#воскресное_чтиво #про_ИИ

Давеча задалась вопросом про перспективы каузального ИИ, сразу же решила припасть к источникам - к книге Джуды Перла "The Book of Why: The New Science of Cause and Effect" (2018).

То, как принципиально устроены каузальные [мета]модели, понятно (лестница причинности даже в википедии есть); лично меня больше всего заинтересовали чисто практические выводы, которые делает Перл:

1️⃣ "Данные" сами по себе мало полезны с т.з. поиска причинности. Поэтому в каузальной модели (по версии Перла) первой идёт, собственно, модель; данные под неё собираются строго после того, как а) сформулирована [и математически задана] гипотеза о причинности, б) сформулирован вопрос, в) задана метрика, в которой будет сформулирован вывод (estimand).

2️⃣ Гипотезы о причинности должны строить строго команды "предметник + дата-сайентист". Любой, кто рыдал от смеха над результатами работы некоторых российских "систем анализа больших данных" (нет, я не буду показывать пальцем), это подтвердит.

3️⃣ А беда в том, что доминирующий (по мнению Перла) подход в дата-сайенс - это забить на предметное знание и надеяться на то, что для счастья хватит только данных и корреляций. Последствия у такого подхода не оч приятные:

▫️Без исходной гипотезы не может быть нормального ТЗ на данные, то есть - в дата-сет могут тупо не попасть данные, которые связаны с причинами / эффектами;

▫️Модели, построенные "от данных", без гипотезы, не позволяют работать с запросами класса "что было бы, если бы" (контрфактуалами);

▫️Модели «от данных» не адаптивны; а каузальные модели, грубо говоря, переварят любые данные, имеющие отношение к [исследовательскому] вопросу, т.к. метрика вывода уже предзадана; это же делает менее острой проблему внешней валидности.

Я, если честно, даже как-то загрустила от этого. Но, с другой стороны, не всё же ИИ-компаниям масленица краденого контента.

(по-хорошему, надо было бы ещё припасть к Перловской же "Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems" 1988-го года, но у меня не так хорошо с математикой, как мне хотелось бы)

#диалоги_в_танке

А: Полутёмный закуток в неизученной системе. Вечно делаю не то, не тогда, не там, не с теми.

У: Простите, а какие-то ещё впечатления от работы с инновационной экосистемой нашего вуза у вас остались?..

(для тех, кто недавно меня читает: если периодически не смеяться над происходящим, то можно сразу идти вешаться; поэтому тут иногда появляется эта рубрика, извините)

#про_науку #про_экспертов_и_людей

Внезапно свежая кул стори про реальный уровень пользы от цифровых технологий анализ научных данных: 246 биологов проанализировали одни и те же дата-сеты (поведение птенцов лазоревок и развитие сеянцев эвкалипта) - и получили разные результаты.

Общие выводы, как правило, совпадали (как именно один фактор влияет на другой: конкуренция между птенцами - на динамику их роста; густота травы - на прорастание и развитие сеянцев), но уровень важности факторов у каждого исследователя получился какой-то свой.

Дальше - ещё веселее: когда исследователей попросили сделать peer review аналитических результатов коллег, там тоже получился оч сильный разброс. Например, исследования / модели с "экстремальными" утверждениями (переоценёнными факторами) получили отрицательные отзывы только в случае с дата-сетами по эвкалипту; а не менее "экстремальные" результаты по лазоревкам всем почему-то были норм.

Мораль:

1️⃣ Судя по всему, единственный способ достичь [аналитического] консенсуса - это мета-анализ результатов работы многих исследователей / экспертов, который учитывает их бэкграунд (начиная с образования и заканчивая методическими предпочтениями). Но фантастика у нас в каузальном ИИ другом отделе.

2️⃣ Было бы классно, если бы аналитики / эксперты / ученые регулярно задавались вопросами класса "а не порю ли я чушь петровну", "почему мне кажется, что...", "а не попробовать ли мне заложить в модель другие веса" и пр. То есть - проводили бы работу по вскрытию чёрного ящика собственной головы. Потому что прозрачность алгоритмов, которой нынче все требуют от ИИ, по идее, должна работать в обе стороны. 😁

#воскресное_чтиво #про_контекст

Читаю книгу "Идентичность и цифровая коммуникация" ("Identity and Digital Communication", 2023) Роба Кавера, профессора цифровых коммуникаций Мельбурнского технологического университета.

В книге много умных слов (перформативность, симулякры – короче, на любителя). Но поверх всего этого лично я вычитала вот что:

1️⃣ Мозаичная онлайн-идентичность, характерная для эпохи Web 1.0 и разделения между онлайном и оффлайном, переходит в фазу сборки - за счёт рекомендательных алгоритмов, дающих эффект пустой гулкой комнаты уже не на уровне каких-то условно политических общностей (как это делали соцсети в целом), а на уровне каждого отдельного человека.

2️⃣ Сообщества, подложкой под которые стали соцсети, в 2020-х держатся на двух взаимоисключающих параграфах вещах:

▫️Креативной инклюзивности: в Web 3.0 выживают только невоображаемые сообщества, объединённые общей деятельностью (в противовес сообществам сугубо воображаемым - "нациям", "гражданам", "населению" и прочим абстракциям). То есть - сообщества практики всех родов и видов, фандомы с их культурой партисипаторной креативности (соавторство, коллабы, ивенты, косплей и пр.), краудфандингом и профильными сабреддитами - ну, и далее везде.

▫️Принудительной нормативности на спидах: культура отмены (вплоть до отмены субъективности, кмк); кибербуллинг и травля; радикальная ре-национализация интернетов - и за счёт цифрового политического огораживания, и из-за того, что слухи о смерти национального государства оказались сильно преувеличенными. Ну, и на жёсткой самоцензуре.

3️⃣ На фоне всего этого прорастают новые форматы субъективности, в первую очередь - в ТикТоке, который, в отличие большинства остальных платформ, живёт на аутентичности, нефильтрованном контенте и оригинальности. Или, проще говоря, не вынуждает пользователей строго цензурировать способы и форматы самовыражения. Где-то тут должен быть прогон про демографию и поколенческое лицемерие соцсеточек, но все всё и без того понимают.

Так что теперь думаю, не подсесть ли наконец на ТикТок. 😏

#про_цифровую_трансформацию #про_науку

И чтобы [временно] закрыть тему с ИИ / ML в науке - ещё немного про наших китайских коллег: как показывает практика Китая, для нормальной цифровой трансформации науки мало ИИ / ML фреймворков и научных данных.

Для ИИ-счастья в исследованиях и разработках нужны, как минимум:

1️⃣ Синхронизация развития "научного" ИИ с национальной стратегией ИИ / ML - чтобы не плодить лишние сущности, проекты и строки в бюджете. В Китае нацстратегия ИИ реализуется ещё с 2017 года, и всё, что происходит в ИИ / ML для науки, увязано с общим управленческим и технологическим контекстом: R&D в ИИ и смежных технологиях (кванты, нейроморфные вычисления и пр.), поддержка трансфера и создания продуктов / компаний, внедренческие проекты, инфраструктура и пр.

2️⃣ Приоритеты, понятные и забюджетированные (извините). Например, в 2023 году - а) высокоточные методы анализа изображений (научных, obviously) и результатов спектрометрии + создание моделей (спектр-структура-функция), объединяющих экспериментальные данные и результаты имитационного моделирования; б) ИИ для высокоточного дизайна макромолекул.

3️⃣ Организационное приземление работ (до этого наши китайские коллеги, кстати, дошли не сразу, а через пять лет мучений с разрозненными исполнителями по ИИ / ML): с 2023 года за "научный" ИИ / ML в Китае отвечает Институт автоматизации Академии наук КНР, который выступает головным заказчиком и координатором всех работ в этой сфере. И слава труду, наверное, т.к. министерства с этой задачей не справлялись - предмет слишком сложный, команд слишком много.

4️⃣ Опережающее развитие ИИ / ML экосистемы, без которой никакие приоритеты и стратегии никого не спасут. Дата-центры, платформы управления научными данными (с нормальным иерархическим хранением, обработкой под принципы FAIR и TRUST, автоматическим лицензированием и пр.), репозитории открытого ПО для ИИ и ML - и прочее в том же духе.

Такие дела.

#воскресное_чтиво #продуктовый_подход

Отличная книга про трансформацию Huawei [с оч характерным для наших китайских друзей названием] – «Huawei Wisdom» (2022). Автор, Лан Тао, проработал в Huawei 17 лет, так что читается книга, как хороший детектив.

Вообще Тао говорит про три трансформации: продукты, глобальный рынок и бизнес-модель. Но меня, как обычно, интересует продуктовая история.

Если вкратце, то при продуктовом переходе компания столкнулась с двумя вызовами:

1️⃣ Управление данными про требования потребителей. Прямой фидбэк, данные техподдержки, дистрибуторов, анализ конкурентов и пр. – у компании была гора «входных» данных о потребителях. Которые ещё в надо было донести до R&D, производственников и пр. в какой-то релевантной форме.

2️⃣ Приоритезация. Оказалось, что нельзя просто так взять и войти в Мордор запилить продукт по самым частотным требованиям: нужен анализ с т.з. их реальной важности для потребителей, добавленной стоимости для компании, сложности разработки, возврата инвестиций, срока жизни продукта / фичи как конкурентного преимущества, места продукта / фичи в общем портфеле и пр.

Что в итоге сделали:

1️⃣ Внедрили подход IBM – Integrated Product Development (IPD), – адаптированный к потребностям Huawei: «рыночный анализ продуктового портфеля + управление требованиями + итерационная разработка».

2️⃣ Управление требованиями сделали трёхступенчатым: дизайн / интерфейс (market pull); технические решения / возможности (tech push); фулфиллмент (экономика & customer management).

3️⃣ Перестроили оргпроцессы – а) упразднили general office, который сидел под главным инженером и принимал все продуктовые решения, б) создали функцию pre-research (сбор потреб. требований, разведка), на который теперь уходит 10% всего R&D-бюджета; в) отдали продуктовые решения кросс-функциональным командам; г) после ряда фейлов таки начали включать в продуктовые review points внешних людей.

И на полях: начали они продуктовый переход в 1998-м, а более-менее закончили в 2012-м. Но потом с Huawei случился глобальный рынок, и всё снова заверте…

#про_науку #про_policy

К вопросу о том, как определять приоритеты в фундаментальной науке: вот, скажем, у Национальной академии наук США есть прекрасный формат - "консенсус-доклад [про следующие 10 лет]" (на примере астрономии).

Если коротко, то раз в n лет несколько сотен ученых из какой-то научной области садятся и обсуждают, что будет самым важным для этой области в следующем десятилетии:

1️⃣ Ключевые научные проблемы по каждому направлению внутри научной области (в астрономии, например, - космология, изучение галактик, экзопланеты / астробиология и пр.); проблемы и вопросы формулируют специальные тематические панели по 8-12 человек в каждой.

2️⃣ Вызовы и задачи, связанные с развитием научного оборудования - установок класса mega-science и вообще научных инфраструктур (в астрономии это наблюдения из космоса; наземные наблюдения разных типов; физика астрочастиц и гравитация и т.д.); по оборудованию работают специальные "инфраструктурые" панели, 10-15 человек.

3️⃣ Состояние профессии и влияние научного направления на общество в целом.

Отдельно мне нравится то, как организована коммуникация внутри каждого такого проекта:

1️⃣ Коммуникация внутри сообщества. В обсуждении будущего астрономии, например, участвовали 200+ исследователей, из которых хорошо если 20 являются членами Академии; пир-ревью делали ещё 60+ человек. Потому что - какая неожиданность - не в академиках счастье. А в том, чтобы у сообщества было хоть какое-то общее понимание целей. И чтобы само это сообщество, блин, было.

