Малый ИИ для глобального доступа к здравоохранению
Однажды утром 2019 года Адебайо Алонге находился в гостиничном номере в Кейптауне, готовясь показать решение своего стартапа против серьёзной проблемы африканского здравоохранения — поддельных лекарств, которые ежегодно убивают тысячи людей по всему континенту.
Устройство Rxscanner представляет собой портативный спектрометр: он сканирует таблетку инфракрасным светом и отправляет молекулярный профиль вещества ИИ‑модели со встроенной фармацевтической базой данных. За секунды искусственный интеллект определяет препарат по молекулярному следу либо сообщает о фальсификате.
Аптеки использовали систему более чем в десятке стран — Гане, Кении, Мьянме и родной Нигерии Алонге. Однако тем утром в Южной Африке она отказалась работать. «Я был потрясён», — вспоминает предприниматель.
Спектрометр соединился с моделью — но дата‑центр находился за 14 000 километров при ограниченной пропускной способности канала связи. «Наш сервер стоял в Соединённых Штатах; одно сканирование занимало больше пяти минут».
Тогда Алонге немедленно попросил инженеров уменьшить модель до компактной автономной версии без подключения к сети — такой чтобы она целиком работала прямо на его Android‑телефоне. Через два часа решение было готово; демонстрацию спасли.
Главное же последствие той спешки — рождение новой версии прибора: теперь он способен проверять таблетки там где нет ни широкополосного интернета ни компьютеров ни даже стабильного электричества Сам Алонге стал убеждённым сторонником такого «малого ИИ».
«Малый ИИ» разительно отличается от колоссальных больших языковых моделей богатых стран их гипермасштабных дата‑центров многомиллиардных инвестиций и дискуссий о сознании искусственного интеллекта. Однако для миллионов людей по всему миру единственно значимым а часто единственно доступным остаётся именно малый искусственный интеллект.
Согласно отчёту Всемирного банка опубликованному в ноябре лишь 0 7 процента интернет‑пользователей беднейших стран когда‑либо использовали ChatGPT тогда как среди самых развитых государств этот показатель достигает четверти всех пользователей.
«Большинство обсуждает искусственный интеллект сквозь призму больших языковых моделей и генеративных систем Но им требуются огромные вычислительные мощности электричество массивы данных и квалифицированные специалисты чтобы всем этим управлять» сказал президент Всемирного банка Ажай Банга на Всемирном экономическом форуме в Давосе в январе прошлого года «За пределами развитого мира кроме пожалуй Индии да Китая очень немногие страны обладают таким сочетанием ресурсов».
В отличие от гигантов малый ИИ способен оказывать полезные даже жизненно важные услуги людям там где ничего этого нет добавил Банга В Индии где государственная стратегия развития искусственного интеллекта предусматривает расширение применения компактных систем многие подобные решения уже помогают фермерам.
Например система созданная Балой Муруганом вместе с коллегами из Технологического института Веллора использует дрон чтобы фотографировать растения кешью Снимки анализируются прямо на борту беспилотника который быстро определяет пятна указывающие на болезнь Никакого компьютера на месте ни подключения к центральному серверу не требуется.
Маломощные модели искусственного интеллекта прямо на устройствах
Для Алонге Ровая и других сторонников направления малый искусственный интеллект вовсе не просто «многообещающий тренд» как назвал его тот самый ноябрьский доклад Всемирного банка Скорее это форма технологии которая затронет наибольшее число жизней и останется устойчивой когда гигантские модели станут слишком дорогими для большинства пользователей.
«Я думаю будущее искусственного интеллекта вовсе не одна гигантская модель расположенная где‑то централизованно Это миллионы маленьких точных моделей развёрнутых прямо “на краю” каждая решает конкретную задачу в конкретном контексте» говорит Алонге Отчасти потому что огромная часть человечества включая жителей отдельных районов даже богатых стран живёт без доступа к передовым рубежным моделям Но также потому что такие модели попросту неустойчивы экономически.
«Если никто не субсидирует доступ большинство людей просто не сможет себе их позволить Поэтому нам разработчикам которых называют малыми приходится строить решения для основной части мира» добавляет он.
Чёткого определения «малый искусственный интеллект» нет однако обычно так называют языковые модели насчитывающие максимум несколько миллиардов параметров Для сравнения передовые системы могут содержать больше триллиона Такая архитектура достаточно компактна чтобы работать прямо на телефоне или Raspberry Pi Именно это позволяет приложениям функционировать вообще без связи с дата‑центром потребляя считанные ватты энергии часто от аккумулятора либо солнечной панели.
