С чего начинается искусственный интеллект?

В Узбекистане началась реализация одного из ключевых цифровых проектов — создание первой национальной языковой модели искусственного интеллекта (ИИ) на узбекском языке. Эта стратегическая инициатива охватывает весь цикл разработки: от сбора и разметки данных до внедрения собственных вычислительных мощностей и запуска практических ИИ-решений в различных секторах экономики.

Проект реализуется в рамках Государственной программы по реализации Стратегии «Цифровой Узбекистан – 2030», направленной на обеспечение технологического суверенитета страны и повышение ее конкурентоспособности на глобальной цифровой арене. О проводимой работе рассказали представители Министерства цифровых технологий и Ассоциации искусственного интеллекта Центральной Азии в рамках пресс-конференции, прошедшей на площадке пресс-центра Sputnik Узбекистан.

Сарварбек Садуллаев, начальник департамента Министерства цифровых технологий, отметил, что первой и наиболее ресурсозатратной задачей является формирование масштабного корпуса данных на узбекском языке, включающий тексты, изображения, аудио- и видеоконтент, а также специализированные данные, в частности медицинские.

К настоящему времени уже собрано более 500 тысяч МРТ-изображений, значительная часть которых используется в пилотных проектах по ранней диагностике онкологических заболеваний с применением ИИ. По оценкам специалистов, уровень точности моделей, протестированных в узбекских клиниках, уже превышает 74 процента, что открывает перспективы для внедрения таких решений в практику.

С чего начинается ИИ?

Сегодня искусственный интеллект стал одним из самых обсуждаемых и значимых технологических явлений. Мы встречаем его в голосовых помощниках, в рекомендациях фильмов и музыки, в «умных» камерах, банковских приложениях и даже в научных лабораториях. Он пишет тексты,

распознает лица, рисует изображения и прогнозирует болезни. Но как именно работает ИИ, и почему для его качественного развития жизненно необходимы гигантские вычислительные мощности, такие как GPU-кластеры и дата-центры?

ИИ начинается не с машин, а с идеи. Любая система, которую мы называем «интеллектуальной», на самом деле выполняет строго определенную задачу: различает объекты на изображении, переводит с одного языка на другой, генерирует текст по запросу или анализирует поведение клиентов. Чтобы система научилась делать это эффективно, ей нужно много данных. Например, для обучения модели, распознающей кошек и собак, потребуются десятки или сотни тысяч изображений этих животных. А чтобы научить ИИ писать тексты, нужно проанализировать миллионы страниц человеческой речи.

Но данные сами по себе ничего не значат. Чтобы ИИ начал «работать», используется специальная структура — модель машинного обучения. Это, по сути, сложная математическая система, которая «настраивает» свои параметры в процессе обучения, чтобы находить закономерности и делать прогнозы. Представьте себе ребенка, который изучает мир: он пробует, ошибается, запоминает и учится. Примерно так же работает и нейросеть, только с помощью данных.

Процесс обучения ИИ — это далеко не легкая задача. Чтобы нейросеть научилась отличать, скажем, сарказм от обычной речи или распознавала ее в шумной обстановке, искусственному разуму нужно пройти через миллионы примеров и скорректировать миллиарды параметров. Это требует колоссального количества вычислений. Обычный домашний компьютер с этим не справится — он не предназначен для таких нагрузок.

Именно здесь в игру вступают графические процессоры — GPU, которые изначально были разработаны для обработки графики в играх, но оказались эффективными и для параллельных математических операций, которые лежат в основе нейросетей. Современные ИИ-системы обучаются не на одном компьютере, а на целых кластерах — объединениях сотен или тысяч GPU. Такие кластеры размещаются в дата-центрах — специально оборудованных помещениях с системой охлаждения, электропитания и высокоскоростного интернета.

