В последние годы Казахстан активно развивает сферу искусственного интеллекта (ИИ), стремясь интегрировать передовые технологии в различные отрасли экономики и социальной жизни.

• Государственная политика и инициативы:

В июле 2024 года правительство Казахстана утвердило "Концепцию развития искусственного интеллекта на 2024–2029 годы". Этот стратегический документ направлен на создание экосистемы ИИ, формирование благоприятного климата для инноваций и внедрение ИИ-технологий в различные сектора экономики.

Президент Касым-Жомарт Токаев неоднократно подчеркивал важность развития ИИ. В своем выступлении на Международном технологическом форуме "Digital Bridge 2023" в Астане он отметил, что ИИ может стать движущей силой прогресса Казахстана и поручил создать все условия для его развития.

• Ключевые проекты и достижения:

1. IT TERGEU: 18 ноября 2024г. прокуратура Кызылординской области внедрила проект IT TERGEU, основанный на использовании ИИ, который позволил выявить хищения на сотни миллионов тенге и найти пропавших без вести лиц.
2. Национальный центр искусственного интеллекта: Планируется в 2025г. открытие в Астане Национального центра ИИ, который будет доступен для школьников, студентов, исследователей и предпринимателей.
3. Tomorrow School: 9 октября 2024г. международный технопарк Astana Hub запустил первую школу искусственного интеллекта Tomorrow School, направленную на обучение и развитие навыков в области ИИ.

• Перспективы и планы:

Казахстан стремится интегрировать ИИ в различные сферы, включая здравоохранение, образование, правопорядок и умные города. В рамках концепции развития ИИ планируется создание национальной платформы ИИ, размещение суперкомпьютера и развитие систем волоконно-оптических линий связи. Таким образом, Казахстан делает значительные шаги в направлении цифровой трансформации, активно внедряя технологии искусственного интеллекта для повышения эффективности и конкурентоспособности страны.

• Проект: Watson от IBM (2011)
• Применение: IBM Watson — это когнитивная система, разработанная для анализа больших объемов неструктурированных данных и предоставления основанных на доказательствах рекомендаций. В медицине Watson применяется для:

1. Диагностики заболеваний: Анализируя медицинские записи, научные публикации и клинические исследования, Watson помогает врачам ставить точные диагнозы.
2. Рекомендаций по лечению: Система предлагает варианты лечения, основанные на последних исследованиях и индивидуальных данных пациента.
3. Персонализированной медицины: Учитывая генетические данные и историю болезни, Watson разрабатывает индивидуальные планы лечения.        

• Перспективы: Расширение применения в других областях медицины и интеграция с электронными медицинскими записями

IBM планирует расширить применение Watson в медицине:

1. Интеграция с электронными медицинскими записями: Это позволит автоматизировать процесс обновления данных и улучшить точность диагностики.
2. Расширение на другие области медицины: Помимо онкологии, Watson может быть полезен в кардиологии, неврологии и других областях.
3. Обучение и поддержка врачей: Watson может использоваться для обучения медицинского персонала, предоставляя доступ к актуальной информации и клиническим рекомендациям.

• Проект: Система социального кредита (2014)
• Применение: Система социального кредита (ССК) в Китае предназначена для оценки надежности граждан, предприятий и государственных учреждений на основе их поведения и соблюдения законов. Основные аспекты применения:

1. Для граждан: ССК отслеживает различные аспекты поведения, включая финансовую дисциплину, соблюдение правил дорожного движения и участие в общественной жизни. Положительное поведение может привести к поощрениям, таким как упрощенный доступ к кредитам или приоритетное обслуживание, тогда как негативное — к ограничениям, например, запрету на покупку билетов на высокоскоростные поезда или самолеты.
2. Для предприятий: ССК оценивает компании по таким критериям, как соблюдение налогового законодательства, экологические стандарты и выполнение контрактных обязательств. Компании с высоким рейтингом могут получать льготы, включая упрощенные процедуры получения лицензий и доступ к государственным тендерам, тогда как компании с низким рейтингом могут сталкиваться с ограничениями в бизнесе.

