हम वैज्ञानिक सम्मेलनों में क्यों जाते हैं?

नमस्ते, यह स्मार्ट इंजन है। कृत्रिम बुद्धि मान्यता प्रणालियों के 28 डेवलपर्स की लैंडिंग पार्टी अभी-अभी एम्स्टर्डम से लौटी है, जहां हमने कंप्यूटर दृष्टि पर आईसीएमवी अंतर्राष्ट्रीय वैज्ञानिक सम्मेलन में भाग लिया। लेख में हम यह समझाने की कोशिश करेंगे कि हम विज्ञान के लिए इतना समय क्यों समर्पित करते हैं और वैज्ञानिक सम्मेलनों में जाते हैं।



आज विज्ञान और उच्च प्रौद्योगिकी के विकास की दुनिया में अवधारणाओं का एक विनाशकारी प्रतिस्थापन हो गया है: विज्ञान के लिए यह जारी किया गया है कि विज्ञान किसी भी तरह से अनुमानित नहीं है, वैज्ञानिक प्रोग्रामर और इंजीनियरों को बुलाते हैं, विज्ञान सरलतम इंजीनियरिंग समस्याओं का समाधान कहता है। सूचना अंतरिक्ष में, प्रौद्योगिकी के विकास में मूलभूत विज्ञान की भूमिका को स्पष्ट रूप से कम करके आंका गया है। बहुत से लोग यह भूल जाते हैं कि आईफोन की टच स्क्रीन आईफोन की टच स्क्रीन ही नहीं है, बल्कि हमारे हमवतन नोबेल पुरस्कार विजेता जे.आई के सेमीकंडक्टर हेटरोस्ट्रक्चर पर मौलिक शोध के विचारों का कार्यान्वयन है। Alferov। Google (या यांडेक्स) नक्शे केवल एक मोबाइल फोन में नक्शे नहीं हैं, लेकिन कम्प्यूटेशनल ज्यामिति के क्षेत्र में मौलिक अनुसंधान के अवतार हैं। और वैसे, फिल्म "अवतार" भी 99% कम्प्यूटेशनल ज्यामिति है। मशीन विजन, न्यूरल नेटवर्क और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कोई अपवाद नहीं हैं: यह पूरा कॉम्प्लेक्स अच्छी तरह से और सही तरीके से काम करता है क्योंकि मूलभूत शोध ही इसका आधार है। विकास के लिए एक मौलिक दृष्टिकोण, एक तरफ, उद्योग के विकास के लिए सही वेक्टर की कुंजी है, और दूसरी ओर, यह विभिन्न गेराज स्टार्टअप को प्रदर्शित करता है जिसने बाजार में बाढ़ ला दी, जो मौलिक विज्ञान हमेशा एक स्पष्ट लाभ देता है।

हम वैज्ञानिक हैं। हम वैज्ञानिक हैं और बिल्कुल भी संकोच नहीं करते। हमारा स्टार्टअप (जो वास्तव में एक लंबे समय के लिए स्टार्टअप नहीं रहा है, बल्कि रूस और विदेशों में जाना जाता है, बल्कि एक अच्छी तरह से काम करने वाला व्यवसाय है, जो विशेष रूप से राज्य या धन से किसी भी निवेश के बिना विकसित प्रौद्योगिकियों के कारण विकसित हुआ है) के बारे में बहुत ही प्रचार है , जो आज हर कोई सुन रहा है: कंप्यूटर विज़न, मशीन लर्निंग, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, न्यूरल नेटवर्क - सामान्य रूप से, शब्द बुलशिट बिंगो का पूरा सेट, जिसका उपयोग, कई स्टार्टअप के अनुसार, परियोजना को स्पष्ट रूप से सफल बनाता है। यह, ज़ाहिर है, ऐसा नहीं है। यह महत्वपूर्ण है कि क्या आप मुद्दे के सार को समझते हैं। यही कारण है कि बहुत से ऊपर की स्थिति से शुरू होता है खुद को नीचे की स्थिति में पाते हैं, और फिर बाहर की स्थिति में। क्योंकि वैज्ञानिक नहीं।

