Как работает Яндекс
В структуру
поисковика входят три модуля:
- crawler, краулер или робот (он
же спайдер (spyder)); - база данных;
- клиентская часть
Робот
представляет собой специальную программу с функцией обхода в сети по расписанию
интернет-ресурсов, индексации интересных страниц и с загрузки содержимого в
базу данных поисковой системы, которая хранится на особых серверах. Клиентская
часть отвечает за обработку запросов, поступающих от пользователей, а также за
выдачу нужной информации — релевантных результатов поиска. Для их выдачи Яндекс
обращается в ту самую собственную базу данных, определяет и выдает наиболее
подходящие под запрос страницы.
Стивен Кинг
Мы все знаем об успехе этого мастера ужасов. Лишь немногие из нас знают истинную историю его успеха, которая сейчас вдохновляет многих новых писателей на создание своих собственных шедевров.
Первый бестселлер Кинга «Кэрри» был отвергнут 30 раз, прежде чем книга была опубликована. На самом деле от отчаяния он выбросил рукопись в мусорку.
Он происходил из бедной семьи и работал преподавателем английского языка, продавая короткие рассказы для журналов, чтобы дополнить свой доход.
На сегодняшний день у него насчитывается более 50 романов, которые были проданы в более, чем 350 миллионах экземплярах.
Почему мир технологий так стремительно меняется
Основа современного технологического развития — это наша способность к быстрой обработке информации и надежному обмену ею. Первый аргумент в пользу этого тезиса — экономический. Если мы посмотрим на пять самых больших компаний в мире по капитализации 10 лет назад, ими были нефтяные компании, банки, техника (но не компьютерная). Сейчас это исключительно IT-компании.
Очевидно, что самая главная технология — это искусственный интеллект, что также называется машинным обучением. Сейчас машины справляются лучше, чем человек. Единственное, в чем они уступают, — это взаимодействие в реальном мире. Человек умеет в этом мире действовать, его чувствовать, измерять, изменять.
Активно развиваются социальные сети. Причем сначала они были игрушкой и средством общения, а сейчас это уже колоссальный политический инструмент. Мы знаем массу примеров: та же «арабская весна», последние президентские выборы в США. Другая сторона социальных сетей — коммерческая.
Следующая примета нашего времени — это развитие интерфейса между человеком и компьютером. 50 лет назад мы программировали компьютеры с помощью перфокарт, потом появилась клавиатура, мышка, графический интерфейс, тачскрин, а сейчас — виртуальная реальность. Другая сторона того же самого интерфейса между биологическими объектами и компьютерными — это . То есть мы научились маппировать геном 20 лет назад и лечить какие-то наследственные болезни. Из этого проистекает еще несколько нитей.
Первая — это интерфейс между компьютером и мозгом, компьютером и человеком. Сейчас это биотехнологии, геном, виртуальная реальность, а в будущем — интерфейс между мозгом и компьютером. Следующий этап — это когда мы научимся не просто делать интерфейсы между мозгом и компьютером, а копировать содержание. Мозг, по сути, — это компьютер, у него есть память, код, данные. Соответственно, мы в будущем научимся копировать содержимое этого компьютера на какой-то другой носитель — на кибернетический носитель, а не биологический.
Следующая нить — машинное обучение, искусственный интеллект. Иными словами — это роботика. Менее очевидный этап — появление сильного искусственного интеллекта, который по своим способностям будет превосходить человека. Еще одна нить — это развитие коммерческих сетей.
Ну и вот теперь, объединяя эти три ниточки, мы приходим к явлению, которое называется .
Наши сильные и слабые стороны
Если переводить сухие цифры в проблемы и преимущества — вот что мы имеем сегодня.
Плюсы
У нас есть хорошие ИИ-лаборатории. Некоторые открываются в государственных университетах. Одна из них — лаборатория нейронных систем и глубокого обучения МФТИ. На её базе создан проект iPavlov. Он разрабатывает ботов-консультантов для онлайн-магазинов, сервисы быстрого поиска по документации и инструменты анализа мнений клиентов. В его команде выпускники и действующие сотрудники вуза.«Сбер» открывает институт искусственного интеллекта — там будут проводиться исследования для создания новых продуктов. Институт должен заработать уже в 2021 году, сейчас приглашают ведущих российских и зарубежных учёных.
