В Европе динамика развития искусственного интеллекта сильно отличается от аналогичной в США или Китае. Сказывается сложная правовая структура и то, что 60% рынка составляют средние и даже малые предприятия. Тем не менее, в странах Евросоюза развита наука об ИИ и образование в этой области, из-за чего Европа стала источником квалифицированных кадров, в том числе для других стран. 

Рост заявок на патенты по классу G06N (ближе всего к ИИ) в Европе. Источник: https://www.iam-media.com/

Положение в мире

Размеры ВВП Европы не сильно отличаются от ВВП США или Китая, но по части искусственного интеллекта ЕС во многом отстает от конкурентов. Сейчас Евросоюз уделяет большое значение ИИ, но изначально усилий было недостаточно. Если в 2018 году США и Китай тратили на информационные технологии 3,33% и 2,16% своего ВВП соответственно, то Европа — только 1,66%. 

Уже позже Евросоюз осознал важность ИИ, но проблемы остаются до сих пор. Это:

1. Дефицит кадров. Проблема не в создании, а в удержании специалистов, так как многие переезжают за океан и даже в азиатские страны;

2. Зарегулированность. Система регулирования на континенте слишком сложно устроена, что тормозит развитие технологии. Жесткие правила также не способствуют прогрессу; 

3. Нехватка капитала на ранней стадии. 

При этом некоторые специалисты отмечают и сильные стороны Европы:

1. Большой потенциальный рынок. В Евросоюзе живет свыше 450 млн человек, а ВВП сопоставим с США. Большое значение на мировом рынке имеют сектора, тесно связанные с цифровым развитием — автомобилестроение, телекоммуникации, финансовый сектор; 

2. Роль ЕС как регулятора, который задает стандарты и ценности. Считается, что ответственный подход поможет избежать предрассудков со стороны правительств и крупных компаний. 

3. Промышленная стратегия, основанная на цифровом переходе. Текущая политика подразумевает высокие инвестиции в цифровую сферу. 

4. Хорошая репутация и значимость финансового сектора. Этот сектор — один из основных потребителей технологии ИИ. 

Впрочем, лишь некоторые страны евросоюза могли похвастаться высокими достижениями в сфере ИИ. Даже европейские лидеры области уступают США. 

Инвестиции. По частным инвестициям в ИИ среди Европы лидирует Великобритания, но и она в 20 раз отстает от США (да и выход из ЕС также сказывается негативно). Шестое и седьмое место по миру заняли Германия и Франция. По направлению инвестиций больше всего внимания уделялось безопасности данных, автоматизации процессов и обслуживанию клиентов. 

Уровень внедрения ИИ. По этому показателю в 2020 году наблюдалось отставание Европы — ИИ внедрило около 48% организаций. Азиатско-Тихоокеанский регион, Индия и Северная Америка обогнали ЕС по этой части. Самая высокая доля предприятий, активно использующих ИИ, в 2020 году приходилась на Ирландию — 23%. На последующих местах Мальта (19%), Финляндия (12%) и Дания (11%). 

Стартапы. По числу стартапов в области ИИ Европа уступает только США (769 против 1393 на 2020 год). 

Наука. Изучение ИИ ведется достаточно активно, по крайней мере Европа формирует около 16% всех международных исследовательских работ. 

Как показывает график, по числу научных работ на тему ИИ, проверенных специалистами этой сферы, Европа изначально была среди лидеров. Источник: https://aiindex.stanford.edu/

По части образования в области ИИ лидирует США, но на втором месте находится Великобритания, а на третьем — Евросоюз. Особенно много в ЕС программ магистратуры на тему ИИ. 

Таким образом, Европа является научным центром и привлекает достаточно большое число стартапов. Основная проблема — недостаток финансов у малых и средних предприятий. Это в том числе приводит к миграции высокопрофильных специалистов за пределы Еврозоны. 

Патентование

Европейское патентное ведомство позволяет регистрировать ИИ, но только если он имеет промышленное применение, а не выражен просто математической моделью. В деле DABUS (регистрация патента с ИИ в качестве изобретателя) Великобритания и Европейское ведомство отказали в регистрации. 

В период с 2016 по 2020 год было опубликовано чуть более 4000 заявок на ИИ (G06N) от примерно тысячи заявителей. Однако первая четверка — зарубежные компании (Alphabet, Samsung, Microsoft, Intel). Отчасти верно и обратное: патенты с первичной регистрацией в Европе часто регистрируются в других странах. Например, к 2018 году 88% всех патентов на ИИ с первичной регистрацией в Великобритании (одном из лидеров по ИИ) были зарегистрированы и за рубежом. 

На 2020 год в топ-5 стран Европы по числу патентов на ИИ находились Германия, Великобритания, Россия, Франция и Швеция. Германия резко усилила позиции по ИИ после 2016 года. 

