Недавние тренды рунета

кусочек портфолио

Помогал ребятам с выступлением, накидал несколько картинок бонусом. DVC делают крутые решения для Machine Learning.

Картинки были использованы в слайдах и публикации.

Principled Machine Learning: Practices and Tools for Efficient Collaboration

Оригинал и комментарии

Это теперь вполне практический вопрос

В оригинале этот процесс описан так:

«И создал Господь Бог человека из праха земного, и вдунул в лицо его дыхание жизни, и стал человек душою живою».

Т.е. дыхание Бога — это некая жизненная сила, переданная человеку, чтобы оживить его — вдохнуть в него жизнь.

А что такое жизнь в современном понимании?

Воспользуемся далее определениями М.Тегмарка.

• Жизнь — это самовоспроизводящийся процесс, сохраняющий свою сложность.

• Живые существа в ходе эволюции развили в себе способность достигать сложных целей (мы называем эту способность разум или интеллект).

• Параллельно в ходе эволюции у живых существ развилась еще одна важная способность — испытывать личные переживания (мы называем эту способность сознание).

Современная наука в попытках понять, как устроен разум человека и как построить его искусственный аналог (ИИ) как бы движется галсами, постоянно меняя курс, дабы хоть как-то поймать ветер ускользающих знаний.

— Сначала сфокусировались на интеллекте, пытаясь воспроизвести его в различных вычислительных моделях, сойдясь в итоге, что это все же нейросеть, — только очень сложно иерархически устроенная.

— Затем, когда к алгоритмистам примкнули нейробиологи, стали пытаться обнаруживать и моделировать различные корреляты сознания.

И вот, наконец, на подходе 3й галсовый поворот — самовоспроизведение.

Ведь без него жизни по определению быть не может. Без сознания и тем паче разума жизнь плохо, но, возможно, как-то способна существовать. А вот без самовоспроизведения нет…

Все знают что подавляющее большинство компьютеров построены по архитектуре фон Неймана — гения из гениев всех времен и народов.

А многие ли знают, что «Машина фон Неймана», помимо архитектуры фон Неймана включает в себя «Универсальный конструктор» самовоспроизводящихся машин — класс машин, способных к самовоспроизведению (зонды фон Неймана)?

Этот «Универсальный конструктор» был создан фон Нейманом еще в 1940-х годах. А в завершенном Артуром Бёрксом виде опубликован лишь в 1966 году уже после смерти фон Неймана.

Идею практической реализации самовоспроизводящихся машин никогда не забывали. С 70х годов 20 века за нее довольно плотно взялись в NASA. Тогда тема освоения космоса была в приоритете. А без самовоспроизводящихся машин при серьезном освоении космоса не обойтись.

В 2016 возникла интрига биофизика Алекса Коувалда, который попробовал доказать невозможность существования зондов фон Неймана, которые смогли бы распространиться по Галактике и Вселенной.

А месяц назад физик Заза Османов показал, что зонды фон Неймана вполне реальны, но слишком малы для того, чтобы мы могли их заметить.

В любом случае, на подходе ренессанс исследований самовоспроизводящихся машин. Поэтому так интересно и полезно понимать реальное состояние дел и перспективы в этой области.

Такая работа будет опубликована в мае 2020. Но познакомиться с ее текущей версией можно уже сейчас.

Помимо рассмотрения современного состояния 3х основных теоретических моделей (кинематической, логической и клеточной), проиллюстрированы практические пути их реализации с применением, например, 3-D принтеров (иллюстрации работ NASA и MIT на картинке выше).

Так что вполне возможно, что главной интригой следующего десятилетия станет появление не Сильного ИИ, а самовоспроизводящихся машин.

Считать ли тогда, что люди вдохнули в них дыхание жизни?

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

В Россию можно только верить?

Oзнакомившись с более чем сорока национальных ИИ-стратегий (включая и официально еще не принятые, например, Норвегии и Аргентины), могу свидетельствовать — все они настолько разные, что сначала даже озадачиваешься — в чем причина столь серьезных отличий?

Ответ на этот вопрос лучше всего проиллюстрировать на примере. Представьте, что речь идет о стратегиях национальных олимпийских комитетов, отвечающих за подготовку национальных сборных к следующей олимпиаде. Комитет должен разработать стратегию подготовки сборной, назначить ответственных, проконтролировать выделение ресурсов под исполнение стратегии и проследить за ходом и результатом ее выполнения.

Спрашивается, от чего зависит, какую стратегию изберет тот или иной национальный комитет?

Полагаю, стратегия будет зависеть, как минимум, от следующих ключевых факторов.

• A. Оценка текущего состояния каждой из команд (по видам спорта) сборной на момент начала подготовки.
• B. Конкретные цели, поставленные на следующей Олимпиаде перед каждой из команд и всей сборной.
• C. Ресурсы, выделяемые каждой из команд на подготовку к следующей Олимпиаде.

А от чего будут зависеть результаты, которые покажет сборная на следующих Олимпийских играх?

Тоже не бином Ньютона.

1. От верности оценки текущего состояния на момент начала подготовки.
2. От уровня поставленных целей.
3. От объема выделенных ресурсов.
4. От качества и точности проработки стратегии.
5. От тщательности контроля за ее исполнением.
6. От уровня исполнительского мастерства при реализации стратегии, а также от тактических решений, принимаемых ответственными исполнителями.
7. Ну и, понятно, от случая и удачи.

Вот, собственно, и все.

Критерии А–С легко объясняют, почему стратегии подготовки к следующим зимним играм у, например, США, Норвегии и Южной Кореи столь непохожи (пример условный):

У США:

• огромная сборная, в которой представлены команды по всем видам спорта,
• с учетом результатов прошлых игр и текущего состояния сборной, есть шансы взять медали лишь в половине видов,
• и потому цель — при относительно скромных ресурсах на подготовку завоевать медали в половине видов.

У Норвегии:

• состав команд сборной почти как у США,
• с учетом результатов прошлых игр и текущего состояния сборной, есть хорошие шансы на медали у всех команд,
• ну а цель — вложиться в подготовку ровно настолько, чтобы получить золотые медали, минимум, в 1/3 видов и серебряные в половине видов.

У Южной Кореи:

• сборная состоит из команд всего по 3 видам спорта,
• опыта прошлых игр нет, а текущая оценка состояния команд не позволяет рассчитывать на медали,
• цель же амбициозная — не пожалеть средств на подготовку, чтобы вырвать медали в двух из трех видов спорта.

Как нетрудно догадаться,

критерии А–С одинаково справедливы, как для стратегии подготовки олимпийской сборной, так и для национальной стратегии развития искусственного интеллекта (ИИ).

А результаты исполнения обеих этих стратегий будут определяться одними и теми же параметрами 1–7.

Так что теперь мы готовы оценить уровень разработанной российской стратегии развития ИИ до 2030 г. Более того, мы можем, в первом приближении, даже прогнозировать результаты ее исполнения, и тем самым попытаться ответить на вопрос, вынесенный в заголовок, — каким будет место России в мире после реализации национальных стратегий развития ИИ.

1. Оценка текущего состояния в сфере ИИ

1.1 Почему такая оценка — нетривиальное дело

Несмотря на обилие всевозможных страновых индексов (перечень 11 из них, проанализированных в работе [1], см. на рис. 1), проведение такой оценки — задача совсем нетривиальная.

Во-первых, почти все индексы методологически ограничены своим типом: исследование (опросы и/или анкетирование), композиция других индексов, анализ количественных данных, качественный экспертный анализ. Каждый из названных типов имеет свои преимущества и недостатки.

Во-вторых, поскольку сами определения ИИ у разных авторов сильно отличаются, это основательно запутывает сравнение.

Например:

• компания Accenture определяет ИИ как спектр технологий, которые «расширяют человеческие возможности восприятия, осмысления, действия и обучения» [2];
• а компания McKinsey видит в ИИ «способность машин проявлять человекоподобный интеллект» [3].

Естественно, что при столь несхожих определениях, характеристики составляющие эти определения элементов, также будут сильно разниться.

В-третьих, индикаторы, используемые внутри индексов, также бывают трех типов, в зависимости от характера их связи с тем, что авторы называют ИИ.

1. Индикаторы, непосредственно характеризующие уровень развития ИИ, — например, число ИИ-стартапов в стране.
2. Индикаторы, прямо влияющие на потенциал развития ИИ в стране, — например, число высокопроизводительных компьютеров из списка ТОР 500.
3. Индикаторы, косвенно влияющие на потенциал развития ИИ в стране, — например, уровень «цифровизации экономики и общества» в стране.

В-четвертых, (по очереди, но не по значимости), для расчета разных индексов используются разные (порой неполные, противоречивые или несравнимые) индикаторы, характеристики и другие индексы из весьма широкого круга источников.

Вышеназванные четыре фактора весьма затрудняют корректный и непротиворечивый сравнительный анализ текущего состояния и потенциала развития ИИ по странам мира.

В качестве иллюстрации приведу пример 2019 Government AI Readiness Index, оценивающего потенциал правительств разных стран в использовании инновационных возможностей ИИ [4].

Одного взгляда на рис. 2 достаточно, чтобы заметить весьма странное 20-е место Китая, пропустившего вперед даже ОАЭ. И это при том, что правительство Китая сделало ставку на ИИ и, по сути, направляет и контролирует все ключевые аспекты развития ИИ, в явном виде определив высший приоритет этого развития — интересы Компартии Китая и его правительства. Авторы Government AI Readiness Index прекрасно понимают нелепость 20-го места Китая в своем индексе. Но ничего поделать с этим пока не могут, поскольку:

• одним из базовых индикаторов Government AI Readiness Index является Индекс открытости данных OKFN Open Data Index, а Китай в нем вообще не представлен;
• найти же замену этому индикатору для Китая авторы Government AI Readiness Index не хотят, по-видимому, не желая поступиться строгостью своей методологии.

Этот пример показывает, насколько сложно (если вообще возможно) провести сравнительный анализ развития ИИ для большого числа стран, если не проявить методологическую гибкость. Понятное дело, что за эту гибкость придется платить обвинениями в недостаточно строгой методологии сравнительного анализа. Ну да, как у нас говорят, каждый должен сам решать, что ему нужно,

— шашечки или ехать.

Пример того, как при сравнении состояния и потенциала развития ИИ, можно не зацикливаться на «шашечках», а все же «ехать», будет приведен в следующем разделе.

1.2 Способы преодоления отсутствия или неоднозначности данных

Давайте рассмотрим самую свежую попытку преодолеть проблему «шашечки или ехать» путем создания нового индекса, названного Cambrian AI Index ©. Этот индекс был специально разработан Cambrian Group по заказу Фонда Конрада Аденауэра (Konrad-Adenauer-Stiftung) для нового трехтомного аналитического исследования фонда «Comparison of National Strategies to Promote Artificial Intelligence», вышедшего в этом году [5, 6, 7].