Развиваются курсы по ИИ. Вместе с МГУ Skillbox сделал первую коллаборацию вуза и онлайн-университета в России. Создан курс «Философия искусственного интеллекта» — он станет хорошей базой для тех, кто хочет разобраться в предмете ИИ.Агентство искусственного интеллекта занимается корпоративным обучением: рассказывает о том, как ИИ-решения могут быть полезны для продаж и внутренних процессов компании
Проект берёт на себя важную роль: бизнес получает информацию про ИИ и осознаёт, почему его нужно внедрить, — это важное условие для развития рынка.Предпринимает усилия «Сбер» — банк запустил Академию искусственного интеллекта для школьников. Доступен курс по машинному обучению — его может пройти любой желающий
Банк создаёт материалы, которые можно использовать в рамках обычных школьных занятий и во внеучебных классах. Проводится олимпиада, посвящённая ИИ, — призёры и победители получают бонусы при поступлении в государственные вузы. Обучение прошли уже более 3,7 миллиона ребят по всей России.
Минусы
- Один из главных — отсутствие законодательного регулирования. Из-за этого в стране, например, не запущены беспилотные автомобили — хотя «Яндекс» давно занимается их разработкой и производством. Проблема в том, что закон не позволяет проводить полноценные испытания — тестировать авто можно только с водителем, который едет за рулём. Из-за этого затягиваются сроки: ввод в эксплуатацию, по оценке Минтранса, может произойти не ранее 2024 года.
- Отсюда вытекает следующая проблема: говорить о широком применении ИИ в государственном и социальном секторе пока рано. Не хватает законодательной базы, некоторые положения закона о защите данных несовместимы с внедрением ИИ — об этом также открыто говорится в дорожной карте, посвящённой развитию отрасли.
Всемирный тренд в ИИ сегодня — монополия больших компаний. Плюс это или минус — большой вопрос. Корпорации обогащаются за счёт ИИ, покупают последние разработки и нанимают на работу редких специалистов, разбирающихся в теме. Для малого и среднего бизнеса это затрудняет выход на рынок — конкурировать почти невозможно.
Фото: Dmitry Galaganov / Shutterstock
Учет конкретных потребностей заказчиков
В Softline также проанализировали и структурировали основные потребности заказчиков, выяснив, на каких этапах миграции им чаще всего требуется помощь извне. Список потребностей, которые встречаются у большинства заказчиков, включает помощь при тестировании, помощь при организации обучения как ИТ-специалистов, так и конечных пользователей, а также техподдержку, аудит, аутсорсинг и консалтинг (на этапе внедрения, миграции, интеграции).
В этом списке потребностей отдельно стоит выделить обучение. Так, очень часто требуется поддержка при тестировании новых продуктов, ведь подготовленные ИТ-специалисты этого профиля в организациях заказчиков встречаются редко. Обычно они вынуждены напрямую обращаться к вендорам, доверенным поставщикам решений или сервис-провайдерам. Еще один вариант – обучение своих сотрудников.
Кроме того, в процессе импортозамещения и соответствующей модернизации происходит переход не на полный аналог используемого ранее решения, а на его альтернативу, функционал которой может отличаться от привычного. Более того, как отмечает Дмитрий Сорокин, в ряде случаев под альтернативным продуктом может скрываться набор из нескольких приложений, решающих необходимую задачу. При этом российская альтернатива – это вовсе не то, что заведомо хуже «оригинала», подчеркивает эксперт: «Порой она наоборот оказывается удобнее, но этого не видно с первого взгляда».
Он приводит в качестве примера российскую коммуникационную платформу CommuniGate Pro:
| В отличие от иностранных программных продуктов, такие части системы, как почта, календари, мессенджер, IP-телефония, контакт-центр, объединены в рамках единого интерфейса одного решения. |
Если же пользоваться альтернативными продуктами зарубежного производства, то приходится специальным образом объединять разные компоненты, разные приложения, разные продукты.
