एंड्री सेब्रेंट (यैंडेक्स): आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की आयु में व्यापार

अब हर कोई कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने द्वारा लाई गई नई क्रांति के बारे में बात कर रहा है। स्मार्ट एल्गोरिदम जीवन के सभी क्षेत्रों में प्रवेश करते हैं: हिग्स बोसोन की खोज से, शाम के लिए एक फिल्म चुनने के लिए। सबसे उन्नत कंपनियां अपने उत्पादों और विपणन में इन तकनीकों को पहले से ही सक्रिय रूप से लागू कर रही हैं। वैयक्तिकृत सिफारिशें, विज्ञापन, वेबसाइट इंटरफ़ेस - यह सब किसी प्रकार का काला जादू नहीं है, बल्कि पहले से उपलब्ध प्रौद्योगिकियाँ हैं।

घरेलू बाजार में, शक के बिना, यांडेक्स मशीनों की शक्ति का उपयोग करने वाली सबसे उन्नत कंपनी है। #AmoCONF को अपनी रिपोर्ट में, यैंडेक्स सर्विसेज मार्केटिंग के निदेशक आंद्रेई सेब्रेंट ने भविष्य और प्रत्येक कंपनी के लिए खुलने वाले अवसरों के बारे में बताया। भविष्य के रुझानों के लिए अपने व्यवसाय का अनुकूलन करें!

^{अस्वीकरण । यह लेख आंद्रेई सेब्रेंट के भाषण का एक प्रतिलिपि है। ऐसे लोग हैं जो समय और प्रेम पाठ को बचाते हैं, ऐसे लोग भी हैं जो काम पर या सड़क पर वीडियो नहीं देख सकते हैं, लेकिन खुशी से पढ़ते हैं हबर, ऐसे श्रवण-बाधित लोग हैं जिनके लिए ध्वनि ट्रैक दुर्गम या समझने में मुश्किल है। हमने उनमें और आप सभी के लिए उत्कृष्ट सामग्री को डिक्रिप्ट करने का निर्णय लिया। जो भी वीडियो पसंद करता है, वह अंत में लिंक है।}

मशीनी बुद्धिमत्ता और प्रौद्योगिकियों का आधुनिकीकरण

शुभ दोपहर नमस्कार, हर कोई ओलंपिक में इकट्ठा हुआ। आईलाइनर के लिए धन्यवाद। सच है, मैं भविष्य के बारे में बात करने जा रहा हूं, डरावने शब्दों का उपयोग कर रहा हूं। मुझे संदेह है कि शब्द "प्रौद्योगिकी का संक्षिप्तकरण" किसी के लिए व्यापक रूप से ज्ञात नहीं है - शर्मीली मत बनो, यह आमतौर पर कई के लिए नहीं जाना जाता है। लेकिन यह उपयोगी है, यह वास्तव में सरल है। मैं उसके बारे में बाद में बात करूंगा। और हां, सही वाक्यांश था: मैं उस भविष्य के बारे में बात करने जा रहा हूं जो आया है, आ रहा है, कुछ ऐसे आए हैं कि केवल स्क्रैपिंग ही शेष है।

मुसीबत यह है कि इंटरनेट पर मेरे काम के 20 वर्षों के लिए यह मुझे लग रहा था कि सब कुछ भयानक है, जल्दी से हो रहा है - कितना अच्छा है! अब मैं समझता हूं कि इन 20 वर्षों में जो कुछ भी हुआ वह एक राक्षसी निरोधात्मक प्रक्रिया थी, अविश्वसनीय रूप से धीमी, लेकिन यह अब जल्दी शुरू हो रही है। सामान्य तौर पर, पूरी रिपोर्ट, कहानी एक अजीब मोज़ेक के सिद्धांत पर बनी है, एक मोज़ेक है ... यह भी नहीं, मैं इसे इस तरह से बेहतर नहीं कहूंगा: एक बिखरे हुए पहेली के सिद्धांत पर। यदि, इन टुकड़ों को देखने के परिणामस्वरूप, पहेली के इन टुकड़ों से तस्वीर आपके सिर में बनने लगती है - तो लक्ष्य प्राप्त हो जाता है, यदि नहीं - तो ठीक है, मुझे नहीं पता, रिकॉर्ड को देखें, इसे आज़माएं - शायद यह निकल जाएगा। क्योंकि यह रसोई की किताब नहीं है - मैं आपको यह नहीं बताऊंगा कि यह कैसे करना है। मैं आपको बताता हूं कि भविष्य में, कुछ वर्षों में, 3-4-5 में (और नहीं) आपको अपनी बिक्री को व्यवस्थित करना होगा, ग्राहकों को आकर्षित करना होगा, किसी ऐसे व्यक्ति से संवाद करना होगा जो आपसे संबंधित हैं।

एक भविष्य जो पहले ही आ चुका है। दो मामले इंटरनेट के बारे में नहीं हैं और विपणन के बारे में नहीं हैं।

लेकिन मैं आपको कुछ अजीब मामले बताऊंगा। यहां कैलिफोर्निया के एक व्यक्ति की कहानी है। यह संयोग से नहीं था कि मैं अपनी उम्र स्लाइड पर लाया - आदमी 65 साल का है, वह मुझसे भी बड़ा है। उसके पास एक समस्या है: उसके पास एक पत्नी है जो उसे साफ लॉन से प्यार करती है (लेकिन यह कैलिफ़ोर्निया है, लॉन के आसपास दो मीटर की बाड़ नहीं है); पड़ोसी बिल्लियाँ लॉन और बकवास पर चलती हैं। 2016 में यह कार्य कैसे हल किया गया है?

पड़ोसी बिल्लियों और पसंदीदा लॉन: अपनी पत्नी के साथ समस्या को कैसे हल करें

2016 में, यह आदमी, रॉबर्ट बॉन्ड अपने घर के कंप्यूटर से थोड़ा सा लोहा खरीदता है, इसे पहले से ही खड़े निगरानी कैमरे से जोड़ता है, जो लॉन के बाहर दिखता है और आगे कुछ असामान्य बात करता है - यह सस्ती, मुफ्त खुला-खट्टा सॉफ्टवेयर डाउनलोड करता है, जो एक तंत्रिका नेटवर्क है और कैमरे की छवि में बिल्लियों को पहचानने के लिए इस तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करना शुरू करता है।

और पहली बार में काम तुच्छ लगता है, क्योंकि अगर कुछ सीखना आसान है, तो वह है बिल्लियाँ, क्योंकि बिल्लियाँ इंटरनेट से अटी पड़ी हैं, दसियों लाख बिल्लियाँ इंटरनेट पर हैं। यदि सब कुछ इतना सरल था - इस तरह के "दिनमान" बिल्ली को "डेटा सेट" पर प्रशिक्षित किया जा सकता है, जो कि थ्रूपुट चैनल की गति के साथ लोड होता है। लेकिन चीजें बदतर हैं: वास्तविक जीवन में, बिल्लियां ज्यादातर रात में बकवास करती हैं। इंटरनेट पर लॉन पर पेशाब करते हुए रात की बिल्लियों की कोई तस्वीर नहीं है। मनुष्य के पास, जैसा कि हम करते हैं, जैसा कि सामान्य डेटा-विज्ञान और तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण में लगी कोई भी कंपनी करती है ... ठीक है, हम चित्रों को अतिरिक्त रूप से खोदेंगे, उन्हें स्वयं बनाएंगे; रात बिल्लियों को पहचानने के लिए सीखा गया जाल भी बहुत विश्वसनीय है ...