हम कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्र में शायद ही कभी स्टार्टअप्स, दूरदर्शी और इंजीलवादियों की बैठकों में जाते हैं। तथ्य यह है कि अब हर कोई सुंदर प्रस्तुतियां बनाना सीख गया है। जिसने नहीं सीखा - एक ठेकेदार पाया। विशाल संसाधनों को तकनीकी समाधानों के प्रचार और प्रोत्साहन में निवेश किया जाता है (पहले निवेश आकर्षित करने के लिए, और फिर एक कमजोर टीम की गतिविधियों को सही ठहराने के लिए), जिसके लिए न तो नवीनता है और न ही दक्षता। प्रस्तुतियों, इन्फोग्राफिक्स और एनिमेशन के लिए एक सुंदर आवरण में, खासकर जब फैशनेबल और अस्पष्ट वैज्ञानिक और तकनीकी शब्दों को उनमें बुना जाता है, तो आप हमेशा गतिविधि की वास्तविक भावना की कमी को छिपा सकते हैं। कई प्रस्तुतियों के लिए कोई विज्ञान नहीं है। यह एक सुंदर खोल में लिपटा एक शून्य है। यह उन निवेशकों के लिए एक चारा है जो चमकदार कांच पर पेक (या पेक का दिखावा) करते हैं और किसी कारण के लिए पैसा देते हैं। वास्तव में, कुछ लोग वैज्ञानिक घटक को समझना चाहते हैं, ज्यादातर "पिचिंग" के बाहर पर ध्यान देना पसंद करते हैं। क्या करें - कार्रवाई में प्रस्तुति अर्थव्यवस्था। और हम उस बारे में बात नहीं कर रहे हैं। हम विज्ञान के बारे में हैं।

हम वैज्ञानिक सम्मेलनों में जाते हैं। उदाहरण के लिए, हमने हाल ही में एक दस्तावेज़ मान्यता सम्मेलन में ऑस्ट्रेलिया का दौरा किया। रूस - और न केवल यह - एक देश है जो नौकरशाही के विकास के बढ़े हुए स्तर के साथ है। कुछ, पीड़ित, कागज के टुकड़ों को इकट्ठा करते हैं, अन्य जिनके साथ कोई कम पीड़ित काम नहीं करता है। मंत्रालय इस प्रक्रिया में अपने दृष्टिकोण की पेशकश करते हुए, नियमित प्रक्रियाओं के डिजिटलीकरण और स्वचालन के लिए निविदाओं की घोषणा करते हैं, जो काफी गंभीर निष्पादन करने वाली कंपनियां हैं। उच्च खड़ा से यह समझाया जाता है कि इस बार न केवल आंख और हाथ को बदलने का समय है, कि हम कृत्रिम बुद्धि के बारे में बात कर रहे हैं जो दस्तावेजों को सार्थक तरीके से समझ सकते हैं। और इस संदर्भ में यह बहुत अजीब है कि केवल एबी और हम रूस से अग्रणी प्रोफाइल सम्मेलन में थे। हमने कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास के लिए डिजिटल परिवर्तन और राज्य कार्यक्रम में भाग लेने वालों के फ्लैगशिप के प्रतिनिधियों को नहीं देखा। यह पता चला है कि रूस में दस्तावेजों को समझने के क्षेत्र में अधिक वैज्ञानिक नहीं हैं?



हम अभी-अभी एम्स्टर्डम से लौटे हैं, जहाँ ICMV , कंप्यूटर विज़न पर एक वैज्ञानिक सम्मेलन आयोजित किया गया था। वहां, हमने व्यवसाय संरचना के रूप में अपनी कंपनी की सफलता को बढ़ावा देने का लक्ष्य निर्धारित नहीं किया। हमने पेशेवरों के समुदाय को बताया कि हमारी शोध टीम किन मूलभूत समस्याओं पर काम कर रही है। हमारे युवा वैज्ञानिकों के लिए (यह वास्तव में युवा कर्मचारी हैं जो हमारे क्षेत्र में बोल्ड विचारों को प्रस्तुत करते हैं और विकसित करते हैं जो सम्मेलन में मुख्य वक्ता के रूप में कार्य करते हैं) यह खुद को वैज्ञानिक और पेशेवर रूप से विकसित करने के लिए, वैज्ञानिक गतिविधि में विसर्जित करने का एक अवसर है।

