Google вкладывает деньги в развитие искусственного интеллекта

Почему Китай доминирует в сфере искусственного интеллекта

Источник: ain.ua

За лидерство в сфере искусственного интеллекта борются многие крупные технологические компании и страны. Но больше всего шансов победить в этом соревновании, похоже, у Китая. Почему ситуация обстоит именно так, объясняет издание Bloomberg. Редакция AIN.UA приводит адаптивный перевод этого материала.

Программное обеспечение, разработанное Ксу Ли, может сканировать больше лиц, чем любое подобное ПО в мире.

Ксу управляет компанией SenseTime Group Ltd, которая разрабатывает программное обеспечение, помогающее приложениям искусственного интеллекта (ИИ) распознавать лица и объекты. Клиентами компании являются крупнейшие бренды-производители смартфонов.

Обратите внимание

В июле SenseTime Group Ltd привлекла инвестиции в размере $410 млн – самая большая сумма, полученная в единичном раунде среди компаний, работающих в сфере ИИ.

Китай делает ставку на ИИ – деньги инвесторов, больших интернет-компаний и правительства вкладываются в это направление с верой в то, что технологии смогут модернизировать целые секторы экономики и национальную безопасность. Подобные попытки предпринимаются и в США, но в этой глобальной гонке вооружений у Китая есть три преимущества:

  • большой пул инженеров для создания ПО;
  • база из 751 млн интернет-юзеров для тестирования;
  • постоянная поддержка правительства, которая включает в себя передачу личной информации граждан.

Информация – это ключ к развитию ИИ, поскольку с ее помощью инженеры могут улучшать и применять новые навыки без вовлечения программистов. SenseTime разработала свое программное обеспечение для анализа видеоматериалов, используя кадры и сюжеты, предоставленные полицией Гуанчжоу – города с населением в 14 млн человек.

Большая часть китайских мегаполисов создала институты искусственного интеллекта, которые включают механизмы обмена данными. По словам Ксу Ли, большое количество населения Китая позволяет легко собирать данные для любых сценариев использования.

«Когда мы говорим об источниках информации, самым большим из них является правительство», – отмечает Ли.

И эти потоки информации будут только расти. Китай недавно закрепил развитие ИИ в своего рода технологической конституции страны. Согласно государственному плану, представленному в июле, страна должна стать лидером отрасли к 2030 году.

Спустя пять лет правительство ожидает, что искусственный интеллект будет приносить около 400 млн юаней ($59 млн) в экономику страны ежегодно. В этом процессе принимают участие такие китайские технологические гиганты как Tencent Holdings Ltd или Baidu, а инновационные технологии применятся в самых неожиданных сферах.

Так, суды Шанхая тестируют систему ИИ, которая проверяет уголовные дела на правомерность доказательств, что помогает предотвратить противоправные преследования.

По словам Джибо Луо, профессора компьютерных наук в Рочестерском университете, доступ к данным в Китае всегда был проще. Сегодня же правительство, организации и компании признали важность информации и готовы делится ею с теми, кому доверяют.

Каждая крупная американская технологическая компания тоже вкладывает деньги в сферу ИИ.

Важно

Машинное обучение – сфера искусственного интеллекта, которая позволяет беспилотным авто ориентироваться на местности, чат-ботам — общаться, а машинам — анализировать множество финансовой информации – требует, чтобы компьютеры учились на необработанных данных, а не на ручном программировании.

Получение доступа к этой информации – постоянная тема для дискуссий. Китайская система экономики управления и контроля, а также ее подходы к конфиденциальности означают, что страна может свободно использовать видеоматериалы, медицинские записи, банковские данные и прочие источники информации.

Источник: https://novator.io/novosti/pochemu-kitaj-dominiruet-v-sfere-iskusstvennogo-intellekta

«Если изобретение с ИИ не приносит пользу, сам продукт никому не нужен»

Компании из первого поколения ИИ уже исчезли

В прошлом году компании по работе с технологиями искусственного интеллекта привлекли с помощью венчурных капиталистов, таких же, как и я, более $10,8 млрд. ИИ, как ни крути, способен принимать разумные решения. Его развитие позволяет предпринимателям и новаторам создавать продукты, приносящие большую пользу клиенту. Так почему бы и мне не сосредоточиться на инвестировании в ИИ?

