Отрывок из выступления Андрея Себранта на тему искусственного интеллекта.

термин коммодитизация технологии здесь мало кому известен

… Я, правда, собираюсь рассказывать о будущем, при чём, вот, использую иногда страшные слова. Вот я подозреваю что термин коммодитизация технологии здесь мало кому известен. Не стесняйтесь, он вообще мало кому известен, но очень полезен. Он простой, по сути, я про него расскажу дальше. И, да, была правильная фраза, я собираюсь рассказывать про будущее которое наступило, наступает на некоторых наступило так, что только соскребать остается. Беда в том, что вот, за 20 лет моей работы в интернете, мне все время казалось, что всё офигенно быстро происходит. Как классно! Так я теперь понимаю, что всё, что происходило эти самые 20 лет было чудовищно тормозным процессом, невероятно медленным, а быстро начинается сейчас. Поэтому я начну. Да, и вообще, весь доклад, на самом деле – рассказ. Он построен по принципу странной мозайки. Мозаики, даже нет, лучше так скажу: по принципу рассыпанного пазла. Если в результате, вот, разглядывания этих кусочков у вас потом в голове начнётся складываться картинка из этих кусочков пазла — цель достигнута. Если нет – ну, не знаю. Посмотрите запись. Попробуйте. Может в итоге сложится. Потому что это не поваренная книга. Я не буду рассказывать, как правильно что-то сделать. Я буду рассказывать, в каком будущем, через буквально несколько лет, три, четыре, пять, не больше, вам предстоит организовывать свои продажи, привлекать клиентов, вообще коммуницировать как то с теми людьми, которые к вам имеют отношение. Но расскажу я немножко странная кейсы.

НОЧЬ. ПИСАЮЩИЕ КОТЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

история мужика из Калифорнии. … начинает обучать эту нейронную сеточку распознавать котов

Вот история мужика из Калифорнии. Я не случайно привел его возраст на слайде, мужику 65 лет, он даже меня старше. У него проблема, у него жена, которая очень любит свою чистенькую лужайку, но это Калифорния, там нет двухметровых заборов вокруг лужаек. На лужайку ходят соседние коты и гадят. Как решается эта задача в 2016 году.

В 2016 году этот человек, как его там, Роберт Бонд. Роберт Бонд докупает немножечко железа к своему домашнему компьютеру, подключает к нему уже стоящую камеру наружного наблюдения, которая смотрит за лужайкой и дальше проделывает несколько необычную вещь.

Он загружает доступный бесплатный софт Open Source-ный, которой является нейронной сеточкой и начинает обучать эту нейронную сеточку распознавать котов. На, вот изображение с камеры. И задача, сначала, кажется тривиальной, потому что уж если чему-то учить легко – это котам, потому что котами завален интернет, там десятки миллионов котов в интернете. Если бы все было так просто. То есть вот, распознавать такого дневного кота можно обучить на дата сэте, которые загружается просто со скоростью пропускного канала, но дела обстоят хуже в реальной жизни. Коты ходят гадить, в основном, ночью.

Картинок ночных котов, писающих на лужайке, в интернете практически нет. Человеку пришлось, как делаем мы, как делает любая компания, занятая нормальной data science и обучением нейронных сеточек, окей, мы накопим дополнительно картинки, сделаем их сами, сеточка научилась распознавать ночных котов тоже очень надежно. И после этого последний шаг — на выход этого компьютера подключается электроуправление вентилем. Вентиль стоит на трубе, которая ведет к опрыскивателю. Как только кот заходит на лужайку и хочет приспособиться — его начинают поливать. Кот сваливает. Задача, таким образом, решена, жена довольна, коты не ходят. А всё вот это вот странное чудо — нейронная сеть, обучающаяся распознавать котов, выяснив, что не хватает в интернете исходных изображений для тренировки. Oкей, мы тебя доучим. И она научилась. Это, наверное, единственная в мире нейронная сетка, которая умеет распознавать ночных котов. Всё это делается человеком, который не является гипер программистом, он не работал в Гугле или Яндексе всю свою жизнь, и с помощью вот такого вот железа, достаточно дешевого, компактного и простого.

ЯПОНСКИЕ ОГУРЦЫ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Другая история. Через океан от Калифорнии, на маленькой домашней ферме, японцы выращивают огурцы. Огурцы на этой ферме принято сортировать на 9 разных категорий.