На сегодняшний день Cambrian AI Index © представляет собой наиболее всеобъемлющий и аккуратно выполненный синтез 26 разных по методологии индексов, индикаторов и характеристик. К плюсам этого нового индекса можно отнести следующее.

1. В его основе наиболее широкое, но одновременно и весьма точное определение ИИ.
   «В самом широком смысле, ИИ — это способность машин учиться, делать выводы, планировать и воспринимать (т. е. обладать качествами, которые мы, в первую очередь, отождествляем с человеческим познанием). Эта способность приобретается цифровыми технологиями или гибридными цифро-материальными технологиями, которые имитируют когнитивные и физические функции людей. Для этой цели ИИ-системы не только обрабатывают данные, но и распознают закономерности, делают выводы и становятся все более умными с течением времени. Их способность адаптировать и улучшать вновь развитые навыки существенно улучшилась с начала века. Это также означает, что понятие, называемое нами ИИ, изменяется с каждым крупным технологическим прорывом, и поэтому определение ИИ должно периодически корректироваться.»
2. Индекс включает в себя широкий спектр индикаторов всех трёх типов: непосредственно характеризующие уровень развития ИИ, прямо влияющие на потенциал развития ИИ и косвенно влияющие на потенциал развития ИИ в стране.
3. Базы фактов, используемых при расчетах различных индикаторов и характеристик, формирующих индекс, отобраны с истинно немецкой тщательностью и приоритетом надежности и сравнимости данных.

Тот факт, что в трехтомном отчете не нашлось места для оценки уровня развития ИИ в России, не должен удивлять. Причин тому, как минимум, две.

• В отчете дан анализ стран — мировых лидеров в области ИИ: текущих (США, Китай, Япония и Великобритании) и потенциальных (Южная Корея, Германия, Канада, Индия, Израиль, Франция, Финляндия, Сингапур, ОАЭ). Россия же, по представлениям авторов отчета, видимо, не относится ни к первым, ни ко вторым.
• Другая причина, скорее всего, в том, что в некоторых первичных индикаторах, составляющих Cambrian AI Index ©, данные по России либо отсутствуют, либо выглядят довольно неоднозначно.

Однако, поскольку для нас первостепенную важность имеет оценка текущего состояния России в области ИИ и ее сравнение с другими странами, я взял на себя труд, использовав авторскую методику, самостоятельно рассчитать показатель Cambrian AI Index © для России, по ходу и по возможности, устраняя лакуны и неоднозначности в первичных индикаторах.

Большинство индикаторов, используемых в Cambrian AI Index © вполне количественные и при этом непротиворечивые.

Например, индикатор «число установленных в стране суперкомпьютеров, входящих в список 500 мощнейших суперкомпьютеров мира» (Number of 500 most powerful supercomputers per country).

Это вполне конкретный показатель, фиксируемый на авторитетном ресурсе www.top500.org.

Исследовав приведенную на сайте таблицу суперкомпьютеров, входящих в список 500 мощнейших суперкомпьютеров мира, легко установить,

• что замыкающий десятку лидеров Сингапур обладает 5 суперкомпьютерами из официального списка ТОР500,
• а Россия обладает лишь 2 суперкомпьютерами в этом списке, что:
   — уравнивает ее с Финляндией,
   — и отделяет пропастью от Германии, имеющей 21 суперкомпьютер в списке ТОР500.

Но, к сожалению, далеко не все индикаторы, составляющие Cambrian AI Index © столь однозначны. И в некоторых из них неоднозначности избежать все же не удалось.

Вот пара типичных примеров.

1. В индикатор квалифицированных университетов, обучающих по специальностям ИИ (Artificial intelligence CSRankings: Computer Science Rankings), ни один из российских университетов, к сожалению, пока не входит. Поэтому при расчете Cambrian AI Index © для России нами использован раздел Computer Science индекса World University Rankings 2019 (куда входят МГУ, МФТИ и МГТУ им Баумана). Такая подмена, конечно, дает некоторое преимущество России, ну да ничего не поделаешь, — нам «ехать» надо, а не «шашечки» считать.
2. В индикаторе научных журналов «Scientific Journal Rankings — SJR по тематике Artificial intelligence» (используемой в Cambrian AI Index ©) Россия занимает лишь 31 место. Тогда как по тематике Computer vision and pattern recognition (в принципе, относящейся к ИИ) у России место повыше — 16. Нам показалось более объективным использовать комбинированный вариант характеристик по обеим тематикам, усреднив их. И эта подмена дает преимущество России. Но так, по мнению автора, корректнее. 31 место по научным публикациям вряд ли является релевантной оценкой вклада российской науки в ИИ. 24 место, правда, тоже не очень справедливо. Но тут уж ничего не поделаешь.

Третий пример выявленной неоднозначности при расчете показателя Cambrian AI Index © для России — это количественный индикатор, непосредственно характеризующий уровень и потенциал развития ИИ. Этот индикатор — «число ИИ стартапов в России», — весьма важен и показателен. И потому давайте разберемся с неоднозначностью этого индикатора подробнее.

1.3 Оценка числа ИИ-стартапов в России

Проблема в том, что этот показатель в исходной базе данных, использованной при расчете Cambrian AI Index ©, просто неточен. Это произошло вовсе не из-за небрежности аналитиков, ведущих эту базу. А из-за «особенностей национального расчета» числа ИИ-стартапов в России.

Используемый при расчете Cambrian AI Index © индекс Global AI компании Asgard & Roland Berger включает в себя 3 465 наиболее значимых ИИ-стартапов мира, отобранных из более 7 тыс. Среди них, согласно Global AI, есть 19 стартапов из России [8].

Если же учитывать все, а не только самые значимые ИИ-стартапы, то в России, согласно отчету Accuracy за 2019 г. [9], их примерно 40.

Вместе с тем, в наиболее свежем списке, опубликованном аналитиками TRACXN в августе 2019 г., указано, что в России уже 153 ИИ-стартапа. Однако, анализ этого списка показывает, что сюда включены и компании, которые весьма сложно (если вообще возможно) отнести к категории стартапов. Например, компания ABBYY, которой в этом году исполнилось 30 лет. Или компания Cognitive Technologies, которой аналитики AI Startups отдают 1 место в списке российских ИИ-стартапов, не намного моложе ABBYY. Не говоря уже о том, что обе компании не замечены в привлечении венчурных инвестиций. Это вовсе не умаляет их достижений в области российских ИИ-разработок. Однако включение в списки российских стартапов компаний, никак не подходящих под это определение, лишь осложняет сравнение России с другими странами.

Каково же истинное число настоящих ИИ-стартапов (быстрорастущих компаний, деятельность которых финансируется бизнес-ангелами и/или венчурными инвесторами в соответствии с их «стратегией выхода») в России?

Экспертная оценка показывает, что число ИИ-стартапов в России где-то посередине между оценками Asgard & Roland Berger и TRACXN. Точно, увы, никто пока не удосужился посчитать. Но ориентировочно понятно, что это число измеряется десятками, а не единицами или сотнями. Такой вывод легко проверяется имеющейся статистикой венчурных сделок в России, публикуемой Фондом развития интернет-инициатив (ФРИИ) и совместным проектом PwC и РВК «MoneyTree™: навигатор венчурного рынка». Согласно этой статистике, число сделок с ИИ-стартапами составляло в 2017–2018 гг. около 10+ в год. В то же время, как показывает статистика сектора ИИ венчурных инвестиций в США, в 2017–2018 там происходило минимум 400–500 сделок в год. При наличии в США 1,4 тыс. только наиболее значимых ИИ-стартапов [8], это означает, что ежегодное число сделок составляло примерно 30–40% от общего числа ИИ–стартапов (иными словами, каждый стартап проводил очередной раунд финансирования, в среднем, раз в 2–3 года). Таким образом из того факта, что в России происходит примерно 10+ сделок с ИИ-стартапами в год, можно предположить, что их общее число составляет от 25 до 50. Что подтверждает правильность оценки числа ИИ-стартапов в России, приведенной в [9].

При сравнении этой оценки числа ИИ-стартапов с общим числом российских компаний, занимающихся разработкой в сфере ИИ (см. рис. 6), напрашивается важный вывод.

Подавляющее число российских компаний, занимающихся разработкой в сфере ИИ, — вовсе не стартапы. Что кардинально отличает Россию от большинства стран мира и говорит о крайне неразвитом в России венчурном финансировании. Столь низкая доля венчурного финансирования в сфере ИИ не может не сказываться на общем уровне и потенциале развития ИИ в России. Ведь венчурное финансирование — это далеко не только деньги. Не менее важно, что настоящий стартап с венчурным финансированием — это совсем иная модель бизнеса, чем у государственных или частных компаний, получающих финансирование в виде займов или грантов. Это модель бизнеса, ориентированная на взрывной рост за счет прорывных инновации и новых способов ведения бизнеса.

Насколько невыгодно в этом смысле положение России по сравнению с другими странами Европы, проиллюстрировано на рис. 7, показывающем соотношение трех параметров для разных стран [10]:

• число ИИ-стартапов (горизонтальная ось),
• «плотность» стартапов — отношение числа ИИ-стартапов к численности населения (вертикальная ось),
• объем венчурного финансирования (площадь круга)

Если включить в список сравниваемых стран двух мировых чемпионов по населению — Китай и Индию, то по сравнению с ними, российские относительные показатели не столь плачевны. Показатель «число ИИ-стартапов на 1 млн населения» оказывается примерно таким же, как у Китая с его 1,4 млрд населения. Это позволяет России занять по этому показателю 15 место в мире, потеснив с него Индию (см. рис. 8), имеющую сейчас примерно такую же численность населения, что и Китай. По показателю «число ИИ-стартапов на 1 тыс. предприятий» Россия теснит уже Китай с его 15-го места в мире [11].

Проведенный анализ показывает, что даже при отсутствии точного значения индикатора в используемом для составления индекса источнике, возможна экспертная оценка индикатора на основании анализа других доступных источников. И все здесь упирается в наличие разнообразных заслуживающих доверие источников и готовность составителей индекса поступиться методологическим единообразием.

Продемонстрировав разнообразные препоны, осложняющие страновое сравнение уровня и потенциала развития ИИ, а также проиллюстрировав способы преодоления таких препон, познакомимся с результатами, полученными при сравнении 13 стран и России по индексу Cambrian AI Index ©.

1.4 Сравнение 14 стран по состоянию и потенциалу развития ИИ

Сравнение 14 стран (США, Китай, Япония, Великобритания, Южная Корея, Германия, Канада, Индия, Израиль, Франция, Финляндия, Сингапур, ОАЭ и Россия) проведено на основе Cambrian AI Index © (см. выше раздел «Способы преодоления отсутствия или неоднозначности данных»).

