Современное
искусственное:
Как ИИ стал настоящим
двигателем экономического
и технологического прогресса
И каким был путь становления нейросетей
Искусственный интеллект за последние десятилетия превратился из научной фантастики в один из ключевых драйверов технологического и экономического прогресса.
Его развитие определяет конкурентоспособность стран и корпораций, а также трансформирует целые отрасли. Развитию ИИ в России способствует значительная законодательная поддержка.
Федеральный проект «Искусственный интеллект» стал частью нацпроекта «Экономика данных», который предусматривает создание инфраструктуры вычисления и хранения данных с использованием отечественного оборудования, технологий и программного обеспечения в период до 2030 года, напомнил руководитель направления «Инфраструктурные решения» КРОК Александр Сысоев.
на выставке «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР) в Нижнем Новгороде.
По словам директора проектов ИТ-экосистемы «Лукоморье», product owner ИИ-центра «Сирин» Екатерины Ионовой, ИИ прошёл длинный путь. Всё началось с теста Тьюринга в 1950 году, когда впервые заговорили о «разумных» машинах. В 60-х кибернетика активно развивалась и в СССР, несмотря на идеологические ограничения. А уже в 80-х ИИ сделал первый громкий шаг — компьютер обыграл человека в шахматы, показав, что машины могут мыслить стратегически.
Сегодня российский ИИ — это уже не теория, а вполне прикладные решения. Отечественные разработки активно конкурируют с западными моделями и, что важно, делают это на собственных данных, в своей экосистеме. В регионах внедряют сотни ИИ-систем: от логистики до ЖКХ. Конечно, остаются вызовы — в первую очередь, безопасность и доверие к таким системам.
Мировая история ИИ началась с математических основ для машинного обучения и разработок алгоритмов в середине XX века, а прорыв произошёл с развитием нейросетей и алгоритмов машинного обучения в 2010-х. Вехами стали победа AlphaGo над чемпионом мира, развитие трансформеров (например, GPT), а также применение ИИ в реальных продуктах. В России важными этапами стали запуск Национальной стратегии развития искусственного интеллекта, поддержка со стороны государства и создание крупных отечественных решений в области ИИ и анализа данных.
Сегодня ИИ — это уже не только научная область, но и значимая часть экономики и государственного управления. Сейчас в России активно развивается ИИ. Например, крупные технологические разрабатывают собственные решения. Поддержка осуществляется и на государственном уровне — в 2019 году была принята Национальная стратегия «О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации» до 2030 года, предусматривающая значительные инвестиции в эту область, напомнил руководитель направления Т1 ИИ Сергей Голицын.
При этом, отметил он, ИИ активно используется в самых разных отраслях — от медицины (для диагностики и анализа снимков) до сельского хозяйства (мониторинг урожайности и автоматизация процессов). В промышленности ИИ помогает в предиктивном обслуживании оборудования и оптимизации логистики, в фармацевтике участвует в создании новых лекарств и сокращает сроки тестирования препаратов, в финансах используется для оценки кредитоспособности. В образовании нейросети персонализируют обучение и проверяют задания. В творческих индустриях ИИ помогает генерировать тексты, изображения и музыку, а в бизнес-среде применяется для персонализации сервисов, прогнозирования спроса и предотвращения мошенничества. Все больше решений интегрируется в повседневную жизнь: голосовые ассистенты, рекомендательные системы, чат-боты и интеллектуальные помощники уже стали привычными инструментами.
и цифровая экономика. Техноэкономика: трансформация платформ»
Современная история искусственного интеллекта формируется нейросетевыми технологиями, которые радикально изменили представление о возможностях ИИ в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание речи, обработка естественного языка и мультимодальные системы.
Ключевые мировые прорывы презентуются на международных научных конференциях уровня А* (NeurIPS, ICML, ICLR, CVPR, ACL и др.), а их масштабное внедрение стало возможным благодаря взрывному росту вычислительных мощностей и доступности больших данных, считает CPO чата с Алисой в компании «Яндекс» Виталий Данилкин.
