Oi, este é o Smart Engines. O grupo de desembarque de 28 desenvolvedores de sistemas de reconhecimento de inteligência artificial acaba de voltar de Amsterdã, onde participamos da conferência científica internacional do ICMV sobre visão computacional. No artigo, tentaremos explicar por que dedicamos tanto tempo à ciência e vamos a conferências científicas.
Hoje, no mundo do desenvolvimento da ciência e da alta tecnologia, houve uma substituição catastrófica de conceitos: para a ciência é emitido que a ciência não é de forma alguma aproximada, os cientistas chamam programadores e engenheiros, a ciência chama a solução para os problemas de engenharia mais simples. No espaço da informação, o papel da ciência fundamental no desenvolvimento da tecnologia é claramente subestimado. Muitas pessoas esquecem que a tela sensível ao toque do iPhone não é a tela de toque do iPhone, mas a implementação das idéias de pesquisas fundamentais sobre as heteroestruturas de semicondutores de nosso compatriota Nobel J.I. Alferova. Os mapas do Google (ou Yandex) não são apenas mapas de um telefone celular, mas a incorporação de pesquisas fundamentais no campo da geometria computacional. E, a propósito, o filme "Avatar" também tem 99% de geometria computacional. Visão de máquina, redes neurais e inteligência artificial não são exceção: todo esse complexo funciona bem e corretamente somente porque a pesquisa fundamental é a base. Uma abordagem fundamental do desenvolvimento, por um lado, é a chave do vetor certo para o desenvolvimento da indústria e, por outro, demonstra várias startups de garagem que inundaram o mercado, cuja ciência fundamental sempre oferece uma clara vantagem.Nós somos cientistas. Somos cientistas e não hesitamos. Nossa startup (que na verdade não é uma startup há muito tempo, mas um negócio bastante funcional, conhecido na Rússia e no exterior, desenvolvido exclusivamente devido às tecnologias desenvolvidas sem nenhum investimento do estado ou dos fundos) é sobre esse exagero , que todo mundo está ouvindo hoje: visão computacional, aprendizado de máquina, inteligência artificial, redes neurais - em geral, todo o conjunto de palavras bingo besteira, cujo uso, segundo muitas startups, torna o projeto obviamente bem-sucedido. Claro que não é assim. É importante se você entende a essência do problema. É por isso que muitas partidas da posição
superior se encontram muito rapidamente na posição
descendente e depois na posição
descendente . Porque não cientistas.
Raramente vamos a reuniões de startups, visionários e evangelistas no campo da inteligência artificial. O fato é que agora todos aprenderam a fazer belas apresentações. Quem não aprendeu - encontrou um empreiteiro. Grandes recursos são investidos na promoção e promoção de soluções tecnológicas (primeiro para atrair investimentos e depois justificar as atividades de uma equipe fraca), para as quais não há novidade nem eficiência. Em um lindo invólucro para apresentações, infográficos e animações, especialmente quando termos científicos e tecnológicos modernos e obscuros são tecidos, você sempre pode ocultar a falta de um verdadeiro senso de atividade. Para muitas apresentações, não há ciência. É um vazio envolto em uma bela concha. Isso é uma isca para investidores que bica (ou finge bicar) em vidro brilhante e doa dinheiro por algum motivo. Na realidade, poucas pessoas querem entender o componente científico, a maioria prefere prestar atenção ao exterior do “pitching”. O que fazer - economia de apresentação em ação. E não estamos falando sobre isso. Nós somos sobre ciência.
Nós vamos a conferências científicas. Por exemplo, visitamos recentemente a Austrália em uma conferência de reconhecimento de documentos. A Rússia - e não apenas isso - é um país com um aumento do nível de desenvolvimento da burocracia. Alguns, sofrendo, colecionam pedaços de papel, outros com menos sofrimento trabalham com eles. Os ministérios anunciam propostas para digitalização e automação de processos de rotina, empresas executoras bastante sérias aparecem, oferecendo suas abordagens nessa área. Nas posições mais altas, explica-se que desta vez é hora de substituir não apenas os olhos e as mãos, mas estamos falando de inteligência artificial que pode entender documentos de maneira significativa. E, nesse contexto, é muito estranho que apenas Abbyy e nós estivéssemos na principal conferência de perfis da Rússia. Não vimos representantes dos carros-chefe da transformação digital e participantes do programa estadual para o desenvolvimento da inteligência artificial. Acontece que no campo da compreensão de documentos na Rússia não há mais cientistas?
