Директор Технического центра «Инфосистемы Джет» Юлия Кошкина рассказывает о том, какие тренды будут определять развитие отрасли в 2019 году.
В 2018 году было много разговоров про технологии больших данных, Интернета вещей, искусственный интеллект, блокчейн, дополненную и виртуальную реальность. Как связаны эти технологии друг с другом?
Юлия Кошкина: Никак, на самом деле, кроме того, что это инструменты для решения той или иной задачи. И в конкретно этих инструментах ничего особенно нового нет. Возьмем, скажем, ИИ: искусственный интеллект известен достаточно давно, и он успешно применяется, например, в электронных переводах. Сейчас методы ИИ пытаются использовать для увеличения эффективности производства.
Но, несмотря на большое количество пилотных проектов, до сих пор нет ясности, приживется ли технология действительно или нет. В октябре, на форуме по системам искусственного интеллекта RAIF 2018 про это в том числе говорили коллеги из Великобритании, Китая, США. Они рассказали о своем опыте внедрения, о подводных камнях и о первых результатах проектов с применением технологий ИИ.
Мастер-класс И.Рождественского «Как технологии меняют бизнес-модели, а бизнес-модели меняют бизнес»
Но вернемся к взаимодействию технологий, иногда довольно неожиданному. У нас действительно сформировалась мощная инфраструктурная база, и те алгоритмы, которые раньше казалось невозможно обсчитать, теперь такую возможность получили. Например, в телеком-отрасли появился проект по предсказанию погоды на основании качества постоянно измеряемого сигнала. Это не уникальный пример: неожиданное применение обработки различных статистических данных есть и в промышленности.
Что касается блокчейна, то пусть в массовом сознании эта технология известна в контексте криптовалют, но ее можно применять и шире. Так, мне известен стартап, который занимается замещением процесса очного голосования с помощью данного алгоритма.
Друг с другом эти технологии пока мало пересекаются. Что может быть общего у блокчейна с ИИ? Ничего — их механизмы для решения задач слишком разнятся.
Вы верите во все эти технологии? Что-то выделяете в большей степени?
Ю.К.: Все они имеют право на существование, но я бы выделила среди них технологии обработки больших данных. У нас в компании есть 5-6 крупных подразделений: по информационной безопасности, сервису, программным решениям, проектированию вычислительных комплексов, сетевым технологиям… В каждом из них есть большие данные, и каждый уверен, что это именно его инструмент. Пожалуй, это самая адаптированная технология на сегодняшний день из списка «прорывных». Но я верю во все: от VR до блокчейна.
Существует ли на IT-рынке кадровый голод? Если да, то каким образом решаете проблему?
Ю.К.: На этот вопрос ответ очень короткий, поскольку все делают одно и то же, включая нас. Где искать кадры? Среди студентов. Как студентов приобщить к какой-то задаче? Хакатоны, стажерские программы, объяснение привлекательного карьерного роста и развития в компании. Вот, собственно, и все.
Если говорить про нашу компанию, то среди руководителей центров есть люди, которые пришли к нам работать студентами. Пример — Илья Воронин — руководитель Центра проектирования вычислительных комплексов «Инфосистемы Джет».
Интересно спросить человека, который долго работает в IT, что для него идеальная технологическая компания. Может быть, вы кем-то восхищаетесь, и если да, то почему?
Ю.К.: С точки зрения технологий я бы разделила компании на три типа.
Первый тип — это компании, у которых бизнес построен только на IT: Amazon, Google, Mail.ru и так далее. Сюда можно отнести и мобильных операторов.
Второй тип — бизнесы, которые зависят от IT, но не сильно, например, большая часть производственных компаний. У них скорее исторически сложившаяся автоматизация, и IT зачастую присутствует не в технологическом контуре, а в контуре систем поддержки бизнеса. Это ERP и другие вспомогательные для производства системы, которые если и сломаются — не остановят производство.
К третьему типу я отношу компании, практически не зависящие от IT. Возможно, вы удивитесь, но, например, наша компания относится именно к таким, несмотря на то, что мы системный интегратор, и IT — это наш бизнес. Вот даже если сейчас остановится наш ЦОД — мы не пострадаем совсем, что однажды и случилось в 2003 году при крупном пожаре в офисе.
