​​Всем смирно, ИИ – вольно. Как нейросеть будет управлять американской армией

Искусственный интеллект признали годным к службе на благо национальной безопасности и даже делегировали ему право оценивать обстановку в условиях военных действий и ставить боевые задачи.

Подойдем к вопросу с экономической точки зрения. Затраты на военные нужды США в среднем составляют $778млрд в год, что делает США первым государством в рейтинге милитаристских расходов. Дополнительные затраты на внедрение ИИ в вооруженные силы страны выглядят скупо – всего 2,5% от общего военного бюджета, - хотя и мизерными их не назовешь. Конечно, с поправкой на то, что мы условились верить этим цифрам и не сомневаться, что они преуменьшены.

Для сравнения, китайцы тратят на военный ИИ миллиарды, а в России на службе ВПК существует даже игровая нейросеть – она используется при построении реальных боевых стратегий и создании военных симуляторов для обучения военных. Вообще же, ИИ «цвета хаки» предполагает автономное оружие, управление истребителями, усовершенствование систем прицеливания, а также использование для распознавания лиц в темноте и через стены.

Пентагон разработал свод этических принципов для применения интеллектуального оружия. Однако же авторов новостного обзора в своде смущает то, вокруг новой разработки буквально витают только окольные, расплывчатые заявления чуть ли не номинально-фиктивного характера. А ведь речь идет о серьезной сфере с не менее серьезными возможными последствиями неконтролируемого распространения технологии, способной представить миру новую угрозу.

Но постоянно совершенствующееся летальное оружие, одно только наличие конвенций о запретах некоторых его видов, и прочие неутешительные факты говорят о том, что если и начинать бояться, то делать это нужно было давно. Угроза тотального уничтожения сдерживается множеством иерархически сложных факторов, не позволяющих применять оружие направо и налево ни одному из существующих государств. Андорра и Ватикан, например, вообще не имеют ни одного солдата в своей армии просто потому, что армии у них тоже нет.

​​Родные пинаты блогеров-ITшников - бесспорно, телеграм и твиттер. Команда аналитического центра 10data тоже успела породниться с этими площадками, но наша любовь к своему делу и целеустремленность в том, чтобы нести в народ научно-популярное просвещение, не сошлись на них клином. А посему мы публикуем широкоформатные статьи на портале vc.ru

И уже написали:

Про использование больших данных в машинном обучении. Расставили все точки над ё в вопросе ёмкости двух этих понятий. Объяснили, почему с приходом технологий ИИ бизнесу стало не проще, но интереснее

О мировой экономической ситуации, раздавленной колесом глобалистики. Рефреном ей - пословица про колодец, из которого рано или поздно придётся выпить.

Покорение искусства искусственным интеллектом не каламбур, а настигшая нас реальность. Видели Мону Лизу в исполнении нейросети? Мы покажем

О дополненном интеллекте - том самом, что выступает посредником между ИИ и человеком, провозглашая дружбу навек и бессрочно оттягивая восстание машин

О четырехлетнем метападении Facebook и пригрешениях Цукерберга как вещи в себе, а также общей концепции интернет-маркетинга как глобусе без совы...

💡💡💡
А ещё мы запускаем новую рубрику - #вид_сверху, в рамках которой эксперты в области цифровой экономики, создания систем искуссветного интеллекта и стратегического развития Сергей Тищенко и Михаил Шахмурадян будут научно-популярным языком отвечать на вопросы, волнующие научное и экономико-техническое сообщество.

​​Цифровой слуга

Неусидчивый Илон Маск вновь радует «подписчиков» своей продукции расширением линейки. Под маркой Tesla будет выпущен универсальный робот-гуманоид – по-видимому, домохозяйка и душевный собеседник в одном лице. А там – на что еще хватит фантазии у команды разработчиков.

Искусственный интеллект здесь выступает в роли начинки робота – как во многих проектах, где есть хардверная и софтверная часть, а еще некая оболочка. Такой робот объединит в себе три этих понятия и станет полноценным программно-аппаратным комплексом в керамике или пластике, что мы уже могли наблюдать как в фильмах, так и в реальности (в основном на технологических выставках).

