GVA © 2017
Закрыть

27 Декабря, Вт
Искусственный интеллект «Мира дикого запада» HBO: тогда и сейчас

Так же, как и сегодня, в 1973 году (в год, когда Майкл Крайтон выпустил «Мир дикого запада») всех завораживала идея искусственного интеллекта. Фильм имел огромный кассовый успех, хотя был выпущен в том же году, когда люди начали охладевать к идее ИИ: массивное истощение ресурсов ИИ, обманутые ожидания и, как следствие, угасающий интерес в последующие годы. 
В 2016, «Мир дикого запада» вернулся на экран, и коренные изменения в технике глубинного обучения машин, общедоступные информационные ресурсы и вычислительные мощности фундаментально меняют будущее для ИИ. Вычислительные мощности и возможности технологий сейчас достаточно развиты, чтобы ИИ мог дополнить и подтолкнуть развитие общества по сравнению с полным крушением надежд в 1973 года.
Новая версия «Мира дикого запада» от HBO, созданная Джонатаном Ноланом и Лизой Джой стала на сегодняшний день одним из самых популярных сериалов. Футуристические западные реалии подливают масла в огонь повсеместной одержимости ИИ, и популярность шоу доказывает, что люди заворожены потенциалом ИИ. Успех «Мира дикого запада» отражает устойчивую экосистему ИИ, в котором венчурные фонды, корпорации и потребители активно взаимодействуют. 
Основные задачи ИИ с 1973 года не изменились: автоматизация задач и устранение сдерживающих факторов организаций, а также облегчение повседневных бытовых действий. Правительство, ученые и корпорации двигали прогресс в области ИИ, в то время как потребители витали в заоблачных высотах (что подтверждается кассовым успехом «Мира дикого запада»), но не имели возможности приобрести технологию или понять, как её использовать, и какие она несет в себе ограничения. 
Интереса потребителя не было достаточно для продолжения финансирования технологии, и спустя всего несколько месяцев после выхода фильма, Джеймс Лайтхилл опубликовал довольно пессимистический доклад по ИИ, вызвав последующее 7-летнее затишье. В докладе Лайтхилл указал на возрастающую пропасть между лихорадочными ожиданиями и реальностью, что привело к тому, что университеты стали урезать гранты, правительство и военные сократили финансирование проектов по развитию ИИ, а ресурсы стали уходить в другие проекты.
Сегодня, Рэй Курцвейл, Жэнь-Сунь Хуан, Эндрю Ын, Ян Лекун, Йошуа Бенгио и другие специалисты делают смелые заявления о потенциале ИИ, а корпорации в срочном порядке готовятся к осваиванию возможностей распознавания картинок, голоса и ведения диалога машинами. Нынешняя революция ИИ выходит далеко за рамки университетских и военных исследований и перетекает в нашу повседневную жизнь. Прогресс двигают 6 компонентов, которых не было или которых не хватало в семидесятые: научная база, вычислительная мощность, доступные информационные ресурсы, специалисты и инвестиции.
1. Как распознавать кошачьи мордочки
Хотя основополагающие компоненты для создания ИИ существуют уже 50 лет, сегодняшнюю одержимость идеей породили исследования Эндрю Ына в 2012 году (Стэнфорд). Ын и его команда осуществили прорыв в области неконтролируемого обучения при помощи нейронных сетей- предпосылки глубинного обучения (серия алгоритмов отдаленно имитирующая работу мозга). Ын- приглашённый профессор в Стэнфорде (основатель и ведущий специалист команды Google Brain, лидер команды из 1200 разработчиков ИИ в Baidu) решил протестировать неконтролируемое обучение, или набор данных для обучения без использования модели, а посредством нейронной сети. Он со своей командой использовал YouTube в качестве массива данных, и при содействии светил области ИИ и 16 000 компьютеров проверил, сможет ли его модель глубинного обучения распознавать лица. Сможет, даже кошачьи морды сможет, что стало известно под названием «кошачий эксперимент» Только благодаря усовершенствованию алгоритмов глубинного обучения, к которому привели за десятки лет научных исследований, стало возможно проведение такого теста.
До 2012 г традиционное обучение машин подразумевало применение алгоритмов для получения конечной переменной. Тесты Ына показали, что глубинное обучение (а также конструкции нейронных сетей) обладают огромным потенциалом.
В 1973-м году были ограничены и бюджетное финансирование ИИ, и вычислительные мощности, и методы глубинного обучения, не было понимания как обработать данные сложными алгоритмами. Обработка естественного языка только зарождалась, а понятие Полноты по Тьюрингу возникло всего лишь несколько лет назад. Исследователи в 70-х заблуждались насчет прогресса ИИ, о чем говорилось в работе Лайтхилла.
2. Графические процессоры и вычислительные мощности
Глубинное обучение или обработка данных через нейронные сети требует огромной вычислительной мощности, которая не была доступна во времена создания «Мира дикого запада» Кричтоном. Еще до начала процесса глубинного обучения, нужно собрать, синтезировать, загрузить и распределить данные по огромным базам и распределённым вычислительным системам.
Учены и энтузиасты сегодня используют графические процессоры для обучения с использованием массивов данных. Нейронные сети должны тренироваться на чипах процессоров 400 часов, перегоняя данные исследований десятков лет в алгоритмы. Глубинное обучение использует огромные массивы данных, обработка которых требует хорошо масштабируемой производительности, высокой пропускной способности памяти, низкого потребления энергии и скорости арифметических операций. Фреймворки Hadoop и Spark предлагают приемлемые базы данных, а компания Nvidia в свою очередь на 20 лет опережает производство графических чипов, которые идеально подходят для сложных алгоритмов и вычислений. Чипы Nvidia, в том числе графические, используются в большинстве «умных» аппаратных средств, таких как, автомобилей-роботов и дронов, и позволили использовать глубинное обучение в новых сферах.
В 1973-м году вычислительная мощность компьютеров была логарифмически слабее, чем сейчас (как видно на изображении Джонатана Куми)
3. Количество данных в сопоставлении со стоимостью хранения
Сегодня мы генерируем огромное количество данных, которые можно загрузить в модели обучения и которые дают более точный результат при распознавании изображений, речи и обработке естественного языка. Данные получают с таких девайсов, как фитнесс- браслеты, часы Apple и с устройств Интернета вещей. А количество данных в разы больше на уровне корпораций. Увеличение количества больших данных (big data) с мобильных средств, из интернета, интернета вещей создаёт целые горы данных, в самый раз для ИИ. 
Со всеми современными облачными технологиями, большие компании могут хранить данные и иметь к ним постоянный доступ, не тратя при этом баснословных денег. Рост популярности обменников Box и Dropbox, предложения от Google, Amazon и Microsoft снизили стоимость хранения данных. 
В 1973-м году было несравнимо меньше данных- часы пользователей не отслеживали циклы сна или показатели здоровья- ничего из того, что умеют наши любимые приложения сегодня. В компаниях, все данные хранились на местах, и если у вас не было денег на серверы и их обслуживание, то вы оставались за бортом. 
4. Взаимодействие и общедоступные информационные ресурсы
Специалистов ИИ привлекают открытые ИТ ресурсы, доступные благодаря корпорациям, представленным на современном гиперконкурентном рынке. Супер компьютер IBM Watson стал первой ласточкой, и конкуренты теперь стремятся предложить свои собственные услуги. Google предоставляет инфраструктуру через Google TensorFlow, а Microsoft предлагает CNTK- фреймворк для глубинного обучения. Университеты открывают доступ к своим исследованиям: Университет Berkeley делится своим фреймворком Caffe, а Монреальский Университет открыл доступ к своей библиотеке Python- Theano.
В то время как многие организации сотрудничают и делятся исследованиями в области ИИ, с целью привлечь лучших специалистов, некоторые готовятся к потенциальным негативным последствиям, в случае, если вперед вырвется какая-то одна организация. Некоторые из игроков этой сфере — компания OpenAI, библиотеки Open Academic Society и Semantic Scholar. На конференции по нейросетевым системам обработке информации, прошедшем в декабре, Apple объявил, что откроет доступ к своим разработкам по ИИ, и позволит штатным исследователям опубликовать свои работы.
Во времена «Мира дикого запада» практически не существовало взаимодействия по обмену изысканиями, так как все исследования, в основном, проводились в правительственных структурах и оборонных предприятиях. Организации делились языками программирования типа LISP, а ученые сопоставляли свои работы при личных встречах, но еще не было коммуникационных возможностей Интернета, что тормозило сотрудничество и развитие ИИ.
5. Специалист по ИИ- царь и бог
Студенты ухватились за сферу ИИ, и проходят курсы по анализу данных и обработке естественного языка, а университеты, в свою очередь, привлекают соответствующие ресурсы для создания таких курсов. Количество студентов на курсах по информатике, математике, инженеров и проводимых исследований увеличивается и за счет стипендиальных программ, обеспечивающих соответствующее финансирование. 
В 1973-м таких программ было мало, а европейские университеты закрыли многие проекты по изучению ИИ после опубликования пессимистического доклада Лайтхилла. 
6. Инвестиционное помешательство
Сегодня рост инвестиций в ИИ происходит не по дням, а по часам. С 2011 года СГТР (совокупный темп годового роста) составил 42%, согласно данным Venture Scanner. Крупные венчурные фонды и технологические компании балдеют от ИИ, и вкладывают средства в специалистов, компании и инициативы. Было заключено несколько сделок- поглощений, которые были по сути красивой покупкой талантливых сотрудников для создания своей или усиления существующей команды специалистов по ИИ. 
В 1973-м инвестиции поступали в основном от оборонных и правительственных организаций, типа DARPA (Агентство оборонных перспективных исследовательских разработок). Когда лихорадка стала утихать, DARPA существенно урезало свой бюджет по разработке ИИ и средства, крупным исследователям, оскудели. В то время, венчурный капитал только начинал зарождаться, и фонды были больше заинтересованы в производстве полупроводников, а не в ИИ.
ИИ уже присутствует в нашей жизни (например, Prisma, Siri и Alexa). Он просочится во все сферы деятельности организаций: эксплуатацию и разработку ПО, безопасность, продажи, маркетинг, поддержку клиентов, и во многие другие. Перечисленные выше 6 компонентов станут вескими доказательствами потенциала ИИ, и волна разработок ИИ будет аналогична интернет- буму 90-х, и буму мобильных разработок нулевых. Многие и сейчас осознают этот потенциал, представленный в технологиях распознавания изображений, видео, речи и машинного перевода.
Чтобы приготовиться к грядущим переменам, организациям надо четко понимать области применения технологии, ее ограничения и будущий потенциал. Компании типа Facebook воспринимают ИИ скорее, как некую философию, а не технологию, как выразился технический директор Facebook Майк Шрёпфер на веб-саммите в ноябре.

