أندريه سبرانت (ياندكس): الأعمال في عصر الذكاء الاصطناعي

الآن يتحدث الجميع عن الثورة الجديدة التي جلبها الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. تخترق الخوارزميات الذكية جميع مجالات الحياة: من البحث عن بوز هيجز ، إلى اختيار فيلم للمساء. تقوم معظم الشركات المتقدمة بالفعل بتنفيذ هذه التقنيات بنشاط في منتجاتها وتسويقها. التوصيات الشخصية ، والإعلانات ، واجهة الموقع - كل هذا ليس نوعًا من السحر الأسود ، ولكن التقنيات المتاحة بالفعل.

في السوق المحلية ، بلا شك ، Yandex هي الشركة الأكثر تقدماً التي تستخدم قوة الآلات. في تقريره إلى #amoCONF ، تحدث مدير تسويق خدمات ياندكس Andrei Sebrant عن المستقبل والفرص المتاحة لكل شركة. تحسين عملك للاتجاهات المستقبلية!

^{إخلاء المسؤولية . هذا المقال نسخة من خطاب أندريه سبرانت. هناك أشخاص يوفرون الوقت ويحبون النصوص ، وهناك أولئك الذين لا يستطيعون مشاهدة مقاطع الفيديو في العمل أو على الطريق ، لكن لحسن الحظ قراءة Habr ، يوجد أشخاص يعانون من ضعف السمع يتعذر عليهم الوصول إلى مقطع الصوت أو يصعب فهمه. قررنا جميعهم ولك أن تشفير محتوى ممتاز. كل من يفضل الفيديو هو الرابط في النهاية.}

آلة الذكاء وسلعة التكنولوجيات

مساء الخير مرحبا ، الجميع تجمعوا في الأولمبية. شكرا لكحل العيون. صحيح ، سأتحدث عن المستقبل ، باستخدام كلمات مخيفة. أظن أن مصطلح "سلعة التكنولوجيات" غير معروف على نطاق واسع لأي شخص - لا تخجل ، فهو غير معروف للكثيرين. لكنه مفيد ، إنه بسيط حقًا. سأتحدث عنه لاحقًا. ونعم ، كانت هناك العبارة الصحيحة: سأتحدث عن المستقبل الذي يأتي ، لقد حان ، لقد جاء البعض حتى يبقى التجريف فقط.

المشكلة هي أنه خلال 20 عامًا من عملي على الإنترنت ، بدا لي أن كل شيء رائع ، ويحدث بسرعة - كم هو رائع! أتفهم الآن أن كل شيء حدث خلال العشرين عامًا الماضية كان عملية مثبطة بشكل رهيب ، كانت بطيئة بشكل لا يصدق ، لكنها بدأت الآن بسرعة. بشكل عام ، التقرير بأكمله ، القصة مبنية على مبدأ الفسيفساء الغريب ، الفسيفساء التي ... حتى لا ، من الأفضل أن أقولها بهذه الطريقة: على مبدأ اللغز المبعثر. إذا ، كنتيجة للنظر إلى هذه القطع ، فإن الصورة من هذه الأجزاء من اللغز تبدأ في التكوّن في رأسك - يتحقق الهدف ، إن لم يكن - حسناً ، لا أعرف ، أنظر إلى السجل ، جربه - ربما سينتهي. لأن هذا ليس كتاب طهي - لن أخبرك بكيفية القيام بذلك. سأخبرك في المستقبل ، في غضون بضع سنوات فقط ، في 3-4-5 (لا أكثر) ، يتعين عليك تنظيم مبيعاتك ، واجتذاب العملاء ، والتواصل بطريقة ما مع الأشخاص المرتبطين بك.

مستقبل قد حان بالفعل. حالتان لا تتعلقان بالإنترنت ولا تتعلقان بالتسويق.