• Значения индекса первых 13 стран из списка рассчитаны аналитиками Фонда Конрада Аденауэра и приведены в отчете об исследовании фонда «Comparison of National Strategies to Promote Artificial Intelligence» [5, 6, 7].
• Значение индекса для России рассчитано автором согласно методике, разработанной Cambrian Group по заказу Фонда Конрада Аденауэра (Konrad-Adenauer-Stiftung) и опубликованной в вышеназванном аналитическом отчете фонда. При расчете индикаторов и характеристик Cambrian AI Index © автором были, по возможности, устранены неоднозначности в их показателях. Примеры того, как это делалось, были приведены в предыдущих разделах.

Как видно из рис. 9, значение индекса Cambrian AI Index © у России примерно такое же, как у Франции и Финляндии. Среди 14 стран хуже показатели лишь у ОАЭ, по причине почти полного отсутствия там R&D в области ИИ.

Оставляя детальное рассмотрение каждого из 26 индикаторов индекса Cambrian AI Index © России для следующих публикаций, я, тем не менее, считаю важным здесь зафиксировать вот что.

1. Каждый из 26 индикаторов по-своему важен для объективной и всесторонней оценки причин столь плачевного положения ИИ в России и поиска способов и путей его преодоления.
2. Но помня о законе Парето и старом анекдоте:
    — Лейтенант, почему ваш взвод не стрелял?
    — Видите ли, господин полковник, во-первых, не было патронов…
    — Отставить, «во-вторых» не требуется,
   напрашивается следующий вывод.
   Хотя прогресс в любой научно-технологической сфере определяется не только финансированием, но все же финансирование — один из важнейших факторов. И потому Россия вряд ли может претендовать на хорошие мировые позиции в области ИИ при существующем уровне финансирования R&D:
    — в 2 раза меньший процент от ВВП, чем во Франции или Сингапуре;
    — в 3 раза меньший процент от ВВП, чем в Финляндии или Японии;
    — в 4 раза меньший процент от ВВП, чем в Южной Корее или Израиле.

1.5 Оценка состояния и потенциала развития ИИ в национальной стратегии России

Оценка, приведенная в национальной стратегии, мягко говоря, неадекватная. Фраза о том, что

«Российская Федерация обладает существенным потенциалом для того, чтобы стать одним из международных лидеров в развитии и использовании технологий искусственного интеллекта»,

— безосновательна и противоречит реальности.

Используемая аргументация в пользу этого предположения:

• может вызвать лишь горькую улыбку (из-за апелляций к высокому уровню базового физмат образования, сильной естественно-научной школы, наличию компетенций в области моделирования и победам на международных олимпиадах школьников);
• некорректна по сути в контексте тематики ИИ (как утверждение, что Россия входит в десятку лидеров по количеству научных публикаций по физике, математике, химии, которым авторы национальной стратегии тщетно пытаются замаскировать тот факт, что по публикациям в области ИИ Россия лишь на 31 (а в лучшем случае на 24) месте в мире.

Столь же удручающе выглядит и прочая аргументация о современной базовой ИКТ-инфраструктуре для развития ИИ.

Реальное положение базовых ИКТ, оцененное соответствующими индикаторами, формирующими Cambrian AI Index ©, помещает Россию по этому показателю на последнее место среди 14 рассмотренных стран. Если же есть желание посмотреть на этот показатель в более широком страновом контексте, вот как выглядит индикатор IT Maturity, формирующий индекс AI Readiness, разработанный Capgemini Consulting [12]

Согласно этому индексу, по показателю готовности ИКТ инфраструктуры для развития ИИ, Россия и среди 34 стран занимает последнее место.

Последним из аргументов в пользу хороших шансов войти в число мировых лидеров по ИИ, приведенном в национальной стратегии, является следующее.

«Продукты (услуги) отечественных организаций в сфере информационных технологий (например, поисковые и иные сервисы, социальные сети» пользуются высоким спросом и занимают лидирующие позиции на российском рынке и рынке Евразийского экономического союза».

Каким образом из того, что российский продукт или услуга продается в России, следует, что его производитель имеет хорошие шансы стать лидером на мировом рынке, — известно лишь авторам национальной ИИ-стратегии России. Однако они этим сокровенным знанием в тексте стратегии не поделились. Что же до упоминания рынка Евразийского экономического союза, то суммарный ИКТ-рынок 4-х стран, входящих, помимо России в этот союз, меньше российского. А последний составляет порядка 1% мирового. Т.е. ни российский ИКТ-рынок, ни рынок ЕАЭС по объему несопоставимы с мировым рынком. Что же до несопоставимости уровня конкуренции на них, то и она колоссальна.

Резюмировать этот раздел можно так.

✔️ Оценка состояния и потенциала развития ИИ, приведенная в национальной стратегии России, никак не соответствует реальности.

✔️ Реальное состояние и потенциал развития ИИ в России весьма низки, уступая большинству развитых стран мира.

2. Сравнение национальных стратегий развития ИИ

Вернемся к приведенной в начале нашего исследования метафоре, сравнивающей стратегию национального развития ИИ со стратегией подготовки национальной сборной к очередным Олимпийским играм.

Тогда можно зафиксировать, что раздел 1 был посвящен проверке верности оценки текущего состояния на момент начала подготовки.

Теперь же нам предстоит оценить:

1. уровень поставленных целей;
2. объем выделяемых ресурсов;
3. качество и точность проработки стратегии;
4. возможность контроля ее исполнения.

Рассмотрению этих 4-х вопросов и будут посвящены следующие разделы.

2.1 Классификация целей национальных стратегий развития ИИ

Для классификации целей национальных программ развития ИИ существует несколько подходов. Воспользуемся подходом, реализованным национальным исследовательским центром Канады CIFAR в сравнительном исследовании национальных программ развития ИИ «Building an AI World: Report on National and Regional AI Strategies» [13].

В названном исследовании цели национальных стратегий классифицированы по следующим восьми направлениям.

1. Научные исследования: создание новых исследовательских центров, хабов или программ в области фундаментальных и прикладных наук или увеличение существующего финансирования исследований, финансируемых за счёт средств федерального бюджета.

2. «Развитие ИИ-талантов»: финансирование для привлечения, удержания и обучения отечественных или международных специалистов в области ИИ, в том числе финансирование кафедр и стипендий или создание специальных магистерских и докторских программ.

3. «Навыки и будущие специальности»: инициативы по оказанию помощи студентам и вообще всем работающим в развитии навыков для будущих специальностей и, в частности, инвестиции в STEM образование (наука, технология, инженерия и математика), цифровые навыки или обучение на протяжении всей жизни.

4. Индустриализация ИИ-технологий: программы стимулирования внедрения ИИ в частном секторе бизнеса, включая инвестиции в стратегические секторы, финансирование ИИ-стартапов, малых и средних предприятий, реализация стратегий создания ИИ-кластеров ИИ или ИИ-экосистем.

5. Правовое регулирование и стандарты: создание советов, комитетов или целевых групп для разработки стандартов, правил и законов этического и безопасного использования и развития ИИ. Эта область также включает в себя конкретное финансирование исследовательских или пилотных программ, направленных на создание понятного и прозрачного ИИ.

6. Данные и цифровая инфраструктура: финансирование партнерств по открытым данным, платформ и баз данных, а также обязательства по созданию тестовых сред и регуляторно-нормативных тестовых полигонов.

7. «ИИ в правительстве»: пилотные программы, использующие ИИ для повышения эффективности государственного управления, предоставления госуслуг и госуправления.

8. «Инклюзивность и социальное благополучие»: обеспечение использования ИИ для содействия социальному и инклюзивному росту, обеспечивающему развитие предпосылок и перспектив для ИИ-сообщества.

Российская национальная стратегия развития ИИ не укладывается в данную классификацию целей. В российской национальной стратегии:

• присутствуют лишь 4 из 8 целевых направлений вышеприведенной классификации;
• присутствуют два целевых направления, отсутствующие в национальных стратегиях других стран:
   — разработка и развитие программного обеспечения, в котором используются технологии ИИ;
   — повышение доступности аппаратного обеспечения, необходимого для решения задач в области ИИ.

Здесь нужно отметить, что в российской национальной стратегии развития ИИ целевые направления называются «основными задачами развития ИИ». В качестве же цели сформулировано нечто, подобное целям Программы КПСС (1961 г.), основной целью которой было создание плана строительства коммунизма.

В российской национальной стратегии развития ИИ это «построение коммунизма» на основе ИИ сформулировано так.

«Обеспечение роста благосостояния и качества жизни её населения, обеспечение национальной безопасности и правопорядка, обеспечение устойчивой конкурентоспособности российской экономики, в том числе лидирующих позиций в мире в области ИИ.»

2.2 Сопоставление целей национальных стратегий развития ИИ

Сопоставление целевых направлений национальных программ развития ИИ в России и 18 странах мира проиллюстрировано таблицей на рис. 11.

К этой таблице нужно дать 3 пояснения.

• Степень приоритетности каждой из целей показана цветом (чем приоритетней, тем цвет темнее).
• Приоритетность направлений российской стратегии оценивалась по числу пунктов детализации при описании каждого из направлений в тексте стратегии (от 3-х до 5-и пунктов).
• 2 оригинальных целевых направления, присутствующие лишь в российской стратегии, в таблице не отражены. Наличие у России этих двух целевых направлений, отсутствующих в стратегиях других стран, очевидно, вызвано санкционной политикой против России, ограничивающей ей доступ к программному обеспечению и оборудованию, необходимому для развития ИИ. У других стран проблемы санкций нет, и потому им нет необходимости писать что-то подобное. Они либо купят нужные SW и HW, либо (как Китай) сделают сами.

В зависимости от фокусировки национальных стратегий на те или иные из 8-и вышеназванных направлений в качестве приоритетных, национальные стратегии отнесены к трем классам:

A. Стратегии с приоритетом научных исследований и развития ИИ-талантов

B. Стратегии с приоритетом на индустриализацию ИИ-технологий

C. Многоцелевые стратегии

Стратегий класса А придерживаются 2 страны: Канада и Южная Корея. При этом обе страны фокусируют свои национальные стратегии лишь, соответственно, на 3 и 4 целевые направления.

Стратегий класса B придерживаются 4 страны: Австралия, Дания, Сингапур и Тайвань. При этом страны фокусируют свои национальные стратегии на 4–6 целевых направлений.

Стратегий класса С придерживаются 2 страны (Франция и Великобритания) и, в целом, Европейский союз. При этом все они ориентируют свои национальные стратегии практически на все целевые направления.

