Gartnerning jadvali texnologiya sanoatidagilar uchun yuqori moda namoyishiga o'xshaydi. Unga qarab, bu mavsumda qaysi so'zlar ko'proq shov-shuvga sabab bo'lganini va bo'lajak barcha anjumanlarda nima eshitishingizni oldindan bilib olishingiz mumkin.

Siz ham tilda gapirishingiz uchun biz ushbu grafikdagi chiroyli soʻzlar ortida nima borligini tushundik.

Boshlash uchun, bu qanday grafik haqida bir necha so'z. Har yili avgust oyida Gartner konsalting agentligi Gartner Hype Curve hisobotini chiqaradi. Rus tilida bu "hayp egri" yoki oddiyroq aytganda, hayp. 30 yil oldin "Publika dushmani" guruhining repperlari: "Haypga ishonmanglar" deb kuylashdi. Ishoning yoki ishonmang, bu shaxsiy savol, lekin agar siz texnologiya sohasida ishlasangiz va global tendentsiyalarni bilmoqchi bo'lsangiz, hech bo'lmaganda ushbu kalit so'zlarni bilishga arziydi.

Bu ma'lum bir texnologiyadan jamoatchilik kutishlarining grafigi. Gartnerning fikriga ko'ra, ideal holda texnologiya 5 bosqichdan o'tadi: texnologiyani ishga tushirish, kutilgan umidlar cho'qqisi, umidsizlik vodiysi, ma'rifat nishabi, mahsuldorlik platosi. Ammo shunday bo'ladiki, u "ko'ngilsizliklar vodiysida" cho'kib ketadi - siz misollarni o'zingiz juda oson eslab qolishingiz mumkin, xuddi shu bitkoinlarni qabul qilishingiz mumkin: dastlab "kelajak puli" cho'qqisiga chiqib, texnologiyaning kamchiliklari paydo bo'lganda, ular tezda pastga tushib ketishdi. ayon bo'ldi, birinchi navbatda, bitimlar soni va bitkoinlar ishlab chiqarish uchun zarur bo'lgan juda katta miqdordagi elektr energiyasiga cheklovlar (bu allaqachon ekologik muammolarni keltirib chiqaradi). Va, albatta, Gartner jadvali shunchaki prognoz ekanligini unutmasligimiz kerak: bu erda, masalan, batafsil o'qishingiz mumkin. maqola, bu erda eng hayratlanarli bajarilmagan bashoratlar saralanadi.

Shunday qilib, keling, yangi Gartner chartiga o'taylik. Texnologiyalar 5 ta katta tematik guruhga bo'lingan:

1. Kengaytirilgan AI va Analytics
2. Postklassik hisoblash va aloqa
3. Sezgi va harakatchanlik
4. Kengaytirilgan inson
5. Raqamli ekotizimlar

1. Murakkab AI va Analytics

So'nggi 10 yil ichida biz chuqur o'rganishning eng yaxshi soatini ko'rdik. Ushbu tarmoqlar o'z vazifalarini bajarish uchun haqiqatan ham samaralidir. 2018-yilda Yann LeKun, Jefri Xinton va Yoshua Benjio o‘z kashfiyotlari uchun Tyuring mukofotini oldilar – kompyuter fanlari bo‘yicha Nobel mukofotiga o‘xshash eng nufuzli mukofot. Shunday qilib, ushbu sohadagi asosiy tendentsiyalar diagrammada ko'rsatilgan:

1.1. Ta'limni uzatish

Siz neyron tarmog'ini noldan o'rgatmaysiz, balki allaqachon o'qitilganini oling va unga boshqa maqsad qo'ying. Ba'zan bu tarmoqning bir qismini qayta tayyorlashni talab qiladi, lekin butun tarmoqni emas, bu juda tezroq. Misol uchun, ImageNet50 ma'lumotlar to'plamida o'qitilgan tayyor ResNet1000 neyron tarmog'ini olib, siz tasvirdagi juda ko'p turli xil ob'ektlarni juda chuqur darajada tasniflashi mumkin bo'lgan algoritmga ega bo'lasiz (neyronning 1000 qatlami tomonidan yaratilgan xususiyatlar asosida 50 sinf). tarmoq). Ammo siz butun tarmoqni o'qitishingiz shart emas, bu bir necha oy davom etadi.

В onlayn kurs Samsung "Neyron tarmoqlari va kompyuterni ko'rish", masalan, finalda Kaggle vazifasi plitalarni toza va iflos deb tasniflash bilan, yondashuv 5 daqiqada yuqorida tavsiflangan arxitektura bo'yicha qurilgan iflos plitalarni tozalardan ajrata oladigan chuqur neyron tarmoqni taqdim etishi ko'rsatilgan. Asl tarmoq plitalar nima ekanligini umuman bilmas edi, u faqat qushlarni itlardan ajratishni o'rgandi (qarang: ImageNet).

Manba: onlayn kurs Samsung "Neyron tarmoqlari va kompyuterni ko'rish"

Transfer Learning uchun qaysi yondashuvlar ishlashini va qanday tayyor asosiy arxitekturalar mavjudligini bilishingiz kerak. Umuman olganda, bu mashinani o'rganishning amaliy qo'llanilishining paydo bo'lishini sezilarli darajada tezlashtiradi.

1.2. Generativ raqib tarmoqlari (GAN)

Bu biz uchun o'quv maqsadini shakllantirish juda qiyin bo'lgan holatlar uchun. Vazifa haqiqiy hayotga qanchalik yaqin bo'lsa, biz uchun shunchalik tushunarli bo'ladi ("yotoq stolini olib keling"), lekin uni texnik vazifa sifatida shakllantirish qanchalik qiyin. GAN bizni bu muammodan qutqarishga urinishdir.