لكنني سأخبرك عن حالات غريبة بعض الشيء. إليكم قصة رجل من كاليفورنيا. لم يكن من قبيل الصدفة أن أحضرت سنه إلى الشريحة - الرجل يبلغ من العمر 65 عامًا ، بل إنه أكبر مني. لديه مشكلة: لديه زوجة تحب عشبها النظيف (لكن هذه كاليفورنيا ، لا توجد أسوار بطول مترين حول المروج) ؛ القطط المجاورة المشي على العشب وحماقة. كيف يتم حل هذه المهمة في عام 2016؟

القطط المجاورة والعشب المفضل: كيفية حل مشكلة مع زوجته

في عام 2016 ، يشتري هذا الرجل ، روبرت بوند ، كمية صغيرة من الحديد على جهاز الكمبيوتر الخاص به في المنزل ، ويتصل بها بكاميرا مراقبة دائمة بالفعل ، والتي تطل على العشب وتفعل شيئًا غير عادي إلى حد ما - فهي تقوم بتنزيل برامج مجانية مفتوحة المصدر مجانية ، هي شبكة عصبية وتبدأ في تدريب هذه الشبكة العصبية للتعرف على القطط في صورة الكاميرا.

يبدو أن المهمة تافهة في البداية ، لأنه إذا كان هناك شيء سهل التعلم ، فهو القطط ، ولأن القطط منتشرة في الإنترنت ، يوجد عشرات الملايين من القطط على الإنترنت. إذا كان كل شيء في غاية البساطة - يمكن التعرف على مثل هذا القطة "النهارية" على "مجموعة البيانات" ، والتي يتم تحميلها ببساطة مع سرعة قناة الإنتاجية. لكن الأمور أسوأ: في الحياة الحقيقية ، تذهب القطط إلى هراء معظمها في الليل. لا توجد صور للقطط الليلية تقشر في الحديقة على الإنترنت. لقد كان لدى الإنسان ، كما نفعل ، مثل أي شركة تعمل في علوم البيانات الطبيعية وتدريب الشبكات العصبية ... حسناً ، سنقوم بحفر الصور بالإضافة إلى ذلك ، ونصنعها بأنفسنا ؛ علمت الشبكة التعرف على القطط الليلية هي أيضا موثوقة جدا ...



وبعد ذلك - الخطوة الأخيرة: يتم توصيل صمام يتم التحكم به كهربائيًا بإخراج هذا الكمبيوتر. يقف الصمام على الأنبوب الذي يؤدي إلى الرش. لذلك ، بمجرد أن تدخل القطة العشب وتريد أن تتكيف معه ، فإنها تبدأ في سقيها - تندفع القطة.

وبالتالي تم حل المشكلة ، والزوجة سعيدة ، والقطط لا تمشي ، وكل هذا معجزة غريبة - الشبكات العصبية تتعلم التعرف على القطط ، التي اكتشفت أنه على الإنترنت ، لا توجد صور مصدر للتدريب كافية. حسنا ، سوف ننتهي منك! انها انتهت دراستها. ربما تكون هذه هي الشبكة العصبية الوحيدة في العالم التي يمكنها التعرف على القطط الليلية.

كل هذا يتم بواسطة شخص ليس برنامجًا فرعيًا ، ولم يعمل في Google أو Yandex طوال حياته ، وبمساعدة من هذا الجهاز ، بشكل عام ، يعد رخيصًا وصغيرًا وبسيطًا.

الخيار الياباني: كيفية مساعدة أمي

قصة أخرى. عبر المحيط من كاليفورنيا ، ينمو اليابانيون الخيار في مزرعة منزلية صغيرة. عادة ما يتم فرز الخيار في هذا النموذج إلى 9 فئات مختلفة.

يتم هذا الفرز يدويًا بواسطة أم عجوز. إنه أمر صعب بالنسبة لها - فهي تقف بالقرب من الناقل لمدة 8 ساعات في اليوم ، وهي طوال حياتها ... حسنًا ، ليس كل شيء ، لكنها كرست السنوات القليلة الأخيرة من حياتها لما تفهمه ، وتبحث في خيار (البثور واللون والحجم والشكل) ، من أصل تسع فئات ينبغي أن يعزى ذلك. لديهم مشكلة - لا يمكنهم حتى توظيف عامل مؤقت ، لأنه يجب تعليم العامل لعدة أشهر هذه العملية المجيدة - للاعتراف بالخيار. ثم ربما خمنت بالفعل.



كان جهاز كمبيوتر مرة أخرى. لكن هذه المرة ، كانت الشبكة في السحابة ، لأن كمبيوتر Raspderry Pi منخفض الطاقة إلى حد كبير. تم تعليم الشبكة ما تفعله الأم كعينة تدريب ، واستخدموا فعل الأم نفسها: هنا صورة للخيار ، حيث أخذت والدته. بعد أن قامت أمي بهذا 10 آلاف مرة: "سيتوشكا ، إليك خيار جديد بالنسبة لك ، هل تفهم الفئة التي يمتلكها؟" "أفهم ،" يقول سيتوتشكا.



وقد تم تجسيد كل هذا في مثل هذا التصميم: ناقل ، خيار يركب على طوله قبل أن يسقط على الناقل ، تنظر إليه الكاميرا ، يقف دافعون على طول الناقل ويدفعون خيارًا في صندوق من الفئة المقابلة. مرة أخرى ، هذا هو القرار 2016. إنه يوضح نقطة مهمة جدًا أصبحت الآن غير مفهومة جيدًا. هو مكتوب على الشاشة:



ما اعتدنا أن نسميه تكنولوجيا المعلومات ، في الواقع ، لم تعد المعلومات. هذه تقنيات تشغيلية: الجهاز المدرّب نفسه يؤدي الإجراءات ، ولا يبلغنا ؛ الجرس لا يبدو - "لقد حان القط. ماذا ستفعل؟ هل ستربطها بمنشفة أم ماذا؟ " ويعرض رقم الفئة على خيار عائم. "حسنًا ، الآن يمكنك دفعها بيدك الملكية" ... لا! لا يوجد أي شخص على الإطلاق في هذه العملية بعد انتهاء التدريب. هذه صورة متعددة الاستخدامات تميز كيفية عمل المستقبل ، حيث تحل الآلات المهام الفكرية (لتحديد القطة ، لفهم الفئة التي ينتمي إليها الخيار).

أصبحت تكنولوجيا المعلومات جاهزة للعمل

وفي الواقع ، هذه ليست نزوة لدينا. وبشكل عام ، هذه ليست خاصية للإنترنت فقط وبعض الأشياء الافتراضية تحدث على الكمبيوتر. لقد أحضرت هذه الشريحة بشكل خاص: شركة جنرال إلكتريك هي شركة كبيرة نوعًا ما تعمل مع شركات هائلة غير متصلة بالإنترنت ، والتي تعتقد أن عام 2015 كان عام حدوث هذا التحويل - أصبحت تقنيات المعلومات جاهزة للعمل وهي تحدد مستقبلنا. وفي الواقع ، من أجل اللحاق بكل هذا ، نحتاج إلى التفكير في كيفية إعداد نفس الانتقال في عمليات أعمالنا ، لأن التحول دائمًا ما يكون مؤلمًا وليس فوريًا.

لكن إذا لم تقم بالتحضير لهذه المعلومات الآن ، فقد تجد نفسك بين أولئك الذين تم التنصت عليهم. مثال جيد: لقد صعدوا على كوداك ، وظن أنه يتمتع بحماية جيدة (مثل هذه التكنولوجيا!). لقد هاجموا بلاك بيري - اعتقدوا بصدق أنه من المهم للناس أن يضغطوا على الأزرار ، ولن يقوم أحد بسحب أصابعهم حول الشاشة ، ويتخلص منها. أين هو بلاك بيري؟ ..

وأخيرا ، إشارة أخرى إلى السلطات. في بداية هذا العام في دافوس ، في المنتدى الاقتصادي العالمي ، تم نطق هذه الكلمات بالذات رسميًا بشكل متكرر: نحن الآن في قلب الثورة الصناعية الرابعة. ترجع هذه الثورة الصناعية بشكل أساسي إلى السرعة المحمومة التي يتم بها إدخال الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.



أنا أكره عبارة "الذكاء الاصطناعي" وسأشرح لك الآن السبب. لأنه في الواقع ، نحاول مقارنة السيارة بأنفسنا في هذا المكان وتخويف السيارة بطريقة ما (لا تخاف): "لن تقارننا أبدًا!" نحن مفكرون! " كما ترى ، لقد أثبتت الآلة على امتداد تاريخ البشرية أنها تستطيع القيام بالمزيد - لأننا توصلنا إليها.

سيارة يمكن أن تفعل دائما أكثر من ذلك

إليك مثال جيد أود أن أقدمه في مجموعة من المحاضرات - هذه قصة عن طائر اصطناعي. لا يمكننا استنساخ هذا. ليس لدينا أي فكرة عن كيفية عمل كل ريشة في جناحها ، وما هي الوظيفة التي تحملها أثناء الطيران. علاوة على ذلك ، فإن تنوع هذه الأجنحة المصقولة بالريش في الطبيعة أمر بشع! .. ثم هناك خفافيش.

ما هو "الطيور الاصطناعية"؟

صحيح ، لا يمكننا ولا يمكننا إعادة إنتاجه فقط ، ولا يمكننا ، بناءً على تطور التكنولوجيا ، في السنوات القليلة المقبلة - لا يمكننا فهم فيزياء الطيران تمامًا بدقة كيفية عمل كل شعر في الجناح. لكننا ، بما أننا شعب ، إنسانية ، استلهمنا الطيور من فكرة الطيران. وبهذا المعنى ، كان أول طائر اصطناعي بالونًا ، تم إنشاؤه قبل عدة قرون. لأنه سمح للناس بالخروج إلى الهواء.

بعد ذلك ، بعد مرور بعض الوقت ، عادوا إلى فكرة وجود جناح مختلف تمامًا ، حيث لم يكن الطائر على دراية به - إنه ثابت ، دون حركات متأرجحة يمكنه إبقاء السيارة في الهواء. لكن لديه محرك نفاث ، وبدأت هذه الآلة في نقلنا عبر المحيط ، وهو ما لا تستطيع الطيور القيام به.

علاوة على ذلك ، في مرحلة ما ، نحن ، الإنسانية ، طارنا إلى النجوم ... حسنًا ، إلى المريخ! حتى الآن ليس للنجوم ، ولكن هذا "الفضول" يزحف على المريخ وينقل صور سيلفي من هناك. نفس الطير الاصطناعي أحضره هناك. كما ترى ، ما فكرنا في فكرة الطيران وما يجب أن يكون طائرًا اصطناعيًا.



اسمع ، عندما يخبرونني الآن عن الذكاء الاصطناعي ... حسنًا ، لا نعرف كيف يعمل (يشير إلى الرأس) ... نعم! مثلما لا نعرف أي شيء عن جناح الطائر. هذا لم يمنعنا في المرحلة التي ظهرت فيها البالونات ، واخترع المعداد ويبسط عملية معينة لا تستطيع الحيوانات القيام بها ، ولكن لدينا حساب شفهي - ولكن ، الأمر أسهل. ثم ساعدتنا التكنولوجيا في جعل الأمر أكثر سهولة ، ثم وصلت التكنولوجيا إلى الشبكات العصبية ذاتها التي تم تدريبها - هذا أمر مهم! يتعلمون من تلقاء أنفسهم!

ما هو الذكاء الاصطناعي؟

إذا تذكرنا مثال قطة ، فلن يوضح أحد لهذه الشبكة المعلمات الرسمية للفرق بين القطة والطفل والكلب. درست الشبكة نفسها ، وتبحث في ملايين الصور من القطط وتعلمت في نهاية المطاف. نحن لا نعرف كيف. حسنًا ، كيف نتعلم أنفسنا؟

وبالفعل ، فإن ما أتحدث عنه الآن ، هو أن الذكاء الاصطناعي (لا يزال الكلام الآلي أكثر صحة) سيكون له نفس علاقة دماغنا مثل صاروخ إلى عصفور - ويجعل الحياة مثيرة للاهتمام للغاية. لا يمكن لصاروخ أن يغرد ويخرج على رؤوسنا. عصفور يمكن.



في الوقت نفسه ، يمكن لصاروخ ، كما قد تتخيل ، أن: شحنة نووية إلى قارة مجاورة ، كوريوشيتي إلى المريخ ، قمر صناعي إلى مدار لكي يعمل الإنترنت عبر الأقمار الصناعية ، والكثير من الأشياء ، لكن هذا لا علاقة له على الإطلاق بالعصافير. بالضبط نفس الشيء سيحدث للذكاء الآلي: إنه سيفعل أشياء لا نستطيع اكتشافها ، ما الذي يمكن أن يفعله الدماغ ، لكن يمكنه فعل ذلك.



في الوقت نفسه ، حدثت قصة أخرى مثيرة للاهتمام على التوازي ، والتي لا تتعلق بالكثير من الخدمات ... لأنني أتحدث عن خدمات محددة الآن - التعرف على الصور ، في الواقع الوظيفة التي تم بناء كلا المثالين عليها ، والتي بنيت حولها البحث عن الصور ، مجموعة من بعض الأشياء. ولكن هذا لا يزال خدمة محددة. يمكنك أن تقول التخصيص - سيكون لدي أمثلة منفصلة عن ذلك. هذه أيضًا خدمة منفصلة - لفهم شيء عن المشتري الذي أتى إليك. ولكن هذه هي الخدمة.

ليس فقط الخدمات نفسها ، ولكن أيضا واجهات

أتاحت أنظمة التعلم الذاتي ، والشبكات العصبية في المقام الأول ، حل مشكلة أخرى مثيرة للاهتمام مثل هذا تمامًا - في جميع الخدمات. هذه المهمة هي الواجهة الأمامية.

منذ بعض الوقت ، كانت هناك مشكلة من هذا القبيل (على الرغم من وجودها بالفعل): تحتاج إلى جعل المعلومات في شكل مقروء من الآلة حتى يتمكن الجهاز من البدء في العمل معها. لا يوجد مثل هذه المشكلة! لأن ... ما هي وجهة نظر قابلة للقراءة آليا؟ يمكنها قراءة النص حتى من المخطوطة ، حتى من الشاشة ، وحتى من رسم الكهف ، إذا كان النص موجودًا. علاوة على ذلك ، يمكنها فهم ما حدث في هذه الصورة إذا كانت صورة. يمكنها سماع ما قيل بصوت عالٍ وتحويله إلى نص مطبوع إذا كنت في حاجة إليه لسبب ما ؛ أسوأ من ذلك - معنى كل هذا هو فهم ...

التعرف على الكلام والصور وتوليف الكلام

وهذه هي القصة الأكثر إثارة للاهتمام التي تحدث الآن. ما يحدث الآن هو تغيير الأرواح بذهول ، على سبيل المثال ، في بضع سنوات. من أجل أن تتعلم الآلة عدم الاستماع بغباء وترجمة الأصوات ببساطة إلى حروف ، كان من الضروري تعليمها بعض المعاني. هنا بدأت مهمة مثيرة للاهتمام ، وهي مهمة عملية تمامًا ، وهي غير مرئية من الخارج ، وهذا إنجاز كبير تم حله ، على سبيل المثال ، من خلال محركات البحث التي كان عليها حل المشكلة ...