Лучшая поисковая система в мире: Google
Доля мирового рынка поисковых систем 92,18%
себе
Эта поисковая система настолько популярна, что во много раз больше, чем все другие поисковые системы мира вместе взятые.
В частности, Google в настоящее время занимает колоссальный 92.18 процента от мировой доли рынка поиска двигателя .
Поисковая машина была создана в 1996 году Сергеем Брином и Ларри Пейджем, но вот самое интересное: в 1999 году два партнера фактически предложили продать Google интернет-компании Excite всего за 750 000 долларов.
Excite отказались от этого предложения и последние 20 лет потратили на самоубийство.
Сегодня состояние и его материнской компании Alphabet составляет более 750 миллиардов долларов.
В результате Пейдж, генеральный директор Alphabet, занимает восьмое место в списке самых богатых людей в мире с чистым капиталом в 53,5 миллиарда долларов, а Брин, президент Alphabet, занимает девятое место в списке самых богатых людей с чистым капиталом в 52,1 миллиарда долларов.
Кроме того, забавный факт: название «Google» происходит от слова «гугол».
Гугол – это математический термин, означающий «10 в степени 100» или 1 со 100 нулями после него.
В наши дни Google – это гораздо больше, чем просто поисковая система.
Компания разработала множество других программных решений, таких как Google Drive. Он владеет YouTube, разработал линейку смартфонов и ноутбуков и даже создал беспилотные автомобили.
Google также поддерживает другие поисковые системы, в том числе Ask, которая является шестой по величине поисковой системой в мире.
Гигант поисковых систем также постоянно обновляет свою страницу результатов поиска, чтобы предоставить ряд полезных форматов контента, таких как Featured Snippets Google.
Приветствую могучего Google.
Сильвестр Сталлоне
Звезда Голливуда Сильвестр Сталлоне вдохновляет нас своей уникальной историей. В 20 лет он был обычным продавцом в гастрономическом магазине. Он был настолько сломал, что ему пришлось продать драгоценности своей жены, чтоб хоть как-то прокормить свою семью.
В какой-то момент он был в таком отчаянии, что был вынужден продать свою собаку незнакомцу в магазине спиртных напитков за $ 25.
Он говорит, что самое большое падение в его жизни было, когда он начал плакать. Затем он сделал «Рокки» и эта жуткая часть его жизни была закрытой.
Угадайте, что он сделал со своей первой зарплатой? Он выкупил свою собаку за $ 15000.
Поисковая машина №9. AOL
Доля мирового рынка поисковых систем: 0,06%
В настоящее время AOL занимает всего 0,06 процента мирового рынка поисковых систем. Это удивительно, если учесть, что AOL когда-то была первопроходцем в Интернете.
AOL – сокращение от «America Online» – впервые возникла еще в 1985 году.
Веб-портал и поставщик онлайн-услуг, базирующийся в Нью-Йорке, был одним из первых пионеров Интернета в середине 1990-х годов.
Она коммутируемый услуги, веб – портал, электронную почту и мгновенные сообщения.
Если вас не было поблизости, чтобы подключиться к Интернету по коммутируемой линии, это было время, когда вам буквально приходилось набирать номер, используя телефонную линию для подключения.
Это всегда был волнующий момент.
Те из нас, кто достаточно взрослый, чтобы помнить о телефонной линии, вспомнят великолепный и безошибочный звук подключаемой телефонной линии …
[iframe src=”//www.youtube.com/embed/gsNaR6FRuO0″]
В 2000 году AOL купила традиционную медиа-икону Time Warner за 165 миллиардов долларов.
AOL была на вершине мира.
Примерно в это же время у AOL была собственная поисковая система под названием NetFind, которая в 1999 году была переименована в AOL Search.
Однако со временем AOL утратила доминирующее положение в Интернете, поскольку рынок заполонили новые конкуренты, такие как Google.
Таким образом, AOL обратила свое внимание на приобретение крупных сетевых медиа-компаний. Она приобрела TechCrunch в 2010 году за 25 миллионов долларов, купила The Huffington Post за 315 миллионов долларов в 2011 году и приобрела еще много узнаваемых интернет-брендов
Она приобрела TechCrunch в 2010 году за 25 миллионов долларов, купила The Huffington Post за 315 миллионов долларов в 2011 году и приобрела еще много узнаваемых интернет-брендов.