Российская национальная стратегия развития ИИ не подходит ни к одному из 3-х классов. Но даже если бы Россия не находилась под санкциями (заставляющими включить в стратегию 2 целевых направления, отсутствующие у других стран мира), соотношение остальных 4-х приоритетов отлично от любой из стран мира.

• Важность первых двух приоритетов (научные исследования и «развитие ИИ-талантов») оценивается Россией так же, как и Швецией, Сингапуром и Мексикой.
• А вторая пара уникальна. Важность правового регулирования и стандартов Россия оценивает, как и Швеция или Евросоюз. А значение данных и цифровой инфраструктуры Россией оцениваются выше всех стран мира.

2.3 Взгляд через призму альтернативной классификации

Чтобы получить «стереоскопическую картинку» сходств и различий национальной стратегии России от национальных стратегий других стран, посмотрим на российскую стратегию через призму иной классификации целей. Эта классификация так или иначе используется в нацстратегиях ряда стран. А национальная стратегия развития ИИ Мальты, официально принятая почти одновременно с российской, целиком выстроена по лекалам этой альтернативной классификации целей и, как российская, рассчитана до 2030 года [14].

Эта классификация «двухэтажная».

Верхний второй этаж стратегии держится на трех стратегических столпах:

• Инвестиции, стартапы и инновации: должны быть предприняты инициативы для стимулирования инвестиций, исследований и разработок стартапами, а также для укрепления позиции страны, как центра или полигона практического применения ИИ.
• Внедрение в государственном секторе: цель состоит в том, чтобы связать ИИ с государственным сектором для повышения уровня обслуживания, предоставляемого гражданам и предприятиям страны. Для этого планируются пилотные проекты на основе ИИ в конкретных областях: управлении движением, образовании, здравоохранении, обслуживании клиентов, туризме и коммунальных услугах.
• Внедрение в частном секторе: направлено на повышение осведомленности и расширение возможностей для частных компаний использовать, развивать и интегрировать ИИ в своем бизнесе. Меры поддержки должны предоставляться в форме технологической экспертизы, предоставления инструментария и финансовой помощи.

Каждый столп на первом этаже опирается на три стратегические опоры (инструмента):

— Образование и рабочая сила: все учащиеся высшей школы должны обладать знаниями из области ИИ. Кроме того, в ожидании того воздействия, которое технологические усовершенствования и автоматизация должны оказать на рынок труда, должны быть приняты меры, позволяющие работникам постоянно развивать новые цифровые навыки.

— Этические и правовые рамки: это может включать добровольную национальную программу сертификации ИИ, направленную на то, чтобы гарантировать пользователям сертифицированные решения и приложения ИИ, — что эти решения соответствуют этическим нормам, ответственны и им можно доверять. Юридические эксперты также должны сформировать консультативный комитет по регулированию технологий, который будет иметь право консультировать по вопросам законодательства, регулирующего разработку и использование ИИ. Также должны быть созданы нормативно-регуляторная «песочница» для ИИ и «песочница» в области данных для ИИ, которые позволят тестировать инновационные концепции и приложения ИИ.

— Инфраструктура экосистемы ИИ. Сюда входят, в частности, инвестиции в инструменты для реализации решений ИИ на национальном языке, инициативы по поддержке доступности данных, действия по снижению рисков кибербезопасности и другие меры, направленные на создание базовой инфраструктуры для поддержки процветающей экосистемы ИИ.

Через призму этой классификации целей российская стратегия выглядит еще более самобытной и ассиметричной.

И если на «первом этаже» классификации российская стратегия хотя бы совпадает по целям со стратегиями большинства стран мира, то на «втором этаже» целей совпадений практически нет. Целей (или задач, в терминологии российской нацстратегии) внедрения ИИ-решений в государственном и частном секторах, равно как и цели форсированного развития инвестиций, стартапов и инноваций, у нас, вроде как, совсем нет.

Как отдельное слово — понятие «инвестиции» встречается. Но в тексте российской нацстратегии это вовсе не ее цель, а одно из необходимых условий. И про это условие лишь написано, что оно должен быть. А как быть, если, как сейчас, его практически нет, в нашей нацстратегии ничего не сказано.

Ну а то, что слово «стартап» в тексте нацпрограммы вообще не встречается, можно понять и не читая ее. Достаточно прочесть раздел «Оценка числа ИИ-стартапов в России» выше.

Резюмировать этот раздел можно так.

✔️ Цель развития ИИ, продекларированная в российской национальной стратегии (Обеспечение роста благосостояния и качества жизни её населения… — см. полный текст выше)

• уникальна, будучи абсолютно непохожей на цели нацстратегий других стран.

✔️ Мне эта цель более всего напоминает цель программы КПСС, принятой в 1961 г. — создание плана строительства коммунизма.

✔️ Задачи, выполнение которых необходимо обеспечить для достижения поставленной цели,

• существенно отличаются от целей и задач нацстратегий других стран,
• носят явный антисанкционный оттенок,
• подразумевают ведущую и направляющую роль государства.

✔️ В целом, национальная стратегия России по развитию ИИ пренебрегает важнейшей ролью частных инвестиций и частного бизнеса для успешного развития прорывных технологий, делая ставку на крупные государственные и окологосударственные структуры, как при разработке планов развития ИИ в России, так и при реализации этих планов.

3. Объем выделяемых ресурсов

Сравнивать объемы средств на финансирование ИИ куда проще, чем состояние дел в сфере ИИ и цели стратегий развития этой сферы в разных странах.

9 стран зафиксировали конкретные бюджеты под выполнение своих стратегий развития ИИ.

Как видно из таблицы, объемы выделенных средств существенно отличаются: от 22 млн долл. у Австралии до 2 млрд долл. у Южной Кореи.

У остальных стран подход к финансированию своих национальных стратегий развития ИИ не предусматривает заранее фиксированных бюджетов.

• Некоторые страны планируют лишь финансирование ИИ на текущий год. Например, расходы на развитие в сфере ИИ Японии только в 2018 г. составили, в пересчете на евро, 580 млн.
• Другие страны планируют финансирование своей нацстратегии ИИ в рамках других, уже действующих национальных программ и проектов.
   — Например, совокупное финансирование нацстратегии ИИ Германии, предусмотренное до 2025 г. в рамках других программ и проектов, составляет 3 млрд евро, что превышает официальные объемы финансирования, целевым образом выделенные под программы развития ИИ Францией (1,75 млрд долл.) и Великобританией (1,24 млрд долл.)
   — Еще более впечатляющий пример ОАЭ. Эта страна неспроста включена в перечень 14 стран, сравниваемых в предыдущих разделах по показателю Cambrian AI Index ©. С одной стороны, ОАЭ стартовали в международной ИИ-гонке чуть ли ни с последнего места. С другой, ОАЭ имеет беспрецедентно дерзкий план превратиться в одного из мировых лидеров в области ИИ. Ставка сделана на 3 ключевые фактора: (1) финансирование за счет привлечения венчурных инвестиций в стартапы и их выходы на IPO (ОАЭ таким образом уже получили 2,2 млрд долл. [15]); (2) привлечение ИИ-компетенций от IBM в рамках двустороннего соглашения; (3) привлечение ИИ-талантов из Индии в рамках двустороннего соглашения.
• США, как всегда, действуют по-своему. Централизованного финансирования нацстратегии по ИИ нет. Но зато до 2025 г. планируется профинансировать 2 дюжины проектов и программ в сфере ИИ на сумму 35 млрд долл.
• Китай просто заливает развитие ИИ деньгами. 6 региональных программ с финансированием (все в пересчете в евро) от 1,8 млрд до 12,8 млрд (с выделенным финансированием фундаментальных исследований в области ИИ 3,8 млрд), правительственная программа развития полупроводниковой индустрии (естественно, включающая чипсеты для ИИ) 15 млрд… об этом нужно писать отдельно и в красках.
• Нужно также учитывать, что большинство европейских стран, во-первых, финансирует свои стратегии развития ИИ из двух источников: (1) из собственных бюджетов (например, у Дании это 150 млн долл. до 2025 г.) и (2) из бюджета Евросоюза, составляющего до 2021 г. 1,5 млрд долл. в год).
• Наконец, крайне важный для понимания катастрофического отставания России, пример финансирования развития ИИ в Израиле. Здесь основной источник финансирования — венчурные инвестиции в стартапы и их выходы на IPO. На сегодня таким образом в развитие ИИ Израиля уже вложено 7,5 млрд долл. международного финансирования, что создало в Израиле уникальную по плотности и качеству ИИ-экосистему, включающую 950 ИИ-стартапов.

Ну и сакраментальный вопрос — а что у нас?

В рамках федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика», утверждены семь дорожных карт, в числе которых «Искусственный интеллект и нейротехнологии». Предусмотренное на реализацию этой дорожной карты финансирование составляет 392 млрд рублей, из которых 334,9 млрд — внебюджетные источники. По текущему курсу это финансирование составляет 6,1 млрд долл.

Если не сравнивать это финансирование с Китаем и США, оно может показаться неплохим.

Если же учесть, что только израильские ИИ-стартапы уже получили на развитие ИИ большую сумму (7,5 млрд долл.), а за ближайшие годы, уж точно, меньше не получат, то становится за державу обидно.

5. Перспективы исполнения российской ИИ стратегии

Нам осталось оценить два фактора, определяющие перспективы исполнения российской ИИ-стратегии:

• качество и точность проработки стратегии;
• возможности контроля ее исполнения.

Здесь нам нет необходимости изобретать велосипед. Хорошая работа по оценке указанных двух факторов для нацстратегий стран — лидеров по развитию ИИ уже проведена.

Это, в первую очередь, уже не раз упоминавшийся 3-х томный отчет Фонда Конрада Аденауэра [5, 6, 7]. И конечно же отчет Stiftung Neue Verantwortung — берлинского некоммерческого аналитического центра, специализирующегося на вопросах государственной политики на стыке технологий и общества [1].

Все написанное в этих отчетах об оценке двух ключевых факторов, определяющих перспективы исполнения любой ИИ-нацстратегии, относится и к российской нацстратегии. И если эти соображения применить к анализу российской нацстратегии, получается примерно следующее.

1. Наличие точных, понятных, объективно измеримых KPI является ключевым условием, необходимым (но не достаточным) для успеха любой стратегии.

2. Национальные стратегии развития ИИ требуют наличия в них 4-х типов KPI:

a. Исходные KPI (количественные и качественные), оценивающие статус и потенциал ИИ в стране, и ресурсы, доступные для реализации стратегии развития ИИ.

b. Целевые KPI (количественные и качественные), оценивающие результат, — насколько достигнуты поставленные в стратегии цели.

Примеры KPI:

• Исходный количественный — объем финансирования на исполнение нацстратегии.
• Исходный качественный — гибкость и оперативность управления постатейным финансированием исследований.
• Целевой количественный — число патентов по ИИ, поданных в конкретном году.
• Целевой качественный — полнота и проработанность принятых стандартов в сфере ИИ.

