CC BY
54DOI 10.47576/2712-7516_2021_5_1_17 УДК 338.24:004.8
СПЕЦИФИКА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В IT-ОТРАСЛИ
Ахмедова Милена Расуловна,
кандидат экономических наук, доцент, Кубанский государственный университет, г. Краснодар, Россия, [email protected]
Перова Анастасия Евгеньевна,
кандидат экономических наук, доцент, Кубанский государственный университет, г. Краснодар, Россия, [email protected]
В статье анализируется специфика использования технологий искусственного интеллекта в IT-отрасли. Отмечается, что искусственный интеллект является эффективным машинным обучением, которое изменило все бизнес-процессы за последние годы. Приводится сравнительный анализ мировых расходов на IT-технологии и сервисы в IT-сфере, выделяются крупнейшие IT-компании на российском рынке. Проанализирована статистика самых перспективных технологий искусственного интеллекта для внедрения по всем секторам экономики (технологии распознавания речи и голоса, VDA в сфере маркетинга, мониторинг и менеджмент сетей). Делается вывод, что искусственный интеллект постепенно находит применение и автоматизирует процессы во всех отраслях бизнеса, однако IT-сфера является ключевой и основополагающей для использования и создания данных технологий.
Ключевые слова: искусственный интеллект; обучение; доход; расход; технология.
UDC 338.24:004.8
SPECIFICITY OF USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES IN THE IT INDUSTRY
Akhmedova Milena Rasulovna,
PhD in Economics, Associate Professor, Kuban State University, Krasnodar,
Russia, [email protected]
Perova Anastasia Evgenievna,
Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Kuban State University,
Krasnodar, Russia, [email protected]
The article analyzes the specifics of using artificial intelligence technologies in the IT industry. It is noted that artificial intelligence is an effective machine learning that has changed all business processes in recent years. A comparative analysis of the world expenditures on IT-technologies and services in the IT-sphere is given, the largest IT-companies in the Russian market are highlighted. The statistics of the most promising artificial intelligence technologies for implementation in all sectors of the economy (speech and voice recognition technologies, VDA in the field of marketing, monitoring and management of networks) are analyzed. It is concluded that artificial intelligence is gradually finding application and automating processes in all business sectors, but the IT sphere is key and fundamental for the use and creation of these technologies.
Keywords: artificial intelligence; education; income; consumption; technology.
На сегодняшний день искусственный интеллект фактически является самым эффективным машинным обучением, которое изменило все бизнес-процессы за последние
годы. Множество компаний выбирают его не только для того, чтобы повысить свою эффективность, но и чтобы произвести огромное впечатление на своих клиентов [4].
Искусственный интеллект появился в результате прогресса в машинном обучении и предназначен для имитирования человеческого мышления и поведения. Так, он может распознавать речь, проводить анализ дан-
ных и даже рассуждать. В табл. 1 представлены сервисы и приложения с внедренным искусственным интеллектом, которые ежедневно используют миллионы людей по всему миру.
Таблица 1 - Самые популярные IT-сервисы с использованием искусственного интеллекта
Сервис/ приложение Сущность ИИ
Yandex Применяется для распознавания речи и изображений, перевода с иностранных языков, контекстной рекламы, изучения поведения пользователей
Siri Виртуальный помощник анализирует заданные голосовые команды с помощью обработки естественной речи и даёт ответ посредством имитации человеческого голоса. Система приспосабливается индивидуально к каждому пользователю, изучает его предпочтения
Netflix Персонализировано подбираются фильмы для пользователя, анализируются его предпочтения
Google Компания предоставляет различные инструменты использования искусственного интеллекта как разработчикам, так и пользователям. К ключевым относятся набор программных библиотек глубокого обучения с открытым исходным кодом, поиск Google по наборам данных, тензорный процессор
YouTube Видеоплатформа анализирует ранее просмотренные видео пользователем и на основе этих данных предлагает похожие
Использование искусственного интеллекта особенно важно для веб-разработки и IT-технологий, так как предпочтения пользователей довольно часто меняются, и данная инновация помогает укрепить узнаваемость среди клиентов по отношению к бизнесу [3]. Особенно часто в компаниях стали внедрять -ся чат-боты и голосовые помощники с целью обеспечения лучшего сервиса для клиента.