Затем в 2015 году AOL была приобретена Verizon Communications за 4,4 миллиарда долларов.
Сегодня AOL Search продолжает жить, но это лишь крошечный фрагмент бизнеса AOL и Verizon.
Самая большая ошибка «Рамблера»
В 1996 году руководство CompTek приняло знаменательное решение для будущего поисковика номер один в Рунете. Акцент в деятельности компании смещается с разработки сторонних прикладных продуктов на развитие собственного «ядра» — поискового механизма, который на тот момент уже обзавелся оригинальным названием и научился индексировать веб-сайты.
Компания прилагала огромные усилия для улучшения поисковой системы и ее продвижения. В частности, Аркадий Волож пытался наладить сотрудничество с «Рамблером», на тот момент лидером отечественной онлайн-индустрии. Последний, однако, посчитал морфологический поиск недостаточно актуальным.
История «Яндекса» началась с разработки поисковых технологий в фирме «Аркадия», которая затем вошла в состав CompTek
В итоге CompTek решила самостоятельно вывести продукт на рынок. 23 сентября 1997 года на выставке Softool компания представила общественности поисковую систему Yandex.ru. Новый сервис индексировал сайты в доменных зонах «.su» и «.ru» и понимал логические операторы И, ИЛИ, НЕ. Рунет тогда только развивался, и со своим объемом в 4 Гбайт на тот момент уместился бы на современной USB-флешке, а сам «Яндекс» располагался на трех компьютерах, работавших под управлением FreeBSD.
— Илья Сегалович, сооснователь поисковой системы «Яндекс»
Илья Сегалович
Весной 2000 года поисковая система «Яндекс» доросла до регистрации в виде отдельной компании. Инвестиционный фонд ru-Net Holdings Limited обязался обеспечить финансирование в размере $5,27 млн в обмен на 35% выпущенных акций новой компании. Фирма «Яндекс» стала правопреемником торговой марки «Яndex» и полноправным владельцем портала yandex.ru. Аркадий Волож занял должность генерального директора, а Илья Сегалович — технического директора.
Алгоритмы Яндекса
Качество
поиска Яндекса не вызывает сомнений. Его алгоритмы меняются и развиваются с
завидным постоянством, приводя к изменениям поисковой выдачи веб-страниц.
Поисковая система Яндекс применяет алгоритм ранжирования, который позволяет
пользователю осуществить наилучший поиск нужных страниц, максимально
соответствующих его запросу.
Алгоритм
ранжирования можно назвать сложной системой математических формул. С их помощью
происходит оценка факторов, по совокупности которых и их анализу поисковик
определяет пользу страницы и ее рейтинг. Как и в прежние годы, сохранились
основные факторы ранжирования, к которым присоединились дополнительные
показатели — характеристики документа. В настоящее время в ранжировании
участвуют около 250 факторов, среди них можно выделить:
- присутствие слов из запроса в
контексте страницы - присутствие таких слов в
мета-тэгах, заголовках, - существование ссылок на
ранжируемый документ, - наличие комментариев к ссылкам
и изображениям, - авторитетность ресурса
- многое другое.
Грамотный
оптимизатор учитывает все или максимальное число факторов ранжирования, чтобы
продвигаемый в поиске ресурс в целом и каждая его страница в отдельности
получили высокие позиции. Именно в этом и заключается оптимизация сайтов под
поисковые системы, т.е. в обеспечении максимально высоких позиций в поисковой
выдаче.
Будущее поисковых систем
Поисковые системы сейчас движутся в сторону оптимизации под мобильные устройства. По статистике, 51% мультимедиа потребляется со смартфонов, Smart TV и прочих устройств, не имеющих отношения к компьютерам. Так как набирать текст на них неудобно, активно развивается голосовой поиск и умные помощники.
Много сил выделяется на улучшение оптимизации результатов и учитыванию особенностей поиска в регионах. Идет активная интеграция с социальными сетями. Например, пользователь может ввести имя любой знаменитости и увидит не только страницы, где он упоминается, но еще и краткую биографию и ссылки на соцсети — обычно это первое, что люди хотят увидеть.
