Gartner-ийн график нь технологийн салбарынхны хувьд өндөр загварын шоу шиг юм. Үүнийг хараад та энэ улиралд ямар үгс хамгийн их шуугиан дэгдээсэн, удахгүй болох бүх чуулган дээр юу сонсохоо урьдчилан мэдэж болно.

Бид энэ график дээрх сайхан үгсийн ард юу байдгийг тайлсан тул та ч бас хэлээр ярьж болно.

Эхлэхийн тулд энэ нь ямар төрлийн график болохыг хэдхэн үг хэлье. Жил бүрийн наймдугаар сард Gartner зөвлөх агентлаг Gartner Hype Curve тайланг гаргадаг. Орос хэлээр бол энэ бол "хайп муруй" буюу энгийнээр хэлбэл, шуугиан дэгдээх явдал юм. Одоогоос 30 жилийн өмнө “Нийтийн дайсан” хамтлагийн репперүүд “Хуурамч мэдээлэлд бүү итгэ” гэж дуулж байсан. Итгэнэ үү, үгүй ​​юу, энэ бол хувийн асуулт, гэхдээ хэрэв та технологийн салбарт ажиллаж, дэлхийн чиг хандлагыг мэдэхийг хүсч байвал эдгээр түлхүүр үгсийг мэдэх нь зүйтэй.

Энэ бол тодорхой технологиос олон нийтийн хүлээлтийг харуулсан график юм. Гартнерын хэлснээр технологи нь технологийн нээлт, хэт их хүлээлтийн оргил, урам хугарах хөндий, гэгээрлийн налуу, бүтээмжийн өндөрлөг гэсэн 5 үе шатыг дамждаг. Гэхдээ энэ нь бас "сэтгэл гонсойх хөндий" -д живэх тохиолдол гардаг - та жишээг өөрөө маш амархан санаж, ижил биткойн авч болно: эхэндээ "ирээдүйн мөнгө" гэсэн оргилд хүрч, технологийн дутагдалтай үед тэд хурдан доошоо гулсдаг. Юуны өмнө биткойныг бий болгоход шаардагдах гүйлгээний тоо, асар их хэмжээний цахилгаан эрчим хүчний хязгаарлалт (энэ нь байгаль орчны асуудалд аль хэдийн орсон) тодорхой болсон. Мэдээжийн хэрэг, Gartner-ийн график нь зөвхөн урьдчилсан мэдээ гэдгийг мартаж болохгүй: жишээлбэл, эндээс та нарийвчилсан мэдээллийг уншиж болно. нийтлэл, хамгийн гайхалтай биелэгдээгүй таамаглалыг эрэмбэлсэн газар.

Ингээд Gartner-ын шинэ графикийг авч үзье. Технологи нь 5 том сэдэвчилсэн бүлэгт хуваагддаг.

1. Нарийвчилсан AI ба аналитик
2. Сонгодог дараах тооцоолол ба харилцаа холбоо
3. Мэдрэхүй ба хөдөлгөөн
4. Өргөтгөсөн хүн
5. Дижитал экосистемүүд

1. Нарийвчилсан AI болон Analytics

Өнгөрсөн 10 жилийн хугацаанд бид гүнзгий суралцах хамгийн сайхан цагийг харсан. Эдгээр сүлжээнүүд нь үүрэг даалгаврынхаа хүрээнд үнэхээр үр дүнтэй байдаг. 2018 онд Янн Лекун, Жеффри Хинтон, Ёшуа Бенгио нар нээлтийнхээ төлөө Тьюрингийн нэрэмжит шагналыг хүртсэн нь компьютерийн шинжлэх ухааны Нобелийн шагналтай адил хамгийн нэр хүндтэй шагнал юм. Тиймээс, график дээр харуулсан энэ чиглэлийн гол чиг хандлага:

1.1. Сургалтыг шилжүүлэх

Та мэдрэлийн сүлжээг эхнээс нь сургадаггүй, харин аль хэдийн бэлтгэгдсэн сүлжээг авч, түүнд өөр зорилго тавь. Заримдаа энэ нь сүлжээний нэг хэсгийг давтан сургах шаардлагатай боловч бүхэл бүтэн сүлжээ биш, илүү хурдан байдаг. Жишээлбэл, ImageNet50 өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн бэлэн болсон ResNet1000 мэдрэлийн сүлжээг авснаар та зураг дээрх олон янзын объектыг маш гүнзгий түвшинд ангилах алгоритмыг авах болно (мэдрэлийн 1000 давхаргын үүсгэсэн шинж чанарт суурилсан 50 анги). сүлжээ). Гэхдээ та бүхэл бүтэн сүлжээг сургах шаардлагагүй бөгөөд үүнд хэдэн сар шаардагдах болно.

В онлайн курс Samsung "Мэдрэлийн сүлжээ ба компьютерийн хараа", жишээлбэл, финалд Kaggle даалгавар ялтсуудыг цэвэр, бохир гэж ангилснаар дээр дурдсан архитектурын дагуу баригдсан бохир хавтанг цэвэр ялтсуудаас ялгах чадвартай гүн мэдрэлийн сүлжээг 5 минутын дотор танд өгөх арга барилыг харуулж байна. Анхны сүлжээ нь ямар ялтсуудыг огт мэддэггүй байсан, зөвхөн шувууг нохойноос ялгаж сурсан (ImageNet-ийг үзнэ үү).

Эх сурвалж: онлайн курс Samsung "Мэдрэлийн сүлжээ ба компьютерийн хараа"

Шилжүүлэн суралцахын тулд та ямар арга барилууд ажилладаг, ямар бэлэн үндсэн архитектурууд байдаг талаар мэдэх хэрэгтэй. Ерөнхийдөө энэ нь машин сургалтын практик хэрэглээг бий болгохыг ихээхэн хурдасгадаг.

1.2. Өрсөлдөөнт сүлжээ (GAN)

Энэ нь сургалтын зорилгоо тодорхойлоход бидэнд маш хэцүү байдаг тохиолдлуудад зориулагдсан юм. Даалгавар нь бодит амьдралтай ойртох тусам энэ нь бидэнд илүү ойлгомжтой байх болно ("орны дэргэдэх ширээг авчрах"), гэхдээ үүнийг техникийн даалгавар болгон боловсруулахад илүү хэцүү байдаг. ГАН бол зүгээр л биднийг энэ асуудлаас аврах гэсэн оролдлого.

Энд хоёр сүлжээ ажиллаж байна: нэг нь генератор (Generative), нөгөө нь ялгаварлагч (Dersarial). Нэг сүлжээ нь ашигтай ажил хийж сурдаг (зураг ангилах, дуу авиаг таних, хүүхэлдэйн кино зурах). Мөн өөр нэг сүлжээ нь тэр сүлжээг зааж сурдаг: энэ нь бодит жишээнүүдтэй бөгөөд үнэхээр чухал гүнзгий шинж чанарууд дээр үндэслэн сүлжээний үүсгэгч хэсгийн бүтээгдэхүүнийг бодит ертөнцийн объектуудтай (сургалтын иж бүрдэл) харьцуулах урьд өмнө мэдэгдээгүй цогц томъёог олж сурдаг. : нүдний тоо, Миязакигийн хэв маягтай ойрхон, англи хэлний зөв дуудлага.