В настоящем документе не ставится цель оценить перспективы исполнения всех нацстратегий развития ИИ в мире. Желающие могут познакомиться с такой оценкой для стран, лидирующих в области ИИ, в рекомендованных выше отчетах.

Нам же остается зафиксировать собственную оценку перспектив исполнения ИИ нацстратегии России по развитию ИИ, воспользовавшись четырьмя вышеназванными типами KPI.

1. К цели, сформулированной в российской нацстратегии:
   «Обеспечение роста благосостояния и качества жизни её населения, обеспечение национальной безопасности и правопорядка, обеспечение устойчивой конкурентоспособности российской экономики, в том числе лидирующих позиций в мире в области ИИ.»
    — ни количественные, ни качественные KPI неприменимы. Это, собственно, и послужило мне поводом сравнить российскую ИИ-стратегию с программой КПСС. Достижение подобным образом сформулированной цели невозможно ни подтвердить, ни опровергнуть. И потому все зависит только от воли оценивающего. А оценивать выполнение российской ИИ-стратегии, как и прочих нацпроектов и нацпрограмм, будет известно кто — высшие чиновники. И, вероятно, — они оценят выполнение и этой нацстратегии на высоком уровне.
2. Исходные KPI для шести т.н. задач российской ИИ-нацстратегии либо отсутствуют, либо не являются реальными KPI для них. Поэтому просто нет смысла даже пытаться оценивать названные в российской ИИ-нацстратегии KPI, типа «сильной естественно-научной школы», «наличия компетенций в области моделирования» или «побед на международных олимпиадах школьников», безотносительно к какой задаче эти KPI приписали разработчики российской ИИ-стратегии. Большинство же остальных KPI сформированы по замечательному шаблону — «увеличение количества Х» или «существенный рост Х» (где Х — «организаций», «результатов», «индекса цитируемости» и т.д.). Причем насколько эти «количества» планируется увеличить, не важно. И если даже они не увеличатся, а уменьшатся, все равно никто этого проверить не сможет, поскольку исходных количественных KPI для этих «количеств» не названо.
3. Целевые KPI названы в стратегии аналогично неконкретным и неизмеримым способом.
    — Так, новые разработанные в ходе исполнения стратегии российские микропроцессоры «должны быть широко представлены» на российском и международном рынках.
    — А российские университеты «должны занимать лидирующие позиции в мире по направлениям в области ИИ».
    — «К 2024 году должны быть созданы необходимые правовые условия для достижения целей, решения задач и реализации мер, предусмотренных настоящей Стратегией».
    — «К 2030 году в Российской Федерации должна функционировать гибкая система нормативно-правового регулирования в области искусственного интеллекта».

Комментировать подобные целевые KPI, полагаю, нет смысла. Все и так ясно.

__ __ __

Резюмируя предыдущий раздел, я написал, что становится «за державу обидно». Резюмировать этот раздел могла бы фраза профессора Н.В. Зубаревич, сказанная ею в ответ на вопрос, каким образом губернаторы могут выполнить свои KPI по долголетию, ожидаемой продолжительности жизни и демографическому росту в своих регионах.

«Как без приличного роста ресурсов все это выполнить, для меня большая человеческая загадка. Правда, я ответ на нее знаю. Нарисуют.»

Вот и российская национальная стратегия развития ИИ написана так, чтобы отчет об ее успешном исполнении можно было бы легко и безнаказанно «нарисовать».

Вместо заключения

Полагаю, заключение для этого текста не требуется. Все довольно очевидно.

Вместо этого лишь вернусь к метафоре стратегии подготовки национальной сборной к следующей Олимпиаде, с которой мы начали рассмотрение вопроса — каким будет место России в мире, после реализации национальных стратегий развития ИИ в 2031 г.

Продолжая эту метафору, мы можем теперь предположить следующее.

1. Текущее состояние на момент начала подготовки нашей сборной крайне переоценено.
2. Спектр поставленных целей весьма широк, а их уровень весьма высок — сборная собирается стать, как минимум, призером по большинству видов спорта олимпийской программы.
3. Объем выделенных на подготовку ресурсов, мягко говоря, не впечатляет.
4. Качество и точность проработки стратегии очень слабые.
5. Реальный контроль за ее исполнением практически невозможен.

Следовательно, у этой стратегии, как это бывало и в прошлом в России, будет «хорошее начало, кипучая серёдка и страшный конец».

И, тем ни менее, я по-прежнему верю, что в сфере ИИ в мире будет-таки три лидера: США, Китай и Россия. Ну а когда это произойдет — в 2031 или позже, а может и раньше, — не знает никто.

Веру не нужно обосновывать. И я не буду. Просто верю.

__________________

Этот пост подготовлен по заказу «Российского совета по международным делам» (РСМД) и опубликован в разделе “Аналитика и комментарии” https://russiancouncil.ru/analytics-and-comments/analytics/kakim-budet-mesto-rossii-v-mire-realizovannykh-ii-strategiy/

__________________

Список упоминаемых источников.

1. Benchmarking National AI Strategies. Stiftung Neue Verantwortung. 2018. (URL)

2. Accenture. Boost your AIQ — Transforming into an AI Business, 2017 (URL)

3. McKinsey Global Institute. Artificial Intelligence — The Next Frontier, 2017 (URL)

4. Oxford Insights. 2019 Government AI Readiness Index, 2019 (URL)

5. Konrad-Adenauer-Stiftung. Comparison of National Strategies to Promote Artificial Intelligence, 2019, Part 1 (URL)

6. Konrad-Adenauer-Stiftung. Comparison of National Strategies to Promote Artifcial Intelligence, 2019, Part 2 (URL)

7. Konrad-Adenauer-Stiftung. Evaluation of the German AI Strategy, 2019 (URL)

8. Asgard & Roland Berger. Artificial Intelligence A strategy for European startups, 2018 (URL)

9. Accuracy. Overview of leading artificial intelligence clusters around the globe, 2019 (URL)

10. Roland Berger, France Digitale. Joining the dots — A map of Europe’s AI ecosystem, 2018 (URL)

11. Institut der deutschen Wirtschaft. Künstliche Intelligenz: Israel und Finnland vor China, 2018 (URL)

12. Capgemini Consulting. Artificial Intelligence Benchmark, 2018 (URL)

13. CIFAR. BUILDING AN AI WORLD: Report on National and Regional AI Strategies, 2018 (URL)

14. Malta: The Ultimate AI Launchpad. A Strategy and Vision for Artificial Intelligence in Malta 2030, 2019 (URL)

15. MICROSOFT. Artificial Intelligence in Middle East and Africa. Outlook for 2019 and Beyond, 2018 (URL)

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

МЕТОДИКИ КИРИЛЛА АНАСТАСИНА

История в картинках :-)

• Студия Кирилла Анастасина
• Storytelling Tools - инструменты для спикера

Подробнее о целеполагании:

С чего начать готовить презентацию

Мой канал на YouTube

Kirill Innubis

©Кирилл Анастасин

Оригинал и комментарии

НАВЫК СЛЫШАТЬ

Что на самом деле определяет коммуникацию.

Когда-то слушая человека я думал о том, как ему отвечу, что могу добавить к сказанному, как выглядеть умно.

Нынешняя профессия изменила мой навык слушать и слышать кардинально. Когда-то мне пришлось выстроить все презентационное дело Яндекса, а сегодня приходится много консультировать будущих спикеров технологических конференций.

Например, вот разработчик готовится рассказывать что-то на HighLoad++. Его выступление длится 45 минут. И я слушаю все 45 минут не перебивая, записывая все косяки, вникая в суть, ловя противоречия в логике. И не важно, выспался я или нет, сколько кофе влил в себя и на сколько сырой и скучный рассказ — я внимателен и сосредоточен все 45 минут. А потом еще 45 и еще, и еще. Все в один день.

Вчера слушал выступления 6 команд. А потом еще дискутировал 2 часа с теми, у кого наиболее тяжелая задача. За это время отвлекся один раз. Вдруг вспомнил фильм «Полночь а Париже», потому что там у Сальвадора Дали, в исполнении Эдриена Броуди, была офигенная интонация, когда он представлялся. Секунд 30 я был мыслями в фильме.

Однажды меня решили протестировать друзья. На даче под вино Вадим минут 20 рассказывал про свой проект. Я кивал.
 — Кирилл тебя не слушает давно, просто кивает — заметила его жена.
 — Нет. Я слушаю.
 — Ну и о чем он тебе сказал, сможешь повторить?
И я повторил. Если бы я так умел слушать на изложениях в школе, то мне бы ставили двойки за то, что списал с книги.

Вот такая профдефоомация. Чему она меня научила:

За способность слышать платят хорошие деньги, потому что это очень редкая способность.

Лишь правильно и до конца выслушав человека, ты можешь ответить что-то в тему и по делу.

Коммуникация = (количество воспринятой информации / количество упущенной информации) х (все что ты мог бы сказать в тему)

Кирилл Анастасин

Оригинал и комментарии

Дисклеймер и копирайт: все фотографии в этом посте цельнотянуты в качестве иллюстраций из моей любимой (и единственной на ФБ группе, в которой состою) “Эстетики Ебеней”.

…В одном шахтёрском городе срединной центральной России один застройщик участвовал в государственной программе по расселению ветхого и аварийного жилья.

Местечко было не просто депрессивным — а депрессивным по давней, укоренившейся традиции: последний хрен без соли тут доели ещё в далёком 1976-ом, когда закрыли последнюю угольную шахту (причина закрытия — низкое качество этого самого угля, помноженное на слишком высокую себестоимость добычи — говно, короче, а не уголь, да ещё и достававшийся так задорого, по многим причинам). С тех пор здесь не было, по-моему, никакого развития, и жители городка Н встретили распад Советского Союза как часть чего-то, само собой разумеющегося, продолжение естественно текущей депрессии: если у вас дом сгнил настолько, что обваливается потолок кусками — будете ли вы удивляться тому, что упала стена? Скорее всего, просто скажете: “да йопт!” — и побредёте за валежником для буржуйки, а хуле делать-то?

Даже по меркам российской провинции городок Н был ещё более провинциален и упадочен: церквей в нём не было до самых новейших времён ни одной (те, что стояли до революции — не сохранились, новую построили только лишь в новейшие времена), зато город мог похвастаться тем, что начинался с кладбища на северном входе, и заканчивался ещё более обширным кладбищем на южном выходе (или наоборот — в зависимости от направления движения).