Число подключенных к интернету устройств, домашних хозяйств и пользователей продолжает расти, а поиск представляет собой основной механизм поиска информации и явно останется с нами надолго, а история создания поисковых систем будет пополняться все новыми и новыми представителями.
Рейтинг поисковых систем в России
ТОП-10 самых популярных поисковых систем в Рунете, то есть в русскоязычном пространстве
- России,
- Беларуси,
- Украины,
- Казахстана,
- стран СНГ,
- а также Дальнего зарубежья
довольно сильно отличается от всемирного рейтинга. В Рунете лидерство делят три гиганта, из которых первые два – абсолютные чемпионы (Гугл и Яндекс). На эти 3 поисковика приходится 99,7% всего трафика с учетом среднесуточного количества переходов пользователей по данным liveinternet.
ТОП-10 поисковых систем в России (конец 20-го года):
- — 53.9% (73,5 млн переходов)
- Яндекс — 43.1% (58,7 млн переходов)
- Search.Mail.ru — 2.7% (3,6 млн переходов)
- Rambler — 0.1% (181 тыс. переходов)
- Bing — 0.1% (147 тыс. переходов)
- Tut.by — 0,01% (12 тыс. переходов)
- Yahoo — 0,001% (6,5 тыс. переходов)
- Поиск.ru — 0,0001%
- Baidu — 0,0001%
- Спутник — 0,0001%
Уолт Дисней
Вдохновляющая история Уолта Диснея началась с его доли неудач — он был уволен с работы в газете «Канзас Сити Стар», потому что «ему не хватало воображения и не было хороших идей»; его мультфильмы Микки Маус были отклонены за то, что они «слишком страшные для женщин»; «Три поросенка» также отклонили, потому что в нем было только четыре персонажа; его первое деловое предприятие — анимационная студия «Laugh-O-Gram» остановила свою деятельность из-за банкротства.
Перешагнув через неудачи, он построил «Уолт Дисней Кампани», которая сейчас загребает миллиарды. Ходят слухи, что Диснею отказали 302 раза, прежде чем он, наконец, получил финансирование для «Уолт Дисней Кампани».
GPT-3
На сегодняшний день самая совершенная нейросеть на базе NLP (то есть, алгоритмов распознавания текста) — GPT-3. Это нейросеть-трансформер, которая способна генерировать связные ответы в диалоге с человеком. Объем используемых ей данных и параметров в 100 раз превосходит предыдущее поколение — GPT-2.
Однако даже самые продвинутые трансформеры, обученные на огромных массивах данных не понимают смысла слов и фраз, которые они генерируют. Для их обучения нужны огромные массивы данных и вычислительные ресурсы, которые, в свою очередь, оставляют большой углеродный след. Еще одна проблема — несовершенство датасетов для обучения нейронных сетей: тексты в интернете часто содержат искажения, манипуляции и откровенные фейки.
Индустрия 4.0
«Заходит в бар Илон Маск»: нейросеть GPT-3 научили рассказывать анекдоты
Одно из самых перспективных направлений в развитии ИИ и нейросетей — это расширение диапазона восприятия. Сейчас алгоритмы умеют распознавать изображения, лица, отпечатки пальцев, звуки и голос. Они также умеют говорить и генерировать изображения и видео, имитируя наше восприятие разных органов чувств. Ученые MIT отмечают: чтобы приблизиться к человеку ИИ не хватает эмоционального интеллекта и чувств. В отличие от ИИ, человек умеет не только обрабатывать информацию и выдавать готовые решения, но и учитывать контекст, множество внешних и внутренних факторов, а главное — действовать в условиях неопределенности и меняющейся среды. Например, алгоритм AlphaGo от компании DeepMind способен обыграть чемпиона мира по го и шахматам, но все еще не может расширить свою стратегию за пределы доски.
Пока что даже самые продвинутые алгоритмы, включая GPT-3, находятся лишь на пути к этому. Сейчас перед разработчиками стоит задача создать мультимодальные системы, которые бы объединили распознавание текста и сенсорное восприятие для обработки информации и поиска решений.