Оригинал

01 Февраля, Среда

Тесса Курт, генеральный директор IntelligenceBank говорит о тех проблемах, которые необходимо решить перед выходом стартапа на международный уровень.

25 Января, Среда

Исследования в сфере искусственного интеллекта на пике популярности. ИИ перешли из сферы фантастики в нашу повседневную жизнь, в наши смарфоны. Рэнди Картер проанализировал сферу ИИ и выделил 3 главных тренда 2017 года.
Специально для вас сделали перевод этого материала.

27 Декабря, Вторник

Так же, как и сегодня, в 1973 году (в год, когда Майкл Крайтон выпустил «Мир дикого запада») всех завораживала идея искусственного интеллекта. Фильм имел огромный кассовый успех, хотя был выпущен в том же году, когда люди начали охладевать к идее ИИ. В 2016, «Мир дикого запада» вернулся на экран, и коренные изменения в технике глубинного обучения машин, общедоступные информационные ресурсы и вычислительные мощности фундаментально меняют будущее для ИИ. Вычислительные мощности и возможности технологий сейчас достаточно развиты, чтобы ИИ мог дополнить и подтолкнуть развитие общества по сравнению с полным крушением надежд в 1973 года. В этой статье мы проанализировали развитие ИИ тогда и сейчас.

13 Декабря, Вторник

Чтобы принять положительное решение по проекту, не обязательно положительно ответить на все вопросы. Но все вопросы должны быть заданы. Таким образом мы заранее определяем потенциальные риски и осознаем все «слепые пятна» принятого решения. Мы целенаправленно не придерживаемся скучного перечня показателей, которые компания должна будет достичь для того, чтобы собрать раунд инвестиций. Мы разработали инструмент совмещающий и творческий и рациональный подход.

09 Декабря, Пятница

Иногда полезно сделать шаг назад и вглядеться в общую картину. К примеру, если вы представляете венчурный капитал, полезно задаться вопросом, сможете ли вы обеспечить больший возврат капитала, вкладывая только в корпорации, или потребительские компании, или лучше инвестировать и в те и в другие? Как опыт инвестирования и тенденции выходов из инвестиционных проектов за последние пять лет должны повлиять на размер вашего фонда и избранную стратегию?

30 Ноября, Среда

Признаюсь, я немного старомоден в сфере Европейских венчурных проектов. Я стал работать аналитиком венчурного фонда в Атласе почти десять лет назад. Моими наставниками стали Фред Дестин и Сонали де Рикер, которые сейчас являются партнёрами в Accel Partners. Во многом они повторяли советы Марка: надо вкладывать в процесс, в идеальном варианте, способствуя росту бизнеса, там, где вы разбираетесь в подспудных движущих силах бизнеса, понимаете динамику работы команды и экономику данной сферы.

25 Ноября, Пятница

Если вы поклонник сериала "Черное зеркало", может быть вы считаете, что украдкой заглядываете в будущее. Но некоторые из игрушек, показанные в сериале, уже сейчас существуют в стадии эмбриона. Далее перечислены 6 продуктов, которые могут дать некоторое представление о будущем, которое уже притаилось за дверьми.

16 Ноября, Среда

Не каждый стартап основан на пустых обещаниях или неоправданной рекламной свистопляске, но многие  основаны именно на этом.

