Оливер Шабенбергер, ожидающий назначения на должность генерального директора SAS, поделился своим видением стратегии компании, которая желает помочь клиентам автоматизировать свою деятельность в части применения науки о данных и искусственного интеллекта.

«По иронии судьбы, работа, требующая масштабной автоматизации такого рода, сама относится к науке о данных», – указал он.

Как утверждают в Bloomberg, нынешний операционный и технический директор SAS уже давно рассматривается основателем и генеральным директором компании Джимом Гуднайтом в качестве своего преемника.

Шабенбергер пришел в SAS в 2002 году, будучи профессором статистики университета штата Мичиган и политехнического университета Вирджинии. На первом этапе его обязанности заключались в разработке статистических алгоритмов и моделей.

«На протяжении многих лет мы вручную создавали модели для обнаружения объектов, распознавания лиц, взаимодействия на естественном языке и т.д., – отметил он. – Но несмотря на совершенствование этих алгоритмов, для чего лучшие из нас делают все возможное, их производительность очень далека от того, что можно добиться с другим подходом. Исследователи данных тратят слишком много времени на манипуляции с данными, их слияние и очистку, подготавливая их для моделей искусственного интеллекта. Нужен искусственный интеллект, который взялся бы за эту работу. Для автоматизации подготовки данных и повторного использования соответствующих процедур надо использовать средства распознавания образов и машинного обучения. Мы имеем дело со все более разнообразными, неструктурированными данными и все более сложными моделями. Автоматизация могла бы помочь в поиске наилучшей модели, поиске параметров и автоматизации всего процесса моделирования».

Автоматизируя больше аспектов искусственного интеллекта, SAS рассчитывает «демократизировать» его. Построением моделей машинного обучения будут заниматься не только исследователи данных, но и представители бизнеса, включая высшее руководство.

«Всем, кто прикасается к данным, нужно позволить производить и потреблять аналитику, – указал Шабенбергер. – Все должны иметь возможность генерировать и потреблять идеи, отвечающие духу времени».

На протяжении многих лет компания SAS оставалась практически единственным поставщиком средств анализа данных, однако сегодня ей приходится непосредственно конкурировать с AWS, Google, IBM и Microsoft. Все эти игроки предлагают простые в реализации инструменты искусственного интеллекта, с помощью которых можно быстро развернуть модели машинного обучения.

Стремясь укрепить свои позиции, SAS объявила в марте о намерении инвестировать в ближайшие три года в искусственный интеллект миллиард долларов. Основная часть этой суммы придется на инновации в области программного обеспечения, образования и экспертных услуг.

«В последние пять лет SAS остается лидером на рынке современной аналитики прежде всего потому, что в основе ее решений лежит машинное обучение и глубокое знание аналитики, – подчеркнул директор исслледований IDC в области искусственного интеллекта Дэйв Шубмейл. – Это заложено в ДНК компании. Сочетая знания и технологические новшества с постоянным стремлением к инновациям в сфере компьютерного зрения, обработке естественного языка и глубинного обучения, компания занимается внедрением средств искусственного интеллекта во множестве отраслей. Это поможет компаниям, заинтересованным в искусственном интеллекте, – как на ранней стадии жизненного цикла аналитических решений, так и в его более зрелом состоянии».

По словам Шабенбергера, благодаря SaaS компаниям сегодня становится легче масштабировать свои проекты в области искусственного интеллекта и применять соответствующую технологию при ведении бизнеса. Кстати, искусственный интеллект он предпочитает называть «интегрированной аналитикой».

«Мы должны решить, как интегрировать все это в свои бизнес-процессы и операции, – отметил он. – Как преобразовать искусственный интеллект из научного проекта в средство создания ценностей для организации. И перейти от научного проекта к совершенству операционной деятельности».

«Превратим мечты в реальность», – гласила надпись, появившаяся на большом экране в ходе выступления вновь назначенного президента Fujitsu Такахито Токиты на ежегодном форуме компании в Токио.

Лозунг, впервые прозвучавший в конце 1980-х, когда Токита только начинал работать в Fujitsu, не выходит у него из головы до сих пор.

«Это было актуально тогда и нравится мне по сей день, – признался он. – Я убежден в том, что эти слова крепко заложены в саму ДНК нашей компании».

Однако в последние годы мечты Fujitsu обернулись для нее кошмаром. В начале 2000-х компания стоимостью в 5 трлн йен занималась главным образом цифровым оборудованием, начиная от ПК и серверов и заканчивая мобильными телефонами. Сегодня же, сохраняя звание ведущего поставщика ИТ в Японии, она испытывает серьезные трудности в глобальной конкурентной борьбе, поскольку подобное оборудование становится все более массовым товаром. И сейчас капитализация компании составляет примерно 3 трлн йен (27,3 млрд долл.).

По результатам 2018 финансового года рентабельность продаж Fujitsu уменьшилась, и ее операционная прибыль упала на 29%.

В 2017 году перед лицом сокращения глобального сбыта компания продала Lenovo контрольный пакет акций своего подразделения ПК. В прошлом году она была вынуждена отказаться от бизнеса смартфонов, выпускавшихся под маркой Arrows, поскольку продажи рухнули вдвое. В начале текущего года в свете падения региональных продаж оборудования компании пришлось сократить часть сотрудников, что привело к потере более тысячи рабочих мест.

«В ближайшей перспективе нам необходимо определиться с позиционированием себя на глобальном рынке, – указал Токита. – Чтобы добиться успеха, нужны радикальные перемены. За пределами Японии нам надо как можно быстрее развивать бизнес, ориентированный на сервисы. В настоящее время баланс нарушен. Компания находится в неустойчивом состоянии. Нам нужно активнее переключаться на сервисы, а полученную прибыль инвестировать в новые сервисы».