Мы восстановили нашу работоспособность на телефонах через несколько часов. Все, что нам нужно для работы в оперативном режиме — это компьютер. От остановки инфраструктуры на несколько дней финансовые потери для нашего бизнеса будут минимальны.
Каждый из этих трех типов компаний особенный в своем отношении к технологиям и реализуемым IT-проектам. К примеру, первые серьезно вкладывается в создание привлекательной рабочей атмосферы для своих сотрудников: для них инженеры, разработчики — основной ресурс. Если взять тот же Amazon — уровень инвестиций в быт сотрудников, в их комфорт, просто потрясающий, даже Google не может с ними сравниться. Недавно они достроили в центре Сиэтла стеклянные сферы для отдыха своих работников с лаунж-зонами, водопадами и 40 тысячами разнообразных растений, собранных со всех уголков мира.
Над этим проектом трудилось порядка 1000 человек, а в одну из сфер даже поместили привезенное из Южной Калифорнии старинное дерево высотой под 20 метров по прозвищу «Руби» (Ficus rubiginosa). Чтобы его поместить в сферу, использовали большой подъемный кран, а на крыше при установке пробили специальное отверстие. Для того, чтобы этот «фикус» рос в неестественной для себя среде, компания задействовала умопомрачительные технологии: и электронику, и Smart Building и другие «тепличные» инновации.
Для меня опыт Amazon — толчок к тому, чтобы делать технологичным и комфортным наш офис.
Чем я восхищаюсь — так это когда компании второго типа с уже годами наработанными процессами переходят в IT. Даже когда они мигрируют на более современную технологию — это столько рисков! Но люди решаются на этот шаг в погоне за эффективностью. Мы на одном крупном немецком автомобильном концерне внедрили, к примеру, виртуализацию на конвейере. В итоге там повысилась и отказоустойчивость, и многие другие качества производства, и в то же время стерлась четкая граница между технологическим и «айтишным» контуром.
На производстве сейчас, на самом деле, пробуют много чего интересного, а мы всячески стараемся поддерживать предприятия, участвовать в их смелых проектах. Например, для повышение безопасности на технологических объектах во время стройки, очень важно сделать проверку качества. Представьте: раньше геодезист обмерял построенный объект в течение длительного времени — в итоге у него «замыливался» глаз, возникали ошибки.
Потом шла многостадийная проверка данных и сравнение их с проектом. Теперь же вместо него работают промышленные лазеры, позволяющие быстро составить рабочую документацию по построенному проекту. И сравнение, скажем, облака точек измерения лазера с 3D-моделью проекта — это пока еще эксперименты, однако, чем больше их становится, тем больше люди начинают доверять подобным технологиям.
Еще восхищают предприятия, которые уже начинают задумываться о применении технологии машинного обучения для улучшения каких-либо процессов. Например, в строительстве с помощью AI можно обнаружить, была ли использована предусмотренная сметой деталь или нет. Это интересное будущее, которое нас ожидает, и оно уже не за горами.
То, о чем вы говорите — это все ваши проекты?
Ю.К.: Да, именно так.
В плане именно цифровизации промышленной сферы — мы сильно отстаем от всего остального мира, ну или хотя бы передовых стран?
Ю.К.: Отвечу так: по аналогии с медициной.
Немецкая медицина. Вроде бы туда принято ездить лечиться среди состоятельных сограждан. А есть Израиль. И есть Россия. Давайте сравним эти три страны с точки зрения технологий, применяемых в медицине.
Куда бы вы поехали лечиться? Честно говоря, Германия с позиции медицинских технологий уступает Израилю и некоторым институтам в России.
Однако если говорить про организационную составляющую, то количество протоколов, разработанных для медицинских нужд, позволяют держать медицину Германии на уровень выше остальных стран. Потому что эти протоколы в любом случае приводят специалистов к корректной методике диагностирования, постановке анализа и лечения.
Если говорить о промышленности, то тут картина схожая. Если выделить какую-нибудь страну с подходом Германии — наверное, у последней уровень будет выше. Но если говорить про количество пилотных проектов, про скорость внедрения инновационных технологий во всех сферах экономики, то я считаю, что мы здесь на мировом уровне.