Этой сортировкой вручную занимается старенькая мама. Ей тяжело, она 8 часов в день стоит около конвейера. И вот она всю жизнь посвятила тому, что она понимает, глядя на огурец, на его пупырышки, цвет, размер и форму, в какую из девяти категорий его надо отнести. У них беда, они не могут даже нанять временного рабочего, потому что рабочий, его надо несколько месяцев учить этому славному процессу — распознавать огурцы. Ну, дальше, вы, наверное, уже догадались, что это был снова компьютер. На этот раз, правда, сеточка была в Облаке, потому что компьютер довольно маломощный. Сеточку обучили, что делает мама. В качестве тренировочной выборки использовались действия самой мамы — вот фотография огурца, вот куда его мама отнесла. После того, как мама так проделала 10 000 раз – сеточка, вот тебе новый огурец, ты понимаешь, какая у него категория? Понимаю, говорит сеточка, и всё это воплотилось вот в такую вот конструкцию. Конвейер, по нему едут огурцы, перед тем, как упасть на конвейер, их разглядывает камера, вдоль конвейера стоят толкатели и в ящик с соответствующей категорией сталкивают огурец.

Опять же, это решение 2016 года. Оно иллюстрирует один очень важный момент, который сейчас плохо осознают. Он написан на экране. И то, что мы привыкли называть информационными технологиями, в сущности, перестали быть информационными, это операционные технологии. Обученная машина сама совершает действия, а не сообщает нам, то есть, не раздается звонок — кот пришел, что делать будешь, побежишь его полотенцем, или как? Не высвечивает номер категории над проплывающим огурцом — ну вот, а теперь ты можешь своей царской рукой столкнуть. Да нет, человека вообще нет в этом процессе, после того, как закончилось обучение. Это очень универсальная картинка, которая характеризует, как работает будущее, в котором интеллектуальные задачи: опознать кота, понять к какой категории относится огурец, решают машины.

Вот, специально привел слайд General Electric, довольно не маленькой компании, работающей с колоссальными оффлайновыми бизнесами, которые считают что именно 2015 год стал тем годом, когда произошла вот эта конверсия — информационные технологии стали операционными, и они определяют наше будущее, и, по сути дела, нам, чтобы успеть за всем этим, надо думать, как в наших бизнес-процессах настроить тот же переход. Потому что трансформация всегда болезненная и не мгновенная вещь. Но, если не готовиться к этой трансформации сейчас, можно оказаться среди тех, на кого наступили.

Ну вот вам хороший пример. На Кодак наступили. Он тоже думал, что он хорошо защищен, такая технология. На Blackberry наступили. Они искренне думали, что людям ценно давить на кнопочки и никто не будет водить пальцами по экрану, пачкая его. Где BlackBerry? Ну и, наконец, еще одна отсылка к авторитетам. В начале этого года в Давосе, на всемирном экономическом форуме были официально, многократно произнесены вот эти же самые слова: что мы находимся сейчас в самом центре четвертой Промышленной Революции, что эта промышленная революция, в основном, происходит за счёт бешеной скорости, с которой внедряется искусственный интеллект и машинное обучение. Я ненавижу слова искусственный интеллект и сейчас объясню почему. Потому что, на самом деле, мы пытаемся в этом месте сравнить машину с собой, и причём как-то испугать машину. Она не боится. Ты же никогда с нами не сравнишься. Мы же мыслители. Понимаете, машина на протяжении всей истории человечества доказывала, что она может больше. Больше, потому что мы так ее придумывали.

Вот хороший пример, который я люблю приводить на куче лекций.

Это история про искусственную птицу

Мы вот это воспроизвести не можем. Мы, правда, понятия не имеем, как устроено каждое перышко в ее крыле. Какую функцию оно несет в полете. А еще, разнообразие этих крыльев в пернатом мире чудовищно. А еще есть летучие мыши. Но мы, правда, это не только воспроизвести не можем и не сможем, судя по развитию технологий ближайшие несколько лет. Мы и понять до конца не можем физику полета, вот, с точностью, как каждый волосок в крыле работает. Но мы, поскольку мы, все-таки люди, человечество, были вдохновлены птицей, как идеей полета. И в этом смысле первой искусственной птицей был воздушный шар. За много веков до нас сегодняшних, созданный, потому что он позволил людям подняться в воздух. Потом, через некоторое время, вернулись к идее крыла, совершенно другого, с тем профилем, который птице неизвестен. Он в статике, без маховых движений, может держать машину в воздухе. Зато у неё есть реактивный двигатель и эта машина стала возить нас через океан, что птицы не могут. Более того, в какой-то момент, мы улетели к звездам. Ну окей, к Марсу, пока не к звездам, но по Марсу ползает этот Curiosity и сэлфи оттуда передает. Это же искусственная птица его туда принесла. Понимаете?…