Индустрия 4.0
На что способна нейросеть GPT-3
Правовые инициативы российского государства
Правда сегодня в том, что развивать ИИ без поддержки государства невозможно. Это легко проверить на примере других стран. Американский эксперт в области ИИ Бернард Марр пишет о том, что только благодаря поддержке государства Китаю удалось так быстро догнать США.
Можно выделить два важных способа поддержки со стороны государства. Первый — это принятие регулирующих законов: без чётких правовых норм развитие отрасли невозможно. Второй — защита внутреннего рынка. Известно, что Китай ограничивает работу Google и Facebook на своей территории. В их случае это приносит свои плоды — китайский поисковик Baidu, например, показывает хорошие результаты: им пользуется более 70% пользователей Китая. С учётом объёма рынка это, во-первых, очень большие цифры, во-вторых, серьёзный доход, который остаётся внутри страны.
Фото: Michael Vi / Shutterstock
Тренд на соперничество идёт повсеместно — можно сказать, вопреки трендам глобализации. Чего стоят истории о попытках заблокировать TikTok на территории США и внесении Xiaomi в чёрный список для инвестиций. Оба решения были отменены, первое — верховным судьёй ещё во время президентства Трампа, второе — новой администрацией уже после его ухода с поста президента. Так или иначе, такие меры сегодня действительно используются на глобальном рынке.
Начинать поиск проблем, конечно, стоит у себя — а не сваливать на зарубежных конкурентов. В России налицо отсутствие законодательной базы по ИИ. Проблемой озадачились в 2019 году: Минэкономразвития и Центр стратегических разработок представили законопроект «Об экспериментальных правовых режимах в сфере цифровых инноваций».
В 2020 году вышел ФЗ: он призван способствовать разработке и внедрению технологий искусственного интеллекта. ФЗ устанавливает экспериментальный правовой режим: в нём представители бизнеса и власти будут создавать правовую систему с нуля — методом проб и ошибок. Закон касается только Москвы, и его текст пока предельно абстрактен — с этим соглашаются и юристы. Тем не менее давайте попробуем разобраться, чем он будет полезен.
Правительство Москвы будет «определять условия и порядок разработки, внедрения и реализации технологий искусственного интеллекта». Как это будет происходить на практике — не уточняется. Депутат Государственной думы Ирина Белых, которая внесла законодательную инициативу, от комментариев отказалась.
Некоторые подсказки о реальных полномочиях мэрии можно найти чуть дальше, читая статью 4 ФЗ.
Мэрия поможет с физическими данными пользователей. Будет определять порядок передачи материалов собственниками городских фото и видеокамер. При этом данные обезличат и не будут передавать организациям, которые не участвуют в экспериментальном правовом режиме. Как это будет происходить на практике, не уточняется.
Экспериментальный ФЗ должен помочь выработать законодательную базу — по результатам эксперимента выйдет полноценный закон. Вошёл ли кто-то из бизнеса в рабочую группу и в каком вообще состоянии сейчас проект — доподлинно неизвестно.
Известно только то, что у государства есть свои планы в области ИИ. Государство особенно заинтересовано в разработках в сфере медицины, городского освещения и регулирования дорожной обстановки.
«Мы не подавали заявку на участие в экспериментальном ФЗ, но знаем компании, которые это сделали. К сожалению, пока трудно отследить выгоду, которую даёт участие. Лично нам эти данные от правительства не нужны. Может быть, они будут полезны медицинским стартапам, но, опять же, стоит всё-таки начать с налоговой и грантовой поддержки. Это гораздо важнее», — поделился основатель Агентства искусственного интеллекта Денис Онацик.
Похожего мнения придерживается Александр Смоленский, генеральный директор Цифровой индустриальной платформы:
Разные затраты на развитие искусственного интеллекта в разных документах Сбербанка
За последнее время Сбербанк подготовил сразу четыре программных документа по развитию искусственного интеллекта. Первым документом стала Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, подготовленная по прямому поручению Владимира Путина.