Bu yerda ikkita tarmoq ishlaydi: biri generator (Generativ), ikkinchisi diskriminator (Adversarial). Bitta tarmoq foydali ishlarni bajarishni o'rganadi (rasmlarni tasniflash, tovushlarni tan olish, karikaturalarni chizish). Va yana bir tarmoq bu tarmoqni o'rgatishni o'rganadi: uning haqiqiy misollari bor va u tarmoqning generativ qismining mahsulotlarini haqiqiy dunyo ob'ektlari (o'quv majmuasi) bilan haqiqatan ham muhim chuqur xususiyatlar asosida taqqoslash uchun ilgari noma'lum bo'lgan murakkab formulani topishni o'rganadi. : ko'zlar soni, Miyazaki uslubiga yaqinlik, to'g'ri inglizcha talaffuz.

Anime qahramonlarini yaratish uchun tarmoq natijasiga misol. manba

Lekin, albatta, u yerda arxitektura qurish qiyin. Faqat neyronlarni tashlash etarli emas, ularni tayyorlash kerak. Va haftalar davomida o'qish kerak. Samsung sun'iy intellekt markazidagi hamkasblarim GAN mavzusi ustida ishlamoqda; bu ularning asosiy tadqiqot savollaridan biridir. Masalan, bu kabi ishlab chiqish: oʻzgaruvchan pozalarga ega boʻlgan odamlarning real suratlarini sintez qilish uchun generativ tarmoqlardan foydalanish - masalan, virtual jihozlash xonasini yaratish yoki yuzni sintez qilish, bu yuqori sifatli videoni taʼminlash uchun saqlanishi yoki uzatilishi kerak boʻlgan maʼlumotlar miqdorini kamaytirishi mumkin. aloqa, radioeshittirish yoki shaxsiy ma'lumotlarni himoya qilish.

manba

1.3. Tushuntiriladigan AI

Ba'zi noyob vazifalar uchun chuqur arxitekturadagi yutuqlar to'satdan chuqur neyron tarmoqlarning imkoniyatlarini inson imkoniyatlariga yaqinlashtirdi. Endi bunday vazifalar ko'lamini oshirish uchun kurash davom etmoqda. Misol uchun, robot changyutgich boshma-qarshi uchrashuvda mushukni itdan osongina ajrata oladi. Ammo ko'pgina hayotiy vaziyatlarda u zig'ir yoki mebel orasida uxlab yotgan mushukni topa olmaydi (ammo, biz kabi, ko'p hollarda ...).

Chuqur neyron tarmoqlar muvaffaqiyatining sababi nimada? Ular muammoning tasvirini "yalang'och ko'zga ko'rinadigan" ma'lumotlarga (foto piksellar, ovoz balandligidagi o'zgarishlar...) emas, balki neyron tarmoqning bir necha yuz qatlamlari tomonidan ushbu ma'lumotni oldindan qayta ishlashdan so'ng olingan xususiyatlar asosida ishlab chiqadilar. Afsuski, bu munosabatlar ham ma'nosiz, nomuvofiq bo'lishi yoki asl ma'lumotlar to'plamidagi nomukammallik izlarini olib yurishi mumkin. Misol uchun, ishga qabul qilishda AIdan o'ylamasdan foydalanish nimaga olib kelishi haqida kichik kompyuter o'yini mavjud Survival of the Best Fit.

Tasvirni teglash tizimi rasmdagi odam aslida erkak bo'lsa ham, taom tayyorlayotgan odamni ayol deb belgilagan (manba). bu payqadi Virjiniya institutida.

Ko'pincha o'zimiz shakllantira olmaydigan murakkab va chuqur munosabatlarni tahlil qilish uchun tushuntirish mumkin bo'lgan AI usullari kerak. Ular chuqur neyron tarmoqlarning xususiyatlarini shunday tartibga soladiki, biz treningdan so'ng biz tarmoqning qaroriga tayanmasdan, o'rgangan ichki vakillikni tahlil qilishimiz mumkin.

1.4. Edge Analytics / AI

Edge so'zi bilan hamma narsa tom ma'noda quyidagilarni anglatadi: algoritmlarning bir qismini bulutdan/serverdan oxirgi qurilma/shlyuz darajasiga o'tkazish. Bunday algoritm tezroq ishlaydi va uning ishlashi uchun markaziy serverga ulanishni talab qilmaydi. Agar siz "nozik mijoz" ning mavhumligi bilan tanish bo'lsangiz, unda biz bu mijozni biroz qalinroq qilamiz.
Bu narsalar Interneti uchun muhim bo'lishi mumkin. Misol uchun, agar mashina haddan tashqari qizib ketgan bo'lsa va sovutish kerak bo'lsa, ma'lumotlar bulutga va u erdan smena ustasiga o'tishini kutmasdan, bu haqda darhol, zavod darajasida signal berish mantiqan. Yoki boshqa misol: o‘zi boshqariladigan avtomobillar markaziy serverga murojaat qilmasdan turib, tirbandlik holatini mustaqil ravishda aniqlashlari mumkin.

manba

Yoki bu xavfsizlik nuqtai nazaridan nima uchun muhimligiga yana bir misol: siz telefoningizga matn kiritganingizda, u sizga xos bo'lgan so'zlarni eslab qoladi, shunda keyinroq telefon klaviaturasi sizni ular bilan qulay tarzda taklif qilishi mumkin - bu bashoratli deb ataladi. matn kiritish. Klaviaturada yozgan hamma narsani ma'lumot markaziga yuborish sizning maxfiyligingizni buzish va shunchaki xavfli bo'ladi. Shuning uchun klaviaturani o'rgatish faqat qurilmangizning o'zida sodir bo'ladi.

1.5. AI platformasi xizmat sifatida (AI PaaS)

PaaS - Platform-as-a-Service - bu biznes modeli bo'lib, unda biz integratsiyalashgan platformaga, jumladan, bulutga asoslangan ma'lumotlarni saqlash va tayyor protseduralarga kirishimiz mumkin. Shunday qilib, biz infratuzilma vazifalaridan xalos bo'lishimiz va diqqatimizni foydali narsalarni ishlab chiqarishga qaratishimiz mumkin. AI vazifalari uchun PaaS platformalariga misol: IBM Cloud, Microsoft Azure, Amazon Machine Learning, Google AI platformasi.