Во время бума развития ИИ, в 80-е годы, эта отрасль также пользовалась большой популярностью и славилась быстрым привлечением инвестиций.

Вместо того, чтобы рассматривать ценность идей отдельно взятых стартапов, инвесторы искали интересные технологии для финансирования. Вот почему большинство компаний из первого поколения ИИ уже прекратили свое существование.

Компании вроде Symbolics, Intellicorp и Gensym, основанные в 80-х годах, либо трансформировались, либо вовсе исчезли.

И вот мы снова, почти 40 лет спустя, столкнулись с теми же проблемами.

Хотя технологии сегодня более хитроумны, остается одна фундаментальная истина: ИИ не создает собственной потребительской ценности. Поэтому я не инвестирую в ИИ или глубокие технологии. Вместо этого я вкладываю деньги в глубокую ценность.

Проблема с инвестированием в индустрию ИИ

С 2000 года произошло шестикратное увеличение объема венчурных инвестиций в искусственный интеллект. Количество активных запусков продуктов ИИ вслед за ними увеличилось в 14 раз за тот же промежуток времени.

Но возможности технологий ИИ часто слишком переоценивают — домены стартапов в сфере ИИ иногда более эффективны, чем сам продукт.

Совет

Так ли нам нужна страница WordPress, разработанная искусственным интеллектом? Сосредоточив внимание на технологиях, высокотехнологичные вертикали, такие как ИИ или блокчейны, упускают самую ценную часть их запуска с коммерческой точки зрения.

Какие проблемы они решают? В чем их польза для человечества? В результате многие стартапы становятся центром бурных обсуждений.

Original Stitch был заявлен как искусственный интеллект с навыками портного. Его создатели утверждали: ИИ может создавать футболки с портретами, используя компьютерное программное обеспечение для анализа фотографий, загруженных на веб-сайт компании.

Original Stitch заработал $5 млн на крупных инвестициях. Но хотя их изделия и были изготовлены с использованием оригинального стежка, они были оказались сшиты: многие — слишком плотные, рукава — слишком длинные, а компания в конечном итоге попросила клиентов предоставить свои размеры.

Я считаю, что в один прекрасный день наши вещи действительно будут лучше подбираться с помощью машин, — с ИИ или нет, это не имеет отношения ко мне. Я забочусь о хорошо подогнанной рубашке.

Хотя разработки и реальные прорывы в испытаниях продолжаются, системы ИИ далеки от совершенства, и если очередное изобретение не может принести пользу, сам продукт никому не нужен.

Источник: https://hightech.fm/2018/08/09/ai-16

Инвестиции в будущее: искусственный интеллект — Финансы на vc.ru

Автор Telegram-канала «Практика личных финансов» Роман Романович — об инвестициях в разработчиков программ и инфраструктуры для искусственного интеллекта.

Источник изображения: https://discoverready.com/

Искусственный интеллект — разрушительная тема новой экономики, которая меняет сложившиеся порядки и экосистемы: финансы, автомобили, промышленность, медицина и образование изменятся до неузнаваемости в результате внедрения решений искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — технология, способная самостоятельно выполнять задачи, для решения которых раньше требовались люди. Некоторые используют термины искусственный интеллект (AI), машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) как взаимозаменяемые, но это не так — ML и DL — подсегменты экосистемы искусственного интеллекта.

Источник изображения: https://schoolofdisruption.com

Искусственный интеллект в широком смысле делят на четыре области:

  • Автоматизированный интеллект — помогает в решении простых, рутинных и стандартных задач;
  • Вспомогательный интеллект — помогает людям выполнять задачи быстрее и лучше;
  • Расширенный интеллект — помогает принимать правильные решения в сложных и стрессовых ситуациях;
  • Автономный интеллект — помогает автоматизировать принятие решений без участия человека.
Читайте также:  В оон призывают ужесточить контроль за созданием военных роботов и роботов-убийц

Машинное обучение — это программы и алгоритмы, которые получают доступ к информации, применяют к ней заложенные алгоритмы, делают выводы и принимают новые решения, направленные на другие объекты или ситуации. Собирая больше информации, алгоритмы учатся и каждый последующий вывод становится точнее.

Глубокое обучение — используя искусственные нейронные сети, искусственный интеллект учится понимать и разбирать неструктурированные данные, такие как звуки, изображения и видео.

