Три года назад в Канаде была принята национальная стратегия искусственного интеллекта. В своей статье «Искусственный интеллект Канады приобретает растущую репутацию мирового лидера», опубликованной на портале IDG Connect, Эндрю Уильямс анализирует, какой прогресс был достигнут, и что это значит для ИТ-специалистов.

geralt
Искусственный интеллект

* * *

С момента запуска Панканадской стратегии искусственного интеллекта (ИИ) в 2017 году, Канада находится в центре постоянного внимания академических и деловых кругов.

Итак, каковы ключевые цели Панканадской стратегии ИИ? Какой прогресс был достигнут на сегодняшний день? Каков долгосрочный потенциал развития Канады как глобально значимого центра экспертизы в области ИИ? И какой вклад могут внести IT-специалисты в его постоянное развитие?

Национальная стратегия ИИ

Разработанная в 2017 году Канадским институтом перспективных исследований (Canadian Institute for Advanced Research — CIFAR) новая Панканадская стратегия искусственного интеллекта (ИИ) работает в партнерстве с тремя национальными институтами искусственного интеллекта страны — AMII в Альберте, MILA в Монреале и Vector Institute в Торонто — для достижения четырех ключевых целей.

Во-первых, увеличить в стране количество «передовых» исследователей ИИ и квалифицированных выпускников вузов.

Во-вторых, создать взаимосвязанные «узлы передового опыта» в трех основных центрах ИИ страны в Эдмонтоне, Монреале и Торонто.

В-третьих, развивать «глобальное интеллектуальное лидерство» по экономическим, этическим, политическим и правовым результатам достижений в области ИИ.

В-четвертых, поддержать национальное исследовательское сообщества по ИИ.

Как поясняет Элисса Строум, исполнительный директор по исследованиям Панканадской стратегии ИИ, с момента своего создания три года назад CIFAR уже добился значительного прогресса в достижении своих целей.

«Все институты искусственного интеллекта являются процветающими центрами своих экосистем ИИ, и все три института активно участвуют в совместной работе, обмене и обучении», — заявила она.

Строум также указывает на ряд ключевых моментов, возникших за последние три года, в том числе на тот факт, что в марте 2018 года канадские исследователи Йошуа Бенжио (научный директор и председатель канадского CIFAR AI, MILA) и Джефф Хинтон (научный директор Vector Institute, Google и Университет Торонто) вместе со своим коллегой Яном ЛеКуном выиграли премию Тьюринга (ежегодная премия, присуждаемая Ассоциацией вычислительной техники (ACM) за вклад, имеющий длительное и важное техническое значение в области компьютеров) «за концептуальные и инженерные прорывы, которые сделали глубокие нейронные сети критически важным компонентом вычислений». В декабре 2019 года CIFAR и институты искусственного интеллекта также объявили об очередном этапе программы CIFAR AI Chairs (подбор и удержание в Канаде некоторых ведущих мировых исследователей в области ИИ и предоставление им долгосрочного специального финансирования для поддержки их исследовательских программ и помощи в обучении следующего поколения ИИ), в результате чего их общее количество кафедр, занимающихся разработкой ИИ, достигло 80.

Еще одним постоянным стратегическим приоритетом CIFAR является его национальная программа обучения AI4Good, которая направлена на развитие навыков работы с ИИ для женщин и других нишевых групп. Ежегодная летняя школа CIFAR, дающая знания по таким видам машинного обучения, как глубокое обучение (deep learning) и обучение с подкреплением (reinforcement learning) также привлекает лучших аспирантов ИИ со всего мира, уделяющих особое внимание разнообразию и вовлеченных в процесс изучения технологии для того, чтобы постичь искусство исследования, передаваемое им ведущими учеными.

«Летом 2020 года мы также выпустили отчет группы по ИИ для здравоохранения, в котором излагаются конкретные действия, которые правительство Канады должно предпринять, чтобы заложить основы национальной стратегии ИИ для здоровья и чтобы извлечь выгоду из преимуществ Канады в этой сфере. ИИ для здоровья — это потрясающая возможность для Канады», — комментирует Строум.
Unipage.net
Альбертский университет

Передовые исследования

Помимо работы в рамках всей CIFAR по достижению основных целей, три ключевые организации-члены CIFAR также участвуют в широком спектре проектов в области ИИ. Например, Альбертский институт машинного интеллекта (AMII) — некоммерческий институт в городе Эдмонтон провинции Альберта, первоначально основанный в 2002 году как исследовательский центр Альбертского университета, продолжает проводить крупнейшие в мире исследования в области ИИ и машинного обучения и доводить результаты научных разработок до внедрения в промышленности. Как объясняет Спенсер Мюррей, директор по коммуникациям и связям с общественностью AMII, ключевая цель института — наращивать потенциал ИИ путем продвижения передовых исследований, предоставления того, что он называет исключительными образовательными предложениями, и путём предоставления бизнес-консультаций с целью создания собственных возможностей ИИ.

«Мы продвигаем передовые исследования в области ИИ, финансируя академические исследования и давая лидерам отрасли возможность инвестировать в ведущие мировые таланты и знания», — говорит он.

Другими ключевыми задачами являются расширение бизнес-возможностей и потенциала в области ИИ для стартапов, малых и средних предприятий и корпоративных клиентов для поддержки роста, улучшения производительности и решения сложных проблем, а также создание ресурсов в Альбертском Университете для работы в области ИИ путем финансирования исследовательских рабочих мест для обучения следующего поколения профессионалов, а также путем разработки и проведения обучающих тренингов для технических команд, менеджеров и руководителей.

Ключевые текущие проекты AMII включают инициативу по разработке ИИ для смягчения одиночества пожилых людей и исследовательские эксперименты, направленные на борьбу с целым рядом последствий пандемии COVID-19. Первая группа специалистов по машинному обучению, финансируемых AMII, также недавно представила свои «кульминационные» проекты, под которые в настоящее время ведется набор в рабочую группу. Также институтом на октябрь 2020 года был запланирован седьмой конкурс по разработке и внедрению правовой информации.

«Обладая разнообразным опытом в области ИИ и машинного обучения, наши исследователи лидируют во многих отраслях и областях применений этих технологий, включая обучение с подкреплением, точность здравоохранения, обработку естественного языка, эвристический поиск и теорию игр, — говорит Мюррей. — Мы стремимся стать ведущим исследовательским институтом в области ИИ в мире к 2025 году».
Cifar.ca
MaRS Discovery District в Торонто, Канада

Перспективы на будущее

Комментируя более широкие перспективы дальнейшего роста сектора ИИ по всей стране, Мюррей отмечает, что Канада уже имеет значительный исследовательский опыт в области ИИ. Более того, такие организации, как AMII, продолжают работать над подключением к передовым исследованиям в области ИИ и внедрением разработок в конкретные отрасли экономики, имея при этом значительный количество талантливых учёных

«Канада уже является лидером в области науки об ИИ — и мы продолжаем развивать наши возможности в бизнесе ИИ. Один из моментов для внедрения ИИ в отрасли экономики, на который мы в AMII обращаем пристальное внимание, — это важность сочетания знаний предметной области с техническими знаниями. Вот почему мы предлагаем курсы, такие как сертификация специалиста по машинному обучению, для отдельных лиц и в рамках программы по более широкому корпоративному взаимодействию. Мы увидели, что самая большая проблема, с которой отрасль сегодня сталкивается при внедрении ИИ во всем мире, — это доступ к талантам и опыту, то есть к людям, необходимым для работы по созданию полезных моделей, а также ноу-хау для применения ИИ в бизнесе. Возможность превратить бизнес-проблему в действенный план для ИИ, а затем превратить работу специалистов ИИ в функцию лидеров, будет иметь решающее значение в будущем», — добавляет он.

Между тем Строум отмечает, что Канада уже очень хорошо справляется с привлечением и обучением технических талантов в области ИИ, и считает, что у страны есть прекрасная возможность продолжать наращивать свой опыт в области социально-этических последствий применения ИИ.

«Нам нужно больше социологов и специалистов других гуманитарных дисциплин для решения социальных, этических, экономических и правовых проблем ИИ, а также требуется больше сотрудничества между учеными, инженерами и социологами. Биологи и врачи, которые понимают и умеют применять машинное обучение, также будут иметь решающее значение для нашего роста», — добавляет она.