Графік Гартнера для тых, хто працуе ў сферы тэхналогій, - усё роўна што выстава высокай моды. Зірнуўшы на яго, вы можаце загадзя пазнаць, якія словы самыя хайпавыя ў гэтым сезоне і што вы пачуеце на ўсіх найблізкіх канферэнцыях.
Мы расшыфравалі, што хаваецца за прыгожымі словамі на гэтым графіку, каб вы маглі таксама размаўляць на гэтай мове.
Для пачатку літаральна пару слоў, што ж гэта за графік. Кожны год у жніўні кансалтынгавае агенцтва Гартнер выпускае справаздачу - Gartner Hype Curve. Па-руску гэта "крывая ажыятажу", ці, прасцей кажучы - хайпа. 30 гадоў таму рэперы з гурта Public Enemy спявалі: "Don't believe the hype". Верыць ці не, пытанне асабістае, але хаця б ведаць гэтыя ключавыя словы стаіць, калі вы працуеце ў сферы тэхналогій і хочаце ведаць сусветныя трэнды.
Гэта графік грамадскіх чаканняў ад той ці іншай тэхналогіі. На думку Гартнера, у ідэальным выпадку тэхналогія паслядоўна праходзіць 5 стадый: запуск тэхналогіі, пік завышаных чаканняў, даліна расчаравання, схіл асветы, плато прадуктыўнасці. Але бывае і так, што яна тоне ў "даліне расчаравання" - прыклады можаце ўспомніць самі вельмі лёгка, узяць тыя ж самыя біткоіны: першапачаткова патрапіўшы на пік як "грошы будучыні", яны хутка скаціліся ўніз, калі сталі відавочныя недахопы тэхналогіі, перш за ўсё абмежаванні на колькасць транзакцый і шалёную колькасць электраэнергіі, патрабаванае на спараджэнне біткоінаў (што цягне ўжо праблемы з экалогіяй). І вядома, нельга забываць, што графік Гартнера - гэта ўсяго толькі прагноз: тут, напрыклад, можна пачытаць падрабязную. , дзе разбіраюцца самыя яркія няздзейсненыя прадказанні.
Такім чынам, прабяжымся па новым графіку Гартнера. Тэхналогіі падзелены на 5 вялікіх тэматычных груп:
- Прасунуты ІІ і аналітыка (Advanced AI and Analytics)
- Посткласічныя вылічэнні і камунікацыі (Postclassical Compute and Comms)
- Сенсорыка і мабільнасць (Sensing and Mobility)
- "Дапоўнены" чалавек (Augmented Human)
- Лічбавыя экасістэмы (Digital Ecosystems)
1. Прасунуты ІІ і аналітыка (Advanced AI and Analytics)
Апошнія гадоў 10 мы бачым зорную гадзіну глыбокага навучання (Deep Learning). Гэтыя сеткі па-сапраўднаму эфектыўныя для свайго круга задач. У 2018 годзе Ян Лекун, Джэфры Хінтан і Йошуа Бенжыа атрымалі за адкрыцці ў іх прэмію Цьюрынга – самую прэстыжную прэмію, аналаг «набелеўкі» ў інфарматыцы. Такім чынам, асноўныя трэнды ў гэтай галіне, якія вынесены на графік:
1.1. Перанос навучання (Transfer Learning)
Вы не навучаеце нейронавую сетку з нуля, а бераце ўжо навучаную, і прызначаеце ёй іншую мэту. Часам для гэтага трэба перавучыць частку сеткі, але не ўсю сетку, што значна хутчэй. Напрыклад, узяўшы гатовую нейронавую сетку ResNet50, навучаную на датасеце ImageNet1000, вы атрымаеце алгарытм, здольны класіфікаваць па малюнку вельмі шмат розных аб'ектаў на вельмі глыбокім узроўні (1000 класаў па прыкметах, выпрацаваным 50 пластамі нейронавай сеткі). Але вам не трэба навучаць усю гэтую сетку цалкам, што заняло б месяцы.
В Samsung "Нейронныя сеткі і кампутарны зрок", для прыкладу, у фінальнай з класіфікацыяй талерак на чыстыя і брудныя, дэманструецца падыход, які за 5 хвілін дае вам у распараджэнне глыбокую нейронавую сетку, здольную адрозніваць брудныя талеркі ад чыстых, пабудаваную па вышэйапісанай архітэктуры. Зыходная сетка не ведала, што такое талеркі наогул, яна толькі вучылася адрозніваць птушачак ад сабачак (гл. ImageNet).
Крыніца: Samsung "Нейронныя сеткі і камп'ютэрны зрок"
Для Transfer Learning трэба ведаць, якія падыходы працуюць, якія ёсць гатовыя базавыя архітэктуры. У цэлым, гэта вельмі паскарае з'яўленне практычных ужыванняў машыннага навучання.
1.2. Генератыўна-спаборныя сеткі (Generative Adversarial Networks, GAN)
Гэта для тых выпадкаў, калі нам вельмі складана сфармуляваць мэту навучання. Чым бліжэй задача да рэальнага жыцця, тым яна больш зразумелая нам («прынясі тумбачку»), але тым складаней яе сфармуляваць як тэхнічнае заданне. GAN - як раз спроба пазбавіць нас ад гэтай праблемы.
