مرحبا ، هذه هي المحركات الذكية. عاد لتوه من 28 من مطوري أنظمة التعرف على الذكاء الاصطناعي من أمستردام ، حيث شاركنا في المؤتمر العلمي الدولي ICMV حول رؤية الكمبيوتر. سنحاول في المقالة شرح سبب تكريسنا الكثير من الوقت للعلوم والذهاب إلى المؤتمرات العلمية.
اليوم في عالم تطور العلوم والتكنولوجيا العالية ، كان هناك بديل كارثي للمفاهيم: بالنسبة للعلم يتم إصداره ليس علمًا بأي تقريب ، يطلق العلماء على المبرمجين والمهندسين ، ويسمي العلم الحل لأبسط المشكلات الهندسية. في مجال المعلومات ، يتم التقليل بوضوح من دور العلوم الأساسية في تطوير التكنولوجيا. ينسى كثير من الناس أن شاشة اللمس الخاصة بـ iPhone ليست هي شاشة اللمس الخاصة بـ iPhone نفسها ، بل هي تنفيذ أفكار البحث الأساسي حول الهياكل غير المتجانسة لأشباه الموصلات لمواطننا الحائز على جائزة نوبل J.I. ألفيروف. خرائط Google (أو Yandex) ليست مجرد خرائط في هاتف جوال ، ولكنها تجسيد للبحث الأساسي في مجال الهندسة الحاسوبية. وبالمناسبة ، فإن فيلم "Avatar" هو أيضًا هندسة حسابية بنسبة 99٪. ليست رؤية الماكينة والشبكات العصبية والذكاء الاصطناعي استثناءً: هذا المجمع بأكمله يعمل بشكل جيد وصحيح لأن البحث الأساسي هو الأساس. النهج الأساسي للتنمية ، من ناحية ، هو مفتاح الاتجاه الصحيح لتطوير الصناعة ، ومن ناحية أخرى ، فإنه يدل على العديد من الشركات الناشئة المرآب التي أغرقت السوق ، والذي يعطي العلوم الأساسية دائما ميزة واضحة.نحن علماء. نحن علماء ولا نتردد على الإطلاق. إن بدء التشغيل لدينا (الذي لم يكن في الحقيقة شركة ناشئة منذ فترة طويلة ، ولكن الأعمال التي تعمل بشكل جيد ، والمعروفة في كل من روسيا والخارج ، والتي تم تطويرها بشكل حصري بسبب التقنيات المتقدمة دون أي استثمارات من الدولة أو الأموال) تدور حول هذا الضجيج الذي يسمعه الجميع اليوم: رؤية الكمبيوتر ، والتعلم الآلي ، والذكاء الاصطناعي ، والشبكات العصبية - بشكل عام ، مجموعة كاملة من الكلمات هراء البنغو ، والتي ، وفقا لكثير من الشركات الناشئة ، تجعل المشروع ناجحا بشكل واضح. هذا ، بالطبع ، ليس كذلك. من المهم ما إذا كنت تفهم جوهر المشكلة. هذا هو السبب في أن الكثيرين الذين يبدأون من الموضع
لأعلى يجدون أنفسهم في وضع الموضع
السفلي بسرعة كبيرة ، ثم في الموضع
الخارجي . لأن ليس العلماء.
نادراً ما نذهب إلى اجتماعات الشركات الناشئة والرؤى والمبشرين في مجال الذكاء الاصطناعي. الحقيقة هي أن الجميع تعلموا الآن تقديم عروض جميلة. الذين لم يتعلموا - وجدت المقاول. يتم استثمار موارد ضخمة في الترويج للحلول التكنولوجية والترويج لها (أولاً لجذب الاستثمار ، ثم لتبرير أنشطة فريق ضعيف) ، والتي لا توجد فيها الجدة أو الكفاءة. في غلاف جميل للعروض التقديمية والرسوم البيانية والرسوم المتحركة ، خاصةً عندما تندمج فيها المصطلحات العلمية والتكنولوجية العصرية والغامضة ، يمكنك دائمًا إخفاء عدم وجود شعور حقيقي بالنشاط. بالنسبة للعديد من العروض ، لا يوجد علم. إنه باطل ملفوف بقذيفة جميلة. هذا هو الطعم للمستثمرين الذين ينقرون (أو يتظاهرون بنقر) على الزجاج اللامع ويعطون المال لسبب ما. في الواقع ، قلة من الناس يرغبون في فهم العنصر العلمي ، ويفضل معظمهم الانتباه إلى الخارج من "نصب". ما يجب القيام به - عرض الاقتصاد في العمل. ونحن لا نتحدث عن ذلك. نحن عن العلم.