1.6. Moslashuvchan mashinani oʻrganish (adaptiv ML)

Agar sun'iy intellektga moslashishga imkon bersak-chi... Siz so'raysiz - ya'ni, qanday qilib?.. U allaqachon vazifaga moslashmaydimi? Muammo shundaki: biz har bir masalani hal qilish uchun sun'iy intellekt algoritmini yaratishdan oldin uni puxta ishlab chiqamiz. Ular sizga javob berishadi - ma'lum bo'lishicha, bu zanjirni soddalashtirish mumkin.

An'anaviy mashinani o'rganish ochiq tsikl printsipi asosida ishlaydi: siz ma'lumotlarni tayyorlaysiz, neyron tarmoq (yoki biror narsa) o'ylab topasiz, mashq qilasiz, keyin bir nechta ko'rsatkichlarni ko'rib chiqasiz va agar sizga hamma narsa yoqsa, neyron tarmoqni smartfonlarga yuborishingiz mumkin. - foydalanuvchi muammolarini hal qilish. Ammo ma'lumotlar ko'p bo'lgan va uning tabiati asta-sekin o'zgarib turadigan ilovalarda boshqa usullar kerak bo'ladi. O'z-o'zidan moslashadigan va o'rgatadigan bunday tizimlar yopiq, o'z-o'zidan o'rganadigan tsikllarga (yopiq tsikl) tashkil etilgan va ular muammosiz ishlashi kerak.

Ilovalar - bu ko'plab ishbilarmonlar qaror qabul qiladigan oqim tahlili (Stream Analytics) bo'lishi mumkin yoki ishlab chiqarishni moslashuvchan boshqarish. Hozirgi ilovalar miqyosida va odamlar uchun yaxshiroq tushunilgan xavflarni hisobga olgan holda, ushbu muammoni hal qiluvchi usullarning barchasi Adaptiv AI atamasi ostida to'plangan.

manba

Ushbu rasmga qarab, futurologlarga non to'ymaydi degan tuyg'udan xalos bo'lish qiyin - ular robotga nafas olishni o'rgatsinlar...

Postklassik hisoblash va aloqa

2.1. Beshinchi avlod mobil aloqasi (5G)

Bu shunchalik qiziqarli mavzuki, biz sizni darhol o'zimizga havola qilamiz maqola. Xo'sh, bu erda qisqacha xulosa. 5G ma'lumotlar uzatish chastotasini oshirib, Internet tezligini haqiqatdan ham tezlashtiradi. Qisqa to'lqinlarning to'siqlardan o'tishi qiyinroq, shuning uchun tarmoqlarning dizayni butunlay boshqacha bo'ladi: 500 barobar ko'proq tayanch stantsiyalar kerak.

Tezlik bilan bir qatorda biz yangi hodisalarga ega bo'lamiz: to'ldirilgan reallik bilan real vaqt rejimida o'yinlar, telepresensiya orqali murakkab vazifalarni (masalan, jarrohlik) bajarish, mashinalar o'rtasidagi aloqa orqali yo'llarda baxtsiz hodisalar va qiyin vaziyatlarning oldini olish. Yana prozaik eslatma: mobil Internet nihoyat ommaviy tadbirlar paytida, masalan, stadiondagi o'yinda tushishni to'xtatadi.

Rasm manbasi - Reuters, Niantic

2.2. Keyingi avlod xotirasi

Bu erda biz beshinchi avlod RAM - DDR5 haqida gapiramiz. Samsung DDR2019 asosidagi mahsulotlar 5 yil oxirigacha sotuvga chiqishini e'lon qildi. Yangi xotira bir xil shakl faktorini saqlab qolgan holda ikki barobar tezroq va ikki barobar sig'imli bo'lishi kutilmoqda, ya'ni biz kompyuterimiz uchun 32 Gb gacha sig'imga ega xotira kartalarini olishimiz mumkin bo'ladi. Kelajakda bu ayniqsa smartfonlar uchun (yangi xotira kam quvvatli versiyada bo'ladi) va noutbuklar uchun (DIMM slotlari soni cheklangan) uchun dolzarb bo'ladi. Va mashinani o'rganish ham katta hajmdagi RAMni talab qiladi.

2.3. Past-orbitali sun'iy yo'ldosh tizimlari

Og'ir, qimmat, kuchli sun'iy yo'ldoshlarni kichik va arzon sun'iy yo'ldoshlar bilan almashtirish g'oyasi yangi emas va 90-yillarda paydo bo'lgan. Nima haqida "Ilon Mask tez orada sun'iy yo'ldosh orqali Internetni hammaga tarqatadi" Endi faqat dangasalar eshitmagan. Bu yerdagi eng mashhur kompaniya - 90-yillarning oxirida bankrot bo'lgan, ammo AQSh Mudofaa vazirligi hisobidan saqlanib qolgan Iridium (Rossiyaning aqlli uy tizimi iRidium bilan adashtirmaslik kerak). Elon Maskning loyihasi (Starlink) yagona loyihadan yiroq - Richard Brenson (OneWeb - 1440 ta sun'iy yo'ldosh), Boeing (3000 ta sun'iy yo'ldosh), Samsung (4600 sun'iy yo'ldosh) va boshqalar sun'iy yo'ldosh poygasida ishtirok etmoqda.

Bu sohada vaziyat qanday, u erda iqtisodiyot qanday ko'rinadi - o'qing ko'rib chiqing. Va biz ushbu tizimlarning birinchi foydalanuvchilar tomonidan keyingi yil bo'lib o'tishi kerak bo'lgan birinchi sinovlarini kutmoqdamiz.

2.4. Nano o'lchamli 3D bosib chiqarish

3D bosib chiqarish, garchi u har bir insonning hayotiga kirmagan bo'lsa ham (yakka tartibdagi uy-plastmassa fabrikasi tomonidan va'da qilingan shaklda), shunga qaramay, allaqachon geeks uchun texnologiya joyini tark etgan. Siz har bir maktab o'quvchisi kamida 3D haykaltaroshlik qalamlari mavjudligini bilishi va ko'pchilik "xuddi shunday" (yoki allaqachon sotib olgan) uchun yuguruvchilar va ekstruderli quti sotib olishni orzu qilganiga qarab hukm qilishingiz mumkin.

