Учебник Под редакцией доктора экономических наук, профессора Л. А. Каргиной
 Скачать 4.86 Mb.
|
Кейсы цифровой трансформацииСпустя 60 лет интерес к искусственному интел- лекту (artificial intelligence, AI, ИИ) разгорелся с новой силой. В последнее время в сфере ИИ произошло много удивительных научных прорывов. К тому же техноло- гии искусственного интеллекта все шире применяются на практике. Их уже давно приспособили для решения биз- нес-задач. Но сейчас феномен ИИ открывается для массо- вой аудитории. Сервисы на базе нейросетей входят в жизнь обывателей и получают громадный виральный эффект. Когда речь заходит о самых успешных стартапах стоит вспомнить недавний успех отечественных проектов «Prisma» и «Findface», а также белорусского стартапа «MSQRD». Все это стало возможным благодаря росту произво- дительности компьютеров, стремительному накоплению цифровых данных (а это главный учебник для ИИ) и раз- витию машинного обучения. По наблюдениям агентства «CB Insights», инвестиции в ИИ сегодня бьют все рекорды. За последние 5 лет количе- ство сделок в этой сфере выросло с 67 до 397, общий объем финансирования AI стартапов — с $282 млн до $2,4 млрд. С начала 2016 года инвестиции привлекли больше 200 разработчиков систем искусственного интеллекта (на общую сумму около $1,5 млрд). Собственные разработки в области ИИ ведут «IBM», «Google», «Facebook», «Apple», «Samsung», «Amazon» и «Microsoft». ИТ-гиганты заинтересованы в стар- тапах, у которых есть разработки на базе нейросетей. Искусственные нейронные сети разрабатываются, в том числе, чтобы понять, как работает мозг человека и пытаются воспроизвести его деятельность. Нейросеть является обучающейся системой, кото- рая работает по алгоритмам, а также на основе прошлого опыта. Искусственный нейрон является упрощенной моделью естественного. Искусственно созданная нейросеть (ИНС) имитирует процесс обработки информации биологического аналога и представляет собой массив минипроцессоров, разделен- ный на три группы: Основная работа по обработке информации происходит на уровне скрытых (ассоциативных) нейронов. Их массив упорядочен в несколько слоев, и чем больше их, тем более точную обработку данных в состоянии произвести ИНС.  Рисунок 5.2. Схема перцептрона — простейшейоднослойнойнейросети Стоит более подробно рассмотреть стартап «Prisma» и узнать в чем секрет его успеха.
Три группы минипроцессоров Таблица 5.3 Исследованиеприложения«Prisma»иеенейроннойсети 11 июня в App Store появилось приложение Prisma, которое стилизует фотографии пользователей под работы известных художников с помощью искусственной нейрон- ной сети. Проект запустил сотрудник Mail.ru Group Алек- сей Моисеенков, остальные три участника проекта — выходцы из «Яндекса». Продукт оказался на редкость виральным, опередив самые смелые ожидания основателей. За 9 дней прило- жение стало самым скачиваемым в App Store 10 стран: России, Белоруссии, Эстонии, Молдавии, Киргизии, Узбекистана, Казахстана, Латвии, Армении и Укра- ины. Пользователи скачали Prisma уже более миллиона раз. Стартапу сейчас приходится искусственно сдержи- вать рост, чтобы вычислительных мощностей хватило для обработки увеличивающегося потока изображений. От привычных фоторедакторов Prisma отличается тем, что снимки пользователей модифицирует самообу- чающаяся нейросеть, а не предсказуемый алгоритм. Это далеко не первый подобный проект. Но, как говорят экс- перты, Prisma первыми сумела оптимально масштабиро- вать свой продукт для массового использования. 