Меры стабилизации

В Fujitsu Токита работает уже 31 год. В последнее время он возглавлял подразделение Fujitsu Global Delivery Group в Лондоне, управляя работой 14 тыс. сотрудников в 8 странах. Это позволяло ему видеть глобальную перспективу, к которой, как он надеется, удастся прийти в масштабах всей компании.

«Если исключить корпоративные функции, Fujitsu GDG остается единственным бизнес-подразделением, которое работает за рубежом, – констатировал Токита. – Чтобы стать сервис-ориентированными, нам придется проводить массовую переподготовку специалистов, а это весьма непростая задача».

Компания продолжит создавать сервисные и инновационные центры по всему миру, ориентируясь на оказание клиентам помощи в решении бизнес-проблем. Большое внимание будет уделяться глобальной сети исследовательских лабораторий, расположенных в США, Канаде, Китае, Японии, Испании и Великобритании.

«Когда речь идет о сервисах и клиентах, нельзя рассматривать ограниченный круг перспектив, нужно убедиться в том, что картина полностью ясна, – произнес Токита по-японски, хотя понятно, что и с английским у него никаких трудностей не возникает. – В процессе перехода от технологий к сервисам нам придется проводить структурные преобразования».

Токита не исключил закрытия подразделений в других странах и отказа от убыточных направлений: «Если что-то нужно закрыть, нам придется это сделать, причем сделать быстро. Твердые и решительные меры просто необходимы».

Смелые решения

Переход к сервисам и четкая ориентация на удовлетворение потребностей клиентов приведет к изменениям культуры Fujitsu.

Необходимо поддерживать партнерские отношения с Microsoft, Google и Amazon Web Services, которые долгое время рассматривались в качестве конкурентов Fujitsu. Компания уже сотрудничает с Microsoft в области решений искусственного интеллекта.

«В определенных областях при взаимодействии с конкурентами нашим сотрудникам придется переступать через абсолютную преданность продуктам Fujitsu, – указал Токита. – Все члены команды Fujitsu, включая меня, просто обожают наши продукты. Поэтому в глубине души у них может возникнуть нежелание использовать Azure, нежелание использовать AWS, а если копнуть еще глубже, то даже и отвращение к SAP! Но все мы работаем в интересах наших клиентов, и если наши клиенты хотят иметь доступ к Azure, AWS и SAP, мы обязаны его предоставить. С такой дилеммой нам приходится сталкиваться каждый день. И если вдруг у вас есть лекарство, позволяющее изменить это все в нашем ДНК в одночасье, дайте мне знать. Но при этом мы не собираемся искоренять дух Fujitsu».

После перехода на сервисную ориентацию Токита рассчитывает довести рентабельность до 10% (сейчас она составляет 3,3%, сократившись по сравнению с предыдущим финансовым годом на 4,5%). Полученная прибыль будет направлена на развитие новых сервисов.

«Когда это произойдет, масштабы бизнеса тоже станут соответствующими, – добавил Токита. – Я четко понимаю, что после того, как в июне займу пост президента, мне придется принимать сложные и непопулярные решения. Любой руководитель прежде всего – человек, и ему хочется, чтобы его любили подчиненные, хочется нравиться людям. Но у рынка на это нет ни спроса, ни потребностей. Очевидно, если бы я стремился к тому, чтобы нравиться людям, можно было бы сохранять существующий дисбаланс по мере дальнейшего продвижения вперед и следующие несколько лет действовать осторожно, но я не собираюсь этим заниматься. А буду принимать необходимые смелые решения, оставаясь приверженным той роли, которая была мне дарована для их воплощения в жизнь и доведения до логического конца».

Белый дом представил национальную стратегию Quantum Information Science (QIS), направленную на закрепление глобального лидерства в «очередной технологической революции».

Как говорится в заявлении Национального научно-технического совета при Управлении по науке и технике Белого дома, стратегия QIS – охватывающая квантовые процессоры, датчики, материалы, вычисления, алгоритмы и системы кибербезопасности – отражает возможности США в части «улучшения индустриальной базы, создания рабочих мест и обеспечении себе преимуществ с точки зрения экономики и национальной безопасности».

«Администрация Трампа с помощью QIS намерена поддерживать и укреплять американское лидерство, с тем чтобы обеспечить себе будущие долгосрочные выгоды и защитить научные и технологические достижения, полученные благодаря исследовательской работе», – подчеркнули в совете.

Стратегия содержит ряд рекомендаций, направленных на закрепление ведущих позиций США в этой области. Для этого нужны: научный подход к исследованиям и понимание того, что прогресс достижим на горизонте как минимум в десять лет; подготовка специалистов для организации будущих квантовых вычислений с внесением соответствующих коррективов в систему начального образования; усиление вовлечения предприятий отрасли; поддержка критически важной инфраструктуры, а также углубление международной кооперации с единомышленниками в промышленности и государственными партнерами.

«Для того, чтобы сохранить и расширить американское лидерство в этой критически важной технологии, мы должны улучшить свой потенциал в области передовых исследований и разработок, подготовить специалистов, соответствующих требованиям QIS и скоординировать усилия правительства, академических институтов и предприятий частного сектора», – говорится в заявлении совета.

На презентации новой стратегии в Вашингтоне присутствовали представители компаний Alphabet, IBM, JPMorgan Chase, Lockheed Martin, Rigetti, Intel и Goldman Sachs, академических институтов, Пентагона, АНБ, Совета национальной безопасности Белого дома, НАСА и ряда других федеральных управлений.

В настоящее время Конгресс США разрабатывает законопроект о рассчитанной на десять лет Национальной квантовой инициативе. Предполагается, что на финансирование исследований и образовательных программ будет выделено 1,3 млрд долл.

Законопроект был одобрен палатой представителей, но есть опасения, что обсуждение инициативы в Сенате затормозится, и до промежуточных выборов в ноябре ее утвердить не удастся.