Анимэ дүр бүтээх сүлжээний үр дүнгийн жишээ. Эх сурвалж

Гэхдээ мэдээж тэнд архитектур барина гэдэг хэцүү. Зөвхөн мэдрэлийн эсийг шидэх нь хангалтгүй, тэдгээрийг бэлтгэх хэрэгтэй. Мөн та долоо хоногийн турш суралцах хэрэгтэй. Samsung хиймэл оюун ухааны төвийн хамт олон GAN сэдвээр ажиллаж байгаа бөгөөд энэ бол тэдний судалгааны гол асуултуудын нэг юм. Жишээлбэл, иймэрхүү хөгжил: хувьсах позтой хүмүүсийн бодит зургийг нэгтгэхийн тулд үүсгэгч сүлжээг ашиглах - жишээлбэл, виртуал тохирох өрөө бий болгох, эсвэл нүүр царайг нэгтгэх зэрэг нь өндөр чанартай видеог хангахын тулд хадгалах эсвэл дамжуулах шаардлагатай мэдээллийн хэмжээг багасгах боломжтой. харилцаа холбоо, өргөн нэвтрүүлэг эсвэл хувийн мэдээллийг хамгаалах.

Эх сурвалж

1.3. Тайлбарлах боломжтой AI

Зарим ховор ажлуудын хувьд гүн архитектурын дэвшил нь гүн мэдрэлийн сүлжээнүүдийн чадавхийг гэнэт хүний ​​чадварт ойртуулсан. Одоо ийм даалгаврын хүрээг нэмэгдүүлэхийн төлөө тэмцэл өрнөж байна. Жишээлбэл, робот тоос сорогч нь шууд уулзах үеэр муурыг нохойноос амархан ялгаж чаддаг. Гэвч амьдралын ихэнх нөхцөл байдалд тэр маалинган даавуу, тавилга дунд унтаж буй муурыг олох боломжгүй болно (гэхдээ бидэнтэй адил ихэнх тохиолдолд ...).

Гүн мэдрэлийн сүлжээний амжилтын шалтгаан юу вэ? Тэд "нүцгэн нүдэнд харагдахуйц" мэдээлэл (фото пиксел, дууны эзлэхүүний өөрчлөлт...) дээр биш харин мэдрэлийн сүлжээний хэдэн зуун давхаргаар энэ мэдээллийг урьдчилан боловсруулсны дараа олж авсан шинж чанарууд дээр үндэслэн асуудлын дүрслэлийг боловсруулдаг. Харамсалтай нь эдгээр харилцаа нь утгагүй, нийцэхгүй эсвэл анхны өгөгдлийн багц дахь төгс бус байдлын ул мөр байж болно. Жишээлбэл, ажилд авахдаа хиймэл оюун ухааныг бодлогогүй ашиглах нь юунд хүргэж болох талаар жижиг компьютер тоглоом байдаг Хамгийн сайн тохирохын амьд үлдэх.

Зурган дээр байгаа хүн үнэхээр эрэгтэй ч гэсэн зураг шошголох систем нь хоол хийж байгаа хүнийг эмэгтэй хүн гэж тэмдэглэсэн байна (Эх сурвалж). тэр анзаарсан Виржиниагийн хүрээлэнд.

Бидний ихэвчлэн өөрсдөө томъёолж чаддаггүй нарийн төвөгтэй, гүнзгий харилцааг шинжлэхийн тулд тайлбарлах боломжтой хиймэл оюун ухааны аргууд хэрэгтэй. Тэд гүнзгий мэдрэлийн сүлжээнүүдийн онцлогуудыг зохион байгуулдаг бөгөөд ингэснээр бид сургалтын дараа түүний шийдвэрт найдах биш, харин сүлжээний сурсан дотоод төлөөлөлд дүн шинжилгээ хийх боломжтой болно.

1.4. Edge Analytics / AI

Edge гэдэг үгтэй бүх зүйл шууд утгаараа дараах утгатай: алгоритмын нэг хэсгийг үүлэн/серверээс эцсийн төхөөрөмж/гарцын түвшинд шилжүүлэх. Ийм алгоритм нь илүү хурдан ажиллах бөгөөд ажиллахад төв сервертэй холбогдох шаардлагагүй болно. Хэрэв та "нимгэн үйлчлүүлэгч" гэсэн хийсвэр ойлголтыг мэддэг бол бид энэ үйлчлүүлэгчийг арай зузаан болгож байна.
Энэ нь зүйлсийн интернетэд чухал ач холбогдолтой байж болох юм. Жишээлбэл, хэрэв машин хэт халсан, хөргөх шаардлагатай бол өгөгдөл үүлэн рүү, тэндээс ээлжийн мастер руу шилжихийг хүлээлгүйгээр үйлдвэрийн түвшинд нэн даруй дохио өгөх нь зүйтэй юм. Эсвэл өөр нэг жишээ: автомат жолоодлоготой машинууд төв сервертэй холбоо барихгүйгээр замын хөдөлгөөний нөхцөл байдлыг бие даан тодорхойлох боломжтой.

Эх сурвалж

Эсвэл энэ нь аюулгүй байдлын үүднээс яагаад чухал болохыг харуулсан өөр нэг жишээ: та утсан дээрээ текст бичих үед энэ нь таны ердийн үгсийг санаж, дараа нь утасны гар нь танд эдгээр үгсийг зааж өгөхөд хялбар байдаг - үүнийг урьдчилан таамаглах гэж нэрлэдэг. текст оруулах. Гар дээрээ бичсэн бүх зүйлээ хаа нэг газар дата төв рүү илгээх нь таны хувийн нууцыг зөрчих бөгөөд зүгээр л аюултай болно. Тиймээс гарын сургалт зөвхөн таны төхөөрөмж дотор л явагддаг.

1.5. AI платформыг үйлчилгээ болгон (AI PaaS)

PaaS - Үйлчилгээний платформ нь бид нэгдсэн платформ, түүний дотор үүлд суурилсан өгөгдөл хадгалах, бэлэн процедурыг ашиглах боломжтой бизнесийн загвар юм. Ингэснээр бид дэд бүтцийн ажлаасаа чөлөөлөгдөж, хэрэгцээтэй зүйл үйлдвэрлэхэд бүрэн анхаарлаа төвлөрүүлж чадна. AI даалгаварт зориулсан PaaS платформуудын жишээ: IBM Cloud, Microsoft Azure, Amazon Machine Learning, Google AI платформ.