كما تعلمون ، بالنسبة لبعض الأمراض العقلية (إذا كان هناك علماء نفس في الغرفة - وهم يعرفون مثل هذا الاختبار) فإنهم يقدمون أربعة أشياء أو أكثر ويقولون: "ما هو الزائد هنا؟ العثور عليه. " في كثير من الحالات ، بالنسبة لبعض الأمراض ، الإجابات الغريبة والمدهشة تمامًا التي تبدو مضللة لنا. لذلك ، نفس المهمة للسيارة: أربعة أشياء - ابحث عن الأشياء الإضافية.



وتبين أنه في النموذج التقليدي القديم للتحليل اللغوي ، هذا كمين كبير. لأنه إذا نظرنا إلى الكائن رقم 2 والكائن رقم 4 ، اتضح أنه على الرغم من عدم سماع هذا النص المكتوب والإجهاد ، لا يختلف LOCK و LOCK. علاوة على ذلك ، حتى التحليل المتعمق للصفة يدل على أن هذا شيء يصف المادة التي يبدو أن هذا الاسم قد صنع منها. ويبدو أن هذين الكائنين قريبان جدًا (يشيران إلى "قلعة الحجر" و "قلعة الحديد") ، وهذا الكائن ("القلعة القديمة") ليس عمومًا في أي مكان ، ولا يوجد شيء مماثل. لكنك وأنا أتفهم أن القصة مختلفة تمامًا: بشكل عام ، هذا الكائن لا لزوم له (القلعة الحديدية) ، لكن هذه الثلاثة متشابهة. كيف نفسر هذا لسيارة؟ خاصة عندما يتعلق الأمر بوجود صورة بشكل عام ، وللبساطة ، وبصورة أكثر دقة للواقعية ، فإننا نفترض أن هذه الصورة لا تحتوي على نص في الصور - على سبيل المثال ، على الصفحة التي توجد بها. مجرد صورة. في ألبوم الصور. كيفية تصنيفها؟ هل يجب أن أعرضها بناء على طلب "القلعة القديمة"؟

واتضح أن هناك شيئًا ما يبدو خيالًا غير علمي لبعض الوقت ، مثل مساحة متعددة الأبعاد للغاية من المعاني التي يمكنك من خلالها تعليم آلة لبناء بعض المتجهات. يتم عرض أجزاء من هذه المتجهات أسفل الصور ، وحتى اللمحة السريعة تظهر أن هذه (الصور الثلاث الأولى) متشابهة عمومًا - حسنًا ، شباب ، هناك شيء 8 ، 7 ، 1 ، 3 ... ، وهنا - brrr ، من الواضح أنه شيء - هذا ليس على الإطلاق. بمعنى أن هؤلاء الثلاثة ينتشرون في مكان ما ، في مكان واحد ، تقريبًا في منطقة واحدة من هذا الفضاء الوحشي متعدد الأبعاد للمعاني ، والرابع في مكان ما هناك.

وهذا يحل مشكلة فهم المعنى ، على الأقل من وجهة نظر الأشياء القريبة جداً من بعضها البعض. من الرائع أن هذه المهمة الآن ، على سبيل المثال ، لحل المشكلات المشابهة لبعضها البعض ، ستسمح لنفس Microsoft بتوفير ترجمة متزامنة ممتازة في Skype. لأنه في نفس اللحظة التي كانت فيها الشبكات العصبية متصلة - بدلاً من النماذج اللغوية الكلاسيكية التي تتعثر في هذه المشكلة - أصبحت الترجمة ذات معنى. وبعد ذلك ، أيها الرجال ، ثم يقومون بالفعل بتوصيل لغة تلو الأخرى. في تلك اللحظة ، عندما تكون مساحة متجهات المعنى هذه ممتلئة ، فإن إسقاطها في أي لغة هو عملية فنية بحتة. في هذه اللحظة ، تختفي مشاكل اللغة على كوكبنا كصف.