21 июня (всего через 10 дней после старта) стартап привлек первые инвестиции. Mail.ru Group, фонд Gagarin Capital и XBT Holding (материнская компания хостинг- провайдера Servers.com, инфраструктурного партнера Prisma) вложили в проект неназванную сумму. Условия сделки не разглашаются, но, по слухам, стартап оценили в $10 млн Знакомые с ситуацией источники сообщают, что Mail.Ru планирует внедрить Prisma для использова- ния «ВКонтакте», в «Одноклассниках» и ICQ. В таких фоторедакторах как Prisma и Meitu исполь- зуется сверточная нейросеть, которая основана на пере- ходе от конкретных особенностей изображения к более абстрактным деталям. Наилучшие результаты в области распознавания лиц показала Convolutional Neural Network, или сверточная нейронная сеть (далее — СНС), которая является логи- ческим развитием идей таких архитектур НС как ког- нитрона и неокогнитрона. Успех обусловлен возможно- стью учета двумерной топологии изображения, в отличие от многослойного персептрона. Идея сверточной нейросети заключается в том, что каждую картинку последовательно уменьшают в размере (например, заменяя четыре соседних пикселя на один, соответствующий их среднему значению) и заново под- вергают операции свертки. Такая нейронная сеть способна не просто обработать, а синтезировать изображение, создать его с нуля, что и делают эти нашумевшие приложения. СНС состоит из разных видов слоев: сверточные (convolutional) слои, субдискретизирующие (subsampling, подвыборка) слои и слои «обычной» нейронной сети — персептрона.  Рисунок5.3.Топологиясверточнойнейроннойсети Сверточные нейронные сети обеспечивают частичную устойчивость к изменениям масштаба, смещениям, пово- ротам, смене ракурса и прочим искажениям. Сверточные нейронные сети объединяют три архитектурных идеи, для обеспечения инвариантности к изменению масштаба, повороту сдвигу и пространственным искажениям. Сверточные сети являются серединой между био- логически правдоподобными сетями и обычным много- слойным персептроном. На сегодняшний день лучшие результаты в распознавании изображений получают с их помощью. В среднем точность распознавания таких сетей превосходит обычные ИНС на 10—15%. СНС — это клю- чевая технология Deep Learning. Основной причиной успеха СНС стала концепция общих весов. Несмотря на большой размер, эти сети имеют небольшое количество настраиваемых параметров по сравнению с их предком — неокогнитроном. Имеются варианты СНС (Tiled Convolutional Neural Network), похо- жие на неокогнитрон, в таких сетях происходит частич- ный отказ от связанных весов, но алгоритм обучения оста- ется тем же и основывается на обратном распространении ошибки. СНС могут быстро работать на последовательной машине и быстро обучаться за счет чистого распараллели- вания процесса свертки по каждой карте, а также обрат- ной свертки при распространении ошибки по сети.  Рисунок5.4.Примерсверткиисозданииподвыборки Самые передовые идеи на 2020 год Еще несколько лет назад список самых популярных направлений возглавляли стартапы, специализирую- щиеся на финтехе, е-commerce и VR/AR-технологиях. В 2019 году лидеры удерживают позиции, но наиболее перспективными отраслями становятся стартапы, ориен- тированные на реальную экономику, потребности чело- века и практические задачи бизнеса, связанные с глубо- кими научными исследованиями. По данным РВК, в 2018 году инвестиции в российские стартапы, предлагающие решения для бизнеса, составили 7131,2 млн рублей. «В первую очередь это медтех: при- ложения и девайсы для экспресс-диагностики, контроля жизненно важных показаний, инновации в телемеди- цине», — говорит Александр Кузнецов, сооснователь инвестиционного фонда Russian Friends Capital. Отдельное направление — генная инженерия, здесь лидируют американские стартапы, например Benchling, Synthego и Mammoth Bioscience. Агротех и интеллект Следующее востребованное направление — агротех- нологии и аквакультура, то есть технологии и стартапы, позволяющие получить экологически чистые продукты питания вне зависимости от природных условий. По сло- вам Екатерины Петровой, директора корпоративного акселератора GenerationS от РВК, инвестиции в данное направление с 2014 по 2017 год увеличились в 4 раза, со $185 млн до $877 млн, и продолжили расти в этом году. Ведущими странами в этой отрасли считаются США и Голландия. Яркий пример — канадский агростартап AquaMaof Technologies, который ежегодно поставляет 500 т атлантического лосося, выращенного в экологиче- ски чистых условиях. Рекордсменами по объему венчурных инвестиций являются разработчики в области искусственного интел- лекта (AI) и машинного обучения. «По данным 2018 года, мировой рынок вырос более чем на 30% и превысил порог в $100 млрд в мире. По нашей оценке, российский объем инвестиций не превышает 25—26 млрд рублей в год. Среди самых крупных сделок отмечу стартапы в области искусственного интеллекта, кото- рые получили инвестиции около $2 млрд Например, ком- пании Pony.ai и Nuro, которые разрабатывают технологии беспилотных автомобилей, привлекли $112 млн и $92 млн соответственно», — говорит Александр Кузнецов. «Отличный потенциал у проекта Yva нашего соотече- ственника Давида Яна, анализирующего действия сотруд- ников компаний и помогающего HR видеть, когда чело- век начинает выгорать на работе, и предотвращать смену работы или уход из компании», — напоминает Станислав Мешков, генеральный директор компании Umbrella IT. «В Китае на государственном уровне закреплен стра- тегический план, по которому к 2030 году будет инвести- ровано в развитие AI более $7 млрд, — говорит Екатерина Петрова. — Согласно CB Insight, сейчас почти половина всех венчурных сделок в Китае приходится на стартапы в сфере искусственного интеллекта». Это значит, что в Китае в стар- тапы такого рода инвестируют больше, чем в США. Доставка и образование Алексей Комаров, управляющий партнер «IT Биз- нес Брокер», выделяет еще одну быстрорастущую в мире и России нишу — foodtech. Одной из заметных сделок стало инвестирование сервиса по доставке еды SaveTime: группа компаний «Ташир» выделила около 500 млн рублей на развитие проекта. «Буквально на днях было объявлено о новом, 500-мил- лионном раунде в сервис по доставке продуктов Instamart, осуществленном Mail.ru и Сбербанком. На этом фоне можно ожидать конкуренции Instamart с петербургским сервисом iGooods, который привлек 123 млн от группы частных инвесторов в прошлом году», — говорит Алек- сей Комаров. Максим Спиридонов, основатель и генеральный директор «Нетологии-групп», в качестве перспективной отрасли называет онлайн-образование. «В этой области интерес вызывает один из крупнейших индийских стар- тапов — компания BYJU’S, которая создает приложе- ния для обучения. Именно по ней в прошлом году была закрыта крупнейшая сделка в истории EdTech в раунде $540 млн с оценкой компании в $3,6 млрд», — сказал он. Цифровая медицина Количество диагностируемых хронических заболе- ваний продолжает расти. Не дешевеют и медицинские услуги. Плюс ко всему сохраняются проблемы с доступом к качественным специалистам для людей, живущих вдали от больших городов. В таких условиях решения в сфере цифровой медицины становятся все более популярными. В первую очередь, речь идет о проблемах с психиче- ским здоровьем. Например, компания Akili Interactive из США с 2014 года занимается разработкой видеоигр для пациентов с депрессией, гиперактивностью, аутиз- мом и рассеянным склерозом. За время работы она при- влекла $120 миллионов инвестиций. Другие участники рынка создают приложения для тех, кто борется с табачной зависимостью, нарушени- ями сна, диабетом и болями в спине. Индустрия красоты На рынке бьюти-товаров и услуг растут компании, которые предлагают индивидуальные решения. Напри- мер, стартап ModiFace помогает подобрать идеальный макияж при помощи технологий распознавания лиц и дополненной реальности. Популярный в Азии проект Sketchon предлагает печать временных татуировок с кли- ентским дизайном. Персонализированное питание Все больше людей меняют свои пищевые предпочте- ния, и технологические компании подстраиваются под новые потребности. Тенденция на отказ от мяса привела к появлению производителей пищи на основе раститель- ного белка, не уступающей по вкусовым и энергетическим качествам. Ripple Foods из Калифорнии делает раститель- ное молоко и йогурт, Beyond Meat — альтернативу мяса для вегетарианцев, New Wave Foods — креветки из рас- тительного белка и красных водорослей. Также активно развивается направление по подбору здо- ровой диеты для конкретного человека в зависимости от состо- яния его здоровья и генетической предрасположенности. Киберспорт Индустрия онлайн-игр продолжает расти. К 2021 году оборот этого рынка составит $1,65 миллиарда. Пик вложений в сервисы доставки контента прошел, когда Amazon приобрел Twitch почти за $1 миллиард. Сегодня популярны стартапы, которые помогают профессиональ- ным геймерам улучшать их игровые стратегии. Работают такие платформы на основе искусственного интеллекта. В качестве примеров можно назвать стартап Mobalytics и российскую разработку Gosu.ai. Микромобильность Рост числа городского населения заставляет искать новые решения в сфере ежедневных перемещений. Парал- лельно с традиционным транспортом развиваются альтер- нативы, в том числе, и различные маркетплейсы. К при- меру, международный сервис по поиску и бронированию трансферов по всему миру GetTransfer.com предлагает пользователям самим установить цену поездки и выбрать подходящий автомобиль. За 5 лет перечень наиболее интересных для инве- сторов сфер деятельности обновился. Хотя отдельные направления сохранили свою актуальность. Например, остаются популярными прорывные проекты в области кибербезопасности, мобильных приложений, “зеленых” технологий и таргетируемого e-commerce. Один из интересных примеров — белорусский стар- тап Wannaby, позволяющий выбирать различные товары при помощи дополненной реальности. Начинал он с при- ложения для подбора лака для ногтей, интегрированного с каталогом Amazon. В конце января 2019 года вышло приложение Wanna Kicks для виртуальной примерки кроссовок. Технологии распознавания разных частей тела, за исключением лица, пока развиты достаточно слабо. Поэтому компании есть куда расти. Большая часть инвестиций в настоящий момент при- ходится на проекты, связанные с Интернетом, мобиль- ными сервисами и здравоохранением. Например, индий- ская компания OYO Rooms, которая специализируется на перепродаже комнат в хостелах, привлекла $1 мил- лиард. Ее основателя в родной стране стали сравнивать с Цукербергом. У российских стартапов инвестируемые суммы зна- чительно меньше, но и у них общий привлекаемый капи- тал растет. В 2018 году он составил $0,4 миллиарда, что на $0,15 миллиарда больше, чем годом ранее. Наиболее интересные для инвесторов отрасли — IT и медицина. Например, в ноябре 2018 года проект RealtimeBoard (платформа для совместной работы офисных команд) привлек $25 миллионов. Также можно отметить россий- ский стартап ExoAtlet, основанный выпускниками МГУ. В него вложили $5 миллионов инвесторы из Южной Кореи (Cosmo and Company Co). Сейчас ExoAtlet — меж- дународная компания. Вопросы для самоконтроляНазовите основные стадии жизненного цикла стартапа. Охарактеризуйте проект, который является стратапом. Проанализируйте тенденции международного и рос- сийского рынка старапов. Назовите отличительные особенности стартапов. Назовите основные источники финансирования высокорискованных проектов. Список использованных источников главы 5Микаловиц М. Стартап без бюджета. — М.: МАНН, 2012. — 200 с. Плосков П. Сила Instagram. Простой путь к милли- ону подписчиков. — М.: Бомбора, 2018. — 240 с. Тиль П. От нуля к единице. — М.: Альпина, 2018. — 192 с. Бланк С., Дорф Б. Стартап. Настольная книга осно- вателя. — М.: Альпина паблишер, 2018. — 616 с. Ручкин В., Костров Б. Системы искусственного интеллекта. Нейросети и нейрокомпьютеры. — М.: КУРС, 2018. — 288 с. Люгер Д. Искусственный интеллект. Стратегии и методы решения сложных проблем. — М.: ВИЛЬЯМС, 2016. — 864 с. Нейронные сети для начинающих [Электронный ресурс]. — Режим доступа: https://steptosleep.ru/%D0% BD%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D1%81%D0%B 5%D1%82%D1%8C/ Принцип работы свёрточной нейронной сети. [Элек- тронный ресурс]. — Режим доступа: https://habr.com/ru/ post/416777/ Глава 6 |