Чтобы сохранить конкурентоспособность в области квантовых вычислений, Соединенным Штатам нужно действовать быстрее. В докладе Центра новой американской безопасности утверждается, что Китай претендует на ведущие позиции в квантовой науке и намерен обойти США несмотря на относительно позднее вступление в схватку.

«Эту гонку мы должны выиграть», – заявили в начале текущего года председатели комитетов по науке Белого дома и Сената США.

Минэнерго США объявило о выделении на реализацию 85 исследовательских проектов QIS 218 млн долл.

Проекты, распределенные между учеными девяти лабораторий министерства и 28 вузами, предусматривают разработку оборудования и программного обеспечения для нового поколения квантовых компьютеров, открытие новых материалов со «специальными квантовыми свойствами» и изучение того, каким образом квантовые вычисления могут пролить свет на темную материю и черные дыры.

Уже в этом году на исследования будет выделено 73 млн долл. Остальное зависит от одобрения Конгресса.

«Инициатива Quantum Information Science должна помочь нам закрепиться на следующем рубеже в нынешний информационный век, – указал министр энергетики США Рик Перри. – В эпоху жесткой международной конкуренции эти инвестиции обеспечат устойчивость положения США в области, которая определит будущее обработки информации в долгосрочной перспективе и позволит создать множество новых технологий, приносящих пользу нашей экономике и обществу».

Национальный научный фонд США также объявил о выделении финансирования в размере 31 млн долл. для проведения фундаментальных исследований. Большая часть этих денег пойдет на реализацию проектов создания систем и проверки концепции квантовых датчиков, средств связи, вычислений и моделирования.

Оставшееся предполагается потратить на исследования в области масштабируемых квантовых систем связи.

«Квантовая революция расширяет возможности технологий завтрашнего дня, – подчеркнула директор Национального научного фонда Франс Кордова. – Исследования, проводимые при поддержке фонда, должны углубить наше понимание квантовой механики и способствовать применению этих знаний для создания приложений, меняющих мир. Новые инвестиции... создают условия для подготовки следующего поколения специалистов по квантовым вычислениям».

Как и в прошлые годы, свою речь на открытии ежегодной конференции Oracle OpenWorld Ларри Эллисон наполнял броскими фразами, не преминув обрушиться с критикой на конкурирующих провайдеров облачных сервисов, и в особенности на Amazon Web Services.

Ну, а затем сооснователь и технический директор Oracle остановился на Gen 2 Cloud.

На создание «облака второго поколения» у компании ушло несколько лет, поскольку «в его архитектуру потребовалось внести фундаментальные изменения».

Целью перестройки стало укрепление безопасности посредством отделения клиентских данных от облачных систем управления.

Общая модель других провайдеров, к которой до последнего времени относилось и облако Oracle, оставляет пользовательскому коду возможность доступа к коду управления облаком, а это, по словам Эллисона, – весьма существенная уязвимость.

«Это означает, что вы больше доверяете своим клиентам, больше доверяете всем своим клиентам, – пояснил Эллисон. – Если вы готовы позволить своим клиентам интегрировать в общую среду их собственный код, готовы предоставить им совместный доступ к компьютеру (а компьютер этот управляет облаком), и если клиенты достаточно умны, они смогут перемещаться от одного компьютера к другому, просматривать данные других клиентов и уводить данные этих клиентов из облака в другие места».

«Не обижайтесь, но мы вам не доверяем», — пошутил он чуть позже.

Благодаря выделенной сети компьютеров, управляющих облаком, в архитектуре Oracle создается «непроходимый барьер». Компьютеры эти защищают периметр облака и клиентские зоны. Клиенты не имеют доступа ни к компьютерам, управляющим облаком, ни к памяти, что позволяет решить «фундаментальную проблему облачной архитектуры».

Для сравнения в Amazon Web Services «код управления облаком AWS» выполняется на той же самой машине, на которой находятся клиентские данные и код.

«Это означает, что злоумышленники могут стать клиентами, изменить код Amazon и взломать систему, – подчеркнул Эллисон. – Другие облака, созданные достаточно давно, изначально не были предназначены для корпоративного сектора».

Существует ли такой «непроходимый барьер» на практике и насколько опасна уязвимость, связанная с выполнением кода управления облаком на той же системе, где находятся клиентские данные – на самом деле неясно. Большинство брешей, упомянутых в докладе Эллисона и касающихся ИТ-систем Facebook, Google, AWS и Пентагона, насколько известно, никогда не были использованы в деструктивных целях.

«Набор функций, о которых говорит Эллисон, мне действительно хотелось бы иметь в своем распоряжении, – указал аналитик Constellation Дуг Хеншен. – А вот нападки его слушать совсем неинтересно. Он всеми силами стремится посеять сомнения, страх и неуверенность в облаках конкурентов».

«Добавив к киберзащите Звездных войн Gen 2 Cloud, мы формируем батальон отражающих угрозы автономных роботов, которые в большинстве случаев не полагаются на какие бы то ни было вводные человека, – продолжил Эллисон. – Сегодня ситуация изменилась зеркально – от 'людей, противостоящих роботам', мы переходим к 'роботам, противостоящим людям'. При поиске угроз широко применяются средства искусственного интеллекта и машинного обучения. И вы больше не сражаетесь со связанными за спиной руками».

Самоуправляемая база данных

Главный продукт Oracle Gen 2 Cloud – Autonomous Database, которую в компании называют первой и единственной в отрасли самоуправляемой, или атвономной базой данных.

База данных, на самом деле представляющая собой решение, которое предлагается в качестве сервиса, использует механизмы машинного обучения для автоматической модернизации, исправления и настройки в процессе выполнения, а также автоматического обновления системы безопасности без каких-либо простоев. В Oracle утверждают, что она полностью исключает человеческое вмешательство, человеческие ошибки и настройку, выполняемую вручную.

С учетом того, что, по оценкам IDC, 75% общей стоимости управления базой данных связаны с человеческим трудом, выгода от автоматизации управления представляется весьма существенной.

«Большинство современных реляционных СУБД, в том числе и Oracle Database, имеют массу функций, снижающих трудоемкость таких операций, при больших размерах, высоком уровне сложности и жестким требованиям к производительности, соблюдение соглашений об уровне обслуживания требует навыков, которые зачастую сравниваются с черной магией, – говорится в февральском отчете IDC. – Oracle Autonomous Database сулит клиентам двойную выгоду: уменьшение трудоемкости за счет автоматизации настройки базы данных и диагностики неисправностей, а также сокращение простоев в случае незапланированных отключений и выполнения мероприятий, связанных с поддержкой системы и программного обеспечения».

Впрочем, вместо того, чтобы сосредоточиться на действительных преимуществах Autonomous Database, существенную часть своего выступления Эллисон посвятил AWS. Как и в рекламных материалах, где проступают неясные очертания красного автомобиля, во всем здесь чувствовалось какое-то ребячество.

Полуавтономную базу данных AWS, по словам Эллисона, никак нельзя сравнивать с автономной базой данных Oracle.

«Как и при использовании полуавтономного автомобиля, вы садитесь, заводите двигатель и… разбиваетесь, – заметил он. – А между тем, Oracle Autonomous Database действительно автономна. И тут уже никто умирать не собирается».

Во второй половине своего выступления Эллисон рассказал о сравнительных тестах Oracle Autonomous Database, Amazon Relational Database Service (RDS), Amazon Aurora и Amazon Redshift. Неудивительно, что продукт Oracle в них смотрелся гораздо лучше.

«То, что мы уже сделали, конкурентам пока не под силу, и им предстоит пройти еще очень долгий путь, – подчеркнул он. – Красный наборный диск Oracle вращается быстрее желтого диска AWS. Там, где у них всего один процент (ну, ладно, два), у нас их целых двадцать».

На форуме были представлены некоторые варианты развертывания Oracle Autonomous Database, в том числе выделенная инфраструктура Exadata Cloud Infrastructure для изоляции рабочей нагрузки и Cloud at Customer – продукт Oracle для клиентов, которые не могут перейти в публичное облако из-за ограничений регуляторов.

Отмечалась также простота миграции в Gen 2 Cloud: «В каждом поколении мы стремимся защитить ваши инвестиции в данные и приложения, упрощая переход и предоставляя все преимущества следующего поколения в полной мере».

Эллисон не преминул еще раз уколоть своего конкурента, указав, что за перенос данных из облака AWS берет в несколько раз больше, чем Oracle.

«Забавно, что перемещение данных в одной и той же трубе при смене направления стоит дороже», – подчеркнул он.

Как резюмировал Хеншен, по всем пунктам в Oracle противопоставляют себя другим провайдерам облачных сервисов. А почему бы не обеспечить открытость везде, в соответствии с пожеланиями клиентов? И пусть лучшее облако победит.

Борцам за чистоту кинематографа никогда не нравились инновации, которые привносил в фильмы Барри Сандрю.

Начав свою профессиональную карьеру с работ по сканированию человеческого мозга в качестве нейробиолога в Harvard Mass General Hospital в 1980-х годах, Сандрю в дальнейшем предложил целый ряд прорывных технологий в области виртуальной реальности и визуальных эффектов, включая изобретенную им технологию цифровой «колоризации» черно-белых фильмов.

Совершенный им прорыв привлек внимание инвесторов (раскрасьте фильм, являющийся общественным достоянием, и вы окажетесь владельцем авторских прав на цветную версию в качестве производной работы) и одновременно стал причиной гнева миллионов любителей кино.

«Все это породило много споров, но споры эти в значительной мере были неуместны, – считает Сандрю. – Чем больше людей слали жалобы, тем больше доходов попадало в карманы моих инвесторов».

А жалоб действительно было много. Некоторые заявляли, что цвет отвлекает их от происходящего на экране, поскольку они начинают замечать детали, которых никогда не видели ранее. Эти детали притягивают внимание, мешая следить за сюжетом. Известные кинокритики Джин Сискел и Роджер Эберт назвали колоризацию «новым вандализмом Голливуда». Говорят, в завещании режиссера Орсона Уэллса наряду с другими пунктами было и требование защитить «Гражданина Кейна» от колоризации.

«Откровенно говоря, я легко мог распознать людей, не желавших смотреть фильм 'Эта прекрасная жизнь' в цвете», – признается Сандрю.

Так или иначе, предложенная им технология колоризации не только получила распространение, но уже в XXI веке была в значительной степени автоматизирована.

Аналогичным образом пуристы выступали и против следующего технологического прорыва Сандрю в кинематографе, преобразования двумерных фильмов в трехмерные.

Выступая на конференции Magnify World AR and VR, Сандрю отметил, что кино сегодня становится все более динамичным. Достаточно посмотреть на множество трехмерных эффектов, которые студия Legend3D, основанная им в 2001 году, привнесла уже в массу фильмов.

«Когда мы снимали 'Полтергейст', там было очень много подсознательных вещей, которые, воздействуя на различные части мозга, вызывали дополнительные ощущения, – вспоминал он. – Во многих случаях мы вполне реально вторгаемся в личное пространство зрителей. Одним лишь открытием экрана с исчезновением четвертой стены и увеличением его глубины до бесконечности дело не ограничивается. Речь идет о переносе действия непосредственно в зрительный зал».·

Описывая некоторые эффекты в фильме «Пункт назначения», снятом в 3D, Сандрю припомнил сцену, в которой девушка во время аварии на гоночной трассе была обезглавлена запасным колесом.

«И мы помещаем эту девушку в ряд, который находится непосредственно перед вами, – отметил он. – Вряд ли можно придумать более глубокое погружение. Что касается трехмерных фильмов, они тоже вызывали смешанную реакцию. Есть очень пугливые люди. И они не хотят становиться частью перформанса».

Другим же, напротив, все очень нравится. После ухода из Legend3D в 2014 году Сандрю преобразовал в трехмерный формат более 70 фильмов. «Аватар», который широко демонстрировался в 3D, стал первым фильмом, собравшим по всему миру более 2 млрд долл.

Сегодня главным разрушителем кинематографа многие называют виртуальную реальность. Появляется все больше шлемов виртуальной реальности – Samsung Gear VR, Oculus Rift, HTC Vive – а производители фильмов начинают экспериментировать с виртуальной реальностью и панорамным видео.

В этом году авторы документального фильма о космосе с виртуальной реальностью, продемонстрированного на кинофестивале «Сандэнс», заключили сделку, выражавшуюся семизначными числами. Так что же, недалек тот день, когда все мы будем смотреть фильмы исключительно в кинотеатрах, напоминающих Virtual Reality Cinema?

«Конечно, нет, – успокаивает Сандрю. – О создании рынка массового потребления речи не идет. Главный вопрос, связанный с использованием виртуальной реальности в кинематографе, обусловлен тем, что поход в кино – это социальное действие. С учетом всех уроков, которые я извлек из колоризации и 3D, могу сказать, что виртуальная реальность хороша для игр, отлично подходит для киберспорта, неплохо выглядит и просмотр местоположения на базе виртуальной реальности. Но при создании массового потребительского рынка нужно смотреть в сторону области развлечений и спорта. А одним из признаков развлечений и спорта, особенно фильмов, является то, что они относятся к сфере социальной активности. Ведь вы не идете в кино в одиночку, а берете с собой компанию. Вы вовлечены в групповое общение. Когда же мы надеваем шлем виртуальной реальности, все меняется. Наступает полное погружение».

Даже панорамные проекции, подобные тем, которые мы наблюдаем в фильме «Иглу» (когда видео можно просматривать со всех сторон), вызывают вопросы.

«Панорамная съемка обходится очень дорого, в то время как все эти посторонние вещи не имеют никакого значения, – заметил Сандрю. – Если вы не в состоянии привлечь внимание аудитории, все остальное не поможет».

Этой же точки зрения придерживается и режиссер фильма «Жизнь Пи» Энг Ли: «Я являюсь производителем фильмов, и моя виртуальная реальность лучше, чем реальная виртуальная реальность».

Согласен с этим и Стивен Спилберг: «Единственная опасность, на мой взгляд, заключается в том, что зритель получает слишком большую свободу. Он уже не следует за рассказчиком, а сам выбирает, где и что смотреть».

«На самом деле я не хочу, чтобы меня обременяли созданием истории, – подчеркнул Сандрю. – Я хочу, чтобы мне эту историю рассказали».

Дополненная и смешанная реальность по сравнению с фильмами выглядят более многообещающе.

Наши смартфоны в этом смысле представляют собой расширение нас самих, а в просмотре совместно с другими людьми сцен, наложенных на реальность, нет ничего инородного и неудобного.

Указывая на приложение «Войди в комнату», выпущенное Международной организацией Красного Креста, Сандрю заметил: «Вот куда должен двигаться массовый рынок. Это социально, наполнено взаимодействием и реально. Реальность сливается с виртуальной реальностью. У меня мурашки бегали по коже. Это очень и очень мощно».

Первый полностью автономный поезд компании Rio Tinto завершил доставку железной руды с месторождения Маунт Том-Прайс (Австралия) в порт Кейп-Ламберт.

Это событие стало важной вехой в проекте Rio Autohaul. Поезд без машиниста, ведомый тремя локомотивами, перевез 28 тыс. тонн железной руды на расстояние 280 км.

За движением поезда наблюдали операторы Rio Operations Centre в городе Перт, находящемся на удалении 1,5 тыс. км от маршрута.

Проект Autohaul будет полностью завершен к концу текущего года и впервые в истории позволит совершать автономные перевозки тяжелых грузов на дальние расстояния.

Инициатива стоимостью 940 млн долл. получила в мае аккредитацию Office of the National Rail Safety Regulator, австралийского национального регулятора перевозок по железным дорогам.

«Первая безопасная доставка железной руды автономным поездом стала важной вехой для AutoHaul, – подчеркнул Айвен Велла, управляющий директор Rio Tinto Iron Ore по морским и железнодорожным перевозкам. – В результате реализации программы была построена первая железнодорожная сеть большой протяженности для автономной перевозки тяжелых грузов. За выполнение операций здесь отвечают самые большие и длинные на сегодняшний день в мире роботы. Программа стала символом духа первопроходцев и новаторского таланта многих людей в Rio Tinto. Она продемонстрировала нашу абсолютную приверженность повышению безопасности, эффективности и гибкости выполняемых операций».

Локомотивы с программным обеспечением AutoHaul оснащены встроенными камерами, а все железнодорожные переезды сети оборудованы модернизированными системами видеонаблюдения.

«Мы продолжим обеспечивать безопасность наших автономных поездов в различных условиях в регионе, где поезда ежегодно проезжают более 8 млн км, – указал Велла. – В переходный период мы тесно сотрудничаем с машинистами, готовя наших сотрудников к новым способам работы, которые меняются под воздействием автоматизации».

Повышение безопасности и эффективности

Договор на разработку и поставку автоматизированной системы управления поездами на сумму 317,5 млн долл., предусматривающий помимо всего прочего создание высокоспециализированной сигнальной модульной системы, был заключен с компанией Ansaldo STS, входящей в состав Hitachi Group, в 2012 году.

К тестированию AutoHaul участники проекта приступили в начале 2014-го. В начале 2016 года его реализация сопровождалась задержками, которые были связаны с программными недоработками. Первые поезда, движущиеся в автономном режиме в сопровождении машиниста, были запущены в первом квартале 2017 года.

