В части науки экспертами рабочей группы «Искусственный интеллект» были предложены к обсуждению следующие предложения, среди которых - разделить практические и фундаментальные результаты на два разных мероприятия, а также сместить акцент с финансирования фундаментальных исследований на отраслевые прикладные исследования, после которых следует разработка решений (дискуссионное предложение). В части инфраструктуры было предложено детализировать шаги по обеспечению доступа научных работников (исследователей) к вычислительным ресурсам, базам и наборам данных, например, через какие гранты и от каких институтов развития. Кроме того необходима поддержка формирования мегамоделей машинного обучения, значимых на мировом уровне, причем не только усилиями государственных научных институтов, но и бизнесом. Международное сотрудничество, включая обмен специалистами, – переориентировать на Азию и создать условия для возвращения российских ученых, работающих за границей. Также необходимо проведение на территории Российской Федерации научных конференций по искусственному интеллекту мирового уровня и создание в России аналогичного уровня научных журналов. Дополнительно эксперты отметили нехватку в России форсайтов развития технологий искусственного интеллекта, а также недостаточную поддержку аспирантов и молодых ученых, например, чтобы удержать их от ухода в корпорации и сохранить в лоне науки.

В области обеспечения сферы искусственного интеллекта кадрами эксперты поставили ряд вопросов, в том числе, в отношении общих бакалаврских и магистерских программ по искусственному интеллекту – нужно ли продолжать их финансирование или сконцентрироваться только на отраслевых направлениях? Нужно ли государству создавать условия для заинтересованности работодателей в приобретении своими сотрудниками компетенций в области искусственного интеллекта? Вполне возможно, что у компаний есть для этого свои собственные ресурсы, а вот создавать условия для приобретения таких навыков обычными гражданами – вполне резонно. Также эксперты указали на необходимость разработки механизмов реализации мероприятий, уже предусмотренных в Национальной стратегии развития ИИ 2030 – каким образом надо привлекать организации к развитию общего и профессионального образования? Или каков механизм повышения качества математического и естественно-научного образования учащихся? Кроме того, были высказаны предложения о создании программ дополнительного профессионального образования по применению технологий искусственного интеллекта в отраслях. При этом должны развиваться и механизмы контроля качества преподавания таких программ. Также эксперты отметили важность развития культуры работы с данными – причем у граждан всех возрастов.

Эксперты сошлись во мнении о том, что уровень кадрового и научного обеспечения должен позволять, как минимум, воспроизводить эксперименты, описанные в ведущих научных публикациях на тему искусственного интеллекта. В свою очередь, это позволит говорить о наличии кадров, умеющих пользоваться последними научными достижениями в данном области. Уже из данного минимума вытекает целесообразность мерять уровень кадрового и научного обеспечения не количественными, а качественными показателями. Текущая ситуация характеризуется дефицитом специалистов среднего (middle) и высокого (senior) уровня, значительной конкуренцией за школьников, знающих математику, и постоянно увеличивающимся спросом на экспертов Data Science.

Осадчук Евгений, заместитель директора по федеральным проектам направления «Цифровая трансформация отраслей» АНО «Цифровая экономика»: