Рубрика «Исследования и прогнозы в IT»

“Человеческое, слишком человеческое” Не станем ли мы заложниками нашего разума, реализуя универсальный ИИ? - 1

Многие учёные и инженеры имеют неоправданно завышенные ожидания к искусственному разуму. Почему-то они считают, что мыслящие машины, будучи созданными, сразу же решат многие наши проблемы и приведут к технологической сингулярности. Однако, такой образ мыслей является заблуждением.

Примечание. Я намеренно не использую слово «интеллект», ибо под ним обычно разумеется способность к анализу проблем и принятию решений на основе шаблонов, без осознания процесса. В указанном значении интеллект присущ и программе Maple, решающей сложные уравнения, и пчёлам, способным к обучению и сложному поведению, и многим иным животным. Взамен я буду использовать слово «разум», говоря про мыслящие машины уровня человека.

А нужен ли вообще нам искусственный разум? Нужен. Увы, «голый» интеллект решает слишком узкий класс проблем, причём порой весьма неэффективно. Более того – «голый» интеллект не способен сам сформулировать проблему! Например, возьмём игру в шахматы, – машина решает проблему не творчески, затрачивая немалые ресурсы и используя различные алгоритмы, заложенные в неё инженерами. Человек решает проблему творчески – он генерирует новые решения, причём используя намного меньшие ресурсы!
Читать полностью »

Сегодня в IoT верят как мало во что ещё. Сильнее контроль над средой, больше real-time данных о ней, больше решений, которые устройства принимают самостоятельно, на основании «общения» друг с другом. Число устройств и датчиков в составе интернета вещей, по прогнозу Juniper Research, к 2022 году достигнет 50 миллиардов — по 6 с копейками устройств на каждого человека. Энтузиазм тех, кто полагается на «прорывной» потенциал экосистемы, иногда ошарашивает. Этот энтузиазм заставляет смотреть сквозь пальцы на те объективные технологические ограничения, что способны пусть не застопорить, но растянуть во времени обещанные изменения в жизни, бизнесе и IT. Мы придем к триумфу четвёртой промышленной революции? Ну да, ну да. Правда, похоже, нам предстоит ещё много промежуточных этапов вида pre-revolution built v3.4.6.

Читать полностью »

Пять камней в огород блокчейна - 1

Примерно такой картинкой можно сейчас описать настроение многих людей в отрасли, когда с начала года курсы криптовалют начали стремительно падать. Надутый пузырь сделал мощную рекламу технологии блокчейн, которую грозились применять на каждом углу. Чуть больше года назад она взлетела на самый верх кривой Гартнера, однако в данный момент, по моим ощущениям, мы находимся на самом дне.

Что же мешает блокчейну у нас в стране (и в мире), и нужен ли он вообще?
Читать полностью »

14 ноября в Москве пройдет Conversations – первая в России конференция для разработчиков и бизнеса, посвященная технологиям conversational AI, разговорного искусственного интеллекта. Настоящее и будущее индустрии разговорного AI на Conversations обсудят эксперты Яндекс, Google, Huawei, МТС, Mail.ru, iPavlov, «Кошелек», HeadHunter, Voximplant, «Наносемантика», Digital Intelligence и другие компании. Организатор события – Just AI.

Весь разговорный AI на первой конференции Conversations - 1

О чем конференция?

К 2019 году, по данным Strategy Analytics и Canalys, доступ к виртуальным голосовым помощникам будут иметь более половины всех смартфонов, а число умных колонок в домах по всему миру превысит 100 миллионов устройств. Не сдают позиции и чатботы: Juniper Research прогнозируют, что экономия от их внедрения к 2022 году вырастет в 400 раз и составит более 8 миллиардов долларов в год.

Чтобы эти прогнозы сбылись, экосистема вокруг разговорного AI должна постоянно развиваться. На конференции Conversations разработчики, вендоры и представители бизнеса – ритейла, финтеха, телекома – смогут вместе разобраться, как превратить разговорный AI из мирового тренда, от которого многого ждут, в инструмент, которым все действительно пользуются.

О чем расскажут хедлайнеры?

Читать полностью »

У команды Яндекс.Погоды есть традиция рассказывать о новых технологиях на Хабре. Мы уже рассказывали, как методы машинного обучения позволили создать более точный прогноз погоды, а также о том, как нейросети и данные с радаров помогают прогнозировать осадки.

Сегодня мы расскажем читателям Хабра о новой технологии, с помощью которое нам удалось добиться прогнозирования осадков с точностью до минут даже там, где данных с радаров просто нет. И помогли нам в этом снимки со спутников.