1.6. Дасан зохицох машин сургалт (дасан зохицох ML)

Хэрэв бид хиймэл оюун ухаанд дасан зохицохыг зөвшөөрвөл яах вэ... Та асуувал - энэ нь яаж?.. Энэ нь аль хэдийн даалгаварт дасан зохицдоггүй гэж үү? Асуудал нь ийм байна: бид үүнийг шийдэхийн тулд хиймэл оюун ухааны алгоритмыг бүтээхээсээ өмнө ийм асуудал бүрийг шаргуу зохион бүтээдэг. Тэд танд хариулах болно - энэ гинжийг хялбаршуулах боломжтой болж байна.

Уламжлалт машин сургалт нь нээлттэй давталтын зарчмаар ажилладаг: та өгөгдөл бэлтгэж, мэдрэлийн сүлжээ (эсвэл ямар нэгэн зүйл) гаргаж ирэн, сургаж, дараа нь хэд хэдэн үзүүлэлтийг хараарай, хэрэв танд бүх зүйл таалагдвал мэдрэлийн сүлжээг ухаалаг утас руу илгээх боломжтой. - хэрэглэгчийн асуудлыг шийдвэрлэх. Гэхдээ өгөгдөл ихтэй, мөн чанар нь аажмаар өөрчлөгддөг програмуудад өөр аргууд хэрэгтэй болно. Өөрсдийгөө дасан зохицож, заадаг ийм системүүд нь хаалттай, өөрөө суралцах гогцоо (хаалттай цикл) хэлбэрээр зохион байгуулагддаг бөгөөд тэдгээр нь жигд ажиллах ёстой.

Програмууд - энэ нь олон бизнесменүүд шийдвэр гаргадаг урсгалын аналитик (Stream Analytics) эсвэл үйлдвэрлэлийн дасан зохицох менежмент байж болно. Одоогийн хэрэглээний цар хүрээ, хүмүүст илүү сайн ойлгогдсон эрсдэлийг харгалзан энэ асуудлыг шийдвэрлэх арга техникийг бүгдийг нь дасан зохицох AI гэсэн нэр томъёоны дор цуглуулсан болно.

Эх сурвалж

Энэ зургийг харахад футурологичдод талхаар хооллодоггүй мэдрэмжээс ангижрахад хэцүү байна - роботыг амьсгалахыг зааж өгөөч ...

Сонгодог дараах тооцоолол ба харилцаа холбоо

2.1. Тав дахь үеийн хөдөлгөөнт холбоо (5G)

Энэ бол маш сонирхолтой сэдэв тул бид танд тэр даруйдаа хандана нийтлэл. За ингээд товч тоймыг хүргэе. 5G нь өгөгдөл дамжуулах давтамжийг нэмэгдүүлснээр интернетийн хурдыг бодитой бус хурдан болгоно. Богино долгион нь саад тотгорыг даван туулахад илүү хэцүү байдаг тул сүлжээнүүдийн загвар нь огт өөр байх болно: 500 дахин их суурь станц шаардлагатай.

Хурдны хажуугаар бид шинэ үзэгдлүүдийг олж авах болно: нэмэгдсэн бодит байдал бүхий бодит цагийн тоглоомууд, дурангаар дамжуулан нарийн төвөгтэй ажлуудыг (мэс засал гэх мэт) гүйцэтгэх, машин хоорондын холбоогоор дамжуулан зам дээрх осол, хүнд нөхцөл байдлаас урьдчилан сэргийлэх. Илүү сайхан тэмдэглэл дээр: цэнгэлдэх хүрээлэнд болох тэмцээн гэх мэт олон нийтийн арга хэмжээний үеэр мобайл интернет унахаа болино.

Зургийн эх сурвалж - Reuters, Niantic

2.2. Дараагийн үеийн санах ой

Энд бид тав дахь үеийн RAM - DDR5-ийн тухай ярьж байна. Samsung DDR2019-д суурилсан бүтээгдэхүүнүүд 5 оны эцэс гэхэд худалдаанд гарна гэж мэдэгдэв. Шинэ санах ой нь ижил хэлбэрийг хадгалахын зэрэгцээ хоёр дахин хурдан, хоёр дахин их багтаамжтай байх болно, өөрөөр хэлбэл бид компьютер дээрээ 32 ГБ хүртэлх багтаамжтай санах ойн диск авах боломжтой болно. Ирээдүйд энэ нь ухаалаг гар утсанд (шинэ санах ой нь бага чадалтай хувилбарт байх болно) болон зөөврийн компьютерт (DIMM үүрний тоо хязгаарлагдмал) хамааралтай байх болно. Мөн машин сурах нь их хэмжээний RAM шаарддаг.

2.3. Дэлхийн бага тойрог замын хиймэл дагуулын систем

Хүнд, үнэтэй, хүчирхэг хиймэл дагуулуудыг жижиг, хямд төсөр хиймэл дагуулаар солих санаа нь шинэ зүйл биш бөгөөд 90-ээд онд гарч ирсэн. Юуны тухай "Илон Маск удахгүй интернетийг хиймэл дагуулаас хүн бүрт түгээнэ" Одоо зөвхөн залхуу хүмүүс л сонссонгүй. Энд байгаа хамгийн алдартай компани бол 90-ээд оны сүүлээр дампуурсан боловч АНУ-ын Батлан ​​хамгаалах яамны зардлаар аврагдсан Iridium (Оросын ухаалаг гэрийн систем болох iRidium-тай андуурч болохгүй). Элон Маскийн төсөл (Starlink) цорын ганц төслөөс хол байна - Ричард Брэнсон (OneWeb - санал болгож буй 1440 хиймэл дагуул), Боинг (3000 хиймэл дагуул), Samsung (4600 хиймэл дагуул) болон бусад компаниуд хиймэл дагуулын уралдаанд оролцож байна.

Энэ бүс нутагт байдал ямар байна, эдийн засаг ямархуу байна вэ - эндээс уншина уу хянах. Мөн бид ирэх жил болох анхны хэрэглэгчдийн эдгээр системийн анхны туршилтыг хүлээж байна.

2.4. Нано хэмжээст 3D хэвлэх

Хэдийгээр 3D хэвлэх нь хүн бүрийн амьдралд нэвтрээгүй (хувь хүний ​​хувийн хуванцар үйлдвэрээс амласан хэлбэрээр) хэдий ч гейкүүдийн технологийн салбарыг аль эрт орхисон юм. Сургуулийн хүүхэд бүр дор хаяж 3D сийлбэртэй үзэг байдгийг мэддэг бөгөөд олон хүн гүйгчтэй хайрцаг, экструдер худалдаж авахыг мөрөөддөг гэдгийг та дүгнэж болно.