После сбора и обработки информации искусственный интеллект делает вывод, который влияет на принятие того или иного решения.

Например, системы глубинного обучения помогают беспилотным автомобилям опознавать пешеходов, другие автомобили или погодные условия для безопасного движения.

Большие данные — топливо для развития ИИ

Благодаря новой информации ИИ становится умнее и быстрее. Чем больше информации искусственный интеллект задействует в принятии решений, тем более разрушительной станет эта технология для сегодняшних технологических решений. Долгое время недостаток информации сдерживала развитие этой области науки и технологии.

Например, для алгоритмов распознавания речи требуется 150 000 часов или 10 лет аудиоданных, а приложения для распознавания лиц требуют 15 миллионов изображений. Ум и скорость работы искусственного интеллекта растет вместе с количеством информации. С 2015 года было создано 90% существующих данных — 10 зеттабайт.

К 2020 году их станет 20 зеттабайт, а к 2025 объемы информации достигнут 180 зеттабайт.

В 1 зеттабайте 1 миллиард терабайт.

Обратите внимание

В этом плане идея инвестиций в искусственный интеллект тесно связана с другими глобальными идеями, о которых я уже писал: облачные технологии, роботизация и кибербезопасность. Без достаточного количества информации развитие искусственного интеллекта невозможно.

Для хранения и обработки таких объемов информации необходимы центры обработки данных и облачные хранилища. Чтобы пользователи не боялись делиться информацией они хотят быть уверенны в их безопасности и сохранности.

В результате слаженной работы сегментов кибербезопасности и облачных технологий искусственный интеллект станет умнее и точнее и как промышленные, так и домашние роботы станут умнее и точнее.

Согласно исследованиям, искусственный интеллект добавит до $15,7 триллионов в глобальный ВВП к 2030 году или 14% к текущему уровню, при этом $6,6 триллионов будут получены за счет роста производительности труда. Наибольший вклад в это внесут Китай — $7 триллионов и США — $3,7 триллионов.

Какие регионы получат дополнительный прирост ВВП за счет внедрения искусственного интеллекта. Источник: pwc

При этом полученный прирост ВВП не приведет к сопоставимому росту издержек, а наоборот в некоторых отраслях сократит их.

Работники будут освобождены от выполнения повторяющихся рутинных задач и сосредоточатся на создании добавленной стоимости, решая творческие и стратегические задачи.

Обратная сторона медали — потеря работы людьми, которые эту рутинную работу выполняют сейчас и не переучатся на новые профессии, что приведет росту социальной напряженности, особенно в развивающихся странах.

Где искусственный интеллект получит сильный рост

Здравоохранение: диагностика заболеваний с применением искусственного интеллекта использует персональную историю болезни пациента, сравнивает ее с информацией о других похожих случаях и на основе состояния больного предлагает лечение.

Первоначально ИИ будет принят для помощи докторам, а не для их замены. Но за счет накопления информации и обучения искусственный интеллект способен вытеснить врачей из процесса диагностики и назначения лечения. Конфиденциальность и защита информации — главное препятствие на пути внедрения подобных программ.

Помним о кибербезопасности, которая будет помогать в решении этой задачи.

Размер глобального рынка искусственного интеллекта в здравоохранении. Источник: statista.com

Автономные автомобили: позволят путешественникам и простым пользователям получать автомобиль в тот момент, когда он им нужен.

Экономика совместного использования позволит сократить издержки индивидуальных пользователей на покупку, обслуживание и страхование собственного автомобиля.

Главным препятствием пока остается недостаток информации о дорожном движении, реакции других водителей в аварийных и стрессовых ситуациях, а также недоверие пользователей.

Прогноз объема поставок систем на основе искусственного интеллекта для автономных автомобилей. Источник: statista.

com

Финансовые услуги и технологии: развитие робо-эдвайзинга, когда инвестиционные и финансовые советы дает искусственный интеллект, сделали финансовые рынки доступными для массового рынка.

Важно

В сегменте состоятельных клиентов взаимодействие с человеком остается устойчивым и вряд ли изменится так быстро.