نذهب إلى المؤتمرات العلمية. على سبيل المثال ، قمنا بزيارة أستراليا مؤخرًا في مؤتمر التعرف على المستندات. روسيا - وليس فقط - هي دولة ذات مستوى متزايد من تطور البيروقراطية. بعض ، المعاناة ، جمع قطع الورق ، والبعض الآخر مع ما لا يقل عن معاناة العمل معهم. تعلن الوزارات عن مناقصات لرقمنة وأتمتة العمليات الروتينية ، تظهر شركات تنفيذ جادة للغاية ، وتقدم طرقها في هذا المجال. يتم توضيح أنه من الوقت في المناصب العليا ، حان الوقت لاستبدال ليس فقط العين واليد ، بل نتحدث عن الذكاء الاصطناعي الذي يمكن أن يفهم الوثائق بطريقة ذات معنى. وفي هذا السياق ، من الغريب أن أبيي فقط وكنا في مؤتمر التعريف البارز من روسيا. لم نر ممثلين عن رواد التحول الرقمي والمشاركين في برنامج الدولة لتطوير الذكاء الاصطناعي. اتضح أنه في مجال فهم الوثائق في روسيا لم يعد هناك علماء؟
لقد عدنا للتو من أمستردام ، حيث عُقد مؤتمر
ICMV ، وهو مؤتمر علمي حول رؤية الكمبيوتر. هناك ، لم نحدد على الإطلاق هدف تعزيز نجاح شركتنا كهيكل أعمال. أخبرنا مجتمع المهنيين عن المشكلات الأساسية التي يعمل عليها فريق البحث لدينا. بالنسبة لعلمائنا الشباب (على وجه التحديد ، فإن الموظفين الشباب الذين يقدمون ويطورون أفكارًا جريئة في مجالنا هم الذين يتكلمون كمتحدثين رئيسيين في المؤتمر) ، هذه فرصة لتغمر أنفسنا في النشاط العلمي ، لتطوير أنفسنا علمياً ومهنياً.
نحن على يقين من أن "بدء التشغيل
" وتصبح شركة تطوير ، يجب أن تستند إلى العلم الذي ستنمو منه التكنولوجيا العاملة ، والتي هي "المحرك" لخدمة أو منتج يطلبه السوق ويلبي متطلباته.
في منطقتنا - مجالات الاعتراف (هذه هي وثائق الهوية ، ملفات التعريف المختلفة ، البطاقات المصرفية ، الجداول ، الرموز الشريطية ، الصور) - التكنولوجيا والعلوم التي تقوم عليها هي الأساس. سعر الخطأ مرتفع جدًا ، ولهذا السبب لدينا متطلبات عالية جدًا للخوارزميات. انها مثل الطائرة - إما أنها تطير أو لا تطير ، لا يوجد ثالث. إذا طارت بشكل سيء ، فهذا يعني أنها لا تطير على الإطلاق. ومثلما هو الحال في تصنيع الطائرات ، تعتمد الخوارزمية على العلم ، وهو علم أساسي جاد نشأ عن تراكم مواطنينا الذين كانوا في طليعة الذكاء الاصطناعي في منزلنا. ويشارك الكثيرون الآن في التقدير ، مما يخلق سوقًا لهذه الخدمات ، التي لا تزال في مهدها. لم يتم تكوينه بالكامل ، على الرغم من أن المحللين يتوقعون أن يصل حجم السوق العالمي إلى 16-17 مليار دولار بحلول عام 2024. لكننا نرى عددًا قليلاً جدًا من الزملاء في المؤتمرات العلمية. حتى أقل من تلك المنشورة في المجلات العلمية. الآن يمكننا أن نسمع كيف طار النعال من المشغلين المبتدئين فينا ، ونحن على يقين بالتأكيد من عدم جدوى إجراء البحوث وكتابة المقالات. "نحن نمارس الأعمال ، وليس نوعًا ما من العلوم النظرية!" وهذا هو بالتحديد السبب في أن أنظمة التعرف في السوق تعمل بشكل سيء بصراحة (على الرغم من مقاطع الفيديو التقديمية الجميلة وشعارات الإعلانات) ، فهي مخطئة ، فهي تتطلب مشاركة مشغل بشري (أو مصنع كامل لهؤلاء المشغلين) ، والتي سوف تدرس الصورة الغامضة وتعديل قرار الجهاز بمقابضها المتعبة. لكن المهمة تكمن في جعلها عملية تلقائية بالكامل. في حالتنا ، هذا لا يعني القضاء على الخطأ تمامًا ، ولكن لجعل الآلة ترتكب أخطاء عدة مرات وعشرات ومرات أقل من البشر.