Стереолитографи (лазер 3D принтер) нь бие даасан фотоноор хэвлэх боломжийг олгодог: хатууруулахын тулд зөвхөн хоёр фотон шаарддаг шинэ полимеруудыг судалж байна. Энэ нь лабораторийн бус нөхцөлд цоо шинэ шүүлтүүр, бэхэлгээ, пүрш, хялгасан судас, линз үүсгэх боломжийг олгоно. Энд фотополимержихээс холгүй байна - зөвхөн энэ технологи нь процессор болон тооцоолох хэлхээг "хэвлэх" боломжийг бидэнд олгодог. Үүнээс гадна, энэ нь анхны жил биш юм графен 500 нм гурван хэмжээст бүтцийг хэвлэх технологи, гэхдээ эрс хөгжөөгүй.

Эх сурвалж

3. Мэдрэхүй ба хөдөлгөөн

3.1. Автономит жолоодлогын 4, 5-р түвшин

Нэр томьёог андуурахгүйн тулд бие даасан байдлын ямар түвшинг ялгаж салгаж байгааг ойлгох нь зүйтэй (дэлгэрэнгүй тайлбараас авсан). нийтлэл, бид сонирхсон бүх хүмүүст ханддаг):

Түвшин 1: Хөдөлгөөний удирдлага: жолоочид маш хязгаарлагдмал нөхцөлд тусалдаг (жишээлбэл, жолооч хөлөө дөрөөнөөс авсны дараа машиныг өгөгдсөн хурдаар барих)
Түвшин 2: Хязгаарлагдмал жолоодлого болон тоормосны тусламж. Жолооч бараг тэр дороо хяналтаа авахад бэлэн байх ёстой. Түүний гар нь жолооны хүрд дээр, нүд нь зам руу чиглэсэн байдаг. Энэ бол Тесла, Женерал Моторс хоёрт аль хэдийн байгаа зүйл.
Түвшин 3: Жолооч байнга зам харж байх шаардлагагүй болсон. Гэхдээ тэр сонор сэрэмжтэй байж, хяналтаа авахад бэлэн байх ёстой. Энэ нь худалдаанд гарсан машинуудад хараахан байдаггүй зүйл юм. Одоо байгаа бүх нь 1-2 түвшинд байна.
Түвшин 4: Жинхэнэ автомат нисгэгч, гэхдээ хязгаарлалттай: зөвхөн сайтар зурагдсан, системд ерөнхийдөө мэдэгдэж байгаа мэдэгдэж буй газар, мөн тодорхой нөхцөлд: жишээлбэл, цас ороогүй тохиолдолд. Waymo болон General Motors компаниуд ийм загвартай бөгөөд хэд хэдэн хотод худалдаанд гаргаж, бодит орчинд туршихаар төлөвлөж байна. Yandex нь Сколково, Иннополис хотод нисгэгчгүй таксины туршилтын бүсүүдтэй: аялал нь зорчигчийн суудалд сууж буй инженерийн хяналтан дор явагддаг; оны эцэс гэхэд тус компани флотоо 100 нисгэгчгүй тээврийн хэрэгсэл болгон өргөжүүлэхээр төлөвлөж байна.
Түвшин 5: Бүрэн автомат жолоодлого, амьд жолоочийг бүрэн солих. Ийм систем байхгүй бөгөөд ойрын жилүүдэд гарч ирэх магадлал багатай.

Энэ бүхнийг ойрын ирээдүйд харах нь хэр бодитой вэ? Энд би уншигчийг нийтлэл рүү дахин чиглүүлэхийг хүсч байна "Яагаад Теслагийн амлаж байгаачлан 2020 он гэхэд робот такси ажиллуулах боломжгүй байна вэ?". Энэ нь зарим талаараа 5G холболт байхгүйтэй холбоотой: 4G хурд нь хангалттай биш юм. Автономит машинуудын өртөг маш өндөр байгаатай холбоотой: тэд хараахан ашиг олоогүй, бизнесийн загвар нь тодорхойгүй байна. Нэг үгээр хэлбэл, энд "бүх зүйл төвөгтэй" бөгөөд Гартнер 4, 5-р түвшинг бөөнөөр нь хэрэгжүүлэх урьдчилсан таамаг 10 жилийн дараагаас эрт биш гэж бичсэн нь санамсаргүй хэрэг биш юм.

3.2. 3D мэдрэгч бүхий камерууд

Найман жилийн өмнө Майкрософт компанийн Kinect тоглоомын хянагч 3D харааны хүртээмжтэй, харьцангуй хямд шийдлийг санал болгосноор давалгаа үүсгэсэн. Тэр цагаас хойш Kinect-тэй бие бялдрын боловсрол, бүжгийн тоглоомууд богино хугацаанд өсч, буурч байсан ч 3D камерыг үйлдвэрлэлийн робот, нисгэгчгүй машин, гар утсанд нүүр царайг таних зорилгоор ашиглаж эхэлсэн. Технологи нь хямд, илүү авсаархан, илүү хүртээмжтэй болсон.

Samsung S10 утас нь объект хүртэлх зайг хэмждэг Нислэгийн цаг камертай бөгөөд анхаарлаа төвлөрүүлэхэд хялбар болгодог. Эх сурвалж

Хэрэв та энэ сэдвийг сонирхож байгаа бол бид таныг гүн камерын талаархи маш сайн нарийвчилсан тойм руу чиглүүлэх болно. 1-р хэсэг, 2-р хэсэг.

3.3. Жижиг ачаа хүргэх дрон (Light Cargo Delivery Drones)

Энэ жил Амазон 2 кг хүртэлх жижиг ачаа тээвэрлэх чадвартай шинэ нисдэг дроноо үзүүлэн олон нийтэд хүргэсэн. Замын түгжрэлтэй хотын хувьд энэ нь хамгийн тохиромжтой шийдэл мэт санагдаж байна. Эдгээр дронууд тун ойрын ирээдүйд хэрхэн ажиллахыг харцгаая. Магадгүй энд болгоомжтой эргэлзэх нь зүйтэй болов уу: нисгэгчгүй онгоцыг хялбархан хулгайлах боломжоос эхлээд UAV-д хууль ёсны хязгаарлалт тавих хүртэл олон асуудал бий. Amazon Prime Air компани байгуулагдаад зургаан жил болж байгаа ч туршилтын шатандаа явж байна.

Амазоны шинэ дроныг энэ хавар үзүүлэв. Түүний тухай Оддын дайн байдаг. Эх сурвалж

Амазоноос гадна энэ зах зээлд бусад тоглогчид байдаг (дэлгэрэнгүй мэдээлэл байдаг Дүгнэлт), гэхдээ нэг ч бэлэн бүтээгдэхүүн биш: бүх зүйл туршилт, маркетингийн кампанит ажлын үе шатанд байна. Тус тусад нь нэлээд сонирхолтой өндөр мэргэшсэн анагаах ухааныг тэмдэглэх нь зүйтэй төслүүд Африкт: Гана (14 хүргэлт, Zipline компани) болон Руанда (Matternet компани) -д донорын цус хүргэх.

3.4. Автономит нисдэг машинууд

Энд тодорхой зүйл хэлэхэд хэцүү. Гартнерын үзэж байгаагаар энэ нь 10 жилийн дараа гарч ирнэ. Ерөнхийдөө энд өөрөө жолооддог машинтай адил асуудал байдаг, зөвхөн тэд шинэ хэмжээсийг олж авдаг - босоо. Porsche, Boeing, Uber компаниуд нисдэг такси бүтээх амбицаа зарлалаа.

3.5. Өргөтгөсөн бодит байдлын үүлэн (AR Cloud)

Бодит ертөнцийн байнгын дижитал хуулбар нь бүх хэрэглэгчдэд нийтлэг бодит байдлын шинэ давхаргыг бий болгох боломжийг танд олгоно. Техникийн хувьд бид хөгжүүлэгчид өөрсдийн AR програмуудыг нэгтгэх боломжтой нээлттэй үүлэн платформ хийх талаар ярьж байна. Мөнгө олох загвар нь тодорхой бөгөөд энэ нь Steam-ийн нэг төрлийн аналог юм. Энэхүү санаа нь маш хүчтэй болсон тул зарим хүмүүс үүлгүй AR нь зүгээр л ашиггүй гэж үздэг.

Энэ нь ирээдүйд хэрхэн харагдахыг богино хэмжээний видеонд харуулав. Black Mirror-ийн өөр нэг анги бололтой:

Та мөн хаягаар уншиж болно тойм нийтлэл.

4. Өргөтгөсөн хүн

4.1. Сэтгэл хөдлөлийн AI

Хүний сэтгэл хөдлөлийг хэрхэн хэмжих, дуурайх, хариу үйлдэл үзүүлэх вэ? Энд байгаа үйлчлүүлэгчдийн зарим нь Amazon Alexa гэх мэт дуут туслах үйлдвэрлэдэг компаниуд юм. Хэрэв тэд сэтгэлийн хөдөлгөөнийг таньж сурвал гэртээ үнэхээр дасч чадна: хэрэглэгчийн сэтгэл ханамжгүй байдлын шалтгааныг ойлгож, нөхцөл байдлыг засахыг хичээ. Ерөнхийдөө мессежээс илүү контекст нь илүү их мэдээлэл байдаг. Мөн контекст нь нүүрний илэрхийлэл, аялгуу, аман бус зан байдал юм.

Бусад практик хэрэглээ: ажлын ярилцлагын үеэр сэтгэл хөдлөлийн дүн шинжилгээ хийх (видео ярилцлагад үндэслэн), сурталчилгаа эсвэл бусад видео контентод үзүүлэх хариу үйлдлийг үнэлэх (инээмсэглэл, инээд), суралцахад туслах (жишээлбэл, олон нийтийн ярианы урлагт бие даасан дадлага хийх).

Энэ сэдвээр 6 минутын богино хэмжээний киноны зохиогчоос илүү сайн ярихад хэцүү байдаг Ур мэдрэмжийг хулгайлж байна. Ухаантай, загварлаг видео нь маркетингийн зорилгоор бидний сэтгэл хөдлөлийг хэрхэн хэмжиж болохыг харуулсан бөгөөд таны царайны агшин зуурын хариу үйлдлээс та пицца, нохой, Канье Уэст дуртай эсэх, тэр байтугай таны орлогын түвшин, ойролцоогоор IQ ямар байгааг олж мэдээрэй. Дээрх линкийг ашиглан киноны вэб сайтад зочилсноор та зөөврийн компьютерийнхээ суурилуулсан камерыг ашиглан интерактив видеоны оролцогч болно. Уг киног аль хэдийн хэд хэдэн кино наадамд үзүүлжээ.

Эх сурвалж

Текст дэх ёжлолыг хэрхэн таних вэ гэсэн сонирхолтой судалгаа ч бий. Бид # sarcasm хаштагтай жиргээ хийж, наран доорх бүх зүйлийн талаар 25 ёжилсон жиргээ, 000 тогтмол жиргээ бүхий сургалтын багц хийсэн. Бид TensorFlow номын санг ашиглаж, системийг сургасан бөгөөд үр дүн нь энд байна.

Эх сурвалж

Тиймээс, хэрэв та хамтран ажиллагсад эсвэл найзынхаа талаар итгэлгүй байгаа бол тэр танд ноцтой юм уу ёжтой хэлсэн бол та аль хэдийн ашиглаж болно. бэлтгэгдсэн мэдрэлийн сүлжээ!

4.2. Өргөтгөсөн оюун ухаан

Машин сургалтын аргыг ашиглан оюуны ажлыг автоматжуулах. Энэ нь шинэ зүйл биш юм шиг санагдаж байна уу? Гэхдээ энд үг хэллэг нь өөрөө чухал юм, ялангуяа энэ нь хиймэл оюун ухаантай товчлолтой давхцаж байгаа тул. Энэ нь биднийг "хүчтэй" болон "сул" хиймэл оюун ухааны тухай маргаан руу буцаан авчирдаг.
Хүчтэй хиймэл оюун ухаан бол хүний ​​оюун ухаантай бүрэн дүйцэхүйц, хувь хүнийхээ хувьд өөрийгөө мэддэг шинжлэх ухааны уран зөгнөлт киноны хиймэл оюун ухаан юм. Энэ хараахан байхгүй байгаа бөгөөд энэ нь байх эсэх нь тодорхойгүй байна.

Сул хиймэл оюун ухаан нь бие даасан хүн биш, харин хүний ​​туслах юм. Тэрээр хүнтэй төстэй сэтгэлгээтэй гэж хэлдэггүй, гэхдээ зүгээр л мэдээллийн асуудлыг хэрхэн шийдвэрлэх, тухайлбал, зураг дээр юу байгааг тодорхойлох, текстийг орчуулах зэргийг мэддэг.

Эх сурвалж

Энэ утгаараа Augmented Intelligence нь хамгийн цэвэр хэлбэрээрээ "сул хиймэл оюун ухаан" бөгөөд хүн бүрийн мөрөөддөг (эсвэл айдаг) "хүчтэй хиймэл оюун ухаан"-ыг эндээс харах гэсэн төөрөгдөл, уруу таталтыг оруулаагүй тул томъёолол нь амжилттай юм шиг санагддаг. "бослогын машинууд"-ын талаархи олон хэлэлцүүлгийг эргэн санацгаая). "Augmented Intelligence" хэллэгийг ашигласнаар бид тэр даруй өөр нэг киноны баатрууд болж хувирдаг: шинжлэх ухааны уран зөгнөлт зохиолоос (Асимовын "Би, робот" гэх мэт) бид өөрсдийгөө киберпанкаар олж авдаг (энэ төрөлд байгаа өргөтгөлүүд нь хүний ​​чадварыг өргөжүүлдэг бүх төрлийн суулгацууд юм).