Acabamos de voltar de Amsterdã, onde foi realizada a
ICMV , uma conferência científica sobre visão computacional. Lá, ainda não estabelecemos o objetivo de promover o sucesso de nossa empresa como estrutura de negócios. Dissemos à comunidade de profissionais em quais problemas fundamentais nossa equipe de pesquisa está trabalhando. Para nossos jovens cientistas (são precisamente os jovens funcionários que oferecem e desenvolvem idéias ousadas em nosso campo que atuam como palestrantes na conferência) esta é uma oportunidade para mergulhar na atividade científica, nos desenvolver científica e profissionalmente.
Temos certeza de que, para uma startup
"decolar" e se tornar um negócio em desenvolvimento, ela deve se basear na ciência, da qual uma tecnologia em funcionamento crescerá, que é o "motor" de um serviço ou produto que é demandado pelo mercado e atende aos seus requisitos.
Em nossa área - áreas de reconhecimento (documentos de identificação, vários perfis, cartões bancários, tabelas, códigos de barras, imagens) - a tecnologia e a ciência subjacentes são a base. O preço do erro é muito alto e é por isso que temos requisitos muito altos para os algoritmos. É como um avião - voa ou não voa, não há terceiro. Se voa mal, significa que não voa. E, assim como na fabricação de aeronaves, o algoritmo é baseado na ciência, uma ciência fundamental séria que surgiu do atraso de nossos compatriotas que estavam nas origens de nossa inteligência artificial doméstica. Muitos agora estão engajados no reconhecimento, criando um mercado para esses serviços, que ainda está engatinhando. Ainda não está totalmente formado, apesar dos analistas preverem o volume global desse mercado entre 16 e 17 bilhões de dólares até 2024. Mas vemos muito poucos colegas em conferências científicas. Menos ainda são os publicados em revistas científicas. Agora podemos ouvir como os chinelos de iniciantes indignados chegaram até nós, que certamente estão convencidos da futilidade de conduzir pesquisas e escrever artigos. “Estamos fazendo negócios, não algum tipo de ciência teórica!” É por isso que muitos sistemas de reconhecimento no mercado funcionam francamente mal (apesar de belos vídeos de apresentação e slogans publicitários), eles estão enganados, exigem a participação de um operador humano (ou de uma fábrica inteira desses operadores) , que examinará a imagem difusa e ajustará a decisão da máquina com suas próprias alças cansadas. Mas a tarefa é fazer com que o processo de reconhecimento seja completamente automatizado. No nosso caso, isso não significa eliminar completamente o erro, mas fazer com que a máquina cometa erros muitas vezes, dezenas e centenas de vezes menos que os humanos.
Estamos constantemente trabalhando para melhorar nossa própria tecnologia. Este é um processo associado a muito trabalho teórico e pesquisas sérias. Em tecnologia, aprimoramos a precisão, a velocidade, a flexibilidade, tornamos a tecnologia mais "leve", menos exigente em hardware e menos intensiva em energia. Esta é a nossa "IA verde" (verde não é no sentido de "imaturo", mas no sentido de "verde"). Entendemos que a tecnologia ambiental é uma tendência. E os clientes em potencial do mundo se apegarão a essa tendência. E entendemos essa tendência precisamente a partir da participação em conferências científicas. Como diz o provérbio escandinavo, "quando você cortar a floresta, não se esqueça de afiar o machado a tempo". A participação em conferências científicas para nós é apenas o processo de afiar um machado. A tecnologia não pode crescer do zero, entender como pode ser melhorada não aparece imediatamente. A comunidade científica está organizada de uma maneira fundamentalmente diferente da comunidade de startups, investidores, analistas de blockchain e visionários de tecnologia. Não basta mostrar uma bela apresentação. Se não houver pensamento e novidade, eles bicarão. Eles vão comer e enterrar. Sim, e organizados em conferências científicas, tudo é um pouco diferente. Mostramos não o resultado final, mas o que leva a ele, descrevemos os métodos e abordagens, pisamos uma clareira para nós mesmos, apresentando ao mundo os resultados de nossa própria pesquisa. Não basta mostrar o que você fez, é necessário explicar como funciona.
Agora, muitas startups no campo da IA são oficinas de reparo de automóveis tão peculiares, que não reparam o carro, mas substituem os nós defeituosos. Algo não funciona - não reparamos, mudamos imediatamente o módulo. Isso é mais fácil, especialmente quando você não sabe como tudo funciona e o que precisa fazer para corrigi-lo.
Somos cientistas, e demonstramos com muita confiança: a tecnologia baseada em ciências fundamentais profundas funciona melhor, mais rápido, com mais confiança e mais confiabilidade do que aquela em que, de todas as tecnologias, há apenas uma bela apresentação. Quebra menos, consome menos energia, trabalha na neve, no calor, à noite e pela manhã, pois sabemos que tipo de
néon está em seu “interior” , em que local é necessário “
puxar a menininha ” e bater no pandeiro.
Nossa empresa emprega mais de 50 desenvolvedores, cada um dos quais destrói a tese da falta de demanda por trabalho científico. Nossa equipe inclui cientistas estabelecidos e aqueles que estão apenas começando sua carreira em uma carreira científica. Enfatizamos que esses não são apenas programadores que lidam exclusivamente com código. Cada um deles é uma unidade científica independente, da qual a equipe científica é formada, é garantida a flexibilidade e a variabilidade das soluções utilizadas.
E tudo porque vamos a conferências científicas.
Na Conferência Internacional sobre Visão Computacional (ICMV), em Amsterdã, propusemos nossas abordagens fundamentalmente novas para o desenvolvimento de redes neurais e tecnologias de reconhecimento, que visam reduzir a pegada de carbono e minimizar os danos ambientais decorrentes do uso de novas tecnologias. A ênfase principal foi colocada na otimização de algoritmos computacionais usados em sistemas de hardware e software, o que deve reduzir o consumo de energia para treinamento e o funcionamento de redes neurais em escala global.
Hoje, o desenvolvimento sustentável do nosso planeta está se tornando a principal agenda nos relatórios das organizações mundiais preocupadas com o futuro da Terra. E isso não é apenas Greta Tunberg. Em muitos aspectos, o lugar de uma pessoa no planeta depende de quanto podemos encontrar um equilíbrio entre o desenvolvimento de tecnologias, o apetite crescente das empresas globais e a atitude responsável em relação ao meio ambiente. As possíveis maneiras de minimizar os danos causados pelo rápido desenvolvimento de tecnologias da última década estão amplamente associadas à redução do consumo de energia e à descoberta das ferramentas mais ideais e eficientes em termos de energia para resolver problemas tecnológicos modernos.
Nosso arsenal tem redes neurais e é nossa responsabilidade, cientistas, fazê-los trabalhar com rapidez, eficiência e resolver corretamente as tarefas que lhes são atribuídas. Do ponto de vista da “inteligência artificial verde”, a questão de uma inovação não é criar uma rede neural grande, poderosa e enorme - uma espécie de baleia azul com sua rede neural surpreendentemente grande, mas uma mosca, com suas capacidades “computacionais” muito modestas, mas sua capacidade de rápida e rapidamente a energia resolve com eficiência as tarefas necessárias. Essa rede neural deve ter uma produtividade específica muito alta. A escolha certa de algoritmos permite gastar 1000 vezes menos recursos em tarefas de reconhecimento de imagem do que alguns fabricantes de equipamentos afirmam hoje.
Hoje entendemos que, em nossa área, aumentar a capacidade dos dispositivos para executar operações é uma passagem só de ida. E a tarefa dos cientistas hoje (com uma atitude responsável em relação ao desenvolvimento) é tornar a tecnologia para que carregue os dispositivos o mínimo possível, não faça com que o processador aqueça até a temperatura da caldeira, não consuma energia, como um “cadáver gastro-insatisfeito”. E então essa tecnologia se torna amigável e ao mesmo tempo alta tecnologia.
Para que isso se torne realidade, são necessários "pacotes" completamente não óbvios de campos científicos completamente diferentes. É claro para muitos que a mudança de tecnologias de aprendizado profundo para álgebra tropical pode reduzir drasticamente o número de transistores nos neuroprocessadores, mantendo um poder expressivo? Ou que a presença de camadas de radônio em uma rede neural permite descrever economicamente invariantes projetivos, que, por sua vez, determinam a estrutura interna das imagens do mundo real?
A participação em conferências científicas é, em primeiro lugar, uma oportunidade de comparar relógios com líderes mundiais, ver seus concorrentes reais (sim, concorrentes reais também vão a conferências científicas porque também são cientistas), para ver para onde as tecnologias estão se movendo em primeira mão e não na recontagem de visionários e evangelistas, que na maioria das vezes não têm nada a ver com a ciência real, mas apenas aprenderam a colocar palavras da moda em frases relativamente letradas. Sem esse entendimento das tendências e tendências da ciência fundamental, nenhum avanço é possível. A tecnologia sem ciência "não decola", ou já estará obsoleta com antecedência.