Stereolitografiya (lazerli 3D printerlar) alohida fotonlar yordamida chop etish imkonini beradi: qotib qolish uchun faqat ikkita foton talab qiladigan yangi polimerlar o‘rganilmoqda. Bu laboratoriya bo'lmagan sharoitlarda mutlaqo yangi filtrlar, moslamalar, prujinalar, kapillyarlar, linzalar va... sharhlardagi variantlaringizni yaratishga imkon beradi! Va bu erda fotopolimerizatsiya uzoq emas - faqat ushbu texnologiya bizga protsessorlar va hisoblash sxemalarini "chop etish" imkonini beradi. Bundan tashqari, bu birinchi yil emas grafen 500 nm uch o'lchamli tuzilmalarni chop etish texnologiyasi, lekin radikal rivojlanishsiz.

manba

3. Sensing va harakatchanlik

3.1. Avtonom haydash darajasi 4 va 5

Terminologiyada chalkashmaslik uchun avtonomiyaning qaysi darajalari ajralib turishini tushunishga arziydi (batafsil ma'lumotlardan olingan). maqolalar, biz barcha qiziquvchilarni havola qilamiz):

1-daraja: Kruiz nazorati: haydovchiga juda cheklangan holatlarda yordam beradi (masalan, haydovchi oyog'ini pedaldan olgandan keyin mashinani ma'lum tezlikda ushlab turish)
2-daraja: Rulda va tormozlash yordami cheklangan. Haydovchi boshqaruvni deyarli bir zumda qo'lga olishga tayyor bo'lishi kerak. Qo'llari rulda, ko'zlari yo'lga qaratilgan. Bu Tesla va General Motorsda allaqachon mavjud bo'lgan narsa.
3-daraja: Haydovchi endi doimiy ravishda yo‘lni kuzatishi shart emas. Ammo u hushyor turishi va nazoratni o'z qo'liga olishga tayyor bo'lishi kerak. Bu tijoratda mavjud bo'lgan avtomobillarda hali mavjud bo'lmagan narsa. Hozirda mavjud bo'lganlarning barchasi 1-2-darajada.
4-daraja: Haqiqiy avtopilot, lekin cheklovlar bilan: faqat diqqat bilan xaritalangan va umuman tizimga ma'lum bo'lgan ma'lum hududda va ma'lum sharoitlarda: masalan, qor yo'qligida sayohatlar. Waymo va General Motors kompaniyalarida shunday prototiplar bor va ular ularni bir necha shaharlarda ishga tushirishni va real sharoitlarda sinab ko'rishni rejalashtirmoqda. Yandex Skolkovo va Innopolisda uchuvchisiz taksilar uchun sinov zonalariga ega: sayohat yo'lovchi o'rindig'ida o'tirgan muhandis nazorati ostida amalga oshiriladi; yil oxiriga qadar kompaniya o'z parkini 100 ta uchuvchisiz transport vositalarigacha kengaytirishni rejalashtirmoqda.
5-daraja: To'liq avtomatik haydash, jonli haydovchini to'liq almashtirish. Bunday tizimlar mavjud emas va kelgusi yillarda paydo bo'lishi dargumon.

Bularning barchasini yaqin kelajakda ko'rish qanchalik real? Bu erda men o'quvchini maqolaga yo'naltirmoqchiman "Nima uchun Tesla va'da qilganidek, 2020 yilga borib robotaksini ishga tushirish mumkin emas". Bu qisman 5G ulanishining etishmasligi bilan bog'liq: mavjud 4G tezligi etarli emas. Qisman avtonom avtomobillarning juda yuqori narxiga bog'liq: ular hali foyda keltirmaydi, biznes modeli noaniq. Bir so'z bilan aytganda, bu erda "hamma narsa murakkab" va Gartner 4 va 5-darajalarni ommaviy ravishda amalga oshirish prognozi 10 yildan oldin emas, deb yozishi bejiz emas.

3.2. 3D sensorli kameralar

Sakkiz yil oldin Microsoft-ning Kinect o'yin boshqaruvchisi 3D ko'rish uchun qulay va nisbatan arzon echimni taklif qilib, to'lqinlarni yaratdi. O'shandan beri Kinect bilan jismoniy tarbiya va raqs o'yinlari qisqa vaqt ichida yuksalish va pasayishlarni boshdan kechirdi, ammo 3D kameralar sanoat robotlarida, uchuvchisiz transport vositalarida va yuzni aniqlash uchun mobil telefonlarda qo'llanila boshlandi. Texnologiya arzonroq, ixchamroq va qulayroq bo'ldi.

Samsung S10 telefonida diqqatni jamlashni osonlashtirish uchun ob'ektgacha bo'lgan masofani o'lchaydigan "Parvoz vaqti" kamerasi mavjud. manba

Agar siz ushbu mavzuga qiziqsangiz, biz sizni chuqurlik kameralarini juda yaxshi batafsil ko'rib chiqishga yo'naltiramiz: 1-qism, 2-qism.

3.3. Kichik yuklarni yetkazib berish uchun dronlar (Light Cargo Delivery Drones)

Bu yil Amazon ko'rgazmada 2 kg gacha bo'lgan kichik yuklarni ko'tara oladigan yangi uchuvchi dronni ko'rsatib, to'lqinlarni yaratdi. O'zining tirbandligi bo'lgan shahar uchun bu ideal yechim kabi ko'rinadi. Keling, yaqin kelajakda ushbu dronlarning qanday ishlashini ko'rib chiqaylik. Ehtimol, bu erda ehtiyotkorlik bilan shubhalanishga arziydi: uchuvchisiz samolyotni oson o'g'irlash ehtimolidan tortib, UAVlarga nisbatan qonuniy cheklovlar bilan yakunlangan ko'plab muammolar mavjud. Amazon Prime Air olti yildan beri mavjud, ammo hali sinov bosqichida.