Тут працуюць дзве сеткі: адна генератар (Generative), іншая дыскрымінатар (Adversarial). Адна сетка вучыцца рабіць карысную працу (класіфікаваць карцінкі, распазнаваць гукі, маляваць мультыкі). А іншая сетка вучыцца вучыць тую сетку: у яе ёсць рэальныя прыклады, і яна вучыцца знаходзіць загадзя невядомую складаную формулу для параўнання спараджэнняў генератыўнай часткі сеткі з аб'ектамі рэальнага свету (навучальнай выбаркай) па сапраўды важных глыбокіх прыкметах: колькасць вачэй, блізкасць да стылю Міядзакі, правільнасць вымаўлення англійскай.
Прыклад выніку працы сеткі для спараджэння анімэ-персанажаў.
Але тамака, вядома ж, складана выбудаваць архітэктуру. Недастаткова проста кінуць нейронаў, іх трэба рыхтаваць. І вучыць даводзіцца тыднямі. Тэмай GAN займаюцца мае калегі ў Цэнтры штучнага інтэлекту Samsung, у іх гэта адно з ключавых даследчых пытанняў. Напрыклад, вось такая : выкарыстанне генератыўных сетак для сінтэзу рэалістычных фатаграфій людзей з змянянай паставай - напрыклад, каб стварыць віртуальную прымеркавую, або для сінтэзу асобы, што можа дазволіць знізіць колькасць інфармацыі, якую трэба захоўваць або перадаваць для забеспячэння якаснай відэасувязі, вяшчання або абароны персанальных дадзеных.
1.3. Тлумачаны ІІ (Explainable AI)
У некаторых рэдкіх задачах прагрэс у глыбокіх архітэктурах раптоўна наблізіў магчымасці глыбокіх нейросетей да чалавечых. Цяпер бітва ідзе за тое, каб кола такіх задач павялічыць. Напрыклад, робат-пыласос мог бы лёгка адрозніць котку ад сабакі пры лабавой сустрэчы. Але ў большасці жыццёвых сітуацый ён будзе няздольны знайсці котку, спячую сярод бялізны ці мэблі (зрэшты, як і мы, у большасці выпадкаў…).
У чым прычына поспехаў глыбокіх нейронавых сетак? Яны выпрацоўваюць прадстаўленне задачы, заснаванае не на «бачнай няўзброеным вокам» інфармацыі (пікселях фатаграфіі, скачках гучнасці гуку…), а на прыкметах, атрыманых пасля перадапрацоўкі гэтай інфармацыі некалькімі сотнямі пластоў нейронавай сеткі. Нажаль, гэтыя ўзаемасувязі могуць таксама быць бессэнсоўнымі, супярэчлівымі ці несці сляды недасканаласці зыходнага набору дадзеных. Напрыклад, пра тое, да чаго можа прывесці бяздумнае ўжыванне AI у Рэкрутынгу, ёсць невялікая кампутарная гульня. .
Сістэма для разметкі малюнкаў назвала чалавека, які рыхтуе, жанчынай, хаця на малюнку насамрэч мужчына (). Гэта у Інстытуце Віргініі.
Каб аналізаваць складаныя і глыбокія ўзаемасувязі, якія мы часта не можам самі сфармуляваць, і патрэбны метады Explainable AI. Яны арганізуюць прыкметы глыбокіх нейрасетак так, каб пасля навучання мы маглі аналізаваць вывучанае сеткай ўнутранае ўяўленне, а не проста спадзявацца на яе рашэнне.
1.4. Перыферыйная аналітыка / AI (Edge Analytics / AI)
Усё, дзе ёсць слова Edge, азначае літаральна наступнае: перанос часткі алгарытмаў з аблокі/сервера на ўзровень канчатковай прылады/шлюза. Такі алгарытм будзе спрацоўваць хутчэй і не будзе мець патрэбу ў падключэнні да цэнтральнага сервера для сваёй працы. Калі вам знаёмая абстракцыя «тонкага кліента», то тут мы гэтага кліента крыху патаўшчаецца.
Гэта можа быць важным для інтэрнэту рэчаў. Да прыкладу, калі станок перагрэўся і мае патрэбу ў астуджэнні, мае сэнс падаць сігнал аб гэтым адразу ж, на ўзроўні завода, не чакаючы, пакуль дадзеныя патрапяць у воблака і адтуль ужо майстру змены. Або іншы прыклад: аўтамабілі-беспілотнікі могуць разабрацца з дарожным становішчам самастойна, без звароту да цэнтральнага сервера.
Або іншы прыклад, чаму гэта важна з пункту гледжання бяспекі: калі вы на сваім тэлефоне набіраеце тэксты, ён запамінае тыповыя для вас словы, каб далей вам клавіятура тэлефона іх зручна падказвала - гэта называецца прэдыктыўны ўвод тэксту. Адпраўляць кудысьці ў дата-цэнтр усё, што вы ўводзіце на клавіятуры, было б парушэннем вашай прыватнасці і проста небяспечна. Таму навучанне клавіятуры адбываецца толькі ў рамках самай вашай прылады.
1.5. ІІ-платформа як паслуга (AI PaaS)
PaaS – Платформа-як-паслуга – гэта бізнес-мадэль, пры якой мы атрымліваем доступ да інтэграванай платформы, у тым ліку яе хмарнае сховішча дадзеных і гатовыя працэдуры. Такім чынам, мы можам вызваліць сябе ад інфраструктурных задач, і поўнасцю сканцэнтравацца на вытворчасці чагосьці карыснага. Прыклад платформаў PaaS для задач ІІ: IBM Cloud, Microsoft Azure, Amazon Machine Learning, Google AI Platform.
