comtemichel (comtemichel) wrote,
comtemichel
comtemichel

Рекомендация по стратегии

Оригинал взят у ailev в Рекомендация по стратегии
Пишу уже второму клиенту "Рекомендации по стратегии развития XXX" и понимаю, что важнейший в этих рекомендациях пункт будет недооценен и поэтому имеет все шансы быть не выполненным. Речь идёт об использовании глубоких нейронных сетей. Где? Ответ: везде. Как? Ответ: очень по-разному.

У меня ощущение с клиентами, что я говорю с "Кодаком" времён прихода цифровой фотографии -- они тогда воспринимали всё это как "баловство" и "далёкое будущее". У "Кодака" непосредственно перед практически исчезновением было много других архиважных вопросов, которые требовали в разы и разы бОльшего внимания. И у моих клиентов то же самое. И я даже согласен с ними, что другие вопросы требуют в разы и разы бОльшего внимания. Но глубокое обучение -- это технология, которая может погубить или наоборот, поддержать больше бизнесов, чем это сейчас представляется любому из моих клиентов. В любом случае, совесть моя чиста: я им говорил об этих нейронных сетках уже сегодня, честно вставлял в рекомендации.

Вся тусовка глубокого обучения радостно цитировала вчера друг другу работу http://www.technologyreview.com/view/541276/deep-learning-machine-teaches-itself-chess-in-72-hours-plays-at-international-master/ -- десктоп научили играть в шахматы на уровне международного гроссмейстера за 72 часа. Самое интересное для меня в этой работе, что это демонстрация не столько мощности глубокого обучения, сколько его лёгкости. Это магистерский thesis, работа одного студента (http://arxiv.org/abs/1509.01549). Это доказательство, что глубокое обучение -- не rocket science. Что до сегодняшнего дня делала целая бригада опытных профессионалов-программистов, работая много лет в тесном сотрудничестве с опытными профессионалами-шахматистами, сегодня делает неглупый студент. Это глубокая ирония (pun intended), что выигравший у чемпиона мира в шахматы суперкомпьютер назывался Deep Blue. Это было в 1997 году (18 лет назад), это была работа большой команды людей, использовался суперкомпьютер -- https://ru.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue. А сегодня это просто неглупый студент.

Вот такой же неглупый студент, пришедший к конкурентам, может обнулить весь опыт и профессионализм вашей команды. Плохо понимается именно этот факт. Глубокое обучение сегодня:
-- легко доступно. Количество тьюториалов на самых разных языках программирования на сегодня зашкаливает, в Сеть выложены качественные библиотеки реализующих самые разные алгоритмы программ.
-- быстро развивается. Например, только что стал доступен алгоритм распараллеливания глубокого обучения в публичном облаке (например, Amazon) -- https://drive.google.com/file/d/0B6dKRGPLFSd0UGNOYkNaSC1UZTA/view. Если обучение шахматам заняло 72 часа, то при распараллеливании на 80 компьютеров это будет занимать примерно в 50 раз меньше времени. Полтора часа -- и готово. Это важно, ибо в нейронных сетях обучение долгое. Вы и сами учитесь год или даже десять, чтобы потом эффективно выполнить минутное размышление. Представьте, что будет, если конкуренты будут учиться одну минуту для того же самого.
-- быстро распространяется. Сегодня работа появилась в Сети, завтра о ней знают уже все потенциальные конкуренты, послезавтра они уже смогли эту работу повторить (повторюсь: не rocket science, обычно код переписывается под свой любимый язык программирования и настраивается на работу со своими любимыми данными за пару дней или в крайнем случае пару недель).
-- дёшево. Точно так же как в эпоху развития интернета вебсайты делали не только дорогущие веб-студии, но и студенты, точно так же будет и сейчас: дорогущие "нейронные студии" будут конкурировать с ровно такими студентами, как написавший обучающуюся играть в шахматы программу. Алгоритмы в изобилии и бесплатны. Терафлопсы вычислительной мощности дешевле грибов.
-- универсально. Особо хорошо удаётся работа с неструктурированными данными или малопонятными структурами данных (типа шахмат), а это было ахиллесовой пятой традиционного программирования. Раньше компьютер быстро умножал друг на друга десятизначные числа, а человек быстро распознавал образы. Теперь компьютер быстро делает и одно, и другое.

А ещё у программ появляются интеллектуальные интерфейсы. У моего телефона интерфейс не то чтобы малопонятный, но новый. Лень разбираться, на какие кнопочки нажимать, чтобы кому позвонить. И я начал с телефоном разговаривать -- мимо всех этих кнопочек. Телефон оказался вполне говорящим, диалог поддерживает по-русски, переспрашивает при непонимании или неуверенности в услышанном. Я беседую с Google Now, в Майкрософт это Cortana, в Амазон Эхе это Alexa, в Фейсбуке это M, в Baidu это Duer -- http://www.technologyreview.com/news/541131/baidus-duer-joins-the-virtual-assistant-party/ (и этот Duer в чём-то идёт уже дальше конкурентов, он пытается не только выдать вам результаты поиска в интернете, но и поразбираться самостоятельно с результатами поиска). Кстати, китайцы на этом рынке тоже не дремлют, там кроме Baidu есть много не менее интересных инициатив (например, на китайском роботы пишут статьи в газетах: http://www.scmp.com/tech/china-tech/article/1857196/end-road-journalists-robot-reporter-dreamwriter-chinas-tencent).

Если ваши продукты (неважно, кофеварки или станки с числовым программным управлением, вебсайты или САПРы) не будут поддерживать беседу на разных языках, то ваши потенциальные клиенты будут очень, очень разочарованы буквально через пару-тройку лет. А студенты привинтят ржавыми болтами интеллектуальных помощников к продуктам ваших конкурентов -- это сегодня интеллектуальные помощники rocket science, а завтра ими будут торговать по пятаку за пучок. Cortana в Windows 10 предлагает перевод на 38 языков, включая клингонский (http://www.theinquirer.net/inquirer/news/2424464/windows-10-you-can-now-make-cortana-swear-in-klingon), вот её и прикрутят. Или не её, конкурентов в области интеллектуальных интерфейсов уже тоже хватает.

Вот я пишу клиентам "Рекомендации по стратегии XXX" и понимаю, что связанную с глубоким обучением часть они проигнорируют. А зря. Я б на их месте переходил в режим ошпаренной кошки и начинал быстро-быстро разворачиваться в эту сторону. Что я, собственно, и пытаюсь сделать на своём месте.

В конце этой неделе я будут выступать на конфереции BigData уже не про онтологии, как в прошлом году, а про нейронные сетки (http://icbda2015.org/).

Tags: ИТ, наука, перемены, перепост, стратегия, технологии
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 0 comments