Справка - Поиск - Участники - Войти - Регистрация
Полная версия: Профессии будущего
Частный клуб Алекса Экслера > Тихий омут
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11
Vadim_76
17 октября 2016, 18:13

Новая Луна написала: Какой прогноз вы бы дали подростку, который не думает на тему "куда пойти учиться"

На филфак пускай идет - отделение классической филологии. Латынь и древнегреческий - всегда актуально и востребовано. wink.gif
Butters
17 октября 2016, 22:27

Vigour написал: Вообще заметил в последнее время появилась некая тенденция агитировать в программисты, чего раньше не было. Для меня это повод позлорадствовать, ибо суть этого в том, что программистов стало не хватать даже на фоне резкого сокращения рынка труда. Потому, что народ за прошлые лет 20 понял насколько это сложная, нервная и неблагодарная работа, особенно в условиях России и прочего снг. Ишь ты, даже клипчик сняли. Но недаром это был всего лишь влажный сон. А на самом деле нередко можно прочитать на сайтах знакомств "познакомилюсь с обеспеченным молчеком, программистам не беспокоиться".



Martin написал: У программистов есть одно преимущество. Хороший программист может быть востребован за рубежом (где у него зарплата вырастает на порядок), чего не скажешь о менеджере. Что-то я не слышал о менеджерах, получивших хорошую работу за рубежом.

Главное, чтобы эти программисты не делали потом вот такое:

bilbo
17 октября 2016, 23:00
Раз уж такая агитация за программистов, хотя бы немного рассказали о самой профессии - сколько в ней направлений, их суть, минимальные требования к возможности освоения.
Сейчас конечно уже перестали любого кто комп включать умеет программистом звать, но меня вот большинство клиентов по прежнему причисляют именно к программистам, хотя я года с 89 ничего не программировал. biggrin.gif

Я своему подростку (12 лет) по мере возможности просто даю позаниматься тем или иным на практике. Сейчас таких возможностей тьма. Реально видно что на сегодня его серьёзно интересуют автогонки. Даже английский учит. biggrin.gif В принципе - пилот формулы 1 тоже интересная профессия. biggrin.gif

Если же рассуждать обобщенно, то я бы ставил на робототехнику. Через 10 лет роботов и автоматики станет как сейчас смартфонов. Есть способности к разработке (конструированию) - в инженеры. Нет - пусть учится на пилота так как сначала роботы будут не полностью автономны, а удаленно управляемые. И люди способные управлять ими будут на расхват.

ps я так понимаю - творческие профессии даже близко не обсуждаются в плане "Профессии будущего"?
Katharon
17 октября 2016, 23:12

Martin написал:
В Москве?

Где ж ещё? Не в Засранске же.


ESN написал:
Ну, скажем _такие темы_ из чего-то берутся.

Почитываешь woman.ru? biggrin.gif
Vigour
17 октября 2016, 23:27
Творческие профессии? В России будущего? Смешно. Вообще я бы посоветовал в военные пойти. Нацгвардию хотя бы пайком гарантированно обеспечивать должны. biggrin.gif
Vigour
17 октября 2016, 23:32

bilbo написал:
Если же рассуждать обобщенно, то я бы ставил на робототехнику. Через 10 лет роботов и автоматики станет как сейчас смартфонов. Есть способности к разработке (конструированию) - в инженеры. Нет - пусть учится на пилота так как сначала роботы будут не полностью автономны, а удаленно управляемые.

Инженеры конструкторы роботов в России?!!! Ну ну.... В России даже чайники свои скоро не смогут выпустить. И пилот ЧЕГО сможет впоследствии управлять роботом? Пилот дельтаплана? biggrin.gif
Katharon
17 октября 2016, 23:53

Vigour написал: Инженеры конструкторы роботов в России?!!! Ну ну

biggrin.gif

Fokker
18 октября 2016, 01:05

Katharon написала: Где ж ещё? Не в Засранске же.

Не зарекайся.
Fokker
18 октября 2016, 02:32

Vadim_76 написал:
На филфак пускай идет - отделение классической филологии. Латынь и древнегреческий - всегда актуально и востребовано.  wink.gif

И баб много.

Получишь не только востребованную во всем мире профессию, но и такую-же высокоинтеллектуальную фиалку.
Butters
18 октября 2016, 10:56

bilbo написал: Если же рассуждать обобщенно, то я бы ставил на робототехнику. Через 10 лет роботов и автоматики станет как сейчас смартфонов.

Роботов и сейчас немало, на заводах Китая трудятся. Через 10 лет еще больше будут трудиться, а в России? Что Россия производит из бытовых потребительских товаров?
-Vadim-
18 октября 2016, 11:01

Butters написал:
Роботов и сейчас немало, на заводах Китая трудятся. Через 10 лет еще больше будут трудиться, а в России? Что Россия производит из бытовых потребительских товаров?

Все, кроме посудомоечных машин и кофеварок.
bilbo
18 октября 2016, 12:32
Да-да-да, помню помню.
"Компьютер это бесполезная штуковина на которой можно только играться.
Зачем бухгалтеру компьютер, это же бесполезная печатная машинка.
Зачем нужен windows если у нас все программы в досе.
Зачем нужен этот интернет там же кроме чата кроватка ничего нет
Нафига мне смартфон, он только играет в игрушки, фотки фиговые и даже видео не посмотришь..."
Вечная песня - "прогресс нам только снится, это праздник не для нашей улицы..."
Только вот прогрессу как "Моне Лизе" у Раневской. "Эта дама в течение стольких веков и на таких людей производила впечатление, что теперь она сама вправе выбирать, на кого ей производить впечатление, а на кого нет!"
Побродите по госзакупкам, посмотрите сколько денег крутится вокруг темы беспилотников. И это только в государственном секторе. wink.gif
Butters
18 октября 2016, 13:34

bilbo написал: Побродите по госзакупкам, посмотрите сколько денег крутится вокруг темы беспилотников. И это только в государственном секторе.

Это все для специфических целей, для военных...
WolferR
18 октября 2016, 14:00
Нет. Уже сейчас беспилотники крайне широко используются в самых разнообразных сферах деятельности (от картографирования и топосъемки до свадебной фотографии).
Плюс, оператор беспилотника по факту становится штатной единицей в различных аварийных бригадах (скажем, обслуживающих трубопроводы), в подразделениях МЧС, прочих службах (и не обязательно государственных).
И раз уж речь зашла об армии. Всяко лучше вертеть джойстик беспилотника, чем копать окопы. Т.е. подобные умения крайне полезны для будущего призывника.
bilbo
18 октября 2016, 14:30
Для военных закупки засекречены. Госзакупки беспилотников и роботов проводят для гражданских служб или учебных заведений.
Если на госзакупках забить в поиск "LEGO" то найдется 75 закупок от 100 до 400 т.р. Только за этот год.
Всё ещё надеетесь что робототехника пройдет мимо России?
Butters
18 октября 2016, 14:35

WolferR написал:
И раз уж речь зашла об армии. Всяко лучше вертеть джойстик беспилотника, чем копать окопы. Т.е. подобные умения крайне полезны для будущего призывника.

Это напомнило мне серию Бивиса и Баттхеда, про беспилотники http://smotri.com/video/view/?id=v19152748668
Ничего хорошего в документальных передачах и фильмах (про американских военных) о беспилотниках я не слышал.
Martin
19 октября 2016, 17:13
Британский парламент призвал готовить школьников к конкуренции с ИИ.
   Спойлер!
Парламент Великобритании считает, что система образования должна адаптироваться к меняющемуся рынку труда и отказаться от преподавания устаревающих навыков, чтобы не сформировать «бесполезный класс». Депутаты также рекомендуют правительству создать комитет по контролю за ИИ, пока его прогрессом еще можно управлять.

Представители парламентского Комитета по науке и технологиям считают, что образовательной системе нужно перестроиться и подготовиться к новым реалиям, которые ожидают современных школьников. В центре внимания должны быть предметы, с которыми машины еще долгое время не смогут справляться достаточно хорошо. В то же время, нет смысла обучать школьников навыкам, которые никому не будут нужны через 10-20 лет. Парламентарии предлагают правительству принять меры, пока не стало слишком поздно.

«Научная фантастика постепенно превращается в научный факт, и ИИ будет играть все большую роль в нашей жизни в ближайшие десятилетия», — отметила Таня Матиас, одна из председательниц комитета. По ее мнению, современное школьное расписание не отвечает требованиям четвертой промышленной революции.

В частности в британских школах недостаточно высокий уровень преподавания информатики, а учащиеся не имеют представления о базовых принципах работы ИИ. Наиболее ценные навыки в будущем — это умение быстро решать задачи и подходить к ним творчески. Также школьникам следует чаще работать над проектами совместно, так как в будущем люди будут трудиться вместе с роботами.

Родителям тоже нужно задуматься. «Думаю, родителям стоит отдавать себе отчет, что уже сейчас они сами могут выполнять часть работы своего лечащего врача или бухгалтера, а значит, скоро эта часть уйдет [к ИИ]», — заметила председатель парламентского комитета Таня Матиас. Юридическая практика и бухучет перейдут во власть роботизированных систем быстрее, чем садоводство, и это стоит учитывать при выборе карьеры.

Комитет также советует правительству взяться за контроль над искусственным интеллектом. В качестве примера парламентарии привели случай с приложением Google для классификации изображений, которое признает фотографии с афроамериканцами за фотографии с гориллами. Нельзя допускать, чтобы в ИИ-системах изначально была заложена дискриминация.

Как отмечает The Guardian, недавно преподаватель Еврейского университета в Иерусалиме Ювал Ноа Харари отметил, что ИИ приведет к формированию «бесполезного класса». «Когда современным учащимся исполнится 40-50 лет, все, что они изучали в школах и колледжах, будет нерелевантным. Чтобы иметь работу и не выпасть из реальности, нужно постоянно переизобретать себя снова и снова, быстрее и быстрее», — считает Харари.

По данным EdTechXGlobal и IBIS Capital, к 2020 году инвестиции в образование и обучение достигнут $252 млрд. Значительная часть этих средств пойдет на преобразование существующей образовательной модели, которая объективно устарела. Через 4 года только в Британии возникнет спрос на 2,3 млн сотрудников, обладающих цифровыми специальностями. При этом по статистике компании Intel, всего 10% школ предлагают хоть какое-то обучение работе с компьютером.

В этих условиях выигрышной может оказаться стратегия Google, которая запустила открытую образовательную платформу Project Bloks для обучения детей информатике с 5 лет.

Чтобы понять, как изменится рынок труда в ближайшие годы, можно ознакомиться с рейтингами профессий будущего. Среди них городские фермеры, наномедики, специалисты по голографической телепортации и ветеринары для роботов. Цениться будут социальные интеллект, гибкость, предпринимательская жилка и способность быстро и непрерывно обучаться.
Fokker
20 октября 2016, 02:13

Martin написал: Британский парламент призвал готовить школьников к конкуренции с ИИ.

Хорошо, что мы не британские школьники.

а вонючие русские мужики
Mx
20 октября 2016, 23:43
Сейчас очень популярная тема это - интернет вещей.
Старшеклассникам и студентам можно посоветовать ей поинтересоваться.
Интересоваться ей можно с разных сторон и в рамках разных специальностей.
hmarius
23 октября 2016, 00:43

W colonel написал:
Насколько провинциальной? Я знаю таки провинции, где на эти деньги дом купить можно, а не снять на месяц.
Правда, практически без коммуникаций, но с электричеством.

А можно узнать провинцию где га 400 евро купить квартиру можно? Я бы рискнул. По существу? 1 комнатную за 17000 (нетто) = 250 евро снять можно
А по теме. Оригинальничать не буду - программирование+ электроника на минимальном уровне.
P.S. Интернет вещей - то же программирование
Martin
27 октября 2016, 18:30
К 2030 году в Британии роботы заменят почти 1 млн бюджетников.

Почти миллион бюджетников Британии могут лишиться рабочих мест, утверждают исследователи из Оксфордского университета и аналитики из Deloitte. Учителя, полицейские, соцработники и чиновники будут вынуждены уступить свои места роботам. Но, как доказывают примеры из истории, автоматизация создаст новые сферы занятости.

Согласно отчету, 1,3 млн административных должностей в государственном секторе подвержены высокому риску автоматизации. К 2030 году более 850 000 рабочих мест в бюджетной сфере перейдет к роботам и компьютерным программам, считают эксперты.

Меньше всего рискует остаться без работы медперсонал, а также сотрудники, которые взаимодействуют с людьми. Тем не менее, процесс частично затронет даже учителей, полицейских и соцработников — вероятность оценивается в 23%. Государству придется уволить часть сотрудников, либо перевести их на внештатную работу. По оценкам Deloitte, к 2030 году автоматизация позволит сократить расходы на зарплату на £17 млрд.

Предыдущие отчеты фирмы показали, что в ближайшие 20 лет автоматизация затронет все сферы труда, и приведет к сокращению 74% рабочих мест в сфере транспортировки и хранения, 59% в оптовой и розничной торговле и 56% в производстве. Однако аналитики фирмы подчеркивают, что в последние 140 лет автоматизация труда создала больше рабочих мест, чем уничтожила. В Deloitte считают, что эта тенденция сохранится.

Медперсонал, скорее всего, сможет удержать свои позиции. На это указывает растущее число специалистов в этой сфере. С 2001 года количество медсестер в Британии выросло с 210 000 до 274 000 в 2015. Сотрудников, занимающих управляющие должности в области здравоохранения, также становится больше — с 2001 по 2015 годы прирост составил 1500. Однако к 2030 году их число составит всего 2000, сообщает The Guardian.

Прогнозы оксфордских ученых и аналитиков Deloitte совпадают с исследованием фирмы McKinsey & Co. По ее сведениям, существующие технологии уже позволяют автоматизировать труд сотрудников общепита и торговли и заменить 90% резчиков, сварщиков и паяльщиков. Менее всего уязвимы врачи и руководители.

Больше всего роботизация затронет сферу производства. Тенденция уже нашла свое отражение в Китае. Местный производитель электроники Foxconn будет самостоятельно выпускать роботов-рабочих и уже сократил 60 000 человек. Им на смену пришло 40 000 роботизированных установок.

Как показывают исследования, рабочие — самая уязвимая, но и самая неосведомленная группа. Опрос сайта Emolument доказывает, что чем ниже квалификация у человека, тем меньше он боится, что его рабочее место займет робот.

Fokker
27 октября 2016, 20:18
Да, в будущем из людей нужны будут только медсестры и руководители.

Руководители будут руководить роботами, медсестрами и другими руководителями. Медсестры будут лечить роботов и руководителей.

Слава роботам! Убить всех человеков.
Fokker
27 октября 2016, 20:22

Martin написал: К 2030 году в Британии роботы заменят почти 1 млн бюджетников.


Martin написал: Предыдущие отчеты фирмы показали, что в ближайшие 20 лет автоматизация затронет все сферы труда, и приведет к сокращению 74% рабочих мест в сфере транспортировки и хранения, 59% в оптовой и розничной торговле и 56% в производстве.

Или всех сокращенных будут переделывать в роботы?

user posted image

А то непонятно тогда, куда их девать. Другой вариант - прислугой у роботов..
Ликург
27 октября 2016, 20:35

Fokker написал: Или всех сокращенных будут переделывать в роботы?

Ты же вроде про порноактеров говорил, или это в другом треде?
Fokker
27 октября 2016, 20:38

Ликург написал:
Ты же вроде про порноактеров говорил, или это в другом треде?

Порноактеры с Планеты Железяка. И у всех у них в наличии Большой Железный Болт..

Не знаю о чем ты, бро. Это совершенно разные точки соприкосновений параллельных миров.
Ликург
27 октября 2016, 20:48

Fokker написал: Порноактеры с Планеты Железяка. И у всех у них в наличии Большой Железный Болт.

Не знаю о чем ты, бро. Это совершенно разные точки соприкосновений параллельных миров.

Если между мирами существуют точки соприкосновения, то это уже не параллельные миры, а пересекающиеся. Следовательно, твоя теория неверна
Fokker
27 октября 2016, 20:52

Ликург написал:
Если между мирами существуют точки соприкосновения, то это уже не параллельные миры, а пересекающиеся. Следовательно, твоя теория неверна

В моей Вселенной все параллельные прямые и миры всегда встречаются друг с другом. Сходятся и расходятся.

Сстыкуются и расстыкуются.
Martin
27 октября 2016, 21:00

Fokker написал: Да, в будущем из людей нужны будут только медсестры и руководители.

Руководители будут руководить роботами, медсестрами и другими руководителями. Медсестры будут лечить роботов и руководителей.

Слава роботам! Убить всех человеков.

Fokker, не переживай, все равно инженеров-электриков еще не скоро заменят машины. Как и программистов. smile.gif
Ликург
27 октября 2016, 21:17

Fokker написал: В моей Вселенной все параллельные прямые и миры всегда встречаются друг с другом. Сходятся и расходятся.

В такой Вселенной, наверное, хорошо алкоголиков лечить. Там-то и трезвый с ума сойдет от этих параллельных пересечений. А на алкоголиков такие галлюцинации нападут, что оони на веки вечные пить зарекутся. 3d.gif

Martin написал: Fokker, не переживай, все равно инженеров-электриков еще не скоро заменят машины. Как и программистов.

А Fokker электрик? Ну тогда все ясно smile4.gif
Новая Луна
28 октября 2016, 08:29
Спасибо всем, будем думать.
Тут еще подоспело подкрепление в лице представителей университетов. Что-то рассказывают, возят показывать.
Martin
29 октября 2016, 20:22

Martin написал:
Fokker, не переживай, все равно инженеров-электриков еще не скоро заменят машины. Как и программистов. smile.gif

А вот бухгалтерам уже стоит напрячься: Минфин: профессия "бухгалтер" скоро исчезнет.

Первый заместитель министра финансов РФ Татьяна Нестеренко заявила, что скоро профессия бухгалтера может исчезнуть с рынка. Такое заявление она сделала в рамках выступления на Московском финансовом форуме. Татьяна Нестеренко считает, что следует "полностью отказаться от бумажных документов, а при электронных – минимизировать, фактически запретить ручной ввод в эти документы данных с клавиатуры". "Хотелось предупредить о том, что профессия, какая она есть, бухгалтера все больше будет уходить с рынка", - сказала Нестеренко, приводит ее слова Агентство городских новостей "Москва".

Schenja
29 октября 2016, 20:33

Martin написал:
А вот бухгалтерам уже стоит напрячься: Минфин: профессия "бухгалтер" скоро исчезнет.

uhaha.gif А тем временем бухгалтерам с каждым годом надо сдавать всё больше и больше отчётов. Видимо, таким образом минфин пытается спасти эту профессию от вымирания.
bilbo
29 октября 2016, 20:52

Martin написал: Татьяна Нестеренко считает, что следует "полностью отказаться от бумажных документов, а при электронных – минимизировать, фактически запретить ручной ввод в эти документы данных с клавиатуры"

Вот интересно, а много ли сама Татьяна "вносит данных с клавиатуры"? А то может уже и её должности пора +"уходить с рынка"?
biggrin.gif
Martin
29 октября 2016, 21:04
Во всяком случае, я трижды подумаю, прежде чем жениться на бухгалтерше. smile.gif
Fokker
29 октября 2016, 21:06

Martin написал: Во всяком случае, я трижды подумаю, прежде чем жениться на бухгалтерше. smile.gif

Это немного, всего три раза.

Fokker
29 октября 2016, 21:07

Schenja написала: А тем временем бухгалтерам с каждым годом надо сдавать всё больше и больше отчётов.

Задним числом или в устной форме?

Впрочем, если главный бухгалтер уже набросал от руки, то отчета больше и не требутеся..
bootrojd
30 октября 2016, 00:40

Martin написал:
А вот бухгалтерам уже стоит напрячься: Минфин: профессия "бухгалтер" скоро исчезнет.

Ага они ещё когда надцать лет назад, когда только разговор зашёл о 20ти значных кодах заявляли, что в ручную их вводить не придётся, до сих пор оказываются заявляют.
Fokker
30 октября 2016, 00:55

bootrojd написал:
Ага они ещё когда надцать лет назад, когда только разговор зашёл о 20ти значных кодах заявляли, что в ручную их вводить не придётся, до сих пор оказываются заявляют.

Про роботов: I will fix you

Fokker
30 октября 2016, 20:56

Martin написал: Fokker, не переживай, все равно инженеров-электриков еще не скоро заменят машины. Как и программистов.

Ну да.. я буду их обслуживать.. роботов..

Картинка в тему - автоматический секретарь: отчеты начальнику как в устной форме, так и задним числом:

Martin
30 октября 2016, 23:06
России не хватает миллиона айтишников.

Тем не менее, существует и тренд на строительство новых технологичных городов. Российский пример такого города — Иннополис в Республике Татарстан. О нем рассказал участникам форума мэр города Егор Иванов.

По словам Иванова, индустрия высоких технологий является ключевым фактором здоровья экономики ведущих стран мира. А ИТ — это, в первую очередь, человеческий капитал. Во всех развитых экономиках количество людей в этом секторе составляет не менее 1% населения, к примеру, 3,5 млн или 1,1% в США. В России ИТ-специалистов всего 300 тысяч, то есть 0,2%. Получается, что нам не хватает больше миллиона айтишников. Помимо этого, в России сильная внутренняя конкуренция за кадры, а также большой отток специалистов за границу. И задача Иннополиса — создать экосистему, которая будет возвращать людей в Россию.

