Туполев» и др.

Возможности применения автопилота с искусственным интеллектом изучаются на базе одного из отечественных вертолётов.

В лексикон сотрудников предприятий ОПК прочно вошли понятия «искусственный интеллект», «самообучаемые нейросети», «сквозные технологии», «техническое зрение», «простые интегрированные решения».

uacrussia.ru
«Объединённая авиастроительная корпорация» (ОАК) для контроля качества деталей самолётов «МиГ» планирует использовать цифровую систему на основе искусственного интеллекта.

Классификация искусственного интеллекта

Какие бывают методы искусственного интеллекта — мы разобрались. Но сам искусственный интеллект также классифицируют на 3 общие группы.

Классификация искусственного интеллекта:

Слабый. Это тот искусственный интеллект, который уже создан человеком. В основном это мощные программы, которые выполняют какую-то узкую задачу. Например, программа для игры в шахматы, которая обыграла Гарри Каспарова. Кроме как играть в шахматы, эта программа ничего не умеет. Такое применение искусственного интеллекта также есть в медицине, финансовой сфере, в системах безопасности и др.
Сильный. Этот интеллект находится в стадии разработки. Его принцип — это способность «мыслить», то есть принимать решения в задачах, по которым ИИ не проходил «обучение». На сегодняшний день очень близкими к «сильному» искусственному интеллекту являются определенные роботы-операторы колл-центров. Некоторые из них способны вести полноценный диалог, имитируя человеческое общение. Голосовые помощники в телефоне — это не «сильный» интеллект, так как они пока не способны «думать», они принимают решения только по тем задачам, которым их обучили.
Суперинтеллект. Пока нет предпосылок его создать, есть только общее представление, каким он должен быть. К примеру, есть идея, что суперинтеллект должен быть максимально идентичен человеческому, а возможно, даже превосходить его. Поэтому на данный момент суперинтеллект — это, скорее, фантастика, нежели ощутимая реальность. Но кто знает, с какой скоростью пойдет прогресс в ближайшее время?

Netflix [развлекательные сервисы]

Крупнейший и один из самых успешных стриминговых сервисов осуществляет применение искусственного интеллекта, чтобы рекомендовать пользователям наиболее интересные сериалы и фильмы. Система опирается на историю просмотров человека, а также на привычки других людей (аудитория сегментируется по возрасту, географии, привычкам и расходам).

Netflix отчасти общается с ИИ более свободно и нетрадиционно. Так, в 2016 году в каталоге фильмов появилась короткометражка, созданная именно для ИИ. Фильм сделан для тестирования кодеков, которые используются для шифровки и дешифровки видеопотока. Они же проверяют качество вещания в 4K.

Другой проект компании – «Другая сторона ветра». Это фильм Орсона Уэллса, снятый в 1970-х, но не прошедший все этапы монтажа при жизни режиссёра. Система на базе ИИ делала монтаж уже в наши дни, и, по словам разработчиков, значительно улучшила качество изображения (до 4K).

Читайте: Что такое большие данные и для чего они нужны

Основные разработчики технологий искусственного интеллекта

Конечно, этот технологический титан активно занимается разработкой ИИ. Специалисты Google создают наработки, а потом их же и тестируют в продуктах, получая прибыль. Самые очевидные ИИ-проекты заключены в сфере онлайн-продаж. Есть и множество других, которые связаны с обучением распознавания человеческой речи, с переводом с иностранных языков, с шаблонными разговорами в различных автоматически настроенных программах.

OpenCog

Компания придерживается принципа работы сообща, а потому предоставила каждому желающему имеющиеся кусочки компьютерного кода, с помощью которого можно создать полноценный искусственный разум.

Китайский институт искусственного мозга

Очень полезные наработки созданы в Поднебесной. Их занятие – нейросети, которые могут распознать сообщение человека или создание искусственного интеллекта, который может мгновенно передать в службу помощи тревожное сообщение о ком-либо. Одна из самых серьезных работ китайских ученых — система социального доверия.

Microsoft

Microsoft имеет искусственный интеллект Azurе, который понимает речь человека, дает прогнозы, и имитирует прочие возможности человеческого интеллекта. Еще одна фишка — AI, способный распознать любую ошибку в коде. Это ведет к логичному исходу — вскоре ИИ обучат самостоятельно создавать программы.

