ВЫБОР РЕДАКЦИИ

Перспективы развития микроконтроллеров с краевым искусственным интеллектом

Проблемы разработки программно-управляемого аппаратного обеспечения

Искусственный интеллект – перспективы развития

Наступление эры искусственного интеллекта реального масштаба времени

Искусственный интеллект и увеличение интереса к краевым вычислениям

Бесшовная связь – становой хребет Четвертой промышленной революции

Использование биометрии в Сухопутных войсках США

Вопросы развития краевых вычислений

Машинное обучение открывает новые возможности FPGA

Материалы Симпозиума SEMI по промышленной политике

Современное состояние и перспективы развития рынка САПР

Teraki совершает «квантовый скачок» в сфере больших данных

Бум стартапов во Франции

Материалы Симпозиума SEMI по промышленной политике

Вопросы развития краевых вычислений

Экономические аспекты развития технологий искусственного интеллекта

О перспективах рынка потребительской электроники

Средства искусственного интеллекта учатся распознавать звуки

Некоторые проблемы развития памяти с высокой пропускной способностью

Новые тенденции использования машинного обучения при проектировании и обработке изображений

Превосходство КНР в области искусственного интеллекта: правда или миф?

Превосходство КНР в области искусственного интеллекта: правда или миф?

Выпуск 9 (6708) от 15 мая 2020 г.
РУБРИКА: БИЗНЕС

Чем закончится противостояние США и КНР? Ответы на этот часто задаваемый вопрос, как правило, либо упрощены, либо чрезвычайно туманны. Кроме того, обе стороны могут намеренно запутывать информацию, поскольку и Соединенные Штаты, и Китай пытаются навязать свою собственную, политически мотивированную повестку, в последнее время еще более осложненную враждебностью, вызванной вспышкой коронавирусной инфекции.

В Соединенных Штатах широко распространено мнение о том, что Китай намерен стать технологическим лидером в области искусственного интеллекта. Это убеждение оспаривается в недавно опубликованном исследовании китайских ИС ИИ («Конкуренция в области ИС искусственного интеллекта: вызов Китая в условиях технологической войны»), написанном экономистом Дитером Эрнстом. Цель исследования – ​«проверить факты, лежащие в основе утверждения США о том, что Китай стремится захватить лидерство в области технологий ИИ».

В докладе рассматриваются электронные фирмы Huawei и HiSilicon, разработчики и операторы цифровых платформ Baidu и Alibaba, а также китайские «единороги» – ​стартапы, оцениваемые более чем в 1 млрд долл., – ​в области ИИ, такие как DeePhi, Cambricon, Horizon Robotics, Yuntian Lifei/Intellivision и Suiyuan Technology. Знакомство с тем, что делает каждый из этих игроков, чрезвычайно ценно. Но еще более полезен рассказ о том, почему и как китайская индустрия искусственного интеллекта достигла нынешнего уровня. Доклад также содержит предупреждение о возможной смене траектории развития ИИ в Китае, если Соединенные Штаты, движимые «грубым технонационализмом», продолжат ограничивать доступ Поднебесной к своим технологиям.


Основные выводы доклада

Главное заключение, к которому приходит в своем докладе Эрнст, – ​опасения по поводу того, что Китай может угрожать американскому доминированию, «не основаны на реальности».

Индустрия ИИ в Китае по-прежнему очень молода и фрагментирована.

Деятельность в области ИИ в КНР во многом определяется разработкой приложений для ИИ.

Игроки в китайской экосистеме ИИ часто больше заинтересованы в закупках и торговле и ориентируются на ИИ-«единорогов».

Китай очень опоздал с началом НИОКР в области искусственного интеллекта. Соединенные Штаты начали работы 60 лет назад, сосредоточившись «с самого начала на фундаментальных прорывных исследованиях», а в КНР исследования в области ИИ не проводились до 1980-х гг.