Программы, основанные на искусственном интеллекте, дают рекомендации по оптимизации личных финансов, рекомендуют инвестиционные идеи и помогают правильно распределить капитал в привязке к целям клиента. Как и в здравоохранении главное препятствие на пути развития технологии — конфиденциальность информации и привычка пользователей работать с живыми консультантами по финансам и инвестициям.

Активы под управлением робо-советников в мире с 2015 по 2020 годы. Источник: statista.

com

Промышленность: самообучающиеся программы мониторинга и контроля за процессом производства сокращают издержки и процент брака готовой продукции.

Применение искусственного интеллекта позволит моделировать образцы готовых изделий и тестировать их на качество, прочность и совместимость. Также ИИ поможет оптимизировать цепочки поставок, находя оптимальных поставщиков и покупателей.

Источник: https://vc.ru/finance/46776-investicii-v-budushchee-iskusstvennyy-intellekt

Искусственный интеллект: как он работает и почему его считают опасностью?

Вопросом искусственного интеллекта начали заниматься ещё в середине ХХ века. Но многие до сих пор представляют покорение галактик, восстание машин и другие картины фантастов, когда слышат про искусственный интеллект.

Тем временем технологии искусственного интеллекта уже используются в повседневной жизни. Благодаря этим технологиям машины способны решать всё больше задач, причём быстрее и качественнее.

Особенно если для этого нужно обрабатывать большие массивы данных: искусственный интеллект решает такие задачи куда эффективнее, чем человек.

Некоторые считают, что такая тенденция многим грозит потерей работы: согласно исследованию Oxford Martin School, до 2033 года технологии позволят полностью автоматизировать 47% рабочих мест. Informburo.kz рассказывает о том, что такое искусственный интеллект, как он работает и каковы перспективы его применения в будущем.

Что такое искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) – это наука и технология создания компьютерных алгоритмов и программ, которые функционируют как интеллектуальные системы: обучаются и сохраняют информацию на основе опыта, оценивают и применяют абстрактные концепции, используют полученные знания, чтобы влиять на окружающую среду.

Искусственный интеллект делят на 2 типа: слабый и сильный. Слабый ИИ ещё называют узконаправленным, потому что он может выполнять только задачи в определённых рамках. Такими являются все существующие на сегодня разработки на основе технологии ИИ.

Сильный искусственный интеллект сможет решать любые задачи в неограниченном спектре областей. Чтобы представить сильный ИИ, вспомните Джарвиса – помощника Тони Старка в «Железном человеке».

Совет

Сегодня такой ИИ реализовать невозможно, да и сама идея его создания признана чистой утопией.

Читайте также:  Исследование: людям придется повышать свой интеллект, чтобы их не заменили на роботов

Дина Ли специально для Informburo.kz

Искусственный интеллект сегодня: нейросети и машинное обучение

Технологию ИИ можно реализовывать по-разному. Один из способов – нейросети. Нейросеть строится по тому же принципу, что и нервные сети в живом организме, отсюда и название.

В организме в сеть соединяются нервные клетки – нейроны, они образуют нервную систему.

А в искусственной нейросети используются простые процессоры – вычислительные элементы, которые соединяются и взаимодействуют по такой же схеме.

В отличие от обычных алгоритмов нейросети способны обучаться на основе опыта. Нейросети анализируют и выявляют связи между данными на входе и выходе, обобщают данные и формируют решения задач. Чтобы нейросети могли функционировать таким образом, используются методы машинного обучения. Причём в случае с нейросетями такое обучение требует много вычислительных ресурсов.

Чему вы сможете научить нейросеть, зависит от входных данных. Чем больше данных, тем качественнее будет обучение. Можно научить нейросеть отличать одни объекты от других, сравнивать и прогнозировать.

Обучение нейросети похоже на обучение детей, когда им показывают картинку и говорят: «Это кошка». В случае с нейросетями они получают очень много таких картинок с объясняющими ярлыками и учатся распознавать отдельные элементы, которые затем смогут совмещать.

Входное изображение попадает в некую фильтрующую систему. Фильтры в ней разные по размеру и по сложности элементов, которые могут распознать – у каждого есть свой набор признаков. Изображение многократно фильтруется в этой системе.

Обратите внимание

Когда много элементов распознано, то нейросеть составляет прогноз: с такой-то вероятностью этот объект – человек.