С тех пор бюджет проекта заметно вырос, и на сегодняшний день горнодобывающая компания уже согласовала затраты в размере 940 млн долл.

Благодаря дополнительным расходам Rio удалось добиться повышения безопасности и эффективности, оптимизировав систему доставки железной руды, придав ей более высокую гибкость и устранив имевшиеся узкие места.

В октябре прошлого года компания организовала первую полностью автономную железнодорожную перевозку. Поезд успешно преодолел 100-километровый маршрут от Вомбат Джанкшен до Параберду без машиниста.

«Преимущества AutoHaul видны уже сегодня, – заметил директор Rio Tinto Iron Ore Крис Салисбери. – Скорость движения выросла, снизилась изменчивость, благодаря чему нам удалось сократить среднюю продолжительность производственного цикла».

На маршруте общей протяженностью более 1700 км у Rio Tinto задействованы около 200 локомотивов, которые перевозят железную руду с 16 месторождений в четыре портовых терминала.

В настоящее время около 65% всех перевозок в регионе совершается в автономном режиме. К текущему моменту такие поезда преодолели уже более 3 млн километров без участия машинистов, хотя и в их присутствии, что позволяет обеспечивать необходимый контроль.

Компания Google представила набор простых в использовании инструментов, которые помогут разработчикам, не имеющим достаточного опыта построения приложений машинного обучения, заниматься внедрением моделей для определенных задач.

AutoML использует предварительно обученные модели машинного обучения и технологию Neural Architecture Search.

«Новые продукты являются частью нашей миссии, направленной на демократизацию искусственного интеллекта и снижение барьеров входа, на доступность искусственного интеллекта максимально возможному по своему охвату сообществу разработчиков, исследователей и коммерческих предприятий», – указали в блоге Google научный директор направления облачного искусственного интеллекта Фей-Фей Ли и глава подразделения исследований облачного искусственного интеллекта Джиа Ли.

Первым продуктом в пакете – доступным тем, кто направил заявку, получившую одобрение – станет AutoML Vision, предназначенный для создания клиентских моделей на базе технологии распознавания образов Google.

Перетащив изображения в окно программы, разработчики смогут помечать их, исходя из своих требований. После обучения модели на основе входных данных у пользователей появится возможность оценить и очистить ее.

Google предлагает также услуги собственных специалистов, которые на основе полученных от клиентов инструкций будут соответствующим образом классифицировать изображения.

Одним из первых пользователей этого продукта стала компания Urban Outfitters, занимающаяся продажей модной одежды. Она экспериментировала с автоматизацией сбора информации о восприятии покупателями различных нюансов своих товаров, в частности, образцов и стилей декольте. Компания Disney использовала технологию для построения моделей и создания аннотаций продуктов со своими персонажами.

Зоологическое общество Лондона применяло AutoML Vision для анализа и аннотаций фотографий животных, снятых в дикой природе.

«В настоящее время всего несколько предприятий имеют персонал и бюджеты, необходимые для того, чтобы полностью оценить преимущества машинного обучения и искусственного интеллекта, – указал Ли. – В мире пока насчитывается очень мало людей, способных создавать передовые модели машинного обучения. И даже если у компании имеются инженеры по машинному обучению и искусственному интеллекту, ей предстоит еще наладить управление сложными и трудоемкими процессами построения своих собственных моделей машинного обучения».

В прошлом году компания Google представила Cloud Machine Learning Engine API, а новый пакет должен помочь «сократить имеющийся разрыв» и сделать искусственный интеллект «доступным каждому предприятию».

Голосуя за машинное обучение

Облачные конкуренты Google также стараются «демократизировать» машинное обучение.

Предлагаемая Microsoft простая визуальная среда Azure Machine Learning Studio, запускаемая в среде браузера, поддерживает перетаскивание и не требует написания программного кода. В сентябре компания расширила свой набор инструментов искусственного интеллекта, но пока продукты по-прежнему находятся в стадии предварительной версии.

На прошедшей в ноябре конференции Re:Invent компания Amazon Web Services представила полностью управляемый сервис сквозного машинного обучения Sagemaker и видеокамеру DeepLens, поддерживающую модели глубинного обучения.

«Люди, выстраивающие модели, не хотят, чтобы машинное обучение было таким сложным, – подчеркнул генеральный директор AWS Энди Джасси. – Они не хотят, чтобы оно было таким загадочным. Не хотят иметь перед собой черный ящик. Им нужно, чтобы все делалось как можно проще. В мире еще просто нет такого большого числа практикующих специалистов по машинному обучению. Основная масса из них сосредоточена в крупных технологических компаниях. И если вы хотите, чтобы машинное обучение активно использовалось большинством предприятий, необходимо сделать так, чтобы соответствующие средства были доступны разработчикам и ученым, решающим повседневные задачи».

Потенциал квантовых компьютеров интересует исследователей прежде всего в связи с возможностью нескольких квантовых битов – или кубитов – демонстрировать то, что называется «квантовой запутанностью». Этим уникальным свойством кубиты отличаются от классических битов.

Джон Прескилл из Калифорнийского технологического института сравнивает квантовую запутанность с причудливой книгой, в которой информация не записана на страницах, а определяется их корреляцией, в связи с чем все страницы необходимо читать одновременно.

Состояние запутанности описывает взаимодействие спинов кубитов: хотя конкретная направленность двух спинов может быть неизвестна (находится между нулем и единицей), известно, что они являются разнонаправленными. Оказавшись в запутанном состоянии, при повторном измерении спины сохраняют его вне зависимости от того, насколько далеко друг от друга находятся (пусть даже речь идет о расстояниях масштаба спутниковых орбит).