हमें यकीन है कि एक स्टार्टअप के लिए "टेक ऑफ" करना और एक विकासशील व्यवसाय बनना चाहिए, यह विज्ञान पर आधारित होना चाहिए, जिससे एक कामकाजी तकनीक विकसित होगी, जो एक सेवा या उत्पाद का "इंजन" है जो बाजार की मांग है और इसकी आवश्यकताओं को पूरा करता है।
हमारे क्षेत्र में - मान्यता के क्षेत्र (ये पहचान दस्तावेज, विभिन्न प्रोफाइल, बैंक कार्ड, टेबल, बारकोड, चित्र) हैं - प्रौद्योगिकी और विज्ञान अंतर्निहित यह नींव है। त्रुटि की कीमत बहुत अधिक है, और यही कारण है कि हम एल्गोरिदम के लिए बहुत अधिक आवश्यकताएं हैं। यह एक विमान की तरह है - यह या तो उड़ता है या उड़ता नहीं है, कोई तीसरा नहीं है। यदि यह बुरी तरह से उड़ता है, तो इसका मतलब है कि यह बिल्कुल नहीं उड़ता है। और विमान निर्माण की तरह ही, एल्गोरिथ्म विज्ञान पर आधारित है, एक गंभीर मौलिक विज्ञान जो हमारे हमवतन लोगों के बैकलॉग से बाहर हो गया है जो हमारे, घर, कृत्रिम बुद्धिमत्ता के मूल में थे। कई अब मान्यता में लगे हुए हैं, इन सेवाओं के लिए एक बाजार बना रहे हैं, जो अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है। यह पूरी तरह से नहीं है, इस तथ्य के बावजूद कि विश्लेषकों ने 2024 तक इस बाजार की वैश्विक मात्रा 16-17 बिलियन डॉलर होने की भविष्यवाणी की है। लेकिन हम वैज्ञानिक सम्मेलनों में बहुत कम सहयोगियों को देखते हैं। इससे भी कम वैज्ञानिक पत्रिकाओं में प्रकाशित हुए हैं। अब हम सुन सकते हैं कि कैसे निरंकुश स्टार्टअपर्स की चप्पल हमारे भीतर उड़ गई, जो निश्चित रूप से शोध करने और लेख लिखने की निरर्थकता के बारे में आश्वस्त हैं। "हम व्यापार कर रहे हैं, किसी प्रकार का सैद्धांतिक विज्ञान नहीं!" यही कारण है कि बाजार पर कई मान्यता प्रणालियां स्पष्ट रूप से खराब तरीके से काम करती हैं (सुंदर प्रस्तुति वीडियो और विज्ञापन नारों के बावजूद), उन्हें गलत माना जाता है, उन्हें एक मानव ऑपरेटर (या इन ऑपरेटरों के पूरे कारखाने) की भागीदारी की आवश्यकता होती है , जो फजी छवि की जांच करेगा और मशीन के निर्णय को अपने स्वयं के थके हुए हैंडल के साथ समायोजित करेगा। लेकिन कार्य इसे करना है ताकि मान्यता प्रक्रिया पूरी तरह से स्वचालित हो। हमारे मामले में, इसका मतलब पूरी तरह से त्रुटि को समाप्त करना नहीं है, लेकिन मशीन को कई बार गलतियों, दसियों और सैकड़ों बार मनुष्यों से कम बार करना है।

हम अपनी तकनीक को बेहतर बनाने के लिए लगातार काम कर रहे हैं। यह बहुत सैद्धांतिक काम और गंभीर शोध से जुड़ी प्रक्रिया है। प्रौद्योगिकी में, हम सटीकता, गति, लचीलापन में सुधार करते हैं, प्रौद्योगिकी को अधिक "प्रकाश" बनाते हैं, हार्डवेयर पर कम मांग करते हैं, कम ऊर्जा-गहन। यह हमारा "ग्रीन एआई" है (ग्रीन "अपरिपक्व" के अर्थ में नहीं है, लेकिन "ग्रीन" के अर्थ में है)। हम समझते हैं कि पर्यावरण प्रौद्योगिकी एक प्रवृत्ति है। और दुनिया में संभावित ग्राहक इस प्रवृत्ति से चिपके रहेंगे। और हमें इस सम्मेलन की समझ वैज्ञानिक सम्मेलनों में भागीदारी से मिली। जैसा कि स्कैंडिनेवियाई कहावत है, "जब आप जंगल काटते हैं, तो समय में कुल्हाड़ी को तेज करना मत भूलना।" हमारे लिए वैज्ञानिक सम्मेलनों में भाग लेना एक कुल्हाड़ी को धार देने की प्रक्रिया है। प्रौद्योगिकी खरोंच से नहीं बढ़ सकती, यह समझना कि इसे कैसे बेहतर बनाया जा सकता है तुरंत प्रकट नहीं होता है। वैज्ञानिक समुदाय स्टार्ट-अप, निवेशकों, ब्लॉकचेन विश्लेषकों और प्रौद्योगिकी दूरदर्शी के समुदाय की तुलना में एक अलग तरीके से आयोजित किया जाता है। यह एक सुंदर प्रस्तुति दिखाने के लिए पर्याप्त नहीं है। अगर इसमें कोई विचार और नवीनता नहीं है, तो वे पेक करेंगे। वे खाएंगे और दफनाएंगे। हां, और वैज्ञानिक सम्मेलनों में व्यवस्था की गई, सब कुछ थोड़ा अलग है। हम दिखाते हैं कि अंतिम परिणाम नहीं है, लेकिन इससे क्या होता है, तरीकों और तरीकों का वर्णन करें, खुद के लिए एक ग्लेड को रौंदें, दुनिया को हमारे अपने शोध के परिणाम पेश करें। यह दिखाने के लिए पर्याप्त नहीं है कि आपने क्या किया है, यह बताना आवश्यक है कि यह कैसे काम करता है।