Переходным моментом стала архитектура AlexNet (NeurIPS, 2012), после которой глубокие сверточные нейросети стали стандартом для обработки изображений, а аналогичные подходы — основой для масштабируемых решений в распознавании речи.
Следующую технологическую волну задаёт статья «Attention is All You Need» (NeurIPS, 2017): архитектура трансформеров позволила создавать универсальные языковые модели, не только анализирующие, но и генерирующие связный и содержательный текст на сложных заданиях.
Идеи трансформеров из статьи «Attention is All You Need» легли в основу появления диалоговых агентов, мультимодальных систем (VLM), а также стали драйвером развития рекомендательных сервисов: сначала в рекомендациях стали использовать архитектурные подходы из трансформеров, а уже после 2023 года — подходы из больших языковых моделей (LLM), что позволило значительно повысить качество персонализации и анализа пользовательского поведения.
Они бесплатно привозят еду из кафе и ресторанов.
В России эти тенденции лидирующим образом реализовал «Яндекс».
В 2007 году была создана Школа анализа данных (ШАД), которая выпустила более 1600 высококлассных российских экспертов по искусственному интеллекту, машинному обучению и анализу данных. Каждый четвёртый выпускник занимается наукой, а каждый шестой — открывает свой бизнес. В 2011-м компания создала Yandex Research — лабораторию научных исследований в области машинного обучения, что позволило не только упрочить связь с мировым сообществом, но и формировать собственную исследовательскую повестку.
Быстрое внедрение
нейросетей
позволило
«Яндексу» первым в мире
Реализовать поиск по изображениям (2014)
Запустить нейросетевые голосовые технологии (SpeechKit)
Запустить машинный перевод
Перейти от поиска «по словам» к поиску «по смыслу» — благодаря уникальным нейросетевым алгоритмам («Палех», «Королёв», YATI, YaLM)
«Яндексу» также принадлежит одна из двух единственных российских LLM, которые составили конкуренцию ChatGPT и были созданы с помощью собственных технологий, а не как дообучение или адаптация западных open-source-моделей. Наиболее мощная из них — это семейство моделей YandexGPT (2023), которое стало неотъемлемой частью ключевых сервисов компании, обеспечив высокое качество генерации текста, диалоговых решений и мультимодальных функций на русском языке. В декабре 2023 года «Яндекс» стал единственной российской компанией, вошедшей в рейтинг мировых лидеров в области развития искусственного интеллекта. Этот список был составлен компанией Epoch AI вместе с учёными из Массачусетского технологического института.
Наивысшим воплощением этих достижений стала Алиса, которая объединила в себе все ключевые технологии компании и стала мультимодальным ассистентом, а не просто голосовым помощником, выполняющим простые сценарии.
Наивысшим воплощением этих достижений стала Алиса, которая объединила в себе все ключевые технологии компании и стала мультимодальным ассистентом, а не просто голосовым помощником, выполняющим простые сценарии.
Помимо умных устройств Алиса представлена в виде чата, которая работает на флагманских моделях «Яндекса»: семействе моделей YandexGPT 5, включая рассуждающие модели, диффузионной модели YandexART 2.5 и мультимодальной нейросети VLM. «Чатовая» Алиса способна не просто отвечать на вопросы, а писать код, выполнять сложные логические рассуждения, переводить, создавать и давать ответы по изображениям, работать с файлами и документами.
ИИ-технологии Алисы интегрированы в Поиск, где более 100 млн пользователей получили бесплатный доступ к передовым нейросетевым технологиям прямо в интерфейсе главного поискового сервиса страны.
В 2025 году Алиса стала доступна почти во всех продуктах «Яндекса».
Значимый вклад «Яндекса» в развитие отрасли — не только создание конечных продуктов, но и предоставление открытых технологий для исследователей и индустрии. В 2024-м «Яндекс» стал лидером по числу опенсорс-решений в области машинного обучения (ML) и работы с данными согласно исследованию ИТМО. В 2025 году «Яндекс» опубликовал облегчённые версии последнего поколения своих больших языковых моделей YandexGPT 5 Lite в опенсорсе, а также один из крупнейших в мире датасетов для рекомендательных систем Yambda, который по количеству событий обогнал альтернативы от Amazon и Netflix.
