По оценкам McKinsey, к 2030 году 70 процентов компаний “могли бы принять по крайней мере одну из пяти категорий ИИ, таких как компьютерное зрение, естественный язык, виртуальные помощники, роботизированная автоматизация процессов и расширенное машинное обучение.”

В докладе оценивается, что ИИ имеет потенциал для обеспечения “дополнительной глобальной экономической активности; почти $13 трлн к 2030 году и добавить 16 процентов к более высокому совокупному ВВП.”

В географическом плане Азия занимает 29,4 процента земной поверхности, но она также имеет население почти 4,5 миллиарда человек по состоянию на 2015 год – 60 процентов от всего мира. Молодые азиаты имеют оптимистический взгляд на ИИ в целом. Опрос Microsoft показал, что 39 процентов молодых азиатов предвидят будущее с подключенными или беспилотными автомобилями, 36 процентов понимают мир, в котором будут программные роботы, повышающие производительность, а 19 процентов представляют роботов в качестве социальных компаньонов.

Молодежь на континенте надеется, что ИИ повысит их производительность, облегчит их контакт с другими людьми и улучшит их физическое и психическое здоровье. Потеря рабочих мест из-за автоматизации, которая является первостепенной проблемой во многих частях мира, похоже, отошла
на задний план в Азии, и только 26 процентов обеспокоены потерей своих рабочих мест из-за технологий.

Каждая из стран Азии находится на разном уровне технологического развития. Прогресс ИИ также естественным образом различается по странам и регионам. McKinsey утверждает, что, в то время как Соединенные Штаты считаются лидером в глобальной сфере ИИ, Китай занимает второе место. Это
может быть усилено, если посмотреть, сколько людей занято в области ИИ по всему миру. По данным Nikkei Asian Review , канадский стартап AI Element оценивает, что в мире насчитывается 22 400 лучших талантов в области ИИ – 10 295 из них находятся в Соединенных Штатах, а 2525-в Китае.

Япония была аутлером на сцене талантов ИИ с только 805 ведущими талантами, работающими в стране, которая является третьей по величине экономикой в мире. Япония будет иметь огромный дефицит таланта ИИ в будущем, если он не заполнит пустоту достаточно
быстро. С другой стороны, Сингапур относительно обеспечен талантами в области искусственного интеллекта, причем 40 процентов из них возвращаются в страну после получения необходимых навыков за рубежом. Китайские, южнокорейские и индийские таланты также возвращаются в свои страны происхождения после обучения в других странах.

Что формирует ИИ в Азии?

Чтобы понять, как ИИ формируется в Азии, в частности в Юго-Восточной Азии и Восточной Азии , Binary District поговорил с IBM Japan и Muthu Kumar Chandrasekaran, экспертом по ИИ, специализирующимся на машинном обучении и обработке естественного языка.

Мы начали с того, что спросили каждого о проблемах и возможностях, которые существуют в области ИИ в Японии и Сингапуре соответственно. Представитель IBM выразил обеспокоенность нехваткой рабочей силы и низкой производительностью труда в стране, а также сокращением численности
населения Японии.

По мнению IBM, это представляет собой большую проблему для сектора ИИ “поскольку " многие предприятия не могут начать использовать ИИ из-за отсутствия стратегий и лидеров, отсутствия навыков и людских ресурсов, и многие предприятия не приступают к фактической работе, потому что
PoC не дает ожидаемых результатов. Есть много компаний, которые были введены в эксплуатацию, но не используют мелкомасштабные и узкие области, и не продвинулись в своей цифровой трансформации.”

Чандрасекаран, с другой стороны, с оптимизмом относится к Дальнему Востоку, поскольку он всегда был " большой площадкой для приложений, когда новые технологии попадают на рынок.” В отличие от Запада,-говорит он, - на Дальнем Востоке нет антимонопольных тенденций в отношении
технологических компаний, использующих пользовательские данные для машинного обучения. Это привело к тому, что Дальний Восток стал первым, кто получил такие технологии, как распознавание лиц в реальном мире и полностью реализовал мощь онлайн-социальных сетей для рекомендательных
систем.

"Дальний Восток имеет большую местную техническую рабочую силу, чем на Западе. Это заставляет западные компании открывать там свои крупнейшие центры развития. Это указывает на потенциал для инноваций, который все еще остается неосвоенным.

“В отличие от Запада, на Дальнем Востоке нет антимонопольных тенденций в отношении технологических компаний, использующих пользовательские данные для машинного обучения”"В то время как Сингапур создал большую стартовую экосистему за последние несколько лет, другие крупные дальневосточные экономики все еще полностью привержены такой инициативе. Китайские компании по-прежнему ориентированы на местные рынки и не адаптировали свои бренды для глобальной конкуренции с западными компаниями. Правительства Индии и Японии могут сделать больше с точки зрения политики и инвестиций для поощрения стартапов на базе искусственного интеллекта.”

Как и другие новые технологии, искусственный интеллект оказался под угрозой быть поглощенным своей собственной шумихой. Однако можно оценить состояние формирующейся технологии, внимательно изучив различные новые разработки, связанные с ней.

Когда речь заходит о Японии, например, обработка естественного языка (НЛП) набирает обороты. IBM утверждает, что вместо разработки модели ИИ с нуля необходимо использовать обученный ИИ, такой как НЛП и распознавание образов, предоставляемые поставщиком, который может соответствовать бизнес-потребностям предприятия.

IBM Japan, например, запустила Watson, которая поддерживает японский язык в 2016 году. “В случае IBM Watson многие API могут быть настроены путем изучения корпоративных данных, и они могут быть объединены для разработки приложений искусственного интеллекта, которые отвечают вашим потребностям”.

"Приложения ИИ уже разрабатываются и используются в различных отраслях промышленности и на производстве. Например, разрабатываются и вводятся в производство приложения ИИ для обслуживания клиентов, которые реагируют на предложения о соответствующих продуктах, а также на
подтверждение и изменение информации о заказе, и приложения ИИ, которые поддерживают специалистов, таких как операторы и инженеры, и используются для покрытия дефицита рабочей силы и обеспечения более высокого качества обслуживания.”

Есть интересные события, происходящие и в других странах Азии, а также. Chandrasekaran указывает на использование технологии распознавания лиц в реальных приложениях в Китае, а также рост числа самоуправляемых автомобильных компаний как в Китае, так и в Сингапуре. Он также отмечает большой объем принятых докладов с Дальнего Востока на ведущих научных конференциях по ИИ как показатель бума ИИ в регионе.

"Компании социальных сетей, управляемые данными, которые изменили торговую и платежную индустрию к лучшему в Китае, являются отличным примером того, где Дальний Восток опережает Запад”, - говорит Чандрасекаран. "Сильная воля правительств стран региона инвестировать в
крупные общенациональные программы ИИ (например, ИИ Сингапур) с гражданским участием очень отличается от западных государственных программ финансирования через свои оборонные научно-исследовательские вооружения. Гражданское участие и энтузиазм необходимы для адаптации ИИ в
повседневной жизни людей.”

Конечно, каждая часть Азии имеет свою собственную уникальную культуру, которая оказывает влияние на то, как технология прогрессирует в отдельных странах. Япония всегда была одним из ведущих производственных центров в мире. На внутреннем рынке, по данным Министерства экономики, торговли и промышленности , обрабатывающая промышленность Японии отвечает за 90 процентов экспорта страны.

“Я ожидаю, что Сингапур будет иметь первые самоуправляемые транспортные средства, используемые общественностью, например, как правительственные автобусы или как университетские шаттлы”
Поэтому неудивительно, что ИИ будет занимать видное место в производственном секторе страны. "ИИ также используется в обрабатывающей промышленности, - говорит нам IBM. “Многие компании работают над прогнозным анализом (прогнозное сопровождение, прогнозирование спроса и др.).)
используя обычные данные, но более того, используя нетипичные данные, такие как текст, изображения, голос и звук в ИИ, чтобы получить экспертные знания и прогресс в направлении цифровизации.”

Относительно небольшие размеры Сингапура и его хорошо организованная окружающая среда позволяют говорить и о других изменениях. “Я ожидаю, что Сингапур будет иметь первые самоуправляемые транспортные средства, используемые общественностью, например, в качестве правительственных
автобусов или университетских шаттлов”, - говорит Чандрасекаран. "Их, на мой взгляд, легче развернуть, чем самоходный парк такси."Он также утверждает, что, поскольку у страны есть значительные силы в усиленных образовательных программах, она имеет возможность увеличить
участие общественности в академических вопросах.

"Государственные университеты здесь открыли двери для своих людей, чтобы участвовать в общественных инициативах, направленных на изучение и практику ИИ, например, курс от NUS”,- говорит он. "Вряд ли у какого-либо западного правительства есть сплоченные общенациональные усилия, чтобы помочь своей общественности учиться и приобретать новые навыки, в которых нуждается этот управляемый ИИ мир. Точно так же, как электронное управление Сингапур станет лидером в развертывании расширенного технологиями образования в масштабах для подготовки своей широкой общественности в области ИИ.“