Пару недель назад вышел новый отчет «State of AI Report 2021». Уже несколько лет подряд такой отчет ежегодно выпускает венчурный фонд «Air Street Capital». Он инвестирует в компании в области искусственного интеллекта (ИИ) и наук о жизни (НЖ) на ранних стадиях. Миссия фонда – создавать устойчивые компании, оказывающие долгосрочное влияние на рынки. В портфеле фонда сейчас шесть стартапов в ИИ и семь в НЖ. Еще тринадцать стартапов было проинвестировано в прошлом. Портфель диверсифицирован по странам – сейчас их семь в портфеле. Ссылка на слайды – внизу.

Ключевые выводы из отчета, которые подчеркивают сами авторы

1. ИИ развивается в прикладных направлениях. ИИ все чаще применяется к критически важной инфраструктуре, такой как национальные электрические сети или автоматизированные складские помещения, что особенно актуально во время пандемии. Всё еще сохраняются вопросы о том, какие отрасли промышленности «дозрели» до ИИ. Фокус смещается с вопроса о моделях на вопросы о данных.

2. ИИ штурмом захватил биологию. ИИ позволил ускорить моделирование клеточных механизмов человека (белков и РНК), что потенциально может очень сильно изменить разработку новых лекарств и здравоохранение в целом.

3. Развитие архитектур общего назначения для машинного обучения. Эти архитектуры лидируют во многих областях, включая НЛП, компьютерное зрение и даже предсказание структуры белков.

4. Инвесторы тоже обратили внимание на ИИ. В этом году мы наблюдаем рекордное финансирование стартапов в области ИИ. Произошло два первых IPO компаний, занимающихся открытием новых лекарств с помощью ИИ, а также IPO для компаний в области инфраструктуры данных и кибербезопасности.

5. Сильное повышение качества ИИ-исследований в Китае. Университеты Китая быстро перешли от полного отсутствия публикаций по ИИ в 1980 году до самого большого объема качественных исследований в области ИИ на сегодняшний день. Китайские институты теперь опережают наиболее известные западные.

6. Усиление использование ИИ со стороны военных. Происходит настоящую гонку вооружений. Если раньше мы видели симулированные воздушные бои между конкурирующими ИИ-системами, проводимые в лабораториях, то сегодня уже активно применяется автономное оружие.

7. Вопросы этики. Целый ряд организаций продвигают ИИ, и все чаще звучит озабоченность по поводу наборов данных, используемых для обучения моделей ИИ, предвзятостей в контрольных показателях оценки моделей.

8. Проблемы с чипами. Зависимость мира от полупроводниковой промышленности Тайваня, которая производит микросхемы для глобальных технологических гигантов, является центральной точкой геополитической напряженности.

Что из ожиданий оправдалось и нет за 2021 год

1. Оправдалось, что появилась модель с многими триллионами параметров (32 триллиона у Microsoft).

2. Оправдалось, что были первые реструктуризации внутренних ИИ-лабораторий – кейсы McDonalds (продана в IBM) и Alibaba AI lab.

3. Оправдалось, что Nvidia не успеет завершить сделку по приобретению Arm.

4. Не оправдалось, что Facebook сделает прорыв в области AR/VR.

5. Не оправдалось, что китайские и европейские стартапы в области ИИ, ориентированные на оборону, в совокупности привлекут более $100 миллионов.

Что в этом году было интересного в области ИИ-исследований и обучения?

1. Codex (OpenAI) – специализированный потомок GPT-3, который ориентирован на перевод естественного языка в функциональный компьютерный код.

В то же время Codex все еще не сможет сделать за Вас задачки на Coding Interview. Особенно плохо у него со сложными вопросами – не набирает и 5%. Так что программисты еще нужны :)

Нужны и математики – ИИ-моделям от Berkeley удалось решить задачи только в среднем в 5% предложенных кейсов, тогда как PhD-студент справился с 40% кейсов.

2. Какие фреймворки самые распространенные в публикуемых работах? Наглядно показывает диаграмма ниже, 60% – у PyTorch.