Хэрхэн гэж хэлэв Эрик Брайнжолфссон, Эндрю МакАффи: “Ирэх 10 жилийн хугацаанд ийм зүйл тохиолдох болно. AI менежерүүдийг орлохгүй, харин хиймэл оюун ухаан ашигладаг менежерүүд үүнийг хийж амжаагүй хүмүүсийг орлох болно."

жишээ нь:

• Анагаах ухаан: Стэнфордын их сургууль боловсруулсан алгоритмЦээжний рентген зураг дээр эмгэгийг таних ажлыг ихэнх эмч нарын адил амжилттай даван туулж чаддаг.
• Боловсрол: оюутан, багш нарт туслах, оюутнуудын материалд өгсөн хариу үйлдэлд дүн шинжилгээ хийх, бие даасан сургалтын чиглэлийг бий болгох.
• Бизнесийн аналитик: статистикийн дагуу өгөгдлийг урьдчилан боловсруулах нь судлаачийн цаг хугацааны 80%, туршилтын зөвхөн 20% -ийг авдаг.

4.3. Биочипс

Энэ бол бүх киберпанк кино, номын дуртай сэдэв юм. Ерөнхийдөө гэрийн тэжээвэр амьтдад бичил чип хийх нь шинэ туршлага биш юм. Харин одоо эдгээр чипсийг хүмүүст суулгаж эхэлжээ.

Энэ тохиолдолд шуугиан дэгдээсэн нь Америкийн Three Square Market компанид гарсан шуугиантай холбоотой байх магадлалтай. Тэнд ажил олгогч нь шимтгэл төлж, арьсан дороо чипс суулгах санал тавьж эхэлжээ. Чип нь хаалга онгойлгох, компьютерт нэвтрэх, автомат машинаас хөнгөн зууш худалдаж авах боломжийг олгодог, өөрөөр хэлбэл ажилчдын бүх нийтийн карт юм. Түүгээр ч барахгүй ийм чип нь иргэний үнэмлэхний үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд үүнд GPS модуль байхгүй тул хэн нэгнийг ашиглаж байгааг хянах боломжгүй юм. Мөн хэрэв хүн гарнаасаа чипийг авахыг хүсвэл эмчийн туслалцаатайгаар 5 минут зарцуулдаг.

Чипсийг ихэвчлэн эрхий болон долоовор хурууны хооронд суулгадаг. Эх сурвалж

Цааш унших нийтлэл дэлхий дээр чип хийх нөхцөл байдлын талаар.

4.4. Иммерсив ажлын талбар

"Иммерсив" гэдэг нь зугтах аргагүй өөр нэг шинэ үг юм. Энэ нь хаа сайгүй байдаг. Уран сайхны театр, үзэсгэлэн, кино театр. Юу гэсэн үг вэ? Иммерсион гэдэг нь зохиогч ба үзэгч, виртуал болон бодит ертөнцийн хоорондох хил хязгаар алдагдах үед шингээх нөлөөг бий болгох явдал юм. Ажлын байран дээр энэ нь санаачлагч, гүйцэтгэгч хоёрын хоорондох заагийг бүдгэрүүлж, орчноо дахин форматлах замаар ажилчдыг илүү идэвхтэй байр суурь эзлэхийг урамшуулах гэсэн үг юм.

Бид одоо хаа сайгүй Agile, уян хатан байдал, нягт хамтын ажиллагаатай болсон тул ажлын байрыг аль болох хялбархан тохируулах боломжтой бөгөөд бүлгийн ажлыг дэмжих ёстой. Эдийн засаг нь түүний нөхцөлийг зааж өгдөг: түр ажилчид олширч, оффисын түрээсийн өртөг нэмэгдэж, хөдөлмөрийн өрсөлдөөнт зах зээлд мэдээллийн технологийн компаниуд амралт чөлөөт цаг болон бусад ашиг тусыг бий болгох замаар ажилчдынхаа сэтгэл ханамжийг нэмэгдүүлэхийг хичээж байна. Мөн энэ бүхэн ажлын байрны дизайнд тусгагдсан байдаг.

Эхлээд тайлан Нолл

4.5. Хувь хүний ​​дүр төрх

Зар сурталчилгаанд хувийн тохиргоо гэж юу байдгийг хүн бүр мэддэг. Өнөөдөр та хамт ажиллагсадтайгаа өрөөний агаар бага зэрэг хуурай байгаа тул оффисдоо чийгшүүлэгч худалдаж авах хэрэгтэй гэж ярилцаж байгаа бөгөөд маргааш нь та нийгмийн сүлжээн дэх "чийгшүүлэгч худалдаж аваарай" гэсэн зарыг харлаа. надад тохиолдсон бодит явдал).

Эх сурвалж

Gartner-аас тодорхойлсон хувийн тохиргоо нь хэрэглэгчдийн хувийн мэдээллийг сурталчилгааны зорилгоор ашиглахтай холбоотой өсөн нэмэгдэж буй санаа зовнилын хариу үйлдэл юм. Зорилго нь бидэнд хувь хүний ​​хувьд биш, харин бидний амьдарч буй нөхцөл байдалд тохирсон зар сурталчилгааг үзүүлэх арга барилыг хөгжүүлэх явдал юм. Жишээлбэл, бидний байршил, төхөөрөмжийн төрөл, өдрийн цаг, цаг агаарын нөхцөл байдал - энэ нь бидний хувийн мэдээллийг зөрчөөгүй зүйл бөгөөд бид "хяналтанд өртөх" таагүй мэдрэмжийг мэдэрдэггүй.

Эдгээр хоёр ойлголтын ялгааны талаар уншина уу тэмдэглэл Эндрю Фрэнк Gartner-ийн вэбсайт дээр блог бичдэг. Ийм нарийн ялгаа, ижил төстэй үгс байдаг тул та ялгааг нь мэдэхгүй, ярилцагчтайгаа удаан маргаж, ерөнхийдөө хоёулаа зөв гэж сэжиглэхгүй байх эрсдэлтэй (мөн энэ нь бас тохиолдсон бодит явдал юм. зохиогч).

4.6. Биотехнологи - Соёлжуулсан эсвэл хиймэл эд

Энэ бол юуны түрүүнд хиймэл мах тариалах санаа юм. Үүний зэрэгцээ дэлхийн хэд хэдэн баг "Мах 2.0" лабораторийг хөгжүүлэхээр завгүй байгаа бөгөөд энэ нь ердийнхөөс хямд болж, түргэн хоол, дараа нь супермаркетууд түүн рүү шилжих төлөвтэй байна. Энэ технологийн хөрөнгө оруулагчид бол Билл Гейтс, Сергей Брин, Ричард Брэнсон болон бусад хүмүүс юм.