Решение проблемы сокращающегося, но всё же существующего тактического расстояния между роботом и человеком, Илон Маск видит в том, чтобы загружать в робота «человеческую прошивку», то бишь все те функции, в том числе и когнитивные, которые свойственны нам. Звучит слишком просто, а оттого и поверхностно, но сомневаться в заслуженности славы, принесенной Маску его «трудовыми мозолями», не приходится. На данном этапе мы можем сослаться лишь на его авторитетность и ждать первой конкретики в презентации.

Краудфандинг на бамбук

Спасать леса Амазонки решили с помощью NFT, который мы рассматривали под микроскопом в одном из своих постов на предмет выявления достаточности имеющегося в таких токенах базиса для дальнейшего развития по верному пути. Под верностью мы понимаем следующее.

Если рано или поздно спорному явлению находится-таки полезное со всех точек зрения применение и оборачивает его в русло выгодной не только отдельной группе лиц практикопригодности, можно мысленно добавить увесистости его праву на жизнь в современных реалиях. Возможность извлечения такой пользы – своего рода лакмусовая бумажка, проверяющая жизнеспособность технологии на длинной дистанции и выносящая порой неутешительный вердикт о превышении доли хайпа над долей здравого смысла, лишенного популистской мишуры.

Иногда новые веяния возникают как следствие, а иногда как причина, за которой лишь спустя некоторое время последует его осмысление и дорабатывающее изначальную суть внедрение куда бы то ни было. Последнее время в инновациях можно наблюдать тенденцию к перевесу в пользу второго случая, при котором явление приходит в наш мир спонтанно и поначалу не знает, куда себя определить. Так происходило и с NFT, но ученые вовремя заметили большой потенциал технологии и смогли вставить свои далеко не пять копеек в вопрос о судьбе невзаимозаменяемых токенов. Этот вектор применения NFT попросту не может не радовать.

​​Экономические реформы в стиле хайтек, крипторублю – быть. Российскую цифровую валюту явят на свет к концу этого года.

История крипторубля тянется с незапамятного 2018 – тогда-то на уровне государства впервые и прозвучала мысль о запрете цифровых валют и выпуске своей собственной, привязанной к национальной. Фольклор на эту генерировал разве что шутки, а журналисты писали заголовки: «Картина «Герман Клименко убивает царевича-крипторубль», где главным героем являлся бывший советник президента по развитию интернета. Сам он говорил, что криптоманьяки должны благодарить ЦБ за то, что он не выпускает крипторубль – это дословная цитата. В то время действительно никто не верил, что такая валюта может быть эмитирована. Каково ее назначение, применение, перспективы? Ответ можно было подсмотреть у Венесуэлы и ее национальной криптовалюты Петро, которая не стала востребованной, так как не может и не смогла бы решить глобальных экономических проблем страны.

Но национальная криптовалюта национальной криптовалюте рознь, а точнее подход к ее реализации и развитию проекта. Государственная риторика по отношению к криптовалютам сделала резкий пируэт на 180 градусов лишь в этом году и, разумеется, не без многоходовой задней мысли, но то оставим за скобками. Суть в том, что спустя практически четыре года власти успели глубоко изучить вопрос, и теперь на то, что крипторубль не станет голым королем, шансов гораздо больше.

Если за проект взяться с умом, он изменит законодательство, создав правовую базу для внедрения и использования национальных цифровых денег, поднимет уровень цифровизации и сделает Россию более статусным игроком на арене мирового digital-рынка.

Viva la resistance! Как ИИ будет заниматься наведением внутригосударственных порядков

Упорядочение – это вообще один из способов первоначальной оптимизации. Так вот искусственный интеллект как мастера этого дела в НИУ ВШЭ сочли пригодным для выявления очагов общественных волнений в мире. Если говорить чуть серьезнее, гражданские конфликты и революции – это всегда рассадник несправедливости, кровь и лишения. На примере Ливана можно познать всю горечь таких начинаний, прослеживая по историческим данным, как страна, демонстрировавшая бешеный рост разного рода показателей и уровня жизни практически в одночасье превратилась в экономические руины.

Доверенный нейросетям индекс политической нестабильности существовал и ранее, включая в себя метод оценок и математического моделирования, т.е. параметров, идеальных для обработки посредством ИИ. Индекс тесно связан с рейтингом стран мира по уровню слабости, лидируют в котором, по данным прошлого года, Йемен, Сомали и Сирия. Ежегодное обновление списка производится американским аналитическим центром Fund for Peace, который специализируется на изучении причин и условий, вызывающих войны, и предпринимает усилия по их предотвращению.