और उसके बाद - अंतिम चरण: एक विद्युत नियंत्रित वाल्व इस कंप्यूटर के आउटपुट से जुड़ा हुआ है। वाल्व पाइप पर खड़ा है जो स्प्रेयर की ओर जाता है। इसलिए, जैसे ही बिल्ली लॉन में प्रवेश करती है और अनुकूलन करना चाहती है, वे इसे पानी देना शुरू करते हैं - बिल्ली डंप करती है।

इस प्रकार समस्या हल हो गई है, पत्नी खुश है, बिल्लियां नहीं चलती हैं, और यह सब एक अजीब चमत्कार है - बिल्लियों को पहचानना सीखने वाले तंत्रिका नेटवर्क, जिन्होंने यह पाया कि इंटरनेट, नरक में, प्रशिक्षण के लिए पर्याप्त स्रोत चित्र नहीं हैं। ठीक है, हम आपको पूरा करेंगे! उसने अपनी पढ़ाई पूरी की। यह शायद दुनिया का एकमात्र तंत्रिका नेटवर्क है जो रात की बिल्लियों को पहचान सकता है।

यह सब एक ऐसे व्यक्ति द्वारा किया जाता है जो हाइपरप्रोग्राममर नहीं है, जिसने अपने पूरे जीवन में Google या यांडेक्स पर काम नहीं किया है, और इस हार्डवेयर की मदद से, सामान्य तौर पर, यह काफी सस्ता, कॉम्पैक्ट और सरल है।

जापानी खीरे: माँ की मदद कैसे करें

एक और कहानी। कैलिफोर्निया से सागर के पार, जापानी एक छोटे से घर के खेत में खीरे उगाते हैं। इस रूप में खीरे आमतौर पर 9 विभिन्न श्रेणियों में क्रमबद्ध होते हैं।

यह छंटाई एक बूढ़ी माँ द्वारा मैन्युअल रूप से की जाती है। यह उसके लिए कठिन है - वह दिन में 8 घंटे कन्वेयर के पास खड़ी रहती है, और वह अपना सारा जीवन ... ठीक है, सभी नहीं, लेकिन उसने अपने जीवन के अंतिम कुछ वर्षों को समर्पित किया, जिसे वह समझती है, एक ककड़ी (उसके रंग, आकार और आकार) को देखते हुए, जिसमें नौ श्रेणियों में से इसे जिम्मेदार ठहराया जाना चाहिए। उन्हें परेशानी है - वे एक अस्थायी कर्मचारी को भी काम पर नहीं रख सकते हैं, क्योंकि श्रमिक को कई महीनों तक इस शानदार प्रक्रिया के लिए सिखाया जाना चाहिए - खीरे को पहचानने के लिए। तब आप शायद पहले से ही अनुमान लगा चुके थे।



यह फिर से एक कंप्यूटर था। इस बार, हालांकि, ग्रिड क्लाउड में था, क्योंकि रास्पर्डरी पाई कंप्यूटर काफी कम शक्ति वाला है। नेट सिखाया गया था कि माँ एक प्रशिक्षण नमूने के रूप में क्या करती है, उन्होंने खुद माँ की कार्रवाई का उपयोग किया: यहाँ खीरे की एक तस्वीर है, जहाँ उनकी माँ ने इसे लिया था। मेरी माँ ने 10 हजार बार ऐसा करने के बाद: "सेतोचका, यहाँ आपके लिए एक नया ककड़ी है, क्या आप समझते हैं कि वह किस श्रेणी में है?" "मैं समझता हूँ," सेटोचका कहता है।



और यह सब इस तरह के डिजाइन में सन्निहित था: कन्वेयर पर गिरने से पहले एक कन्वेयर, खीरे इसके साथ सवारी करते हैं, एक कैमरा उन्हें देखता है, पुशर्स कन्वेयर के साथ खड़े होते हैं और ककड़ी को इसी श्रेणी के एक बॉक्स में धकेलते हैं। फिर, यह 2016 का निर्णय है। यह एक बहुत महत्वपूर्ण बिंदु दिखाता है जो अब खराब समझा जाता है। यह स्क्रीन पर लिखा है:



जिसे हम सूचना प्रौद्योगिकी कहते थे, वास्तव में, वह जानकारी होना बंद हो गई है। ये परिचालन प्रौद्योगिकियां हैं: प्रशिक्षित मशीन स्वयं क्रियाएं करती है, और हमें सूचित नहीं करती है; घंटी नहीं बजती - "बिल्ली आ गई। आप क्या करेंगे? क्या आप इसे तौलिए से बांधेंगे या क्या? " और यह एक अस्थायी ककड़ी के ऊपर श्रेणी संख्या को प्रदर्शित करता है। "ठीक है, अब आप इसे अपने शाही हाथ से धक्का दे सकते हैं" ... नहीं! प्रशिक्षण समाप्त होने के बाद इस प्रक्रिया में कोई भी व्यक्ति नहीं है। यह एक बहुत ही बहुमुखी तस्वीर है जो यह बताता है कि भविष्य कैसे काम करता है, जिसमें मशीनें बौद्धिक कार्यों को हल करती हैं (एक बिल्ली की पहचान करने के लिए, यह समझने के लिए कि ककड़ी किस श्रेणी की है)।

सूचना प्रौद्योगिकी चालू हो गई है

और वास्तव में, यह हमारी इच्छा नहीं है। और सामान्य तौर पर, यह केवल इंटरनेट और कंप्यूटर पर होने वाली कुछ आभासी चीजों की संपत्ति नहीं है। मैं विशेष रूप से स्लाइड लाया: जनरल इलेक्ट्रिक एक बहुत बड़ी कंपनी है जो कॉलॉज़ल ऑफ़लाइन व्यवसायों के साथ काम कर रही है, जो मानते हैं कि 2015 वह वर्ष था जब यह रूपांतरण हुआ था - सूचना प्रौद्योगिकी चालू हो गई है, और वे हमारे भविष्य का निर्धारण करते हैं। और वास्तव में, इस सब के साथ पकड़ने के लिए, हमें यह सोचने की ज़रूरत है कि हमारी व्यावसायिक प्रक्रियाओं में समान संक्रमण कैसे स्थापित किया जाए, क्योंकि परिवर्तन हमेशा एक दर्दनाक होता है और तात्कालिक चीज नहीं।

लेकिन अगर आप अभी इस जानकारी के लिए तैयार नहीं हैं, तो आप अपने आप को उन लोगों के बीच पा सकते हैं जिन पर कदम रखा गया है। एक अच्छा उदाहरण: उन्होंने कोडक पर कदम रखा, उन्होंने सोचा कि वह अच्छी तरह से संरक्षित है (ऐसी तकनीक!)। उन्होंने ब्लैकबेरी पर हमला किया - उन्होंने ईमानदारी से सोचा कि लोगों के लिए बटन पर दबाव डालना मूल्यवान है, और कोई भी अपनी उंगलियों को स्क्रीन के चारों ओर नहीं खींचेगा, इसे गंदा कर देगा। ब्लैकबेरी कहां है? ।।

अंत में, अधिकारियों को एक और संदर्भ। दावोस में इस साल की शुरुआत में, वर्ल्ड इकोनॉमिक फ़ोरम में, इन शब्दों को आधिकारिक तौर पर दोहराया गया था: हम अब चौथी औद्योगिक क्रांति के केंद्र में हैं। यह औद्योगिक क्रांति मुख्य रूप से उन्मत्त गति के कारण है जिसके साथ कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन सीखने की शुरुआत की जा रही है।



मुझे "कृत्रिम बुद्धिमत्ता" शब्दों से नफरत है और अब बताऊंगा कि क्यों। क्योंकि वास्तव में, हम इस स्थान पर कार की खुद से तुलना करने की कोशिश कर रहे हैं और किसी तरह से कार को डरते हैं (यह डर नहीं है): “आप हमारे साथ कभी भी तुलना नहीं करेंगे! हम विचारक हैं! ” आप देखें, मानव जाति के इतिहास में मशीन ने यह साबित कर दिया है कि यह और अधिक कर सकता है - क्योंकि हम इसके साथ आते हैं।

एक कार हमेशा अधिक कर सकती है

यहाँ एक अच्छा उदाहरण है जो मुझे व्याख्यान का एक गुच्छा देना पसंद है - यह एक कृत्रिम पक्षी के बारे में एक कहानी है। हम इसे पुन: पेश नहीं कर सकते। हमें वास्तव में यह पता नहीं है कि इसके पंख में प्रत्येक पंख कैसे काम करता है, यह उड़ान में क्या कार्य करता है। इसके अलावा, प्रकृति में इन पंख वाले पंखों की विविधता राक्षसी है! .. और फिर चमगादड़ हैं।

एक "कृत्रिम पक्षी" क्या है?

यह सच है, हम केवल कुछ नहीं कर सकते हैं, और हम अगले कुछ वर्षों में, प्रौद्योगिकी के विकास को देखते हुए, हम यह नहीं समझ सकते हैं कि हम विंग के प्रत्येक कार्य को कितनी सटीकता के साथ कर सकते हैं। लेकिन हम, चूंकि हम लोग हैं, मानवता, उड़ान के विचार के रूप में पक्षी से प्रेरित थे। और इस अर्थ में, पहला कृत्रिम पक्षी एक गुब्बारा था, जिसने आज से कई शताब्दियों पहले बनाया था। क्योंकि उसने लोगों को हवा में ले जाने की अनुमति दी।

फिर, कुछ समय बाद, वे एक पूरी तरह से अलग विंग के विचार पर लौट आए, इस प्रोफाइल के साथ कि पक्षी को पता नहीं है - यह स्थिर में है, आंदोलनों को स्विंग किए बिना यह कार को हवा में रख सकता है। लेकिन उसके पास एक जेट इंजन है, और इस मशीन ने हमें समुद्र के पार ढोना शुरू कर दिया, जो पक्षी नहीं कर सकते।

इसके अलावा, कुछ बिंदु पर, हम, मानवता, सितारों के लिए उड़ान भरी ... ठीक है, मंगल ग्रह पर! अब तक सितारों के लिए नहीं, लेकिन यह "क्यूरियोसिटी" मंगल पर रेंग रहा है और वहां से सेल्फी स्थानांतरित कर रहा है। वही कृत्रिम पक्षी उसे वहाँ ले आया। आप देखें, हमने उड़ान के विचार के बारे में क्या सोचा और एक कृत्रिम पक्षी क्या होना चाहिए।



सुनो, जब वे मुझे अब कृत्रिम बुद्धिमत्ता के बारे में बताते हैं ... ठीक है, हम नहीं जानते कि यह कैसे काम करता है (सिर को इंगित करता है) ... हाँ! जैसे हम पक्षी के पंख के बारे में कुछ नहीं जानते हैं। जब गुब्बारे दिखाई दिए, तब हमने इसे मंच पर नहीं रोका, एक एबेकस का आविष्कार किया और एक निश्चित ऑपरेशन को सरल बनाया, जिसमें जानवर सक्षम नहीं हैं, लेकिन हमारे पास एक मौखिक खाता है - लेकिन, इसे धिक्कार है, यह आसान है। फिर तकनीक ने हमें इसे और भी आसान बनाने में मदद की, और फिर तकनीक बहुत ही तंत्रिका नेटवर्क तक पहुंच गई जो खुद प्रशिक्षित हैं - यह महत्वपूर्ण है! वे खुद से सीखते हैं!

कृत्रिम बुद्धि क्या है?

यदि हम एक बिल्ली के उदाहरण को याद करते हैं, तो किसी ने इस ग्रिड को बिल्ली और एक बच्चे और एक कुत्ते के बीच अंतर के औपचारिक मापदंडों को नहीं समझाया। ग्रिड ने खुद का अध्ययन किया, बिल्लियों की लाखों तस्वीरों को देखा और अंततः सीखा। हम नहीं जानते कि कैसे। खैर, हम खुद को कैसे सीखते हैं?

और वास्तव में, मैं अभी जो बात कर रहा हूं, वह यह है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (मशीन बोलना अभी भी सही है) का हमारे मस्तिष्क के लिए एक रॉकेट के समान संबंध एक गौरैया से होगा - और जीवन को इतना दिलचस्प बनाता है। एक रॉकेट ट्वीट नहीं कर सकता और हमारे सिर पर नहीं चढ़ेगा। गौरैया कर सकती है।



एक ही समय में, एक रॉकेट, जैसा कि आप अनुमान लगा सकते हैं, एक पड़ोसी महाद्वीप के लिए एक परमाणु प्रभार, कुरोशिती से मंगल ग्रह तक, उपग्रह इंटरनेट के लिए काम करने के लिए एक उपग्रह, बहुत सी चीजें, लेकिन यह गौरैया के लिए करने के लिए बिल्कुल कुछ भी नहीं है। वास्तव में मशीन इंटेलिजेंस के लिए एक ही बात होगी: यह उन चीजों को करेगा जो हम समझ नहीं सकते हैं कि मस्तिष्क क्या कर सकता है, लेकिन यह कर सकता है।



उसी समय, एक और दिलचस्प कहानी समानांतर में हुई, जो कई सेवाओं की चिंता नहीं करती है ... क्योंकि मैं अब विशिष्ट सेवाओं के बारे में बात कर रहा हूं - छवि मान्यता, वास्तव में वह फ़ंक्शन जिसके चारों ओर दोनों उदाहरण बनाए गए थे, जिसके आसपास छवि खोज बनी है, कुछ का एक गुच्छा बातें। लेकिन यह अभी भी एक विशिष्ट सेवा है। आप निजीकरण कह सकते हैं - मेरे पास इसके बारे में अलग-अलग उदाहरण होंगे। यह भी एक अलग सेवा है - आपके पास आए खरीदार के बारे में कुछ समझने के लिए। लेकिन यह एक सेवा है।

न केवल स्वयं सेवाएं, बल्कि इंटरफेस भी

स्व-शिक्षण प्रणाली, पहली जगह में तंत्रिका नेटवर्क ने एक और दिलचस्प समस्या को हल करना संभव बना दिया है जो बिल्कुल इस तरह है - सभी सेवाओं में। यह कार्य फ्रंट-एंड है।

कुछ समय पहले, ऐसी समस्या थी (हालांकि यह मौजूद थी): आपको मशीन-पठनीय रूप में जानकारी लाने की आवश्यकता है ताकि मशीन इसके साथ काम करना शुरू कर सके। ऐसी कोई समस्या नहीं! क्योंकि ... मशीन-पठनीय दृश्य क्या है? वह पांडुलिपि से, यहां तक ​​कि स्क्रीन से, यहां तक ​​कि गुफा के ड्राइंग से भी पाठ पढ़ सकता है, अगर पाठ हो। इसके अलावा, वह समझ सकती है कि इस तस्वीर में क्या हुआ अगर यह एक तस्वीर है। वह सुन सकती है जो ज़ोर से कहा गया है और इसे मुद्रित पाठ में बदल दें यदि आपको किसी कारण से इसकी आवश्यकता है; इससे भी बदतर - यह सब समझने का अर्थ है ...

भाषण, चित्र, भाषण संश्लेषण की मान्यता

और यह सबसे दिलचस्प कहानी है जो अब हो रही है। अभी जो कुछ हो रहा है, वह एक-दो साल में बहुत बदल गया है। मशीन को मूर्खतापूर्ण रूप से सुनने और बस ध्वनियों को अक्षरों में अनुवाद नहीं करने के लिए सीखने के लिए, इसे कुछ अर्थ सिखाने के लिए आवश्यक था। यहां एक दिलचस्प कार्य शुरू हुआ, एक बिल्कुल व्यावहारिक कार्य, जो बाहर से दिखाई नहीं दे रहा है, और यह एक बड़ी सफलता है जो कि, उदाहरण के लिए, खोज इंजन द्वारा हल की गई थी, जिसे समस्या को हल करना था ...



आप जानते हैं, कुछ मानसिक बीमारियों के लिए (यदि कमरे में मनोवैज्ञानिक हैं - वे इस तरह के एक परीक्षण को जानते हैं) वे चार वस्तुएं या अधिक देते हैं और कहते हैं: "यहाँ क्या अतिशयोक्ति है?" इसे खोजो। " कई मामलों में, कुछ बीमारियों के लिए, पूरी तरह से आश्चर्यजनक, अजीब जवाब जो हमारे लिए भ्रमपूर्ण लगते हैं। तो, कार के लिए एक ही कार्य: चार ऑब्जेक्ट - अतिरिक्त ढूंढें।



और यह पता चला है कि भाषाई विश्लेषण के पुराने, पारंपरिक मॉडल में, यह एक बड़ा घात है। क्योंकि, यदि हम ऑब्जेक्ट नंबर 2 और ऑब्जेक्ट नंबर 4 को देखते हैं, तो यह पता चला है कि जब यह लिखित पाठ और तनाव नहीं सुना जाता है, तो लॉक और लॉक अलग नहीं होते हैं। इसके अलावा, विशेषण का भी गहराई से विश्लेषण से पता चलता है कि यह कुछ ऐसा है जो उस सामग्री का वर्णन करता है जिससे यह संज्ञा स्पष्ट रूप से बनाई गई है। और ऐसा लगता है कि ये दोनों वस्तुएं बहुत करीब हैं ("स्टोन कैसल" और "आयरन कैसल" की ओर इशारा करती हैं), और यह एक ("पुराना किला") आम तौर पर कहीं नहीं है, ऐसा कुछ भी नहीं है। लेकिन आप और मैं समझते हैं कि कहानी पूरी तरह से अलग है: आम तौर पर बोलना, यह वस्तु शानदार (आयरन कैसल) है, लेकिन ये तीनों समान हैं। कार को यह कैसे समझा जाए? खासकर जब यह इस तथ्य की बात आती है कि सामान्य रूप से एक छवि है और सादगी के लिए, यथार्थवाद के लिए अधिक सटीक रूप से, हम मानते हैं कि इस छवि में चित्रों में पाठ नहीं है - उदाहरण के लिए, उस पृष्ठ पर जहां यह पाया जाता है। बस एक छवि। फोटो एल्बम में। इसे कैसे वर्गीकृत करें? क्या मुझे इसे "पुराने किले" के अनुरोध पर प्रदर्शित करना चाहिए?

और यह पता चला कि ऐसी कोई चीज है जो कुछ समय के लिए अवैज्ञानिक कल्पना थी, जैसे अर्थों का एक बहुत बहुआयामी स्थान जिसमें आप कुछ वैक्टर बनाने के लिए मशीन सिखा सकते हैं। इन वैक्टर के टुकड़े चित्रों के नीचे दिखाए गए हैं, और यहां तक ​​कि सरसरी निगाह से पता चलता है कि ये (पहले तीन चित्र) आम तौर पर समान हैं - अच्छी तरह से, दोस्तों, वहाँ कुछ है 8, 7, 1, 3 ..., और यहाँ - brrr, यह स्पष्ट रूप से कुछ है ऐसा बिलकुल नहीं है। यही है, ये तीनों एक जगह पर, एक क्षेत्र में, लगभग इस राक्षसी बहुआयामी अंतरिक्ष के एक क्षेत्र में, और चौथे कहीं पर कहीं बाहर रहते हैं।

और यह अर्थ को समझने की समस्या को हल करता है, कम से कम इस दृष्टिकोण से कि वस्तुएं सार्थक रूप से एक दूसरे के करीब हैं। यह अच्छा है कि अब यह कार्य, उदाहरण के लिए, एक दूसरे के समान समस्याओं को हल करने के लिए, वही Microsoft स्काइप में उत्कृष्ट युगपत अनुवाद प्रदान करने की अनुमति देगा। क्योंकि उसी समय जब शास्त्रीय भाषाई मॉडल के बजाय जो इस समस्या (लॉक - लॉक) पर ठोकर खाते थे, तंत्रिका नेटवर्क जुड़े हुए थे - यह अनुवाद करने के लिए सार्थक हो गया। और फिर, दोस्तों, फिर वे पहले से ही भाषा से भाषा को जोड़ते हैं। उस क्षण, जब इन अर्थ वैक्टर का आपका स्थान भरा हुआ है, किसी भी भाषा में इसका प्रक्षेपण एक विशुद्ध रूप से तकनीकी संचालन है। इस समय, हमारे ग्रह पर भाषा की समस्याएं एक वर्ग के रूप में गायब हो जाती हैं।

यह एक बहुत ही गैर तुच्छ कहानी है! मैं यह नहीं कह रहा हूँ कि सरल यैंडेक्स, सरल Microsoft, सरल Google अब कर रहे हैं। मैं इस बारे में बात कर रहा हूं कि यह कैसे बदलता है जिस तरह से हम कल्पना नहीं कर सकते थे, किसी तरह से - एक आधा किक के साथ। हमने यह भी नहीं देखा कि इंटरफ़ेस में अचानक सब कुछ स्व-अनुवादित था। यह इस तरह दिखेगा - किसी अलग सुपर सर्विस की तरह नहीं।

पारंपरिक विज्ञान पर प्रयास? नहीं, उसके साथ सहजीवन!

मैं दिखाना चाहता हूं कि विशेष रूप से विज्ञान के उदाहरण पर पारंपरिक क्षेत्रों के साथ क्या हो रहा है, और कुछ वाणिज्यिक उत्पाद नहीं। देखिए, विज्ञान जो हम सभी को चिंतित करता है, वह है मौसम विज्ञान। हम सभी समझना चाहते हैं: क्या हमें एक छाता लेने की ज़रूरत है, क्या आज बारिश होगी? हो सकता है, वास्तव में, छाता होना जरूरी नहीं है, लेकिन केवल गर्म कपड़े पहनना है, और बारिश नहीं होगी, और हरामी भयानक है।

और अब मैं यैंडेक्स समाधान के बारे में कहूंगा, क्योंकि यह फिर से ... मैं यहां यांडेक्स को बेचना नहीं चाहता, यह मेरी बिक्री के बिना काफी बड़ा है। मौसम विज्ञान के साथ ये बातें अब दुनिया में मौसम की घटनाओं का पूर्वानुमान लगाने में लगी सभी बड़ी कंपनियों द्वारा की जा रही हैं: वेदर चैनल और अन्य, आईबीएम मशीन सीखने के मामले में जुड़े हुए हैं। सौभाग्य से, हमारे अंदर एक पूर्वानुमान है (यांडेक्स सेवाओं में से एक), और, कुछ के लिए, हमारे पास पर्याप्त मशीन सीखना है।

मौसम पूर्वानुमान और मेटेयुम के बारे में

तो, मेटियम प्रकट होता है। मौसम का पूर्वानुमान क्या है इसका एक संक्षिप्त दौरा। यह एक पूरी तरह से विविध प्रकार का डेटा है जो वास्तविक समय में सुपर कंप्यूटर में डालता है। डेटा अब स्क्रीन पर क्या है से लिया गया है। ये दर्जनों मौसम संबंधी उपग्रह हैं, जिनसे पृथ्वी के उस हिस्से के बारे में जानकारी बह रही है, जो स्पेक्ट्रम के विभिन्न हिस्सों में उनके नीचे स्थित है।ये लगभग दस हजार मौसम स्टेशन हैं जो (लेकिन, दुर्भाग्य से, केवल पृथ्वी की सतह पर) वायुमंडल की स्थिति के बारे में जानकारी देते हैं: इसका तापमान, हवा की दिशा, हवा की गति, आर्द्रता, रासायनिक संरचना, यदि आवश्यक हो, तो सूर्य द्वारा प्रकाश के संपर्क की डिग्री - डॉफीगा सब कुछ।



खैर, चूंकि, आम तौर पर बोल रहा हूं, वातावरण तीन आयामी है, और इसमें सभी प्रकार की प्रक्रियाओं को अनुकरण करने के लिए जिसमें अभी भी ऊंचाई में कुछ बदलने की आवश्यकता है (बादल एक निश्चित ऊंचाई पर हैं, और सिर्फ एक स्तंभ नहीं हैं) - कई और अधिक हैं, दुर्भाग्य से, हमारी पृथ्वी के आकार के लिए काफी छोटे स्टेशन हैं, जहां से वे नियमित रूप से लॉन्च करते हैं, दिन में कई घंटे, मौसम के गुब्बारे - हीलियम से भरा एक मोटी गुब्बारा (इसलिए इसे बंद हो जाता है), जो सेंसर का एक सेट वहन करता है जो सब कुछ समान (तापमान, गति, आर्द्रता) को माप सकता है और टी उर्फ आगे)।



और इन आंकड़ों का पूरा सेट कई हाइपर-, सुपरकंप्यूटर केंद्रों में डाला जाता है जो दुनिया भर में स्थित हैं, और इन आंकड़ों को कई भौतिकविदों-सिद्धांतकारों द्वारा निर्मित किया जाता है, जो कि सिकुड़ा हुआ तरल पदार्थ की गतिशीलता में विशेषज्ञ हैं (यह वही है जो हमारे आसपास के वातावरण को सामान्य "भौतिक" भाषा में कहा जाता है ...) बहुत सारे मॉडल हैं, वे वास्तव में कम हैं, और कठिन हैं, उन्हें दशकों तक, प्रतिभाशाली दिमागों के एक समूह द्वारा, बहुत मजबूत भौतिकविदों द्वारा बनाया गया था, और फिर शानदार प्रोग्रामर और गणितज्ञों की तुलना में निष्पादन योग्य कोड में बदल गए। रों।

ये मॉडल सामान्य रूप से, कुछ प्रकार के लगभग सार्थक पूर्वानुमान देते हैं। एक विशेष उदाहरण: इस स्थिति में इनमें से कोई भी मॉडल +30 (सूर्य) की भविष्यवाणी नहीं करेगा। लेकिन यह स्पष्ट है कि वे झूठ बोल रहे हैं (मौसम हमारे आंगन के समान है) - या तो शून्य से थोड़ा अधिक है, या शून्य से थोड़ा कम है, या यह बर्फ, या बारिश, या क्या छिड़क देगा?

ठीक है, चलो मशीन लर्निंग सिस्टम को यहां से कनेक्ट करें - एक जिसे हमने मेट्रिक्सनेट कहा है (अभी तक सभी प्रकार की डमी के साथ)। और मुझे बताओ, मशीन सीखने की प्रणाली, आपके पास एक कार्य है: यहां पूर्वानुमान के ढेर का एक गुच्छा है (कहते हैं, कल सुबह 9 बजे ओलम्पियास्की क्षेत्र में)। आप उन्हें अभी लिखते हैं, ये पूर्वानुमान, कल आप उनकी तुलना वास्तविक टिप्पणियों के परिणामों से करेंगे, क्योंकि कल हम सुबह 9 बजे जानेंगे कि यहाँ क्या हुआ था। और इतनी लगातार, और इतनी सारी पृथ्वी के लिए। हमारे पास बड़े डेटा सेंटर हैं।



आपका काम हर समय सीखना है, तुलना करना कि इनमें से प्रत्येक मॉडल किसी दिए गए बिंदु पर वास्तविक अवलोकन से कैसे विचलित होता है; इस डेल्टा को कम करना सीखें, अपना स्वयं का पूर्वानुमान उत्पन्न करना सीखें, जिसमें व्यक्तिगत रूप से इनमें से किसी भी मॉडल की विसंगति से कम एक डेल्टा (वास्तविकता, तापमान या वर्षा या कुछ अन्य मीट्रिक के साथ विसंगति) होगा।

इस मामले में, महत्वपूर्ण बात पर ध्यान दें: हम इस मशीन भौतिकी को नहीं सिखाते हैं, हमारे पास प्रोफेसरों का स्टाफ नहीं है, जैसा कि विज्ञान अकादमी के वायुमंडलीय भौतिकी संस्थान में है। यह मशीन एक निश्चित पैरामीटर को कम करने के लिए खुद को सीखती है, अर्थात्, अधिक सटीक पूर्वानुमान बनाने के लिए। क्यों?हाँ, हमें पता नहीं है! हम अभी भी इसमें अतिरिक्त डेटा लोड कर रहे हैं, जिसे मॉडल में लोड नहीं किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सामान्य कारणों से, हम समझते हैं कि, आम तौर पर बोलना, वातावरण में जीवन विभिन्न प्रकार की अंतर्निहित सतह के लिए अलग-अलग होता है, अर्थात् झील के ऊपर, एक जंगल या पर्णपाती वन या शहरी क्षेत्रों में, वातावरण बहुत अलग तरीके से व्यवहार करता है।

लेकिन Yandex.Maps पर हम इन मॉडलों के विपरीत, बहुत अधिक अद्यतित जानकारी देखते हैं, जो एक सौ साल पहले एक बार इस जानकारी को सूचना में डालते हैं, और फिर इस जंगल को काट देते हैं, और वहां उन्होंने शहर का निर्माण किया ... लेकिन हमारे पास कुछ और है हमारे उपग्रह मानचित्रों से कम हाल की जानकारी उपलब्ध है। हम इसे ड्राइव कर सकते हैं और इसके परिणामस्वरूप, ऐसे पूर्वानुमानों को उत्पन्न करने के लिए मजबूर करते हैं जो अब इन विशाल मॉडलों के पूर्वानुमानों की तुलना में अधिक सटीक हैं। और जब से हमने एक साल से भी कम समय पहले मेटेउम लॉन्च किया था, अब यह सटीकता में सुधार करेगा, क्योंकि मशीन को अच्छी तरह से भविष्यवाणी करने का तरीका जानने के लिए ... खैर, मौसम ऐसा है - यह मौसम चक्र के साथ एक चीज है। यही है, जब तक आप कम से कम एक शरद ऋतु से बच गए हैं, तब तक किसी भी तरह से शरद ऋतु के मौसम की भविष्यवाणी करना मुश्किल है।

और अब वह उस बिंदु पर आती है जहां वह हर मौसम में कम से कम एक बार जीवित रहेगी। हमने इसे बस देर से शरद ऋतु में लॉन्च किया। अब उसके लिए, शीतकालीन एक नवीनता नहीं होगी - उसने एक बार सर्दियों का अध्ययन किया था। और इससे वातावरण में होने वाली प्रक्रियाओं की हमारी समझ में सुधार के बिना मौसम का पूर्वानुमान बढ़ेगा। ठीक है, आप समझते हैं, मैं विशेष रूप से इन शब्दों पर ध्यान केंद्रित करता हूं, क्योंकि यही आपके काम का होगा। आपके बगल की मशीन महत्वपूर्ण, स्मार्ट, बौद्धिक कार्यों को हल करेगी, जबकि पूरी तरह से समझ में नहीं आ रहा है कि वास्तव में क्या हो रहा है। किसी ने भी उसे नहीं समझाया, क्योंकि हमने इस बारे में भौतिकी के बारे में कुछ नहीं बताया।

वैयक्तिकरण: ग्राहक संचार का अपरिहार्य भविष्य

और इसलिए अब भी मैं आपको थोड़ा सा बताऊंगा कि किसी विशेष व्यवसाय के लिए क्या महत्वपूर्ण है। विज्ञान विज्ञान है, लेकिन हम व्यवसाय के बारे में बात कर रहे हैं। देखिए, निजीकरण के बारे में कहानी पहले से ही यहाँ लग रही है: एमोक्रोम अपडेट पर एक बहुत ही सटीक रिपोर्ट में मिखाइल ने सिर्फ इतना कहा कि, दोस्तों, अब आप व्यक्तिगत रूप से इस व्यक्ति के साथ कुछ ऐसी चीजों के बारे में घोषणा करके पकड़ सकते हैं जो उसने अभी तक आपसे नहीं खरीदी हैं।

यह सही है, यह आदर्श है कि यह विभिन्न प्रणालियों में आदर्श बन जाता है, लेकिन दुनिया में सब कुछ केवल amoCRM से नियंत्रित नहीं होता है। यहां, उदाहरण के लिए, amoCRM आपको अन्य साइटों पर एक व्यक्ति के साथ पकड़ने की अनुमति देता है (आपके पास अपनी साइट हो सकती है)।

लक्ष्यीकरण प्रौद्योगिकी

यहां 2016 का एक अजीब विरोधाभास उठता है: विज्ञापन तकनीकी रूप से साइट पर बाकी सभी चीजों की तुलना में बहुत अधिक उन्नत है। ठीक है, आप समझते हैं: सादगी के लिए मैं अब एक आवेदन नहीं ले रहा हूं, लेकिन सिर्फ एक वेबसाइट - आप अपनी वेबसाइट पर स्थिर सामग्री लटका सकते हैं जो पिछले तीन वर्षों से वहां लटका हुआ है, यह बिना किसी अन्तरक्रियाशीलता के मूर्खतापूर्ण है, जैसे कि उस समय जब वेब का जन्म हुआ था, 20 साल पहले। और विज्ञापन कोड, कोड का एक टुकड़ा, Google और यैंडेक्स, या कुछ अन्य अच्छा ग्रिड, एक बहुत ही स्मार्ट ब्लैक बॉक्स है, जो उस समय, जबकि यह पृष्ठ खींचा जा रहा है, आने वाले उपयोगकर्ता के बारे में सब कुछ समझता है, डेटाबेस को सैकड़ों विज्ञापनों तक पहुँचाता है और बनाता है। स्मार्ट, सहज मान्यताओं जो एक क्लिक करने की अधिक संभावना है। क्योंकि वास्तव में, जब वे विज्ञापन दिखाते हैं तो अनुकूलित पैरामीटर एक क्लिक की संभावना है।वह सब गणित का एक गुच्छा है, "मशीन-लर्निंग" और बाकी सब। और पेज - जैसा है, वैसा है।

मशीन इंटेलिजेंस लोगों से सीखता है

क्या आप समझते हैं कि इसमें इतना समय नहीं लगेगा? आप समझते हैं कि जल्द ही एक ऐसी साइट है जो विज्ञापनों के आसपास उतनी स्मार्ट नहीं है ... अच्छी तरह से, केवा ... अच्छी तरह से, यह इस तरह की साइट पर होने के लिए घृणित है?! यह एक ऐसी साइट पर जाने के लिए घृणित है जिसका चेहरा सभी के लिए समान है, एक उत्पाद कार्ड पर जो सभी के लिए समान है, और इसी तरह, और इसी तरह, और इसी तरह।



यही कहानी है कि निजीकरण आपको हर जगह से आगे निकल जाएगा। और आगे, जितना अधिक यह बेहतर और बेहतर काम करेगा, क्योंकि, एक बार फिर: मशीनें लोगों से सीखती हैं। यह बहुत महत्वपूर्ण है कि हम उसे प्रशिक्षित न करें, हम कुछ नया नहीं समझते हैं और इसलिए हमारे पास मशीन सिखाने के लिए कुछ भी नहीं है। हां, वह खुद हर समय स्वयं सीखती है, क्योंकि हर समय ये लाखों, अरबों क्लिक हैं जो वह अपने लिए लेती है।

Crypta

और हाँ, यहाँ यह पता चला है ... थोड़ा डर इस तरह के एक छोटे से ब्लॉक आरेख को अधिक तकनीकी प्रस्तुति से बनाया गया है। उदाहरण के लिए, प्रौद्योगिकी, जिसे हम क्रिप्टा कहते हैं, आपको किसी व्यक्ति के हितों को निर्धारित करने की अनुमति देता है, बहुत सारी चीजें कताई कर रही हैं, और परिणामस्वरूप, "ब्लैक बॉक्स" यह तय करता है कि किसी तरह के "बाजार" के "चेहरे" पर क्या आकर्षित किया जाए।

औसत और विभाजन को रोकें!

सामान्य विपणन शब्दों में अनुवादित, इसका अर्थ है: औसत रोकना, खंडों को रोकना, आप निजीकरण के स्तर पर काम कर सकते हैं। कई घटकों का यह परिचित कॉकटेल हमारे कमजोर मस्तिष्क को रखने में सक्षम है। कार की जरूरत नहीं है। उसे दस श्रेणियों में टूटने या किसी तरह के आरएफएम विभाजन के लिए जाने की आवश्यकता नहीं है, जहां, फिर से ... कुछ उन्नत विपणक, बस कुछ लोग अपने सिर में बीस से अधिक खंड रख सकते हैं। और कार की परवाह नहीं है, इसे सेगमेंट की आवश्यकता नहीं है - यह सैकड़ों लाखों लोगों के साथ सीधे काम करता है, उदाहरण के लिए, हमारे मामले में, विभिन्न उपयोगकर्ता।

उसी समय, एक चतुर एल्गोरिदम न केवल कुछ समान दिखाता है (यह किसी व्यक्ति के लिए दुख की बात होगी), यह कुछ खोल सकता है, यह एक व्यक्ति को दिखा सकता है - "वाह! मैं इस बारे में कैसे नहीं जान सकता था? ” मैं पृष्ठ पर गया - और पाठ; लाठी ...

क्या "समानता" से दूर होना संभव है?

और यह है कि, उदाहरण के लिए, सभी आधुनिक स्ट्रीमिंग सेवाएं कैसे काम करती हैं, यह YouTube कैसे काम करता है। सिफारिशें प्रत्येक व्यक्ति के अनुकूल होने लगती हैं। चित्रण के रूप में, "ब्लैक बॉक्स" चालू करने पर सेवा में बिताया गया समय कैसे बढ़ता है, इसका एक ग्राफ होता है ... और-और-और ... एक व्यक्ति छड़ी करना शुरू कर देता है क्योंकि उसे उन गीतों की सिफारिश की जाती है जो वह हर समय सुनना चाहता है।

यांडेक्स ज़ेन

या यह हमारे सबसे उन्नत, सबसे हाल ही में लॉन्च किए गए और विभिन्न देशों के एक समूह में कैसे होता है, समय हत्यारा "ज़ेन" कहलाता है। ऐसी सेवा। यह या तो मोबाइल पर "लांसर" है, या मोबाइल पर ब्राउज़र में है। प्रत्येक व्यक्ति के लिए व्यक्तिगत रूप से अनुकूलित सामग्री की एक धारा है, एक बहुत ही अलग तरह की: समाचार, चित्र, बिल्लियों, व्यंजनों - एक व्यक्ति क्या पढ़ना चाहता है।



लेकिन वह उसके लिए व्यक्तिगत रूप से पूरी तरह से स्वचालित है। पहली बार हम आश्वस्त थे कि हमें परवाह नहीं है कि यह सेवा कहाँ शुरू की गई है - ब्राजील, इंडोनेशिया या रूस में। हमें सांस्कृतिक विशेषताओं के लंबे अध्ययन में संलग्न होने की आवश्यकता नहीं है, इस देश में सामग्री की खपत की विशेषताएं - यह सब एल्गोरिथ्म द्वारा किया जाता है।

सामाजिक प्रयोग यैंडेक्स

हमने यह प्रयोग इस साल जून के अंत में यैंडेक्स में अपनी मार्केटिंग कॉन्फ्रेंस में किया था। हमने इसे सम्मेलन में किया, क्योंकि कुछ कानूनी सूक्ष्मताएं और तकनीकी सूक्ष्मताएं हैं, हम इसे सड़क पर क्यों नहीं निकाल सकते। खैर, सड़क पर यह एक साल में होगा।



यहां एक आदमी मॉनीटर के पीछे चलता है। कैमरा केवल अपनी छवि नहीं दिखाता है, लेकिन कुछ कचरा उसके सिर पर घूम रहा है। एक व्यक्ति लॉबी में दूसरों के लोगों पर अपने स्मार्टफोन के कैमरे को स्थापित एप्लिकेशन के साथ इंगित करता है, और अन्य चित्र उनके ऊपर घूमते हैं। ये चित्र इन लोगों के हित हैं। हमने उनसे इस बारे में नहीं पूछा। और मैं आपको यह नहीं बताता कि किस तरह का जादू, फिर क्या ...

संक्षेप में ...

मैं सोच सकता हूं कि अब क्या होगा ... मेरे पास किस जेब में स्मार्टफोन होगा?

ठीक है, यहाँ इसने काम नहीं किया। लेकिन कल्पना कीजिए, मैंने खर्च किया - और मुझे पता है कि आप में से प्रत्येक के साथ क्या बात करनी है।

समेटते हुए मैंने बोला। देखिए, यह स्लाइड सिर्फ दृष्टांत के लिए है। जब मैंने टेक्नॉलजी को कमोडिटाइज़ करने की बात की, तो इसका मतलब है कि आउटलेट से सब कुछ उपलब्ध हो गया है, यह बिजली की तरह "कमोडिटी" बन गया है। हममें से कोई भी इलेक्ट्रिशियन नहीं है और हम में से कोई भी डीजल जनरेटर शुरू करना नहीं जानता है। खैर, सबसे। लेकिन हम अच्छी तरह से जानते हैं कि अपार्टमेंट में हमारे पास एक पावर आउटलेट है और आप इसे प्लग इन कर सकते हैं: यदि आप चाहें, तो एक वॉशिंग मशीन, यदि आप चाहें, तो एक लोहा। तो, ठीक उसी तरह, अब आप मशीन लर्निंग के साथ, मशीन दिमाग के साथ काम कर सकते हैं, क्योंकि एक ओपन सोर्स कोड है, एक एपीआई है - यहां सिर्फ एक सूची है जो अक्सर मुफ्त में उपलब्ध है (ताकि निराधार न हो)।

और, मुख्य परिणाम के रूप में, वास्तव में, मुख्य अंतिम, अंतिम स्लाइड।

2020+: सबसे महत्वपूर्ण प्रबंधकीय कौशल

दोस्तों, जब उन्होंने मुझे इस स्लाइड को करने के लिए कहा: "ठीक है, क्या आप मुझे बीस या बीस के बारे में कुछ बताएंगे?" मैं कहता हूं: "हां, यह आसान है।" क्योंकि यह तीन मुख्य बिंदुओं पर आता है।



आपको रचनात्मक स्मार्ट मशीनों के साथ मिलकर काम करना होगा (यदि आप चाहें, तो आप ऐसा नहीं करेंगे)। यह कठिन है। मैं यैंडेक्स में अपने खुद के अनुभव से जानता हूं। यहां (मैं आपको अंधाधुंध स्पॉटलाइट्स के कारण अच्छी तरह से नहीं देख पा रहा हूं) मैं आपसे प्रश्न का उत्तर देने के लिए कहता हूं: क्या यहां ऐसे लोग हैं जिनके पास अन्य कर्मचारी अधीनस्थ हैं (दर्शकों से वे "हां" कहते हैं)? ठीक है, क्या आपके लिए उन्हें (दर्शकों से "नहीं") सौंपना आसान था? उम्मीद। हमें भी! कल्पना करें: आपको कारों को सौंपना है, लेकिन आप शाम को बीयर के साथ बाहर नहीं जाते हैं या कुछ पीते हैं और कहते हैं: "वास्या, तुम क्या हो ... चलो अब ऐसा नहीं है"। यह मशीन वास्तव में आपको समझा नहीं सकती कि उसने यह निर्णय क्यों लिया। लेकिन अगर आप इसके साथ काम करना नहीं सीखते हैं (हाँ, तो यह कभी-कभी "फकपिट", हमारी और हमारे किसी भी कर्मचारी की तरह), तो यह सिर्फ एक "कवर" है।

क्लार्क का नियम

यह सबसे हालिया स्लाइड है। यह क्लार्क के कानूनों में से एक है। मैं एक ग्रे पूंछ के साथ बाहर जाता हूं और कुछ अजीब बातें कहता हूं। एक कानून है जो कहता है: यदि मेरी उम्र का व्यक्ति बाहर आता है, तो इस तथ्य के बारे में कुछ करना शुरू करता है कि - "ऐसा कभी नहीं होगा! आदमी सभी चीजों का मापक है, इसलिए मशीन कभी नहीं होगी ... (गहरी साँस लेते हुए) यह उम्र रूढ़िवाद है, दोस्तों, मुझे क्षमा करें। "



और जब कोई व्यक्ति कहता है, "सुनो, मेरे सभी रूढ़िवाद के बावजूद, यह होगा!", वह इस मामले में एक विशेषज्ञ होने पर सबसे अधिक सही है। लेकिन मैं पिछले बीस वर्षों से इंटरनेट पर उबल रहा हूं।

तो धन्यवाद! एक तरह से या किसी अन्य, लेकिन यह होगा!

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