Несмотря на скромный размер эти системы принципиально не отличаются от гигантов поясняет Ровай Многие «малые языковые модели» создавались точно так же как телефонная версия фармацевтического сканера Алонге путём «прореживания» крупных сетей то есть удаления параметров которые не участвовали непосредственно в целевой задаче Получается менее универсальный инструмент зато превосходно справляющийся со своей узкой ролью.
Другие компактные модели рождаются методом дистилляции Их тренируют имитировать поведение большой сети пока производительность почти не сравняется с учителем рассказывает исследователь Иногда точность крупной модели сознательно снижают чтобы например система работавшая ранее только на 32‑битной архитектуре могла выполняться уже на 8‑битных устройствах Если же речь идет о классификации данных либо предсказании закономерностей скажем муравьиного налёта то алгоритм сразу обучают непосредственно на небольшом устройстве вообще минуя большую модель.
Запускать все эти специализированные системы становится всё проще благодаря двум факторам утверждает Ровай.
Во‑первых совершенствуется аппаратная часть она становится мощнее при меньшем энергопотреблении Поэтому всё больше телефонов способны выполнять компактные модели особенно те что оснащены нейронными процессорами специализированными чипами берущими на себя задачи распознавания лиц коррекции яркости теней или контрастности фотографий.
По оценкам исследовательской компании Counterpoint Research в 2025 году чуть более трети всех поставленных смартфонов могли запускать генеративный искусственный интеллект а к концу нынешнего года доля достигнет 45 процентов К концу следующего года уже свыше половины всех аппаратов будут способны работать с малыми моделями.
Во‑вторых сами языковые модели стремительно уменьшаются Как отмечает Ровай обе новинки Gemma 4 от Google DeepMind выпущенная весной этого года и Qwen 3 5 от Alibaba просто великолепны для задач малого искусственного интеллекта Обе имеют открытые веса значит любой может корректировать связи между параметрами под свои нужды Это позволяет например взять огромный объём данных молочной отрасли переобучить модель именно под эту вертикаль поясняет учёный.
Ровай продемонстрировал оба фактора во время видеозвонка показав устройство «Это новый Arduino UNO‑Q стоимостью пятьдесят долларов США построенный вокруг чипсета Qualcomm На нём работает языковая модель которая собирает показания датчиков анализирует их чтобы обнаружить крошечные лужицы воды где могут плодиться комары Потребляет всего три ватта» рассказал он.
Поддержка развития малого искусственного интеллекта
Убеждённый что миллионы людей уже получают пользу от подобных приложений Всемирный банк сегодня активно продвигает концепцию малого искусственного интеллекта предлагая гранты менторские программы финансирование технические консультации а также примеры государственных политик благоприятствующих развитию таких систем Например Руанда получает поддержку банка чтобы помочь домохозяйствам с низким доходом приобрести устройства способные запускать алгоритмы прямо локально.
Разумеется никто не утверждает будто большие языковые модели исчезнут совсем Чтобы создать генеративный алгоритм работающий полностью автономно нужны архитектурные находки обработка данных опыт полученные именно от крупных систем напоминает Ровай «Большие модели необходимы нам чтобы порождать маленькие».
При всех преимуществах которые компактный искусственный интеллект может дать людям лишённым доступа к мощным облачным сервисам сама технология пока не способна решить более глубокие проблемы развития цифрового неравенства признаёт Алонге Внедрение локальных решений вовсе не освобождает страны от необходимости строить полноценную экосистему надёжное энергоснабжение бесперебойные цепочки поставок систему образования готовящую кадры способные создавать такие инструменты.
«Хотя моя система сканирования лекарств способна работать днями вообще без подключения всё равно требуется периодическая синхронизация чтобы обновлять сигнатуры препаратов собирать аналитику говорит предприниматель Даже когда питание подаётся от батарей надёжный источник энергии критически важен Телефонный аккумулятор ведь тоже не вечен.»
Во многих уголках планеты будущее малого искусственного интеллекта пока нельзя считать гарантированным резюмирует он «Технология работает многим регионам она рано или поздно понадобится Весь вопрос хватит ли политической мудрости инвестировать сегодня именно ту инфраструктуру которая обеспечит её долгосрочную поддержку.»