Мэр города высоких технологий видит в качестве своего KPI «счастье жителей». Существующая инфраструктура позволяет разместить в Иннополисе до 5 тысяч человек. Текущее население составляет 2,5 тысяч при том, что город был основан всего год назад. В Иннополисе рассчитывают, что в перспективе здесь будет жить 155 тысяч человек — именно такое количество население обеспечивает финансовую и техническую самоорганизацию города.

Martin
31 октября 2016, 18:01
Чем старение населения может быть полезно для мировой экономики.
Растущее число пенсионеров может разогнать инфляцию и способствовать подъему экономики.
   Спойлер!
Девять с лишним лет назад экономика вступила в период, называемый теперь «великой рецессией». В попытках смягчить последствия экономического кризиса монетарные власти на несколько лет опустили процентные ставки до нуля, а в некоторых случаях и ниже нуля, если же этого не хватило – запустили программы количественного смягчения. Но результат оказался хуже ожидаемого: несмотря на дешевизну денег, банки не спешат выдавать, а компании реального сектора – брать кредиты, долговая нагрузка ряда стран достигла уровня, вызывающего вопросы о возможности будущего экономического роста, уровень занятости ниже оптимального, а инфляция – ниже целевых показателей. Новое исследование экономистов Федеральной резервной системы США (ФРС), опубликованное в октябре, утверждает: это произошло из-за недооценки влияния демографического фактора. Сам по себе рост доли пожилых людей в общем количестве населения лишит центральные банки возможности добиваться повышения долгосрочных процентных ставок. На прошлой неделе Стэнли Фишер, заместитель председателя ФРС, заявил, что старение населения наряду с другими факторами не дает возможности повышать ставку рефинансирования в США. ФРС предполагает, что один только демографический фактор с 1980 г. вычитал из динамики процентных ставок и валового национального продукта по 1,25 процентного пункта. Это большое новаторство, ставящее именно демографию – а не налогово-бюджетную или денежно-кредитную политику, технологический бум или изменения в производительности труда на первое место в причинах замедления мирового экономического роста.
До сих пор считалось само собой разумеющимся объяснять кризисы ошибками в монетарной политике или чрезмерной долговой нагрузкой. Теперь же из выводов ФРС следует, что возможности использования традиционной монетарной политики более ограниченны, чем в прошлом. А этот вывод, в свою очередь, ставит в неудобную позицию центробанки, уже бросившие все, что можно, на борьбу с низким ростом, сделали вывод эксперты Financial Times (FT). Экономисты ФРС предупреждают, что эффект демографических факторов будет постоянным, а значит, процентные ставки и доходность могут постоянно находиться на низком уровне.
Долгое падение
Доходность долговых бумаг падала в течение 30 лет. Если в 1981 г. доходность 10-летних казначейских облигаций США составляла 16%, то сейчас – только 1,5%. С того момента, как в июне Великобритания проголосовала за выход из ЕС, доходность облигаций вновь обвалилась по всему миру. Это обостряет назревавшую в течение многих лет проблему с финансированием пенсий: пенсионные схемы с четко определенным уровнем доходов испытывают большие трудности. Чтобы обеспечить гарантированный ими уровень пенсий, фондам требуется инвестировать гораздо больше денег, отмечают эксперты FT. В 1981 г. пенсионные фонды, вложившие $100 млн в такие бумаги, могли набрать на выплаты $16 млн, а теперь с того же объема бондов можно выплатить только $1,5 млн. Меньше чем пятая часть таких планов способна помочь работникам конвертировать их отчисления в ожидаемые выплаты, считает Оливия Митчелл, профессор Уортонской школы бизнеса, директор Совета по исследованию пенсионных проблем.

Традиционные экономические теории предполагают, что кредитно-денежная или налогово-бюджетная политика может увеличить агрегированный спрос, демографическая гипотеза рисует более мрачную картину будущего, рассуждает глава отдела валютной стратегии инвестбанка Brown Brothers Harriman Марк Чандлер. Работоспособное население США в ближайшие 20–30 лет вряд ли увеличится, говорит он, значит, низкие темпы экономического роста и низкие процентные ставки сохранятся надолго и лягут в основу «новой нормальности». Рост инвестиций, ставок рефинансирования и объемов производства в ближайшие десятилетия останется низким и следует привыкать к тому, что США вошли в фазу «новой нормальности», соглашаются экономисты ФРС. Демографические процессы, развивающиеся в США, в той или иной степени проявляются во многих странах мира, напоминает Чандлер.
Не только развитые

Старение населения проявляется в экономиках с совокупной долей 78% мирового ВВП, подсчитали аналитики Morgan Stanley. Мировой рост трудоспособного населения замедляется, отмечают они: в 2016 г. он составил 1% против средних 1,6% за год в предыдущие 20 лет. Это приводит не только к росту демографической нагрузки (числа пенсионеров и детей по отношению к работающим), но и к старению самой рабочей силы. Доля работников 55–64 лет в мире с 13% возрастет за следующие 10 лет до 15%. Чтобы компенсировать эффект от старения и поддерживать социальные и долговые обязательства, рост среднемировой производительности труда, по расчетам McKinsey, должен ускориться в 1,8 раза до 3,3%. Ее сохранение на прежнем уровне замедлит потенциальный мировой рост в 1,4 раза до 2%. Но добиться такой динамики сложно: рост доли работников старше 55 лет на 1 п. п. в еврозоне приводит к замедлению роста производительности на 0,75 п. п. В США 10%-ное увеличение доли занятых старше 60 лет замедляет рост ВВП на душу населения на 5,5%.

Растущая сберегательная активность поколения бебибумеров, спешившего сделать накопления к пенсии – как правило покупая облигации, – в предыдущие десятилетия, несмотря на замедляющийся экономический рост, способствовала установлению долгосрочного бычьего тренда как на рынке акций, так и на рынке казначейских облигаций США, сходятся во мнении эксперты FT. А достаточно высокая доля работоспособных людей в общем объеме населения повышала конкуренцию за рабочие места. Профицит на рынке трудовых ресурсов снижал одновременно и зарплаты, и инфляцию. Последняя – критически важный фактор роста для фондового рынка, потому что при низкой инфляции инвесторы согласны на низкую отдачу от своих вложений. В таких условиях низки и процентные ставки.
Старение населения снижает рост экономик и уровня жизни
Таким образом, инвестиции стареющих бебибумеров способствовали росту неравенства в доходах, потому что увеличивающиеся из-за высокого спроса в стоимости активы позволяли богатеть тем, у кого уже были накопления, а профицит на рынке труда ограничивал рост доходов для остальных. Но практика показывает, что на пенсии люди сейчас тратят больше, чем они накопили, в том числе на оплату дорогостоящих медицинских услуг. Снижение уровня сбережений может подстегнуть рост доходности на рынках, считают эксперты FT.
Лечение для экономики

США, многие страны Западной Европы и Япония уже прошли точку, в которой доля трудоспособного населения была максимальной по отношению к детям до 15 лет и людям старше 64 лет. Во всех странах этот момент наступил на фоне обрушения рынков. Теперь эта доля снижается. Даже в Китае начала давать плоды политика «одна семья – один ребенок», запущенная еще в 1979 г.: страна прошла пик соотношения трудоспособного населения и людей в возрасте 15 и 64 лет в 2013 г. Но в развивающихся странах растущий вес людей старшего возраста в обществе пока не начал подталкивать вверх процентные ставки, которые остаются на исторически низких и иногда отрицательных значениях. Это еще впереди, считает команда экономистов Morgan Stanley во главе с Чарльзом Гудхартом.

По ее мнению, растущее число пенсионеров может обратить вспять три многолетних тренда: приведет к сокращению неравенства, повысит производительность и увеличит темпы экономического роста. Высокая доля юных и пожилых людей в экономике развитых стран разгоняет инфляцию – из-за высоких трат на них, тогда как высокий процент трудоспособного населения способствует возникновению дефляции. К тому же столкнувшиеся с дефицитом кадров работодатели будут вынуждены больше инвестировать в сжимающийся рынок труда. Это приведет к повышению зарплат, а значит, к дальнейшему росту цен, достижению целевого уровня инфляции и повышению процентных ставок, объясняет Гудхарт.
Увеличение продолжительности жизни способствует росту потребления, в том числе и на рынке недвижимости: дети накапливают достаточно средств, чтобы переехать в собственное жилье. Но в акции инвестировать будут меньше из-за снижения доли накоплений. Это, как ни странно, может подтолкнуть рост доходности на фондовых рынках, считают эксперты.
Развивающиеся страны в течение десятилетий пользовались «демографическим дивидендом», когда рождаемость падала, а численность работников росла быстрее, чем количество иждивенцев, это приводило к повышению темпов роста и уровня жизни, говорит Махмуд Мохьелдин, старший вице-президент группы Всемирного банка по программе развития до 2030 г., бывший министр инвестиций Египта. Для Китая этот фактор перестает работать, однако Индия и другие развивающиеся страны только начинают ощущать его действие.
Развитые страны могут воспользоваться вторым типом демографического дивиденда, коррелирующего с увеличением средней продолжительности жизни и более устойчивого, чем первый, считает Мохьелдин. Он возникает, когда накопленные сбережения стареющего населения вызывают всплеск инвестиций. Но только при условии, что пенсионные и медицинские программы будут сохранены на прежнем уровне, считают в Morgan Stanley. По мнению Гудхарта, это весьма вероятно: «По нашим предположениям, при нынешней политико-экономической ситуации контракт властей с людьми старшего возраста будет сохранен и поддержка через пенсии и здравоохранение сохранится на близком уровне». Многие экономисты ставят под сомнение это предположение, указывая, что власти и корпорации уже испытывают проблемы с исполнением своих социальных обязательств.

Если пожилые люди будут вынуждены согласиться на сокращение государственной поддержки и повышение пенсионного возраста, экономика все-таки окажется в плену «новой нормы», считают критики Гудхарта.
В чем проблема с увеличением пенсионного возраста? Учитывая неопределенность с будущим, работники могут чувствовать необходимость накопить по максимуму, пока они остаются востребованными. Но увеличение продолжительности трудовой карьеры позволит увеличить и срок накопления сбережений, а значит, и их избыток.
Люди, которые позже уходят на пенсию, делают больше сбережений, но они менее склонны тратить эти средства, согласен экономист Pimco Иоахим Фелс. Разделяя рынок труда США по уровню дохода, он показывает, что доля самых высокодоходных сотрудников в возрасте от 65 лет очень быстро росла последние два десятилетия и эта тенденция, скорее всего, продолжится. «Посмотрите хоть на Уоррена Баффетта. Самым состоятельным легче продолжить карьеру, и они меньше склонны тратить то, что зарабатывают», – говорит он. По его мнению, это погасит тот эффект, которого ждут экономисты Morgan Stanley. Если люди продолжат откладывать выход на пенсию и копить больше в течение трудовой карьеры, критический момент снижения уровня накоплений отложится на десятилетие или больше, полагает Фелс.
Снижающиеся пенсии

Неадекватное пенсионное обеспечение заставляет людей делать сбережения. Но Манной Прадхан, участник команды Morgan Stanley и принципал в лондонском Talking Heads Macro, предполагает, что власти стран, не признающие необходимость снижения государственного пенсионного обеспечения, откладывают проблемы, а не предотвращают их. «В Японии власти не могут развернуться, потому что пожилые люди составляют большую часть голосующего населения», – говорит он.

Двадцать лет назад число пенсионеров, желающих продолжать работу, достигло минимума и начало расти (см. график на стр. 21), но пока оно все еще не поспевает за продолжительностью жизни. «Разница между временем выхода на пенсию и продолжительностью жизни все увеличивается», – объясняет Прадхан. В западноевропейских странах, например, все еще редко встретишь сотрудника старше 65 лет. Несколько европейских стран, например Испания и Франция, рассматривают возможность значительно увеличить пенсионный возраст. В США многие корпоративные и муниципальные пенсионные фонды не смогут выполнить свои финансовые обязательства. В этом году руководство одного из крупнейших частных пенсионных фондов США – Central States Pension Fund, который обрабатывает пенсионные пособия более чем для 200 000 человек, заявило о сокращении выплат из-за «больших инвестиционных потерь»: его годовой доход оказался в 3,5 раза ниже выплат. При сохранении динамики к 2025 г. фонд станет полностью неплатежеспособным.
Прадхан считает, что такие реформы, как стимулирование карьеры женщин и молодежи и качественная миграция, помогут в решении проблемы. Правда, последний механизм следует использовать очень осторожно: миграция может привести к дефициту квалифицированных кадров на определенных рынках.
Реакция властей и общества на проблемы старения населения приведет к большим моральным и социальным переменам, но именно от ее адекватности зависит, сможет ли мир сократить неравенство в доходах, избежать падения производительности и уйти от низкого роста, считают эксперты ФРС. Такие меры, как поздний выход на пенсию, стимулирование карьеры и частичной занятости, развитие иммиграции, могут смягчить эффект старения населения.
Mx
31 октября 2016, 21:17

Fokker написал: Да, в будущем из людей нужны будут только медсестры и руководители.

Руководители будут руководить роботами, медсестрами и другими руководителями. Медсестры будут лечить роботов и руководителей.

У тебя явно слабость к медсёстрам. Ты им гарантируешь почётное место в грядущем мире.
Fokker
31 октября 2016, 21:29

Mx написал: У тебя явно слабость к медсёстрам.

Не я, так было оригинально в тексте.

Впрочем, против таких ничего не имею против:

user posted image
W colonel
1 ноября 2016, 00:14

Fokker : Впрочем, против таких ничего не имею против:

Это в тред про эвтаназию, наверное?
Fokker
1 ноября 2016, 02:59

W colonel написал: Это в тред про эвтаназию, наверное?


Martin написал: Растущее число пенсионеров может разогнать инфляцию и способствовать подъему экономики.

Martin
3 ноября 2016, 01:10
Василий Осьмаков: «Мы идем к безлюдной промышленности».

Россия отстает от стран-лидеров по масштабам роботизации промышленного производства в 69 раз. И пока этот отрыв не сокращается. «Хайтек» побеседовал о будущем российских промпредприятий с Василием Осьмаковым, заместителем министра промышленности и торговли Российской Федерации.

   Спойлер!
— На протяжении последних четырех лет вы возглавляли департамент стратегического развития Минпромторга и сейчас в статусе уже замминистра продолжаете курировать это направление. Очевидно, вы один из самых информированных людей о реальном состоянии российской промышленности. Можете дать оценку, насколько сильно мы отстаем по эффективности нашей промышленности от лидеров четвертой промышленной революции — стран, которые активно внедряют роботизацию в свои промышленные процессы?

— Сводить все к роботизации — известное упрощение. Четвертая промышленная революция — это переход от конвейера к массовому индивидуализированному производству. Это и роботы, и принципиально новые материалы, и цифровые технологии. Это превращение промышленности по производству продуктов в индустрию по производству сервисов.

Если оценивать разрыв в эффективности стран, то универсальное мерило — это производственная среда, то есть пространство, в котором осуществляется производственная деятельность человека, включающее в себя негативные и вредные техногенные факторы. Здесь мы действительно серьезно отстаем. Но российская промышленность очень сложно структурирована и носит многоукладный характер. У нас есть как дремучие старые заводы, на которые еще и третья промышленная революция не пришла, так и абсолютно современные заводы-лидеры в своих нишах, где с роботами все в полном порядке.

Наша черная металлургия, прежде всего трубопрокатные заводы, и фармацевтика — самые современные в мире.

Но из-за того, что у нас соседствуют между собой старые заводы и принципиально новые, средняя производительность в стране получается ниже, чем в странах-лидерах.

— Какие это цифры?

— Разница в производительности — в 4-5 раз. Но можно подсчитывать эти цифры по-разному. Сравнивать экономики по производительности труда — это интересное занятие, но в нем мало смысла. Можно ориентироваться на показатель удельной производительности, но он также не учитывает очень значимый ракурс проблемы. В России крупные предприятия исполняют еще и социальную функцию, особенно в отдаленных регионах. Это определяет специфику нашего промышленного развития и не позволяет напрямую сравнивать эффективность работы предприятий у нас, и, например, в отдельных взятых высокоиндустриализированных европейских государствах.

В целом да, по уровню производства мы проигрываем. Плотность роботизации в 2015 году в мировых странах-лидерах — 69 роботов на 10 тысяч рабочих промышленных производств. В России 1 робот на 10 тысяч. Если исходить из этого, мы отстаем в 69 раз. Но тут дело не в роботах. Эта цифра скорее демонстрирует то, насколько иначе у нас устроена экономика. А там, где роботы нужны, те отрасли промышленности, где современное производство невозможно без роботизации — там роботы у нас уже есть.

Для нас сегодня в части повышения производительности труда промышленных предприятий зачастую важнее не роботов внедрять, а современные технологии менеджмента, проектного управления. Устаревшая культура труда и руководства на предприятиях является основным сдерживающим фактором в промышленном хайтеке. Решить эти проблемы — и эффективность вырастет в разы.

— Есть какие-то конкретные планы по автоматизации и роботизации промышленности в России?

— Роботизация — не самоцель, а один из способов развития конкурентоспособных производств и создания конкурентоспособной продукции. Если мы говорим о предприятиях, в которые государство напрямую вкладывает какие-то средства, к примеру, авиастроительные, судостроительные, двигателестроительные, в них все хорошо с модернизацией, закуплено современное, часто уникальное оборудование. Основная задача — его загрузка и повышение эффективности использования.

Проблема устаревших мощностей у «нормальных» предприятий уже решена, а те, которые продолжали работать на советском оборудовании, давно вымерли, проиграв конкурентную борьбу.

— Но вы чуть ранее говорили, что у нас остаются и «дремучие заводы», и что Россия все же отстает по уровню производства.

— Эти цифры означают, что масштабы роботоемкого производства в других странах больше, чем в России. Самая роботоемкая область — это автопром. В структуре нашей экономики автомобильная промышленность составляет меньшую долю, чем в странах, с которыми мы себя сравниваем, например, с Германией. Допустим, российский рынок — это 1,5 млн. новых автомобилей в год. А немецкий автопром — десятки миллионов штук. Естественно, у них и роботов больше.
«Продажи промышленных роботов в России к 2020 году вырастут до 4 тысяч»

— Какие отрасли, помимо автопрома, также требуют роботизации?

— В 2015 году 15% продаж промышленных роботов пришлись именно на автопром. К другим наиболее роботоемким отраслям можно отнести машиностроение в широком смысле: станкостроение, электроника, металлургия, пищевая промышленность.

По данным ассоциации НАУРР, продажи промышленных роботов в разных отраслях в 2015 году составили 550 штук, к 2020 году эта цифра вырастет до 4 тысяч. Но все это очень сильно зависит от валютных курсов, развития экономики. Роботизация — это производная от экономического развития.

— Останутся ли в перспективе именно эти отрасли приоритетными для автоматизации?

— Из-за сложной структуры российской экономики, наша промышленность модернизируется «прыжками». К примеру, черная металлургия обновлялась в период с 2003 по 2008 годы. У автопрома сейчас пик создания производства, мощностей создано на 4 млн штук, а рынок — 1,5 млн штук. Вряд ли уже будут строиться новые заводы, и автопром не станет источником спроса на промышленных роботов в ближайшей перспективе. Если получится ускорить развитие других машиностроительных отраслей, таких как станкостроение, спрос на роботов сместится туда.

— Если я правильно вас поняла, получается, что в тех областях, где роботы нужны, они в России уже есть. Но тогда как быть с утверждениями, что передовые страны начинают переход к шестому технологическому укладу, а Россия еще прочно остается в пятом?

— К шестому технологическому укладу еще никто не перешел. Он находится сейчас на стадии осмысления. Шестой технологический уклад подразумевает абсолютную кастомизацию производства. Вообще концепция индустрии 4.0 и идеология шестого технологического уклада появились в Германии. Условно, при покупке японского автомобиля есть выбор из четырех базовых комплектаций и возможности для индивидуальной настройки минимальны. А, к примеру, у немецкого автомобиля кастомизация сильно выше. В итоге он всегда будет дороже. Поэтому для немцев индустрия 4.0 — это история про то, как, углубляя персонализацию оказываемых сервисов и продаваемых продуктов, сохранять ценовую конкурентоспособность, с фиксированными комплектациями и массовым производством, то есть делать это так же дешево.

Как будет выглядеть ремонт автомобиля в будущем? Предположим, у автомобиля разбито крыло, владелец идет в сервисный центр, в котором есть 3D-принтер и доступ к соответствующим 3D-моделям отдельных деталей, и новое крыло печатается прямо на месте. Уходит доставка, посредники, сокращается срок и стоимость конечной услуги. Со временем автомобиль будет продаваться не как товар, а как услуга.

Или возьмем фармацевтику. Сегодня это история про производство на больших заводах химической субстанции, из которой затем получаются массовые лекарства. В скором будущем препараты станут выращиваться на биофабриках и затачиваться под конкретные вирусы и заболевания. На следующем этапе развития пациент будет приходить в больницу, сдавать анализы и прямо на месте под него будут готовить индивидуальный препарат. Фармацевтика из промышленности по производству лекарств станет сервисом, так как продаваться будет именно сервис. Такой будет индустрия 4.0. И роботы — только часть этой общей картинки.
«Безлюдная промышленность — это неизбежность»

— Недавно компания Foxconn уволила 60 тысяч рабочих и наняла вместо них 40 тысяч роботов. Является ли тотальная автоматизация всех производств неизбежным процессом, или есть отрасли промышленности, где роботы не смогут составить конкуренцию людям?

— Да, мы идем к безлюдной промышленности. Это единственный способ прийти к стандартизации производства и минимизации ошибок. Люди будут выбывать из процесса, но качество кадров, которые остаются, будет расти. И это процесс неизбежный. Как генератор занятости, машиностроительная промышленность, например, не очень хорошо работает, она не про решение социальных проблем. Там идет стабильное сокращение численности работающих на 0,5-1% в год. Чтобы процесс происходил мягко, на места сотрудников, ушедших на пенсию, новых уже не берут.
Корея, Япония и Китай — лидеры по внедрению промышленных роботов

— Автоматизация и роботизация ведут к тому, что какие-то профессии умирают, спрос на другие растет, возникает потребность в новых кадрах, которые еще вчера никто не готовил. Какие рабочие ресурсы и с какими навыками будут нужны российской промышленности через 5-10 лет?

— По прогнозам АСИ и Московской школы управления «Сколково», до 2030 года появятся 186 новых профессий, а 57 исчезнут. Тренд заключается в том, что растет спрос на высококвалифицированные кадры, которые обладают компетенциями на стыке инженерии, ИТ и рабочих навыков. Самые дефицитные и востребованные сейчас кадры в России — это хорошие сварщики. Требования к рабочим на предприятиях постоянно растут. В итоге они будут становиться высокопрофессиональными специалистами, а миф про «работяг с окраин» и «люмпен-пролетариат» будет шаг за шагом размываться.

— Как организована работа по подготовке таких кадров?

— На федеральном уровне ведутся работы по гармонизации системы образования с требованиями промышленности. Сюда входит разработка профессиональных стандартов и новых образовательных стандартов на их основе. Основной тренд — трансляция «заказа» промышленности в систему образования. Но, к сожалению, в реальности сохраняется разрыв между тем, каких специалистов готовят учебные заведения, и тем, какие компетенции на самом деле требуются на производстве.

Эта проблема везде решается по-разному. В больших компаниях есть корпоративные кадровые стандарты и они сами «выращивают» себе специалистов, в том числе через стажировки, программы дуального образования. Бывает, инвестор начинает курировать какой-то колледж и отправляет на обучение преподавательский состав, чтобы затем готовить кадры под себя.

Проводятся и такие важные вещи, как чемпионат рабочих специальностей WorldSkills. Он помогает нам понять, что происходит с кадрами на рынке, и определить приоритеты. Так, в прошлом году на WorldSkills были компетенции, связанные с холодильным оборудованием, а в этом — нет, потому что это уже не так нужно. WorldSkills смотрит в будущее, а не делает слепок с того, что уже есть. К примеру, сейчас проводятся соревнования по мехатронике или нейропрограммированию. К тому же чемпионат WorldSkills позволят мотивировать компании более качественно работать с кадрами и транслировать лучший опыт на предприятия.
Martin
3 ноября 2016, 02:03

Martin написал: Россия отстает от стран-лидеров по масштабам роботизации промышленного производства в 69 раз.

Если так пойдет и дальше, мы по сравнению с китайцами будем как папуасы по сравнению с европейцами. smile.gif
Ликург
3 ноября 2016, 10:45

Martin написал: будем как папуасы по сравнению с европейцами.

А чем плохо быть папуасом? Простая, спокойная жизнь без интернета и парковок во дворах smile4.gif
Martin
6 ноября 2016, 19:00
Кто хочет почитать популярно про ИИ из первых рук: интервью со специалистами Яндекса и ABBYY:

Что умеет искусственный интеллект сегодня? И чего от него ждать завтра?
   Спойлер!
А. Плющев
― Московское время 22 часа 10 минут, добрый вечер. Вас приветствует Александр Плющев, и здесь же управляющий партнер компании Notamedia Сергей Оселедько. Добрый вечер.

С. Оселедько
― Добрый вечер.

А. Плющев
― В полном составе мы сегодня поговорим об искусственном интеллекте. Ну, потому что очень много бывает в новостях, сообщают, там: искусственный интеллект сделал то-то, искусственный интеллект сделал то-то, ученые достигли уже в освоении искусственного интеллекта того-то… Ну, и много всего. Что же такое искусственный интеллект, что он умеет сегодня, чего от него ожидать завтра? Так мы решили озаглавить нашу сегодняшнюю программу. Мы будем об этом разговаривать с Анатолием Старостиным, руководителем группы исследования технологий извлечения информации ABBYY. Добрый вечер.

А. Старостин
― Добрый вечер.

А. Плющев
― И с Александром Крайновым, руководителем службы компьютерного зрения и технологий машинного интеллекта Яндекса. Добрый вечер, Саша.

А. Крайнов
― Добрый вечер.

А. Плющев
― Отлично. Вот, собственно, с вопроса, что умеет искусственный интеллект сегодня – у нас две части в программе, давайте первую часть – что умеет сегодня, а вторую – чего от него ждать завтра.

Если серьезно, я бы хотел прямо с Яндекса начать, если позволите. У вас же была выдающаяся вещь, которую и на нашей радиостанции освещали тоже, ну, и вообще широко прокатилась, это альбом Егора Летова, написанный искусственным интеллектом. Это прямо самая граница, к которой подошел искусственный интеллект и самое главное направление? Или это, ну, какой-то фан, я не знаю, с помощью которого можно это явление популяризировать?

С. Оселедько
― Ну, да, что хотели сказать-то этим? Главный вопрос.

А. Крайнов
― Скорее второе. Это все-таки был фан. И что, собственно, было сделано нейронной сетью? Нейронная сеть написала стихи. Нейронная сеть обучилась на стихах Егора Летова и написала стихи в стиле Егора Летова, ну, насколько смогла нейронная сеть написать стихи в стиле Егора Летова. В чем здесь состоит такой трюк, почему это вообще возможно?

Дело в том, что в стихах не содержится зачастую, по крайней мере, не содержится такого последовательного какого-то изложения четкого внятного смысла. Мы сами додумываем, стихи – это некий повод нам о чем-то подумать и придумать смысл самим. И тексты или какие-то несвязанные парадоксальные порой между собой фразы, которые звучат в стихах, мы считаем вполне нормальными и допустимыми. Если это написать в прозе, это будет выглядеть как некий бред. Нейронная сеть научилась…

С. Оселедько
― Я прямо чувствую, как поэты напряглись после такой…

А. Крайнов
― Нейронная сеть научилась таким образом комбинировать и сочетать между собой фразы, что это действительно похоже на поэзию. Это действительно похоже на задумчивые философские стихи, нам так кажется, там затрагиваются какие-то тонкие темы, какие-то аналогии, ассоциации. Но на самом деле их скорее там нет. То есть, это не стихи, это стилизация под стихи. Сделать стилизацию под стихи, под человека, который пишет стихи, намного проще, чем попытаться сделать стилизацию под человека, который пишет прозу.

С. Оселедько
― Вообще искусственный интеллект – это что такое в понимании Яндекса?

А. Крайнов
― Ох, сложно представить, что есть такое… ну, как бы нету такого понимания Яндекса, чтобы Яндекс сидел в коллективе и думал, что такое искусственный интеллект. Я даже не уверен, что…

С. Оселедько
― Вот я должность вашу читаю: служба компьютерного зрения и технологий машинного интеллекта. Вот мне здесь обе фразы не очень понятны.

А. Крайнов
― Хорошо, давайте я расскажу, где я для себя провожу границу, что есть искусственный интеллект и что все-таки нет искусственного интеллекта. Машину очень давно учат принимать решения, и машина всегда принимала решения, даже там простой конечный автомат – и тут же принятие решений. Но с моей точки зрения – я могу быть неправ, заблуждаться, довольно спорное мнение, но все-таки – искусственный интеллект – это такой end-to-end обучения. Это тогда, когда мы машине даем некий набор вводных данных и говорим: разбирайся с ними сама, научись сама принимать решения на основе этих данных. То есть, очень долго в машинном обучении, в обучении машины принятию каких-то решений, выполнению каких-то задач, люди поступали таким образом, что готовили какие-то факторы, какие-то основания для принятия решений, они это делали за машину, говорили, составляли такой некий довольно четкий алгоритм – если вот так, то так; если вот так, то этак. То есть, алгоритм все-таки составлялся.

Сейчас в той области, которую мы называем машинным или искусственным интеллектом, ситуация обстоит несколько не так. Машине готовят примеры для обучения, машине ставят некую цель, которую она должна достичь, а дальше она, анализируя эти примеры, учится сама составлять такой алгоритм, который приведет ее к успеху. И вот такая способность к самообучению…

С. Оселедько
― К самопрограммированию.

А. Крайнов
― К самопрограммированию фактически, да, мне кажется, за такую способность вполне можно присвоить почетное звание искусственного интеллекта тому, что делает машина.

А. Старостин
― Если позволите…

А. Плющев
― Да, присоединяйтесь, да.

А. Старостин
― Хочу просто детализировать вот мысль коллеги последнюю на конкретном примере. Вот, например, мы можем вспомнить, как развивалась область компьютерных шахмат. Долгое время люди, еще начиная с 50-х годов ХХ века разрабатывали программы, которые должны играть в шахматы. Они изучали – ну, правила шахмат известны, ну, вот они пытались, разговаривая, видимо, с профессиональными шахматистами, думая над тем, как это все делать, пытались написать программу, которая хорошо играет в шахматы. И в результате к середине 90-х люди такую программу написали, и компания IBM выпустила своего Deep Blue, который обыграл Гарри Каспарова, и это в тот момент тоже была первая победа, ее называли победой искусственного интеллекта.

С. Оселедько
― Это прямо искусственный интеллект был?

А. Старостин
― Как раз в данном случае никакого автоматического обучения не было, была просто программа, которая очень долго программировалась хорошими программистами, в которую было заложено очень много так называемых эвристик. А сегодняшняя картинка – и тут мы сразу вспоминаем недавнюю новость с игрой Го и с компанией Гугл, она принципиально отличается от этого, потому что игра в Го еще более комбинаторно сложна, там пространство перебора, там как бы трудно сравнивать одну бесконечность с другой, но она гораздо более бесконечная, чем в шахматах.

А. Крайнов
― Но в Го как-то посчитали, там количество вариантов в игре больше, чем атомов во вселенной.

А. Старостин
― И всем было понятно, что как бы просто запрограммировать так же как с шахматами, не получится, и Го считалась игрой, которая совершенно для людей.

А. Плющев
― Уж тут-то мы не отдадим. Но нет.

А. Старостин
― Потому что мастера игры в Го, они не столько перебираются в пространстве, сколько у них очень сильно развита интуиция.

А. Крайнов
― Я здесь могу добавить, как играют люди в Го? Дело в том, что в Го нету внезапной смерти, как в шахматах – в шахматах мат – это внезапная смерть. То есть шахматы заканчиваются в какой-то момент времени. В Го часто невозможно понять…

А. Плющев
― Просто один из соперников умирает от старости.