2️⃣ Коммуникация с внешним миром в целом. Консенсус-доклад - это официальная, публичная, понятная и прозрачная позиция Академии по поводу того, в чём будущее науки и что эта наука дать обществу.

3️⃣ Коммуникация (опять же, публичная) с ЛПРами, в формате "проблема - предлагаемое решение". Вплоть до детальных рекомендаций по поводу того, как оптимизировать процесс выдачи грантов, управление крупными научными установками, подготовку исследователей и пр.

(тут должна быть шутка про чёрный ящик РАН и, заодно, про российские форсайты науки, но я эту шутку так и не придумала, мне слишком грустно)

#про_policy #продуктовый_подход

И снова о продуктовом подходе в госполитике: довелось тут поговорить с предпринимателями в малых городах – про то, что они думают о господдержке предпринимательства.

Вкратце:

1️⃣ Вообще-то "просто" предпринимательство не то что бы сильно отличается от "технологических" стартапов: на старте всем нужны деньги на проверку бизнес-гипотез и MVP.

2️⃣ При этом поддержка "обычных" компаний заточена под масштабирование (кредиты, займы и пр.) - и не работает с зоной создания продукта / услуги ("идея - MVP - первые продажи").

3️⃣ В результате консультации разных рег. центров оказываются полезнее, чем половина "финансовых инструментов", которые [как бы] должны помогать МСП развиваться.

Жаловаться "обычным" предпринимателям некому. А, между тем, по мотивам их высказываний возникают неудобные [философские] вопросы:

1️⃣ Как вышло, что "технологическое" предпринимательство в России обеспечено инструментами развития на порядки лучше, чем "обычное"?

Понятно, как на этот вопрос отвечать с т.з. "большой стратегии": нац. конкурентоспособность, критические технологии и другие хорошие слова (с которыми я, тащемта, согласна). Ну, и активное технократическое лобби, спасибо ему за это. Но с т.з. common sense ответ вообще не очевиден.

2️⃣ Куда податься предпринимателям, которые не интересуются "актуальными" задачами от государства?

Например, если они хотят голубику выращивать, а не тех. суверенитет ковать? Никто ради "национальных целей развития" не будет закладывать квартиры. Нет таких психов в природе.

Можно ничего не делать, конечно. Но в России и без соц-эк дарвинизма с предпринимательством швах (на порядки хуже, чем у США и прочих наших западных коллег и конкурентов); давайте ещё и неестественный отбор устроим.

Такое себе, короче.

(в предыдущих сериях "о продуктовом подходе в госполитиках": сколько стоят [продуктовые] ошибки в госполитиках; почему акселераторы не результативны; почему в компаниях буксует цифровая трансформация; что важнее всего для успеха ЦТТ)

#про_экспертов_и_людей #много_букв

Тренды кончились, трендов больше нет

В последние два года соцсети периодически хоронят тренды: бывший Twitter угробил сначала свою тренд-команду, а потом тему в целом; нездоровилось Spotify с его Wrapped; про систематические фейлы ВК что-то делать с его «сначала интересным» я даже говорить не буду. Хэштегов слишком много; дробность такая, что «собирать» контент и тренды нужно под каждого пользователя, а нормальных моделей под это, кажется, нет ни у кого, кроме ТикТока – и, может быть, Pinterest’а.

Чисто человеческие тренды сместились в сложную зону «эстетики» (aesthetics), образов жизни, core / vibes, сабреддитов чуть менее чем на любую тему и пр.

И вы таки будете смеяться, но мне кажется, что ровно такая же история произошла с «серьёзными» трендами.

Вот, например, цикл Гартнера: когда-то у ребят была кривая со свалкой всех emerging technologies, по которой – при известной доле воображения – можно было худо-бедно получить представление о том, что в мире технологий делается. А нынче Гартнер собирает только специализированные кривые – по ИИ, автоматизации и прочим узким областям.

Кмк, основных причин тут три:

1️⃣ Чисто рыночная / продуктовая ситуация. Как в случае с тем же Гартнером: зачем выдавать информацию обо всех технологиях разом, если можно дробить её на мелкие куски и продавать уже в таком виде? Плюс, конечно, нишевая экспертиза – штука по определению более дорогая и [предположительно] прибыльная, чо уж. (кстати, вангую: ребята из Гартнера пройдут экспертный цикл «генерализация – специализация – генерализация» – и на следующем шаге снова начнут продавать «большую картинку» тем, кто устал самостоятельно развлекаться с мозаикой)

2️⃣ Ситуация информационная. Data-изобилие вообще мало кому пошло на пользу (кха-кха шутка про LLM кха); и улавливать в этом бардаке пресловутые слабые сигналы всё сложнее. Кроме того, «виральность» как формат управления вниманием тоже не облегчает жизнь: тренд нынче – это что-то, что живёт один день и забывается после бутылки пива (кха-кха шутка про метаверс кха). Ну, или после просмотра следующего роличка в ТикТоке.

3️⃣ Ситуация социальная. Все реагируют на затяжной кризис доверия по-своему, но усталость от «больших» обещаний, трендов и пр. – штука универсальная. Буквально – в залоге «если я ещё раз услышу слово «форсайт», я кому-нибудь вилы в бок воткну».

Всё это приводит к тому, что внимание к «трендам» снижается (как минимум, с 2013 года; и, если верить гугл трендам, то в 2021 году тема «трендов» пробила историческое дно). А количество отчётов, статей и прочей чешуи про тренды, наоборот, растёт – Reddit вот, например, в 2022 году посчитал, что с 2016 года количество материалов такого типа увеличилось, как минимум, втрое. В первую очередь это, конечно, касается потребительских трендов – с их быстрой модой, ванхунами и пр., – но тем не менее.

И в этих мутных волнах лично мне видятся только два продуктивных варианта действий [для аналитиков / экспертов, включая меня саму]:

1️⃣ Вернуться к истокам, в смысле – к проверенным источникам: людям / сообществам / базам / компаниям и пр. Прямо сейчас, кмк, это единственный способ отсечь шумы треш-контента и треш-данных. Наверняка не только я нынче регулярно натыкаюсь на «как бы умные статьи про сложное», в которых фигурируют выдуманные компании, выдуманные кейсы и выдуманные люди, ну.

2️⃣ Работать с нишевыми сообществами / людьми, от нано-инфлюэнсеров в запрещённой соцсети на «I» до гаражных коллективов БПЛА-энтузиастов и от фандомов (кха-кха шутка про Мосян Тунсю кха) до групповых чатов в Tg. И тут многих ждёт неприятный сюрприз: прийти и просто «снять» тренды с источников такого типа очень сложно. Нужно быть в теме – и попадать в категорию «своего» (или умело этим своим притворяться, но агентурная работа – это не для всех, конечно).

Как-то так и придётся действовать. Всё остальное в моменте бессмысленно и, может, даже вредно. Причём дело даже не в российском контексте: в мире, тащемта, происходит такое, что всем не до «больших трендов». Не долбануться бы, ну. 🤷🏻‍♀️

#воскресное_чтиво #продуктовый_подход

Очередная книга про геймдизайн в копилку: "Инструменты геймдизайна: когнитивный, психологический и практический подходы" ("Game Design Tools", 2023) от итальянского геймдизайнера Диего Риккути.

Сама по себе книга - это "геймдиз 101", конечно: анализ ц.а., типология игроков (мотиваций, типов взаимодействия с игрой и пр.), инструменты генерации и отбора идей и всё такое.

Но мне оч понравились тезисы, связанные с "креативностью" в современном мире продуктовых разработках:

1️⃣ "Креативность" как таковая ни черта не стоит: IRL нужны не гениальные идеи, способные изменить мир, а идеи работающие - совместимые с жизнью, людьми, рынками и пр. (спасибо, кэп). И в этом плане геймдизайн ничем не отличается от создания авторской керамики, аналитики, автомобилей - и вообще любых объектов, к которым можно применить слово "продукт" (исключения, конечно, бывают: например, т.н. современное искусство, но и там, как правило, есть мощнейший маркетинг дизайн нарратива / объяснений, почему именно это круто и дорого).

2️⃣ Объём накопленной человечеством ТМ информации таков, что "креативность" нынче - это процентов на 90 способность собрать что-то новое из старого. И в этом плане ключевая компетенция дизайнера / продуктолога - не "генерация нового", а управление требованиями и инжиниринг (архитектура + компоненты).

3️⃣ Отсюда - два базовых требования к процессу [гейм]дизайна:

▫️ На входе нужен большой объем данных про требования, ожидания, проблемы, потребности потребителей / заказчиков. Ну потому что нет потребителя с требованиями - нет продукта; можно допить пиво и расходиться. Понятно, что дальше там черепахи, черепахи и черепахи (например, проблема приоритезации требований / ожиданий), род и вид которых зависит от индустрии, но тем не менее.

▫️ Команда "генераторов" (инженеров архитектуры / подборщиков компонентов), получающая ТЗ в виде горы требований, должна быть очень, очень разношёрстной. И чем шире бэкграунд этой команды, тем лучше, начиная с языкового и заканчивая профессиональным. Кмк, это требование забавно рифмуется со многими другими процессами в этом нашем мире (например, с конвергентной фазой и конвергентными исследованиями в науке), но пост-постмодерный синтез - это отдельный разговор.

Вообще подход "давайте уже расколдуем эту вашу креативность" мне очень симпатичен, в т.ч. в чисто прикладном плане: он, в частности, позволяет уйти от конфликта между креативностью (авторский гений!) и результативностью (КПЭ) в продуктовых разработках - ну, или притвориться, что этого конфликта нет.

Конечно, технологизация "креативного" процесса - во всех её формах, включая этот наш ChatGPT - у многих профессионалов вызывает непреодолимое отторжение. И я их тоже понимаю. Но управлять-то требованиями ИИ пока не умеет. 😎

#про_технологическое_развитие

Прочитала тут на досуге новую (2023) научно-технологическую стратегию Министерства обороны США.

Там, само собой, много очевидного, но есть интересные моменты:

1️⃣ Как и во многих других отраслях и областях, в ВПК произошло размывание границ между "военными" и "гражданскими" технологиями - и, заодно, между "военными" и "гражданскими" угрозами национальной безопасности.

2️⃣ На этом фоне DoD вынуждено как-то справляться с двумя вызовами: с высокими темпами технологического развития (заодно с технологическим разнообразием) и такими же высокими темпами появления новых и, зачастую, неочевидных угроз (кибербезопасность, уязвимости в цепочках поставок, биологические угрозы и пр.).

3️⃣ Поэтому инвестиции в околовоенное научно-технологическое, по замыслу DoD, должны идти по трём направлениям:

▫️Новые технологии / emerging tech (биотех, кванты, новые поколения беспроводной связи, новые материалы), в формате seed;

▫️Плюс-минус готовые гражданские технологии, которые активно внедряют коммерсы - и которые нужно брать и адаптировать для военных применений: нормальный (в смысле, trusted) ИИ; автономные системы; сверхсложные гетерогенные системы; микроэлектроника; технологии возобновляемой энергетики, в т.ч. микро и мобильные; системы накопления энергии; человеко-машинные интерфейсы;

▫️Специфические (defence-specific) военные технологии - гиперзвук, направленная [беспроводная] передача энергии, сенсоры для киберфизических систем, вот это вот всё.

4️⃣ Задачка ещё та, поэтому с инвест точки зрения DoD собирается делать три вещи:

▫️Сильно расширить работу с внешним контуром. DoD уже не может ограничиваться собственными R&D, инженерными мощностями и привычным пулом внешних "научных" поставщиков: им приходится мониторить весь коммерческий сектор, потому что скорость изменений такая, что х.з., какие технологии станут очередными технологиями двойного назначения - и, главное, какая именно зараза и где придумает, как их использовать в военных целях.