Работа в области искусственного интеллекта: о кадрах и их нехватке

Хотите исправить ситуацию своими силами? Получите востребованное образование в области ИИ! Сделать это можно в Инженерной академии Российского университета дружбы народов. Выбирайте программу «Интеллектуальный интеллект и робототехнические системы», а также любые из профилей на направлениях «Прикладная математика и информатика» и «Фундаментальная информатика и информационные технологии». Именно магистратура станет идеальным шагом для углубления в тему ИИ, ведь у вас уже есть достаточно фундаментальных знаний.

Профильные дисциплины по созданию и применению интеллектуальных систем у вас будут вести ведущие специалисты в области, работающие на предприятиях ракетно-космической отрасли и в ведущих научно-исследовательских институтах РАН. Проходить практику предстоит на предприятиях, которые успешно внедряют и используют интеллектуальные системы. Среди них есть компании, входящие в госкорпорации «Роскосмос» и «Ростех».

Также на базе Инженерной академии открыта лаборатория робототехнических систем и искусственного интеллекта, оснащенная современными роботами Kawasaki. Там обучающиеся под руководством опытных специалистов могут реализовать на практике полученные знания и попробовать себя в разработке и управлении интеллектуальными системами. Активно ведется и научная работа, результаты которой докладываются на ведущих российских и зарубежных профильных конференциях и публикуются в высокорейтинговых научных изданиях.

Вас заинтересовала тема искусственного интеллекта? Тогда РУДН ждет вас в стенах Инженерной академии, ведь вы можете стать будущим этой перспективной отрасли!

«Каштан» зацветёт в ноябре

Американская армия использует искусственный интеллект для анализа данных, собранных в ходе российской спецоперации на Украине. Имеется в виду боевая тактика и стратегия Вооружённых сил России.

США не отправляют беспилотники в украинское небо, однако американские спутниковые компании регулярно выкладывают в открытый доступ массу снимков из зоны конфликта, на которых видно расположение войск и техники обеих сторон. Военные ИИ-инструменты за последние несколько лет стали намного эффективнее. Особенно предназначенные для поиска и отслеживания конкретных объектов, которые зафиксировали беспилотники.

ИИ и машинное обучение становятся всё более эффективными и чаще используются в Вооружённых силах США для разведки, наблюдения и рекогносцировки. Такого рода данные помогают украинской стороне предвидеть действия российских военных.

Соответствующие меры были прописаны в конце прошлого года в проекте постановления Правительства, разработанном Минэкономики. В Минэкономики рассчитывают, что проект увеличит число публичных технологических компаний в России. По замыслу Правительства, первые стартапы выйдут на IPO уже в 2023 г. К 2024 г. число таких компаний составит не менее тридцати.

Ещё в марте прошлого года Минобороны России объявило о проведении закрытого конкурса на выполнение НИР «Исследования по созданию экспериментального образца комплекса разработки, обучения и реализации глубоких нейронных сетей для нового поколения военных систем с искусственным интеллектом» под шифром «Каштан». Полностью работы по контракту должны быть завершены до ноября 2022 года.

Ждём результатов.

Сферы использования технологий искусственного интеллекта

IBM Watson (суперкомпьютер на основе ИИ) стал популярен в 2011 году благодаря победе на «Jeopardy». Использующийся в IBM Watson алгоритм машинного обучения стал невероятно популярен, хотя сейчас он уже несколько видоизменен и используется в новом виде в качестве шаблона для разных коммерческих программ.

ИИ затрагивает практически все отрасли жизнедеятельности:

