Каким был 2021 год для технологий искусственного интеллекта: NLP, дипфейки и медтех Статьи редакции

Компании объединяются для разработки беспилотников, а инвестиции в медицинские стартапы превысили $21 млрд.

Natural Language Processing (NLP) — это направление технологий искусственного интеллекта, занимающееся обработкой речи. Нейросети анализируют уже написанные людьми тексты, чтобы создавать собственные.

По итогам 2020 года рынок NLP-технологий издание MarketWatch оценило в $703 млн, а к 2028 году аналитики ожидают рост до $2,5 млрд. Согласно опросу технологических компаний от John Snow Labs’ и Gradient Flow’s, 60% опрошенных заявили об увеличении бюджета в 2021 году на разработку NLP как минимум на 10%, а у трети компаний — на 30%. Больше всего бизнес заинтересован в технологиях распознавания наименований в тексте и классификации информации, показал опрос.

АлгоритмGPT-3 от OpenAi, например, может писать стихи и код, поддерживать беседу, переводить и структурировать информацию, а ещё генерировать идеи для бизнеса. О создании похожей технологии, но созданной на китайских текстах, в 2021 году рассказали специалисты Пекинской академии искусственного интеллекта. По словам разработчиков, нейронная сеть Wu Dao 2.0 в десять раз мощнее GPT-3: если последняя использует 175 млрд параметров для обучения, то Wu Dao 2.0 — 1,75 трлн.

«Сбер» открыл доступ к русскоязычной версии GPT-3 ещё в 2020 году, а в 2021 «Яндекс» запустил «Балабобу», работающую на собственной языковой модели. Нейросеть генерирует текст в разных стилях, включая «пацанские цитаты», рекламные слоганы и тосты. «Тинькофф» предложил с помощью нейросетей анализировать бизнес-процессы, например, прогнозировать прибыль и спрос на продукты компании.

В 2021 году Google представил языковые модели MUM и LaMDA. Они позволяют «глубже» анализировать запрос пользователя к голосовому помощнику и отвечать в естественной манере. С помощью этих технологий Google намерен изменить принцип поисковой системы — отказаться от прямого запроса в пользу беседы, пишет The Verge. Как отмечает издание, в разговоре голосовой помощник сможет выдавать только один ответ, но непонятно, как он будет определяться «верность» предлагаемого варианта.

Тем не менее, как признают и создатели нейросети GPT-3, языковые модели все ещё очень далеки от настоящего искусственного интеллекта. Они по-прежнему не понимают контекст речи, не всегда могут делать логичные выводы и ещё теряют уже приобретённые знания после изучения новой информации.

После изучения созданных людьми текстов нейросети перенимают предубеждения и выдают оскорбительные или противоречивые высказывания. «Проблема GPT-3 не в том, что она выдаёт ошибки, а в том, что она производит мусор и это невозможно отследить», — сказал разработчик приложения Philosopher AI на базе GPT-3 Мурат Сайфер.

Исследователи написанных с помощью ИИ научных статей назвали язык, который используют нейросети, «замученным» (англ. — tortured). Они также указали на несуществующие источники в статьях и отсутствие научной истины.

В 2021 году бизнес нашёл применение дипфейкам, которые до этого использовали для розыгрышей и мошенничества. Израильский стартап Hour One выкупает у людей «право на лицо», чтобы создавать виртуальных персонажей для рекламных роликов и коммерческих проектов. Одним из первых клиентов компании стал сервис Alice Receptionist, который предоставляет виртуальных администраторов ресепшн.

Передавшие «право на лицо» модели Hour One не могут контролировать, для чего будут использовать их виртуальный образ и какие слова они будут говорить. Компания обещает не использовать аватары для компаний, связанных с азартными играми, политикой и секс-индустрией.

