развитие ИИ

1. Тренд внедрения цифровых технологий. Развитие ИИ 

1
Тренд
внедрения
цифровых
технологий.
Развитие ИИ
Шарифов Абубакр Мазариддинович
Лин-2-2025

2. Цифровизация как фундамент

2
Цифровизация как фундамент
Цифровизация — это процесс создания «цифрового
двойника» реальности
Цифровизация подготовила для ИИ три критических
компонента:
1. Большие данные
«Топливо и учебник» Данные — это опыт, на котором ИИ
учится, обнаруживает закономерности и принимает
решения. Без огромных объемов качественных данных
современные нейросети невозможны.
Что такое «Большие данные»?
Оцифрованная информация обо всем: транзакции, логфайлы, геоданные, видео, текст, показания датчиков.

3.

3
2. Областные вычисления
3. Сквозная связь (5G/6G, IoT)
«Силовая установка».Обучение
современных моделей ИИ требует
миллионов миллиардов операций.
Облака позволяют арендовать эти
мощности за разумные деньги и
время.
«Нервная система» и источник «свежих»
данных.Обеспечивает непрерывный поток
актуальной информации из реального мира
для обучения и работы ИИ.
Что такое «Сквозная связь»?
Что такое «Облатсные вычисления»?
Децентрализованная,
масштабируемая и доступная по
запросу вычислительная мощность
(процессоры, GPU, TPU).
Высокоскоростные сети и миллиарды
подключенных устройств (интернет вещей),
постоянно генерирующих данные в реальном
времени.

4. Конкретные примеры, как цифровизация «строила» ИИ

4
Конкретные примеры, как цифровизация
«строила» ИИ
Электронная коммерция и соцсети
(2000-2010-е):
Цифровизация: Переход покупок и
общения в онлайн. Появление гигантских
массивов данных о поведении
пользователей
Результат для ИИ: Это создало
идеальную среду для рождения и
оттачивания рекомендательных систем

5.

5
2. Промышленный интернет
вещей (IIoT) (2010-е):
3. Оцифровка документов и
контента:
Цифровизация: Установка
датчиков на станки, трубопроводы,
оборудование. Оцифровка
физических параметров (вибрация,
температура, давление).
Цифровизация: Перевод архивов, книг,
научных статей, законодательных актов,
изображений и видео в цифровой
формат.
Результат для ИИ: Появились
данные для предиктивной
аналитики. ИИ научился не просто
фиксировать поломку, а
предсказывать
Результат для ИИ: Возникли гигантские
текстовые и визуальные корпуса для
обучения больших языковых (LLM) и
мультимодальных моделей. ChatGPT
был бы невозможен без оцифрованных
библиотек всего интернета.

6. Квантовый скачок. Почему именно сейчас? Прорыв в развитии ИИ

6
Квантовый скачок. Почему именно сейчас?
Прорыв в развитии ИИ
Исследования которые способствовали развитию ИИ (программные обеспечения и
алгоритмы)
• Трансформерная архитектура (2017 г.):
Прорывная модель внимания, лежащая в основе современных LLM, таких как GPT,
позволила обрабатывать последовательности данных с невиданной эффективностью.
• Масштабирование (Закон Мура):
Стало ясно, что увеличение размера моделей , объема данных для обучения и
вычислительных мощностей улучшает способности ИИ. Компании бросили огромные
ресурсы на эту гонку.
• Доступ к данным и инструментам:
Интернет создал беспрецедентные корпуса текстов, изображений и кода. А такие
платформы, как GitHub, PyTorch и TensorFlow, демократизировали доступ к инструментам для
их обработки.

7. Ответ на заданный вопрос «Почему именно сейчас?»

7
Ответ на заданный вопрос «Почему
именно сейчас?»
1. ИИ ускоряет квантовые вычисления:
• Алгоритмы машинного обучения помогают улучшать
конструкции квантовых процессоров.
• ИИ используется для калибровки и
управления сложными квантовыми системами.
• Методы глубокого обучения применяют
для подавления квантового шума и коррекции
ошибок
• Нейросети помогают интерпретировать результаты
квантовых экспериментов.

8.

8
2. Квантовые компьютеры обещают
революционизировать ИИ:
• Ускорение обучения моделей:
Квантовые алгоритмы могут радикально ускорить
оптимизацию гиперпараметров и обучение на
определенных типах данных.
• Создание новых архитектур:
Квантовые нейронные сети — это принципиально
новый тип моделей, работающих на квантовых
данных. Они могут решать задачи, недоступные
классическим нейросетям .
• Прорыв в фундаментальных для ИИ областях
Квантовые компьютеры смогут моделировать
природу на молекулярном уровне. Это приведет к
открытию новых материалов для процессоров, новых
лекарств и катализаторов, что, в свою очередь,
снова ускорит развитие и классического, и
квантового ИИ.