Так появились нейросети, которые прогнозируют курс акций на завтра, распознают написанные от руки цифры индекса на почтовом конверте и определяют на снимке больной орган. Для их обучения использовали числовые данные о курсах на бирже и изображения написанных цифр, больных и здоровых органов.

Проблема заключалась в том, что нейросети часто ошибались, потому что трудно было собрать действительно большие выборки данных для обучения.

В 2010 году появилась база изображений ImageNet: 15 миллионов изображений в 22 тысячах категорий. Доступ был открытым: данные мог использовать любой исследователь. В итоге стало возможным качественно обучать ИИ.

Нейросети стали более развитыми, доступными и прочно интегрировались в повседневную жизнь.

Искусственный интеллект, с которым мы сталкиваемся в повседневной жизни

Источник: https://informburo.kz/stati/iskusstvennyy-intellekt-kak-on-rabotaet-i-pochemu-ego-schitayut-opasnostyu.html

«Искусственный интеллект будет востребован в системах распознавания мошенников»

Сбербанк намерен вложить деньги в искусственный интеллект. Организация создаст венчурный фонд с капиталом от $100 млн, сообщает газета «Ведомости».

Новая структура будет инвестировать в российские и зарубежные технологические проекты в сфере финансов. При этом планируется поддержка стартапов, связанных с искусственным интеллектом и анализом больших массивов данных.

Все эти технологии могут найти применение и в самом госбанке, отметил it-обозреватель портала «Банки.ру» Михаил Дьяков.

«Искусственный интеллект будет востребован в антивход-системах, то есть в системах распознавания мошеннических операций, и это напрямую стыкуется со вторым направлением — с анализом больших данных. Это выгодно может быть и для маркетинга.

Важно

Все зависит от того, насколько делают ставку на эти новые технологии в Сбербанке. Если они собираются полностью идеологию своего бизнеса преобразовать, то это потребует очень серьезных вложений и большого количества времени.

Если же речь идет просто о том, чтобы застолбить новую технологию, а потом уже найти ей более серьезное применение, то денег хватит», — уверен Дьяков.

У Сбербанка уже есть венчурный фонд — SBT Venture Capital. Его капитал — $100 млн, и госбанк вложил половину. Фонд занимается инвестициями в технологии, связанные с финансами.

За четыре года существования BT Venture Capital поучаствовал в 11 сделках. Самые значительные вложения — $27 млн — пришлись на социальную сеть для инвесторов eToro. Это платформа для онлайн-торговли финансовыми инструментами.

Сервис также позволяет трейдерам обмениваться информацией о сделках и используемых стратегиях. Анонсируя стартап, Герман Греф заявил, что eToro позволит клиентам Сбербанка совершать сделки с акциями и оплачивать их с собственного счета в банке. Фонд Сбербанка также инвестировал $12 млн в сервис Sequent.

Он позволяет оцифровать все платежные карты владельца и сохранить их в приложении. Таким образом, клиент может осуществлять финансовые операции с помощью смартфона. Около $8 млн BT Venture Capital вложил в мобильный банк Moven.

С помощью этого сервиса можно отлеживать все банковские транзакции, разделять их на категории, а также создавать профиль покупательского поведения клиента.

Сбербанку необязательно внедрять в работу те технологии, которые приобретет его новый венчурный фонд, считает управляющий партнер корпоративного венчурного фонда Leta Capital Александр Чачава. Цель создания новой структуры — оценка эффективности прежних вложений, пояснил эксперт.

«Если удастся из стартапа сделать компании интересные Cбербанку для поглощения — это хорошо. Если не удается — то все равно, конечно, задача стоит заработать.

Обычно корпорации открывают новые фонды потому что инвесторы меняются, и так проще оценивать эффективность предыдущих и новых инвестиций, чем делать это в результате конвейера.

Совет

Вообще, если мы смотрим на статистику создания таких серьезных технологических компаний, то от раунда А, на котором начинают инвестировать фонд Сбербанка, до экзита или IPO проходит никак не меньше пяти лет», — рассказал «Коммерсантъ FM» Чачава.

Как пишет газета «Ведомости», Сбербанк готов учредить новую венчурную структуру совместно с другими инвесторами. Это могут быть корпорации, госкомпании или частные фонды. Названия конкретных организаций пока не известны. Однако эксперты, опрошенные «Коммерсантъ FM», полагают, что Сбербанку будет сложно найти партнеров в кризис.