«Получение доступа к квантовым состояниям запутанности является ключом к использованию высочайшей вычислительной мощности квантовых систем, – подчеркнул профессор Университета Нового Южного Уэльса (Австралия) Андреа Морелло. – В контексте квантовых вычислений запутанные состояния формируют компьютерный код, не имеющий ничего общего с классическим, поскольку способа записи в настольный компьютер кода, в котором значения двух битов не определены, но при этом противоположны, просто не существует. А в квантовом компьютере такое возможно, и чем большим числом кубитов вы располагаете, тем больше становится запутанных кодов квантового компьютера. По мере роста числа кубитов их объем увеличивается экспоненциально».

Запечатлеть то, что Эйнштейн называл «жутким действием на расстоянии», в реальном квантовом компьютере невероятно сложно. На практике запутанные состояния крайне неустойчивы и легко разрушаются в результате внешнего воздействия.

В настоящее время исследователи из Университета Нового Южного Уэльса приступили к реализации важного этапа в инженерном проектировании запутанности – созданию кремниевого чипа с двумя взаимодействующими кубитами.

«Наблюдать за этим было очень интересно, – заметил один из соавторов исследования Мэтью Брум, который ранее работал в Университете Нового Южного Уэльса, а теперь перебрался в Университет Копенгагена. – Если спин одного электрона направлен вверх, то другого – непременно вниз, и наоборот».

«Это очень важная веха в истории развития технологий, – подчеркнул Брум. – Корреляция спинов подобного рода – предшественник состояний запутанности, которые нужны квантовому компьютеру для функционирования и выполнения сложных вычислений».

Оспаривание теории

Команда из Университета Нового Южного Уэльса, возглавляемая профессором Мишель Симмонс, директором исследовательского центра Centre of Excellence for Quantum Computation and Communication Technology, создавала свои кубиты, размещая отдельные атомы фосфора на кремнии с очень высокой точностью. В качестве кубита использовался спин электрона такого атома фосфора.

Предложенный метод открывает весьма многообещающие перспективы для будущих кубитов, поскольку исследователями было продемонстрировано необычайно долгое (по крайней мере, с квантовой точки зрения) время релаксации и дефазировки, составившее около 30 секунд.

«Поместив атомы фосфора в кремний при создании кубита, мы приступили к прямому измерению волновой функции атома с помощью сканирующего зонда, который указывал точное физическое местоположение атома в чипе, – сообщила Симмонс, ставшая обладательницей премии 2018 Australian of the Year. – В результате мы стали первыми в мире, кому удалось увидеть, где находятся кубиты».

Сканирующий туннельный микроскоп показывает волновую функцию электрона кубита, сделанного из атома фосфора, и его точное местоположение в кремнии.

«Наше конкурентное преимущество состоит в том, что мы можем помещать высококачественный кубит в нужное место чипа и наблюдать за тем, что происходит, проводя соответствующие измерения, – пояснила Симмонс. – Разместив рядом еще один кубит, мы стали анализировать характер взаимодействия двух волновых функций. После этого можно будет приступать к воспроизведению копий ранее созданных устройств».

В недавнем исследовании, результаты которого были опубликованы в журнале Nature Communications, команда ученых размещала два кубита, один из которых состоял из двух атомов фосфора, а другой – из одного, в кремниевом чипе на расстоянии 16 нм друг от друга.

Взаимодействие соседних кубитов можно контролировать с помощью присоединенных к чипу электродов. Таким образом, квантовые спины их электронов становятся коррелированными.

Основная трудность при построении чипов, включающих в себя несколько кубитов, связана с пониманием того, насколько близко эти кубиты должны располагаться друг от друга для взаимодействия. В соответствии с теоретическими прогнозами, для достижения эффекта корреляции кубиты нужно размещать на расстоянии 20 нм, но в ходе экспериментов выяснилось, что это происходит только на расстоянии 16 нм.

«Для нашего квантового мира это очень большая разница, – заметил соавтор исследования Сэм Горман из Университета Нового Южного Уэльса. – И очень приятно, что мне в качестве экспериментатора удалось оспорить теорию».

Замки из песка

Проведенное исследование стало последним в череде достижений ученых, стремящихся к созданию работоспособного кремниевого квантового компьютера.

Кремний был выбран потому, что представляет собой наиболее устойчивую и простую в изготовлении среду для размещения кубитов, а долгая история использования кремния в обычных компьютерах свидетельствует о том, что в мире накоплен очень большой объем знаний об этом материале.

Предложенный подход вызвал большой интерес и позволил получить финансирование со стороны банка Commonwealth Bank of Australia, компании Telstra, федерального правительства и правительства штата.

В прошлом году Симмонс с коллегами основала первую в Австралии компанию по разработке квантового оборудования – Silicon Quantum Computing. К 2022 году в ней планируется создать коммерческое 10-кубитное демонстрационное кремниевое устройство, которое должно стать «предшественником кремниевого квантового компьютера».

Образ психопата, который мы себе представляем, не всегда соответствует действительности. Для большинства из нас этот термин ассоциируется с маньяком, орудующим топором наподобие поклонника группы Huey Lewis and the News Патрика Бэйтмана из фильма «Американский психопат», но, если оперировать психологическими терминами, характерные для такой личности черты можно обнаружить практически у любого.

По словам судебного психолога Натана Брукса, высокий уровень психопатии весьма распространен в руководящих эшелонах корпоративного мира – 21% управленцев имеют присущие психопатам черты.

А между тем, в обычной жизни к этой категории можно отнести лишь каждого сотого. И каждого пятого из отбывающих тюремный срок.

Причем для бизнеса это не так уж плохо. Результаты исследования, проведенного университетом Нотр-Дам и опубликованные в Journal of Business Ethics, показывают, что психопатам-начальникам легче найти общий язык с сотрудниками, которые тоже в определенной степени психопаты.