अब, AI के क्षेत्र में कई स्टार्टअप ऐसे अजीब ऑटो मरम्मत की दुकानें हैं जहां वे कार की मरम्मत नहीं करते हैं, लेकिन दोषपूर्ण नोड्स की जगह लेते हैं। कुछ काम नहीं करता है - हम इसकी मरम्मत नहीं करते हैं, हम तुरंत मॉड्यूल बदलते हैं। यह आसान है, खासकर जब आप नहीं जानते कि यह सब कैसे काम करता है, और इसे ठीक करने के लिए आपको क्या करने की आवश्यकता है।

हम वैज्ञानिक हैं, और काफी आत्मविश्वास से दिखाते हैं: गहरी मौलिक विज्ञान पर आधारित तकनीक बेहतर, तेजी से, अधिक आत्मविश्वास से काम करती है, एक से अधिक भरोसेमंद रूप से जहां सभी प्रौद्योगिकियों में केवल एक सुंदर प्रस्तुति होती है। यह कम टूटता है, कम ऊर्जा खाता है, बर्फ में, गर्मी में, रात में और सुबह में काम करता है, क्योंकि हम जानते हैं कि इसके "अंदर" में किस तरह का नीयन है , जिस जगह पर " छोटी लड़की को खींचना " और तंबू को मारना आवश्यक है।

हमारी कंपनी 50 से अधिक डेवलपर्स को रोजगार देती है, जिनमें से प्रत्येक वैज्ञानिक कार्य की मांग की कमी की थीसिस को नष्ट कर देता है। हमारी टीम में स्थापित वैज्ञानिक और वे दोनों शामिल हैं जो अभी एक वैज्ञानिक कैरियर में अपना करियर शुरू कर रहे हैं। हम जोर देते हैं कि ये केवल प्रोग्रामर नहीं हैं जो विशेष रूप से कोड के साथ सौदा करते हैं। उनमें से प्रत्येक एक स्वतंत्र वैज्ञानिक इकाई है, जिसमें से वैज्ञानिक टीम का गठन किया जाता है, उपयोग किए गए समाधानों का लचीलापन और परिवर्तनशीलता सुनिश्चित की जाती है।

और सभी क्योंकि हम वैज्ञानिक सम्मेलनों में जाते हैं।



एम्स्टर्डम में कंप्यूटर विज़न (ICMV) पर अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन में, हमने तंत्रिका नेटवर्क और मान्यता प्रौद्योगिकियों के विकास के लिए हमारे मौलिक रूप से नए दृष्टिकोणों का प्रस्ताव रखा, जिनका उद्देश्य कार्बन फुटप्रिंट को कम करना और नई प्रौद्योगिकियों के उपयोग से पर्यावरणीय क्षति को कम करना है। मुख्य जोर हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले कम्प्यूटेशनल एल्गोरिदम के अनुकूलन पर रखा गया था, जो प्रशिक्षण के लिए ऊर्जा की खपत और वैश्विक स्तर पर तंत्रिका नेटवर्क के कामकाज को कम करना चाहिए।

आज, हमारे ग्रह का सतत विकास पृथ्वी के भविष्य के बारे में चिंतित विश्व संगठनों की रिपोर्टों में मुख्य एजेंडा बन रहा है। और यह केवल ग्रेटा ट्यूनबर्ग नहीं है। कई मामलों में ग्रह पर एक व्यक्ति का स्थान इस बात पर निर्भर करता है कि हम प्रौद्योगिकियों के विकास, वैश्विक निगमों की बढ़ती भूख और पर्यावरण के प्रति जिम्मेदार रवैये के बीच संतुलन कैसे बना सकते हैं। पिछले दशक की तेजी से विकासशील प्रौद्योगिकियों से नुकसान को कम करने के संभावित तरीके काफी हद तक ऊर्जा की खपत को कम करने और आधुनिक तकनीकी समस्याओं को हल करने के लिए सबसे इष्टतम और ऊर्जा-कुशल उपकरण खोजने के साथ जुड़े हुए हैं।

हमारे शस्त्रागार में तंत्रिका नेटवर्क हैं और यह हमारी जिम्मेदारी है, वैज्ञानिक, उन्हें जल्दी से, कुशलता से काम करने के लिए, और उन्हें सौंपे गए कार्यों को सही ढंग से हल करने के लिए। "ग्रीन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" के दृष्टिकोण से, एक सफलता का मुद्दा एक बड़े, शक्तिशाली, विशाल तंत्रिका नेटवर्क का निर्माण नहीं करना है - एक आश्चर्यजनक रूप से बड़े तंत्रिका नेटवर्क के साथ एक प्रकार का ब्लू व्हेल, लेकिन एक मक्खी, अपनी बहुत मामूली "कम्प्यूटेशनल" क्षमताओं के साथ, लेकिन जल्दी और इसकी क्षमता के साथ। ऊर्जा कुशलता से आवश्यक कार्यों को हल करती है। इस तरह के एक तंत्रिका नेटवर्क में पूरी तरह से आकाश-उच्च विशिष्ट उत्पादकता होनी चाहिए। एल्गोरिदम का सही विकल्प आपको कुछ उपकरण निर्माताओं द्वारा दावा किए जाने की तुलना में छवि मान्यता कार्यों पर 1000 गुना कम संसाधन खर्च करने की अनुमति देता है।



आज हम समझते हैं कि हमारे क्षेत्र में, ऑपरेशन करने के लिए उपकरणों की क्षमता बढ़ाना एकतरफा टिकट है। और आज वैज्ञानिकों का कार्य (विकास के प्रति एक जिम्मेदार रवैये के साथ) तकनीक को बनाना है ताकि यह उपकरणों को जितना संभव हो कम लोड करे, प्रोसेसर को बॉयलर के तापमान तक गर्म करने का कारण नहीं बनता है, "गैस्ट्रो-असंतुष्ट कैडेवर" की तरह ऊर्जा नहीं खाता है। और फिर यह तकनीक उपयोगकर्ता के अनुकूल और उसी समय उच्च तकनीक बन जाती है।

इसके लिए एक वास्तविकता बनने के लिए, विज्ञान के पूरी तरह से अलग-अलग क्षेत्रों के पूरी तरह से "बंडल" की आवश्यकता होती है। क्या यह बहुत से स्पष्ट है कि गहरी सीखने की तकनीकों को उष्णकटिबंधीय बीजगणित में स्थानांतरित करना अभिव्यंजक शक्ति को बनाए रखते हुए न्यूरोप्रोसेसर में ट्रांजिस्टर की संख्या को नाटकीय रूप से कम कर सकता है? या यह कि तंत्रिका नेटवर्क में रैडॉन परतों की मौजूदगी इसे आर्थिक रूप से अनुमानात्मक आक्रमणकारियों का वर्णन करने की अनुमति देती है, जो बदले में, वास्तविक दुनिया की छवियों की आंतरिक संरचना का निर्धारण करती है?

वैज्ञानिक सम्मेलनों में भागीदारी, सबसे पहले, दुनिया के नेताओं के साथ घड़ियों की तुलना करने का एक अवसर है, अपने वास्तविक प्रतियोगियों को देखने के लिए (हाँ, वास्तविक प्रतियोगियों भी वैज्ञानिक सम्मेलनों में जाते हैं क्योंकि वे भी वैज्ञानिक हैं), यह देखने के लिए कि प्रौद्योगिकियां पहले-पहल कहां चल रही हैं, और दूरदर्शी और इंजीलवादियों की रिटेलिंग में नहीं, जो अधिकांश भाग के लिए वास्तविक विज्ञान से कोई लेना-देना नहीं है, लेकिन केवल फैशनेबल शब्दों को अपेक्षाकृत साक्षर वाक्यों में रखना सीखा है। मौलिक विज्ञान में प्रवृत्तियों और प्रवृत्तियों की इस समझ के बिना, कोई भी आंदोलन संभव नहीं है। विज्ञान के बिना प्रौद्योगिकी "दूर नहीं होगी," या यह पहले से ही अप्रचलित हो जाएगा।