Amazonning yangi droni joriy yilning bahorida namoyish etildi. U haqida Yulduzli urushlar haqida nimadir bor. manba

Amazondan tashqari, ushbu bozorda boshqa o'yinchilar ham bor (batafsil ma'lumot mavjud обзор), lekin bitta tayyor mahsulot emas: hamma narsa sinov va marketing kampaniyalari bosqichida. Alohida-alohida, juda qiziqarli yuqori ixtisoslashgan tibbiyotni ta'kidlash kerak loyihalar Afrikada: donorlik qonini Gana (14 yetkazib berish, Zipline kompaniyasi) va Ruandada (Matternet kompaniyasi) yetkazib berish.

3.4. Avtonom uchuvchi transport vositalari

Bu yerda aniq bir narsa deyish qiyin. Gartner ma'lumotlariga ko'ra, bu 10 yildan keyin paydo bo'ladi. Umuman olganda, bu erda o'zini o'zi boshqaradigan mashinalarda bo'lgani kabi bir xil muammolar mavjud, faqat ular yangi o'lchamga ega - vertikal. Porsche, Boeing va Uber kompaniyalari uchar taksi yaratish niyatlarini e'lon qilishdi.

3.5. Kengaytirilgan reallik buluti (AR Cloud)

Haqiqiy dunyoning doimiy raqamli nusxasi, barcha foydalanuvchilar uchun umumiy haqiqatning yangi qatlamini yaratishga imkon beradi. Ko'proq texnik jihatdan, biz ishlab chiquvchilar o'zlarining AR ilovalarini birlashtira oladigan ochiq bulutli platforma yaratish haqida gapiramiz. Monetizatsiya modeli aniq, bu Steamning o'ziga xos analogidir. Bu g‘oya shu qadar mustahkam bo‘ldiki, endi ba’zilar bulutsiz AR shunchaki foydasiz deb o‘ylashadi.

Kelajakda bu qanday bo'lishi mumkinligi qisqa videoda ko'rsatilgan. Black Mirrorning yana bir epizodiga o'xshaydi:

Siz ham o'qishingiz mumkin sharh maqolasi.

4. Kengaytirilgan inson

4.1. Hissiyotlar AI

Inson his-tuyg'ularini qanday o'lchash, simulyatsiya qilish va ularga javob berish kerak? Bu yerdagi ba'zi mijozlar Amazon Alexa kabi ovozli yordamchilarni ishlab chiqaruvchi kompaniyalardir. Agar ular kayfiyatni tan olishni o'rgansalar, ular haqiqatan ham uylarga ko'nikishi mumkin: foydalanuvchining noroziligi sababini tushunib, vaziyatni tuzatishga harakat qiling. Umuman olganda, kontekstda xabarning o'ziga qaraganda ko'proq ma'lumot mavjud. Kontekst esa yuz ifodasi, intonatsiya va og'zaki bo'lmagan xatti-harakatlardir.

Boshqa amaliy qo'llanmalar: ish intervyusi paytida his-tuyg'ularni tahlil qilish (video intervyular asosida), reklama yoki boshqa video kontentga munosabatni baholash (tabassum, kulish), o'rganishga yordam berish (masalan, notiqlik san'ati bo'yicha mustaqil amaliyot uchun).

Bu mavzuda 6 daqiqalik qisqa metrajli film muallifidan yaxshiroq gapirish qiyin Hisni o'g'irlash. Aqlli va zamonaviy video marketing maqsadlarida bizning his-tuyg'ularimizni qanday o'lchashingiz mumkinligini ko'rsatadi va yuzingizning bir lahzalik reaktsiyalaridan sizga pizza, itlar, Kanye West yoqadimi yoki yo'qmi, hatto sizning daromad darajangiz va taxminiy IQ darajasi qanday ekanligini bilib oling. Yuqoridagi havola orqali film veb-saytiga tashrif buyurib, siz noutbukingizning o‘rnatilgan kamerasi yordamida interaktiv videoning ishtirokchisiga aylanasiz. Film allaqachon bir nechta kinofestivallarda namoyish etilgan.

manba

Hatto shunday qiziqarli tadqiqot ham bor: matndagi sarkazmni qanday aniqlash mumkin. Biz #sarcasm xeshtegi bilan tvitlar oldik va quyosh ostidagi hamma narsa haqida kinoyali 25 000 tvit va 100 000 muntazam tvitlardan iborat treninglar to'plamini yaratdik. Biz TensorFlow kutubxonasidan foydalandik, tizimni o'rgatdi va mana natija:

manba

Shuning uchun, endi, agar siz hamkasbingiz yoki do'stingiz haqida ishonchingiz komil bo'lmasa - u sizga jiddiy yoki kinoya bilan nimadir dedi, siz allaqachon foydalanishingiz mumkin. o'qitilgan neyron tarmoq!

4.2. Kengaytirilgan intellekt

Mashinani o'rganish usullaridan foydalangan holda intellektual ishni avtomatlashtirish. Hech qanday yangilik yo'qdek tuyuladimi? Ammo bu erda so'zning o'zi muhim, ayniqsa sun'iy intellekt qisqartmasi bilan mos keladi. Bu bizni "kuchli" va "zaif" AI haqidagi bahslarga qaytaradi.
Kuchli sun'iy intellekt - bu ilmiy-fantastik filmlardagi sun'iy intellekt, u inson ongiga to'liq mos keladi va o'zini shaxs sifatida biladi. Bu hali mavjud emas va u umuman mavjud bo'ladimi yoki yo'qmi noma'lum.