РшпДОнаынне голоса1'р£ЧН
VDA в- сфере маркетинга Мотшшрннг И НцЗНВДЖЫц.'ЕГГ итсн ]{щюнаблюлЕвк ЦеПОДСЙ ГАЛШЖ И уПраЁЛсНКе ЗДИЗЕЙЫН Управление кичестьлч обс^ткипання
ИЗЗДНкН^зПЬЕКМ II ¡J^fllirilBECLH: йСучеНИЬ Обнаружение и идеЕпифеткация
Анализ медицинских и njipaitiv/jjjdji < jiT'p:L'"".> I k;s данных пациент
и 50W) 10000 150003000025000 300003500040000 млн дол.
Рисунок 1 - Совокупный мировой доход от использования технологий искусственного интеллекта
в 2018-2025 гг., млн дол.
Столь явное опережение технологии рас- в компании. Технология выпол-няет большое познавания речи связано с актуально-стью и количество задач: сбор и обработка инфор-доступностью внедрения данной инновации мации, проведение иссле-дований и опро-
В 2020 г. исследовательское агентство «Tractica» опубликовало статистику самых перспективных технологий для внедрения по всем секторам экономики (рис. 1) [2]. На лидирующих позициях расположились технологии распознавания речи и голоса, VDA в сфере маркетинга, мониторинга и менеджмента сетей.
сов, персональное предложение продуктов, холодные звонки, найм сотрудников и др.
В мае 2020 г. был опубликован ранкинг ста крупнейших 1Т-компаний на рос-сийском рынке по итогам 2019 г. (табл. 2).
Общая выручка участников составила более 1,697 трлн руб., что почти на 15% больше показателей предыдущего года (рис. 2).
Таблица 2 - Топ-5 крупнейших IT-компаний на российском рынке [6]
2019 г. 2018 г. Компания Выручка в 2019 г., млн руб. Направление деятельности
1 1 Ростех 253 400 Содействие разработке, производству и экспорту высокотехнологичной промышленной продукции гражданского и военного назначения
2 2 Национальная компьютерная корпорация 215 674 Производство, интеграция, цифровые услуги, разработка, внедрение, дистрибьюция
3 3 Ланит 173 767 Системная интеграция, дистрибуция, консалтинг, инженерные системы, ИТ-аутсорсинг, сервис, обучение, инновации и стартапы
4 5 Софтлайн 108 834 Цифровая трансформация, кибербезопасность, управляемые сервисы, облака, собственные разработки
5 - Марвел-Дистри-буция 97 517 Дистрибуция программного обеспечения, дистрибуция аппаратного обеспечения, производство аппаратного обеспечения
Первое место в 2020 г. вновь занял Радио -электронный кластер «Ростеха». Также в пер -вую пятерку крупнейших 1Т-компаний вошли «НКК», «Ланит», «Софтлайн» и новичок рейтинга «Марвел-Дистрибуция». Интересно то, что на долю этих пяти компаний приходится
половина от общей выручки топ-100.
Аналитики по всему миру обсуждают перспективы IT-компаний на глобальном рынке. Так, исследовательская компания «Gartner» просчитала рост мировых расходов на IT на 4 % в 2021 г.
Рисунок 2 - Суммарная выручка участников рейтинга топ-100 крупнейших 1Т-компаний в России
(2014 - 2019 гг.), млрд руб.
Согласно данному прогнозу в 2021 г. миро- расходы на 1Т в 2020 г. составят 3,6 трлн дол. вые расходы на 1Т составят 3,8 трлн дол., что что на 5,4% меньше, чем в 2019 г. (табл. 3). на 4% больше, чем в 2020 г. Ожидается, что
Таблица 3 - Мировые расходы на IT-технологии (2019 - 2021 гг.) [6]
Расходы в 2019 г., млрд дол. Рост в 2019 г. (%) Расходы в 2020 г., млрд дол. Рост в 2020 г. (%) Расходы в 2021 г., млрд дол. Рост в 2021 г. (%)
Системы обработки данных 214,911 1,0 208,292 -3,1 219,086 5,2
Корпоративное программное обеспечение 476,686 11,7 459,297 -3,6 492,440 7,2
Устройства 711,525 -0,3 616,284 -13,4 640,726 4,0
1Т-услуги 1,040,263 4,8 992,093 -4,6 1,032,912 4,1
Услуги связи 1,372,938 -0,6 1,332,795 -2,9 1,369,652 2,8
Итого 3,816,322 2,4 3,608,761 -5,4 3,754,816 4,0
Все сегменты расходов на ИТ, по прогнозам, сократятся в 2020 г. Ожидается, что корпоративное программное обеспечение будет иметь самый сильный скачок в 2021 г. (7,2 %) из-за ускорения усилий по цифровизации предприятий, которые предоставляют виртуальные услуги, такие как дистанционное обучение или телемедицина.
Многие компании используют технологию искусственного интеллекта и высокоуровневые задачи визуального распознавания, такие как классификация изображений и обнаружение объектов, для разработки аппаратного и программного обеспечения AR и виртуальной реальности (VR). Преимущества включают в себя предоставление захва -тывающего опыта, обучение и образование, помощь людям с ограниченными возможностями и предоставление развлечений. Технологии VR и AR заметно выросли с тех пор, как Иван Сазерленд разработал первый прототип гарнитуры VR в 1968 г. для просмотра SD-изображений. Встроенные в искусственный интеллект приложения уже появились на рынке, к примеру компания IKEA предоставляет мобильное приложение, которое позволяет клиентам видеть, как предмет мебели будет выглядеть и вписываться в заданное пространство с точностью до 1 мм [10]. Также некоторые технологические компании разрабатывают приложения для слабовидящих.
По мере развития AR/VR искусственный интеллект используется, чтобы помочь им стать интерактивными и иметь более привлекательный и интуитивно понятный контент. Технологии искусственного интеллекта позволяют AR/VR обнаруживать движения пользователя, например движения глаз и жесты рук. Это позволяет ему интерпретировать движения с высокой точностью и настра -ивать контент в режиме реального времени
в соответствии с реакцией пользователя [8]. Например, искусственный интеллект в виртуальной реальности может определять, когда пользователь смотрит на определенное визуальное поле, и предоставлять контент с полным разрешением только в этом случае. Это уменьшает потребности в системных ресурсах, лаги и потери кадров. Симбио-тическое развитие технологий AR/VR и искусственного интеллекта ожидается в таких областях, как маркетинговые исследования, учебные симуляции и образование.
Некоторые системы искусственного интеллекта требуют больших объемов обучающих данных, однако отсутствие данных остается важной проблемой [1]. Например, системы искусственного интеллекта в автомобилях без водителя должны быть обучены справляться с критическими ситуациями, но фактических данных о детях, выбегающих на улицу, мало. Альтернативой могло бы стать развитие цифровой реальности. В этом случае система будет обучаться в среде компьютерного моделирования, которая точно воспроизводит соответствующие особенности реального мира. Такая моделируемая среда также может быть использована для проверки производительности систем искусственного интеллекта [5].
Область применения искусственного интеллекта выходит за рамки беспилотных автомобилей. Фактически исследователи разработали платформу под названием «Household Multimodal Environment» (HoME), которая обеспечивала бы имитационную среду для обучения домашних роботов. HoME имеет базу данных с более чем 45 тыс. различных SD-макетов домов. Он обеспечивает реалистичную среду для обучения искусственных агентов с помощью зрения, звука, семантики, физики и взаимодействия с объектами и другими агентами [7].