1.6. Адаптыўнае машыннае навучанне (Adaptive ML)
Што, калі мы дазволім штучнаму інтэлекту адаптавацца… Вы спытаеце - гэта значыць як?.. Хіба ён і так не адаптуецца да задачы? Праблема вось у чым: кожную такую задачу мы карпатліва афармляем, перш чым пабудаваць для яе рашэння алгарытм штучнага інтэлекту. Вам адкажуць - аказваецца, можна і гэты ланцужок спрасціць.
Звычайнае машыннае навучанне працуе па прынцыпе адкрытай сістэмы (open-loop): вы рыхтуеце дадзеныя, прыдумляеце нейронавую сетку (ці што заўгодна), навучаеце, потым глядзіце на некалькі паказчыкаў, і калі вам усё падабаецца, можна адправіць нейрасетку ў смартфоны - вырашаць задачы карыстальнікаў . Але ва ўжываннях, дзе дадзеных вельмі шмат і іх характар паступова змяняецца, патрэбныя іншыя метады. Такія сістэмы, якія адаптуюцца і навучаюць самі сябе, арганізуюць у зачыненыя, саманавучальныя контуры (closed-loop), і яны павінны працаваць бесперабойна.
Ужыванні – гэта можа быць струменевая аналітыка (Stream Analytics), на падставе якой мноства бізнэсмэнаў прымаюць рашэнні, ці адаптыўнае кіраванне вытворчасцю. У маштабе сучасных ужыванняў і з улікам лепш разумеемых рызык для людзей, метады, якія складаюць рашэнне гэтай праблемы, усе гэтыя метады збіраюцца пад агульнай назвай Adaptive AI.
Гледзячы на гэтую карцінку, складана адкараскацца ад адчування, што футуролагаў хлебам не кармі - дай навучыць робата дыхаць…
Посткласічныя вылічэнні і камунікацыі (Postclassical Compute and Comms)
2.1. Мабільная сувязь пятага пакалення (5G)
Гэта настолькі цікавая тэма, што адразу дасылаем да нашай . Ну а тут кароткі выцісканне. 5G за кошт павышэння частаты перадачы даных зробіць хуткасць Інтэрнэту нерэальна хуткай. Кароткім хвалям складаней праходзіць праз перашкоды, таму прылада сетак будзе зусім іншым: базавых станцый трэба ў 500 разоў больш.
Разам з хуткасцю мы атрымаем новыя з'явы: рэалтайм-гульні з дапоўненай рэальнасцю, выкананне складаных задач (такіх, як хірургія) праз тэлепрысутнасць, прадухіленне аварый і складаных сітуацый на дарогах праз камунікацыю паміж машынамі. З больш празаічнага: нарэшце перастане падаць мабільны Інтэрнет падчас масавых мерапрыемстваў, такіх як матч на стадыёне.
Крыніца карцінкі - Reuters, Niantic
2.2. Памяць наступнага пакалення (Next-Generation Memory)
Тут гаворка ідзе аб пятым пакаленні аператыўнай памяці - DDR5. Samsung анансавала, што да канца 2019 гады з'явяцца прадукты на базе DDR5. Чакаецца, што новая памяць будзе ў два разы хутчэй і ў два разы больш ёмістая з захаваннем формаў-фактару, гэта значыць мы зможам атрымаць для свайго кампутара плашчакі памяці з ёмістасцю да 32Гб. У будучыні гэта будзе асабліва актуальна для смартфонаў (новая памяць будзе ў версіі з нізкім энергаспажываннем) і для наўтбукаў (дзе колькасць DIMM-слотаў абмежавана). А яшчэ машыннае навучанне патрабуе вялікіх аб'ёмаў аператыўнай памяці.
2.3. Нізкаарбітальныя спадарожнікавыя сістэмы (Low-Earth-Orbit Satellite Systems)
Ідэя замены цяжкіх, дарагіх, магутных спадарожнікаў на рой маленькіх і танных далёка не новая і з'явілася яшчэ ў 90-я. Пра тое, што зараз не чуў ужо толькі лянівы. Тут самая вядомая кампанія - гэта Iridium, якая збанкрутавала ў канцы 90-х, але была выратавана за кошт Мінабароны ЗША (не блытаць з iRidium - расійскай сістэмай разумнага дома). Праект Ілона Маска (Starlink) далёка не адзіны – у спадарожнікавай гонцы ўдзельнічаюць Рычард Брэнсан (OneWeb – 1440 меркаваных спадарожнікаў), Boeing (3000 спадарожнікаў), Samsung (4600 спадарожнікаў), і іншыя.
Як ідзе справу ў гэтай галіне, як там выглядае эканоміка - чытайце ў . А мы чакаем першых тэстаў гэтых сістэм першымі карыстальнікамі, якія мусяць адбыцца ўжо ў наступным годзе.
2.4. 3D-друк у нанамаштабах (Nanoscale 3D Printing)
3D друк, хоць і не ўвайшла ў жыццё кожнага чалавека (у форме, абяцанай індывідуальнай хатняй пластыкавай фабрыкі), тым не менш даўно выйшла з нішы тэхналогій для гікаў. Судзіць можна па тым, што аб існаванні хаця б 3D-скульптурных ручак вядома любому школьніку, і многія мараць набыць сабе скрынку з полозьями і экстрударам для… проста так (ці ўжо набылі).
Стэрэалітаграфія (лазерныя 3D друкаркі) дазваляюць друкаваць асобнымі фатонамі: даследуюцца новыя палімеры, для зацвярдзення якіх досыць двух фатонаў. Гэта дазволіць у не-лабараторных умовах ствараць зусім новыя фільтры, мацаванні, спружыны, капіляры, лінзы і… вашыя варыянты ў каментарах! І тут недалёка да фотапалімерызацыі - толькі гэтая тэхналогія дазваляе "друкаваць" працэсары і вылічальныя схемы. Акрамя гэтага, не першы год існуе , але без радыкальнага развіцця.
3. Сэнсарыка і мабільнасць (Sensing and Mobility)
3.1. Беспілотныя аўтамабілі, узровень 4 і 5 (Autonomous Driving Level 4 & 5)
Каб не заблытацца ў тэрміналогіі, варта разабрацца ў тым, якія ўзроўні аўтаномнасці адрозніваюць (узята з падрабязнай. , да якой мы адсылаем усіх, хто зацікавіўся):
Узровень 1: Круіз-кантроль: дапамога кіроўцу ў вельмі абмежаваных сітуацыях (напрыклад - утрыманне аўтамабіля на зададзенай хуткасці пасля таго, як кіроўца зняў нагу з педалі)
Узровень 2: Абмежаваная дапамога з руленнем і тармажэннем. Кіроўца павінен быць готаў узяць кіраванне на сябе практычна імгненна. Яго рукі знаходзяцца на рулі, погляд накіраваны на дарогу. Гэта тое, што ўжо ёсць у Tesla і General Motors.
Узровень 3: Кіроўца больш не павінен увесь час сачыць за дарогай. Але павінен заставацца напагатове і быць гатовы ўзяць кіраванне на сябе. Гэта тое, чаго пакуль няма ў наяўных у продажы аўтамабіляў. Усе існуючыя на сапраўдны момант - на ўзроўні 1-2.
Узровень 4: Сапраўдны аўтапілот, але з абмежаваннямі: толькі паездкі ў вядомай вобласці, якая старанна картаграфаваная і ў цэлым вядомая сістэме, і пры вызначаных умовах: напрыклад, у адсутнасць снега. Такія прататыпы ёсць у Waymo і General Motors, і яны плануюць запускаць іх у некалькіх гарадах і тэставаць у рэальным становішчы. У «Яндэкса» ёсць тэставыя зоны беспілотнага таксі ў Сколкава і Інаполісе: паездка адбываецца пад наглядам інжынера, які сядзіць на месцы пасажыра; да канца года кампанія плануе пашырыць парк да 100 беспілотных машын.
Узровень 5: Поўнае аўтаматычнае кіраванне, поўная замена жывога кіроўцы. Такіх сістэм не існуе, і ці наўрад яны з'явяцца ў найблізкія гады.
Наколькі рэалістычна ўсё гэта ўбачыць у аглядны час? Тут хацелася б пераадрасаваць чытача да артыкула . Гэта збольшага злучана з адсутнасцю сувязі 5G: наяўных хуткасцяў 4G нядосыць. Збольшага з вельмі высокім коштам аўтаномных машын: яны пакуль нерэнтабельныя, незразумелая бізнэс-мадэль. Словам, тут "усё складана", і невыпадкова Гартнер піша, што прагноз масавага ўкаранення Ўзроўню 4 і 5 - не раней, чым праз 10 гадоў.
3.2. Камеры з 3D-зрокам (3D Sensing Cameras)
Восем гадоў таму гульнявы кантролер Microsoft Kinect нарабіў шуму, прапанаваўшы даступнае і параўнальна недарагое рашэнне для 3D-зрокі. З тых часоў фізкультурна-танцавальныя гульні з Кінектам перажылі свой нядоўгі ўзлёт і заняпад, затое 3D-камеры сталі выкарыстоўвацца ў прамысловых робатах, беспілотных аўтамабілях, мабільных тэлефонах для ідэнтыфікацыі па твары. Тэхналогія стала таннейшай, кампактнейшай і больш даступнай.
У тэлефоне Samsung S10 варта пралётная (Time-of-Flight) камера, якая вымярае адлегласць да аб'екта – для спрашчэння факусоўкі.
Калі вас зацікавіла гэтая тэма, то пераадрасуем да вельмі добрага падрабязнага агляду камер глыбіні: , .
3.3. Дроны для дастаўкі невялікіх грузаў (Light Cargo Delivery Drones)
У гэтым годзе Amazon нарабіла шуму, калі паказала на выставе новы лятаючы робат, здольны перавозіць невялікія грузы да 2 кг вагай. Для горада, з яго коркамі, гэта здаецца ідэальным рашэннем. Паглядзім, як гэтыя дроны праявяць сябе ўжо ў найбліжэйшай будучыні. Мабыць, тут варта ўключыць асцярожны скепсіс: ёсць мноства праблем, пачынаючы з магчымасці лёгкага крадзяжу робата са сваёй нагі і заканчваючы заканадаўчымі абмежаваннямі на БПЛА. Amazon Prime Air існуе ўжо шэсць гадоў, але па-ранейшаму знаходзіцца на этапе тэсціравання.
Новы робат Amazon, паказаны гэтай вясной. Нешта ёсць у ім ад "Зорных войн".
Апроч Amazon, ёсць і іншыя гульцы на гэтым рынку (ёсць падрабязны ), але ні аднаго гатовага прадукта: усё - на стадыі тэставання і маркетынгавых акцый. Асобна варта адзначыць дастаткова цікавыя вузкаспецыялізаваныя медыцынскія. у Афрыцы: дастаўка донарскай крыві ў Гане (14 000 даставак, кампанія Zipline) і Руандзе (кампанія Matternet).
3.4. Лятаючы аўтаномны транспарт (Flying Autonomous Vehicles)
Тут складана сказаць нешта вызначанае. Па меркаванні Гартнера, гэта з'явіцца не раней, чым праз 10 гадоў. Увогуле, тут усё тыя ж самыя праблемы, што і ў беспілотных аўтамабілях, толькі яны набываюць новае вымярэнне - вертыкальнае. Аб сваіх амбіцыях пабудаваць лятаючае таксі заяўляюць Porsche, Boeing, Uber.
3.5. Воблака дапоўненай рэальнасці (AR Cloud)
Пастаянная лічбавая копія рэальнага свету, якая дазваляе стварыць новы пласт рэальнасці, агульны для ўсіх карыстальнікаў. Калі казаць больш тэхнічнай мовай, то гаворка пра тое, каб зрабіць адчыненую хмарную платформу, у якую распрацоўнікі маглі б інтэграваць свае AR-прыкладанні. Мадэль манетызацыі зразумелая, гэта нейкі аналог Steam. Ідэя настолькі ўкаранілася, што зараз ужо некаторыя лічаць, што AR без аблокі папросту бескарысна.
Як гэта можа выглядаць у будучыні, намалявана ў невялікім роліку. Выглядае як чарговая серыя "Чорнага люстэрка":
Яшчэ можна пачытаць у
4. "Дапоўнены" чалавек (Augmented Human)
4.1. ІІ для эмоцый (Emotion AI)
Як вымераць, сімуляваць і зрэагаваць на чалавечыя эмоцыі? Адны з кліентаў тут - кампаніі, якія вырабляюць галасавых асістэнтаў накшталт Amazon Alexa. Па-сапраўднаму ўжыцца ў дамы яны змогуць, калі навучацца распазнаваць настрой: зразумець прычыну незадаволенасці карыстальніка, паспрабаваць выправіць сітуацыю. Наогул у кантэксце значна больш інфармацыі, чым у самім паведамленні. А кантэкст - гэта і выраз твару, і інтанацыя, і невербальныя паводзіны.
З іншых практычных ужыванняў: аналіз эмоцый падчас гутаркі на працы (па відэаінтэрв'ю), ацэньванне рэакцыі на рэкламныя ролікі ці іншы відэакантэнт (усмешкі, смех), дапамога пры навучанні (напрыклад, для самастойных практык у мастацтве публічных выступаў).
На гэтую тэму складана выказацца лепш, чым аўтар 6-хвіліннай кароткаметражкі . У дасціпна і стыльна зробленым роліку паказана, як можна вымяраць нашы эмоцыі ў маркетынгавых мэтах, і з імгненных рэакцый вашага асобы даведацца: ці любіце вы піцу, сабак, Канье Уэста, і нават які ваш узровень даходу і прыкладны IQ. Пяройдучы на сайт фільма па спасылцы вышэй, вы становіцеся ўдзельнікам інтэрактыўнага відэа з выкарыстаннем убудаванай камеры вашага наўтбука. Фільм ужо быў паказаны на некалькіх кінафестывалях.
Ёсць нават такое цікавае даследаванне: як распазнаваць сарказм у тэксце. Узялі твіты з хэштэгам #сарказм і зрабілі навучальную выбарку з 25 000 твітаў з сарказмам і 100 000 звычайных твітаў пра ўсё на свеце. Ужылі бібліятэку TensorFlow, навучылі сістэму, вось вынік:
Таму зараз, калі вы не ўпэўненыя наконт вашага калегі ці прыяцеля - сказаў ён вам нешта сур'езна або з сарказмам, - вы можаце скарыстацца ўжо !
4.2. Дапоўнены інтэлект (Augmented Intelligence)
Аўтаматызацыя інтэлектуальнай працы з дапамогай метадаў машыннага навучання. Здавалася б, нічога новага? Але тут важная сама фармулёўка, тым больш, што яна супадае па абрэвіятуры з Artificial Intelligence. Гэта адсылае нас да палемікі аб «моцным» і «слабым» ІІ.
Моцны ІІ - гэта той самы штучны інтэлект з фантастычных фільмаў, які цалкам эквівалентны чалавечаму розуму і ўсведамляе сябе як асоба. Такога яшчэ не існуе і незразумела, ці будзе існаваць увогуле.
Слабы ІІ - гэта не самастойная асоба, а памочнік-асістэнт чалавека. Ён не прэтэндуе на чалавекападобнае мысленне, а проста ўмее вырашаць інфармацыйныя задачы, напрыклад, вызначаць, што намалявана на малюнку ці перакладаць тэкст.
У гэтым сэнсе Augmented Intelligence – гэта ў чыстым выглядзе "слабы ІІ", і фармулёўка ўяўляецца ўдалай, паколькі не ўносіць блытаніны і спакусы ўбачыць тут той самы "моцны ІІ", пра які ўсе мараць (ці баяцца, калі ўспомніць шматлікія развагі аб "паўстанні" машын»). Выкарыстоўваючы выраз Augmented Intelligence, мы адразу ж як бы становімся героямі іншага фільма: з навуковай фантастыкі (накшталт "Я, робат" Азімава) мы пападаем у кіберпанк ("аугментацыямі" у гэтым жанры завуць разнастайныя імплантанты, якія пашыраюць магчымасці чалавека).