Партнерский материал
Источник: dzen.ru
ИИ в бизнесе: как технологии меняют компании и почему взлетел ChatGPT
Благодаря искусственному интеллекту повально вымирают сотни профессий. При этом компании, использующие технологии, получили возможность выводить принятие решений на новый уровень. Перспективы и риски использования технологий обсудили на вебинаре бизнес-клуба «Атланты». Для рубрики «В прямом эфире» публикуем самое интересное от экспертов.
5900 просмотров
Искусственный интеллект в мире
Искусственный интеллект повлияет на бизнес также, как создание калькуляторов, Excel, Word и других программ упростили документооборот. Именно поэтому он сейчас у всех на слуху.
Он лишит многих рабочих мест также как это происходило во время индустриализации производств. Но для этих людей найдутся новые процессы, они смогут переучиться. Экономика изменится и, вероятно, безусловный доход в развитых странах станет нормой в перспективе 30 лет. В Странах Азии и СНГ правительства скорее не допустят высокого вовлечения ИИ в экономику: для этого нет возможностей, к тому же классические виды работ нужны для сохранения политической и экономической стабильности. Во многом поэтому в 2016 году с завода АвтоВАЗ уволили шведа Бу Андерссона, который предлагал оптимизировать завод и сократить до 50% рабочих мест.
Искусственный интеллект придет во многие сферы, в которых требуется точность. Например, в медицине, фармакологии. Он изменит креативные отрасли: дизайн, сценарное дело, работу с текстами и иллюстрациями. Крупные компании уже используют решения на основе нейросетей для анализа внутренней информации, поиска эффективных решений.
В конце марта 2023 года Илон Маск и 1000 других технологических предпринимателей и экспертов призвали приостановить разработку и обучение нейросетей. Странно, что ничего подобного не происходило при развитии интернета — он же накопил огромные массивы данных. В любом случае, регулировать искусственный интеллект в разных странах будут по-разному.
Tesla много вкладывает в ИИ, пытаясь догнать Microsoft и Open AI. Пока у них получается не очень успешно. Я думаю, у Маска были меркантильные интересы при создании такого обращения.
Александр Колосов, резидент Атлантов, IT предприниматель, Senior Product, MSt Ca
Natural language processing (NLP) или обработка естественного языка — это давнее направление в машинном обучении.
NLP состоит из трех основных блоков:
- Распознавание;
- Генерация;
- Обработка устной или письменной человеческой речи.
Распознавание или Natural Language Understanding считается самым сложным направлением. Его задача — диалог-менеджмент, выявление смысла беседы. Natural Language Generation или генерация естественного языка — наиболее простое направление.
Чат-бот, который основан на технологии GPT 3.5 и широко известен сегодня — новая разработка компании OpenAI. Фактически этой технологией владеет компания Microsoft.
Чат работает благодаря подходу Reinforcement learning from human feedback (RLHF). То есть каждый раз система обучается, удерживает смысл диалога и выдает ожидаемый результат после серии корректировок. В этом состоит ее отличие от всех остальных моделей, известных на сегодняшний день.
Массовый доступ к ChatGPT во многом нужен для обучения модели. Это решение и обусловило ее технологический прорыв.
Следующее поколение технологии будет работать не ретроспективно со всеми данными в интернете до 2021 года. Она получит доступ к контенту, который генерируется в реальном времени.
На этом этапе такие языковые модели будут способны принести множество проблем в жизнь людей из-за размывания границы между правдой и ложью. Мы окончательно потеряем понимание того, что есть в цифровом мире правда, а что — синтезированный или сгенерированный контент, изображение, видео или текст. В этом будет очень большой вызов и для человечества, и для бизнеса.
Искусственный интеллект может и уже заменяет профессии, в том числе творческие. Уже сейчас запущено первое такси без водителей, юристы и бухгалтера тоже постепенно заменяются. Творческие профессии заменяются, поскольку искусственным интеллектом создаются логотипы, картины и музыка.