نحن نعمل باستمرار لتحسين التكنولوجيا الخاصة بنا. هذه عملية مرتبطة بالكثير من العمل النظري والبحث الجاد. في التكنولوجيا ، نقوم بتحسين الدقة والسرعة والمرونة ، وجعل التكنولوجيا أكثر "إضاءة" ، وأقل تطلبًا على الأجهزة ، وأقل استهلاكًا للطاقة. هذا هو "الذكاء الاصطناعي" الأخضر (الأخضر ليس بمعنى "غير ناضج" ، ولكن بمعنى "الأخضر"). نحن نفهم أن التكنولوجيا البيئية هي الاتجاه. والعملاء المحتملين في العالم سوف تتشبث بهذا الاتجاه. وقد فهمنا هذا الاتجاه بالتحديد من المشاركة في المؤتمرات العلمية. كما يقول المثل الاسكندنافي ، "عندما تقطع الغابة ، لا تنسى أن تشحذ الفأس في الوقت المناسب." المشاركة في المؤتمرات العلمية لنا هي مجرد عملية شحذ الفأس. لا يمكن أن تنمو التكنولوجيا من نقطة الصفر ، وفهم كيف يمكن تحسينها لا يظهر على الفور. يتم تنظيم المجتمع العلمي بطريقة مختلفة اختلافًا جذريًا عن مجتمع الشركات الناشئة والمستثمرين ومحللي blockchain والرؤى التكنولوجيين. لا يكفي أن تظهر عرضًا جميلًا. إذا لم يكن هناك فكر وجدة في ذلك ، فإنها سوف تنقر. سوف يأكلون ويدفنون. نعم ، وترتيبها في المؤتمرات العلمية ، كل شيء مختلف بعض الشيء. لا نظهر هناك النتيجة النهائية ، ولكن ما الذي يؤدي إلى ذلك ، وصف الأساليب والأساليب ، يدوسون أنفسنا ، ونقدم للعالم نتائج أبحاثنا. لا يكفي إظهار ما قمت به ، من الضروري شرح كيفية عمله.
الآن ، العديد من الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعى عبارة عن محلات تصليح سيارات غريبة حيث لا يقومون بإصلاح السيارة ، ولكنهم يحلون محل العقد الخاطئة. لا يعمل شيء ما - لا نقوم بإصلاحه ، بل نغير الوحدة على الفور. يكون ذلك أسهل ، خاصةً عندما لا تعرف كيف يعمل كل شيء ، وما عليك القيام به لإصلاحه.
نحن علماء ، ونظهر بثقة تامة: إن التكنولوجيا القائمة على العلوم الأساسية العميقة تعمل بشكل أفضل وأسرع وأكثر ثقة وموثوقية أكثر من تلك التي لا يوجد فيها سوى كل التقنيات التي يوجد بها عرض تقديمي جميل. ينهار أقل ، ويستهلك طاقة أقل ، ويعمل في الثلج وفي الحرارة وفي الليل وفي الصباح ، بما أننا نعرف نوع
النيون الموجود في "الداخل" ، وفي هذا المكان ، من الضروري "
سحب الفتاة الصغيرة " وضرب الدف.
توظف شركتنا أكثر من 50 مطورًا ، يدمر كل منهم أطروحة قلة الطلب على العمل العلمي. يضم فريقنا العلماء الراسخين وأولئك الذين بدأوا حياتهم المهنية للتو في مهنة علمية. نؤكد على أن هؤلاء ليسوا مبرمجين فقط يتعاملون مع الكود بشكل حصري. كل واحد منهم عبارة عن وحدة علمية مستقلة ، يتم تشكيل الفريق العلمي منها ، ويتم ضمان المرونة والتنوع في الحلول المستخدمة.
وكل ذلك لأننا نذهب إلى المؤتمرات العلمية.
في المؤتمر الدولي حول رؤية الكمبيوتر (ICMV) في أمستردام ، اقترحنا مناهجنا الجديدة بشكل أساسي لتطوير الشبكات العصبية وتقنيات التعرف ، والتي تهدف إلى الحد من انبعاثات الكربون وتقليل الأضرار البيئية الناجمة عن استخدام التكنولوجيات الجديدة. تم التركيز بشكل رئيسي على تحسين الخوارزميات الحسابية المستخدمة في أنظمة الأجهزة والبرامج ، والتي يجب أن تقلل من استهلاك الطاقة للتدريب وعمل الشبكات العصبية على نطاق عالمي.
اليوم ، أصبحت التنمية المستدامة لكوكبنا جدول الأعمال الرئيسي في تقارير المنظمات العالمية المعنية بمستقبل الأرض. وهذا ليس فقط غريتا Tunberg. يعتمد مكان الشخص على هذا الكوكب من نواحٍ كثيرة على مدى قدرتنا على تحقيق التوازن بين تطوير التقنيات ، وتزايد شهية الشركات العالمية ، والموقف المسؤول تجاه البيئة. ترتبط الطرق الممكنة لتقليل الضرر الناجم عن التقنيات سريعة التطور في العقد الماضي إلى حد كبير بتخفيض استهلاك الطاقة وإيجاد أفضل الأدوات وأكثرها كفاءة في استخدام الطاقة لحل المشكلات التكنولوجية الحديثة.
لدينا ترسانة لدينا شبكات عصبية ، ومن مسؤوليتنا ، والعلماء ، لجعلها تعمل بسرعة وكفاءة ، وحل المهام الموكلة إليهم بشكل صحيح. من وجهة نظر "الذكاء الاصطناعي الأخضر" ، فإن مسألة الاختراق لا تتمثل في إنشاء شبكة عصبية كبيرة وقوية وضخمة - نوع من الحوت الأزرق مع شبكته العصبية الكبيرة بشكل مدهش ، ولكن ذبابة ، بقدراته "الحسابية" المتواضعة للغاية ، ولكن قدرته على التحرك بسرعة و الطاقة بكفاءة حل المهام اللازمة. يجب أن تتمتع هذه الشبكة العصبية بإنتاجية عالية تمامًا. يتيح لك الاختيار الصحيح للخوارزميات إنفاق موارد أقل 1000 مرة على مهام التعرف على الصور مما تدعي بعض الشركات المصنعة للمعدات اليوم.
نفهم اليوم أنه في منطقتنا ، تعد زيادة سعة الأجهزة لتنفيذ العمليات تذكرة ذهاب فقط. ومهمة العلماء اليوم (مع موقف مسؤول تجاه التنمية) هي جعل التكنولوجيا بحيث تحمل الأجهزة بأقل قدر ممكن ، لا تجبر المعالج على الاحماء حتى درجة حرارة المرجل ، لا يأكل الطاقة ، مثل "جثة غير مرضية في المعدة". ثم تصبح هذه التكنولوجيا سهلة الاستخدام وفي الوقت نفسه ذات تقنية عالية.
لتصبح هذه حقيقة واقعة ، هناك حاجة إلى "حزم" غير واضحة تمامًا لمجالات العلوم المختلفة تمامًا. هل من الواضح للكثيرين أن تحويل تقنيات التعليم العميق إلى الجبر المداري يمكن أن يقلل بشكل كبير من عدد الترانزستورات في المعالجات العصبية مع الحفاظ على القوة التعبيرية؟ أو أن وجود طبقات الرادون في الشبكة العصبية يسمح لها بوصف اقتصاديات الثوابت الإسقاطية ، والتي بدورها تحدد البنية الداخلية لصور العالم الحقيقي؟
المشاركة في المؤتمرات العلمية هي ، أولاً وقبل كل شيء ، فرصة لمقارنة الساعات مع قادة العالم ، لرؤية منافسيهم الحقيقيين (نعم ، يذهب المنافسون الحقيقيون أيضًا إلى المؤتمرات العلمية ، لأنهم أيضًا علماء) ، لمعرفة أين تتحرك التكنولوجيا بشكل مباشر ، و ليس في إعادة سرد الحالمين والإنجيليين ، الذين لا علاقة لهم في معظم الأحيان بالعلوم الحقيقية ، ولكنهم تعلموا فقط وضع الكلمات العصرية في جمل محو الأمية نسبيًا. بدون هذا الفهم للاتجاهات والاتجاهات في العلوم الأساسية ، لا يمكن المضي قدماً. التكنولوجيا بدون علم "لن تنطلق" ، أو ستكون قديمة بالفعل.