Zaif AI mustaqil shaxs emas, balki inson yordamchisi. U odamga o'xshagan fikrlash qobiliyatiga ega ekanligini da'vo qilmaydi, faqat axborot muammolarini qanday hal qilishni biladi, masalan, rasmda nima ko'rsatilganligini aniqlash yoki matnni tarjima qilish.

manba

Shu ma'noda, kengaytirilgan intellekt o'zining sof ko'rinishida "zaif sun'iy intellekt" dir va formula muvaffaqiyatli ko'rinadi, chunki u chalkashlik va bu erda hamma orzu qiladigan (yoki qo'rqadigan) "kuchli AI" ni ko'rish vasvasasini keltirib chiqarmaydi. "qo'zg'olon mashinalari" haqidagi ko'plab munozaralarni eslang). Augmented Intelligence iborasidan foydalanib, biz darhol boshqa filmning qahramoniga aylanamiz: ilmiy fantastikadan (Asimovning "Men, robot" kabi) biz o'zimizni kiberpankda topamiz (bu janrdagi augmentatsiyalar - inson imkoniyatlarini kengaytiradigan barcha turdagi implantlar).

qanday dedi Erik Brynjolfsson va Endryu Makafi: “Keyingi 10 yil ichida shunday bo'ladi. AI menejerlarni almashtirmaydi, ammo sun'iy intellektdan foydalanadigan menejerlar hali erisha olmaganlarni almashtiradilar.

misollar:

• Tibbiyot: Stenford universiteti ishlab chiqilgan algoritmKo'krak qafasi rentgenogrammasida patologiyalarni aniqlash vazifasini ko'pchilik shifokorlar kabi muvaffaqiyatli bajaradi
• Ta'lim: talabalar va o'qituvchilarga yordam berish, o'quvchilarning materiallarga bo'lgan munosabatini tahlil qilish, individual o'quv traektoriyasini qurish.
• Biznes-tahlil: statistik ma'lumotlarga ko'ra, ma'lumotlarni qayta ishlash tadqiqotchining 80% vaqtini va tajribaning atigi 20% ni oladi.

4.3. Biochiplar

Bu barcha kiberpunk filmlari va kitoblarining sevimli mavzusi. Umuman olganda, uy hayvonlarini mikrochiplash yangi amaliyot emas. Ammo endi bu chiplar odamlarga joylashtirila boshlandi.

Bunda shov-shuv ko‘p ehtimol bilan Amerikaning Three Square Market kompaniyasidagi shov-shuvli ish bilan bog‘liq. U yerda ish beruvchi pul evaziga teri ostiga chiplar joylashtirishni taklif qila boshladi. Chip sizga eshiklarni ochish, kompyuterlarga kirish, avtomatlardan gazak sotib olish imkonini beradi - ya'ni bunday universal xodim kartasi. Bundan tashqari, bunday chip aniq identifikatsiya kartasi bo'lib xizmat qiladi, unda GPS moduli yo'q, shuning uchun uni ishlatadigan hech kimni kuzatib bo'lmaydi. Va agar biror kishi qo'lidan chipni olib tashlamoqchi bo'lsa, shifokor yordami bilan 5 daqiqa davom etadi.

Chiplar odatda bosh barmog'i va ko'rsatkich barmog'i orasiga joylashtiriladi. manba

Ko'proq o'qish maqola dunyoda chipping bilan bog'liq ishlar holati haqida.

4.4. Immersiv ish maydoni

"Immersive" - ​​bu boshqa yangi so'z bo'lib, undan qochib qutula olmaydi. Hamma joyda bor. Immersiv teatr, ko'rgazma, kino. Nimani nazarda tutdingiz? Immersion - muallif va tomoshabin, virtual va real dunyo o'rtasidagi chegara yo'qolganda, immersiv effekt yaratish. Ish joyida, ehtimol, bu bajaruvchi va tashabbuskor o'rtasidagi chegarani yo'qotish va xodimlarni muhitni qayta formatlash orqali faolroq pozitsiyani egallashga undashni anglatadi.

Bizda hozir hamma joyda Agile, moslashuvchanlik va yaqin hamkorlik mavjud bo'lganligi sababli, ish joylari imkon qadar oson sozlanishi va guruh ishini rag'batlantirishi kerak. Iqtisodiyot o'z shartlarini belgilaydi: vaqtinchalik xodimlar ko'proq, ofis maydoni ijarasi narxi oshib bormoqda va raqobatbardosh mehnat bozorida IT kompaniyalari dam olish joylari va boshqa imtiyozlar yaratish orqali xodimlarning ishdan qoniqishini oshirishga harakat qilmoqda. Va bularning barchasi ish joylarini loyihalashda aks ettirilgan.

dan hisobot knoll

4.5. Personifikatsiya

Reklamada shaxsiylashtirish nima ekanligini hamma biladi. Bugun siz hamkasbingiz bilan xonadagi havo biroz quruq ekanligini va ofis uchun namlagich sotib olishingiz kerakligini muhokama qilayotganingizda va ertasi kuni ijtimoiy tarmog'ingizda "namlagich sotib oling" (a) reklamasini ko'rasiz. men bilan sodir bo'lgan haqiqiy voqea).

manba

Gartner tomonidan ta'riflanganidek, shaxsiylashtirish foydalanuvchilarning shaxsiy ma'lumotlaridan reklama maqsadlarida foydalanish bo'yicha ortib borayotgan tashvishlariga javobdir. Maqsad - biz uchun emas, balki o'zimiz joylashgan kontekstga mos keladigan reklama ko'rsatiladigan yondashuvni ishlab chiqish. Masalan, bizning joylashuvimiz, qurilma turi, kun vaqti, ob-havo sharoiti - bu bizning shaxsiy ma'lumotlarimizni buzmaydigan narsa va biz "kuzatish" kabi yoqimsiz tuyg'uni his qilmaymiz.

Ushbu ikki tushuncha o'rtasidagi farq haqida o'qing Eslatma Endryu Frank Gartner veb-saytida blog yuritadi. Shu qadar nozik farq va shunga o'xshash so'zlar borki, siz farqni bilmasdan, suhbatdoshingiz bilan uzoq vaqt bahslashishga xavf tug'dirasiz, umuman olganda, ikkalasi ham to'g'ri ekanligiga shubha qilmaysiz (va bu ham haqiqatan ham sodir bo'lgan voqea. muallif).

4.6. Biotexnologiya - madaniy yoki sun'iy to'qimalar

Bu, birinchi navbatda, sun'iy go'sht etishtirish g'oyasi. Shu bilan birga, butun dunyo bo'ylab bir nechta jamoalar "Go'sht 2.0" laboratoriyasini yaratish bilan band - u odatdagidan arzonlashishi va tez tayyorlanadigan taomlar, keyin supermarketlar unga o'tishi kutilmoqda. Ushbu texnologiya sarmoyadorlari orasida Bill Geyts, Sergey Brin, Richard Brenson va boshqalar bor.

manba

Hamma sun'iy go'shtga qiziqishining sabablari:

1. Global isish: fermer xo'jaliklaridan metan chiqindilari. Bu iqlimga ta'sir qiluvchi global gazlar hajmining 18% ni tashkil qiladi.
2. Aholining o'sishi. Go'shtga bo'lgan talab ortib bormoqda va hammani tabiiy go'sht bilan boqish mumkin emas - bu shunchaki qimmat.
3. Bo'sh joy etishmasligi. Amazon o'rmonlarining 70% allaqachon yaylov uchun kesilgan.
4. Axloqiy mulohazalar. Bu muhim bo'lganlar bor. Hayvonlar huquqlarini himoya qilish tashkiloti PETA allaqachon bozorga sun'iy tovuq go'shtini olib chiqqan olimga 1 million dollar mukofot taklif qilgan.

Haqiqiy go'shtni soya bilan almashtirish qisman yechimdir, chunki odamlar ta'mi va tuzilishidagi farqni qadrlashlari mumkin va biftekdan soya foydasiga voz kechishlari dargumon. Shunday qilib, haqiqiy, organik o'stirilgan go'sht kerak. Endi, afsuski, sun'iy go'sht juda qimmat: kilogrammi uchun 12 dollardan. Bu bunday go'shtni etishtirishning murakkab texnik jarayoni bilan bog'liq. Hammasi haqida o'qing maqola.

Agar biz to'qimalarning o'sishining boshqa holatlari haqida gapiradigan bo'lsak - allaqachon tibbiyotda - sun'iy organlar mavzusi qiziq: masalan, yurak mushaklari uchun "yamoq", bosilgan maxsus 3D printer. Ma'lum tarix sun'iy ravishda o'stirilgan sichqonchaning yuragi kabi, lekin umuman hamma narsa hali ham klinik sinovlar doirasida. Shunday qilib, biz Frankenshteynni kelgusi yillarda ko'rishimiz dargumon.

Bu yerda Gartner o‘z hisob-kitoblarida juda ehtiyotkor, shekilli, 2015-yilda 2019-yilda rivojlangan mamlakatlar aholisining 10 foizi 3D-bosma tibbiy asbob implantatsiyasiga ega bo‘lishi haqidagi muvaffaqiyatsiz bashoratini yodda tutgan. Shuning uchun, bu hosildorlik platosiga erishish vaqti kamida 10 yil degan ma'noni anglatadi.

5. Raqamli ekotizimlar

5.1. Markazlashtirilmagan Internet

Bu kontseptsiya internet ixtirochisi, Turing mukofoti sovrindori ser Tim Byorners-Li nomi bilan chambarchas bog'liq. Uning uchun informatika fanida axloq masalalari har doim muhim bo'lgan va Internetning kollektiv mohiyati muhim edi: gipermatn asoslarini qo'yib, u tarmoq ierarxiya kabi emas, balki veb kabi ishlashi kerakligiga amin edi. Bu tarmoq rivojlanishining dastlabki bosqichida sodir bo'lgan. Biroq, Internetning o'sishi bilan uning tuzilishi turli sabablarga ko'ra markazlashtirildi. Ma'lum bo'lishicha, butun mamlakat uchun tarmoqqa kirishni bir nechta provayderlar yordamida osongina blokirovka qilish mumkin. Foydalanuvchi ma’lumotlari esa internet kompaniyalari uchun kuch va daromad manbaiga aylandi.

"Internet allaqachon markazlashtirilmagan", deydi Burners-Li. “Muammo shundaki, bitta qidiruv tizimi, bitta katta ijtimoiy tarmoq, bitta mikroblog platformasi ustunlik qiladi. Bizda texnologik muammolar yo'q, lekin bizda ijtimoiy muammolar bor."

Uning ichida ochiq xat Butunjahon Internetning 30 yilligi munosabati bilan Internetning yaratuvchisi Internetning uchta asosiy muammosini belgilab berdi:

1. Maqsadli zarar, masalan, davlat homiyligidagi xakerlik, jinoyatchilik va onlayn tazyiq
2. Tizimning o'zi foydalanuvchiga zarar etkazuvchi mexanizmlar uchun zamin yaratadi: kliklash uchun moliyaviy rag'batlantirish va yolg'on ma'lumotlarning virusli tarqalishi.
3. Mojaroga olib keladigan tizim dizaynining kutilmagan oqibatlari va onlayn muhokama sifati

Va Tim Berners-Li "Sog'lom odam Interneti" 2-muammodan xoli qanday tamoyillarga asoslanishi mumkinligiga allaqachon javob berdi: "Ko'pgina foydalanuvchilar uchun reklama daromadlari Internet bilan o'zaro aloqa qilishning yagona modeli bo'lib qolmoqda. Odamlar o'z ma'lumotlariga nima bo'lishidan qo'rqishsa ham, ular kontentni bepul olish imkoniyati uchun marketing mashinasi bilan shartnoma tuzishga tayyor. Tovar va xizmatlar uchun to‘lov ikkala tomon uchun ham oson va yoqimli bo‘lgan dunyoni tasavvur qiling.” Buni qanday tartibga solish variantlari orasida: musiqachilar o'zlarining yozuvlarini iTunes ko'rinishida vositachilarsiz sotishlari mumkin, yangiliklar saytlari esa reklamadan pul ishlash o'rniga bitta maqolani o'qish uchun mikroto'lovlar tizimidan foydalanishlari mumkin.