Руслан Ахтямов, сооснователь и директор по стратегии Napoleon IT
Использование нейросетей для автоматизации и цифровизации процессов — это наша ключевая компетенция. Мы экспериментировали и с ChatGPT. Я расскажу об ограничениях и прогнозах использования таких технологий в будущем.
Борис Абрамов, Head of gaming department Media Direction Digital
Поисковики. Многие технологические компании уже внедрили генеративные нейросети или сделают это в ближайшее время. Конкуренция между поисковыми сетями постоянно растет, потому будет интересно наблюдать за судьбой этого направления, как потенциального драйвера развития.
Представить, что поисковики не будут продвигать технологию ответов от искусственного интеллекта, невозможно. Спрос на это сейчас настолько высок, что если этого не сделают техногиганты вроде Яндекс и Google, то нишу займут независимые компании. Они вряд ли будут погружаться в индексацию и сортировку сайтов, но будут давать ответы.
Пользователям это будет удобно и поисковики потеряют монополию. Перестанут быть ресурсом первого выбора. Отчасти это уже происходит на фоне роста ChatGPT.
SMM. Нейросети возьмут на себя ведение сообществ брендов в социальных сетях. Копирайтеры уже используют ChatGPT, заводя бэкграунд о сообществе, в его стиле просят написать несколько вариантов текста на заданную тему. Итоговый вариант редактируют под детальные требования заказчика.
Затем в нейросети Midjourney генерируют подходящее изображение, с помощью ряда команд доводят его под свои требования. Платить за права на такой контент не нужно, генерация занимает несколько минут. Всё готово, можно отправлять на согласование.
Совсем скоро на основе этих инструментов для SMM-щиков появятся сервисы, которые будут совмещать эти функции в одном интерфейсе. Также они будут распознавать естественный язык вроде: «Напиши пост для сообщества ВКонтакте о популярных видах суши в этом году. Подбери пять иллюстраций». Сервис будет решать эти задачи с учетом брендбука бизнеса, требований соцсети к количеству знаков, тональности в комментариях конкретного паблика и доучиваться на основе этих данных. В итоге контент будет становиться все более классным и разнообразным.
Создание креативных материалов. Речь о креативах в рекламных кампаниях, которые должны подходить под технические требования разных площадок. Тогда один и тот же баннер нужно отформатировать в 10 разных вариациях. Исполнители, будь то штатные или агентства, тратят на такую работу значительное время.
Уже сегодня, например, в рекламных сетях Яндекса есть форматы вроде текстово-графических баннеров или динамических креативов, которые автоматически подбирают варианты текста и картинок, накладывают их и показывают такой баннер пользователем.
Контент блогеров. Авторам аккаунтов нужно максимальное количество просмотров и монетизация. А их подписчики хотят читать и смотреть интересные тексты и видео. Сейчас блогер придумывает сценарий ролика, записывает его, монтирует, выкладывает в соцсети. Это многоступенчатый и долгий процесс. Теперь можно написать сценарий для ролика с помощью ChatGPT.
Потом попросить другую нейронную сеть озвучить его голосом, похожим на реальный. Третью — сгенерировать аватар. Сетка определяет смысл разных фрагментов текста и автоматически подставляет видеоряд с фотостоков.
Пока это не самые качественные ролики, в них нет никакой уникальности. Нюанс в другом: технологии позволяют генерировать сотни, тысячи подобных видео в день. Даже если каждое из них наберет небольшое количество лайков, в сумме они будут приносить значительную аудиторию. Совсем скоро нейросети будут полностью генерировать видео. Скорее всего, это будет более сложный процесс, но через 5-7 лет наверняка интернет заполнится гигантским количеством роликов, которые сделаны не людьми.
Создание сайта. ChatGPT может генерировать или проверять написанный код, предлагать, как его исправить. Обычно заказчик хочет, чтобы сайт классно рассказывал о продукте или о бренде, был оптимизирован для поисковиков. И не хочет тратить деньги и время на создание такого продукта. Клиенту же нужен удобный дружелюбный сайт с доступом к товару или услуге.
Нейросети уже можно просить, например, изменять виды заголовков в определенных разделах. Для этого можно скопировать код и дать указание «сделать такие заголовки в правом меню сайта». Сетка отвечает: «Вставь вот сюда вот этот участок кода,» – и присылает тебе код. И это действительно работает.
