Лазизбек Равшанов: Следующая AI-революция может начаться не в Кремниевой долине

Инженер машинного обучения, создающий AI-системы для транспортной отрасли США, - о том, почему развитие искусственного интеллекта открывает перед Кыргызстаном новые возможности и какие условия нужны, чтобы ими воспользоваться.
Нейросети становятся одним из важнейших инструментов цифровой трансформации Кыргызстана. Принятый в конце июня закон, освобождающий от налогов разработчиков AI, призван стимулировать создание собственных технологий. Но даже при активной господдержке остается вопрос - что еще необходимо, чтобы в республике, кроме пользователей зарубежных технологий, появились свои команды разработчиков и стартапы?
Инженер машинного обучения Лазизбек Равшанов уверен, что в Кыргызстане есть хороший фундамент для развития отрасли, однако главный ресурс - это люди, развитые профессиональные связи и умение превращать идеи в прикладные продукты.
В отличие от многих специалистов, работающих преимущественно с готовыми AI-моделями, Лазизбек Равшанов занимается проектированием интеллектуальных систем полного цикла - от архитектуры платформ и обучения моделей до создания механизмов принятия решений для реальных отраслей экономики. Параллельно он исследует архитектуры искусственного общего интеллекта (AGI), способные переносить знания между различными задачами и адаптироваться к новым условиям. Именно этот опыт - сочетание исследований AGI и создания промышленного AI для критически важных процессов - делает его одним из специалистов нового поколения, работающих на переднем крае развития прикладного искусственного интеллекта.
Почему развитие ИИ требует более широкого мышления В Кыргызстане AI-решения постепенно внедряют в образование, госуправление и бизнес. Однако большинство моделей эффективно решают лишь отдельные задачи и плохо справляются с переносом знаний между различными областями. Исследованием этой проблемы Лазизбек Равшанов занимается на практике. Во время обучения в американском Университете Цинциннати он сосредоточился на исследованиях архитектур искусственного общего интеллекта (AGI), а затем применил эти идеи при разработке AI-систем для транспортной отрасли США, работающих с многомиллионными федеральными базами данных, анализом рисков и автоматизацией процессов принятия решений.
Фото из личного архива. Инженер машинного обучения Лазизбек Равшанов
В отличие от большинства разработчиков, использующих готовые AI-модели как инструмент автоматизации отдельных операций, Лазизбек Равшанов проектирует интеллектуальные системы полного цикла. Он отвечает за архитектуру решений, обучение моделей, обработку данных, требования к безопасности и масштабируемости, а также за то, чтобы искусственный интеллект принимал решения в реальных производственных процессах, где цена ошибки особенно высока. Именно сочетание исследовательской работы в области AGI и опыта внедрения AI в критически важные отрасли сформировало его взгляд на развитие технологий. По мнению инженера, одной из главных задач для Кыргызстана становится не только подготовка специалистов, но и появление инженеров мирового уровня, способных создавать собственные AI-решения для экономики.
Исследуя и понимая, как устроены внутренние процессы такого бизнеса, он сумел на основе анализа федеральных баз данных о грузовом транспорте США создать проект инструмента, который теперь может помочь участникам рынка ориентироваться в нем точнее, быстрее и безопаснее. Например, автоматически определять мошеннический ребрендинг перевозчиков в 4 миллионах реестров или обнаруживать аварии с грузовым транспортом в режиме реального времени с помощью камер видеонаблюдения. При этом решения, предложенные Лазизбеком Равшановым, подразумевают обучение AI выходить за рамки узких задач.
"Большинство AI не понимают, почему принимают то или иное решение в более широком контексте. AGI - это попытка перейти к интеллектуальной системе, которая способна учиться, рассуждать и применять накопленный опыт в новых ситуациях", - объясняет инженер.
Ему самому во время подготовки проекта пришлось выйти за рамки своих задач. Чтобы соединить индустрию грузоперевозок, считающуюся консервативной, и искусственный интеллект, ему пришлось также мыслить как предприниматель и операционный менеджер. Но этот редкий подход сделал его продукты реально применимыми.
Как AI меняет правила технологической конкуренции Весь процесс исследования изменил взгляд Лазизбека не только на принципы работы с искусственным интеллектом, но и на то, где могут появиться сильные технологические компании.
"Раньше для создания глобальной компании требовались огромные ресурсы. Сегодня небольшая команда с сильной инженерной культурой может создавать продукты мирового уровня. AI существенно снижает порог входа в технологический бизнес. Есть все основания думать, что следующая AI-революция начнется не в Кремниевой долине", - отмечает он.
Центром нового этапа развития AI вполне могут стать Кыргызстан и другие страны Центральной Азии, которые уже преодолели этап "догоняющих", считает Лазизбек Равшанов.
Растущий интерес к технологиям и формирующаяся культура стартапов создают условия для появления компаний, способных конкурировать на мировом рынке. Развитие практических идей AGI, которыми занимается разработчик одновременно с принципом "мышления" AI, продолжит менять и правила конкуренции: доступность технологий выдвигает на передний план уже не ресурсы, а специалистов - их способность быстро учиться, адаптироваться и создавать новые решения.
Как сохранить человеческий капитал По мнению Лазизбека Равшанова, следующая технологическая эпоха будет определяться качеством человеческого капитала значительно больше, чем объемом физических активов. При этом проблемой, замедляющей развитие AI в Центральной Азии, вопреки распространенному мнению он называет не дефицит талантов, а недостаточно развитые профессиональные связи как внутри отдельной страны, так и на международном уровне.
Обучение и работа в разных государствах, например, по международной образовательной стипендиальной программе университета 42 Abu Dhabi в ОАЭ и в Университете Цинциннати в США, позволили ему увидеть, насколько сильно среда влияет на развитие специалиста. Кроме того, работая наставником в Абу-Даби и обучая программированию и компьютерным наукам сотни студентов из разных стран, он пришел к выводу, что для развития технологической отрасли недостаточно просто готовить квалифицированных специалистов - важно создавать условия, при которых они смогут работать с международными командами и получать доступ к профессиональным сообществам по всему миру.
"На этом должно быть сосредоточено внимание государств, заинтересованных в развитии искусственного интеллекта, а не в попытках остановить "утечку мозгов". Мне не нравится этот термин - он предполагает, что знания исчезают безвозвратно. В современном мире гораздо важнее создавать механизмы обратной передачи опыта, контактов и интеллектуального капитала", - говорит Лазизбек.
Он предлагает другую модель: формировать своеобразные инженерные мосты между странами для более интенсивного обмена опытом.
Открытость и общедоступность знаний в разы ускоряют общее развитие. Этим убеждением эксперт объясняет свою позицию в профессиональном сообществе: собственные инженерные находки и оригинальные коды он публикует с подробными разъяснениями на площадках вроде GitHub, которыми пользуются миллионы разработчиков.
Самым сложным в реализации такого подхода Лазизбек Равшанов считает формирование долгосрочных профессиональных связей и культуры сотрудничества между специалистами, работающими в разных государствах. Однако именно в этом он видит одно из ключевых условий развития региона в эпоху искусственного интеллекта.
"Если мы сможем объединить международный опыт и местные таланты, регион получит гораздо больше преимуществ, чем от попыток удержать людей в одном месте. Конкурентноспособными станут те системы, которые строят сильные специалисты независимо от географии", - считает Лазизбек.
Он убежден, что способность объединять людей, знания и опыт могут стать главным конкурентным преимуществом Кыргызстана и других стран Центральной Азии на глобальном рынке искусственного интеллекта.