(смех)

А. Крайнов
― … стало лучше или стало хуже после довольно большого количества ходов. И игроки начинают это чувствовать, ну, проявляют какую-то свою интуицию – вот так стало лучше, так стало хуже, так у меня больше, так у него меньше, у него тут переконцентрация или еще что-то. Оценивать какие-то визуальные образы, формы. То есть, есть перебор ходов, для того чтобы прийти к какой-то позиции, а дальше можно эту позицию оценить – стало лучше или хуже. То есть, на каждом этапе проявляется некая интуиция. Интуиция заменяет в какой-то момент времени способность перебирать или уменьшает количество вариантов для перебора.

То есть, можно на интуитивном уровне предположить, куда лучше пойти, сделать, выбрать 10, 15, 20 вариантов лучшего хода, потому что вообще в игре Го нормальных вариантов может быть больше ста следующего хода. Все их обсчитывать очень тяжело, потому что от следующей сотни идет следующая сотня, а сужение выбора – это…

А. Старостин
― Все верно. Я хотел вывод как бы сделать из этого: почему сейчас получилось? Почему машина обыграла в Го мастера, мирового мастера, чемпиона мира по Го? Потому что сработали как раз вот эти новые алгоритмы машинного обучения, базирующиеся на нейросетях, которые смогли – машина обучалась на примерах, во-первых, у нее было энное количество примеров успешных партий хороших, и во-вторых, поскольку это формально игра, в нее можно играть сколько угодно, машина могла играть сама с собой. То есть, можно запустить, и она играет бесконечное количество партий, вот нажмешь кнопку – она перестанет играть. И они вот так и сделали, они дали хороших партий, запустили эту симуляцию, и все это время нейросетевой алгоритм как бы впитывал вот эту информацию, и таким образом им как бы удалось смоделировать эту самую интуицию. То есть, получается, нейросетевые алгоритмы сегодня могут как бы работать с интуицией игрока так, как раньше было совершенно невозможно.

А. Крайнов
― А давайте попробую даже упростить. У меня есть один прекрасный пример – все время его привожу – который объясняет разницу между, где искусственный интеллект, а где нет. Есть такая задача распознавание образов, если спрашивают, что такое компьютерное зрение – это распознавание образов. И представим себе, что перед нами стоит задача распознавать, что на листочке бумажки нарисован кубик, такая совсем простая задача. Начнем решать ее в лоб. То есть, кубик же может быть нарисован, самый простой способ нарисовать кубик – это рисовать квадрат, и мы опишем, что если нарисован квадрат, то скорее всего кубик, а как описать квадрат, мы знаем. Ну, принцип – равные стороны, прямые углы. Дальше. Кубик может находиться в изометрии, тогда просто квадрат не работает, и мы начинаем составлять какие-то довольно сложные – ветвистое дерево принятия решений, что линии должны быт такие-то, тут они должны быть параллельными, могут быть перспективные искажения, и тогда линии вот такие, можем посчитать, сколько должно быть углов, и в результате такой долгой кропотливой работы за неделю мы напишем правило, по которому станет понятно, кубик это или нет, и можем запрограммировать это правило, и машина с некой вероятностью сможет отличать, кубик это или нет. Довольно сложно, согласитесь, называть такую программу искусственным интеллектом.

А можем поступить по-другому. Мы возьмем сумасшедшее огромное бешеное – тысячи, миллионы – изображений кубиков и такое же количество изображений не кубиков, загрузим это в нейронную сеть, нажмем кнопочку и скажем: учись. Нейронная сеть будет сама пытаться извлечь изображение и признаки до тех пор, пока она не научится довольно уверенно отличать кубик от не кубика. И чем больше у нас будет данных для обучения, тем точнее она это будет делать.

Причем, мы потом можем ей помочь. Когда мы посмотрим, на каких случаях машина ошибается, мы именно таких случаев ей добавим в обучение. Скажем, вот посмотри, все-таки это кубик, а вот это ты ошибочно принимала за него, это не он.

А теперь обратите внимание, как мы учим ребенка отличать, что такое кубик, а что такое нет. Конечно, никто не будет в здравом уме и твердой памяти двухлетнему ребенку объяснять про прямые углы, грани и вот это вот все. Ровно так же, например, то есть, мы начинаем называть машинное обучение искусственным интеллектом в тот момент, когда она начинает учиться примерно так же, как учится естественный интеллект.

С. Оселедько
― А только ли нейронные сети лежат в основе вот этого механизма обучения, или еще есть какие-то другие подходы? Искусственный интеллект и нейронная сеть сейчас – это синонимы практически в современном мире?

А. Крайнов
― Мне кажется, да.

А. Старостин
― Но вот тут я как раз хотел бы сказать. Мне кажется, что в современном мире, да, это действительно так, и сейчас это прямо вот ассоциация такая первая, которая возникает: искусственный интеллект – нейронная сеть. И мне лично кажется, что это не совсем хорошо, что это не совсем правильно, что люди немножко даже замкнулись на нейросетевых сейчас алгоритмах, очень полюбили слово «deep learning» (глубокое обучение), и это те же нейросети, просто еще сложно иерархически организованные. И этого настолько стало много, что люди действительно как-то ассоциируют именно нейронные сети с искусственным интеллектом.

А на самом деле не случайно коллега сейчас рассказывал про задачу классификации. Потому что это действительно основная задача, которую все сейчас решают, это задача классификации, отличить одно от другого, хорошее от плохого, красное от зеленого, кубик от не кубика, собачку от не собачки. И, в общем-то, строго говоря, это всего лишь одна из функций нашего интеллекта, мы еще умеем, например, производить логический вывод, мы умеем читать, например, и понимать…

С. Оселедько
― Мне кажется, логику запрограммировать вообще не сложно, она же такая прямо вся формальная, так легко ложится на…

А. Старостин
― Но это тоже не совсем так, просто мне хочется подчеркнуть в данном случае, что искусственный интеллект, наверное, может быть каким-то образом декомпозирован на множество задач классификации. То есть, можно как бы сказать, что вот если мы все задачи классификации научимся решать хорошо, то потом мы их как-то все скомбинируем, и у нас получится искусственный интеллект. Но на самом деле вопрос того, как их комбинировать, он ничуть не более простой, чем решение отдельных задач. То есть, на самом деле большой искусственный интеллект на сегодняшний день – это пока еще очень большая проблема, о которой как бы не особенно… нет, кто-то уже думает, пишут люди и так далее, но это совсем область науки. А мы в основном все, что мы слышим – это на самом деле разного рода узкий искусственный интеллект (narrow artificial intelligence), и разные задачи, которые мы сегодня затрагивали, это различные интеллектуальные задачи, которые часто сводятся к задаче классификации, и вот в этих задачах сегодня действительно бум нейросетевых алгоритмов, которые хорошо с ними справляются.

С. Оселедько
― Возвращаюсь к исходному вопросу: до чего сегодня-то мы дошли, что мы уже умеем? Вот что вы в Яндексе уже умеете? Ну, то есть, кроме…

А. Плющев
― Кроме Песни Егора Летова.

С. Оселедько
― Ну, то есть, до чего прогресс-то дошел? Удивите нас.

А. Крайнов
― Сейчас попробую, хотя тут такая область, что удивлять довольно тяжело, потому что если это только вчера появилось первый раз, то сегодня уже человек считает, что это привычно и не какое-то удивление – нормальная история.

Научились распознавать изображения, научились распознавать изображения с точностью, зачастую превышающую точность распознавания изображения человека. То есть, совсем еще недавно, года 4 назад, была сверхзадача научиться отличать кошку от собаки – не умели, то есть, на этом алгоритмы компьютерного зрения плохо очень работали. То сейчас алгоритмы довольно уверенно различают и классифицируют различные породы собак, отличая легко сибирскую лайку от хаски и различные породы спаниелей между собой, что и человеку сделать тяжело. Или различные виды рыб, животных – все что угодно. То есть, при наличии большого количества данных для обучения размеченных данных – а их сейчас все больше и больше, нейронная сеть справляется с задачей лучше человека. Нейронная сеть способна узнавать человека лучше, чем это делает человек, при следующих условиях. Конечно, мы лучше способны узнать нашего знакомого, которого мы видели много раз, но если нам показать фотографию не знакомого нам человека и найти его же среди множества других фотографий, то нейронная сеть с этой задачей справляется сейчас уже лучше, чем человек. Кроме распознавания изображений есть такая вещь, как распознавание речи.

С. Оселедько
― А в потоковом видео, там, с камер наблюдения, уже нормально это все работает?

А. Крайнов
― Конечно.

С. Оселедько
― То есть, условно говоря, если человек в розыске, его прямо можно в режиме налету распознавать?

А. Крайнов
― Можно. Здесь скорее вопрос в том, где…

С. Оселедько
― Я просто смотрю сериалы…

А. Плющев
― Ну, да, естественно, там уже…

С. Оселедько
― Вот это уже есть, или?..

А. Крайнов
― Большой вопрос, где взять большое количество изображений человека в розыске, то есть, для начала нужно все-таки составить большую базу. Это первый момент.

А. Плющев
― Как где? В его социальной сети, в его аккаунте.

А. Крайнов
― А следующий момент заключается еще в том, что это все требует огромнейших вычислительных ресурсов.

С. Оселедько
― Я к этому-то и вел.

А. Крайнов
― Да-да, обрабатывать больше количество изображений с видеокамер, все вот это потоковое видео на всех всегда, это невероятной сложности задача. Я не специалист в области криминалистики, в системах безопасности, я не знаю, насколько все распознается с камер, но могу предположить следующее, что скорее всего анализ идет в том случае, если что-то случилось. А такая история, как упреждать, как заранее понимать, что человек, который сейчас прошел мимо этой камеры, возможно, он террорист и плохой, задумал что-то недоброе, то что алгоритмы, которые это делают, разрабатываются, это абсолютно точно, и они какие-то результаты показывают, но насколько это прямо сейчас внедрено – не знаю, и здесь вопрос такой коммерческо-финансовый, это очень-очень дорого.

А. Старостин
― Тут надо еще прокомментировать, что не все понимают, с чем связан последний бум этих нейросетей, а он на самом деле пошел с 2007 года приблизительно, когда вдруг поняли, что считать, обсчитывать нейронные сети можно эффективно, как это ни странно, на видеокартах. Потому что в видеокартах, которые для компьютерных игр изначально использовались, там математика заранее аппаратная зашита, и в этот момент алгоритмы, которые многие были придуманы еще в конце 80-х – в начале 90-х, они заново актуализировались, потому что стало понятно, что это можно делать. И с того момента крупнейшие компании, например, компания NVIDIA, они поняли, что в эту сторону надо двигаться. И сейчас железо, оно тоже каждый день улучшается, выходят новые версии этих видеокарт, и там своя гонка вооружений происходит, поэтому предсказать, какие вычислительные мощности у нас будут, там, через год, через два, мне, например, трудно, я тоже в этой области не совсем специалист. Но то, что в это вкладываются большие очень деньги, и вычислительные мощности ориентированы на задачи обсчета нейронных сетей, эти вычислительные мощности все время растут, это, наверное, можно констатировать. Поэтому, возможно, уже через несколько лет какие-то такие вещи, которые сейчас кажутся все-таки еще лабораторными, уже станут выходить. Ну, вот пример с Prisma, которая недавно вышла, и многие ее скачали, посмотрели.

А. Плющев
― Для тех, кто вдруг пропустил, это программа-приложение, которая позволяет обрабатывать фотографии в стиле разных художников, там, в разных стилях.

А. Старостин
― Почему этот пример является таким важным звоночком? Потому что люди, изначально не имевшие отношения к нейронным сетям, они просто придумали приложение, и я точно знаю, что, грубо говоря, обычные программисты, обычные люди, которые просто решили сделать некоторое популярное приложение на App Store, они смогли организовать такую инфраструктуру, которая запускает вот эти нейронные алгоритмы регулярно на каждого пользователя, а пользователей миллионы возникли. И это стало возможным. Вот еще 2 года назад такое приложение просто нельзя было сделать, потому что было непонятно, какую надо инфраструктуру организовать, чтобы это происходило и держало такой поток пользователей. А сейчас вот люди уже взяли и смогли. И это так будет происходить теперь все время. Чем дальше мы будем двигаться, тем больше мы будем видеть случаев использования нейронных алгоритмов прямо в продакшне, то есть, в живых приложениях.

А. Плющев
― Это вы слышали Анатолия Старостина, руководителя группы исследования технологий извлечения информации ABBYY. У меня потом отдельным будет вопросом, почему у тех, кто занимается искусственным интеллектом, такие названия должности у всех. Александр Крайнов, который подтверждает эту закономерность, руководитель службы компьютерного зрения и технологий машинного интеллекта Яндекса.

Мы сейчас прервемся на пару минут, а вы можете отсылать свои вопросы +7-985-970-45-45, Твиттер аккаунт @vyzvon или веб-форма на нашем сайте. Есть уже несколько довольно интересных вопросов, присоединяйтесь к ним, присоединяйтесь к нам, поговорим, обсудим. Через 2 минуты.

РЕКЛАМА

А. Плющев
― Мы продолжаем программу «Точка», здесь представители Яндекса и ABBYY, я только что их называл, поэтому как-нибудь еще раз назову чуть позже.

Мы разговариваем об искусственном интеллекте, что умеет искусственный интеллект сегодня, чего от него ждать завтра. И ваши вопросы, если вам что-то непонятно об искусственном интеллекте, о нейронных сетях, задавайте сейчас, потому что осталось буквально 20 минут, пока Анатолий Старостин и Александр Крайнов у нас побудут и могут ответить на все эти вопросы. Пока еще у нас полно вопросов.

С. Оселедько
― Да, мы остановились на распознавании речи. Может, продолжим эту тему. Так что с распознаванием речи?

А. Крайнов
― В распознавании речи сейчас достигнут огромный прогресс, с компьютером, наконец, стало можно разговаривать, можно ему диктовать какие-то тексты, которые он будет записывать. Совсем хорошо распознавание речи работает в случаях, если понятная и достаточно узкая зона, в которой нужно распознавать – в навигаторах, например, уже многим стало привычно. Я не знаю, замечали или нет, я замечал, что вообще все таксисты стали вводить запрос голосом.

А. Плющев
― Рублиншлейна, да.

А. Крайнов
― Да. Кстати, распознает. Ради интереса после этого клипа попробовали, как мы только ни пытались назвать улицу – распознает всегда.

С. Оселедько
― Телефонный разговор хорошо уже распознается? Там специфичное все-таки качество звука.

А. Плющев
― Да, распознает, это правда, Сережа не зря сказал об этом. Потому что распознает, потому что у него ограниченная вариабельность, да, как у вас это называется, ограниченное число вариантов. Он думает, что вы ищете, и Рублинштейна – он, понятное дело, найдет Рубинштейна. А вот когда телефонный разговор, он не знает, искусственный интеллект не очень знает, о чем вы.

С. Оселедько
― Тут недавно была информация о том, что чуть ли не миллион человек автоматически, ну, суды выдали более миллиона разрешений на прослушку граждан, соответственно, понятно, что просто нет такого количества сотрудников спецслужб, чтобы это воспринимать как бы человеческим мозгом. Соответственно, напрашивается, можно ли это распознавать с помощью нейронных сетей, и уже как бы на базе этого выделять, преобразовывать в текст, выделять какой-то смысл оттуда и так далее?

А. Крайнов
― Здесь две большие задачи. Одна задача – распознать речь. Что такое распознать речь? Это перевести голос в текст. Эта задача решается, и решается успешно. Не только для областей, где нам заранее известен набор слов, там просто работает чуть лучше, там ошибка меньше, но и для произвольного разговора, для произвольной речи тоже. То есть, можно успешно перевести речь в текст. А дальше начинается следующая задача. Сам текст сам по себе не очень интересен, интересно, о чем там шла речь. Интересен смысл. И дальше начинается задача по переводу текста в некий смысл, а вот она уже несравнимо, несопоставимо сложнее.

А. Старостин
― Про эту задачу много могу я рассказать.

А. Плющев
― Давайте. Ну, ABBYY – понятное дело.

А. Старостин
― Да. Начинали мы тоже с распознавания текста просто из картинки вот именно в тот же самый текст, это еще одна задача оптического распознавания и здесь у ABBYY все очень сейчас хорошо, и всегда было хорошо. И были всегда на передовой, и есть ABBYY FineReader, я думаю, что многие, и в том числе наши слушатели, им наверняка пользовались. Но когда мы уже имеем дело с распознанным текстом, неважно, откуда он пришел, из распознавания звука или из распознавания изображений, как правильно Александр сказал, там огромное пространство возможностей, потому что никакого универсального языка смысла, как бы универсального языка, моделирующего произвольный фрагмент реального мира, его не существует. Его очень трудно придумать, и на самом деле не факт, что вообще возможно. Там начинаются философские проблемы, что чуть ли не у каждого человека в голове своя немножко так называемая антология.

Вот в компании ABBYY мы к этому как бы начали идти, и в рамках этого движения была создана технология ABBYY Compreno, которая понимает текст достаточно глубоко, то есть, гораздо глубже, чем другие методы обработки текста на естественном языке. То есть, это уже, вообще про это можно рассказывать долго, я даже не знаю, как сейчас уложиться во время, я попробую сейчас обозначить основные моменты, основные проблемы, которые возникают…

А. Плющев
― Про это довольно подробно Давид Ян у нас рассказывал в интервью нашей программе. Так что можно просто напомнить о нем и отослать к расшифровке.

А. Старостин
― Анализ текста – это такой как бы многослойный процесс, сначала мы должны просто подробить текст на какие-то понятные кусочки, слова, цифры и так далее, это называется токенизация, дальше мы должны произвести морфологический анализ, то есть, понять, какие слова, найти исходные формы слов и понять грамматические характеристики. После этого мы должны начать связывать слова между собой, то есть, мы должны производить так называемый синтаксический анализ. И только после этого, строго говоря, параллельно со всем тем, что я сказал, мы приходим к семантике, к тому, что за текстом находится.

Кроме того, мы должны по дороге решать разные задачи, связанные с кореференцией, то есть, мы должны понимать, что эти элементы текста относятся к одному и тому же объекту, как, например, если в тексте много раз упоминается одна и та же фамилия, надо понимать, что это один и тот же человек. Это самый простой случай. А если там местоимение – он, его, своего – надо находить так называемых антецедентов этих местоимений, это еще более сложная задача и так далее. В общем, если коротко говорить, то сам процесс анализа текстов – это многослойный процесс, в рамках которого решается очень много задач…

С. Оселедько
― … шире проблема, сейчас уже насколько хорошо мы можем понимать смысл текста?

А. Старостин
― Эта проблема до конца, конечно, не решена еще, то есть, потому что, я говорю, там за кадром как бы бесконечность именно в области антологической, в области моделирования реального мира. Но если не брать на себя задачу смоделировать всю эту бесконечность, а говорить: давайте ограничимся некоторой предметной областью, например, будем читать тексты про бизнес или политику. Или будем читать тексты про медицину, или еще про что-то. Вот в этот момент довольно часто возникают ограниченные модели, которые хотя бы можно себе представить и понятно, как построить, и тексты на заданные темы таким образом можно анализировать довольно качественно, извлекать из них действительно ценную информацию. И мы в компании ABBYY все это делать умеем, более того, у нас есть, с помощью ABBYY Compreno мы создали такую как бы фабрику так называемых инфо-экстракторов, и весь процесс идет следующим образом: условный заказчик, он может из разных мест прийти, говорит: у меня такие тексты, они вот про это, и мне надо извлекать из текстов вот это. И мы рисуем вот эту схему того, что надо извлекать из текстов, это называется антологии, и после этого мы учим нашу Compreno извлекать из его текстов такую информацию.

И это сейчас уже работает, и, кстати говоря, возвращаясь к теме машинного обучения, конечно, хорошо это работает с использованием машинного обучения, и программировать руками все это довольно кропотливая задача, поэтому мы в данный момент уже используем и ручное программирование, и машинное обучение, все в комбинации.

С. Оселедько
― У нас не так много времени остается. Хотелось бы подойти к вопросу, а что нас ждет впереди. Вот интересный вопрос Рамиля из Уфы: «А вы сами-то, уважаемые интервьюеры, видя, какими шагами развивается ваша индустрия, не боитесь, что очень скоро компьютер будет вершить наши судьбы?»

А. Плющев
― Видимо, интервьюируемые. Мы-то только боимся, что нас заменит говорящая машинка, больше ничего мы с Оселедько не боимся.

А. Крайнов
― Не боюсь по двум причинам. Первая – что мне бояться, это меня кормит, мой хлеб. А вторая причина заключается в следующем. Всегда интересно сравнить, кто сильнее, человек или машина, такие вот возможности потенциальные. В случае искусственного интеллекта или, уточнив, в случае нейронной сети, такой параметр, по которому пускай приблизительно, но все-таки можно сравнить потенциальную мощность, это количество нейронных связей, связей между нейронами в системе.

С. Оселедько
― А правда, что в мозгу у человека их больше, чем атомов во вселенной? Связей.