• Результаты: С момента запуска пилотных проектов в 2014 году ССК достигла следующих результатов:

1. Повышение уровня доверия: Внедрение системы способствовало увеличению доверия между гражданами и предприятиями, а также улучшению деловой среды.
2. Снижение нарушений: По данным Национальной комиссии по развитию и реформам Китая, к 2019 году более 26 миллионов человек были ограничены в покупке авиабилетов из-за низкого социального рейтинга, что свидетельствует о снижении числа нарушений

• Перспективы. Планируется дальнейшее развитие и расширение ССК:

1. Национальное внедрение: Китайские власти намерены распространить систему на всю страну, обеспечивая единые стандарты оценки и применения поощрений и наказаний.
2. Интеграция с другими системами: ССК будет интегрирована с другими государственными платформами, включая системы электронного правительства и базы данных правоохранительных органов, для повышения эффективности управления и обеспечения общественной безопасности.

• Проект: DeepMind Health
• Применение: DeepMind Health, подразделение компании DeepMind, специализируется на разработке искусственного интеллекта (ИИ) для медицинских целей. Основные направления применения:

1. Анализ медицинских данных: Использование ИИ для обработки и интерпретации больших объемов медицинской информации, включая электронные медицинские записи, результаты анализов и медицинские изображения.
2. Раннее выявление заболеваний: Разработка алгоритмов, способных предсказывать развитие заболеваний до появления клинических симптомов, что позволяет начать лечение на более ранних стадиях.
3. Поддержка принятия решений врачами: Предоставление медицинскому персоналу инструментов для более точной диагностики и выбора оптимальных методов лечения.

• Результаты: Одним из значимых достижений DeepMind Health является разработка модели, способной предсказывать острое почечное повреждение (ОПП) за 48 часов до появления симптомов. Это состояние характеризуется внезапным снижением функции почек, что может привести к серьезным осложнениям. Ранняя диагностика ОПП позволяет своевременно начать профилактическое лечение и избежать необходимости в более инвазивных процедурах, таких как почечный диализ.
• Перспективы: DeepMind Health планирует расширить применение своих технологий:

1. Диагностика других заболеваний: Разработка ИИ-моделей для раннего выявления различных патологий, включая сердечно-сосудистые заболевания, онкологические заболевания и нейродегенеративные расстройства.
2. Сотрудничество с национальной системой здравоохранения (NHS): Углубление интеграции с NHS для обеспечения более широкого доступа к инновационным технологиям и улучшения качества медицинской помощи.
3. Обучение и поддержка медицинского персонала: Предоставление врачам и медсестрам инструментов и ресурсов для повышения квалификации и улучшения клинических навыков с использованием ИИ.

• Проект: Siemens MindSphere
• Применение: Siemens MindSphere — это открытая облачная операционная система, разработанная для промышленного интернета вещей (IIoT). Она позволяет предприятиям подключать оборудование и физическую инфраструктуру к цифровому миру, собирая и анализируя данные для оптимизации производственных процессов. Основные направления применения:

1. Мониторинг и анализ данных: Сбор информации с различных промышленных устройств и систем для оценки их состояния и производительности.
2. Предиктивное обслуживание: Использование ИИ для прогнозирования возможных отказов оборудования, что позволяет проводить обслуживание до возникновения проблем, снижая время простоя и затраты.
3. Оптимизация производственных процессов: Анализ данных в реальном времени для повышения эффективности работы оборудования и снижения энергопотребления.

• Результаты: Внедрение MindSphere на различных предприятиях привело к следующим результатам:

1. Повышение эффективности: Компании, использующие MindSphere, отметили улучшение производительности оборудования и снижение времени простоя благодаря предиктивному обслуживанию.
2. Снижение затрат: Оптимизация процессов и снижение энергопотребления позволили уменьшить операционные расходы.
3. Улучшение качества продукции: Благодаря постоянному мониторингу и анализу данных, предприятия смогли повысить качество выпускаемой продукции и снизить количество брака.

• Перспективы: Siemens планирует дальнейшее развитие и расширение функционала MindSphere:

1. Интеграция с другими промышленными системами: Обеспечение совместимости с широким спектром оборудования и программного обеспечения от различных производителей для создания единой экосистемы.
2. Разработка новых приложений: Создание дополнительных приложений и сервисов на базе MindSphere для решения специфических задач в различных отраслях промышленности.
3. Расширение партнерской сети: Привлечение новых партнеров и разработчиков для совместной работы над инновационными решениями и услугами.