Позволяя системам искусственного интеллекта учиться методом проб и ошибок, облачная имитация виртуальной реальности идеально подходит для обучения систем, особенно в критических ситуациях. Непрерывное развитие облачных технологий помогло бы реализовать окружающую среду. Например, в октябре 2017 г. «NVIDIA» анонсировала облачный VR-симулятор, который
Приведенные в таблице сервисы позволяют не только распознавать речь, изображения и движения, но и, к примеру, создать музыкальный трек, убрать фон у изображения без графических редакторов, проанализировать программный код и др. Многие люди пользуются данными сервисами ежедневно.
Таким образом, искусственный интеллект постепенно находит применение и автоматизирует процессы во всех отраслях бизнеса, однако 1Т-сфера является ключевой для использования и создания технологий искус-
может воспроизводить точную физику в реальных средах. Ожидается, что разработчики создадут новый учебный полигон для систем искусственного интеллекта в течение нескольких лет [9].
Помимо AR/VR симуляторов в IT-индустрии немало полезных сервисов, базирующихся на рассматриваемой технологии (табл. 4).
ственного интеллекта. Выручка и совокупный мировой доход от использования конкретных технологий с каждым годом повышаются, ил -люстрируя положительное влияние инноваций в бизнес-процессах компаний. Благодаря технологиям искусственного интеллекта процесс цифровизации по всему мире активно прогрессирует, что подтверждается фактическими данными в виде увеличения производительности компаний и увеличением их финансовых показателей.
Таблица 4 - Сервисы в IT-сфере, основанные на технологии искусственного интеллекта
Название сервиса Описание
Яндекс.Алиса Голосовой помощник, который в полной мере демонстрирует возможности современных технологий машинного обучения и систем искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. «Алиса» отлично владеет русским языком, умеет давать быстрые ответы на вопросы и прокладывать маршруты, рассказывать сказки детям, вызывать такси, совершать покупки в интернет-магазинах, играть в различные игры, разбираться в музыке, распознавать фотографии, а также выполнять прочие действия
Jukedeck Сервис, использующий ИИ-технологии для создания музыкальных треков различных жанров. Всё, что требуется от пользователя, -
Google AutoDraw Сервис, превращающий рисунки от руки в высококачественные клип-арты. Положенный в основу искусственный интеллект в реальном времени анализирует пользовательские наброски, распознаёт их и предлагает аналогичные картинки, нарисованные профессиональными художниками. Созданные иллюстрации можно разместить в социальных сетях либо скачать на компьютер для дальнейшего использования
DeepCode Сканер для программного кода, умеющий находить ошибки и предоставлять разработчикам рекомендации по их исправлению. В основу сервиса положены знания более чем четверти миллиона алгоритмических правил, принципов и методов разработки программного обеспечения, оперируя которыми искусственный интеллект системы может проверять и оценивать качество кода
Yva Облачная система «умной» аналитики корпоративных коммуникаций, позволяющая с помощью технологий искусственного интеллекта оценивать эффективность работы персонала компании. Подключается к корпоративной почте, мессенджерам, проводит регулярные опросы сотрудников и анализирует полученные данные. В результате система формирует рекомендации и предупреждения каждому сотруднику и руководителю, позволяя контролировать их работу, предотвращать выгорание и увольнение ключевых работников и другие возможные риски
CaptionBot Онлайновый сервис компании «Microsoft», который распознает объекты на загружаемых пользователем изображениях и с помощью нейронных сетей описывает то, что находится на фото, причём простыми словами
Список литературы _
1. Ахмедова, М. Р. Инвестиционные аспекты модернизации социально-экономической системы региона / М. Р. Ахмедова // Региональная экономика. Теория и практика. - 2015. - № 38. - С. 413.
2. Зайнетдинов, Э. 30 бизнес-процессов, которые изменятся из-за искусственного интеллекта / Э. Зайнетди-нов. - URL: https://hype.ru/deecrypto-store-club (дата обращения: 20.09.2021).