А. Крайнов
― Я не знаю, сколько атомов во вселенной, но вот сейчас я назову цифры. У современной такой продвинутой, большой, глубокой, как говорят, искусственной нейронной сети их порядка 10 миллионов. У человека – я долго искал эту информацию, она несколько разрозненная, но в основном все сходятся к тому – точной оценки никто не знает, она очень приблизительная, но порядок можно оценить – это 800 триллионов. У меня не хватает моей разрешающей способности, для того чтобы как бы одновременно увидеть эти две цифры, они очень разные, но если провести сравнение, если сравнивать диаметры, то если диаметр Земли – это интеллект человека, то тогда интеллект искусственной сети – это диаметр баскетбольного мячика. Поэтому отвечаю на этот вопрос – нет, пока не страшно. Пока мы имеем дело с интеллектом, который способен периодически имитировать интеллект мощный довольно убедительно, если говорить о каких-то таких пиар-акциях, пиар-задачах, а если говорить о практических задачах, то он способен решать все-таки довольно механистические задачи, которые может решать любой человек после относительно недолгого обучения, человек отличается способностью не уставать и не увеличивать ошибку свою со временем.

А. Старостин
― И в этом смысле я хочу сказать, что, может быть, когда говорят о вершении судеб человечества, весь вопрос, что понимают под этим. То, что искусственный интеллект будет сильно влиять на общую судьбу человечества в ближайшее время, наверное, надо все-таки констатировать, что да, просто это не будет порабощение или какие-то страшные вот эти вещи.

С. Оселедько
― А может быть массовая безработица, например?

А. Старостин
― Не знаю, может быть, конечно, но с другой стороны, если людям не нужно будет делать одну работу, начнут делать другую. Мне кажется, что не надо этого так бояться. То есть, да, безусловно, во многих сферах, где есть какие-то простые задачи, которые еще несколько лет назад нельзя было автоматизировать, их уже автоматизировать будет можно. И людям придется перестраиваться.

А. Плющев
― Чего, возможно, боятся люди. Потому что даже здесь Дмитрий Гришин из Мейл.ру выступил с такой программной статьей, можно сказать, «пять идей об интернете будущего», и на это откликнулся один из отцов-основателей интернета Антон Носик, которому не понравилось среди прочего то, что интернет, как он понял Гришина, будет контролировать, что пользователю следует есть, что пить, когда ему позаниматься спортом или записаться к врачу. Ну, потому что он анализирует все, и здоровье, и состояние, и время суток, и окружающую среду, и видит, что человек собирается есть, чем собирается позаниматься и так далее. И вот, надо сказать, это такое довольно неприятное будущее-то, когда мне, вроде бы из хороших соображений, из лучших соображений, но постоянно будут так или иначе мне рассказывать, что мне делать, как есть и так далее.

И еще одна история. Это история выдачи. Тот же Гришин сказал, что уже сейчас мы – и это не секрет, не он придумал – уже сейчас мы видим разный интернет, то, что по-разному настраивается веб под нас, а будет все больше и больше. Каждый будет видеть вообще разный интернет, на него исключительно ориентироваться. Вот чего боятся люди, двух этих обстоятельств, мне кажется.

А. Старостин
― Мне кажется, первого обстоятельства бояться не стоит, потому что все-таки всегда у людей будет возможность не использовать – ну, не хочешь ты, чтобы тебе давление меряли, ну, отключаешься и, я не знаю, можно представить себе какие-то страшные сценарии тоталитаризма, когда всех будут заставлять обязательно ходить в этих вещах, ну, как бы это немножко уже не про искусственный интеллект, а про другое. А в целом, ну, что, есть некая технология, которая помогает – я был бы не против, если бы мне что-то такое подсказывали. А другой против – ну, он отключит. А вот с выдачей сложнее.

А. Крайнов
― Я вначале про вещи добавлю, есть же сейчас уже фитнес-браслеты, что-то я не слышал, чтобы люди с ними воевали и выкидывали. И есть навигаторы, которые рассказывают, куда ехать, и я знаю целую категорию людей, которые ставят навигатор не для того, чтобы ехать куда он ведет, а для того чтобы поругаться с ним и получить от этого удовольствие. Люди, которые бы страдали от того, что вообще в природе существуют навигаторы – ну, кажется, нет, не нравится – выключи. Что касается поисковой выдачи, такая ситуация была всегда, и хотя бы потому, что…

А. Плющев
― Да не только поисковая. Просто открываешь ты веб – у одного человека одни ему ссылочки подтягиваются и одно содержание страницы, а другому другое. Потому что он знает, что это женщина 35-ти лет, а та – бабушка, а тот младенец.

А. Крайнов
― Вы считаете, что это плохо?

А. Плющев
― Ну, я считаю, что это для вас, может быть, хорошо, особенно для Яндекса. А мне кажется, что это может быть и не очень-то здорово. То есть, какие-то вещи от меня же прячут, понимаете, в чем дело. А какие-то навязывают.

С. Оселедько
― Да, контекстная реклама отлично работает.

А. Плющев
― … ну, контекстная реклама, это у нас в каждой передаче с тобой возникает…

С. Оселедько
― У меня коллега лайфхак предложил, он всякий раз, когда его начинает задалбливать контекстная реклама, он заходит ищет красивое женское белье, и после этого какое-то время наслаждается выдачей.

А. Плющев
― Кому что нравится, конечно. Извините.

А. Крайнов
― Здесь же ситуация какая? Поисковая система отвечает пользователю десятью ссылками, вот ответ пользователю – это 10 ссылок. Если пользователь не увидел ответ на свой вопрос, он уходит. Это хорошо видно, это хорошо заметно, людей, которые переходят на следующую страницу выдачи, очень не много. И человек способен, часто задает запрос такой однозначный типа «пицца». И на этот вопрос прямо сейчас ему нужно дать абсолютно релевантный для него, то есть, точный для него ответ, который он ожидает. Или почитать сериал. Вопросы могут быть такие: человеку нужно отвечать сразу и однозначно. Если в десяти ответах не было нужного ему, значит поисковая система не справилась с задачей.

И, конечно, нужно учитывать, кто этот человек, какого он возраста, откуда пришел, для того чтобы в первые результаты положить правильный ответ. В чем сложность любой поисковой системы? Ее элементарно поменять. Номер телефона поменять сложно. Модель телефона поменять сложно, сложно поменять автомобиль, почтовую систему, а поисковую систему – одним кликом. Не понравилось – ушел к другому. Может быть, будет у него. Поэтому нужно, конечно, учиться давать ответ максимально точный, нужный человеку. Это не способ спрятать информацию, это скорее способ найти информацию из бесконечного множества страниц в интернете, которых, поверьте…

С. Оселедько
― У вас тоже нейронные сети уже в алгоритмах?

А. Крайнов
― Там тоже нейронная сеть.

С. Оселедько
― Вы сами-то уже понимаете, как она работает? Или она уже чему-то сама научилась и живет своей жизнью?

А. Крайнов
― Нет, мы, конечно, прекрасно понимаем, как она работает, и относительно недавно в Яндексе стали активно внедряться именно в поиске текста, в том числе, в картинках это существует довольно давно, а в текстовом поиске стали появляться нейронные сети, для того чтобы определить близость релевантной страницы запроса пользовательского. Ведь дело в том, что, как работает обычный поиск, когда ищем те слова, которые были в запросе? Следующий этап, когда этого недостаточно, попробуем применить в запросы все возможные расширения, перевести на разные языки, исправить опечатки, найти синонимы, такие более-менее механические правила, и дальше найти все слова в интернете с учетом вот этих дополнений и расширений. Но существенно более интересная задача, и она работает, и она дает свой вклад в качество поиска, это напрямую с помощью обученной нейронной сети сопоставить потенциальный результат поиска и запрос, найти общее между страницей, между текстом страницы ищем и запросом не по набору символов, не по содержимому слов, а по смыслу. И вот это делается…

С. Оселедько
― У нас буквально 2 минуты осталось. Скажите, что такого самого прекрасного случится в ближайшие 5-10 лет с точки зрения искусственного интеллекта? Что он нам даст, какое новое качество он нам даст?

А. Крайнов
― Я выберу две такие вещи, которые нам стоит ожидать. Первая – это такая прекрасная вещь, как беспилотные автомобили, которые ездят без людей. И за этим стоит очень много. Возможно, совсем изменится ситуация на дорогах, она станет другой, это довольно сильно способно поменять наше поведение.

И вторая мощнейшая вещь – это диалоговые системы и общение человека с машиной. Общение голосовое – Siri, Google Assistant, Cortana, Amazon's Alexa – сейчас такого очень много, любая серьезная компания, и Яндекс в том числе, конечно, делает такие продукты. Но дело даже не в том, кто их сделает, а дело в том, как это войдет в нашу жизнь. Это будет у всех, это будет в каждом домохозяйстве, это будет в каждом телефоне. Мы наконец станем общаться с машиной голосом и вести с ней нормальный человеческий диалог.

А. Плющев
― Наконец-то будет с кем поговорить.

С. Оселедько
― Те самые силиконовые домохозяйки-андроиды, про которых Василий спрашивал.

А. Старостин
― Я бы все-таки выразил некоторый скепсис именно по долгосрочности. Вы сказали – в ближайшие сколько лет?

А. Крайнов: 5
―10 лет.

А. Старостин
― Я совершенно не уверен, что через 10 лет мы будем вести с машиной диалог вот так, как мы разговариваем сейчас с вами. И это все-таки, мне кажется, это чуть более далекая перспектива. И все-таки главная проблема машинного обучения на сегодняшний день, а, соответственно, проблема искусственного интеллекта, это обучающие выборки, которые в области как раз диалоговых систем и всего остального собирать уже гораздо-гораздо сложнее, и с этим проблемы будут. Поэтому, конечно, в долгосрочной перспективе Александр прав. В конечном счете это будет. Просто у меня другие оценки по срокам.

А. Плющев
― Быстро время у нас закончилось, к сожалению, и на многие вопросы мы не успели ответить, это хороший повод еще как-нибудь собраться, я надеюсь, наши гости не откажутся составить нам с Сергеем Оселедько компанию.

Напомню, сегодня у нас были Анатолий Старостин, руководитель группы исследования технологий извлечения информации ABBYY и Александр Крайнов, руководитель службы компьютерного зрения и технологий машинного интеллекта Яндекса.

Большое спасибо, и счастливо, до свидания!

А. Старостин
― Спасибо, всего доброго.

А. Крайнов
― Пока.
Fokker
6 ноября 2016, 19:23

Martin написал: Кто хочет почитать популярно про ИИ из первых рук:

Думаю, все читатели и писатели ФЭРа вообще и данного треда в частности.

Ну наконец-то! - Воскликают они. Теперь я наконец узнал то, чего так долго не понимал и к чему так стремился.
Дальше >>
Эта версия форума - с пониженной функциональностью. Для просмотра полной версии со всеми функциями, форматированием, картинками и т. п. нажмите сюда.
Invision Power Board © 2001-2017 Invision Power Services, Inc.
модификация - Яро & Серёга
Хостинг от «Зенон»Сервера компании «ETegro»