▫️Всерьёз заняться стартапами, в первую очередь - с т.з. быстрой доводки их до нужной (читай - продуктовой) кондиции. Отдельно интересно, что DoD начало-таки говорить не про одну "долину смерти" стартапов, а про три, которые и существуют IRL: а) от идеи до прототипа; б) от прототипа до продукта и в) от продукта до нормального масштаба. И планирует работать со всеми тремя проблемными зонами. Короче, видно, что люди серьёзно думали, как им добиться speed and scale.

▫️Обновить собственную инфраструктуру, в первую очередь – лабораторную и цифровую (только кибербез, только хардкор).

5️⃣ А ещё между строк (и, местами, в самих строках) новой стратегии считываются три проблемные для DoD управленческие истории:

▫️Как, блин, координировать R&D и технологические инвестиции между видами и родами войск, т.к., obviously, многие из технологий являются сквозными / универсальными, но все сидят в уютных личных бункерах, которые silos, и вылезать оттуда не собираются. В DoD уже создали специальную сводную Наблюдательную группу по инновациям (Innovation Steering Group), но тут же как: хочешь замылить проблему – создай комитет.

▫️Кто и как должен заниматься обновлением производственной базы для всего того нового, которое нужно американской армии. Ну то есть огромный частный ВПК – это хорошо, конечно, но тут есть проблема класса «ах, проклятая неопределённость!» (обновлять базу надо, но х.з., что именно надо будет производить через десять лет; и принимать такие инвестиционные решения втёмную… дурных-то нет).

▫️Как сделать так, чтобы коммерсы по недомыслию не продали Китаю или России кому-нибудь неблагонадёжному потенциально разрушительную технологию (разрушительную в прямом смысле, а не в смысле disruptive). Хорошая для DoD новость в том, что вопрос этот волнует не только их, но и, страшно сказать, американское научное сообщество, которое уже инициативно напредлагало целую гору ограничений для R&D и обращения с их результатами.

[тут могла бы быть шутка про making the world a better place, но нет]

#про_технологическое_развитие

И снова про научно-технологические стратегии в оборонке: вот, например, в этом году коллеги из НАТО запустили свой «оборонный» акселератор DIANA (доступ из-под VPN, obviously).

Основные ТТХ:

1️⃣ В акселератор берут стартапы, начиная с TRL4, но это не железобетонно (можно и на TRL1-3, но только в тех случаях, когда технология с потенциалом реально что-то перевернуть);

2️⃣ Предпочтение отдаётся стартапам, работающим в deep tech’е / с технологиями двойного назначения (т.е. – с коммерческим потенциалом помимо, собственно, военных применений);

3️⃣ Формально, технол. направления акселератора – большие данные, ИИ, автономное всё, кванты, биотех и технологии «улучшения человеческих способностей», энергетика, силовыве установки, новые материалы и новые производственные технологии. При этом программы / линейки грантов делаются под конкретные запросы; например, темы 2023 года – устойчивое энергоснабжение, безопасная передача информации и сенсоры для систем наблюдения / разведки; по ним в акселератор отобрали 44 стартапа.

4️⃣ Акселерационная программа состоит из двух фаз: а) от прототипа до продукта (100 тыс. евро, 6 месяцев), б) масштабирование (300 тыс. евро, 6 месяцев).

Отдельно мне во всей этой истории интересны три момента:

1️⃣ Акселератор НАТО цинично использует доступ к крупнейшим «национальным» пулам стартапов: программы проходят на 11 площадках (в США, Великобритании, Франции и пр.). и, несмотря на то что для deep tech’а формат «вот вам один год и 400 тыс. евро» - это просто ни о чём (средний чек для deep tech стартапа в биотехе, например, - $11,4 млн., в электронике - $4,7 млн… в общем, вы поняли; похожая двухфазная программа Convergence Accelerator в США - 3 года и $5 млн.), это не помешало голодным европейским стартаперам подать в акселератор 1000+ заявок. Кмк, это хорошо подсвечивает а) ситуацию с венчуром (скорее мёртв), б) ситуацию с deep tech’ом в европах (оч плохо с деньгами).

2️⃣ Так что, по ходу, DIANA – это просто ещё один способ реализовать цели S&T-стратегии Министерства обороны США в части «расширения технологического сотрудничества с внешним контуром»; и именно в том залоге, который обычно подразумевается, когда кто-то из реальной политики использует слово «сотрудничество». Акселератор бай дизайн построен по принципу brain drain в пользу США: а) в самих штатах программы проходят всего в двух локациях, всё остальное (включая почти все 90+ тест-бедов) – это страны ЕС; б) из 44 стартапов, попавших в первый поток, 30 – европейские. [шапочка из фольги mode off]

3️⃣ Акселератор запартнёрился с 90+ полигонов / тестировочных центров, на которых стартапы смогут доводить свои продукты до ума. В том числе – с IMEC’ом (nuff said) и несколькими институтами / центрами Фраунхофера (институт твердотельной физики, который занимается полупроводниками; институт химических технологий; институт коммуникаций; совместный с IBM центр по квантам; цифровая лаборатория «по океанам»). И вот это, надо сказать, посильнее Фауста Гёте.

А в целом - получилась красивая практическая реализация defense + offence: коллеги воспользовались трындецом, который творится с глобальным / европейским венчуром, – и за денежку малую попробуют получить, как минимум, технологии (если не продукты). Прекрасно, прекрасно же выбран момент.

PS. Вишенка на торте – официальный лозунг акселератора: «Help us shape a peaceful future». Война – это мир, свобода – это рабство, незнание – сила. Ору и не могу остановиться. 😂

#диалоги_в_танке

А: Коллега, а как бы вы коротко сформулировали итоги 2023-го года?

