Начинать надо, как всегда, с денег. Как правило, все сводится именно к ним. И чем больше кто-то будет говорить вам о бескорыстии, тем с большей вероятностью он будет если не пытаться «развести» вас на как можно большую сумму, то, как минимум, уговорить пожертвовать своими интересами ради чьих-то (в айти-сфере в кризис это звучит так – «Зарплата у нас маленькая, но коллектив хороший, бесплатные кофе с печеньем, поэтому все работают допоздна…»). И поэтому посмотрим на тех, кто эти деньги заработал «сравнительно честными способами», как писали классики.
Для этого достаточно обратиться к статистике высокотехнологической биржи – Apple’s Market Cap Crosses $710 Bln. Рекорд, однако. Впервые американская компания превысила «психологически важный» рубеж капитализации в семьсот гигабаксов. Ну, как писал патриарх отечественной инженерной науки академик Крылов – «Статистика не должна состоять в одном только заполнении ведомостей размерами с двуспальную простыню никому ненужными числами, а в сведении этих чисел на четвертушку бумаги и в их сопоставлении между собою, чтобы по ним не только видеть, что́ было, но и предвидеть, что́ будет. …» Так что сопоставим эти цифры с чем-либо интересным.
Ну, вот крупнейшая российская компания, мировой лидер газодобычи «Газпром», его капитализация на конец 2014 года составляла 55,3 миллиарда долларов. («Сто самых дорогих компаний России подешевели на 47 процентов») О былых, лета 2008 года, надеждах, связанных с этой компанией – «Капитализация «Газпрома» в течение семи-восьми лет достигнет уровня в 1 триллион долларов, сообщает агентство Франс Пресс со ссылкой на сделанное во вторник заявление председателя правления ОАО «Газпром» Алексея Миллера в ходе проходящего во французском Довиле Европейского делового конгресса.» – вспоминать нынче немилосердно, но поучительно.
Такова вот судьба поставщиков «монокультуры», вроде некогда фантастически богатых и бывших в числе «стратегических» поставщиков натурального каучука. Но может с промышленностью, с каким-нибудь предприятием, долгие годы рачительно защищавшимся от внешней конкуренции путем высочайших пошлин, все хорошо? Пролился на него в результате падения курса национальной валюты «золотой дождь» с картины Рембрандта? Ага… Держите карман шире! Вот что пишет пресса – «АВТОВАЗ за 2014 год по стандартам РСБУ получил чистый убыток в 25,4 млрд рублей», ««АвтоВАЗ» увеличил годовой убыток больше чем в три раза».
Так что – как видим – разница между теми, кто умеет продавать сугубо массовый продукт, которым является телефон, позиционируя его как почти как люксовый, и теми, кто этого не умеет, видна по их финансовым результатам. А вот то, что внутри телефонов в ближайшее время ожидаются очень интересные перемены, куда менее наглядно, но куда более интересно… И перемены эти связаны с тем, в телефоны проникает одна из технологий, относящаяся к области искусственного интеллекта. Причем – сугубо инженерного, ну, распознавание символов когда-то тоже было ИИ…
А распознавание это для телефона нынче штатно – без отпечатка пальца многими образцами и не воспользуешься. Но к этому добавляются функции распознавания образов, скажем человеческих лиц. Фотографируют знакомых и их визитные карточки для «записных книжек» давно. А теперь речь идет о том, чтобы научить телефон распознавать и сортировать человеческие лица. Скажем – определяя для начала снимки, на которых находится один и тот же человек, что может быть полезно и тем, кто работает с широким кругом клиентов, и барышням с обширным кругом знакомств…
Задача эта отнюдь не тривиально, несмотря на обилие ядер в процессорах смартфонов и их высокую тактовую частоту. Поэтому на помощь приходит такая дисциплина из разряда технологий «искусственного интеллекта», как «глубокое обучение», Deep Learning (Can Deep Learning Revolutionize Mobile Sensing?), над которой работают Никлас Лэйн (Nicholas D. Lane) из исследовательского подразделения «мелкомягких», и Петко Георгиев (Petko Georgiev) из Кембриджского университета.
О сути этой технологии «Компьютерра» рассказывала многократно. Кратко ее суть можно охарактеризовать, как использование для обработки данных смоделированных нейронов и синапсов. Эти, эмулирующие участки мозга структуры, затем проходят обучение – на них подаются различные визуальные образы, в результате чего будут формироваться связи между виртуальными нейронами, и на эти связи станут «развешиваться» весовые коэффициенты. Именно эти связи и помогут «глубоко обученным системам» распознавать различные визуальные и невизуальные образы.
Причем «глубокое обучение» станет высшей степени мобильным. Сейчас оно возможно для смартфонов, подключенных к Сети. Но, по мнению Ника Лейна (Nic Lane) главный научный сотрудник Bell Labs, некоторые современные смартфоны являются достаточно мощными, чтобы некоторые методы глубокого обучения запускались на их собственных процессорах. Первыми применениями этого может быть решение «чисто телефонных» задач, распознавание и удаление различных шумов, индивидуальных «фефектов гечи», которые характерны не только для детей…
А дальше речь может идти уже и об обработке прочих видов данных, порождаемых сенсорами смартфона. Например, получении данных с его акселерометров, очищенных от случайных и систематических ошибок. Распознавании все более и более сложных образов. И – переводу этих визуальных образов в простые и связные тексты. Американцы пишут о потенциальной способности смартфонов распознавать эмоции…
Распознавать эмоции? Зачем? А затем, что это крайне важно. Затем, что именно способность продавать широких массам обитателей Первого мира сугубо массовую продукцию в качестве элитной и сделала ее производителя богатейшей корпорацией. И вот представим себе, что устройства такого рода начинают распознавать эмоции владельца. Подсовывать предложение купить грустную или веселую песенку. Указывать адрес ближайшей распивочной или соединять с ближайшей же барышней по вызову, учтя при этом сформированные путем «глубокого обучения» предпочтения владельца.
Монетизация таких способностей пахнет не просто деньгами, но очень большими деньгами. И тот, кто первым наделит ими свои телефоны, получит очень и очень большой выигрыш в чистогане. Но это все – для Первого мира, для сытеньких стран Запада. А как способности смартфонов к обучению могут быть полезны у нас в стране? Ну, давайте будем исходить из того, что это самое массовое компьютерное устройство, которым успешно и удобно пользуется родственница хорошо на десятом десятке.
А какие у нас проблемы? У основной массы народа, чье потребление отнюдь не носит «статусного» характера, но направлено на удовлетворение реальных жизненных потребностей? Да они сводятся в значительной степени к дороговизне товаров и услуг. А дороговизна эта в заметной степени формируется искусственно. Ну, систематический рост тарифов на товары и услуги естественных монополий, следствие экономической политики государства. Эта проблема должна решаться нетехнологическими средствами… А вот дороговизна товаров и продуктов в значительной степени обусловлена неэффективностью дистрибуции.
Проще говоря – тем, что владельцы торговых сетей и обитатели торговых центров слишком много накручивают и на отечественный сыр (Как пишет читатель – ««Голландский» ж.45% — 290 руб/ кг Сыр «Моцарелла» — 290 руб/кг… Цены указаны с доставкой и НДС.»), и на китайские тряпки. Пользуясь тем, что покупатель не знает их реальной стоимости. Смартфон у бабулек есть, но найти информацию в Сети – сложно. Ну, как и найти нужную лавку в лабиринте улиц. Но – с последней задачей прекрасно справляется отечественная геоинформационная система, с рекламой которой только что прогрохотал трамвай. Почему бы не научить смартфоны просто искать дешевейшие пути покупки товаров?
Это будет нужное и прибыльное дело, хотя «накрутки» в данном случае станет минимальной. И в нем поможет «глубокое обучение» смартфонов. Возьмется кто-нибудь? Ведь создали же в стране отечественный бухгалтерски-учетный программный продукт, применяемый ныне повсеместно, нужный каждой организации. А помогающий дешевле покупать смартфон понадобится каждому покупатели… Да и производителю продукта – тоже… (И можно создать статусно-потребительскую версию для «распальцеванных» – ищущих самую дорогую покупку!)