Нейросеть от ВШЭ станет альтернативой для сбора подобной статистики. По результатам уже проведенного НИУ исследования, тройка антирекордсменов среди стран с высоким риском невооруженных выступлений выглядит так: Ливан, Гондурас и Алжир. Параметры расчета тоже иные - рейтинг рассчитан на ближайшие пять лет и принимает во внимание свыше 240 показателей.

«Оно шевелится!..» или как программировать ИИ

Обычно мы обозреваем события, произошедшие в мире высоких технологий. Но этот подход несколько обделяет напрямую причастных к ним разработчиков и тех, кто только хочет вступить в доблестные ряды IT-сообщества. Как сапожники с сапогами мы хотим развеять завесу над тем, что обычно находится под капотом виновников наших постов, а именно – нейросетей и машинного обучения. А еще мы в корне не согласны с утверждением «учение – свет, а неучение – приятный полумрак», поэтому хотим обратить ваше внимание на несколько лайфхаков от Eweek - для тех, кто хочет прикоснуться к большим данным и попробовать на зуб deep learning.

И начнем с главного, что они рекомендуют: изучения всемирно признанных и широко используемых фреймворков.

Сильно упростив, скажем, что фреймворк – это программа для программирования. Т.е. программная платформа, облегчающая жизнь разработчикам и принимающая на себя низкоуровневую работу, оставляя ее сокрытой от чужих глаз. Кстати, понятие низкоуровневости в программировании не сравнимо ни с одной другой сферой: здесь это не означает ничего плохого и не является синонимом слову неквалифицированный.

Дело в том, что все системы (операционные, программные, сетевые) логически подразделяются на уровни, так как абстрагирование – то, на чем держатся сложнейшие компьютерные науки. И самый низкий уровень – это, как правило, уровень физических соединений или «железа», а то, что следует сразу же за ним – первичная прокладка между битами данных и их приведением к понятному для всех виду. Отсюда следует, что низкоуровневые слои близки к программированию непосредственно в машинных кодах используемого реального или виртуального процессора.

С точки зрения компетенций, это как раз-таки очень высокий уровень, и потому была создана масса средств, позволяющих избежать непосредственного «общения» с низким уровнем, сосредоточившись на более прикладных задачах. Фреймворки можно отнести именно к этим средствам. А к основам основ среди фреймворков для программирования нейросетей относятся: PyTorch, PyTorch Lightning, TensorFlow, HuggingFace, Horovod, XGBoost, or MXNet.

В остальном, статья рассчитана на уже участвующих в создании ИИ разработчиков и описывает методы масштабирования приложений. Если вы только хотите начать, делать это стоит с изучения высшей математики и программирования в целом – без них не зашевелился бы ни один робот.

​​Цифры цифровой экономики. Криптостатистика от контроля за биткоином до поголовья его инвесторов уготовила несколько любопытных тезисов

Понедельник – день, как водится, тяжелый, а потому закончить его хочется на приятной ноте. А приятное можно совместить с интересным, тем более, что таковое нам предлагает свежая статистика по владельцам криптовалют. Согласно ей, бОльшая часть криптоинвесторов вошла в мир шифроденег только в 2021 году, вопреки резонным ожиданиям увидеть здесь цифру 2017.

Конечно, статистика, приведенная американской криптобиржей Gemini лукавит ровно настолько, насколько это может придать громогласности заголовкам. И как бы мелким шрифтом под ними обязательно будет сказано: в опросе принимали участие только 30000 респондентов.

А сколько жителей Земли в общем инвестировали в криптовалюту? По разным оценкам, их число варьируется между 68 и 190 миллионами человек, и, конечно, с каждым годом это число увеличивается нелинейно. Увеличиваются масштабы не только частного применения коинов: на сегодняшний момент 24 центральных банка активно занимаются разработкой собственной криптовалюты. Лидером является Китай, который уже тестирует свою CBDC в нескольких городах.

Что до статистики по лидеру рынка, биткоину, то в отношении его распределения на кошельках, Bloomberg и Bitinfocharts солидарно друг с другом сошлись на том, что 2% счетов контролируют 95% предложения биткоина.