Юлия Безрукова

Источник: https://www.kommersant.ru/doc/2961364

Свергнет ли Google с Олимпа искусственный интеллект?

Фото: Michael Prince для Forbes

Джим Брейер

Джим Брейер пересмотрел свою инвестиционную стратегию и сейчас полностью сосредоточился на искусственном интеллекте (ИИ).

F: Почему только ИИ?

Три этапа в развитии технологий, которые кардинально изменили мир  →

– Уже в течение двух лет я придерживаюсь своего десятилетнего плана инвестирования в ИИ, и это потрясающе. Самые интересные новаторские идеи поступают из научно-образовательных центров, где присутствует комбинация компьютерных наук, экспертных знаний в таких областях, как здравоохранение и медицина, и предпринимательский дух, необходимый в стартапах.

F: ИИ впервые был представлен в Массачусетском технологическом институте ещё в 1950-х. Почему наблюдается такой бум именно сегодня?

Читайте также:  Японцы создали роботов, которые танцуют!

– Мы начали замечать радикальные изменения примерно в 2010-м. Облачные технологии внезапно позволили анализировать огромные объёмы данных. У нас случились прорывы в области графических вычислений, что существенно помогло компаниям, работающим с ИИ в медицинской сфере, как, например, Paige — ИИ, в который я инвестировал.

F: Я читал, что медицинские данные удваиваются в объёме каждые 60 дней.

– Да, и суперкомпьютерные вычисления, производимые в облаках, делают это данные пригодными к анализу. Пять лет назад мы не смогли бы свести воедино все алгоритмы, необходимые для обработки больших объёмов данных.

F: Приведите пример.

– В медицинском центре имени Слоуна-Кеттеринга у нас собран один из крупнейших в мире массивов данных о патологиях. Сочетание облачных технологий, графических вычислений и самообучающихся алгоритмов помогает врачам оперативно делать качественные заключения относительно их пациентов.

F: Отличается ли создание компании, занимающейся ИИ, от создания прочих технологических компаний?

– Безусловно. Обладание навыками из нескольких научных дисциплин с самого первого дня – жизненно важно.

F: Поясните.

Джордж Гилдер считает, что инновации из Кремниевой долины приносят пользу т… →

– Большинство технологических компаний начиналось с 20 великих учёных в области компьютерных наук и программистов. Затем приглашались люди, которые занимаются маркетингом и продажами. Но для новых компаний, работающих в сфере ИИ, вам с самого начала необходима комбинация великих компьютерных учёных с экспертами в своей области, к примеру в сфере раковых заболеваний.

F: 

Источник: https://forbes.kz/process/technologies/intellektualnyiy_investor_1530008478/

Зачем они это делают: инвестируют в искусственный интеллект

Мировые инвестиции в искусственный интеллект рекордно растут.

По данным CB Insights, количество сделок с ИИ-проектами за пять лет увеличилось в 4,6 раза, а общий объем финансирования стартапов в этой сфере вырос с $282 млн до $2,4 млрд.

Российские венчурные инвесторы тоже считают искусственный интеллект перспективным направлением. Они рассказали Inc., зачем активно вкладываются в ИИ-стартапы.

НИКОЛАЙ ДАВЫДОВ,
сооснователь фонда Gagarin Capital

— С помощью ИИ-технологий все можно делать в миллион раз быстрее и получать огромную экономию и выручку. А в России стоимость экспериментов в этой сфере намного ниже, чем в Кремниевой долине.

Поэтому сегодня мы можем инвестировать $300-400 тысяч в проект на ранней стадии и получить результаты, сравнимые с теми, какие американские компании имеют при вложениях в $2-3 млн. Только в прошлом году мы заключили пять сделок в сфере ИИ.

После знаменитого приложения Prisma мы инвестировали в стартап Wallarm — он занимается кибербезопасностью, блокируя попытки вторжения в «дыры» систем защиты. Следующая наша сделка — проект Sixa (использует алгоритмы машинного обучения для сжатия видеоданных) — уже приносит очень хорошие деньги.

Еще одна компания — Cherry Labs (Николай Давыдов является ее сооcнователем —  Inc.) — создает девайсы для дома с использованием компьютерного зрения. Сейчас смотрим на компании, которые используют ИИ для различных медицинский целей.