Хладнокровный сумасшедший

«У психопатии есть первичные и вторичные свойства, – пояснила Шарлиз Херст из Бизнес-колледжа Мендоса при университете Нотр-Дам. – Для обладателей как тех, так и других характерен высокий уровень антисоциального поведения, однако людям, имеющим высокую степень первичной психопатии, чужды сопереживания, они отличаются хладнокровием и бесстрашием. Такие люди не реагируют на вещи, вызывающие у других состояние стресса, страх или гнев. Вторичные психопаты более горячие и импульсивные».

В первом из двух экспериментов Херст и ее коллеги попросили сотни работающих взрослых (как с высоким, так и с низким уровнями психопатии) рассказать об их отношении к вымышленным менеджерам, которые стараются вести себя конструктивно или же, напротив, оказывают чрезмерное давление на подчиненных.

Участники опроса с высоким уровнем психопатии сообщили, что чувствуют себя счастливее, представляя, что работают под началом менеджера, склонного к насильственным методам.

Во втором эксперименте участники оценивали, насколько злоупотребляют властью их реальные начальники: ведут себя грубо, распространяют сплетни о сотрудниках, не доверяют им решение тех или иных задач, вторгаются в частную жизнь и нарушают обещания.

Участники с высоким уровнем первичной психопатии злились в меньшей степени, вели себя более позитивно и сохраняли вовлеченность в рабочий процесс.

«Таким образом, можно говорить об определенном 'психопатическом преимуществе' в том смысле, что первичные психопаты обладают большими по сравнению со своими коллегами психологическими ресурсами при попадании под жесткий прессинг со стороны начальства», – заявила Херст.

Однако это может привести к падению общей культуры компании.

«Такая ситуация будет стимулировать и удерживать людей, которые готовы насаждать культуру, основанную на агрессии, – указала Херст. – Психопаты, процветающие под началом деспотов, будут лучше позиционированы для продвижения по сравнению со своими коллегами. В результате создаются условия для нанесения значительного потенциального ущерба организации и ее акционерам».

Исследование показывает также, что работники-психопаты размывают общий показатель культуры компании – уровень вовлеченности сотрудников.

«Проблема повсеместного запугивания – как в Wells Fargo, где бывшие сотрудники сообщали об использовании менеджерами тактики насаждения страха и чувства стыда для достижения нереалистичных целей продаж, в то время как руководители высшего звена либо ничего не знали об этом, либо не принимали никаких мер, приводит к иллюзии увеличения степени вовлеченности вследствие ухода людей с низким уровнем первичной психопатии и притока тех, у кого этот уровень высок, – пояснила Херст. – В конечном итоге, есть риск остаться с работниками, которые будут состоять из одних психопатов, демонстрирующих высокий уровень вовлеченности».

Модели искусственного интеллекта, разработанные Microsoft и Alibaba, впервые превзошли человека в понимании прочитанного.

Использовавшийся при проведении тестов набор данных Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) состоит из серии вопросов, ответы на которые можно найти более чем в 500 статьях Википедии.

Модель глубокой нейронной сети Alibaba набрала в тесте «сравнения на точность» 82,440 балла, опередив живых людей (82,304 балла). Аналогичная модель Microsoft набрала 82,650 балла.

Продемонстрированные результаты помогают понять, кто есть кто в деле изучения проблем искусственного интеллекта, которыми занимаются исследовательские лаборатории Google, IBM Research, Facebook AI Research, Salesforce Research, Tencent, Samsung и других организаций.

Alibaba и Microsoft находятся в рейтинге рядом друг с другом, хотя в обеих компаниях утверждают, что именно их модели удалось первой превзойти человека.

Несмотря на то, что корпорация Microsoft зарегистрировала свой результат 3 января, а Alibaba — двумя днями позже, в Alibaba заявляют, что на самом деле речь здесь идет вовсе не о регистрации результатов, а лишь о дате подачи заявки и представления модели.

«С глубоким удовлетворением мы можем наконец говорить о том, что машины превзошли человека в понимании прочитанного, – заявил главный исследователь технологий обработки естественного языка Alibaba Institute of Data Science and Technologies Луо Си. – За последний год в процессе исследования НЛП был достигнут значительный прогресс. В ближайшем будущем мы намерены поделиться своей методологией с более широким сообществом и представить разработанную технологию своим клиентам».

Заместитель управляющего директора Microsoft Research Asia Мин Чжоу указал, что несмотря на победу искусственного интеллекта в тесте люди по-прежнему гораздо лучше машин разбираются в сложностях и нюансах естественного языка.

«Обработка естественного языка относится к областям, где остается еще очень много нерешенных задач, требующих инвестиций и дальнейшего продвижения вперед, – подчеркнул он. – Нынешнее достижение – это только начало».

Ведущие игроки в сфере искусственного интеллекта активно инвестируют в построение моделей, анализирующих прочитанное и реагирующих определенным образом на поставленные вопросы.

В Alibaba отметили, что уже на протяжении нескольких лет используют соответствующую технологию на фестивалях Global Shopping Festival при генерации ответов на запросы клиентов.

В Microsoft сообщили, что ранние версии модели находили применение в поисковой технологии Bing.

«Наши инструменты помогают врачам, юристам и другим специалистам ускорить чтение больших документов при проведении медицинских исследований и поиске редких юридических прецедентов, – говорится в блоге компании. – Технология повышает производительность труда и оставляет людям больше времени для применения полученных знаний при лечении пациентов или выработке юридических заключений».

Она помогает и при ответах на вероятные последующие вопросы.

Например, вы спрашиваете: «В каком году родилась канцлер Германии?» Система должна понимать, о чем идет речь, и при анализе последующего вопроса: «В каком городе она родилась?»

Зачастую при генерации ответов на естественном языке компьютерам приходится анализировать несколько предложений. Например, когда систему спрашивают: «Является ли Джон Смит гражданином США?», необходимую для ответа на него информацию требуется извлечь из двух фраз: «Джон Смит родился на Гавайях. Гавайи входят в число штатов США».