И как бы альткоины ни добавляли массы рынку, «в начале был биткоин», и каждое такое начало, будь то легализация, инвестирование или подведение статистических итогов, - без упоминания флагмана и зачинщика всех криптодейств не обходится. Так, например, биткоин и только биткоин является легальным платежным средством в единственной, пошедшей на такое, стране – жарком центральноамериканском Сальвадоре. А по данным опроса-предсказания от Сoinmarketcap на имя следующего государства, признающего криптовалюту законной, лидируют в глазах общественных надежд Парагвай, Венесуэла и Ангилья. Вот и прямое доказательство того, что альтернативная экономика альтернативна во всем.

​​Предвзятость не порок. Есть ли способ научить искусственный интеллект объективности?

Несколько инцидентов, связанных с порой нетолерантными взглядами ИИ оказались массивными булыжниками в его огород, и всколыхнули борящуюся «за всё хорошее против всего плохого» общественность. Так это было при обработке фотографий Барака Обамы, сделавшей его уж очень похожим на европейца, так это было и с предпочтениями ИИ нанимать на работу мужчин, а не женщин. Почему для некоторых людей не является очевидным, что это всего лишь издержки алгоритма, в который не заложено намеренно ущемляющих кого бы то ни было паттернов, или вовсе воля выборки – вопрос загадочный. Другое дело, что эта проблема при более детальном рассмотрении всё сигнализирует о неточности ИИ-обработки, которая может сказаться и на более важных деталях.

Улучшение гибкости ИИ похоже на перетягивание каната – сам по себе он не удлиняется, и одна из сторон обязательно проигрывает. При большем количестве обучающих данных нейросеть способна стать гибче, выдавая верные результаты в более трудных условиях, но жертвует своим умением четко классифицировать объекты. Чем больше в ИИ человеческого, тем больше человеческих несовершенств она наследует, поэтому к проблеме стоит подойти с другого ракурса, решая ее чисто машинными, вычислительными методами без стремления дать ИИ больше человеческой «свободы». Человек в целом не лучший пример объективности.

Эта философия сама по себе не поможет делу, но обозначит вектор для дальнейших шагов, одним из которых должно стать максимально посильное исключение из обучения нейросети связанных задач. С одной стороны, они хорошо сказываются на результативности, но пагубно влияют на предвзятость, увеличивая риск возникновения вообще. Из этой точки недалеко и до «вычислительного хамства», особенно в резко настроенном против малейшей нетолерантности мире. В поиске выхода из такой щепетильной ситуации ученым осталось, как принято говорить в таких случаях, лишь начать и закончить. А главное - найти компромисс между свойством ИИ к быстрой и качественной адаптации и его строгостью по отношению к самому себе.

Торжественно перерезаем красную ленту рубрики #взгляд_сверху, и сегодня "у микрофона" Сергей Тищенко – его считали будущим Капицей и в 13 лет приняли на мехмат МГУ без экзаменов, - его мы и расспросили во всех подробностях о парадоксе Монти Холла, ловушках интуиции и немного об истории науки.

https://vc.ru/education/396865-kozy-i-dveri-chto-paradoks-monti-holla-govorit-nam-o-nauke

Те, чьи имена нельзя называть. Слабые места ИИ

Ученые МГУ считают, что проблема устойчивости алгоритмов к внешним воздействиям является ключевой слабостью нейросетей и позволяет злоумышленникам осуществлять атаки на интеллектуальные системы.

Первым шагом по предотвращению атак была названа их классификация, что, конечно, следовало бы назвать шагом нулевым – слишком малое отношение она имеет к конкретным и обстоятельным действиям по устранению угроз.

Приведем выдержку из нашей еще не опубликованной статьи о том, как человеческий интеллект атакует искусственный: «О слабых местах ИИ говорил академик РАН Игорь Соколов, сетуя на то, что искусственный интеллект не может ограничиваться искусственными нейронными сетями и машинным обучением. Виной тому – наличие методов, решающих задачи, для которых отсутствует или не подходит известный алгоритм решений. Человеческая речь не поддается описанию с помощью дифференциального уравнения, и необходимость извлечения этих данных рождает новую математику. А чем сложнее система, тем сложнее предусмотреть все аспекты ее защиты.»

По этому же поводу можно привести целую россыпь цитат из книги Талеба Нассима «Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса» о том, почему на самом деле существующие системы непрерывно усложняются. С одной стороны, в современной жизни простоты добиться сложно, потому что она противоречит мировоззрению ряда людей, ищущих сложности для того, чтобы как-то оправдать свою работу. Вместе с тем, упрощение системы через избавление системы от стрессоров – необходимых ей стрессоров – не обязательно хорошо; напротив, так системе можно причинить большой вред. А недокомпенсация из-за отсутствия стрессора, обратный гормезис (стимулирующее действие умеренных доз стрессоров), нехватка сложных задач делают слабыми лучших из лучших.

С другой стороны, сложные системы отличаются большой взаимозависимостью (которую трудно распознать) и нелинейными реакциями. «Нелинейный» означает, что когда вы удваиваете, например, дозу лекарства или количество работников на заводе, отдача будет не в два раза больше, а либо намного больше, либо намного меньше. Нельзя сказать, что два уик-энда в Филадельфии в два раза приятнее, чем один. Если изобразить реакцию системы в виде графика, получится не прямая линия (линейная функция), а кривая. В нелинейной среде простые причинные связи – это аномалия; сложно понять, как работает система, если смотреть на ее отдельные части. В искусственных сложных системах развитие часто ступенчато и определяется неуправляемыми цепными реакциями, которые уменьшают, а то и вовсе исключают предсказуемость и порождают нестандартные события.

Дабы не оставлять возможности упрекнуть Талеба Нассима в голословности, закончим цитирование его же пояснением к вышесказанному: «Современный мир аккумулирует технические знания, однако будущее при этом парадоксальным образом делается все менее предсказуемым.» И с этим трудно не согласиться.

Дали 2.0: искусственное искусство вышло на новый уровень

Модернизирована нейросеть DALL-E, которую мы упоминали в «Эстетических исследованиях» как одно из интереснейших средств для ознакомления с возможностями ИИ-художника. Обновленная нейросеть получила способность редактировать уже созданные изображения, изменяя их параметры так же, как это умеют профессиональные графические редакторы вроде Photoshop, хотя «широта» функционала редактирования, конечно, им уступает. Кроме того, теперь нейросеть будет генерировать более детальные изображения.

OpenAI пока проводит закрытое тестирование DALL-E 2. В дальнейшем нейросеть должны добавить в API, чтобы другие разработчики могли создавать приложения с её использованием.

Но прекрасное ближе, чем кажется, и попробовать «порисовать» руками нейросети предыдущей версии можно не отходя от Телеграма.

Потоп космического масштаба

Затопление МКС займет более года, но, когда точно это произойдет - неизвестно.

Международная космическая станция – плод коллективного международного труда, в создании которого принимали участие Россия, США, Канада, Япония и страны-участницы Европейского космического агентства. МКС уже отметила свой двадцатилетний юбилей, и он может стать последним в ее истории.

Речь идет о целенаправленном затоплении МКС, изжившей свой потенциал и переставшей быть выгодным проектом. Гендиректор Роскосмоса отметил, что «прощание» со станцией будет долгим, особенно с учетом того, что консенсус относительно даты затопления не найден между российской и американской сторонами. Коммерческая жилка берет свое, и использование станции как туристического объекта представляется крайне выгодным в материальном отношении, но уже иссякшее финансирование говорит не в пользу этой затеи. И вместе с тем, логика проста: представители НАСА хотят построить лунные базы и отправить астронавтов на Марс. Это трудно сделать, когда агентству приходится тратить почти пятую часть своего годового бюджета на то, чтобы МКС продолжала работать.

​​Больше, чем реалистичность. С новой нейросетью от Nvidia можно проходить сквозь зеркала

Почувствовать себя Алисой в стране технологических чудес можно, «прогулявшись» с нейросетью, создающей трехмерные пространства из простых изображений. Для полного погружения достаточно VR-очков, но и без них не теряется наслаждение от прогулки по виртуальным пространствам.

Маневр с зеркалом был замечен разработчиками как бы между прочим, случайно: если среди недостающих частей панорамы (под углом слепой для изображения зоны) обнаруживается зеркало, знакомая с понятием глубины нейросеть проводит зрителю экскурсию и по зазеркальному помещению.

