В Калининграде БФУ имени И. Канта запустил лекторий, в рамках которого намерен приглашать признанных экспертов в разных сферах знаний.
2 марта состоялась первая лекция. Гостем стал Андрей Себрант, директор по маркетингу. Тема лекции – «Машинное обучение, машинный интеллект, четвёртая промышленная революция – и почему это всех касается» — была адресована самой широкой аудитории. Да и в зале были программисты, бизнесмены, учителя, дизайнеры, студенты, прокомментировали в Калининграде сегодня, 3 марта 2017 года, собкору Мой Калининград в БФУ.
Не станем пересказывать лекцию, однако остановимся на ключевых смысловых точках.
1. Исходный тезис был прост: русский язык позволяет, чтобы будущее наступило для вас и на вас. Важно сейчас определить для себя, какая конструкция должна быть реализована. Если первая (для), то нужно привыкать и приспосабливаться к новой реальности – реальности, где компьютер не просто быстрее или умнее человека, но где компьютер умеет принимать решения, причём такие, на которые человек не способен
2. В качестве иллюстрации Андрей Себрант привёл случай с программистом Робертом Бондом. Перед 65-летним американцем и его супругой возникла проблема: на его лужайке перед домом стали собираться все кошки из округи и, разумеется, после них оставались следы жизнедеятельности.
Мистер Бонд решил действовать профессионально. Он закачал свободное программное обеспечение для использования нейронных сетей. Затем загрузил в программу массу фотографий котов, чтобы она могла идентифицировать врага (благо в интернете нет недостатка в фотографиях кошек).
Но оказалось, что кошки приходят ночью, и загруженные фотографии (разумеется, сделанные при дневном освещении) не помогли программе опознавать животных. Пришлось делать фото самому, потому что в интернете очень мало ночных изображений кошек. Собрав некий банк ночных фотографий, Роберт снова загрузил их в программу. И в результате, как только кошка оказывалась на лужайке, в нужном месте срабатывал автополив. Через несколько дней кошки перестали даже пытаться заходить на лужайку.
О чём говорит этот пример? Сегодня важнее не программировать, а адаптировать ПО под свои нужны.
Нужно уметь дополнять данные для самообучаемых программ. А главное – теперь компьютер не просто анализирует данные и сообщает их человеку, а способен принимать решения и действовать без человека.
3. Информационные технологии превращаются в операционные. Это стало возможно благодаря развитию машинного обучения и нейронным сетям. Причём для создания искусственного интеллекта вовсе не обязательно понимать, как работает человеческий интеллект. Мы до сих пор не знает в деталях, как летают воробьи, но это не помешало человеку создать самолёт, который превосходит в своих возможностях всех птиц.
Поэтому не нужно ждать, когда учёные раскроют все тайны мозга – программы работают иначе
4. Человек не понимает, как работают нейронные сети. Но они работают, причём эффективно. Андрей Себрант привёл примеры их использования в ритейле, металлургии, медицине, службах знакомств. Налицо неинтерпретируемая модель, которая вызывает психологические проблемы:
как доверять решениям программы, если мы даже не знаем, как она работает?
5. В ближайшие годы программы смогут заменить человека во многих сферах. Уже сегодня в call-центре одного из российских операторов мобильной связи почти половину сотрудников сократили, вместо них работает программа: компьютер распознаёт смысл того, о чём говорит дозвонившийся, и синтезирует речевой ответ. Уже сегодня медицинские приложения проводят диагностику некоторых заболеваний лучше, чем врачи (например, IBM Watson).
Наконец, компьютер обыграл человека в самых сложных играх: сначала в шахматы, потом в го, а недавно (февраль 2017 года) и в покер, где кроме правил (=алгоритма) есть и возможность обмануть
6. Итак, суть Четвёртой промышленной революции – коммодитизация:
мы переходим в эру, когда товары и услуги, созданные с помощью информационных и операционных технологий, становятся предметом массового спроса
7. Выводы таковы:
— через 3-5 лет в ведущих компаниях сотрудникам придётся работать в смешанных командах, где компьютер станет полноправным членом команды;
— надо учиться адаптации ПО и навыкам машинного обучения, чтобы программы могли учиться;
— многим руководителям придётся столкнуться с психологической проблемой и делегировать часть своих полномочий компьютеру.
После самой лекции была сессия вопросов из зала. В общей сложности встреча длилась чуть более двух часов. Но и после этого в частном порядке Андрей Себранту задавали вопросы ещё в течение 40 минут. И, как оказалось, эксперт остался очень доволен:
— Я и мои коллеги уже много лет ездим по разным городам и проводим подобные лекции на самые разные темы. И в какой-то момент пришли к выводу, что города можно делить на две категории: в одних после лекции, в коридоре, люди продолжают задавать вопросы, в других – чаще просят сфотографироваться. Сегодня никто не сфотографировался со мной. Было много вопросов, толковых, интересных.