Из достопримечательностей — почти что раскрошившийся гипсовый Ленин, ма-аленький, застенчиво стоящий в лядащем скверике в самом центре, какой-то пионер-герой, родом из соседней области, стоящий у бывшего дворца пионеров, а ныне — убежища магазина “Магнит”, трёх наливаек, К&Б, аптек и каких-то ещё бытовых мелочей, и — уже ближе к кладбищам — памятник-мемориал “всем войнам” и “всем жителям, погибшим за родину в горячих точках”. Вот так. Чтоб не частить и не детализировать зазря: каждый найдёт, о чём задуматься и поскорбеть, благодаря такой общей и всеохватывающей формулировке.

Вот в таком прекрасном месте егозил с государственной программой некрупный, но вполне себе успешный застройщик. Молчаливые таджики возводили (под бдительной охраной) целые кварталы немножко однообразного, но в целом — аккуратного и нового малоэтажного жилья. Светлый кирпич, трёх-пяти этажная застройка, аккуратно обустроенные дворы, вместо когда-тошних ржавых колонок — автоматы по продаже артезианской типа воды, много парковочных мест (непонятно, впрочем, для кого: автомобилизация всея Руси обошла стороной город Н: обретший автомобиль абориген, видимо, сразу, натурально, тикал с городу: благо, до Москвы даже по жёстким пробкам не более четырёх-пяти часов езды, а ведь есть ещё областные центры ближайших областей, и прочая цивильня — поэтому у новых домов на безбрежных для такой этажности парковках стояло три пруля и один некромерседес, пять жигулей различной степени ушатанности и пришлая Газель…).

Сами квартирки были тоже, прямо скажем, бюджетные. Студии, блять. Так, в среднем, метров по 17, но были и по 12 и даже по 11.

Нет, были и двух, и трёх комнатные, но исчезающе мало. Например, на один дом (пять подъездов, пять этажей) трёшек было три, двушек — четыре... а остальное всё — оно. Студии, над которыми, помнится, потешался ещё Шувалов (мол, у его корги сральник собачий больше размером, в будке, чем эта студия — и в самом же деле, смешно, чо уж).

Нужно сказать, однако, что то, где жили расселяемые — ни шло ни в какое сравнение ни с какой новой студией. Кстати, мы, тьфу, застройщик - сдавали квартиры эти потешные ещё и с “муниципальной отделкой”, но отделка, уверяю, была достаточна для начала проживания, без ремонта. Можно было и мыться, и бриться, и еду варить, и пол нормальный (простенький, дешёвенький, линолеум, но не гуляет и сделан не на отъебись), и окна, и межкомнатные двери, и выключатели с розетками, и т.д. и т.п.

Но дело даже не в розетках или отделке. В расселяемых гнилых бараках большинство квартир было — коммунальными. Добавьте к этому жуткое состояние жилья, практически аварийные либо отсутствующие коммуникации, самопальные сортиры на вторых этажах с выводом канализационных труб по наружней стене, трещины, жуткая самовозгарающаяся постоянно проводка, практическое отсутствие горячей воды, всякие буржуйки и тазы, которые прилаживались нагревать чтоб мыться — ой, в общем, бетонный квадрат в собственности со своим нужником и окном “в пол” (да даже и не в пол) — не знаю, на фоне этой коммунальной “пасторали” — счастье великое есть!

Контингент жильцов в таких бараках — тоже мама не горюй! Это кошмар на нежити и нежить на кошмаре. Воистину — глубинный народ: на такую глубину не всякий, мнящий себя цивилизованным, донырнёт.

У застройщика уже был накоплен охуительный опыт общения с контингентом проживающих сносимых фавел. Из этого опыта был сделан один жестокий вывод: никакой пощады. Ни грамма эмпатии. Малейшее проявление человеческих чувств — и эти жалостливые уёбки норовят вцепиться тебе в артерию, не забывая пиздить шариковые ручки с логотипом компании с твоего стола.

Поэтому в офисе продаж в городе Н работали весьма специфические менеджеры по продажам…

…И вот приходит к ним “в комиссию” типичная представительница глубинных. У неё — ситуация: муж — алкаш, на жилплощади не прописан, в очередной раз куда-то проебался. Сама тоже, видно, если не запойная, то по-крайней мере, крепко пьющая. Двое детей (от разных мужей). Ей принадлежит крошечная комната в трёхкомнатной коммуналке. Но два соседа её отсутствуют: один сидит на большом сроке, выйдет, нет ли, жив ли, нет ли — никто не знает, комната опечатана, и вот это всё. Другой куда-то свалил, периодически “от него” появляются жильцы или жилички, но, в общем, ей дозволено “присматривать” за его комнатой, и по факту она там одна с двумя детьми в двух комнатах, и когда у сбежавшего соседа никто не живёт — там живут её дети (а сама гулеванит с “милым другом” в своей комнате).

Где-то узнала, что ей полагается всего лишь студия, всего лишь метр в метр к её имеющимся (т.е. метров 12, не больше). Несмотря на двоих детей (старшая дочь прописана у бабушки, младшая, возможно, тоже).

А пришла “на комиссию” — она всех присутствующих называла “комиссией”, видимо, это слово у неё ассоциируется с каким-то могущественным судьбодвижным органом, — чтоб похлопотать за хотя бы двух, если не трёхкомнатную.

Сначала разговор шёл спокойно, но, конечно, ни одна сторона не шла на уступки. Краснорожей матери детей падать дальше было просто некуда, ну а отдел продаж понимал, что с тем же успехом она просто может сесть и помечтать о кренделях небесных, которые на неё щас повалятся прямо в рот. И пытался ей как-то это объяснить. Но не получилось. Женщина раскричалась, и тогда в ответ тоже включили хабалку:

-Так, рот закрыла! Орать она мне тут будет! Ты кто такая есть? Ты чего тут пришла мне, перегаром дышать, а?! Права думаешь качать?! Я тебе качну щас!

-Да как вы смеете так со мной разговаривать?!-не ожидая такой резкой смены тональности, пролепетала просительница.

-Да я вообще не понимаю, чего я с тобой разговариваю?! Муж — алкаш в бегах, сама — пьющая, запойная (краснолицая вздрогнула всем телом при этих словах), двое детей, живут в катастрофически стеснённых условиях, в антисанитарии, без горячей воды, — тут не разговаривать, тут надо полицию и органы опеки звать, лишать тебя родительских прав нахуй, и протокол составлять! Детей — в детдом, тебя — в ЛТП или психушку, и ещё одна студия свободна для более достойных людей! — к концу монолога пришедшая тряслась всем телом, толи от злости, толи от обиды, толи от страха. Или от всего сразу. Сзади неё возник иезуитской красоты юноша, тоже продажник: — Мой вам добрый совет, — вкрадчиво начал он: — лучше берите, что дают. Ситуация, м-м, не в пользу вас… не в вашей ситуации, э-э… умерьте амбиции… — он пытался как-то плавнее, на контрасте сыграть, вежливей, но получалось всё равно “пшла нах отсюда, быдло, бл..”

…и она пошла. Ничего, ни слова не сказав. Только трясясь — от обиды, злости, боли, страха. Но и явно привычно: от “комиссии”, наверное, и не ожидала ничего иного. Глубинный народ привычный к тому, что об него вытирают ноги все: от вождя до вахтёра на сраной проходной сраного завода.

Много поколений потомственной нищеты и полного бесправия заставили её на генетическом уровне свыкнуться уже со всем этим.

Нету ей ни от кого защиты. И никому она не нужна — даже своим дочкам — лишь до поры…

Солженицын как-то писал про девочку, которую он накормил в лагере, а та, поев, стянула привычным жестом трусы. Как он был в шоке, а потом, в свою очередь, в шоке была девочка: ведь её за просто так никто не кормил…

Бродский писал о своих впечатлениях на этапе: “И вот в таком вагоне сидит напротив меня русский старик — <…> мозолистые руки, борода. <…> Он в колхозе со скотного двора какой-то несчастный мешок зерна увел, ему дали шесть лет. А он уже пожилой человек. И совершенно понятно, что он на пересылке или в тюрьме умрет. И никогда до освобождения не дотянет. И ни один интеллигентный человек — ни в России, ни на Западе — на его защиту не подымется. Никогда! Просто потому, что никто и никогда о нем и не узнает! Это было еще до процесса Синявского и Даниэля. Но все-таки уже какое-то шевеление правозащитное начиналось. Но за этого несчастного старика никто бы слова не замолвил — ни Би-би-си, ни „Голос Америки“. Никто! <…> Все эти молодые люди — я их называл „борцовщиками“ — они знали, что делают, на что идут, чего ради. Может быть, действительно ради каких-то перемен. А может быть, ради того, чтобы думать про себя хорошо. Потому что у них всегда была какая-то аудитория, какие-то друзья, кореша в Москве. А у этого старика никакой аудитории нет. Может быть, у него есть его бабка, сыновья там. Но бабка и сыновья никогда ему не скажут: „Ты благородно поступил, украв мешок зерна с колхозного двора, потому что нам жрать нечего было“. И когда ты такое видишь, вся эта правозащитная лирика принимает несколько иной характер»

Я — не Солженицын, и, тем более — не Бродский.

…Но и эта провинциальная полуспившаяся женщина с двумя детьми из жуткой провинции, и русский старик-неудачливый воришка с ужасного этапа Бродского, и девочка, накормленная Солженицыным в ужасном лагере, — для меня стоят в одном ряду. Разные эпохи, разные времена, разные правители, а объединяет их одно: они — никому не нужные жертвы. Victims.

Жертвы — и обуза: они не нужны вождю и правительству (и не были нужны никакому вождю и правительству), они вовсе наоборот: обуза государству. Их, вон, надо по программе расселять, миллионы платить всяким застройщикам-пройдохам, а то иначе будут жить в своих бараках, пока их не засыпет или не сгорят! Если бы их не было и им не надо было забесплатно давать квартиры — всем бы остальным сразу стало бы легче и веселее! И богаче…

Но они — есть. И женщина, и девочка, и старик. И их большинство. Примерно эдак, по моим подсчётам, миллионов 80–90 в границах современной России.

Им ничем нельзя помочь. Абсолютно ничем. Ты не сделаешь их жизнь лучше, даже если осыпешь деньгами, или эвакуируешь за границу (если только за границу их сознания, но это сложно сделать надолго).

Что с этим делать, и можно ли с этим что-либо сделать — я, честно говоря, не знаю. Наверное, что-то можно изменить хотя бы в следующих поколениях, если победить ужасающую, растлевающую всех и вся, как ржа, — бедность, суровую непроходящую нищету.

Но это тоже не получится за один день, и не достигается благотворительностью, социалом.

Хуй его знает, что тут сделаешь.

Может быть, достаточно просто помнить, что они — среди нас, этот подлинно глубинный народ, и он даже не ядерный электорат (хотя вполне может фапать-наяривать на Путина), они — повторяю! — не нужны никому, даже себе, а уж ему — в первую очередь не нужны.