Однажды нейросеть уже была научена построению 3D-изображений по всего одной фотографии, а в дополнение к этому она генерировала развёртку и фотореалистичную текстуру для модели объекта. Нейросеть Nvidia отличается от своего предка скорее областью применения – в делах ландшафтного дизайна или воссоздания пространственных декораций сцена имеет не один объект, что важно учесть вместе с расстоянием и особенностями заполнения кадра между ними.

​​Игра в NFT: кто против кого

Наткнулись на статью о критике NFT в играх российским разработчиком. Обрадовавшись замаячившей на горизонте возможности пополнить массив собственных аргументов, мы так же спешно разочаровались: копание до самой мизерной глубины текста (не далее чем первая цитата) вывело нас на признание Владмира Белецкого в том, что он просто не совсем понимает принцип работы NFT, хотя изданием это было подано искусно.

О принципе мы уже говорили, а вот краеугольный камень преткновения для NFT в играх – отсутствие ощутимой материальной полезности, через который в общем-то силами умелого маркетинга можно перешагнуть. Но местность, по которой сейчас пробираются разработчики игр, пересеченная, и следующий камень на их пути – туманность перспективы развития невзаимозаменяемых токенов, а точнее отсутствие хорошего обзора дальнейшей дороги. Так и родилась дилемма NFT. Одни разработчики говорят: «Мы видим большой потенциал для NFT и технологии блокчейна в видеоиграх, но только до тех пор, пока определение NFT не выйдет за пределы того, что есть сейчас». Другие – об обратном: текущее положение дел вокруг NFT не устраивает критерии его применимости для микротранзакций. Третьи разработчики и вовсе находятся под условным предводительством Владмира Белецкого и далее вникать не желают.

Генеральный директор корпорации видеоигр Atari Уэйд Розен поставил на NFT пока что не крест, но крестик: «Реакция отрасли на эту тему двойственна и интуитивна, и, к сожалению, это просто неподходящая среда для исследования. Мы ожидаем, что большая часть соответствующих инноваций в течение следующих 12–18 месяцев произойдет в более узком игровом пространстве блокчейна».

Однако существует золотая середина для игровых NFT, где издатели не занимаются откровенным захватом денег, а сами токены не влияют на финансовые стимулы игры. Есть бесчисленное множество факторов, которые следует учитывать при расследовании того, почему темпы принятия NFT в индустрию настолько медленны, но многие убеждены, что их дальнейшее внедрение — только вопрос времени.

Грядет Великая Отставка: искусственный интеллект займет вашу должность, а специальности в области ИИ станут как никогда востребованными. Какие из них сейчас самые популярные?

Исследователи сообщества The enterprises project привели 7 должностей необходимых отрасли специалистов:

1. Начальник отдела роботизированной автоматизации технологических процессов
2. Руководитель отдела искусственного интеллекта и машинного обучения
3. Руководитель отдела анализа клиентов
4. Управление продуктом — искусственный интеллект/машинное обучение
5. Директор по данным (CDO)
6. Специалист по данным
7. Директор по цифровым технологиям

К понятию Великой Отставки можно относиться по-разному, считая его неумело состряпанным мифом, а вот проблема нехватки рабочей силы сейчас более чем реальна. По данным Федерального резервного банка Сент-Луиса , уровень занятости населения после пандемии резко не снизился. Фактически, основной возраст работающих граждан, от 25 до 54 лет, испытал спад в начале пандемии, и был умеренным по сравнению с другими возрастными группами, особенно с работниками 55+.

Вместо Великой Отставки это предполагает Великое Перераспределение рабочей силы. Сейчас наблюдается резкое изменение позиций внутри нее, с большим спросом на навыки в области искусственного интеллекта и машинного обучения, создающих экономическую ценность для ведущих компаний.

​​Бигтех витает в облаках: как облачные вычисления стали основным драйвером роста IT-индустрии

Спрос рождает предложение, и конкуренция между облачными платформами неразрывно связана с достижениями в области искусственного интеллекта (ИИ). В настоящее время развитие ИИ сосредоточено на глубоких нейронных сетях, то есть ресурсоемких технологиях, где колоссальные аппаратные ресурсы дают IT-гигантам огромные конкурентные преимущества. Такая логика лежит в основе построения экосистем, которые в настоящее время процветают и активно развиваются.