Дипфейки тестирует и аудиторская компания EY — её сотрудники в виде аватаров проводят перезентации для клиентов. Чтобы создать дипфейк, перед камерой нужно провести примерно 40 минут, произнося специально подготовленный текст. Компания объяснила, что технология помогает ей наладить отношения с клиентами во время удалённой работы.

Рекламная компания WPP использует дипфейки, чтобы не переснимать корпоративные видеоролики на нескольких языках. В EY рассказали, что помогали и другим клиентам создавать дипфейк-видео для внутренних коммуникаций.

При этом для создания искусственного контента уже не нужны реальные прототипы. «Сбер» в ноябре представил русскоязычную нейросеть, которая создаёт изображение по описанию. Весной разработчики показали сервис StyleClip, который изменяет изображение по текстовому запросу. В декабре OpenAI запустила аналогичную нейросеть под названием Glide.

Исследователь Тукка Руотсало разработал нейросеть, которая создаёт изображения людей, ориентируясь на личные симпатии испытуемых. Измеряя активность мозга во время просмотра разных фотографий, алгоритм делает вывод о том, кто наиболее привлекателен испытуемому, и затем генерирует соответствующее изображение.

Нейросети помогают в создании не только людей, но и любых предметов. Например, GANverse3D от Nvidia в 2021 году научилась превращать плоские изображения в 3D-модели. По задумке создателей, инструмент поможет в работе архитекторам, разработчикам игр и дизайнерам.

Компания Veritone в мае запустила сервис Marvel.AI, который позволяет создать клон голоса. Услугу намерены продавать актёрам, инфлюенсерам, спортсменам и другим знаменитостям, чтобы виртуальный клон мог, например, самостоятельно озвучивать рекламу. При этом The Verge отметил, что искусственный голос не может создать важное для рекламы впечатление радости от использования продукта.

Компьютерное зрение — это технология сбора и анализа изображений. Как спрогнозировали в Grand View Research, рынок компьютерного зрения к 2028 году будет оцениваться в $20 млрд по сравнению c $11,3 млрд в 2020 году. Почти половина рынка приходится на сферу производства, где технологию используют для контроля за качеством продукции: поиска дефектов, сборки продуктов и считывания штрих-кодов. Дальнейшая автоматизация заводов будет способствовать развитию рынка, считают аналитики Grand View Research.

Но этим использование технологии не ограничивается: на основе компьютерного зрения разработали систему предупреждения об опасности для велосипедистов и анализа дорожной обстановки в городе. Например, дорожные камеры в России с помощью нейросети научились фиксировать выключенные фары у автомобилей.

Споры вокруг компьютерного зрения связаны с технологией распознавания лиц. Нейросети уже могут найти человека в толпе не только по лицу, но и по походке, татуировкам или тепловой маске лица. На компанию Clearview AI, которая занимается сбором изображений в интернете, подали иски в Европе и США. Компания формирует биометрическую базу данных из собранных в сети изображений, а затем продаёт доступ правоохранительным органам и частным компаниям. В США продавать данные частным фирмам запретили в 2020 году.

Принадлежавшая «Сберу» VisionLabs предложила сделать видеонаблюдение более безопасным, отказавшись от распознавания лиц. Компания научила нейросеть анализировать действия людей в городе, не собирая персональные данные. Информацию о поведении людей собираются использовать для оптимизации городского пространства и торговых точек.

Рост на рынке компьютерного зрения, как ожидают аналитики Grand View Research, произойдёт за счёт производства беспилотных автомобилей, которым требуются камеры, датчики и лидары. С их помощью беспилотник считывает дорожную ситуацию, а ИИ на основе собранных данных принимает решения на дороге.

Беспилотные автомобили разной степени автономности уже ездят по дорогам в 2021 году. Впрочем, большинство из них — в тестовом формате, отметило The Verge. В марте Правительство России одобрило начало испытаний беспилотников без инженера в автомобиле. Полноценно запустить беспилотные автомобили без испытателя смогла китайская Baidu. Правда, она выпустила беспилотные такси на ограниченной территории: в олимпийском парке в Пекине.