Эх сурвалж

Хүн бүр хиймэл махыг маш их сонирхох болсон шалтгаанууд:

1. Дэлхийн дулаарал: фермээс ялгарах метаны ялгарал. Энэ нь уур амьсгалд нөлөөлж буй дэлхийн хийн эзлэхүүний 18 хувь юм.
2. Хүн амын өсөлт. Махны эрэлт нэмэгдэж байгаа бөгөөд хүн бүрийг байгалийн махаар тэжээх боломжгүй - энэ нь зүгээр л үнэтэй юм.
3. Орон зай дутмаг. Амазоны ойн 70% нь бэлчээрийн зориулалтаар аль хэдийн огтлогдсон байна.
4. Ёс суртахууны үзэл бодол. Энэ нь чухал ач холбогдолтой хүмүүс байдаг. Амьтны эрхийг хамгаалах PETA байгууллага хиймэл тахианы махыг зах зээлд гаргаж буй эрдэмтэнд нэг сая долларын шагнал хэдийнэ санал болгоод байна.

Жинхэнэ махаар шар буурцаг орлуулах нь хэсэгчилсэн шийдэл юм, учир нь хүмүүс амт, бүтцийн ялгааг үнэлж, шар буурцагны стейкээс татгалзах магадлал багатай байдаг. Тиймээс танд жинхэнэ, органик ургуулсан мах хэрэгтэй. Одоо харамсалтай нь хиймэл мах хэтэрхий үнэтэй байна: нэг кг нь 12 доллараас. Энэ нь ийм мах тариалах техникийн нарийн төвөгтэй үйл явцтай холбоотой юм. Энэ бүгдийг уншина уу нийтлэл.

Хэрэв бид эд эс ургах бусад тохиолдлын талаар ярих юм бол аль хэдийн анагаах ухаанд байдаг - хиймэл эрхтэнтэй холбоотой сэдэв нь сонирхолтой юм: жишээлбэл, зүрхний булчингийн "нөхөөс". хэвлэсэн тусгай 3D принтер. Мэдэгдэж байгаа түүхүүд хиймэл ургуулсан хулганы зүрх шиг, гэхдээ ерөнхийдөө бүх зүйл эмнэлзүйн туршилтын хүрээнд хэвээр байна. Тиймээс бид ойрын жилүүдэд Франкенштейнтэй уулзах магадлал багатай юм.

Гартнер 2015 онд хөгжингүй орнуудын хүн амын 2019% нь 10D хэвлэмэл эмнэлгийн төхөөрөмж суулгана гэсэн 3 онд хийсэн бүтэлгүй таамаглалдаа маш болгоомжтой хандаж байгаа бололтой. Тиймээс бүтээмжийн өндөрлөгт хүрэх хугацаа нь дор хаяж 10 жил гэсэн үг.

5. Дижитал экосистем

5.1. Төвлөрсөн бус вэб

Энэхүү ойлголт нь вэбийг зохион бүтээгч, Тюринг шагналын эзэн Сэр Тим Бёрнерс-Лигийн нэртэй нягт холбоотой юм. Түүний хувьд компьютерийн шинжлэх ухааны ёс зүйн асуудал үргэлж чухал байсан бөгөөд интернетийн хамтын мөн чанар нь чухал байсан: гипертекстийн үндэс суурийг тавьж, сүлжээ нь шатлал шиг биш харин вэб шиг ажиллах ёстой гэдэгт итгэлтэй байв. Энэ нь сүлжээний хөгжлийн эхний шатанд байсан. Гэсэн хэдий ч интернет хөгжихийн хэрээр бүтэц нь янз бүрийн шалтгааны улмаас төвлөрсөн байдаг. Бүхэл бүтэн улс орны сүлжээнд нэвтрэх эрхийг хэдхэн үйлчилгээ үзүүлэгчийн тусламжтайгаар хялбархан хааж болох нь тогтоогдсон. Мөн хэрэглэгчийн өгөгдөл нь интернетийн компаниудын хүч чадал, орлогын эх үүсвэр болсон.

"Интернэт аль хэдийн төвлөрсөн бус болсон" гэж Бурнерс-Ли хэлэв. “Асуудал нь нэг хайлтын систем, нэг том нийгмийн сүлжээ, нэг микроблог платформ давамгайлж байгаа явдал юм. Бидэнд технологийн асуудал байхгүй ч нийгмийн асуудал байна."

Түүний дотор нээлттэй захидал Вэбийг бүтээгч нь World Wide Web-ийн 30 жилийн ойд зориулж интернетийн гурван үндсэн асуудлыг тодорхойлсон.

1. Төрөөс ивээн тэтгэсэн хакердах, гэмт хэрэг, онлайн дарамт зэрэг зорилтот хохирол
2. Системийн загвар нь хэрэглэгчдэд хохирол учруулахуйц механизмыг бий болгох үндэс суурийг бүрдүүлдэг: товшилт хийх санхүүгийн хөшүүрэг, хуурамч мэдээллийн вирусын тархалт.
3. Мөргөлдөөнд хүргэж, онлайн хэлэлцүүлгийн чанарыг бууруулдаг системийн дизайны хүсээгүй үр дагавар

Тим Бернерс-Ли "Эрүүл хүний ​​интернет" ямар зарчимд тулгуурлаж болох талаар 2-р асуудалгүй хариултыг аль хэдийн авсан байна: "Олон хэрэглэгчдийн хувьд зар сурталчилгааны орлого нь интернеттэй харилцах цорын ганц загвар хэвээр байна. Хүмүүс өөрсдийн өгөгдөлд юу тохиолдохоос айж байсан ч контентыг үнэ төлбөргүй хүлээн авах боломжийг маркетингийн машинтай тохиролцоход бэлэн байна. Бараа, үйлчилгээний төлбөрийг төлөх нь хоёр талдаа хялбар бөгөөд тааламжтай байдаг ертөнцийг төсөөлөөд үз дээ." Үүнийг хэрхэн зохион байгуулах сонголтуудын дунд: хөгжимчид iTunes хэлбэрээр зуучлагчгүйгээр бичлэгээ зарах, мэдээллийн сайтууд сурталчилгаанаас мөнгө олохын оронд нэг нийтлэл уншихын тулд бичил төлбөрийн системийг ашиглах боломжтой.

Энэхүү шинэ интернетийн туршилтын прототип болгон Тим Бернерс-Ли SOLID төслийг эхлүүлсэн бөгөөд үүний мөн чанар нь та өөрийн мэдээллээ мэдээллийн дэлгүүр болох "под"-д хадгалж, гуравдагч талын програмуудад энэ өгөгдлийг өгөх боломжтой юм. Гэхдээ зарчмын хувьд та өөрөө мэдээллийнхээ эзэн юм. Энэ бүхэн нь peer-to-peer сүлжээний тухай ойлголттой нягт холбоотой, өөрөөр хэлбэл таны компьютер зөвхөн үйлчилгээ авахыг хүсээд зогсохгүй, нэг серверийг цорын ганц суваг болгон найдахгүйн тулд үйлчилгээ үзүүлдэг.