Оригинал и комментарии

ВКонтакте на VK Content Day 2019 анонсировал дизлайки в комментариях.
Это была первая новость, которая вызвала в зале вздох удивления и овации. Потому что смело и довольно неожиданно.
Но в интернете, как водится, сразу появилось много скепсиса и критики.

Я за правду, поэтому хочу объяснить, что с основными претензиями к новинке не так.

«Они опять скопировали! На этот раз у YouTube»

Друзья!

Копировать и заимствовать в 2019 году не просто нормально, это стандарт рынка.
Все смотрят за всеми, все заимствуют у всех удачные (и подходящие) решения.
Более того, первоисточники давно забыты и потеряны: не YT придумал дизлайки к комментариям, равно как и не VK — платёжную систему (кстати, привет, Facebook Pay!).

Я много раз рассказывал, почему так происходит.
И мы как пользователи и авторы должны быть благодарны соцсетям и платформам за такую унификацию — так же, как благодарны производителям гаджетов, которые используют общие стандарты типа семейства USB, а не свои кастомные разъёмы (забыли, как было весело искать зарядку под свой телефон в 00-х?).

«Вон, Facebook, Instagram лайки уже убирают, а эти…»

Несколько раз переписывал начало этого абзаца, чтобы никого не обидеть.

Дело в том, что публикации и комментарии — очень разные сущности. И всё у них очень разное (от кейсов создания до кейсов потребления). Поэтому смешивать одно с другим просто странно.

Главная задача кнопок оценки комментариев — это ранжирование высказываний по степени одобрения сообществом. И при однополярной возможности волеизъявления всякая резонансная дичь типа «Сталина вам надо, а ваши семьи — в ГУЛАГ!» будет набирать свои отмороженные лайки, а резко несогласным останется только пройти мимо. Это искажает топы дискуссий. При системе плюса-минуса расклады резко изменятся, а верхушка комментариев станет как раз более безопасной для психики (на что, кстати, работают и все скрытия счётчиков).

И — важное. А разве наличие кнопки дизлайк мешает скрыть счётчик?
Нет, ну то есть никого же не смущает, что Instagram убирает цифру, но не убирает кнопку: нравится — жми.
Здесь можно так же: нравится — жми, не нравится — жми другое, а цифру не покажем. Просто ранжировать будем с учётом тайного знания.

Иными словами, не вижу никакого противоречия. А вы?

«Ну всё, будут накручивать дизлайки!»

Ну да. Ничего глобально не изменится, просто в меню накрутчиков появится новый пункт, а у кого-то — возможность заработать в интернете.

Конечно же расстановка сил в мире покупных реакций изменится, но фундаментально всё останется так же.

А главное — останутся прежними принципы, по которым накрутки можно вычислять (были бы потребность, ресурсы и желание).
Судите сами: скорее всего, накрутки — это аномальная активность пользователя, который, переходя по прямым ссылкам на абсолютно разные записи, лишь ставит плюсики-минусики. И это если он вообще живой человек. А неживые аккаунты аномально любят десктопную версию ВКонтакте и сторонние приложения, API. Ну и ещё эти пользователи со временем складываются в очень интересные когорты, действующие однотипно…
Короче, я к тому, что если всё-таки введение новой сущности породит чрезвычайно большую волну фейка, побороть её не так сложно, как может казаться со стороны.

Есть и другие сомнения. Например, не отпугнёт ли это людей от выражения своего мнения, не приведёт ли к популяризации «ванильных лайкодрочеров»… Вопрос сложнее, но я думаю, что нет: если баланс плюсов-минусов комментария не влияет ни на что, кроме самого этого комментария, такая болезнь интернет-коммьюнити не страшна. Страшно это только если ВКонтакте собирается вернуть Рейтинг.
Но, вроде, нет. Не в ближайшее время, как минимум.

Справедливости ради, никто не знает, что получится из этого начинания.
Никто вообще никогда не знает, зайдёт или нет та или иная фича на конкретной платформе.
Ни Марк, ни Павел, ни Андрей, ни Ма — никто.
Чтобы это узнать, нужно попробовать.
Конечно, подготовка значит очень многое. И я надеюсь, что с этим у VK всё хорошо.

А мы — давайте не будем хейтить раньше времени, это выглядит глуповато. На бумаге всё чётко. Давайте лучше скажем спасибо за ядрёный инфоповод. Это ж сколько всего нового — от механик работы до разделов SMM-курсов — теперь можно сделать!

Оригинал и комментарии

Копилка идей

Практика создания User Generated Content

Многие компании задумываются над тем, чтобы стать самообучаемыми. Для этого важно, чтобы новые знания упаковывал в отчуждаемый вид не только учебный центр, но каждый сотрудник, порождающий новые знания и лучшие практики. В этой заметке мы предлагаем подход, основанный на фасилитации.

Фасилитация

Представьте себе: у вас в компании есть крутой специалист. Например, продажник или программист, или маркетолог. И вы размышляете примерно так: “Если бы все были такие как он/она, наша компания давно бы уже порвала рынок! Надо его/её знания передать остальным. Пусть запилит курс на тему, как стать лучшим продажником / программистом / маркетологом”. Скорее всего, у вас ничего не получится. Тому несколько причин:

• “Запиливание” курса отвлекает от основного занятия, которое приносит деньги.
• Не у всех есть мотивация на создание конкурентной среды. Скорее всего, ваш супер-звёздный специалист будет выжигать поляну вокруг себя.
• И даже если он таки решился упаковать свои знания в курс, ему сложно понять, что он такого знает и делает особенного. Скорее всего, курс будет из единственного и очень короткого урока: “будь собой и всё получится”. Так работает когнитивное искажение “проклятие знаний”.
• Также есть большой вопрос верификации знаний. Что из того, что я делаю, действительно даёт результат? Самостоятельно ответить на этот вопрос невозможно - нужно анализировать репрезентативную выборку.
• Кроме того, нужны не только предметные знания, но и понимание, как эти предметные знания распаковать. Для этого важно быть не столько специалистом, сколько методистом. Упс…

Вот мы и вернулись к тому состоянию, от которого собирались уйти. Крутой специалист не может сам описать свою компетенцию? А как же мечты о самообучаемой организации?

Выход есть — фасилитация. Если поместить специалиста в определённую среду и запустить процесс фокусировки внимания и вытаскивания смыслов, то окажется, что создание содержательных курсов силами специалистов вполне возможно!

Мы разработали и за несколько лет провели несколько десятков сессий по упаковке смыслов — Смыслотонов. За счёт групповой динамики и особой технологии вопрошания специалисты выходят на озарения и упаковывают смыслы в формат объясняющего видео: коротко. ёмко, ясно.

Суть того, что происходит на Смыслотоне поясняет схема:

• Хорошее “сообщение” (читай “курс”, “учебный модуль”) должно учитывать не только содержательную сторону, но и специфику аудитории;
• Концепт сообщения — это квинтэссенция смысла, то, что остаётся в сухом остатке в сознании аудитории;
• Сильный концепт рождается как синтез на пересечении глубокого понимания аудитории и глубокого понимания темы;
• Прийти к глубокому пониманию можно через исследование, в том числе кабинетное. Многие знания есть, но не проявлены и могут быть проявлены в диалоге специального типа.

Смыслотон — тимбилдинг со смыслом

Смыслотон позволяет решить классическую дилемму и получить три из трёх дважды:

• С точки зрения процесса: Быстро + Качественно + Недорого
• С точки зрения контента: Коротко + Ёмко + Ясно

Визуализация

Особая роль в том, чтобы сообщения стали ясными, принадлежит визуализации. Тому есть как минимум две причины:

• Если текст воспринимается последовательно и понимающему нужно прилагать усилия к тому, чтобы собрать в своём сознании целостный образ, картинка или схема считывается целостно изначально.
• Для понимания текста самого текста не достаточно. Важен контекст. С помощью визуализации довольно легко управлять контекстом восприятия.

На Смыслотонах мы часто слышим фразу “я не умею рисовать”. Уточняем: “Что вы имеете ввиду?”. Оказывается, люди просто не понимают, что значит рисовать. Мы предлагаем разложить компетенцию “рисование” на отдельные компоненты:

• владение визуальным алфавитом
• владение визуальной грамматикой
• владение визуальной метафорой

Визуальный алфавит

Простейшее владение этим навыком заключается в способности рисовать овалы, прямоугольники, треугольники, линии, стрелки.

На втором уровне желательно уметь изображать простейшие предметы: дерево, солнце, ракета, дом, облако и т.д.

На третьем уровне изображаем качества: забота, скорость, качество, бесперебойность, удовлетворённость и т.д.

Сравните:

“Дерево” слева считывается однозначно. Руки с малышом справа считываются как “забота”. Чтобы изобразить качество, нужно просто немного подумать: какие предметы обладают заданным качеством и изобразить именно эти предметы. Правда, нужно не забывать про аудиторию. Из нескольких вариантов следует выбрать тот, что наилучшим образом подойдёт тем, для кого вы создаёте сообщение.

Визуальная грамматика

Это то, как вы компонуете элементы на плоскости листа — композиция, или визуальная сортировка.

Визуальная метафора

Теперь давайте рассмотрим, как можно визуализировать фразу:

Чтобы увидеть цель, необходимо пройти часть пути

Эта фраза не визуализируется через прямую трансляцию слов в образы. Важно понять, какой смысл мы хотим передать этой фразой — прочувствовать контекст. Для этого на помощь приходит метафора.

После того, как вы освоите визуальный алфавит, визуальную грамматику и работу с метафорами, процесс рисования уже не покажется вам чем-то запредельным.

Сторителлинг

После того, как участники Смыслотона разобрались со смыслами, возникает необходимость упаковать контент в виде короткого текста. Мы обнаружили, что формат истории подходит оптимально в большинстве случаев.

Вот разобранные кейсы: для упаковки учебного модуля и упаковки ценностного предложения.

• Сторителлинг для учебного контента (разбор кейса)
• Упаковка ценностного предложения в историю (разбор кейса)

Мы предлагаем участникам Смыслотона использовать изобретённую в Смыслотеке схему “колесо истории”, которая подробно описана в заметке:

Сторителлинг глазами технаря

Использование историй позволяет получить три эффекта:

• Создать для аудитории узнаваемый контекст
• Обеспечить эмоциональную включённость аудитории
• Обеспечить лучшую запоминаемость

В заключение

• Знания в головах сотрудников принадлежат сотрудникам. Упакованное знание принадлежит компании и является её конкурентным преимуществом;
• Фасилитация процесса упаковки знаний и опыта специалистов существенно экономит время и повышает качество упаковки;
• Компоненты эффективного кодирования знаний и опыта:
  Визуализация + Сторителлинг.