Предпринятые после 2000 г. политические шаги, как и финансирование, предоставленное Министерством науки и технологий КНР и местными органами власти, оказались «невероятно успешными», вследствие чего китайские исследователи ИИ стали чаще участвовать в ведущих конференциях и публиковаться в журналах по ИИ.

Исследование Эрнста выделяется на фоне других отчетов, так как он акцентирует внимание на «связи между исследованиями в сфере ИИ и промышленностью» в КНР. Автор считает «мифом» распространенное в США мнение, что монолитная инновационная политика Китая ведет к экономическому успеху. Как отмечается в докладе, тесное переплетение государства, партии, государственных предприятий, частных компаний, финансовых институтов и т. п. – симптоматика «удивительно раздробленной китайской инновационной системы», которая, по словам автора, «ограничена множеством разногласий между исследовательскими институтами и университетами с одной стороны и промышленностью с другой», в т. ч. трениями между государством, стремящимся диктовать технологический выбор, и местными органами власти, которые гоняются за «горячими» возможностями.

Рассмотрим, например, программу «Сделано в Китае – 2025». Многие западные наблюдатели считают, что недавние политические инициативы Китая стали двигателем, стимулирующим инновации. Эрнст не согласен с этой точкой зрения – ​он замечает, что такого рода централизованный контроль может лишь «замедлить переход Китая к более рыночному подходу к инновационной политике». Деятельность институциональных структур, поддерживающих китайские инновационные усилия, может привести к масштабным ошибкам при распределении финансовых средств, растрате и потере ресурсов. Результирующий разрыв между исследованиями ИИ и промышленностью реален и вряд ли исчезнет в ближайшее время.


Три траектории развития искусственного интеллекта в Китае

Говоря о развитии ИИ в Китае, Эрнст выделяет в текущей ситуации три отдельные траектории.


Государственные исследовательские организации

Первую траекторию развития в основном определяют государственные исследовательские организации, университеты и влиятельные государственные предприятия, проводящие исследования в области ИИ в соответствии с целями, изложенными в «Плане развития искусственного интеллекта нового поколения» (New Generation Artificial Intelligence Development Plan, AIDP).

Эрнст выразил обеспокоенность недостаточной открытостью промышленности для результатов исследований – ​«обмен знаниями с государственными исследовательскими институтами только недавно приобрел важность». Вывод очевиден: «большая часть знаний об ИИ остается невостребованным грузом в университетах и научно-исследовательских институтах».


Лидеры цифровых платформ

Ведущие китайские цифровые платформы, включая Huawei, Alibaba, Tencent, Baidu и Lenovo, представляют собой главные движущие силы второй траектории развития ИИ. Учитывая масштаб и ресурсы этих компаний, они, похоже, являются ключом к будущим исследованиям и разработкам ИИ в Китае. Однако для этих национальных лидеров «инвестиции в приложения ИИ были главным приоритетом. Напротив, инвестиции в разработку алгоритмов и ИС ИИ считались слишком маленькими и недостаточными».

Любопытно, что «тесное взаимодействие с общественными исследованиями в области ИИ приобрело значение только после начала технологической войны США против КНР». Эскалация битвы между торговлей и технологиями вынуждает китайские компании внедрять инновации в областях, которые раньше считались «сравнительным преимуществом США».


«Единороги» в сфере искусственного интеллекта

Китайские «единороги» в сфере ИИ – ​движущая сила третьей траектории развития ИИ. Эрнст разделил эти многочисленные компании на две категории.

Первая группа состоит из тех, кто использует «существующие алгоритмы машинного обучения, прежде всего нейронные сети, для продажи прикладного программного обеспечения ИИ». Компании второй группы обычно участвуют в разработке микросхем ИИ и получают весомую поддержку от правительства. Отмечается, что «многие из первой группы «единорогов» в сфере ИИ вряд ли поспевают за быстрым ростом спроса на приложения ИИ на китайском рынке». Чтобы быстро продвигаться вперед на рынках приложений, эти компании пытаются нанять как можно больше молодых выпускников инженерных специальностей со всей страны, а также отчаянно борются за опытных зарубежных специалистов.

Большинство китайских стартапов в области ИИ не вкладывают достаточно средств в передовые технологии. В отличие от США, в Китае от компаний требуется быть прибыльными в течение как минимум трех лет, прежде чем осуществлять первоначальное публичное размещение акций (IPO). Данная практика словно «наказывает» китайские стартапы в области ИИ, вкладывающие большие средства в НИОКР, и побуждает многих искать более простой выход – ​сосредоточиться на приложениях искусственного интеллекта.

Хотя операторы цифровых платформ КНР показали заинтересованность в приобретении стартапов в сфере ИИ (финансирование корпорацией Tencent стартапа Suiyuan Technology и приобретение корпорацией Alibaba стартапа С-Sky Microsystems, которые были созданы как венчурные фирмы корпорациями Huawei и Xiaomi соответственно), Эрнст делает вывод, что результаты этих приобретений и инвестиций «остаются неясными».

Он приводит комментарии одного из ведущих сторонников идеи о стремлении Китая захватить лидерство в области ИИ – ​Ли Кайфу, бывшего руководящего работника корпораций Apple, Microsoft и Google, ставшего венчурным капиталистом. В 2018 г. Ли утверждал, что Китай может победить Соединенные Штаты, потому что в сфере ИИ он перешел от «эпохи открытий» к «эпохе внедрения» и от «эпохи опыта» к «эпохе данных». Сейчас для него важна «сила данных». Ключ к успеху – ​в огромном количестве выпускников колледжей, которые готовы усердно трудиться, выполняя монотонную и сравнительно невысоко оплачиваемую работу по классификации огромных массивов данных, необходимых для обучения алгоритмов ИИ. Ли предложил Китаю использовать «сокровищницу больших данных» для продвижения на массовые рынки дешевых приложений ИИ.

Эрнст не считает эту стратегию удачной. Он утверждает, что предложение Ли основано на «фундаментально неправильном понимании постоянной исследовательской революции в области ИИ». Дело в том, что две фазы развития ИИ – ​«эпоха открытия» и «эпоха внедрения» – ​происходят параллельно, появляется множество новых типов нейронных сетей, поэтому приложения ИИ, основанные на устаревших нейронных сетях, – ​отнюдь не панацея для Китая.


Непреднамеренные последствия

Пожалуй, один из самых важных выводов Эрнста заключается в том, что технологические ограничения со стороны США вынуждают Китай укреплять фундаментальные и прикладные исследования в сфере ИИ. Опросы местных специалистов, сделанные командой Эрнста в КНР, показывают, что, по иронии судьбы, ограничения на экспорт технологий из США (см. рисунок) стимулируют реформу китайской инвестиционной и инновационной политики в области высоких технологий и дают возможность исправить одну из фундаментальных слабостей в области ИИ.



Источник: Competing in Artificial Intelligence Chips: China’s Challenge Amid Technology War. Министерство торговли США, данные агенств Gavekal / Macrobond Financial

Сокращение количества экспортных лицензий США для китайских фирм (утвержденные лицензии на экспорт по стране происхождения)


На вопрос еженедельника EETimes о последствиях текущей ситуации для промышленности США Эрнст ответил: «Настало время признать, что США, самая могущественная страна в мире, больше не может в одиночку диктовать темпы инноваций в области искусственного интеллекта и информационных технологий в целом. В интересах американской промышленности возвращение правительства США к политике, которая поощряет, а не нарушает верховенство права в международной торговле, с целью восстановления стабильности, предсказуемости и более справедливого распределения выгод от торговли. Потребуется некоторое время, чтобы восстановить огромный ущерб, нанесенный текущей политикой США».


Yoshida Junko. Debunking the Myth of China’s AI Superiority. EETimes magazine, April 22, 2020: https://www.eetimes.com/debunking-the-myth-of-chinas-ai-superiority/


ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