02 Ноября, Среда

Сложно предсказать каким образом будет развиваться технология искусственного интеллекта в ближайшие 10-20 лет, но потенциал для прибылей огромный. К 2018 году роботы будут управлять работой более 3-х млн человек; к 2020 г, умные машины станут главным объектом инвестирования для более чем трети руководителей корпораций по инвестиционной политике...

26 Октября, Среда

Перевели для вас статью "Кто вкладывает деньги в железо?" Криса Кинтеро- партнёра в Bolt — посевном фонде, вкладывающем деньги, ресурсы, разработки и экспертные знания в стартапы, работающие на стыке аппаратного и программного обеспечения.

13 Октября, Четверг

Я веду довольно космополитический футуристический образ жизни на верхнем этаже стеклянного небоскреба в Нью-Йорке, хотя мне пока не доставляют пиццу беспилотным дроном, я не заказываю такси через Алексу в Uber, и не открываю дверь номера в отеле при помощи своих умных часов. Я также не заказываю номер в гостинице через бот (я пробовал и это довело меня до белого каления) и не получаю новости через бот, потому что это ужасный способ оставаться в курсе событий.

28 Сентября, Среда

Цифры говорят за себя. Индия с более чем 4200-ми стартапов является третьей по величине предпринимательской экосистемой. Согласно отчёту NASSCOM, индийские стартапы вышли на новый уровень, благодаря увеличению количества частного капитала, ангелов-инвесторов и венчурных капиталистов на 100%. Более того, за прошедший год объем финансирования вырос на 125%.
В то время как эти цифры радуют сами стартапы, они также несут с собой необходимость разделения акционерного капитала между заинтересованными лицами и определения, как разделить деньги между учредителями, инвесторами, работниками и консультантами.

21 Сентября, Среда

Есть ряд стартапов на рынке, которые решили быть сами себе хозяевами и стремятся заполучить больше власти. Чтобы возвеличить свою империю над остальными, они готовы рискнуть всем. Знакомо, не правда ли? Напоминает Вестерос. Там все хотят сесть на Железный трон; там все борются за честь своего дома. Серия книг Джорджа Р.Р. Мартина «Песнь Льда и Пламени», которую переделали в культовое телевизионное шоу, стала религией для многих людей по всему миру. Книги написаны в жанре фэнтези, но в общем- это повесть о мужчинах и женщинах, ведущих кровавую войну за обладание не очень удобным Железным Троном- источником абсолютной власти. Сюжетная линия повествует о бедах, радостях и печалях, схожих с теми, что обычно переживает стартап. Естественно, там есть персонажи с сильными лидерскими качествами, умеющими лавировать в мире запутанных проблем и эмоций. Поэтому у представителей домов этого мира многому можно научиться.

29 Июля, Пятница

Статья о правильной оценке кибер-рисков, их управлении и компаниях, которые этим занимаются.

08 Июля, Пятница

Статья от Алексея Гирина, управляющего партнера Starta Capital, о том, что в последнее время крупные корпорации все чаще обращают внимание на стартапы и с пользой интегрируют их в свой бизнес.

29 Мая, Воскресенье

Очень полезная статья как для инвесторов, которые проводят оценку молодых компаний для финансирования, так и для предпринимателей, которые хотят привлечь венчурный капитал и превратить свою компанию в крупную корпорацию. Марк Састер, партнер Upfront Ventures, раскладывает по полочками экономику стартапа и объясняет, как оценить прибыльность проекта.

27 Апреля, Среда

Что сбивает с ног «единорогов», несущихся на открытый рынок? Статья про размещение акций, поглощение компании до публичного выхода на открытый рынок, и не оправдавшиеся ожидания.

18 Апреля, Понедельник

Публикуем перевод Мин-Санг Син Кима, партнера XLHEALTH, берлинского венчурного фонда, который специализируются на инвестициях серии A в цифровые технологии в сфере здоровья. Мин-Санг Син Ким считает, что медицинские стартапы с инновационными решениями обладают потенциалом для впечатляющих социальных изменений.

18 Марта, Пятница

Romolo Ganzerli, Global Digital and Go-To-Market Innovation Brand Manager  из Procter & Gamble рассказывает о создании корпоративных акселераторов.

26 Февраля, Пятница

Заместитель генерального директора, программный директор РВК Евгений Кузнецов: "Прыжок через отставание возможен. Другое дело, что он крайне сложен, потому что дело не в овладении конкретными технологиями, а дело в создании среды институтов, наиболее благоприятных для технологического развития, а вот с этим у нас как раз есть проблема. Прежде всего, новая технологическая революция совершается руками предпринимателей. Крупные компании, конечно, лидируют, но это, как правило, те крупные компании, которые были стартапами еще буквально 10 лет назад."

Наверх