Через 1-2 года все то же самое можно будет делать с помощью голосового описания естественным языком. Сайты практически любой сложности можно будет создавать без знания кода и даже без минимального осведомленности в области названий элементов сайта.
Администрирование. Секретари, модераторы встреч, референты и те, кто составляют саммари по итогам переговоров, получат инструмент фиксации и оформления обсуждавшихся задач в автоматическом режиме. К тому же, искусственный интеллект и в этом направлении снимет человеческий фактор, когда выводы встречи могут быть записаны некорректно, информация структурирована не совсем так, как обсуждалось. А еще такому инструменту даже можно будет задавать уточняющие вопросы вида: «А что по этому поводу сказал генеральный директор?».
Источник: vc.ru
Интернет вещей на блокчейне. Как технологии меняют бизнес
Термин internet of things (IoT) появился еще в 1999 году, но популярность в технологической среде набрал лишь в последние годы благодаря развитию технологий в смежных сферах: облачных сервисов, анализа больших данных, искусственного интеллекта, беспроводной связи. Сам по себе интернет вещей, по большому счету, не технология, а скорее набор разных технологий. Но их объединение позволяет получить от автоматизации настолько большую пользу, что впервые после произошедшей в 1980-х годах компьютеризации промышленности заговорили о грядущей новой индустриальной революции, переходе на новую ступень ее развития. В Германии даже придумали для этой ступени специальный термин — «Индустрия 4.0».
В целом, рынок интернета вещей и в мире, и в России только начинает формироваться. В 2017 году объем затрат на интернет вещей в мире составил $674 млрд, а в 2018-м прогнозируется рост на 14,6%, до $772,5 млрд. Однако у нашей страны есть все шансы занять лидирующие позиции. Во-первых, благодаря низкому курсу национальной валюты; во-вторых, благодаря относительной простоте разработки и производства оконченных устройств и, главное, благодаря хорошей подготовке специалистов по разработке программного обеспечения.
В России быстро развились решения M2M (интернет вещей на базе мобильной связи) для мониторинга корпоративного транспорта. Год назад, по оценкам МТС, в таких системах было установлено более 3 млн sim-карт. Но 2G-, 3G-, 4G-стандарты мобильной связи не были созданы под IoT, они больше ориентированы на скоростную передачу данных между пользователями и звонки.
Более того, распространенные сейчас М2М-решения сильно ограничены — передача данных через сотовые сети очень энергоемка. А более чем в 40% кейсов еще и дорога, а также избыточна по скорости — устройства интернета вещей на ее базе потребуют регулярной подзарядки или постоянного подключения к сети. Альтернативой сотовым сетям являются узкополосные и сверхузкополосные технологии, например, LoRaWAN, работающая в нелицензируемом низкочастотном диапазоне 868 МГц.
Умные города
Она позволяет передавать небольшое количество данных на низкой скорости, но зато на большие расстояния (до базовой станции может быть 15 км) и работает на одной батарейке несколько лет. На такой технологии, к примеру, работает комплексное решение Национального центра интернета вещей (НЦИВ) для ЖКХ, позволяющее подключать к единой сети умные счетчики и автоматически снимать с них показания учета расхода ресурсов: электричества, воды, газа и тепла. Скорее всего именно формат LoRaWAN станет национальным и будет работать по всей стране.
В Москве и Санкт-Петербурге новая сеть специально для IoT должна начать работать уже до конца 2018 года. В первую очередь она поможет в реализации проектов «умного города», IoT-решений для уличного освещения, ЖКХ. Умные коммунальные счетчики — один из самых перспективных сегментов IoT-рынка в России, его емкость составляет сотни миллионов устройств в стране. По подсчетам Berg Insight, в Европе уже 40% домохозяйств пользуется интеллектуальными электросчетчиками, что составляет около 100 млн пользователей. В России, по прогнозам J’son https://www.forbes.ru/tehnologii/356717-internet-veshchey-na-blokcheyne-kak-tehnologii-menyayut-biznes» target=»_blank»]www.forbes.ru[/mask_link]