Горизонт активных инвестиций Gagarin Capital в ИИ — лет 5–7, а дальше рост пойдет в объемах: то есть не тысячи компаний будут расти на 1000% в год, а миллионы компаний — на 10% в год. Это классно для экономики и общества, но мы как фонд зарабатываем на ранних волнах.

Например, в компьютерном зрении (одна из крупнейших областей ИИ) c 2012 по 2016 год было интенсивное научное развитие, а сейчас — инженерное. Условно, с 2016 по 2021 год — самое «вкусное» время, когда возможны непропорционально большие доходы.

Обратите внимание

Все только начинают использовать ИИ-технологии, и сейчас скорость важна как никогда: чем быстрее захватишь долю рынка — тем больше получишь данных и тем лучше будет твой продукт.

Максим Баутин,
сооснователь и управляющий партнер венчурного фонда IQ Capital Partners

— Мы инвестируем в прорывные технологии, меняющие статус-кво на рынках, а ИИ — пожалуй, самый значительный технологический прорыв последнего десятилетия. Больше всего нас привлекают узконаправленные ниши.

Например, наши портфельные компании Speechmatics и Spectral Edge специализируются на технологиях human-machine interface (позволяют повысить качество распознавания речи или корректировать фото- и видеоизображения).

Компания Privitar занимается кибербезопасностью — «умным» предугадыванием атак и защитой персональных данных. Еще один наш проект  — ThoughtMachine — совершенствует алгоритмы принятия инвестиционных решений.

Большинству стартапов для значительного финансового успеха требуется 4–7 лет. Но масштабные изменения, вызванные внедрением ИИ, ускоряют этот процесс и дают надежду на более крупные выходы. Даже сейчас мы видим  —  в нашем портфеле и на рынке в целом  —  сделки свыше $100 млн за чисто технологические решения и миллиардные оценки компаний, добившихся внедрения продукта на рынке.

Виктор Прокопеня,
основатель и глава фонда VP Capital

— Наш фонд инвестирует только в проекты, связанные с ИИ, потому что эта технология затронет каждую индустрию. Например, мы вложились в русско-американскую компанию Astro Digital, — она разрабатывает спутники и систему анализа передаваемых ими изображений земной поверхности (на базе машинного обучения).

Еще один наш проект — компания Banuba — разрабатывает мобильные приложения на основе технологии дополненной реальности с использованием ИИ.

Также мы профинансировали немецкий стартап Dronefence — его системы с помощью алгоритмов машинного обучения препятствуют использованию дронов над теми или иными объектами.

Александр Галицкий,
основатель венчурного фонда Almaz Capital Partners

— Сферу ИИ ждет взрывной рост примерно через 3-5 лет. Наиболее перспективны для инвестиций отрасли, где ИИ может стать «подрывной» технологией.

Например, мы вкладывались в проект GoodData (занимается алгоритмизацией бизнес-аналитики).

 ИИ используют и другие наши проекты — ContentAnalytics (анализирует данные в области электронной коммерции) и Final Price (позволяет туристам экономить на авиабилетах, отелях и аренде автомобилей).

Важно

На наш взгляд, инвестировать стоит в компании, которые не столько разрабатывают, сколько используют технологии ИИ в различных отраслях. Именно они меняют существующие бизнес-модели.

Александр Чачава,
управляющий партнер венчурного фонда LETA Capital

— Во-первых, мир сошел с ума на почве ИИ. А во время любого «хайпа» инвесторы могут получить премию за счет одного только ажиотажа. Во-вторых, это помешательство не лишено здравого смысла — ИИ дает возможность кратно повысить эффективность и результаты бизнеса.

Элементы ИИ в той или иной степени используют примерно в половине наших портфельных компаний. Например, мы инвестировали на ранней стадии в систему распознавания видеопотока Viisights — ее можно использовать для самых разных целей, в том числе в сферах безопасности и рекламы. ИИ может осуществить прорыв в этих областях — и с точки зрения качества, и с точки зрения денег.

Дмитрий Смирнов, управляющий партнер венчурного фонда Flint Capital

Источник: https://incrussia.ru/understand/zachem-oni-eto-delayut-investiruyut-v-iskusstvennyj-intellekt/

Ссылка на основную публикацию