План затрат на реализацию мероприятий дорожной карты «Искусственный интеллект», подготовленной Сбербанком, млн рублей
| Мероприятие | Общие затраты за 2020-2024 гг. | Затраты из федерального бюджета за 2020-2024 гг. | Затраты из внебюджетных источников за 2020-2024 гг. | Затраты Сбербанка (в рамках внебюджетных источников) за 2020-2024 гг. | Общие затраты за 2020 г. | Общие затраты за 2021 г. | Общие затраты за 2022 г. | Общие затраты за 2023 г. | Общие затраты за 2024 г. | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Затраты Сбербанка на внедрение ИИ в собственный бизнес | 54 500 | 54 500 | 54 500 | 10 900 | 10 900 | 10 900 | 10 900 | 10 900 | |
| 2 | Затраты Сбербанка на разработку и развитие программного обеспечения, в котором используются технологии ИИ | 34 200 | 34 200 | 34 200 | 10 450 | 5 950 | 5 950 | 5 950 | 5 950 | |
| 3 | Финансовая поддержка разработчиков ИИ-решений через государственные венчурные инвестиции | 23 438 | 11 718 | 11 718 | 1 382 | 5 468 | 5 468 | 5 649 | 5 468 | |
| 4 | Финансовая поддержка разработчиков ИИ-решений через государственные прямые инвестиции | 18 560 | 9 280 | 9 280 | 856 | 3 946 | 4 586 | 4 586 | 4 586 | |
| 5 | Финансовая поддержка потребителей для внедрения крупных проектов в области ИИ | 17 439 | 8 719 | 8 719 | 1 744 | 3 737 | 3 986 | 3 986 | 3 986 | |
| 6 | Затраты Сбербанка на поддержку научных исследований в целях обеспечения опережающего развития искуственного интеллекта | 13 285 | 13 285 | 13 285 | 2 657 | 2 657 | 2 657 | 2 657 | 2 657 | |
| 7 | Грантовая поддержка проектов малых предприятий по разработке, применению и коммерциалзиации ИИ-решений | 12 032 | 9 378 | 2 654 | 2 515 | 2 572 | 2 659 | 2 398 | 1 886 | |
| 8 | Разработка конкурентособных нишевых аппаратно-программных комплексов для целей ИИ за счет финансовой поддержки лидирующих дизайн-центров | 10 462,5 | 7 847 | 2 615,5 | 2 068 | 2 068 | 2 068 | 4 258,5 | ||
| 9 | Создание и финансовая поддержка опорных центров компетенций для проведения исследований в сфере ИИ, включая направление AGI (сильный ИИ) в том числе предоставление мегагрантов на привлечение зарубежных ученых | 10 077 | 10 077 | 62,5 | 1 330 | 2 320 | 3 070 | 3 294 | ||
| 10 | Финансовая поддержка потребителей для внедрения малых и средних проектов в области ИИ | 9 340 | 9 340 | 934 | 2 101 | 2 101 | 2 102 | 2 102 |
Также в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика» была подготовлена дорожная карта развития технологий искусственного интеллекта и нейросенсорики. Оба этих документа были утверждены.
В конце 2019 г. Сбербанк подготовил федеральный проект «Искусственный интеллект», который должен стать седьмым по счету федеральным проектом нацпрограммы «Цифровая экономика». Этот документ еще не утвержден.
Отметим, что в разных документах фигурируют разные цифры затрат, необходимых для развития искусственного интеллекта. В прошлогодней дорожной карте говорилось о инвестициях в размере 400 млрд руб., из которых 50 млрд руб. должен выделить федеральный бюджет, 350 млрд руб. – внебюджетные источники. А в федеральном проекте «Искусственный интеллект» говорится о затратах в размере 120 млрд руб., из которых 90 млрд руб. выделит федеральный бюджет (здесь сумма совпадают с суммой затрат из федерального бюджета из нынешней дорожной карты), 30 млрд руб. – внебюджетные источники.
Пресс-служба Сбербанка заявила CNews, что формат участия и объемы возможного финансирования проекта еще находятся в процессе проработки с Правительством. «Сбербанк активно развивает искусственный интеллект и уже инвестировал значительные средства в собственную программу ИИ трансформации, — добавил представитель банка. — Своими наработками Сбербанк активно делится с другими участниками рынка, государственными и общественными структурами. Сбербанк также является федеральным центром компетенции по развитию ИИ».