Россиянам сейчас интересен другой опыт — китайцы перекупали «убыточные» или «не слишком интересные» производства у зарубежных производителей, наклеивали свою марку — не меняя абсолютно ничего (!) в продукте — и начинали этот бренд активно развивать. Лучшим примером будет история Lenovo — которые купили у ИБМ целое подразделение (фокус на выпуске ThinkPad) — и запустили этот ноутбук под своим именем для выхода на мировой рынок. Первоначально ThinkPad вообще был точной копией IBM, потом стали возникать некоторые изменения в дизайне, цвете и т.д. — но непринципиальные.
Тем не менее это успешный бизнес и считается «абсолютно китайским». Но что более важно — приносит деньги в Китай, а не Британию, США или какую другую страну. То есть китайцы сумели «импортозаместить» ноутбуки без импортозамещения, как бы странно это ни звучало. Российским ИИ-решениям нужно создавать собственные области бизнеса и разрабатывать свои отечественные прототипы, считает эксперт отрасли.
Одним из важных недавних обновлений стала презентация на площадке выставки ЦИПР 3 июня 2025 года в Нижнем Новгороде. Там компания «Северсталь» представила инновационного цифрового помощника Металлику — metahuman-аватара, созданного с использованием передовых 3D — и ИИ-технологий. В числе первых с Металликой познакомились премьер-министр России Михаил Мишустин, министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Шадаев и председатель совета директоров «Северстали» Алексей Мордашов.
Отечественная Металлика не только понимает и отвечает на вопросы, но и демонстрирует мимику, жесты, эмоции, делая виртуальный диалог максимально приближённым к живому. Имя и пол цифрового помощника были выбраны по итогам голосования среди клиентов компании, что позволило сделать аватара по-настоящему близким для пользователей.
Россиянам сейчас интересен другой опыт — китайцы перекупали «убыточные» или «не слишком интересные» производства у зарубежных производителей, наклеивали свою марку — не меняя абсолютно ничего (!) в продукте — и начинали этот бренд активно развивать. Лучшим примером будет история Lenovo — которые купили у ИБМ целое подразделение (фокус на выпуске ThinkPad) — и запустили этот ноутбук под своим именем для выхода на мировой рынок. Первоначально ThinkPad вообще был точной копией IBM, потом стали возникать некоторые изменения в дизайне, цвете и т.д. — но непринципиальные.
Тем не менее это успешный бизнес и считается «абсолютно китайским». Но что более важно — приносит деньги в Китай, а не Британию, США или какую другую страну. То есть китайцы сумели «импортозаместить» ноутбуки без импортозамещения, как бы странно это ни звучало. Российским ИИ-решениям нужно создавать собственные области бизнеса и разрабатывать свои отечественные прототипы, считает эксперт отрасли.
Одним из важных недавних обновлений стала презентация на площадке выставки ЦИПР 3 июня 2025 года в Нижнем Новгороде. Там компания «Северсталь» представила инновационного цифрового помощника Металлику — metahuman-аватара, созданного с использованием передовых 3D — и ИИ-технологий. В числе первых с Металликой познакомились премьер-министр России Михаил Мишустин, министр цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Максут Шадаев и председатель совета директоров «Северстали» Алексей Мордашов.
Отечественная Металлика не только понимает и отвечает на вопросы, но и демонстрирует мимику, жесты, эмоции, делая виртуальный диалог максимально приближённым к живому. Имя и пол цифрового помощника были выбраны по итогам голосования среди клиентов компании, что позволило сделать аватара по-настоящему близким для пользователей.
Однако разработка и внедрение искусственного интеллекта в России сопряжены с комплексом рисков, затрагивающих технологическую, экономическую, политическую и социальную сферы.
