Андрей Себрант, «Яндекс» - Как не остаться без будущего

[Почему история про самообучение машин так задевает людей?]

@cerebro_vk

17 августа в Ельцин Центре состоялось финальное мероприятие проекта «Интеллекции». Спикер — Андрей Себрант, директор по маркетингу сервисов «Яндекса». Именно он открывал проект в сентябре 2016 года. Андрей Себрант подвел технологические итоги года: какие тренды развивались, какие сошли на нет, чего нам ждать в ближайшем будущем.

Сотрудникам технологических компаний — «Яндекса», Mail.Ru, Parallels, IBM — легко говорить о будущем. Технологические компании во многом формируют это будущее своей деятельностью.

Прямо сейчас перестраиваются целые отрасли промышленности. Так, до 2050 года многие европейские страны планируют отказаться от использования двигателей внутреннего сгорания, что повлечет за собой изменение всей индустрии их производства и инфраструктуры (сети заправок, нефтеперерабатывающие заводы и т. д.). В то же время вузы продолжают готовить специалистов по разработке двигателей внутреннего сгорания, а наука продолжает заниматься их совершенствованием. «Это стремление попасть в будущее, которого нет».

И это происходит не первый раз в истории. На рубеже века точно то же самое было с наукой и технологиями вокруг обработки фото- и кинопленок. Еще в начале века на Kodak, на крупнейшую корпорацию, работали целые научные центры, не говоря уже про соответствующие кафедры и вузы. Это не помешало «Кодаку» успешно умереть.

Отрасли, в которых за 10–20 лет всё кардинально изменится:

— Аддитивные технологии (3D-печать).

— Биотехнологии (CRISPR и т.д.) и медицина.

— Blockchain (плоские распределенные платформы).

— Возобновляемые источники энергии и новая энергетика.

— Сельское хозяйство (биотехнологии, робототехника, машинное обучение).

— Транспорт.

— И это еще не все.

Граница, разделяющая человеческое и не человеческое, начала резко смещаться.

Компьютер AlphaGo обыграл мастеров го-игры, которая считается одной из самых интеллектуальных, в которой интуиция и чувство гармонии важны для победы едва ли не больше, чем знания и опыт.

Бот обыграл человека в Dota 2.

Сотрудники «Яндекса» Алексей Тихонов и Иван Ямщиков создали нейросеть, которая умеет генерировать музыку в стилях разных композиторов. Эта нейросеть написала произведение в стиле Александра Скрябина, которое высоко оценили эксперты по его творчеству.

Эти примеры показывают, что машины уже умеют выполнять задачи, в которых велика творческая и/или интуитивная составляющая, — задачи, которые раньше считались прерогативой человека.

Но креативный или интуитивный характер задач — это не только музыка, это огромное количество других отраслей: и классическое творчество, и хороший бизнес, и честный маркетинг.

Поэтому надо как-то привыкнуть жить с той мыслью, что компьютер — это не просто железка с софтом, которой ты должен дать пошаговую инструкцию, что делать. Слом в мозгах происходит в тот момент, когда становится понятно, что с машиной можно разговаривать по-другому. Окей, не с машиной — с программистом.

Машине больше не нужно задавать правила, которым она должна следовать. Она умеет самообучаться, после чего допускает крайне мало ошибок, гораздо меньше, чем человек.

В случае, если человек выполняет задачу, которая легко алгоритмизируется, его может успешно заменить машина.

Примеры:

1. Albert — маркетинговая платформа полного цикла. Он делает практически все. Многие компании говорят, что пользуются искусственным интеллектом, но Cosabella, марка нижнего белья, вообще выгнала весь свой отдел маркетинга и доверила «Альберту» вести маркетинг компании. В Cosabella говорят, что надо отличать компании с искусственным интеллектом, который дает им только инсайты, и компании, где вместо маркетолога решения принимает хорошо обученная сеть.

2. Модератор — человеческая роль. Есть сеть знакомств. У нее был огромный штат индусов, которые должны были модерировать аватарки пользователей так, чтобы там не было обнаженки и неприличия и чтобы это не были фотки знаменитостей. Если обучить индусов отличать порнуху еще как-то удалось, то заставить их знать всех знаменитостей — ну никак. Они часто ошибались. Понятно, что для нейросетки, которая умеет распознавать образы и отличать не только кошку от собаки, но и одну актрису от другой, это тривиальная задача. Индусов освободили. Время модерации резко сократилось, что подняло пользовательские характеристики сети, а качество модерации резко повысилось. Правда, индусы остались без работы.

Четыре правила выживания для человека после 2020 года:

1. Быть готовым учиться и переучиваться всю жизнь. Жизнь многих профессий станет короче жизни людей, а про самые интересные профессии мы еще даже не догадываемся.

2. Лидировать в команде творческих людей и машин.

3. Уметь обучать алгоритмы, а не только людей.

4. Иметь смелость делегировать задачи машине, а не только людям. И иметь мудрость отличать, что кому делегировать.

Источник: malina.am

Комментарии: