Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay
  Все выпуски  

Усилители интеллекта: теории, эксперименты, технологии


Усилители интеллекта: теории, эксперименты, технологии

Промышленные усилители интеллекта

Уважаемые любители интеллектуальных программ!

Наша рассылка обращена к программам, автоматизирующим отдельные функции мышления на персональных компьютерах. При этом в тени остались промышленные усилители интеллекта. Настоящий обзор призван в какой-то мере восполнить этот пробел...

Watson поможет торговле

Big Data - технология будущего. И это вполне закономерно, ведь объемы информации, хранимой во всем мире, стремительно растут - по оценке IDC, на 40% ежегодно. Неким рубежом можно считать 2010 год, когда объем "больших данных" перевалил за отметку 1 Зеттабайт (1 ЗБ примерно равен 1 млрд Гб). По прогнозам, к началу третьего десятилетия эта цифра увеличится до 40 ЗБ. Мало кто сомневается, что анализ потока неструктурированных данных (а именно неструктурированность считают главным признаком Big Data) открывает огромные возможности для бизнеса. Крупные предприятия (банки, телеком-операторы, ритейлеры) могут получить практически исчерпывающую информацию о своих клиентах, используя данные, хранящиеся в клиентских базах.

В IBM верят, что в течение следующих пяти лет обычные розничные магазины возьмут на вооружение трюки, которые давно используют в интернете. Они тоже будут стремиться побольше узнать о своих посетителях с целью дать им персонализированные рекомендации.
Одна из компаний, стирающая грань между обычными и онлайновыми магазинами, называется RetailNext: "RetailNext собирает около 100 петабайт "сырых" данных в год, обрабатывает их и рассматривает общую картину в различных срезах. Розничные торговцы могут воочию увидеть, какова их покупательская аудитория, как долго люди остаются в магазине и чем интересуются, куда они заходят, а что игнорируют. Все это сопоставляется с картой фактических продаж. И именно этот анализ даёт офлайн-магазину возможность реально конкурировать с интернет-торговлей и адаптироваться к запросам и желаниям покупателей".
IBM тоже не стоит в стороне. В прогнозе в качестве примера приводится разработка компании Fluid - система рекомендаций для розничных магазинов на базе интеллектуальной платформы Watson, которую сделали в IBM. Она будет отвечать на вопросы, заданные на естественном языке, и подбирать рекомендации на основании информации о покупателе, которой она располагает. Предполагается, что внедрение этой системы начнётся с 2014 года.

В IBM полагают, что растущая популярность Coursera, Khan Academy и других сайтов, предназначенных для дистанционного образования, - это лишь начало. В ближайшие пять лет мы станем свидетелями того, как образование подстраивается под каждого ученика по отдельности: "Класс будущего будет накапливать информацию о каждом из учеников в течение всего курса, помогая им освоить умения, которые соответствуют их целям. Стремительная компьютеризация образовательных учреждений сделает возможным беспрецедентный уровень автоматизации процесса обучения. Обучающие технологии помогут нам вычислять всё возможное: как учится каждый ученик, что у него выходит - а затем добавить в систему гибкости, позволяющей непрерывно подстраивать и адаптировать получаемые ими знания".
На одной из недавних конференций IBM профессор Эндрю Нг, преподающий на Coursera машинное обучение и робототехнику, описывал свои эксперименты в области анализа данных при дистанционном обучении: "Мы обнаружили, что степень вовлечённости студентов зависит от стиля рассылаемых администрацией ресурса электронных писем. При отправке стандартных уведомлений, таких как "Следующее домашнее задание необходимо подготовить к субботе", интерес закономерно падает. Напротив, если писать сообщения вроде "Мы обратили внимание, что вы посмотрели уже пять обучающих видео: отличное начало!", интерес со стороны студентов растёт. То же самое касается стиля обсуждения на форуме. Студентам чрезвычайно важна подобная форма признания, особенно на первых этапах. Сейчас всё это кажется очевидным, но до проведения анализа мы не были уверены в этом и не могли оценить степень влияния".

Прогноз IBM касается и средств, предназначенных для автоматического выявления подозрительной активности в интернете. Они будут следить за действиями людей и отыскивать в них аномалии, которые могут свидетельствовать о том, что совершается преступление. В IBM Research разрабатывают цифрового "охранника", который займётся защитой персональных данных пользователей: "В течение следующих пяти лет этот хранитель "больших данных" будет изучать и анализировать закономерности вашего поведения в интернете, запоминая всё, что происходило в течение многих месяцев и лет, для того чтобы точно знать, что защищать. И когда он заметит потенциальную брешь, вы будете первым, кто об этом узнает".
Подобные технологии уже применяются как для борьбы с мошенничеством в интернете (это особенно актуально для платёжных систем и банков), так и правоохранительными органами: "Один из крупных американских банков подключил к борьбе с мошенниками суперкомпьютер Watson, разработанный в IBM. Он анализировал поток транзакций в реальном времени, оценивая подозрительность каждой из них. На оценку, среди прочего, влияла история отношений банка с торговой точкой, которая инициировала сделку. Чем больше мошеннических транзакций в её послужном списке, тем меньше к ней доверия. В IBM утверждают, что система на 15% увеличила количество выявленных мошеннических обращений к банку и на 50% сократила число ложных срабатываний. При этом сумма, которую удалось защитить от мошенников, выросла на 60%".

Биоинформатика была одним из первых применений "больших данных" - ещё до того, как придумали этот термин. Доступность технологий, позволяющих с лёгкостью ворочать терабайтами, сыграла свою роль в падении стоимости расшифровки и анализа ДНК. В IBM считают, что следующий рывок будет совершён при помощи так называемых когнитивных систем (под этим термином подразумевается в первую очередь суперкомпьютер Watson и его аналоги). Анализ ДНК поможет при лечении рака, сердечных заболеваний и инсульта:
Когнитивные системы сократят сроки и одновременно сделают анализ ДНК доступнее, давая медикам информацию, которую можно использовать для того, чтобы быстро сформировать план лечения за считанные дни или даже минуты - и всё это при помощи облачных сервисов".
По мере накопления информации когнитивные системы будут справляться с поиском путей лечения всё лучше и лучше. Врачам не придётся гадать, о какой именно разновидности рака идёт речь и где он находится. То же самое произойдёт и с другими заболеваниями, которые можно диагностировать при помощи анализа ДНК.

Google хочет править миром

Google появился в процессе развития проекта аспирантов Стэнфорда Пейджа и Брина, который должен был улучшить поиск информации. С момента основания компании в 1998 году она быстро вышла на первое место в сфере мирового поиска и до сих пор держится там. Противостоять ей пока некому - разве что IBM начнет раскручивать свой Watson. Сегодня фирменная технология компании обслуживает более миллиарда поисковых запросов на 146 языках мира каждый день. Переход от ПК к мобильным устройствам еще больше помог поиску Google, поскольку общая доля Google в сфере мобильного поиска достигает 90 %, в то время как на ПК только 70 %, согласно данным NetMarketShare.
Железная хватка Google буквально держит всю информацию мира - ведь все мы пользуемся услугами компании, в конце концов. Вспомогательные услуги от Google, от Gmail до Карт, от YouTube до Play Store на Android, только улучшают наш доступ к информации и обеспечивают поисковому гиганту гибкий контроль.
Если завтра Google исчезнет, мы все еще сможем пользоваться альтернативными сервисами, вроде "Яндекса" и Bing от Microsoft. Но пока эти опции не стали гораздо лучше тех, что предлагает Google, мы будем ходить к нему в гости. Сменить поисковую систему очень просто и беззатратно. Google это знает и понимает, поэтому старается обеспечивать лучшее качество поиска, однако одним этим не обеспечить себе вечную славу...
Поисковая система - это всего лишь врата к информации, а вот аппаратное обеспечение вашему поиску - это привратник. В связи с этим уже сегодня Google обслуживает самую популярную мобильную операционную систему мира, Android, которая заняла 81 % мирового рынка смартфонов по состоянию на второй квартал 2013 года. Android также обошла Windows, став самой популярной операционной системой в принципе. Такое доминирование сложно прервать, и Apple отчетливо поняла это в 80-х годах, когда компьютеры с операционной системой от Microsoft стали доминировать на рынке.
Однако на этом Google не остановится. Ее носимые компьютеры Glass станут следующей логической цепью в гонке миниатюризаций, которая перенесет компьютеры из кармана на лицо, и те будут перед вами постоянно. Ни одна другая компания не может быть настолько близка к пользователю с этим типом устройств, хотя ожидается, что в начале 2014 года устройства хлынут на рынок. Осталось всего несколько месяцев, а Google уже многое выиграла от распространения программы Glass Explorers среди небольшого числа бета-тестеров.
Компьютеры по своей сути представляют трубопроводы информации, и Google Glass будет предоставлять информацию точно так же, как ее воспринимают люди, став, таким образом, некой второй кожей из технологий. Представьте, что ваш мозг работает, когда вы устаете - так же многие пользователи Glass воспринимают эту технику, используя полезные приложения. Люди крайне лояльно относятся к iPhone, но они станут фанатиками Glass, поскольку очки воплотят в себе все, что нужно таким людям изо дня в день. Возможно, однажды, в не столь отдаленном будущем, вы, надевая очки, вспомните эти слова.
Контролировать информацию - это еще были цветочки, условно говоря. Google не может по-настоящему править миром, если возьмет на себя только онлайн-часть. Самоуправляемые автомобили - это важный шаг вперед. Они предоставят Google контроль над транспортной сетью, поскольку именно на этих автомобилях люди будут с легкостью и безопасно перемещаться из одного пункта в другой. Сейчас мы разве что используем Google Maps, чтобы добраться от А до Б, однако при этом во время пути мы все так же обращаемся к Интернету. Сколько времени люди проводят в пробках? Вечность.
Большая часть потраченного впустую в пробке времени является результатом человеческой ошибки. Дорожные происшествия практически всегда являются результатом ошибки водителя, и каждый год по всему миру происходят миллионы аварий. Даже желание притормозить и поглазеть на происшествие замедляет ежедневный поток. Устранение слабых мест в транспортной сети, скорее всего, сэкономит триллионы долларов, которые тратятся на лечение, покупку новых машин, времени в пробке и другие ненужные вещи. Как только мир наполнится самоуправляемыми автомобилями от Google, поисковой гигант наложит лапу на нашу повседневную жизнь, и мы еще благодарны будем. Нам останется только заниматься ежедневной черной работой, но здесь в игру вступает последнее приобретение Google.
Boston Dynamics обладает репутацией создателя самых передовых роботов на планете. Ее четвероногие боты были разработаны в качестве вьючных мулов для военных, а двуногий PETMAN ужасающе напоминает человека в своих движениях.
Конечно, никого не пугает, что робот может украсть его или ее работу только благодаря своему умению ходить. Но стоит отметить, что создание робота, который успешно передвигается по пересеченной местности, как BigDog, это огромный прорыв в мире робототехники. В процессе покорения трудных проблем будней роботов ходьба - это первый шаг. Представьте мир, в котором ваш вкусный обед будет готовить робот, который просто знает, как нужно чистить картошку, окунать курицу в масло, подавать к столу и говорить "приятного аппетита". Мастерство состоит из массы простых задач, которым можно научить робота, и как мы уже сказали, ходьба это только начало. Не говоря уж о том, что роботы уже заменяют рабочих на сборочных лентах. С этой позиции приобретение Boston Dynamics крайне выгодное.
Поскольку роботы берут на себя все больше и больше ручной работы, люди будут тратить больше времени на умственный труд (в котором, кстати, Google процветает). Если Google удастся создать симбиоз умственных и физических предложений, которые сделают нашу жизнь проще, лучше и приятней, компания войдет в каждый сегмент мировой экономики и прочно обоснуется там.
Несколько месяцев назад Google анонсировала создание Calico, которой должен был заняться бывший CEO Genentech и которая бросает вызов скромной цели продления жизни. Пресса незамедлительно отреагировала на "гугловский" проект бессмертия, который может быть не так уж и далек от этого. Вспомним о гениальном мышления Ларри Пейджа, который всегда смотрит только в будущее и старается выпускать продукты, которые раз в десять лучше всего того, что есть сейчас. Пусть и не сразу. Бессмертие находится за пределами достижимого в ближайшие десять лет, а вот продление жизни до 150 лет - вполне. Обри ди Грей, известный геронтолог, утверждает, что первый человек, который доживет до 150 лет, уже родился. А первый человек, который доживет до тысячи лет, родится в конце 2030-х.
Google, по всей видимости, вполне способна дать нам носимые на голове компьютеры, автомобили без водителей и роботизированную силу до того, как среднестатистический человек будет жить 150 лет. Но первые решения блекнут по сравнению с решением проблемы старения. С помощью этого решения Google не только будет контролировать доступ к информации, но также время, отведенное вам на этот доступ к информации.

OLAP делает организацию прозрачной

Роман Рыженко, руководитель IT-отдель омской сети супермаркетов, делится личным опытом обращения к OLAP-кубам: "С данной технологией я проработал всего 2 года, но за все 20 лет моей работы это знакомство было, пожалуй, одним из самых интересных в моей практике. ... Википедия дает лаконичный ответ на вопрос: "Что такое OLAP?" Это технология обработки данных, заключающаяся в подготовке суммарной (агрегированной) информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Реализации технологии OLAP являются компонентами программных решений класса Business Intelligence. Лаконично и правильно, но сухо и не отражает всех достоинств технологии. ...  OLAP - не просто модная игрушка. Это мощнейший инструмент ведения бизнеса, который позволяет видеть любой, даже самый мельчайший аспект работы предприятия. И не просто видеть все детали, а мгновенно оценивать зависимости одной цифры от другой.
К примеру, у нас работает менеджер Иван, мы в течение нескольких минут можем полностью оценить всю его деятельность: сколько он принес оборота, сколько реальной прибыли, сколько у Ивана контрагентов, сколько поставщиков, сколько Иван отсутствовал на рабочем месте, как менялась динамика закупочных и розничных цен… Еще один важный момент - это понять, когда пора внедрять BI. Тут все просто: если предприятие выросло за пределы одного офиса, если отчеты, предоставляемые вам на стол, не дают полной картины деятельности, если вы чувствуете, что ваши подчиненные вас дурят, и вам интересно читать этот опус, то скоро OLAP станет вашим главным помощником ведения бизнеса. ...
Мой друг работает в банке, и когда я ему объяснял, что без OLAP жить никак нельзя, он искренне возмутился: "Да куда его в банке применять? У нас своя специфика и нам это вообще не нужно ни с какой стороны". Я, не задумываясь, привел простейший пример: пришел с улицы человек, получить кредит. Вопрос: как оценить вероятность невозврата? С OLAP это решается в течение нескольких секунд. Выбрав текущее место работы человека, мы тут же видим процент невозвратов потребительских кредитов по организации, где работает человек, что сразу нам даст представление о стабильности доходов этого человека. Так же можно мгновенно узнать все составляющие истории человека и даже отношения определенных фактов к другим историям похожих займов, чтобы оценить вероятность невозврата кредита. Конечно, я верю, что банки используют невообразимо умный софт для оценок рисков, но статистика по невозвратам кредитов говорит совсем другое. Да и факт остается фактом - обработать все возможные варианты в разумный период времени обычная реляционная база не в состоянии. А вот для OLAP это простейшая задача, главное - понимать, что мы хотим увидеть. ...
Мотивация персонала - тут OLAP просто вне конкуренции. Когда мы включили расчет премиальных начислений в связке "1С" плюс Analysis Services, кадровики устроили праздник. Мы избавили их от ужасной рутинной работы и окончательно искоренили все возможные разночтения в работе категорийных менеджеров. Расчет эффективности стал открытым, простым и понятным.


Источник 1  Источник 2  Источник 3

* * *

Игра-тренинг двухполушарного мышления
http://prikarnaz.narod.ru/index.html

* * *

Вопросы и замечания mailto:feod@narod.ru

До новых встреч!
Юлий Феодоритов


В избранное