Сонымен қатар ол қай елдің нарықта ЖИ-ді ұтымды қолданып жатқанын, қандай компаниялардың пандемия кезінде тұралап қалғанын және Қазақстандағы ЖИ-дің қолданылуын да сұхбат барысында сөз етті.
Пандемия кезінде нарықта жасанды интеллектінің рөлі өсті ме, жоқ әлде төмендеді ме?
Шын мәнінде, өспеді. Егер біз Zoom, Microsoft Teams, Google сияқты технологияларға қарайтын болсақ, ЖИ-дің дамуы қарқынды болмады деген тұжырым жасауға болады. Өйткені барлығы қашықтан жұмыс істеуге көшті. Сонымен қатар Teladoc және басқа да телемедицианлық сервистердің қалай жұмыс істегені белгілі. Жалпы, жасанды интеллект enterprise нарығында немесе корпоративті нарықта да аса қатты қолданылып жатқан жоқ. Жасанды интеллект дегеніміз бұл data science, мұндай технологиялар қысқа уақыт аралығында тез қолдануға келмейді. Өйткені олар өте күрделі және ұзақ тексерістен, енгізу процесінен өтуі тиіс, тиянақты түрде зерттелуі қажет. Тарихқа үңілер болсақ, кез келген дағдарыс кезінде корпорациялардың клиенттері қымбат инновациялық бастамаларды кейінге қалдырып, жылдам әрі дәл қазіргі уақытта керектерін сатып алып отырған. Осындай бағытта жұмыс істейтін компаниялар қазір баршылық. Олар кең сұранысқа ие.
Коронавирустың таралуы жасанды интеллектіге бөлінетін қаражаттың өсуіне түрткі болады деп есептейсіз бе?
Ия деп те, жоқ деп жауап беруге болады. Алдағы уақытта ЖИ-ге инвестиция құйыла береді. Бірақ нәтижеге тез қол жеткізетін, мәселені тез шеше білетін компанияларға басымдық беріледі. Жасанды интеллектіні қолданысқа енгізу өте көп қаражатты, уақытты талап етеді. Сондықтан дағдарыс жағдайында олар кейінге қалдырылады. Ал жаңа айтып өткенімдей, қысқа уақыт аралығында нәтиже көрсететіндері сатып алынады. Бірақ олардың бағасы қымбат емес. Қазір мынадай ахуал қалыптасып отыр: коронавирус індетіне дейін инновация және цифровизация бағдарламаларын 3-5 жыл дайындаған болса, қазір бұл мерзім 6 айға дейін қысқарды. Пандемия кесірінен жаңа мәселелер туындады. Компаниялар жаңа клиенттер іздеу керек, қатерлердің жаңа түрлерін анықтау керек, нарық өзгеріп жатқандықтан жаңа мүмкіндіктерді қарастыру керек. Осы аталғандар бойынша жақсы нәтиже көрсеткен компаниялар ғана дағдарыс кезінде тұралап қалмай, керісінше, дами түседі. Дегенмен ЖИ-ге жұмсалатын қаржы көлемі айтарлықтай орасан болмайды.
Сіздің ойыңызша, қазір қай ел нарықты зерттеу үшін ЖИ-ді сәтті қолданып жатыр?
Негізі, менің ойымша, АҚШ көш бастап тұр. Неге десеңіз, мұнда экожүйе, яғни клиенттер мен (банктер, корпорациялар, госпитальдер), өте жоғары деңгейде реттелген венчурлік капитал экожүйесі бар. Ал қазір венчурлік капитал саясатын толықтай өзгертті. Инновация және цифровизация арқылы біртіндеп ұйымдастыру процесін жетілдіріп жатыр. Қазір венчурлік капитал дағдарыс кезінде пайда болған мәселелерді тез шешіп жатқан компанияларға ақша құюда. Осындай тез бейімделу, қиыншылықтарды шапшаң жеңу сияқты қасиет АҚШ-та өзге елдермен салыстырғанда қатты дамыған. Орталық Азия елдерінде, мысалы, Қазақстан мен Ресейде венчурлік капиталдың үлкен экожүйесі жоқ. Бұл елдерде көп инвестиция құйылып жатқан компаниялар мен қомақты сомаға сатып жатқан компаниялар аз. Нарықтың қажеттілігі өзгерген жағдайда банктердің, корпорациялардың, мемлекеттің, госпитальдердің де қажеттілігі өзгеріп, жаңа мәселелер туындайды. Мұндай жағдайға тек экономикалық жағдайы тұрақты, қаражаты бар компаниялар ғана бейімделе алады.
Пандемиядан кейін жасанды интелектіні түрлі ауруларды емдеу үшін қолдану етек жая ма? Індет осы саланың дамуына түрткі болады ма? Қалай ойлайсыз?
Ия, індет қатты ықпал етеді. Шын мәнінде, жасанды интеллект алгоритмі, supervise, unsupervise, predictive немесе deep learning болсын жүздеген жыл бұрын ойлап табылған еді. Ал соңғы жылдары cloud computing деген нәрсе пайда болып, сәйкесінше, серверлік компьютерлік қуаттылық артты. Силикон алқабы, венчурлік капиталдың landscape нарығы осындай компанияларға инвестиция құя бастады. Шын мәнінде, алгоритмдерді қолдану өте оңай. Қиыны – деректерді дайындау мен инжиниринг. Егер бұрын барлық ЖИ немесе machine learning деген сөздерге қатысы барлардың барлығына оңды-солды қаржы жұмсалған еді. Қазір бұл тенденция өзгерді. Яғни пандемия қазіргі мәселелерді шеше алмайтын компанияларды іріктеуден өткізіп, нарықты тазартады. Денсаулық сақтау саласындағы стандартты IT процестері құрдымға кетіп бара жатыр десек болады. Сондықтан ауруханалар мен жеткізілім тізбегінің оперативті тиімділігіне қарау керек. Сонымен қатар ем-домның да нәтижесіне, яғни емдеу тәсілін қалайша тез анықтау керектігіне мән беру керек. Егерде науқастардың цифрландырылған деректер базасы болса, unsupervised machine learning-ті қолданып, қай сегменттерде науқастарға ем қонғанын анықтауға болады.
Сұхбат беруге келіскеніңізге рахмет!
Жазып алған Табиғат Нұрболат
Автордың пікірі редакцияның көзқарасымен сәйкес келмеуі мүмкін
