Александр Ведяхин: «Речь идет о построении целостной экосистемы умных устройств»
В последние годы генеративный искусственный интеллект (ИИ) совершил прорыв в создании контента, но следующим логическим этапом становится его выход в физический мир – от автономного транспорта до человекоподобных роботов. Однако масштаб этой задачи требует не только новых технологий, но и принципиально иных подходов к управлению сложными экосистемами интеллектуальных устройств. О том, какими могут быть эти подходы, в интервью «Ведомости. Капиталу» рассказал первый заместитель председателя правления Сбербанка Александр Ведяхин.
– В последние годы мы видим бурное развитие генеративного ИИ, способного создавать контент. А что происходит в сфере физического ИИ, который взаимодействует с реальным миром?
– Появление физического ИИ (Physical AI) – закономерный этап развития технологии. Изначально нейросети были сосредоточены на работе с информацией – текстами, изображениями, базами данных. Но для достижения большего экономического эффекта технологии должны влиять на физический мир напрямую, а не только опосредованно через экраны и интерфейсы.
Эксперты McKinsey в своем прогнозе оценивали потенциальную экономическую выгоду от внедрения автономного транспорта в мире к 2030 г. в $300–400 млрд в год. Такой эффект достигается за счет снижения аварийности, оптимизации логистики и высвобождения времени. Аналитики BofA Global Research (подразделение Bank of America, которое занимается глобальными исследованиями и анализом. – «Ведомости. Капитал») прогнозируют, что к 2035 г. годовые поставки человекоподобных роботов превысят 10 млн единиц, а их средняя стоимость снизится более чем на 50% по сравнению с 2025 г. Это создаст основу для достижения общего парка в 3 млрд единиц к 2060 г.
«Любое воплощение физического ИИ опирается на знания из десятков научных областей»
– Физический ИИ – это, по сути, автоматизация производства?
– Внедрение ИИ в материальный мир выходит далеко за рамки простой автоматизации с помощью отдельных роботов. Речь идет о построении целостной экосистемы умных устройств. Такие машины должны безопасно и эффективно взаимодействовать не только с человеком, но и друг с другом. Этого можно достичь за счет двух технологических принципов. Прежде всего, это роевой интеллект, т. е. способность множества автономных аппаратов действовать согласованно без единого центра управления, подобно муравьиной колонии или пчелиному рою. Кроме того, требуется продвинутая сенсорика – сложные системы датчиков, которые обеспечивают машинам точное восприятие окружающей обстановки.
Любое воплощение физического ИИ опирается на знания из десятков научных областей: от классической механики и электроники до современного материаловедения, изучающего создание материалов с заданными свойствами. Необходимость активного взаимодействия устройств между собой и с людьми дополнительно усложняет задачу, выводя на первый план требования к надежности устройств. Особого внимания требует вычислительная архитектура. Традиционные процессоры, используемые в большинстве современных систем, постепенно достигают предела энергоэффективности: они потребляют слишком много энергии для решения сложных задач управления в реальном времени, особенно когда речь идет о мобильных роботах, работающих от аккумуляторов. Перспективным решением здесь выступают нейроморфные процессоры. Они позволяют обрабатывать большие объемы сенсорной информации с гораздо меньшими энергозатратами.