Мишустин оценил проникновение искусственного интеллекта в экономику
При этом Мишустин оговорился, что показатель внедрения искусственного интеллекта в экономику сложно измерить. Он рассчитывается с участием независимых платформ и аналитиков. При российском правительстве действует рабочая группа по внедрению искусственного интеллекта в отраслях экономики, сообщает ТАСС. На встрече с депутатами Думы глава правительства пригласил задавшую этот вопрос члена фракции "Новые люди" Ксению Горячеву присоединиться к работе этой группы.
По словам российского премьер-министра, на финансирование отрасли разработки и внедрения технологий искусственного интеллекта предусмотрено в 2021-2024 годах 28 миллиардов рублей. 24 из них — из федерального бюджета. В России работает 12 центров, в которых серьезно занимаются работами по искусственному интеллекту. А в 2021-2022 годах на 650 проектов по искусственному интеллекту в виде грантов было предоставлено 5 миллиардов рублей.
Без этих технологий прогресс сейчас будет невозможен, отметил Михаил Мишустин. Но с другой стороны, продолжил он, мы должны прислушаться и к рациональному зерну в опасениях использования искусственного интеллекта, чтобы избежать каких-либо ошибок, использовать эту технологию во благо людей. По соцопросам, 30% россиян опасаются "восстания машин". Этот показатель опасений, кстати, ниже, чем в ряде стран Запада.
В России есть программа "Искусственный интеллект". По ней в 2022 году набор в вузы набрано 3,2 тысячи студентов и преподавателей, которые повысят квалификацию. С 1 сентября 2022 года начал работать Национальный центр развития ИИ.
Логистика — одна из главных отраслей-драйверов цифровизации. Инновационные системы управления для транспортно-логистических компаний разработали в Саратовском государственном техническом университете. Умные системы позволяют оценить количественные и качественные показатели транспортного обслуживания потребителей и оптимизировать цепочки поставок.
"В наших исследованиях мы изучаем современные подходы к управлению в транспортно-логистических системах с точки зрения оптимизации потоковых процессов на основе нечетких экспертных систем и искусственных нейронных сетей, необходимых в качестве прогнозных моделей грузо- и пассажиропотоков ", — пояснил автор исследования, заведующий кафедрой института машиностроения, материаловедения и транспорта СГТУ Сергей Гусев.
Новые знания, полученные в этой области, могут быть полезны при разработке методических рекомендаций по оценке качества работы транспорта, обслуживания движения, проектирования интеллектуальных транспортных систем.