Эти дата-центры — настоящие фабрики искусственного интеллекта. Именно в них запускаются модели, которые мы потом видим в виде приложений и сервисов. Без доступа к такой инфраструктуре невозможно создать модель масштаба ChatGPT, Google Gemini или DALL·E. Все, что кажется «умным» и «волшебным» снаружи, на самом деле — результат невероятно тяжелой вычислительной работы внутри.

Развитие ИИ в Узбекистане

Качественное развитие ИИ невозможно без доступа к вычислительным ресурсам — GPU–кластерам и дата–центрам. Хикматулла Убайдуллаев, исполняющий обязанности исполнительного директора Ассоциации искусственного интеллекта Центральной Азии, отметил, что использование зарубежных мощностей для обучения моделей обходится узбекским компаниям в десятки тысяч долларов ежемесячно.

В связи с этим принято решение о создании национальных вычислительных мощностей. Государство берет на себя обязательство обеспечить бесплатный доступ к ним для исследовательских и социальных проектов, а также льготные условия для коммерческих структур. Это, по мнению экспертов, снизит барьеры на пути локальной ИИ-разработки и поддержит рост технологического предпринимательства в стране.

Одной из тем обсуждения стало взаимодействие Узбекистана с международными технологическими лидерами. В числе партнеров — компании NVIDIA, Meta, OpenAI, а также ведущие российские разработчики. Узбекистан перенимает международный опыт в создании дата-сетов, формировании вычислительной инфраструктуры и подготовке специалистов.

«Мы часто приглашаем иностранных экспертов, и, конечно, международный опыт важен. Но были случаи, когда именно наши ребята демонстрировали более глубокое понимание задач. Один из иностранных специалистов допустил ошибку при установке программы. Наши ребята обнаружили проблему, оперативно все исправили и запустили систему. Это говорит о высоком уровне подготовки местных кадров», — подчеркнул Сарварбек Садуллаев.

При этом важнейшим приоритетом остается локализация — как технологическая, так и культурная. Спикеры подчеркнули, что даже современные языковые модели иногда некорректно интерпретируют узбекские реалии — от внешности и имен до элементов архитектуры и традиционной культуры. Национальная языковая модель позволит устранить эти пробелы, обеспечив корректную и глубинную обработку информации, специфичной для узбекского контекста.

Развитие ИИ невозможно без продуманного регулирования. В настоящее время в Узбекистане разрабатывается национальный кодекс этики ИИ, который основывается на опыте США, России, Китая и стран Европейского Союза. Кодекс уже проходит процедуру согласования и, как ожидается, станет основой для последующего законодательного регулирования отрасли.

Среди приоритетных задач — защита персональных данных, борьба с распространением дипфейков, а также определение ответственности при использовании ИИ в критически важных отраслях: медицине, финансах, госуправлении.

На пресс-конференции были представлены реальные кейсы использования искусственного интеллекта в Узбекистане. Наиболее активно технологии внедряются в медицине — в диагностике, анализе изображений и медицинских данных. Также планируется внедрение ИИ в государственные колл-центры, автоматизацию электронных госуслуг, интеллектуальные финансовые скоринговые системы, развитие цифровых помощников.

По словам спикеров, создаваемая инфраструктура будет открыта для бизнеса и стартапов. Предусматривается возможность использования государственных дата-сетов и вычислительных мощностей для локальных продуктов, с приоритетом для социально значимых проектов.Инициатива по созданию национальной модели ИИ рассматривается как долгосрочная инвестиция в развитие высокотехнологичной экосистемы. Ожидается, что к 2030 году Узбекистан получит полноценную инфраструктуру ИИ, где будут доступны национальный языковой корпус, обученные модели ИИ на узбекском языке, этически и юридически оформленные рамки использования технологий, локальные и международные партнерства, экономические стимулы для разработчиков и инвесторов.

Речь идет не просто о внедрении технологий, а о формировании целого сектора экономики, ориентированного на экспорт цифровых решений и знаний.

Диана ШАРИПОВА.