هذه قصة غير تافهة للغاية! أنا لا أقول إن Yandex العبقري ، ومايكروسوفت بارعة ، وجوجل عبقري يفعلون ذلك الآن. أنا أتحدث عن كيفية تغييرها لحياتك بالطريقة التي لم نكن نتخيلها ، بطريقة أو بأخرى من هذا القبيل - بضربة جزاء. حتى أننا لم نر أن فجأة كان كل شيء في الواجهة مترجمًا ذاتيًا. سيبدو مثل هذا - وليس مثل أي خدمة فائقة منفصلة.

محاولة في العلوم التقليدية؟ لا ، تعايش معها!

أريد أن أوضح ما يحدث في المناطق التقليدية على وجه التحديد على سبيل المثال العلم ، وليس بعض المنتجات التجارية. انظروا ، العلم الذي يهمنا جميعًا هو علم الأرصاد الجوية. نحن جميعا نريد أن نفهم: هل نحن بحاجة إلى مظلة ، هل ستمطر اليوم؟ ربما ، في الواقع ، ليس من الضروري أن يكون لديك مظلة ، ولكن ببساطة لباس أكثر دفئًا ، ولن يكون هناك مطر ، والقيء فظيع.

وهنا سأقول الآن عن حل Yandex ، لأنه ، مرة أخرى ... لا أريد أن أبيع Yandex هنا ، إنه كبير بما يكفي بدون مبيعاتي. يتم الآن تنفيذ هذه الأمور في مجال الأرصاد الجوية من قبل جميع الشركات الكبرى العاملة في التنبؤ بظواهر الطقس في العالم: قناة Weather وغيرها على حد سواء ، وقد قامت IBM بالتوصيل فيما يتعلق بالتعلم الآلي. لحسن الحظ ، لدينا توقعات داخل (إحدى خدمات Yandex) ، ولدينا شيء ما ، لدينا ما يكفي من التعلم الآلي.

حول توقعات الطقس و Meteum

لذلك ، يظهر Meteum. جولة قصيرة حول توقعات الطقس. هذه مجموعة رائعة ومتنوعة تمامًا من البيانات التي تصب في الوقت الفعلي على أجهزة الكمبيوتر العملاقة. يتم أخذ البيانات مما هو موجود الآن على الشاشة. هذه هي العشرات من أقمار الأرصاد الجوية ، التي تتدفق منها المعلومات حول جزء الأرض الموجود تحتها ، في أجزاء مختلفة من الطيف. , (, , ) : , , , , , , – .



, , , , , - ( , ) – , , , , – , ( ), , (, , ).



-, , , -, ( «» )… , , , , , , .

, , - . : +30 (). , ( , ) – , , , , ?

, – , «» ( ). , , : -- (, 9 «»). , , – , 9 , . , . - .



– , , ; , , ( , - ) , .

, : , , . , . لماذا؟ ! , . , , , , , , -.

«.» , , -, , , … - - . , , . «» , , , … , – . , - .

, . . – . . , , , , . , , , , . , .

:

- - , . , . , : amoCRM , , , , .

, , , amoCRM. , amoCRM, , ( , , ).

2016 : , . : , – , , , - , «», 20 . , , - , – , , , , , , . , , – . , «-» . – , .

, ? , , , … , … , ?! , , , , , .



, . , , , : . , , - . , , , .

Crypta

, – … -, . , , , , « » , «» - «».

!

: , , . . . - RFM-, , … , . , – , , , , .

( ), -, – «! ?». – ; …

«»?

, , , «». . – , , « »… --… , , .

«.»

, , , «». . «» , . , : , , , – .



. , , – , . , – .

«»

«» . , , . , .



. , - . , . – . . , , …

…

, , … ?

, . , – , .

, . , – . – , , «», . , -. , . , : – , – . , , «-» , API – , ( ).

, , , , .

2020+:

الرجال ، عندما طلبوا مني القيام بهذه الشريحة: "حسنًا ، هل ستخبرني شيئًا عن عشرين أو عشرين عامًا؟" أقول: "نعم ، إنه أمر سهل". لأنه يأتي إلى ثلاث نقاط رئيسية.