• Проект: SoftBank Robotics
• Применение: SoftBank Robotics занимается созданием человекоподобных роботов, оснащенных искусственным интеллектом (ИИ), для различных сценариев взаимодействия с людьми. Основные направления применения:

1. Обслуживание клиентов: Робот Pepper активно используется в магазинах, банках, гостиницах и ресторанах для приветствия посетителей, предоставления информации о товарах и услугах, а также для ответов на часто задаваемые вопросы. Pepper привносит интерактивность и улучшает клиентский опыт, увеличивая вовлеченность посетителей.
2. Образование: Роботы применяются для обучения детей и взрослых программированию, проведению интерактивных уроков и развития технологической грамотности. Они помогают учащимся изучать сложные темы в игровой форме, что делает процесс обучения более увлекательным.
3. Социальная помощь: Роботы могут поддерживать людей в повседневной жизни, например, общаться, предоставлять информацию и даже помогать пожилым людям в выполнении бытовых задач.
4. Здравоохранение: В больницах и клиниках роботы используются для предоставления пациентам информации о процедурах, сопровождения пациентов и оказания психологической поддержки.

• Результаты: 

1. Успешный выпуск Pepper: Pepper стал первым коммерчески доступным роботом-компаньоном, который используется для взаимодействия с клиентами в реальных условиях. В магазинах он привлекает внимание покупателей, увеличивая объем продаж, а в банках снижает нагрузку на персонал.
2. Расширенное внедрение: Pepper успешно работает в тысячах объектов по всему миру, включая сети ресторанов, аэропорты и образовательные учреждения. Робот доказал свою эффективность в улучшении клиентского опыта и повышении уровня удовлетворенности посетителей.
3. Технологический успех: SoftBank Robotics внедрила в роботов технологии распознавания лиц, речи и эмоций, что делает взаимодействие с ними более естественным и персонализированным.

• Перспективы: 

1. Здравоохранение: Планируется разработка роботов с более продвинутыми функциями для медицинского использования: мониторинга состояния пациентов, помощи в реабилитации и ухода за пожилыми людьми. Роботы смогут выполнять рутинные задачи, помогая медицинскому персоналу сосредоточиться на сложных процедурах.
2. Образование: Развитие моделей роботов для школьного и университетского обучения. Использование роботов для проведения уроков, обучения новым навыкам и вовлечения студентов в научные исследования.
3. Интеграция в повседневную жизнь: Создание домашних роботов-компаньонов для помощи в быту, обеспечения безопасности и предоставления развлечений. Эти роботы смогут адаптироваться к потребностям каждого пользователя, выполняя задачи по уходу за домом и взаимодействуя с умными устройствами.
4. Расширение функциональности: Разработка новых моделей с улучшенным распознаванием эмоций и возможностью более глубокого взаимодействия с окружающей средой. Интеграция с технологиями интернета вещей (IoT) для повышения эффективности работы в умных домах и офисах.

• Проект: Element AI
• Применение: Element AI — канадская компания, специализирующаяся на разработке решений в области искусственного интеллекта (ИИ) для бизнеса. Основные направления применения:

1. Автоматизация бизнес-процессов: Внедрение ИИ для оптимизации и автоматизации рутинных задач, что позволяет компаниям повышать эффективность и снижать операционные затраты.
2. Улучшение клиентского опыта: Использование ИИ для анализа поведения клиентов, персонализации предложений и повышения уровня обслуживания, что способствует увеличению лояльности и удовлетворенности клиентов.
3. Прогнозирование и аналитика: Разработка моделей машинного обучения для предсказания рыночных тенденций, спроса на продукцию и других ключевых показателей, что помогает компаниям принимать обоснованные решения.

• Результаты: С момента основания в 2016 году Element AI достигла следующих результатов:

1. Привлечение инвестиций: В 2019 году компания завершила раунд финансирования серии B, привлекая 151 миллион долларов для расширения своих возможностей и разработки новых ИИ-решений.
2. Партнерства с крупными корпорациями: Element AI сотрудничает с такими компаниями, как Gore Mutual, Bank of Canada, National Bank и LG, предоставляя им ИИ-решения для различных бизнес-задач.
3. Разработка специализированных продуктов: Компания создала платформы и инструменты, адаптированные для конкретных отраслей, включая розничную торговлю, логистику, финансовые услуги, производство и страхование.

• Перспективы: Element AI планирует дальнейшее развитие и расширение:

1. Выход на международные рынки: Компания намерена расширить свое присутствие за пределами Канады, предлагая ИИ-решения компаниям по всему миру.
2. Углубление отраслевой специализации: Разработка новых продуктов и услуг, ориентированных на специфические потребности различных отраслей, таких как здравоохранение, энергетика и телекоммуникации.
3. Инновационные исследования: Продолжение инвестиций в исследования и разработки для создания передовых ИИ-технологий, способных решать сложные бизнес-задачи.

• Проект: Mobileye
• Применение: Mobileye — израильская компания, специализирующаяся на разработке передовых систем помощи водителю (ADAS) и технологий автономного вождения. Основные направления применения:

1. Системы помощи водителю (ADAS): Технологии Mobileye используются для предотвращения столкновений, контроля полосы движения, адаптивного круиз-контроля и других функций, повышающих безопасность на дорогах.
2. Автономное вождение: Компания разрабатывает решения для полностью автономных транспортных средств, включая роботакси и системы для коммерческого транспорта.

• Результаты: Технологии Mobileye интегрированы в автомобили ведущих мировых производителей, таких как BMW, Volvo и General Motors. По состоянию на конец 2023 года, около 180 миллионов автомобилей по всему миру оснащены системами Mobileye. Компания также активно тестирует робо-такси в различных регионах, демонстрируя потенциал своих автономных решений.
• Перспективы: Mobileye планирует продолжить развитие технологий автономного вождения, включая оптимизацию платформы Mobileye Drive для использования в роботакси, общественном транспорте и грузоперевозках. Компания также сотрудничает с автопроизводителями для внедрения своих решений в новые модели автомобилей, что способствует ускорению перехода к полностью автономным транспортным средствам. Таким образом, Mobileye играет ключевую роль в развитии технологий автономного вождения, предлагая инновационные решения для повышения безопасности и эффективности транспортных средств.

• Проект: Naver Clova
• Применение: NAVER CLOVA — это платформа искусственного интеллекта, разработанная южнокорейской компанией NAVER, предназначенная для создания голосовых помощников и других ИИ-сервисов. Основные направления применения:

1. Голосовые помощники: CLOVA используется в умных колонках, смартфонах и других устройствах для управления умным домом, воспроизведения музыки, предоставления информации и выполнения различных команд.
2. Обработка естественного языка: Платформа обеспечивает высококачественное распознавание и синтез речи, позволяя создавать чат-ботов и другие приложения, взаимодействующие с пользователями на естественном языке.
3. Компьютерное зрение: CLOVA предоставляет инструменты для анализа изображений и видео, включая распознавание объектов, лиц и текста.

• Результаты: С момента запуска CLOVA получила широкое распространение среди пользователей в Южной Корее:

1. Популярность умных колонок: Устройства с поддержкой CLOVA стали популярными для управления умным домом, позволяя пользователям контролировать освещение, температуру и другие аспекты домашней автоматизации с помощью голосовых команд.
2. Интеграция с сервисами NAVER: CLOVA тесно интегрирована с экосистемой сервисов NAVER, включая поиск, карты и музыку, что обеспечивает пользователям удобный доступ к разнообразной информации и развлечениям.

• Перспективы: NAVER планирует дальнейшее развитие и расширение возможностей CLOVA:

1. Интеграция с большим количеством устройств: Расширение поддержки CLOVA на различные устройства, включая автомобили, бытовую технику и носимые гаджеты, для обеспечения более широкого охвата пользователей.
2. Развитие технологий ИИ: Улучшение алгоритмов обработки естественного языка и компьютерного зрения для повышения точности и скорости работы сервисов.
3. Выход на международные рынки: Адаптация CLOVA для использования на других языках и в других странах, что позволит компании NAVER конкурировать на глобальном рынке ИИ-ассистентов.

• Проект: BlaBlaCar
• Применение: BlaBlaCar — французская платформа для поиска попутчиков, активно использующая искусственный интеллект (ИИ) для оптимизации сервиса карпулинга. Основные направления применения ИИ:

1. Подбор попутчиков: ИИ анализирует предпочтения пользователей, их маршруты и расписания, предлагая наиболее подходящие варианты совместных поездок.
2. Оптимизация маршрутов: Система учитывает дорожную обстановку, погодные условия и другие факторы для предложения оптимальных маршрутов, что сокращает время в пути и повышает комфорт поездки.
3. Обеспечение безопасности: ИИ анализирует отзывы и рейтинги пользователей, выявляя потенциально неблагонадежных участников и обеспечивая безопасность сообщества.

• Результаты: Внедрение ИИ-технологий привело к следующим улучшениям:

1. Рост пользовательской базы: BlaBlaCar насчитывает более 100 миллионов пользователей в 22 странах, что свидетельствует о высокой востребованности сервиса.
2. Улучшение качества сервиса: Благодаря ИИ, пользователи отмечают более точные и удобные предложения по поездкам, что повышает их удовлетворенность.
3. Повышение безопасности: Анализ данных с помощью ИИ позволяет своевременно выявлять и предотвращать потенциальные риски, обеспечивая надежность сервиса.

• Перспективы: BlaBlaCar планирует дальнейшее развитие и расширение:

1. Выход на новые рынки: Компания рассматривает возможность расширения присутствия в странах Азии и Латинской Америки, что позволит увеличить аудиторию и укрепить позиции на глобальном рынке.
2. Интеграция дополнительных функций: Планируется внедрение мультимодальных решений, включая интеграцию с автобусными и железнодорожными перевозками, что обеспечит пользователям более широкий выбор транспортных средств и маршрутов.
3. Развитие технологий ИИ: Компания продолжит инвестировать в развитие ИИ для улучшения персонализации сервиса, повышения точности рекомендаций и обеспечения безопасности пользователей.

• Проект: Aadhaar
• Применение: Aadhaar — это уникальная идентификационная система Индии, управляемая Агентством по уникальной идентификации Индии (UIDAI). Система присваивает каждому жителю страны 12-значный уникальный номер, связанный с биометрическими данными, такими как отпечатки пальцев и сканирование радужной оболочки глаза. Основные направления применения:

1. Биометрическая идентификация: Использование биометрических данных для точной идентификации граждан при получении государственных услуг и пособий.
2. Финансовая инклюзия: Обеспечение доступа к банковским услугам и финансовым инструментам для широких слоев населения, включая ранее необслуживаемые группы.
3. Цифровая аутентификация: Предоставление единого цифрового удостоверения личности для упрощения процессов в различных секторах, включая здравоохранение, образование и социальное обеспечение.

• Результаты: С момента запуска в 2009 году Aadhaar достигла следующих результатов:

1. Масштабное внедрение: По состоянию на 2024 год, более 1,3 миллиарда жителей Индии зарегистрированы в системе, что делает Aadhaar крупнейшей биометрической базой данных в мире.
2. Оптимизация государственных услуг: Система позволила сократить мошенничество и утечки при распределении государственных пособий, обеспечивая их целевое использование.
3. Упрощение финансовых операций: Интеграция Aadhaar с банковскими счетами и платежными системами, такими как UPI, упростила процесс открытия счетов и проведения транзакций, способствуя финансовой инклюзии

• Перспективы: В будущем планируется расширение функциональности Aadhaar:

1. Углубление интеграции с государственными услугами: Расширение использования системы для предоставления различных государственных услуг, включая здравоохранение, образование и социальное обеспечение.
2. Развитие цифровой экономики: Использование Aadhaar для поддержки цифровых платежей и онлайн-транзакций, что способствует развитию электронной коммерции и цифровой экономики в целом.
3. Повышение безопасности и конфиденциальности: Внедрение дополнительных мер для защиты данных пользователей и обеспечения их конфиденциальности, учитывая масштаб и важность системы.

Проект: Национальная стратегия ОАЭ в области искусственного интеллекта 2031

Применение: Объединенные Арабские Эмираты (ОАЭ) активно внедряют искусственный интеллект (ИИ) в различные сферы:

1. Государственное управление: Использование ИИ для оптимизации государственных услуг, повышения эффективности и прозрачности процессов.
2. Транспорт и логистика: Внедрение автономных транспортных средств и интеллектуальных систем управления дорожным движением.
3. Здравоохранение: Применение ИИ для диагностики заболеваний, персонализированного лечения и управления медицинскими данными.
4. Образование: Разработка адаптивных образовательных платформ, использующих ИИ для индивидуализации обучения.

Результаты: С момента запуска стратегии в 2017 году ОАЭ достигли следующих результатов:

1. Создание Министерства искусственного интеллекта: В 2017 году ОАЭ стали первой страной, назначившей министра по делам ИИ, что подчеркивает приверженность развитию этой сферы.
2. Внедрение ИИ в государственные услуги: Многие государственные учреждения интегрировали ИИ в свои процессы, улучшив качество и скорость обслуживания граждан.
3. Развитие инфраструктуры: Создание исследовательских центров и инкубаторов для поддержки стартапов и исследований в области ИИ.

Перспективы: ОАЭ планируют к 2031 году:

1. Стать мировым лидером в области ИИ: Укрепить позиции страны на глобальной арене как центра инноваций и разработок в сфере ИИ.
2. Развивать человеческий капитал: Обучать специалистов и привлекать таланты для работы в области ИИ.
3. Интегрировать ИИ во все ключевые отрасли: Обеспечить широкое применение ИИ в экономике, здравоохранении, образовании и других секторах.