Ushbu yangi Internetning eksperimental prototipi sifatida Tim Berners-Li SOLID loyihasini ishga tushirdi, uning mohiyati shundaki, siz o'z ma'lumotlaringizni "pod" - ma'lumotlar do'konida saqlaysiz va bu ma'lumotlarni uchinchi tomon ilovalariga taqdim eta olasiz. Ammo, qoida tariqasida, siz o'zingizning ma'lumotlaringizning ustasisiz. Bularning barchasi peer-to-peer tarmoqlari tushunchasi bilan chambarchas bog'liq, ya'ni sizning kompyuteringiz faqat bitta serverga yagona kanal sifatida tayanmaslik uchun xizmatlarni so'rabgina qolmay, balki ularni taqdim etadi.

manba

5.2. Markazlashtirilmagan avtonom tashkilotlar

Bu kompyuter dasturi shaklida yozilgan qoidalar bilan boshqariladigan tashkilot. Uning moliyaviy faoliyati blokcheynga asoslangan. Bunday tashkilotlarni yaratishdan maqsad davlatni vositachi rolidan chiqarib tashlash va kontragentlar uchun umumiy ishonchli muhitni yaratishdir, bu esa hech kimga alohida emas, balki hamma birgalikda egalik qiladi. Ya'ni, nazariy jihatdan, bu g'oya ildiz otgan taqdirda, notariuslar va boshqa odatiy tekshirish institutlarini bekor qilishi kerak.

Bunday tashkilotning eng mashhur namunasi venchurga yo'naltirilgan The DAO bo'lib, u 2016 yilda 150 million dollar yig'gan, shundan 50 dollari qoidalardagi qonuniy teshik orqali darhol o'g'irlangan. Darhol qiyin dilemma paydo bo'ldi: yo orqaga qayting va pulni qaytaring yoki pulni olib qo'yish qonuniy ekanligini tan oling, chunki u hech qanday tarzda platforma qoidalarini buzmagan. Natijada, investorlarga pulni qaytarish uchun yaratuvchilar blokcheynni qayta yozib, uning asosiy printsipi - o'zgarmasligini buzgan holda The DAO-ni yo'q qilishlari kerak edi.

Ethereum (chapda) va DAO (o'ngda) haqida komiks. manba

Bu butun hikoya DAO g'oyasining obro'siga putur etkazdi. O'sha loyiha Ethereum kriptovalyutasi asosida amalga oshirildi, Eter 2.0 versiyasi kelasi yil kutilmoqda - ehtimol mualliflar (jumladan, mashhur Vitalik Buterin) xatolarni hisobga olishadi va yangi narsalarni ko'rsatishadi. Ehtimol, shuning uchun Gartner DAO-ni yuqori chiziqqa qo'ydi.

5.3.Sintetik ma'lumotlar

Neyron tarmoqlarni o'rgatish uchun katta hajmdagi ma'lumotlar kerak bo'ladi. Ma'lumotlarni qo'lda yorliqlash juda katta vazifa bo'lib, uni faqat inson bajara oladi. Shuning uchun sun'iy ma'lumotlar to'plamini yaratish mumkin. Masalan, saytdagi inson yuzlarining bir xil to'plamlari https://generated.photos. Ular GAN yordamida yaratilgan - yuqorida aytib o'tilgan algoritmlar.

Bu yuzlar odamlarga tegishli emas. manba

Bunday ma'lumotlarning katta afzalligi shundaki, undan foydalanishda hech qanday qonuniy qiyinchiliklar mavjud emas: shaxsiy ma'lumotlarni qayta ishlashga rozilik beradigan hech kim yo'q.

5.4.Digital Ops

"Ops" qo'shimchasi bizning nutqimizda DevOps ildiz otganidan beri juda moda bo'ldi. Endi DigitalOps nima haqida - bu DevOps, DesignOps, MarketingOps-ni umumlashtirish... Hali zerikmadingizmi? Muxtasar qilib aytganda, bu DevOps yondashuvini dasturiy ta'minot sohasidan biznesning barcha boshqa jihatlariga - marketing, dizayn va boshqalarga o'tkazishdir.

manba

DevOps g'oyasi dasturchilar, testerlar, xavfsizlik bo'yicha mutaxassislar va ma'murlar mavjud bo'lgan umumiy guruhlarni yaratish orqali Rivojlanishning o'zi va Operatsiyalar (biznes jarayonlari) o'rtasidagi to'siqlarni olib tashlash edi; muayyan amaliyotlarni amalga oshirish: uzluksiz integratsiya, kod sifatida infratuzilma, qayta aloqa zanjirlarini qisqartirish va mustahkamlash. Maqsad mahsulotning bozorga chiqish vaqtini tezlashtirish edi. Agar siz buni Agile-ga o'xshash deb o'ylasangiz, siz haqsiz. Endi ushbu yondashuvni dasturiy ta'minotni ishlab chiqish sohasidan umuman ishlab chiqishga aqliy ravishda o'tkazing - va siz DigitalOps nima ekanligini tushunasiz.

5.5. Bilim grafiklari

Ma'lumot sohasini modellashtirishning dasturiy usuli, shu jumladan mashinani o'rganish algoritmlaridan foydalanish. Ma'lumotlar grafigi barcha ma'lumotlarni bir-biriga bog'lash uchun mavjud ma'lumotlar bazalari ustiga qurilgan: tuzilgan (hodisalar yoki odamlar ro'yxati) va tuzilmagan (maqola matni).

Eng oddiy misol - Google qidiruv natijalarida ko'rishingiz mumkin bo'lgan karta. Agar siz shaxs yoki muassasani qidirayotgan bo'lsangiz, o'ng tomonda kartani ko'rasiz:


E'tibor bering, "Kelgusi voqealar" bu Google Xaritalardagi ma'lumotlarning nusxasi emas, balki Yandex.Afisha bilan jadvalning integratsiyasi: agar siz voqealarni bossangiz, buni osongina ko'rishingiz mumkin. Ya'ni, bu bir nechta ma'lumotlar manbalarining kombinatsiyasi.

Agar siz ro'yxatni so'rasangiz - masalan, "taniqli rejissyorlar" - sizga karusel ko'rsatiladi:

Oxirigacha o'qiganlar uchun bonus

Va endi biz har bir nuqtaning ma'nosini o'zimiz uchun aniqlab berganimizdan so'ng, biz bir xil rasmga qarashimiz mumkin, lekin rus tilida:

Uni ijtimoiy tarmoqlarda bemalol baham ko'ring!

Tatyana Volkova - Samsung akademiyasida narsalarning interneti IT treki bo'yicha o'quv dasturi muallifi, Samsung tadqiqot markazining korporativ ijtimoiy mas'uliyat dasturlari bo'yicha mutaxassisi


Manba: www.habr.com