Российские поисковые системы
С развитием интернета в России возник вопрос о создании поисковика под кириллический сегмент интернета, не только Россия но и другие страны СНГ (Белоруссия и Украина)
Google плохо понимал русский язык, и в самом начале русский интернет, как и весь мир. использовал каталоги сайтов (Мейл ру и Рамблер Портал), все изменилось с появлением Яндекса, который теперь занимает лидирующие позиции.
Поисковая система Yandex
Яндекс — компания, основанная в 1997 году. Она известна своим набором сервисов, которые охватывают поисковые системы, AI и аналитику.
Благодаря инновациям в искусственном интеллекте и технологиях чтения данных, поисковик Яндекс может легко работать с российской терминологией при поиске на зарубежных ресурсах, благодаря чему в отдельных нишах обгоняет по эффективности Google.
В настоящее время Яндекс — крупнейшая технологическая компания в России, владеющая более 50% доли рынка поисковых систем в стране. Яндекс является четвертым по популярности сайтом в России.
Портал Rambler
Rambler начала работу в октябре 1996 года, на начальном этапе в ней содержалось всего 100 тысяч проиндексированных сайтов. Rambler был не первой отечественной поисковой системой, но ставшей одной из самых популярных.
Вторая версия поисковика начала разрабатываться летом 2000 года, в ней представили функции, которые уже были доступны в конкурирующих системах. Учитывалась морфология, улучшился поиск по каталогам
Важной фишкой поисковика был каталог Rambler’s Top100, куда попадали сто самых популярных сайтов Рунета
Удачная архитектура продукта позволяла Rambler иметь количество серверов в два раза меньше, чем у Яндекса и в три раза меньше, чем у Aport.
Успехи небольших компаний
ИИ сегодня популярен и востребован — по данным совместного исследования TAdviser и «Ростелекома», 85% российских компаний уже используют ИИ-решения в бизнесе. При этом ИИ принято заказывать у подрядчика: 70% разработок создаются для продажи сторонним организациям.
Небольшие компании создают лаборатории, разрабатывают решения с использованием искусственного интеллекта и успешно внедряют их в IT-инфраструктуру своих клиентов.
Компания VideoMatrix специализируется на создании систем видеоаналитики. Решения используют на производстве — с их помощью ведут учёт созданных изделий, выявляют брак и контролируют соблюдение правил промышленной безопасности.
Нейросети VideoMatrix превосходят возможности человека. Программно-аппаратный комплекс АРМИЛ, созданный для Челябинского металлургического комбината, выявляет более 20 классов дефектов — в том числе царапины и микротрещины размером от 0,3 мм с точностью от 97%.
Компания EORA помогает выстраивать общение с клиентами с помощью чат-ботов. Это один из трендов на рынке маркетинговых решений. Компания сделала чат-бота для выбора обоев на сайте «Леруа Мерлен».
Нейросеть выучила параметры 1500 артикулов и научилась распределять их по внешним характеристикам — цветам и рисункам. Это помогает быстрее ориентироваться в ассортименте.
Создатели пишут, что система работает сродни компьютерной игре: «Пользователь загадывает персонажа, а джинн угадывает, кто это, задавая наводящие вопросы. Только в сервисе вместо персонажей обои, а вместо джинна — бот».
Типовое решение «Инфраструктура»
Этот блок опирается на новые тренды в развитии инфраструктурных решений. Среди них стоит отметить, например, формирование рабочих мест на основе виртуальной ИТ-среды. Интерес организаций к этому направлению понятен: вопрос эффективного использования оборудования всегда стоял в крупных компаниях весьма остро, поскольку большой парк ИТ-решений on-premise требует соответствующих инвестиций как в техподдержку, так и в регулярные обновления. Гораздо более гибкий и экономичный подход связан с виртуализацией, как серверных частей, так и с формированием виртуальных рабочих мест (VDI).
| В этой части мы предлагаем определенный набор решений на основе отечественных продуктов,- рассказывает Дмитрий Сорокин и замечает, что до сих пор некоторые заказчики удивляются: неужели такие продукты существуют? Они есть и очень разные,- подчеркивает эксперт. |