Развивается рынок не только пассажирских беспилотников, но и грузовых: Tesla пообещала компании PepsiCo поставить 100 первых электрических грузовиков Semi с автопилотом в четвёртом квартале 2021 года. Конкурента представила китайская компания Geely. Грузовик Homtruck планируют начать выпускать в 2023 году, на начальном этапе он будет частично автономным.

О планах экспортировать решения для автопилотов в сельхозтехнике в 2021 году объявило совместное предприятие «Сбера» и Cognitive Technologies — Cognitive Pilot. Компания намерена продавать технологию в США, Канаду и страны Южной Америки, в России эта система уже доступна. Cognitive Pilot также будет участвовать в производстве беспилотных тракторов, которое планируют начать в 2022 году.

Сервисы доставки выпустили беспилотных роботов-курьеров на улицу. «Яндекс» запустил доставку «роверами» в Москве в конце 2020 года, а в ноябре 2021 года роботы «Яндекса» начали доставлять продукты в кампусе Аризонского университета в США. Законодательным регулированием роботов-доставщиков занялись в штате Пенсильвания: их отнесли к пешеходам, ограничив их скорость до 7,5 км в час на тротуарах.

В 2021 году компании, разрабатывающие беспилотный транспорт, продолжили объединяться. Подразделение Lyft, занимавшееся разработкой беспилотников, продали Toyota за $550 млн. Дочерняя компания General Motors — Cruise — приобрела стартап Voyage, занимавшийся низкоскоростными беспилотниками. Годом ранее стартап Aurora купил отвечавшее за беспилотники подразделение Uber, а Амазон — стартап Zoox.

Как пишет The New York Times, компании объединяются, так как вынуждены отказываться от разработки беспилотников из-за затянувшихся испытаний, которые открывают все новые проблемы. Илон Маск указал на сложность разработки беспилотников, а согендиректор Waymo Текедра Мавакана пояснила: «безопасность требует времени».

По оценкам экспертов, автомобили Tesla, присутствующие на рынке, можно отнести ко второму уровню автономности, поскольку водитель должен участвовать в управлении, если система не справляется с оценкой ситуации. Беспилотники третьего и четвёртого уровня, то есть те, что едут почти без контроля пилота, появятся в течение следующих 10 лет, пишет Vox. При этом дополнительные «умные» функции внедряют в автомобили уже сейчас, к примеру, автоматическое экстренное торможение перед столкновением.

В 2021 году инвестиции в экологичное энергоснабжение и инфраструктуру составили $1,7 трлн, подсчитал BloombergNEF. Благодаря пандемии бизнес обратил внимание на проблемы, которые до этого не замечал, утверждает компания Jupiter Intelligence, которая прогнозирует риски из-за изменений климата.

Связанные с экологией технологические стартапы занимаются подсчётом выбросов углерода и предсказанием рисков из-за глобального потепления. Технологии работают за счёт сбора данных и их интерпретации. Занимающийся анализом рисков из-за потепления стартап One Concern привлёк в июне $45 млн инвестиций от японской страховой компании Sompo. А компания Duke Energy объединилась c Microsoft и Accenture, чтобы создать платформу для оперативного анализа выбросов метана.

Другая сфера деятельности экологических стартапов — создание платформы для контроля за углеродной компенсацией. Компании не раз объявляли своей целью уменьшение углеродного следа, но не все могут сократить выбросы, пояснило Forbes. Поэтому выбросы можно компенсировать, например, за счёт высадки леса. Стартапы Pachama и NCX предлагают платформу, где компании могут оплатить высадку деревьев в разных точках мира. После этого встроенный в сервисы ИИ анализирует снимки со спутников, чтобы контролировать процесс посадки деревьев и приживаемость растений.