S. Илющенко, В. В. Анализ инструментальных средств разработки экспертных систем / В. В. Илющенко, В. А. Балканов, И. В. Сеньков // Гуманитарная информатика. - 2014. - № 1 (1). - 20 c.
4. Иванова, Н. И. Инновационная политика. Теория и практика / Н. И. Иванова // Мировая экономика и международные отношения. - 2017. - Т. 60, № 1. - С. 5 - 16.
5. Казепов, Р. И. Искусственный интеллект - четвертая индустриальная революция / Р. И. Казепов. - URL: http://www.nvidia.ru/object/intelligent-industrial-revolution-blog-ru.html (дата обращения: 10.09.2021).
6. Морхат, П. М. Искусственный интеллект: правовой взгляд : научная монография / П. М. Морхат ; РОО «Институт государственно-конфессиональных отношений и права». - Москва : Буки Веди, 2018. - 257 с.
7. Понкин, И. В. Искусственный интеллект с точки зрения права / И. В. Понкин, А. И. Редькина // Вестник РУДН. Серия: юридические науки. - 2018. - № 1. - С. 91 - 109.
8. Сукнина, С. А. Искусственный интеллект / С. А. Сукнина // Новая наука: Теоретический и практический взгляд. - 2015. - № 5-2. - С. 43-47.
9. Тарасов, В. Б. Интеллектуальные системы в проектировании / В. Б. Тарасов // Новости искусственного интеллекта. - 2016. - № 4. - С. 21 - 28.
10. Skavo, T. Artificial Intelligence: 10 Trends to Watch in 2017 and Beyond / T. Skavo. - URL: https://www.tractica. com/resources/ (дата обращения: 10.09.2021).
References _
1. Axmedova M.R. Investicionny'e aspekty' modernizacii social'no-e'konomicheskoj sistemy' regiona. Regional'naya e'konomika. Teoriya i praktika. 2015. № 38. S. 413.
2. Zajnetdinov E\ 30 biznes-processov, kotorye izmenyatsya iz-za iskusstvennogo intellekta. URL: https://hype.ru/ deecrypto-store-club (data obrashheniya: 20.09.2021).
S. Ilyushhenko V.V., Balkanov V.A., Sen'kov I.V. Analiz instrumental'ny'x sredstv razrabotki e'kspertny'x sistem. Gumanitarnaya informatika. 2014. № 1 (1). 20 c.
4. Ivanova N.I. Innovacionnaya politika. Teoriya i praktika. Mirovaya e'konomika i mezhdunarodnye otnosheniya.
2017. T. 60, № 1. S. 5 - 16.
5. Kazepov R.I. Iskusstvenny'j intellekt - chetvertaya industrial'naya revolyuciya. URL: http://www.nvidia.ru/object/ intelligent-industrial-revolution-blog-ru.html (da-ta obrashheniya: 10.09.2021).
6. Morxat P.M. Iskusstvennyj intellekt: pravovoj vzglyad: nauchnaya monografiya / ROO «Institut gosudarstvenno-konfessional'ny'x otnoshenij i prava». Moskva: Buki Vedi, 2018. 257 s.
7. Ponkin I.V., Red'kina A.I. Iskusstvenny'j intellekt s tochki zreniya prava. Vestnik RUDN. Seriya: yuridicheskie nauki.
2018. № 1. S. 91 - 109.
8. Suknina S.A. Iskusstvenny'j intellekt. Novaya nauka: Teoreticheskiji prakticheskij vzglyad. 2015. № 5-2. S. 43-47.
9. Tarasov V.B. Intellektual'ny'e sistemy' v proektirovanii. Novostiiskusstvennogo intellekta. 2016. № 4. S. 21-28.
10. Skavo T. Artificial Intelligence: 10 Trends to Watch in 2017 and Beyond. URL: https://www.tractica.com/resources/ (data obrashheniya: 10.09.2021).