ИИ в медицине и здравоохранении – речь идет об аппаратах УЗИ, о рентгене и о прочем медицинском оборудовании. Благодаря точной работе ИИ у пациента находят проблемы со здоровьем, а обнаружив таковые – могут подобрать оптимальное лечение. Сюда же можно отнести приложения, помогающие вести ЗОЖ: следить за пульсом, давлением, температурой, даже определять уровень кислорода в крови.
ИИ в онлайн-магазинах – речь идет о той самой рекламе, которая постоянно возвращает нас к тем товарам, характеристики которых мы недавно изучали. На поисковиках предлагаются вещи, к которым проявили интерес пользователи. Машиной изучаются покупательские пристрастия человека, а потом предлагаются релевантные (по их мнению) товары.
ИИ в политике – речь идет о работе в области сбора и анализа собранных данных. Вспомним, что Барак Обама стал второй раз президентом, поскольку его специалисты использовали ИИ при расчете наилучшего дня, штата и аудитории для публичного выступления Обамы. По оценкам, это обеспечило преимущество в 10-12 процентов.
ИИ в промышленности – речь идет о возможностях ИИ собирать и анализировать данные с разных участков производства и, тем самым, грамотно распределять нагрузку на оборудование.
ИИ в образовании и игровой индустрии – речь идет о создании игр, а также об активном продвижении ИИ в образовательных программах развитых стран.

Как отбирают лучшие ИИ-кейсы

Развивать амбициозные проекты помогает «Альянс в сфере искусственного интеллекта». Он призван стать центром развития ИИ в стране. В его состав входят «Газпром нефть», «Яндекс», МТС, «Сбер», Mail.ru и Российский фонд прямых инвестиций.

Внутри Альянса создана ежегодная премия AI Russia Awards. Её цель — найти и выделить действующие ИИ-проекты, которые приносят пользу бизнесу.

«Проект любой компании, вне зависимости от её размера, может претендовать на включение в Библиотеку кейсов премии и на победу в AI Russia Awards. При условии, что его реализация позитивно сказалась на экономических показателях компании. Сейчас на рынок AI-решений активно выходят новые игроки, и мы видим, что их разработки используют крупные промышленные предприятия, — этому есть немало подтверждений в Библиотеке».

Комментарий пресс-службы Альянса в сфере искусственного интеллекта

Проекты представлены в самых разных отраслях. На премию номинирован робот-помощник для управления комбайном, система распознавания геопород для добычи нефти и голосовой помощник службы доставки пиццы.

«Топ-3 сфер-участников конкурса сегодня — это финансы, кредит и страхование, сфера IT и промышленность», — комментирует пресс-служба Альянса.

Предполагается, что премия даст другим участникам рынка мотивацию создавать новые проекты и ориентироваться на опыт участников премии.

Игра в шахматы

Знаменитый Deep Blue был крут, но в первом матче проиграл Гарри Каспарову со счётом 2 : 4, а во втором – выиграл с результатом 3.5 : 2.5. Но он изначально был «накачан» знаниями.

А новая система AlphaZero до турнира знала лишь как ходят фигуры и какова цель игры. Но она обучилась и за четыре часа победила программу по игре в шахматы Stockfish 8, которая считалась лучшей в мире.

AlphaZero – улучшенная версия AlphaGo Zero. Она 100 раз подряд обыграла знаменитую систему AlphaGo, которой удалось одержать победу над сильнейшим из игроков-людей.

Итак, у AlphaZero была информация о том, как ходят фигуры, и обучающий нейросетевой алгоритм с подкреплением. Когда турнир начался, AlphaZero стал играть сам с собой, обрабатывая до 800 тыс. позиций в секунду.

По человеческим меркам, AlphaZero провел за игрой в шахматы около 1400 лет. И достиг уровня абсолютного чемпиона мира по шахматам. По крайней мере, среди компьютеров.

После этого AlphaZero потратил восемь часов и превзошел AlphaGo в го. А потом ещё ща два часа разгромил программу Elmo, которая раньше считалась неоспоримым чемпионом по игре в сёги (японскую стратегическую настольную игру).

Заключение

Анализ Национальной стратегии развития искусственного интеллекта показывает, что ведущую роль в этом процессе должны занять компьютерные науки, а решение сформулированных задач невозможно без согласованных усилий научного, инженерного и бизнес-сообщества страны. Особое знание приобретают вопросы обеспечения квалифицированными кадрами всех задуманных целевых комплексных проектов, что требует разработки новых программ подготовки студентов и аспирантов, охватывающих как фундаментальные, так и прикладные аспекты развития и применения технологий ИИ в экономике России. Приоритетом при разработке дорожной карты федерального проекта «Искусственный интеллект» должно стать формирование компетентного научно-инженерного сообщества, обеспечивающего переход от метафоры к техническим решениям создания систем ИИ.