9. Практика. ИИ в действии

9
Практика. ИИ в действии
1.
Здравоохранение и Фармацевтика
Задача:Ускорение разработки лекарств,
персонализация лечения, повышение
точности диагностики
2.
Финансы и банкинг
Задача: Борьба с мошенничеством,
автоматизация, управление рисками.
3. Промышленность и Логистика
Задача: Оптимизация цепочек поставок,
предиктивное обслуживание, контроль
качества.
4. Ритейл и Маркетинг
Задача: Персонализация, управление
запасами, улучшение клиентского опыта.
5. Энергетика и Устойчивое развитие
Задача: Оптимизация потребления,
интеграция ВИЭ, снижение выбросов.
6. Транспорт и Автопром
Задача: Автономное движение,
безопасность, эффективность.

10. Мега-тренды. Конвергенция, Edge AI, Ответственный ИИ

10
Мега-тренды. Конвергенция, Edge AI, Ответственный ИИ
Конвергенция:
Что это: Слияние нескольких прорывных технологий в единые
решения, которые радикально меняют отрасли и создают
новые рынки. Классическая формула:
• Почему это важно: Конвергенция ломает отраслевые
барьеры. Автопроизводители становятся IT-компаниями,
фармацевтические гиганты — data-science компаниями.
Конкуренция теперь происходит на уровне экосистем, а не
отдельных продуктов.

11.

11
Edge AI
• Что это: Перенос вычислений и принятия решений ИИ-моделями с
централизованных облачных серверов на конечные устройства (на "границу" сети
— edge): смартфоны, камеры, станки, автомобили, медицинские датчики.
• Ключевые моменты :
1.
Задержка
2.
Эффективность
3.
Надежность

12.

12
Ответственный ИИ
Что это: Система принципов, практик и инструментов, обеспечивающих безопасное,
справедливое, прозрачное и подотчётное развитие и внедрение технологий ИИ. Из
этической дискуссии это превращается в нормативно-правовое поле и конкурентное
преимущество.
• Почему это тренд:
1.
Справедливость и отсутствие смещения
2.
Прозрачность и объяснимость
3.
Конфиденциальность и безопасность
4.
Подотчетность
5.
Устойчивое развитие

13. Темная сторона. Вызовы и риски

13
Темная сторона. Вызовы и риски
Социально-экономические риски. Творческое разрушение общества.
• Массовые вытеснение с рынка труда
Под угрозой не только рабочие на конвейере, а так же представители среднего класса:
переводчики, дизайнеры, маркетологи, программисты и юристы базового уровня.
• Усиление неравенства
Страны которые отстали в гонке ИИ, тем самым эти страны превращаются в цифррвые
колонии, которые предоставляют остальным серые данные
• Деградация человеческих компетнций
Делегация ИИ превращает человека в «наблюдателя за алгоритмом»

14.

14
Технологические и операционные риски
1.
Хрупкость и непредсказуемость
Современные LLM могут выдавать
убедительный бред ( галлюцинации ) бывают
крайне чувствительными к небольшим
изменениям в вводных данных.
1.
Уязвимость и кибер угрозы
Незаметные для человека изменения
способствуют сбивания с толку ИИ.
Этические и правовые вызовы
• Смешение и дискриминация:
Пример: Алгоритмы автоматизируют данные в
исторических дискриминациях по рассе или полу.
• Права личности и приватности:
Данные становятся средством манипуляции (Цифровая
Диктатура)
• Пробел в регулировании и ответственность:
Пример: Если беспилотный автомобиль совершил ДТП
со смертельным исходом. Кто виноват, разработчик
алгоритма, производитель машины или владелец?

15.

15
Вывод
Технологический потенциал ИИ колоссален: от излечения болезней и решения
климатического кризиса до нового Ренессанса в науке и искусстве. Но параллельно
открываются и пропасти: цифровой тоталитаризм, массовая бесполезность, потеря
агентства и контроля.
• Каким будет будущее, зависит не от алгоритмов, а от нас. От решений, которые
принимают:
• Разработчики — встраивая этику и безопасность в код.
• Бизнес — выбирая между бездумной максимизацией прибыли и устойчивым
развитием.
• Регуляторы — находя баланс между стимулированием инноваций и защитой
общества.
• Каждый человек — развивая свою цифровую и критическую грамотность.

16.

16
• Источники
https://www.google.com/url?sa=i&source=web&rct=j&url=https://files.dataeconomy.ru/Docs/AI_otr_trands_2025.pdf&ved=2ahUKEwixqoDD0MaRAxWFZ_UHHb40NnMQy_kOegYIAQgGEAI&opi=89978449&cd&psig=AOvVaw2gUHSvAStvRoGxVKpH4Pf&ust=1766129848192000
Стратегия развития искусственного интеллекта в РФ(Указ Президента №490).
IDC FutureScape 2025
https://www.google.com/url?sa=i&source=web&rct=j&url=https://www.accenture.com/us-en/insights/song/accenture-lifetrends&ved=2ahUKEwjx3eTB0caRAxWFZ_UHHb40NnMQy_kOegYIAQgEEAg&opi=89978449&cd&psig=AOvVaw2KFEuApjcC6EXk9Ie_Cck7&ust=1766130114079000
https://arxiv.org/

17. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