عليك أن تعمل مع الأجهزة الذكية الإبداعية (إذا كنت تريد ، إذا كنت لا ترغب في ذلك ، فستفعل). إنه لعنة صعبة. أنا أعرف من تجربتي الخاصة في ياندكس. هنا (أنا لا أراك جيدًا بسبب الأضواء الكاشفة) أطلب منك الإجابة عن السؤال بصوت عالٍ: هل هناك أشخاص هنا لديهم موظفون آخرون في التبعية (يقولون "نعم" من الجمهور)؟ حسنًا ، هل كان من السهل عليك تفويضهم ("لا" من الجمهور)؟ من المتوقع. نحن أيضا! تخيل: عليك أن تفوض إلى الآلات ، ولن تخرج بسيارة في المساء لتناول بيرة أو شيء تشربه وتقول: "فازيا ، ما أنت ... هيا ، لن تصبح هكذا بعد الآن." هذا الجهاز حقا لا يمكن أن يشرح لك لماذا اتخذت هذا القرار. ولكن إذا كنت لا تتعلم كيفية التعامل معها (نعم ، فستكون "fakapit" في بعض الأحيان ، مثل أي واحد منا وأي من موظفينا) ، فهذا مجرد "غطاء".

قانون كلارك

هذه هي الشريحة الأخيرة. هذا هو واحد من قوانين كلارك. أخرج بذيل رمادي وأقول بعض الأشياء الغريبة. هناك قانون يقول: إذا خرج شخص في عمري ، يبدأ في حمل شيء عن حقيقة أن "- هذا لن يحدث أبدًا! الرجل هو مقياس كل الأشياء ، وبالتالي فإن الآلة لن تكون أبدًا ... (تأخذ نفسًا عميقًا) هذا هو العمر المحافظ ، أيها الشباب ، أنا آسف. "



وعندما يقول شخص ما ، "اسمع ، على الرغم من كل ما عندي من المحافظين ، فسيكون الأمر كذلك!" ، إنه على الأرجح محق إذا كان خبيرًا في هذا الأمر. لكنني كنت أعمل على الغليان على الإنترنت على مدار العشرين عامًا الماضية.

شكرا بطريقة أو بأخرى ، لكنه سيحدث!

قليلا من الإعلان :)

شكرا لك على البقاء معنا. هل تحب مقالاتنا؟ تريد أن ترى المزيد من المواد المثيرة للاهتمام؟ ادعمنا عن طريق تقديم طلب أو التوصية لأصدقائك ، سحابة VPS للمطورين من 4.99 دولار ، خصم 30 ٪ لمستخدمي Habr على تناظرية فريدة من الخوادم على مستوى الدخول التي اخترعناها لك: الحقيقة الكاملة حول VPS (KVM) E5-2650 v4 (6 النوى) 10GB DDR4 240GB SSD 1Gbps من 20 دولار أو كيفية مشاركة خادم؟ (تتوفر خيارات مع RAID1 و RAID10 ، ما يصل إلى 24 مركزًا وما يصل إلى 40 جيجابايت من ذاكرة DDR4).

ديل R730xd 2 مرات أرخص؟ فقط لدينا 2 من Intel TetraDeca-Core Xeon 2x E5-2697v3 2.6 جيجا هرتز 14 جيجا بايت 64 جيجا بايت DDR4 4 × 960 جيجا بايت SSD 1 جيجابت في الثانية 100 TV من 199 دولار في هولندا! Dell R420 - 2x E5-2430 سعة 2 جيجا هرتز 6 جيجا بايت 128 جيجا بايت ذاكرة DDR3 2x960GB SSD بسرعة 1 جيجابت في الثانية 100 تيرابايت - من 99 دولارًا! اقرأ عن كيفية بناء البنية التحتية فئة باستخدام خوادم V4 R730xd E5-2650d تكلف 9000 يورو عن بنس واحد؟