Як Эрык Брыньёльфсан і Эндру МакАфі: «За наступныя 10 гадоў адбудзецца вось што. Не ІІ заменіць менеджэраў, а тыя менеджэры, якія выкарыстоўваюць ІІ, заменяць тых, якія яшчэ не паспелі»
Прыклады:
- Медыцына: Стэнфардскі ўніверсітэт распрацаваў , які спраўляецца з задачай распазнання паталогій на рэнтгене грудной клеткі ў сярэднім настолькі ж паспяхова, як і большасць лекараў
- Адукацыя: дапамога вучню і настаўніку, аналіз водгуку вучняў на матэрыялы, пабудова індывідуальнай траекторыі навучання.
- Бізнес-аналітыка: перадапрацоўка дадзеных, па статыстыцы, займае 80% часу даследчыка, і толькі 20% – сам эксперымент
4.3. Біячыпы (Biochips)
Гэта любімая тэма ўсіх кіберпанк-фільмаў і кніг. Наогул чыпіраванне хатніх жывёл - практыка не новая. Але зараз гэтыя чыпы сталі ўжыўляць яшчэ і людзям.
У дадзеным выпадку хайп, хутчэй за ўсё, злучаны з нашумелым выпадкам у амерыканскай кампаніі Three Square Market. Там працадаўца пачаў прапаноўваць ужыўляць пад скуру чыпы ў абмен за ўзнагароду. Чып дазваляе адчыняць дзверы, лагініцца ў кампутары, купляць перакусы ў аўтамаце - гэта значыць такая ўніверсальная картка супрацоўніка. Пры гэтым такі чып служыць менавіта як картка ідэнтыфікацыі, у ім няма GPS-модуля, таму і адсачыць нікога па ім немагчыма. А калі чалавек жадае выдаліць чып з рукі, гэта займае 5 хвілін пры дапамозе доктара.
Чыпы звычайна ўжыўляюцца паміж вялікім і паказальным пальцам.
Чытайце падрабязную аб стане спраў з чыпіраваннем у свеце.
4.4. Іммерсіўная працоўная прастора (Immersive Workspace)
"Імерсіўны" - яшчэ адно новае слова, ад якога проста няма куды падзецца. Яно паўсюль. Імерсіўны тэатр, выстава, кіно. Што ж маецца на ўвазе? Імерсіўнасць - гэта стварэнне эфекту апускання, калі губляецца мяжа паміж аўтарам і гледачом, віртуальным і рэальным светам. У дачыненні да працоўнага месца, трэба меркаваць, гэта азначае сціранне мяжы паміж выканаўцам і ініцыятарам і заахвочванне супрацоўнікаў да больш актыўнай пазіцыі праз перафарматаванне навакольнага асяроддзя.
Раз ужо ў нас паўсюль зараз Agile, гнуткасць, цеснае ўзаемадзеянне – то і працоўныя месцы павінны быць максімальна лёгка якія канфігуруюцца, павінны заахвочваць групавую працу. Эканоміка дыктуе свае ўмовы: становіцца больш часавых супрацоўнікаў, кошт арэнды офісных памяшканняў расце, а ва ўмовах канкурэнтнага рынку працы ў IT кампаніі імкнуцца падвышаць задавальненне супрацоўнікаў ад працы, ствараючы рэкрэацыйныя зоны і іншыя перавагі. І ўсё гэта адбіваецца на дызайне працоўных месцаў.
З Кнол
4.5. Персаніфікацыя (Personification)
Усе ведаюць, што такое персаналізацыя ў рэкламе. Гэта калі вы сёння абмяркоўваеце з калегам, што ў памяшканні нешта паветра сухаваты, і трэба б купіць у офіс ўвільгатняльнік, а назаўтра бачыце ў сябе ў сацсетцы рэкламу - "купіце ўвільгатняльнік паветра" (рэальны выпадак, які адбыўся са мной).
Персаніфікацыя ж, па вызначэнні Гартнера - гэта адказ на нарастальную турботу карыстальнікаў з нагоды выкарыстання іх персанальных дадзеных у мэтах рэкламы. Мэта - выпрацаваць падыход, пры якім нам будзе паказвацца рэклама, якая адпавядае кантэксту, у якім мы знаходзімся, а не нам асабіста. Напрыклад, наша лакацыя, тып прылады, час сутак, умовы надвор'я - гэта тое, што не парушае нашых персанальных дадзеных, і мы не адчуваем непрыемнае адчуванне "сачэння".
Аб розніцы паміж гэтымі двума паняццямі, чытайце Эндру Франка ў блогу на сайце Гартнера. Тут настолькі тонкае адрозненне і настолькі падобныя словы, што вы, не ведаючы розніцы, рызыкуеце доўга спрачацца з суразмоўцам, не падазраючы, што ўвогуле, абодва маюць рацыю (і гэта таксама рэальны выпадак, які адбыўся з аўтарам).
4.6. Біятэх – Штучныя тканіны (Biotech – Cultured or Artificial Tissue)
Гэта, у першую чаргу, ідэя вырошчвання штучнага мяса. Адначасова некалькі каманд па ўсім свеце занятыя распрацоўкай лабараторнага "Мяса 2.0" - чакаецца, што яно стане танней звычайнага, і на яго пераключацца фастфуды, а затым і супермаркеты. З інвестараў у гэтую тэхналогію - Біл Гейтс, Сяргей Брын, Рычард Брэнсан і іншыя.
Крыніца
Чыннікі, чаму ўсіх так цікавіць штучнае мяса:
- Глабальнае пацяпленне: выкід метану з ферм. Гэта 18% ад сусветнага аб'ёму газаў, якія ўплываюць на клімат.