У: Так же, как и итоги 2022-го. "А чёрный лебедь на пруду испортил чью-то ебитду".

#про_науку

Для тех, кто пропустил: Франция давеча анонсировала масштабную реформу науки.

Какие проблемы хотят решить:

1️⃣ Хроническое недоинвестирование в науку, в т.ч. фундаментальную. На всяк случ: «хроническое недоинвестирование» - это 2,2% от ВВП; 3,7 млрд. евро только в Национальном научном фонде + программа поддержки инноваций в рамках France 2030 на 50 млрд. евро. «Недоинвестирование» с европейской спецификой, короче.

2️⃣ Архаичная организация научно-исследовательского комплекса: излишняя сложность орг / управленческих структур и – как следствие – очень глубокое огораживание узких научных направлений; плюс забюрократизированность (до 50% времени ученые тратят на отчётность). Отдельный аспект проблемы – в том, что отчётность делается ради отчётности, на основе этих данных не принимаются ровно никакие решения.

3️⃣ То, что в импортозамещённом отечественном медиаполе называется «разорванным инновационным циклом»: финансирование науки не приводит к появлению технологий / продуктов. И принуждение к сотрудничеству с рынком тут не помогло, в т.ч. – пресловутый «закон Аллегре» (принят в 1999 году; позволяет учёным, получающим госденьги, оставаться на своих должностях – при условии, что они создают стартапы и/или за деньги консультируют коммерческие компании).

4️⃣ Общая деиндустриализация экономики и снижение объема коммерческого заказа на R&D (ну потому что зачем банкам и сектору услуг синтетическая биология или физика высоких энергий, действительно). Ну и да: разрыв между научным процессом и интересами выжившей промышленности = инсорсинг R&D; крупные французские компании просто держат собственные R&D-отделы, которые делают то, что надо, и не пытаются в академическую автономию.

Что хотят сделать:

1️⃣ «Вытолкнуть» Министерство высшего образования и науки Франции в стратегическую позицию, т.е. – заставить его перейти от контроля к управлению развитием (без комментариев).

2️⃣ Сделать ряд крупных научных институтов «программными агентствами»: они будут а) определять приоритеты и формировать программы исследований в разных научных областях (цифровые технологии, медицина, космос и пр.), б) выступать операторами госденег по этим программам (в рамках France 2030 с её 50 млрд. евро на науку и инновации).

3️⃣ Увеличить автономию университетов, в т.ч. – в части решений по поводу того, на какие научные цели направлять государственные деньги (сейчас университеты могут свободно распоряжаться что-то 0,8-1% своего бюджета).

4️⃣ Привязать объёмы и сроки финансирования научных команд к результатам оценки их деятельности (метрики пока не понятны, конечно же, но заявлено что-то в духе «если команда работает нормально и выдаёт обещанные результаты, то финансирование будет долгосрочным – до 5 лет, чтобы люди могли работать, а не бегать за грантами»).

5️⃣ Создать при президенте непубличный Совет по науке, состоящий, что характерно, исключительно из именитых учёных, а не из научных администраторов.

… И всё это – за 18 месяцев. Заявка на победу, что тут скажешь.

На полях шляпки замечу, что такие резкие (для государства) движения и такие сжатые сроки – это не столько прихоть, сколько естественная реакция на несколько жареных петухов звоночков:

1️⃣ Такая себе ситуация с критическими технологиями (в 2023 году из 60+ направлений Франция входит в ТОП-5 стран только по двум – новые сенсоры для гравитационных полей и для магнитных полей);

2️⃣ Ситуация с deep tech’ом (на фоне Германии с её миллиардами прицельно под deep tech - DeepTech & Climate Fonds, спец финансирование в High-Tech Gründerfonds и Future Fund и пр. – Франция с её 500 млн. до 2030 года выглядит неубедительно);

3️⃣ Глобальный инновационный индекс как маркер общей ситуации с наукой (Франция вылетела из ТОП-10 и по количеству научных публикаций, и по их качеству);

4️⃣ Провал странового проекта по созданию мРНК-вакцин от ковида – и вообще неоднозначные (с т.з. государства) результаты работы французского научно-исследовательского комплекса на тему противодействия пандемии.

Выводы применительно к родным осинам напрашиваются сами собой, но их я сделаю немного позже. 😎

#про_технологическое_развитие

Вместо тысячи слов – одна картинка, которая демонстрирует, отчего и почему России позарез нужен deep tech во всех его проявлениях, от фундаментальной науки до стартапов / скейл-апов.

Из 23-х технологических направлений, которые считаются критическими для будущего ВПК (и которые чуть менее чем все относятся к deep tech’у), Россия по уровню научного задела входит в ТОП-10 стран только по одному направлению – «Продвинутые авиадвигатели (в т.ч. гиперзвук)», занимая 9-е место.

Тут, конечно, можно внести много поправок на ветер: паранойя и закон о гостайне, который не способствует публикационной активности исследователей; проблемы с публикациями российских авторов в международных журналах после 2022 года и вообще не слишком высокая интеграция России в мировую науку; сама методология подсчёта (подлые англосаксы считали же ж!).

Но если хоть сколько-нибудь серьёзно относиться к «технологическому суверенитету», «импортозамещению», «импортоопережению» и прочим идеологически верным словам, то… На этом мысль останавливается.

Или, перефразируя известное выражение: «страна, которая не желает кормить свой deep tech, будет кормить чужой». 🇷🇺🤝🇨🇳

#про_технологическое_развитие

И чтобы закрыть [на этот год] тему с критическими технологиями и deep tech’ом, который нужен, как воздух: если смотреть на уровень R&D-задела, то Китай вскорости может стать монополистом по 50-ти направлениям критических технологий; США – по 10-ти.

Ни убавить, ни прибавить.