По данным аналитиков, уже в 2018 году около 58% компаний, использующих технологии искусственного интеллекта, применяли облачные сервисы, а к концу прошлого года этот показатель мог вырасти до 87%. Очевидно, что компании, которые запускают крупномасштабные проекты искусственного интеллекта, как правило, делают это в партнёрстве с поставщиком облачных вычислений.

Откуда возник спрос или зачем, намереваясь прожить в городе месяц, покупать квартиру, когда существует аренда?

Конечно, недвижимость всегда в цене, и ее покупка - в любом случае хорошая инвестиция. А вот запуск моделей машинного обучения еще 10 лет назад стоил действительно дорого, и серьезными капиталовложениями оборачивались приобретение, эксплуатация и обслуживание компьютерного оборудования. Здесь можно вывести пропорцию: обучению ИИ-моделей необходимы крупные вычислительные мощности, а если у вас нет достаточных ресурсов – модель будет обучаться с черепашьей скоростью. Хорошо, скажете вы, обращаясь к проведенной аналогии, это можно сравнить с затратами на квартирный ремонт. Не совсем так. Аппаратные ресурсы, задействуемые при разработке ИИ, не обладают тем свойством недвижимости, которое позволяет выгодно «держать ее в своем инвестпортфеле».

Это поставило разработчиков перед выбором: быстро обучить модель, но при этом потратить впечатляющую сумму на покупку и настройку серверов, которые после обучения отправятся в долгий складской ящик, или сэкономить на аппаратном обеспечении, но запастись медитативным терпением. Дилемма решилась благодаря облачным технологиям. Во время обучения моделей задействуют значительные виртуальные облачные вычислительные мощности, но сразу по завершении процесса можно отключить ненужные ресурсы при помощи простого нажатия кнопки и перестать платить за них. Теперь не только компании, которые исторически инвестировали в центры обработки данных, но и бизнес, далёкий от ИТ-индустрии, и небольшие стартапы могут обучать ИИ-модели.

Но аналитики считают, что индустрии пора замахнуться на метавселенные.

«Рубрика эксперименты»: искусственный интеллект работает на благо биологических открытий и экспериментальных исследований белков.

Успехов в этой области ИИ уже добивался путем предсказывания трехмерной формы белков по их генетической последовательности, что подтолкнуло молекулярную биологию к взятию новых научных вершин.

Сегодня речь идет об изменении последовательности аминокислот, составляющих белка, с целью установить точную взаимосвязь между порядком аминокислот и белковыми функциями. Потенциально это открывает не мыслимые ранее возможности для «программирования» тех или иных человеческих свойств, начиная с уровня метаболизма и заканчивая цветом глаз.

​​Сезон охоты на большие данные объявляется открытым. Чем примечателен проект «Цифровой прорыв»?

В 25-м кадре ретроспективы, через призму которой стоит взглянуть на отечественные информационные технологии, то и дело мелькает большое и светлое будущее, для коего у нас есть более, чем просто всё. Но общая картинка почему-то выходит черно-белой и показывает сначала советскую школу, что готовила замечательных программистов, но была совершенно незнакома управлением кадрами; и иллюстрации к тому, что новая эпоха ситуацию глобально так же не улучшила – управленцев стало пруд пруди, а вот технические специалисты пострадали от IT-стагнации и безбожно устаревших методичек для обучения будущих программистов. Удар по самой отрасли нанес отток талантов из России.

На переход к новой эпохе, увиденной однажды в мелькающей надежде на поднятие технологической целины и в стараниях государственных деятелей, были брошены колоссальные силы. Сегодня для взращивания новых лидеров отрасли подготовлена плодотворная почва и поле не паханное технологий для изучения.

Один из плодов этих усилий - проект "Цифровой прорыв. Сезон: искусственный интеллект". Он стал результатом объединения конкурсов "Цифровой прорыв" и "Хакатоны и лекции по искусственному интеллекту". Количество мероприятий в ходе данного проекта будет утроено по сравнению с предыдущими, и в общей сложности планируется провести 25 региональных чемпионатов продолжительностью 25 дней каждый, восемь окружных хакатонов продолжительностью 48 часов и три общероссийских онлайн-чемпионата, а также 25 лекций и мастер-классов для всех желающих.

Второе пришествие Интернета: NFT, блокчейн, метавселенные. Как обстоят дела с их экономикой?