- Рост колькасці насельніцтва. Запатрабаванне ў мясе расце, і накарміць усіх натуральным мясам не атрымаецца - яно папросту дарагое.
- Недахоп месца. 70% лясоў Амазонкі ўжо высечаны дзеля пашы.
- Этычныя меркаванні. Ёсць тыя, для каго гэта важна. Зоаабарончая арганізацыя PETA ужо прапаноўвала прыз у 1 мільён долараў таму навукоўцу, які выпусціць на рынак штучнае курынае мяса.
Падмена сапраўднага мяса на соевае - гэта частковае рашэнне, бо людзі добра адчуваюць розніцу ў гусце і тэкстуры, і наўрад ці адмовяцца ад стейка на карысць соі. Так што неабходна сучаснасць, менавіта арганічна вырашчанае мяса. Цяпер, нажаль, штучнае мяса абыходзіцца занадта дорага: ад 12$ за кілаграм. Гэта звязана са складаным тэхпрацэсам вырошчвання такога мяса. Чытайце аб усім гэтым .
Калі казаць пра іншыя кейсы вырошчвання тканін - ужо ў медыцыне - то цікавая тэма са штучнымі органамі: напрыклад, «пластыр» для сардэчнай мышцы, спецыяльным 3D-друкаркай. Вядомыя накшталт вырашчанага штучна мышынага сэрца, але ў цэлым усё пакуль не выходзіць за рамкі клінічных выпрабаванняў. Так што Франкенштэйна ў бліжэйшыя гады мы наўрад ці ўбачым.
Тут Гартнер вельмі асцярожны ў ацэнках, мабыць трымаючы ў розуме сваё прадказанне 2015 года, якое правалілася, аб тым, што ў 2019 годзе 10% насельніцтва развітых краін будуць мець 3D-надрукаваную медыцынскую прыладу-імплантант. Таму і абазначае час выхаду на плато прадуктыўнасці - не менш за 10 гадоў.
5. Лічбавыя экасістэмы (Digital Ecosystems)
5.1. Дэцэнтралізаваны Вэб (Decentralized Web)
Гэтае паняцце цесна звязана з імем вынаходніка вэба, лаўрэатам прэміі Цьюрынга, сэра Ціма Бернерса-Лі. Для яго заўсёды былі важныя пытанні этыкі ў інфарматыцы і важная калектыўная сутнасць Інтэрнэту: закладваючы асновы гіпертэксту, ён быў перакананы, што сетка павінна працаваць як павуцінне, а не як іерархія. Так было на раннім этапе развіцця сеткі. Аднак з ростам Інтэрнэту яго структура па шэрагу прычын стала цэнтралізавацца. Аказалася, што доступ да сеткі для цэлай краіны можна лёгка перакрыць пры дапамозе ўсяго некалькіх правайдэраў. А дадзеныя карыстальнікаў ператварыліся ў крыніцу сілы і даходу інтэрнет-кампаній.
«Інтэрнэт ужо дэцэнтралізаваны, - кажа Бёрнерс-Лі. — Праблема ў тым, што дамінуе адна пошукавая сістэма, адна вялікая сацыяльная сетка, адна платформа для мікраблогінгу. У нас няма тэхналагічных праблем, але ёсць сацыяльныя».
У сваім да 30-годдзя World Wide Web стваральнік Інтэрнэту акрэсліў тры асноўныя праблемы Інтэрнэту:
- Мэтанакіраванае прычыненне шкоды, такое як фундаваныя дзяржавай хакерскія напады, крымінал і анлайн-харасмент
- Сама прылада сістэмы, якое ў шкоду карыстачу стварае глебу для такіх механізмаў, як: фінансавае заахвочванне клікбейта і віруснае распаўсюджванне ілжывай інфармацыі
- Ненаўмысныя наступствы дызайну сістэмы, якія вядуць да канфліктаў і зніжэння якасці анлайн-дыскусіі
І ў Ціма Бернерса-Лі ўжо ёсць адказ, на якіх прынцыпах мог бы грунтавацца «Інтэрнэт здаровага чалавека», пазбаўлены праблемы нумар 2: «Для шматлікіх карыстачоў адзінай мадэллю ўзаемадзеяння з вэбам застаецца прыбытак з рэкламы. Нават калі людзі напалоханыя тым, што адбываецца з іх дадзенымі, яны згодны пайсці на ўгоду з маркетынгавай машынай за магчымасць атрымліваць кантэнт бясплатна. Уявіце сабе мір, у якім плата за тавары паслугі лёгкая і прыемная для абодвух бакоў». З варыянтаў таго, як гэта можа быць уладкована: музыкі могуць прадаваць свае запісы без пасярэднікаў у выглядзе iTunes, а навінавыя сайты – выкарыстоўваць сістэму мікраплацяжоў за чытанне аднаго артыкула, замест таго каб зарабляць на рэкламе.
У якасці эксперыментальнага прататыпа такога новага Інтэрнэту, Цім Бернерс-Лі запусціў праект SOLID, сутнасць якога ў тым, што вы захоўваеце свае дадзеныя ў «подзе» - сховішча інфармацыі, і можаце прадастаўляць гэтыя дадзеныя іншым прыкладанням. Але ў прынцыпе, вы самі - гаспадары сваіх дадзеных. Усё гэта цесна злучана з паняццем пірынгавых сетак, гэта значыць ваш кампутар не толькі запытвае сэрвісы, але і падае іх, каб не спадзявацца на адзін сервер у якасці адзінага канала.
5.2. Дэцэнтралізаваныя аўтаномныя арганізацыі (Decentralized Autonomous Organizations)
Гэта арганізацыя, якая кіруецца правіламі, запісанымі ў выглядзе камп'ютарнай праграмы. Яе фінансавая дзейнасць адбываецца на базе блокчейна. Мэта стварэння такіх арганізацый - ліквідаваць дзяржаву з ролі пасярэдніка і стварыць агульнае даверанае асяроддзе для контрагентаў, якой не валодае ніхто аднаасобна, а валодаюць усе разам. Гэта значыць, у тэорыі, гэта павінна, калі ідэя прыжывецца, скасаваць натарыусаў і іншыя звыклыя інстытуты верыфікацыі.
Самым вядомым прыкладам такой арганізацыі была арыентаваная на венчурны бізнэс The DAO, якая ў 2016 годзе сабрала 150 мільёнаў долараў, з якой 50 маментальна скралі праз легальную "дзірку" ў правілах. Тут жа наступіла складаная дылема: ці адкаціць назад і вярнуць грошы, ці прызнаць, што выняцце грошай было легальна, бо яно ніякім чынам не парушала правіл платформы. У выніку, каб вярнуць грошы інвестарам, стваральнікам прыйшлося знішчыць The DAO, перапісаўшы блокчэйн і парушыўшы яго асноўны прынцып - нязменнасць.
Комікс пра Ethereum (злева) і The DAO (справа).
Уся гэтая гісторыя сапсавала рэпутацыю самой ідэі DAO. Той праект рабіўся на базе криптовалюты Ethereum, у наступным годзе чакаецца версія Эфір 2.0 - магчыма, аўтары (сярод якіх вядомы Віталік Буцерын) улічаць памылкі і пакажуць нешта новае. Мусіць, таму Gartner і змясціў DAO на ўзыходзячую лінію.
5.3.Сінтэтычныя дадзеныя (Synthetics Data)
Для навучання нейрасетак патрэбныя вялікія аб'ёмы дадзеных. Размяшчаць дадзеныя ўручную - велізарная праца, які можа быць выкананы толькі чалавекам. Таму можна ствараць штучныя наборы даных. Напрыклад, тыя ж самыя калекцыі чалавечых асоб на сайце . Ствараюцца яны пры дапамозе GAN - алгарытмаў, аб якіх было ўжо сказана вышэй.
Гэтыя асобы не належаць людзям.
Вялікі плюс такіх дадзеных - у тым, што не ўзнікае юрыдычных цяжкасцяў у іх выкарыстанні: згоду на апрацоўку персанальных дадзеных выдаваць няма каму.
5.4.Digital Ops
Суфікс "Ops" стаў неверагодна модным з тых часоў, як у нашай гаворцы прыжылося DevOps. Зараз аб тым, што такое DigitalOps - гэта проста абагульненне DevOps, DesignOps, MarketingOps ... Вы яшчэ не засумавалі? Карацей кажучы, гэта перанос падыходу, прынятага ў DevOps, з сферы праграмнага забеспячэння на ўсе астатнія бакі бізнэсу - маркетынг, дызайн і г.д.
Ідэяй DevOps было прыбраць бар'еры паміж уласна Development (распрацоўкай) і Operations (бізнес-працэсамі), праз стварэнне агульных каманд, дзе і праграмісты, і тэсціроўшчыкі, і бяспечнікі, і адміністратары; укараненне пэўных практык: бесперапынная інтэграцыя, інфраструктура як код, скарачэнне і ўзмацненне ланцужкоў зваротнай сувязі. Мэта была - паскорыць выснову прадукта на рынак. Калі вы падумалі, што гэта падобна на Agile, вы правільна падумалі. Зараз разумова перанясіце гэты падыход са сферы распрацоўкі ПЗ да распрацоўкі наогул - і вы зразумелі, што такое DigitalOps.
5.5. Графы ведаў (Knowledge Graphs)
Праграмны спосаб мадэляваць вобласць ведаў, у тым ліку - пры дапамозе алгарытмаў машыннага навучання. Граф ведаў будуецца па-над існуючымі базамі дадзеных, каб звязаць разам усю інфармацыю: як структураваную (спіс падзей або персон), так і неструктураваную (тэкст артыкула).
Самы просты прыклад - гэта тая картка, якую вы можаце ўбачыць у пошукавай выдачы Google. Калі вы шукаеце нейкую персону ці ўстанову, тыя вы ўбачыце справа картку:
Звярніце ўвагу, што «Маючыя адбыцца мерапрыемствы» - гэта не копія інфармацыі з Google-карт, а інтэграцыя раскладу з Яндэкс.Афішы: вы лёгка ўбачыце гэта, калі клікнеце па падзеях. Гэта значыць, гэта аб'яднанне некалькіх крыніц дадзеных разам.
Калі вы запытаеце спіс - напрыклад, "вядомыя рэжысёры" - вам пакажуць "карусель":
Бонус для тых, хто дачытаў да канца
І вось зараз, калі мы растлумачылі для сябе значэнне кожнага з пунктаў, можам паглядзець на тую ж карцінку, але ўжо на рускай мове:
Вольна дзяліцеся ёй у сацсетках!
Таццяна Волкава - Аўтар вучэбнай праграмы трэка па Інтэрнеце рэчаў IT Акадэміі Samsung, спецыяліст па праграмах карпаратыўнай сацыяльнай адказнасці Даследчага цэнтра Samsung
Крыніца: habr.com