3. «Сговор рецензентов». Интересное наблюдение – число принятых к публикации статей растет медленнее числа подаваемых статей, причем статьи самих рецензентов или связанных с ними лиц принимаются к публикации существенно чаще.

4. Все чаще и чаще публикации требуют открытия программного кода.

5. На исследовании в 1,2 млн человек доказали эффективность COVID-вакцин.

6. Китайцы вырвались вперед по числу ИИ-публикаций. Напомню, китайской академии наук всего 72 года, не так уж и давно её просто не было.

7. Китайские студенты стремятся устроиться на «работу мечты» в Huawei и Tencent, и только 16% уезжает в США и другие страны. Хотя цифра в 16% совсем не маленькая – для сравнения, в России это всего около 1,5%

8. Число ИИ-студентов растет сильно быстрее числа ИИ-профессоров. В Германии уже 1 профессор на 100 студентов, и ситуация ухудшается.

9. Доля работающих удаленно теперь доминирует:

Что в этом году было интересного в области ИИ для промышленности?

1. Масса новых применений ИИ для биологии и медицине (см. слайды). Сильно сокращаются сроки появления новых субстанций и стоимость их разработки за счет более целенаправленного поиска.

2. Расширение спектра применений компьютерного зрения.

3. Расширение применений ИИ в сельском хозяйстве – от анализа урожайности до анализа беременности коров.

4. Европа и США хотят купить себе полупроводниковый суверенитет. По некоторым оценкам, цена вопроса – триллион долларов.

Чем правее по цепочке добавленной стоимости, тем больше там азиатов:

Роль азиатского региона возросла, а вот США еще не окончательно сдали позиции:

5. Компании на стыке ИИ и компьютерной безопасности дорожают в этом году особенно быстро. Включите их в свой портфель! Примеры публичных компаний: CrowdStrike ($60B), Darktrace (£5B), SentinelOne ($18B), Riskified ($6B).

6. Таблицы Google Sheets научились предсказывать формулы:

7. Отказ от Cookies. Вместо этого в Chrome уже используется Federated learning (FL) – это метод машинного обучения, который позволяет обучать модели на нескольких децентрализованных серверах без централизации данных обучения.

8. ИИ получил первый патент. Система Dabus в ЮАР изобрела систему блокировки пищевых контейнеров. Смотрите тут. В патенте описан контейнер для пищевых продуктов, в котором используются фрактальные конструкции для создания ямок и выпуклостей на его сторонах. Одно из преимуществ состоит в том, что несколько контейнеров можно более плотно соединить друг с другом, чтобы облегчить их транспортировку. Во-вторых, роботизированным манипуляторам будет легче поднимать их и удерживать.

9. Ну а что там с «единорогами»? США и Китай, других почти не видно. Кстати, не стоит забывать, что единорогом можно стать с инвестициями от $100 млн. (а РОСНАНО сделало единорога всего за $10 млн, кейс OCSiAl)

10. Инвестиции в ИИ-стартапы составляют 2/3 инвестиций в SAAS-стартапы.

11. Закон о защите личной информации (PIPL), GDPR Китая, вступит в силу в ноябре 2021 года. Но китайские регулирующие органы действуют быстро. Они уже предлагают закон об рекомендательных алгоритмах.

12. Военный ИИ переходит в производство: ВВС США используют ИИ как второго пилота на самолете-шпионе U-2. Исследовательская лаборатория ВВС США тестирует автономный Skyborg. Огромный контракт Microsoft на $22 млрд. на Hololens делает их значимым игроком на рынке военных поставок.

Что ИИ ждет в следующем году?

1. Трансформер-архитектуры заменят рекуррентные сети.

2. Размер рынка ASML достигнет 500 миллиардов долларов.

3. DeepMind сделает исследовательский прорыв в области естественных наук.

4. Нас ждет волна консолидаций на рынке полупроводников для ИИ.

Отчет на 188 слайдов доступен по ссылке