Ещё одна категория стартапов связана с оптимизацией выбросов от строительства и сельского хозяйства. Разрабатывающий ИИ для предсказания урожайности и контроля за состоянием растений стартап Prospera в мае продали за $300 млн компании Valmont Industries, которая занимается внедрением технологий в сельском хозяйстве. Ожидается, что в результате сделки Valmount Indstries станет крупнейшим игроком в мире на рынке ИИ-решений для сельского хозяйства. Великобритания разрабатывает систему для контроля за передвижениями облаков, чтобы повысить эффективность работы солнечных батарей.

Инвестиции в медицинские цифровые компании в 2021 установили рекорд, подсчитал фонд Rockhealth. По итогам трёх кварталов вложения в эту сферу составили $21,3 млрд. По прогнозам, к концу года сумма может превысить $30 млрд.

Больше всего инвесторы вложили в развитие сервисов психического здоровья — $3,1 млрд. Эта сфера на протяжении как минимум четырёх лет остаётся наиболее привлекательной для вложений по оценке Rockhealth. ИИ-сервисы помогают анализировать ментальное здоровье пациентов. Например, компания Sentio Solutions собирает физические данные через браслет, чтобы следить за эмоциональными перепадами пользователя. Стартап Kintsugi предложил диагностировать психические заболевания с помощью анализа голоса. Как утверждают создатели, технология с вероятностью 80% может обнаружить депрессию.

Летом 2021 года компания DeepMind показала нейронную сеть AlphaFold 2, которая научилась с высокой точностью рассчитывать трёхмерную форму белковых молекул по их химическому составу. Повысить точность вычислений выше 90% пытались на протяжении 50 лет. Технология поможет в создании лекарств для таких заболеваний как рак, болезнь Паркинсона или Альцгеймера, которые связаны с неправильным сворачиванием белка.

В медицинские проекты вкладываются крупнейшие мировые компании. ИИ помогает помогает врачам ставить диагноз, подбирать лечение, оказывать поддержку пациентам, учиться оперировать и открывать новые лекарства.

В апреле Facebook AI и исследовательский центр Helmholtz Zentrum München запустили модель, которая подбирает наиболее эффективные сочетания и дозу веществ в лекарствах. Технология позволит фармацевтическим компаниям ускорить разработку препаратов.

Исследователи из IBM показали систему, которая может самостоятельно создать дизайн молекул для для антибиотиков. В IBM рассказали, что с помощью новой технологии разработали два антимикробных пептида. Как отметил Vox, такое открытие требует нескольких лет разработки, а нейросети хватило нескольких дней.

Пандемия привела к развитию телемедицины, отметила консалтинговая компания McKinsey. Сервисы телемедицины и самодиагностики помогли снизить число посетителей клиник и, соответственно, заражений коронавирусом. Как отметил HealthTech, в 2021 году также возникла необходимость в чат-ботах и голосовых помощниках, которые узнают симптомы пациентов бесконтактно.

В будущем, по прогнозам опрошенных Crunchbase экспертов, диагнозы будут ставить основываясь на данных, которые врачи будут получать не только из анализов, но и из приложений и гаджетов. Это поможет назначать более точное лечение.

В 2020 году McKinsey провела опрос среди мировых компаний о внедрении искусственного интеллекта. Согласно результатам, половина опрошенных компаний уже используют как минимум один ИИ-сервис.

Технология становится доступнее для бизнеса благодаря более быстрому обучению. При этом число новых стартапов, которые разрабатывают ИИ-решения, снижается с 2018 года. Как пишет Spectrum, это говорит о «созревании» рынка.

За активным использованием новых технологий бизнес не замечает проблем, отметило Spectrum. Опрос McKinsey показал, что компании заботятся о кибербезопасности и регулировании новых технологий со стороны государства, но бизнес не замечает этические проблемы, связанные с безопасностью данных и справедливостью.

#год2021 #ии #нейросети