Пока NFT в геймдев-сегменте только приживается, блокчейн-игры продолжают собирать миллиарды долларов инвестиций, а рост экономики метавселенных ожидаемо дойдет до $13 трлн к 2030 году.

Пессимистичный взгляд известного трейдера Джесси Ливермора на долгосрочную перспективу, в которых мы все мертвы, здесь не к месту. Во-первых, любая инерциальная система отчета (а мы живем именно в такой) обладает свойством непоявления ничего из ниоткуда и не впадания в никуда, что означает невозможность для огромного потока энергии, иссякнув, почить в бозе за просто так. Этим потоком энергии можно справедливо считать появление первых очертаний понимаемого под концепцией метавселенных, повлекшее за собой бурю эмоций и у простых обывателей, и у крупного бизнеса, прежде дрейфовавшего в нейтральных водах уже развитых технологий.

А землетрясение в море неизбежно провоцирует волну, так что отголоски метавселенского «хайпа», да простят нас за это слово люди поколения ZX Spectrum, точно доберутся до того, что с позиций нынешних мы именуем долгосрочной перспективой. Правда с этих позиций нам пока не совсем отчетливо видно, какое средство платежей станет доминирующим в метавселенных, и большинство наивно полагает, что ими должны быть биткоин и Ethereum - тут уже слова Ливермора кажутся более мудрыми. Но метавселенную не забыть, не забанить. По данным специалистов, общее количество ее пользователей к 2030 году достигнет пяти миллиардов.

Пионер в использовании инновационных технологий или зачем финтеху ИИ и суперкомпьютеры

Сегодня от ИИ зависит повышение скорости и качества обслуживания и радикальное снижение затрат бэк-офиса на разработку новых продуктов. Положительный эффект от использования ИИ для мировой банковской системы, по оценкам McKinsey, оценивается ежегодно до 1 трлн долларов добавленной стоимости. По прогнозу исследовательской компании Autonomous Next, к 2030 году банки смогут сократить расходы на 22% с помощью технологий искусственного интеллекта.

Системы на базе искусственного интеллекта позволяют за считанные минуты проводить кредитный скоринг клиентов или осуществлять финансовые транзакции. Например, Royal Bank of Canada включил Siri в свое приложение для iOS. Теперь, чтобы отправить деньги на другую карту, достаточно сказать: «Siri, отправь Лизе 30 долларов!» и подтвердить транзакцию с помощью Touch ID. Чат-боты или виртуальные ассистенты используются для консультирования, круглосуточной поддержки, платежей.

ИИ и суперкомпьютеры и вовсе созданы друг для друга. Для последующей корректной работы нейросети должны обучаться только на значительных объемах данных. Поэтому для работы с продвинутыми и сложными алгоритмами необходима колоссальная вычислительная мощность. Речь идет об оборудовании, способном выполнять триллионы вычислений в секунду. С таким объемом задач могут справиться только суперкомпьютеры.

Высокопроизводительные вычисления (High Performance Computing, HPC) предполагают параллельную обработку данных для решения сложных вычислительных задач с помощью компьютерного моделирования, симуляции и анализа данных. Вычислительные мощности суперкомпьютера позволяют быстро обучить нейросети на огромных объемах данных и создать качественные ИИ-продукты за несколько дней или даже часов, в сравнении с неделями, месяцами и годами.

Использование суперкомпьютеров – вопрос долгосрочной стратегии. В будущем стоимость более совершенных устройств может сокращаться из-за удешевления комплектующих, однако количество требуемых вычислительных ресурсов для решения задач будет только увеличиваться.

За рубежом распространена практика, когда доступ к суперкомпьютерам обеспечивается в виде коллаборации нескольких организаций и научных лабораторий через единую точку входа. Один из самых ярких примеров координации такого высокого уровня суперкомпьютеры ЦЕРН.

В России практическое применение суперкомпьютеров развивается интенсивно. Спрос на высокопроизводительные вычисления растет в финансовой, промышленной и научной сферах. Ведущие российские финансовые и ИТ-компании инвестируют в создание суперкомпьютеров, используя их для запуска технологий майнинга данных и машинного обучения.

В ближайшее время будут представлены новые проекты, поскольку мощности действующих суперкомпьютеров уже достаточно сильно загружены. Например, суперкомпьютер Кристофари уже загружен на 75%.