Основные из них связаны с технологической зависимостью: страна по-прежнему нуждается в импорте критических компонентов (графических процессоров, чипов для нейросетей) и программного обеспечения, что создаёт уязвимость из-за санкций и ограничений на поставки. Отставание в фундаментальных исследованиях (например, в нейроморфных вычислениях) усугубляет эту проблему, ставя под угрозу конкурентоспособность с лидерами рынка.
Экономические риски обусловлены нехваткой квалифицированных кадров: спрос на ИИ-инженеров и дата-инженеров превышает предложение, что замедляет внедрение технологий, особенно в малом и среднем бизнесе. Высокие затраты на разработку и отсутствие доступных решений для малых компаний усиливают разрыв между крупными игроками и остальным сектором.
Политические и регуляторные вызовы связаны с неопределённостью: государственные инициативы (например, Стратегия развития ИИ до 2030 года) отстают от темпов технологического прогресса, создавая путаницу в требованиях к ИИ-системам. Это усложняет международное сотрудничество, так как зарубежные партнёры опасаются юридических рисков.
Этические риски проявляются в применении ИИ в чувствительных сферах: непрозрачность алгоритмов («чёрный ящик») может привести к ошибкам в диагностике или судебных решениях, а предвзятость данных — воспроизводить социальные стереотипы. Конфиденциальность персональных данных, обрабатываемых ИИ, также остаётся уязвимой для утечек.
Кибербезопасность — ещё один критический аспект: ИИ-системы становятся мишенью для атак (манипуляции данными, взломы), а их использование для создания дипфейков подрывает доверие к информации.
Социальное неравенство усиливается, если ИИ-технологии будут доступны только крупным корпорациям и элите, оставляя малый бизнес и отдалённые регионы без доступа к инновациям.
на конференции «Цифровая индустрия промышленной России» в Нижнем Новгороде
Многие из этих рисков взаимосвязаны: технологическая зависимость усугубляет экономические проблемы, а отсутствие регуляторики усложняет этические вызовы. Для их минимизации необходимы инвестиции в образование, развитие отечественных технологий (например, аналогов GPU) и создание этических стандартов, а также международный диалог.
Ещё одна из мер по поддержке развития ИИ в России — исследовательские центры в сфере ИИ. При поддержке нацпроекта «Экономика данных» в России создаются и получают грантовую поддержку исследовательские центры в сфере искусственного интеллекта, которые разрабатывают и внедряют передовые технологии для разных отраслей — от медицины до сельского хозяйства.
Среди крупнейших:
ННГУ им. Н.И. Лобачевского
НГУ
НИЯУ «МИФИ»
Сколтех
МФТИ
НИУ ВШЭ
ИСП РАН
Университет Иннополис
Университет
ИТМО
ФГБУ «НМИЦ онкологии
им. Н.Н. Блохина»
Минздрава России
Самарский университет
им. академика
С.П. Королёва
СПбГУ
Технологии исследовательских центров в сфере ИИ помогают решать разнообразные задачи: анализ данных в энергетике, создание беспилотных систем, снижение углеродного следа предприятий, разработка биометрических решений.
Исследовательские центры в сфере ИИ проводят исследования, коммерциализируют разработки, сотрудничают с компаниями и обучают специалистов. Центры поддерживают открытые ИТ-платформы, организуют образовательные мероприятия и создают рабочие места. Их работа направлена не только на технологический прорыв, но и на улучшение качества жизни людей.
Благодаря таким инициативам Россия укрепляет позиции на мировом рынке технологий, а ИИ становится инструментом для развития экономики и решения социальных задач.
Резюмируем.
Сегодня ИИ активно используется
в самых разных сферах
Медицина
диагностика по снимкам,
анализ данных пациентов
Сельское хозяйство
мониторинг урожайности,
автоматизация процессов
Промышленность
предиктивное обслуживание оборудования,
оптимизация логистики
Финансы
оценка кредитоспособности,
борьба с мошенничеством
Образование
персонализированное обучение,
проверка заданий
Про дальнейшие перспективы этой и других технологий речь пойдёт в нашей следующей статье.