Среди европейских компаний основными патентообладателями являются:

1. Bosch (ФРГ) — лидировала на 2020 год с примерно 130 патентами. С 2018 по 2020 год число патентов на ИИ выросло больше чем в 4 раза; 

2. Accenture Solutions (Ирландия) — на втором месте с примерно 100 патентов. Активным патентованием занялась после 2018 года; 

3. SAP (ФРГ) — третье место с 80 патентами на ИИ в 2020 году; 

4. Philips (Нидерланды).

Германия — в целом одна из самых развитых стран по части ИИ в мире. Технология находит применение в автомобилестроении. Так, 52% зарегистрированных в мире патентов для автономного вождения с 2010 по 2017 год принадлежали именно немецким компаниям.

Чаще всего патенты регистрируют в этих областях:

1. G06N 3/04 — архитектура (топология межсоединений);

2. G06N 3/08 — методы обучения нейросети;

3. G06N 3/063 — использование электронных средств;

4. G06N 20/00 — машинное обучение;

5. G06N 7/00 — компьютерные системы, основанные на конкретных математических моделях;

6. G06N 3/00 — использование моделей нейронных сетей;

7. G06N 3/00 — компьютерные системы, основанные на биологических моделях.

В качестве области применения чаще всего среди патентов указывают:

1. G06K 9/00 — Методы или устройства для чтения или распознавания печатных или письменных символов или для распознавания шаблонов; например, отпечатков пальцев;

2. G06K 9/62 — Методы или механизмы распознавания с использованием электронных средств.

Ряд зарегистрированных патентов на ИИ отражает, насколько широким может быть его применение:

1. EP3262417 — Визуализация и анализ клеток для дифференциации клинически значимых субпопуляций клеток;

2. 3520045 — Метод, устройство и система оценки потерь транспортных средств на основе изображений, а также электронное устройство;

3. 3292471 — Метод и устройство для управления безопасностью в компьютерной сети;

4. 3619652 — Адаптивное уменьшение разрядности для нейронных сетей;

5. 3469496 — Механизмы прогнозирования ситуации для платформы интеграции интернета вещей;

6. 3557487 — Генерация данных проверки с помощью генерирующих противоречивых сетей; 

7. 3636001 — Оптимизация сотовых сетей с использованием глубокого обучения; 

8. 3706267 Система мониторинга искусственного интеллекта, использующая инфракрасные изображения для определения горячих точек в распределительном устройстве; 

9. 3301611 — Искусственные нейронные сети для распознавания человеческой деятельности; 

10. 3611472 — Управление основным транспортным средством на основе обнаруженных характеристик припаркованного транспортного средства.

Видно, что Европейское ведомство регистрирует ИИ как для применения в производстве, так и для применения в создании или модернизации других ИИ. 

Примеры использования ИИ в Европе

Правительство Великобритании активно сотрудничает с другими странами и отдельными юридическими лицами для создания технологий в сфере ИИ. Запущенные проекты заключаются не только в анализе медицинских данных, технологии распознавания лиц и голоса и т. д, но и для решения более повседневных задач.

Например, Broadchart International разработали приложение, которое при помощи машинного обучения начинает подбирать музыку под настроение слушателя. Компания IESO Digital Health Company создала изобретение с ИИ, которое за счет анализа текстовых сообщений выявляет характеристики отправителя и получателя. 

Более серьезными технологиями занимается специализирующаяся на технологиях искусственного интеллекта французская компания IKTOS, использующая одноименный ИИ. Они научили свою машину создавать новые молекулы и лекарства. Также технология генеративного моделирования IKTOS объединена с SynFini от SRI — полностью автоматизированной комплексной системой синтетической химии. Этот механизм будет использоваться для разработки новых соединений, а также ускорения идентификации лекарств-кандидатов для лечения множества вирусов, включая грипп и коронавирус. 

Генеративные модели IKTOS вдохновлялись моделями обработки языков. Интеллект создает новые соединения и предсказывает их терапевтическую эффективность. Для обучения используется около 86 млн молекул. 

Перспективы

Европейская комиссия намерена регулярно инвестировать миллиард евро в год в развитие искусственного интеллекта. Это входит в программы «Horizon Europe» и «Цифровая Европа». При этом в течение десятилетия они намерены достичь показателя в 20 млрд евро. Еще 134 млрд евро выделяет на цифровые технологии в целом фонд восстановления и жизнестойкости.

Разработана общая стратегия ЕС в области ИИ и несколько стратегий отдельных стран. Так, еще в 2017 году Франция запустила свою национальную стратегию. Успешнее всего оказалась Германия. В 2020 году правительство пообещало выделить 3 млрд евро на финансирование НИОКР в сфере ИИ в 2020-2030 годах. 

В целом, если Европа решит актуальные проблемы, в том числе с оттоком специалистов в международные компании за пределы региона, то можно ожидать быстрого роста технологий ИИ.