Эх сурвалж

5.2. Төвлөрсөн бус бие даасан байгууллагууд

Энэ нь компьютерийн программ хэлбэрээр бичигдсэн дүрмээр зохицуулагддаг байгууллага юм. Түүний санхүүгийн үйл ажиллагаа нь блокчейн дээр суурилдаг. Ийм байгууллагыг бий болгох зорилго нь төрийг зуучлагчийн үүргээс ангижруулж, хэн нэгний дангаараа бус, бүгдээрээ хамтран өмчилдөг эсрэг талуудын нэгдсэн итгэлцлийн орчныг бүрдүүлэх явдал юм. Энэ нь онолын хувьд, хэрэв энэ санаа үндэс суурьтай бол нотариат болон бусад ердийн баталгаажуулалтын байгууллагуудыг татан буулгах ёстой.

Ийм байгууллагын хамгийн алдартай жишээ бол 2016 онд 150 сая доллар цуглуулж, үүний 50 долларыг дүрмийн хуулийн цоорхойгоор шууд хулгайлсан нь венчур төвлөрсөн The DAO юм. Хэцүү асуудал нэн даруй гарч ирэв: буцааж эргүүлж, мөнгөө буцааж өгөх, эсвэл мөнгө татах нь хууль ёсны байсан гэдгийг хүлээн зөвшөөрөх, учир нь энэ нь платформын дүрмийг зөрчөөгүй болно. Үүний үр дүнд хөрөнгө оруулагчдад мөнгө буцааж өгөхийн тулд бүтээгчид блокчэйнийг дахин бичиж, түүний үндсэн зарчим болох хувиршгүй байдлыг зөрчиж The DAO-г устгах шаардлагатай болсон.

Ethereum (зүүн талд) болон The DAO (баруун талд) тухай комикс. Эх сурвалж

Энэ бүх түүх нь DAO-ийн санааны нэр хүндийг сүйтгэсэн. Тэр төсөл Ethereum cryptocurrency үндсэн дээр хийсэн, хувилбар Ифер 2.0 ирэх жил хүлээгдэж буй - магадгүй зохиогчид (тэдгээрийн алдартай Виталик Buterin) алдааг харгалзан үзэж, шинэ зүйлийг харуулах болно. Тийм ч учраас Gartner DAO-г дээд талд тавьсан байх.

5.3.Синтетик өгөгдөл

Мэдрэлийн сүлжээг сургахын тулд их хэмжээний өгөгдөл хэрэгтэй. Өгөгдлийг гараар шошголох нь зөвхөн хүний ​​хийж чадах асар том ажил юм. Тиймээс хиймэл мэдээллийн багц үүсгэх боломжтой. Жишээлбэл, сайт дээрх хүний ​​царайны ижил цуглуулгууд https://generated.photos. Тэдгээрийг дээр дурдсан GAN алгоритмуудыг ашиглан бүтээдэг.

Эдгээр царай нь хүмүүст хамаарахгүй. Эх сурвалж

Ийм өгөгдлийн том давуу тал нь үүнийг ашиглахад хууль эрх зүйн хүндрэл байхгүй: хувийн мэдээллийг боловсруулах зөвшөөрөл өгөх хүн байхгүй.

5.4.Digital Ops

DevOps бидний ярианд нэвтэрснээс хойш "Ops" дагавар нь гайхалтай загварлаг болсон. Одоо DigitalOps гэж юу болох талаар - энэ бол DevOps, DesignOps, MarketingOps-ийн ерөнхий ойлголт юм... Та уйдаж байна уу? Товчхондоо, энэ нь DevOps хандлагыг програм хангамжийн талбараас бизнесийн бусад бүх тал болох маркетинг, дизайн гэх мэт рүү шилжүүлэх явдал юм.

Эх сурвалж

DevOps-ийн санаа нь програмистууд, тестерүүд, аюулгүй байдлын мэргэжилтнүүд, администраторууд байдаг нийтлэг багийг бий болгох замаар Хөгжлийн өөрөө болон Үйл ажиллагаа (бизнесийн үйл явц) хоорондын саад бэрхшээлийг арилгах явдал байв; тодорхой практикийг хэрэгжүүлэх: тасралтгүй нэгтгэх, код болгон дэд бүтэц, санал хүсэлтийн сүлжээг багасгах, бэхжүүлэх. Зорилго нь бүтээгдэхүүнийг зах зээлд гаргах хугацааг хурдасгах явдал байв. Хэрэв та үүнийг Agile-тэй төстэй гэж бодож байсан бол таны зөв байсан. Одоо энэ хандлагыг програм хангамж хөгжүүлэх талбараас ерөнхийд нь хөгжүүлэлт рүү шилжүүлж, DigitalOps гэж юу болохыг та ойлгож байна.

5.5. Мэдлэгийн графикууд

Машин сургалтын алгоритмыг ашиглан мэдлэгийн талбарыг загварчлах програм хангамжийн арга. Мэдлэгийн график нь бүх мэдээллийг хооронд нь холбохын тулд одоо байгаа мэдээллийн бааз дээр бүтээгдсэн: бүтэцтэй (үйл явдал эсвэл хүмүүсийн жагсаалт) болон бүтэцгүй (нийтлэлийн текст).

Хамгийн энгийн жишээ бол Google хайлтын үр дүнд харагдах карт юм. Хэрэв та хүн эсвэл байгууллагыг хайж байгаа бол баруун талд нь карт харагдах болно.


"Удахгүй болох үйл явдлууд" нь Google газрын зургийн мэдээллийн хуулбар биш, харин Yandex.Afisha-тай хийсэн хуваарийг нэгтгэсэн гэдгийг анхаарна уу: Хэрэв та үйл явдлууд дээр дарвал үүнийг хялбархан харж болно. Энэ нь хэд хэдэн мэдээллийн эх сурвалжуудын нэгдэл юм.

Хэрэв та жагсаалт асуувал - жишээлбэл, "алдартай захирлууд" - танд тойруулгыг харуулах болно:

Дуустал уншсан хүмүүст зориулсан урамшуулал

Одоо бид цэг бүрийн утгыг өөрсөддөө тодорхой болгосны дараа бид ижил зургийг харж болно, гэхдээ орос хэл дээр:

Үүнийг нийгмийн сүлжээнд чөлөөтэй хуваалцаарай!

Татьяна Волкова - Самсунг академийн мэдээллийн технологийн интернетэд зориулсан сургалтын хөтөлбөрийн зохиогч, Самсунг судалгааны төвийн компанийн нийгмийн хариуцлагын хөтөлбөрийн мэргэжилтэн


Эх сурвалж: www.habr.com