Как Яндекс создал глобальный прогноз осадков с использованием радаров и спутников - 1
Снимки спутника Meteosat-8 из космоса (источник: EUMETSAT)
Читать полностью »

Сегодня у нас необычный материал – это перевод статьи про нелегальные автоматические обзвоны в США. Испокон веков находились люди, кто использовал технологии не во благо, а чтобы обманным путем нажиться на доверчивых гражданах. Современные телекоммуникации не исключение, спам или откровенные «разводы» могут настигнуть нас по СМС, в почте, по телефону. С телефонами стало еще веселее, так как сегодня существуют автоматические звонки (далее – робозвонки). Придуманные как легитимный и прозрачный способ информировать людей и делать доп.продажи, они очень полюбились аферистам; если нормальные робозвонки происходят по согласию сторон и сами клиентские номера телефонов получены легальным способом, то нелегальные звонки как минимум тревожат людей попусту, как максимум – крадут данные и деньги. Мы придумали Smartcalls.io, «корпорация добра» ваяет Google Duplex, и т.д. – высокотехнологичные инструменты приближают киберпанк со скоростью света, потому что скоро мы уже не сможем понимать, кто с нами говорит, робот или человек. В этом кроются большие возможности и таких же размеров неприятности. Наша компания категорически против любых незаконных действий и верит, что технологии должны помогать как бизнесу, так и клиентам на компромиссной основе. Увы, такие ценности разделяют не все, поэтому под катом вы узнаете про рекордный штраф за нелегальный обзвон, статистику по звонкам в США, инструменты борьбы с такими звонками и, конечно же, рекомендации, как себя вести. Потому что предупрежден – значит вооружен.

Скоро половина звонков будет от роботов. Совет: не отвечайте (?) - 1

Читать полностью »

Этим вечером мне, как и миллионам людей, невыносимо грустно слышать о смерти Стива Джобса. За последние 25 лет я очень многому научился у Джобса, я считал его своим другом и невероятно гордился этим. В самом деле, он уже так или иначе сделал вклад в три моих самым важных проекта: Mathematica, A New Kind of Science (Наука нового типа) и Wolfram|Alpha.

Впервые я встретил Стива Джобса в 1987 году, когда он потихоньку создавал свой первый NeXT Computer, а я потихоньку создавал свою первую версию проекта Mathematica. Общий друг представил нас друг другу, и Стив Джобс не теряя времени сказал, что планирует сделать определенный компьютер для сферы высшего образования, и хочет, чтобы Mathematica была частью этого проекта. Сейчас я смутно припоминаю детали нашей первой встречи, однако в конце Стив точно дал мне свою визитку, которая, как оказалось, до сих пор лежит в моих бумагах:

image

И несколько месяцев после нашей первой встречи мы только и делали, что обсуждали с ним Mathematica. Вообще-то тогда еще проект не имел такого названия, и одним из самых больших вопросов как раз и был вопрос о том, как его назвать. Сначала он назывался Omega (да, как Альфа), а потом — PolyMath. По мнению Стива это были отстойные названия. Я дал ему свой список с вариантами названий и настоял на том, чтобы он предложил свои. Некоторое время он молчал. А потом однажды вдруг сказал: “Ты должен назвать свой проект Mathematica”.
Читать полностью »

Электронные книги, планшеты и смартфоны, Гугл и даже "Матрица" описаны еще в середине ХХ века автором «Соляриса». Вот так Станислав Лем предсказал будущее, в котором мы сейчас живем.

Оптоны, лектоны, трионы и фантоматоны… Возможно, эти слова вам неизвестны, однако большинством предметов, которые они описывают, вы пользуетесь каждый день. Станислав Лем, классик польской научной фантастики, предсказал их появление задолго до того, как они стали частью нашей повседневной жизни. А еще творчество Лема существенно повлияло на создателей легендарной серии мультфильмов и одной из самых популярных видеоигр.

Рассказываем о самых невероятных предсказания Станислава Лема, а также вспоминаем его высказывания на актуальные темы, в частности о биотехнологии и трансгуманизме.

Читать полностью »

В России сейчас нет единой, полной и достоверной информации об уровне госрасходов на ИКТ (информационно-компьютерные технологии). Все, что можно найти, – очень противоречиво, нет единообразия этих данных.

Мы, как компания, имеющая дело в основном с государственными структурами, вынуждены постоянно проводить как анализ уже имеющихся у нас данных, так и делать собственные прогнозы на будущее госрасходов на ИТ, используя эти данные как базу и прибавляя к ним открытые источники информации.

На прошлой неделе вышел рейтинг агентства CNews Analytics "Крупнейшие поставщики решений для госсектора" и обзор "ИКТ в госсекторе".

Давайте разберемся, какой же реальный уровень государственных расходов на ИТ в нашей стране.

imageЧитать полностью »

Машинное обучение: схватка с комнатным слоном - 1

Один — ноль в пользу человеческого мозга. В новом исследовании ученые-информатики выяснили, что системам искусственного интеллекта не удается пройти тест на зрительное распознавание объектов, с которым легко справится любой ребенок.

«Это качественное и важное исследование напоминает нам, что „глубокое обучение" на самом не может похвастаться той глубиной, которая ему приписывается», — говорит Гэри Маркус, нейробиолог из Нью-Йоркского университета, не связанный с этой работой.

Результаты исследования касаются сферы компьютерного зрения, когда системы искусственного интеллекта пытаются обнаружить и категоризировать объекты. Например, их могут попросить найти всех пешеходов в уличной сцене или просто отличить птицу от велосипеда — задание, которое уже успело прославиться своей сложностью.

Ставки высоки: компьютеры постепенно начинают выполнять за людей важные операции, такие как автоматическое видеонаблюдение и автономное вождение. И для успешной работы необходимо, чтобы способности ИИ к зрительной обработке как минимум не уступали человеческим.

Задача не из легких.Читать полностью »