Разве что с грустью посмотреть на два возможных [для России, да и для любой другой страны] варианта действий:

1️⃣ Надеяться на братский Китай, который – если всё останется как есть – в ближайшие 10-15 лет будет лидировать в 44 из 60 критических технологий, а в 13-ти (5G / 6G, синтетическая биология, нанотех, электродвижение и пр.) станет глобальным монополистом. Но только с пониманием, что надеяться на Китай – это, с т.з. «технологического суверенитета», сменить шило на мыло.

2️⃣ Честно признать, что самим не справиться, – и начать активно пылесосить коллег и партнёров. Ровно так, как это, например, делают креативные люди из НАТО. Форматы тут могут быть разные – хоть циничные акселераторы с российским финансированием, хоть совместные венчурные фонды, – но суть одна: хотя бы в каком-то виде гарантировать доступ российских компаний к технологиям, которые, блин, будут определять лицо мировой экономики в ближайшие десятилетия.

#про_экспертов_и_людей

Осторожно, много букв (накопилось!). Наткнулась тут на древний (аж 1973-го года) концепт, который прекрасно описывает чуть более чем всё, с чем я обычно работаю – в аналитическом или экспертном качестве: «нехорошие проблемы» (wicked problems).

Если вкратце, то вы имеете дело с нехорошей проблемой, если:

1️⃣ Проблему сложно (или невозможно) однозначно сформулировать;

2️⃣ У проблемы нет критериев «решения» (сложно – или, опять же, невозможно понять, решили вы её или нет);

3️⃣ Поэтому возможные «решения» нехороших проблем оцениваются не в залоге «правильное – неправильное» («да – нет»), а по спектру «хорошее – плохое» (через субъективно или, страшно сказать, ценностно заданные метрики);

4️⃣ Решение для проблемы невозможно быстро / надёжно протестировать;

5️⃣ Любое решение для проблемы – «одноразовое», т.к. нет никакой возможности ставить эксперименты, учиться на ошибках и пр.;

6️⃣ Спектр возможных решений очень широк – и внешних ограничений недостаточно для того, чтобы выбрать какое-то одно;

7️⃣ Проблема уникальная, а не типовая;

8️⃣ Проблема – не столько проблема, сколько симптом других проблем;

9️⃣ Причина возникновения проблемы зависит от точки зрения, т.е. от того какой понятийный / аналитический аппарат применяется для разбирательств с этой проблемой;

🔟 Принимающий решение не имеет права на ошибку.

А по мотивам разбирательств с нехорошими проблемами и методов поиска решений я имею добавить вот что:

▪️ Нехорошие проблемы – как совы: они всегда не то, чем кажутся.

▪️Поэтому они требуют разбирательств политического и/или социального характера: надо идти к людям, нежно брать их за пуговицу и спрашивать, что, чёрт возьми, происходит; зачем они делают то, что делают. Никакие данные, кейсы и анализ рынка тут не помогут (они тоже нужны, но без разбирательств с сутью ТМ - почти бесполезны).

▪️Политические / социальные разбирательства должны вестись конфиденциально – или глубинное интервью, или строго анонимные опросы. Нормальный человек ни в жисть не скажет [всей] правды ни в групповом интервью, ни, тем более, на «стратегической сессии». Не факт, что скажет и в режиме один на один, но так шансы докопаться до сути всё равно серьёзно повышаются.

▪️ Если всё сделать правильно, по итогам разборок можно более-менее ощупать этого слона: сделать карту / матрицу позиций (кто, что и почему думает по поводу этой проблемы и её причин, в идеале – в увязке с бэкграундом и политическими интересами), ранжированный список связанных проблем и ранжированный же список гипотез по поводу решений.

Вот, например, совсем простенькая проблема с корпоративной почтой (щупала её, когда делала аудиты цифровых сервисов):

Как видит проблему IT-департамент: сотрудники компании, подлецы, не пользуются корпоративной почтой, а это брешь в безопасности, плохие показатели по нашим KPI и вообще крамола

Как видят проблему сотрудники:

◽️В компании нет ни системы электронного документооборота, ни файлообменника; приходится обмениваться тяжёлыми сканами, а у корпоративной почты объем хранения – 100 Мб и размер допустимого вложения – 1 Мб. А жить-то как-то надо.

◽️Или: в организации херовая коммуникативная культура (оч характерно для российских университетов, кстати); в корп. почте столько мусора, что проще вести рабочую переписку через личные ящики, а в корпоративную заглядывать раз в неделю, чисто на всякий случай.

◽️Или: у основного контрагента / заказчика корп. почта настроена так, что чуть менее чем все письма с доменов в ru отправляются в спам; приходится использовать gmail и другие внешние зарубежные сервисы.

И это ещё самый простенький пример; don’t get me started по поводу технологического развития, предпринимательства, так называемых «больших вызовов» и прочих нехороших проблем.

Красивое же, ну. 😌

#диалоги_в_танке

- Коллега, а можете придумать мне какой-нибудь ну очень хайповый термин?

- Легко. "Маскировочные нейросети".

#про_технологическое_развитие

К вопросу о том, как настроить национальную инновационную экосистему на продукты (а не на "уникальные, не имеющие аналогов в мире разработки", как мы любим): вот, скажем, китайские товарищи, которые с середины 1990-х выстраивают научно-технологическую политику по принципу «двух ключей» - к науке обязательно прилагается [продуктовый] инжиниринг.

Например:

1️⃣ Наравне с Академией наук в Китае действует Академия инжиниринга (с 1994 года), подчиняющаяся, как и АН, напрямую Госсовету. АИ определяет общенациональную «инженерную» повестку, начиная с чисто технологических / методических узких мест и заканчивая отраслевыми приоритетами; проводит экспертизу программ поддержки технологического развития (в т.ч. с точки зрения «а можно ли вообще сделать то, что вы тут наобещали»); занимается кадровыми вопросами - словом, играет в той же логике, что и Академия наук.

2️⃣ Мегапрограммы поддержки науки / R&D реализуются в паре с мегапрограммами инженерными (с 2006 года), причём инженерные программы а) ориентированы на понятные технологические / продуктовые ниши, б) работают с «большими [инженерными] задачами» класса развития ИИ, создания новых производственных технологий / обновления национальной пром.базы и пр.

3️⃣ В стране работают 190+ инжиниринговых центров (и это только государственные, созданные в рамках профильной национальной программы с 2016 года). Практически все они а) нишевые и специализированные (никакого вам «промышленного дизайна чего угодно»), б) решают конкретные проблемы конкретных индустрий (работают с т.н. «технологическими бутылочными горлышками» - например, есть отдельный инж.центр, который работает над импортозамещением в сфере ПО для дизайна микроэлектроники). А некоторые ещё и интегрированы с ВПК – в рамках стратегии интеграции военного сектора промышленности с гражданским (привет коллегам из США, которые всерьёз задумались об этом только в прошлом году).

4️⃣ В Китае создана сеть специализированных «современных промышленных вузов» (с 2020 года; к концу 2024-го их должно быть порядка 100). Чтобы было понятно: все они а) создавались с ноля, начиная с юрлица и заканчивая набором образовательных программ, б) оформлены как СП учредителей трёх типов – «университет + промышленные компании + рег.администрация» (с местами в совете директоров и пр.), в) отчитываются не только перед Министерством образования, но и перед Министерством промышленности и информ.технологий КНР, т.к. основной заказчик на их деятельность – промпредприятия.

Понятно, что всё это взялось не из головы и прямо связано с историей промышленного и технологического развития – площадка для офшоринга, копиистика, принудительный трансфер чужих технологий, собственные глобальные компании / продукты.

Но так и тянет сделать чеклист и проставить галочки применительно к родным осинам, особенно с учётом того, что от российской науки в очередной раз начали ждать «глобальных продуктов». 😎

#диалоги_в_танке

А: Смотрю, вы, коллега, игровой ноутбук выбираете? Во что играть собрались - в третьего "Ведьмака" или в "Atomic heart"?

У: В SPSS и фотошоп.

#про_экспертов_и_людей

Пару недель назад внезапно понаехала в Москву, чтобы – не смейтесь, ещё рано! – поговорить с коллегами про ближайшее будущее аналитики и экспертизы. Наговорили мы с три короба (за несколько часов-то ещё бы не наговорить), но я для себя вынесла вот что.

Ночь темна и полна ужасов, а экспертная / аналитическая деятельность – обострившихся конфликтов, с которыми придётся как-то жить:

1️⃣ Старые продукты vs новая реальность. В России по-прежнему есть «рынки» региональных стратегий и программ развития, бизнес-стратегий и прочих хорошо знакомых словосочетаний, но заниматься всем этим как-то по-человечески неловко, едва ли не стыдно – за исключением тех случаев, конечно, когда речь идёт не о формальной бумажке на 500 страниц, а о разбирательствах с проблемами и поиске решений (к «стратегии», как правило, никакого отношения не имеющих).

Неловкость связана с тем, в «новой реальности» стратегии окончательно потеряли смысл; остались только проекты (как самая понятная история в условиях турбулентности) и, господи прости, онтология, которую [периодически и безуспешно] пытаются подменить идеологией. Поэтому – конкретные вопросы, конкретные ответы, конкретные люди. Или совсем уж высокая возгонка.

2️⃣ Объекты управления vs суррогаты. С объектами управления вообще напряжёнка: в нашем отечестве их часто подменяют организационными абстракциями (и весёлыми аббревиатурами, обозначающими очередной «формат развития») – и под эти же абстракции формируют KPI и отчётность. Реальность, к счастью, периодически даёт селёдочным хвостом по харе, как это, например, случилось с БПЛА, микроэлектроникой и прочими скучными вещами, которые либо есть, либо нет, и никакими очередными весёлыми стартами и погонными метрами форсайта тут не отчитаешься.

К сожалению, у управленческих суррогатов есть одно неприятное свойство: они, зараза, не только подменяют собой объекты управления, но и дырку на обоях загораживают предотвращают экзистенциальный кризис у тех, кому надо хоть чем-то управлять. Потому что реальность настолько сложна (и объекты настолько сложны), что, как правило, перед управленцем вечно стоит задача сделать операцию на мозге, а из инструментов – только молоток и изолента. Даже не синяя. Ну то есть суррогаты – это наше навсегда, но селёдочный хвост реальности будет прилетать всё чаще, потому придётся эволюционировать.

3️⃣ Реальность vs представления о ней. Скорость изменений нонче такая, что мы отстаём даже не от глобальных тенденций, а от своих собственных. И вопросы класса «где я? сколько я вчера выпил? почему я, сука, ёж?!» начинают животрепетать, как никогда.

На этом фоне Росстат, у которого 2022-й только-только закончился, - это что-то фантасмагорическое, вроде городского сумасшедшего с брошюрками про память воды на семинаре по промышленным применениям высокотемпературной плазмы (true story, кстати; реально была фантасмагория). А разнообразные механизмы снижения неопределённости, от водка-менеджмента / баня-менеджмента до астрологии, внезапно оказываются полезнее статистики. Поэтому готовим печень и алкозельцер.

4️⃣ Что подводит нас к последнему конфликту, прямо [и деятельностно] связанному с экспертизой и аналитикой: военкоры vs штабные большие данные. Или, другими словами, первичка реального мира (cool stories, агентурная работа, учёт селёдочных хвостов) vs первичка мира цифрового (да, та самая big data и любая другая data).

Здравый смысл и продуктовый подход подсказывают, что одно без другого не летает, но лично у меня есть ощущение, что пока всё сожрал проклятый хомяк в лице коллективных ИИ- и big data-галлюцинаций. Галлюцинации, конечно, отвалятся, как и любой унылый хайп, но пить водку и ходить в баню будет поздно: сети новых связей уже устаканятся. Pun unintended.

Вот как-то так.

А, чуть не забыла: у вас вся спина белая.

С праздничком. 🥳