Если заметка понравилась, нажмите на иконку с ладошками. Поаплодируйте :)

Подпишитесь на блог “Смыслотеки” в Медиуме Подписаться

Если удобно получать обновления блога на почту, подпишитесь по ссылке Подписаться

Практика создания User Generated Content (UGC) was originally published in smysloteka on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.

Оригинал и комментарии

Простая стратегия на основе поддавков

Китайцы, высказываясь про перспективы ИИ-гонки, зачастую лукавят (при всем уважении к Кай-Фу Ли), — на это у них свой интерес. Американцы — аналогично. И поэтому экспертный анализ, проводимый и теми, и другими по своим собственным источникам, дает столь противоречивую картину.

Новый совместный проект двух стэнфордских мозговых центров «Geopolitics, Technology, and Governance Cyber Policy Center» и «The Stanford-New America» назван DigiChina Project. Его цель — американский анализ исключительно китайских источников.

И первый же отчет DigiChina Project, озаглавленный «ИИ-политика и Китай. Реалии ведомого государством развития», получился весьма интересен.

В отчете констатировано.

Две главные причины отставания Китая от США в сфере ИИ пока неизменны.

1. Китайцы по-прежнему работают в этой сфере на американском HW (американские GPU, TPU и FPGA) и базовом SW (напр. фреймворки глубокого обучения TensorFlow и PyTorch, разработанные Google и Facebook).
2. Утечка ¾ лучших мозгов в этой области в США.

Экспертный анализ показывает.

• Китайцы, скорее всего, ошибаются в том, что инновации в ИИ сейчас не главное, а главное — быстро строгать приложения на основе океанов данных. Превосходство в HW и базовом SW для ИИ — плод перманентных инноваций. И так продолжится.
• Сделать свои HW и базовый SW для ИИ китайцы, в принципе могут. Но это столь дорого и небыстро, что китайцы пойдут на это лишь при серьезном ужесточении экспорта из США.
• Остановить же утечку мозгов в США невозможно из-за проблемы «курицы и яйца»: лучшие лабы и лучшие спецы уже в США, а новые лучшие спецы хотят работать в среде лучших.

Экспертный вывод таков.

Оптимальная стратегия для США, чтобы не дать Китаю себя догнать:

1. Никаких эмбарго! И Китайцы будут продолжать зависеть от США в части HW и базового SW для ИИ.
2. Никаких ограничений для китайцев в американские лабы! Пусть продолжают ¾ лучших утекать из Китая в США.

И тогда не догнать Китаю США, хоть тресни.

P.S. В отчет есть еще кое-что полезное. Например, про то, что государство, беря финансирование ИИ-стартапов на себя, ведет к «параличу ИИ-инноваций».

«Many of the government-funded “AI startups” do not make much use of AI, and many suffer from unsustainable business models.»

Хоть бы кто у нас к этому прислушался.

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Но сколь же различны подходы к этой гонке у разных стран.

Например, сравните, насколько по-разному в России и во Франции подходят к практическому запуску национальных стратегий развития ИИ.

У нас

Российский фонд прямых инвестиций (РФПИ) и 5 мега-корпораций — Сбербанк, Яндекс, Mail. ru Group, Газпром нефть и МТС, — «взяли на себя лидерство организовать развитие» ИИ.

Во Франции

Финансирование ИИ-стартаповв 2019 г. выросло на 38% ($634 млн. за первые 6 мес).

Взгляните на диаграмму. Россия составляет, примерно, десятую часть высоты серого столбика — Others. Ох как за державу обидно.

ИИ-стартапов во Франции уже 432 (в 2017- было 312, в 2016–180).

И это при том, что Франция имеет самую большую концентрацию исследовательских ИИ-лабораторий в Европе.

Но зато Россия

Переходит в новую эпоху — превращения камней в нефть и виртуального Грефа.

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Добро пожаловать в Расколотые Штаты Америки

Еще несколько лет назад мы простодушно улыбались, читая про угрозу раскола США. Сегодня, при объективном анализе фактов, вывод один, — раскол произошел.

И этот раскол тектонический, поскольку политическая поляризация — лишь верхушка айсберга.

Расколоты семьи, церковь, офисы корпораций, университетские кампусы …

Расколоты по ВСЕМ мало-мальски важным вопросам.

И это не выводы аналитиков, — это факт, признаваемый 76% населения.

И к сожалению, Трамп — не причина этого раскола, а лишь ярко проявившийся симптом.

«Как США пришли к расколу» и «Как его преодолевать» — будет рассказано во 2м и 3м посте серии «Расколотые Штаты Америки». А пока «Добро пожаловать в РША» — 1й пост этой серии (на 10 мин, вкл. 2 коротких видео).

И если кто-то думает, что проблема гражданского раскола актуальна лишь для США, боюсь, — это большая ошибка.

Подробней в моих постах по тегу #раскол

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Фейк-ньюс — всего лишь инфогрипп

А Вычислительная пропаганда — это инфочума

Человечество, как часто бывает, боится не того. Вот и теперь мир помешался на опасности фейковых новостей. Но они существовали всегда, и теперь лишь появились технологии их индустриального тиражирования и распространения. Это опасно? Да. Но не более, чем новые формы гриппа.

Писец же подкрался незаметно и совсем с другой стороны. Это “Computational Propaganda” (Вычислительная Пропаганда — ВП) — технология масштабирования пропаганды в медиа-среде через заражение симпатией в целях вовлечения и радикализации сторонников. Будучи освоенная террористами и авторитарными государствами, ВП грозит миру настоящей инфочумой, защиты от которой пока нет и не факт, что вообще появится.

Об этом новый отчет по результатам исследования, проведенного The Center on Terrorism, Extremism, and Counterterrorism (CTEC) совместно с Институтом международных исследований Мидлбери, и озаглавленного «The Industrialization of Terrorist Propaganda. Neural Language Models and the Threat of Fake Content Generation».

Речь о «Киберписателях», типа GPT-2 от OpenAI. Это генераторы текстов, которые весьма успешно обучаются с помощью машинного обучения создавать осмысленные тексты почти неотличимые от написанных людьми (детали см. здесь: покороче и поподробней).

Исследование показывает, что в отличие от генераторов фейковых новостей, эффект от ВП куда долгосрочней и, главное, продуктивней.

• Про фейковые новости (как про любые новости) в нашем быстром и перегруженном информацией мире быстро забывают. Так что максимум, что от них остается через месяц, — мусор путаных воспоминаний в головах и без того не слишком продвинутого массового потребителя инфы.
• ВП работает принципиально иначе. Она генерит не фейковые новости, а комментарии, цель которых:
  (1) утопить коменты против содержательных основ пропагандируемых идей;
  (2) усилить воздействие коментов в поддержку пропагандируемых идей.

Фейковые новости способны лишь на временное искажение представлений людей о реальном ходе событий, их движущих силах и возможных последствиях. Они как бы искажают картину восприятия человека об окружающем его ландшафте, по которому он движется.

Действие ВП принципиально иное и, по своей сути, куда фундаментальней по последствиям. ВП как бы изменят мотивацию людей, делая для них привлекательным навязываемое им направление движения.

1й результат действия ВП — вовлечение (рост числа сторонников пропагандируемых идей). Используя вышеприведенную метафору, — все больше людей присоединяется к движению в заданном направлении.

2й результат — радикализации сторонников (достигается подстройкой ВП). Растет эмоциональный накал против тех, кто хочет идти иным путем.

Главное для тех, кто использует ВП, — массовая генерация обученным алгоритмом Киберписателя коментов в реальном времени.

Для обучения Киберписателя, ему на вход дается набор заготовок, напичканных «смысловой заразой». Потом, путем машинного обучения, добиваются генерации им разнообразных убедительных текстов, несущих в себе частицы «смысловой заразы», воспринятой алгоритмом Киберписателя на входе.

Как это работает, — лучше смотреть в отчете на примерах. Киберписателя учили на четырех идеологических отравах:

1. Анархизм
2. Марксизм-Ленинизм
3. Джихадистский исламизм
4. Правый экстремизм (превосходство белых)

Получилось прикольно и почти не отличишь (неспециалистами) от написанного людьми. Так что, вполне можно брать в работу всем желающим: от запрещенного в России ИГИЛ до сами знаете кого.

Как брать?
Да прямо от OpenAI, сделавшего 6 ноября алгоритм общедоступным.

Как же так? Зачем OpenAI выпустил в мир эту инфочуму?
Да как обычно. «Умыли руки», обещав «активно продолжать разговор с сообществом AI об ответственных публикациях».

Может в OpenAI не знают об исследовании CTEC?
Нет, хорошо знают. И даже пишут о его результатах в своем пресс-релизе, посвященном выставлению в открытый доступ новейшей версии GPT-2:

• этому посвящен п. 2 пресс-релиза — «GPT-2 может быть настроен для неправильного использования» (т.е. добро пожаловать в ад);
• а в п.3 пресс-релиза пишется о том, что «обнаружение является сложной задачей» (т.е. вас, скорее всего, не поймают на вашей ВП).

В качестве подтверждения последнего, содержащая 1,5 миллиарда параметров новейшая версия “киберписателя” GPT-2 проанализовала классические романы Джорджа Оруэлла и написала свою научно-фантастическую книгу о Китае. И этот сгенерированный “киберписателем” фейковый опус, как пишут в OpenAI, люди находят убедительным. Эксперты из Корнеллского университета дали “киберписателю” оценку достоверности 6,91 из 10.

Ответ на вопрос — почему они все же решили опубликовать своего Киберписателя, — дан в п. 4 пресс-релиза

• «До сих пор мы не видели убедительных доказательств злоупотребления».

Представляете подобную отмазку в устах разработчиков атомной бомбы за полгода до Хиросимы и Нагасаки — мол до сих пор мы не видели убедительных доказательств применения ядерного оружия против мирного населения.

Я все понимаю:

• прогресс не остановить;
• если бы это не сделал OpenAI, сделали бы другие;
• было бы только хуже, если первенство в разработке «киберписателей» перехватил Китай и т.д. и т.п.

И все равно… Талантливейших разработчиков из OpenAI лет через 50 будут помнить, как тех, кто первым позволил инфочуме вычислительной пропаганды распространиться по миру.

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

ИИ — это Инопланетный Интеллект

Но сделана 1я попытка превратить его в земной

Интеллект Чужого (Alien) кардинально отличается от интеллекта любого земного существа от мыши до человека.

Например, интеллект «чужих» трисоляриан из трилогии Лю Цысиня стал принципиально иным, чем земной, из-за иной системы коммуникаций между особями — чтение мыслей, точнее, образов и их экзограмм. Это привело к формированию интеллекта, в котором отсутствует ложь.

Кстати, подобный интеллект есть и на нашей планете. Но он не земной, а водный. Это дельфины, читающие мысли друг друга и потому не знающие лжи. Но про это как-нибудь в следующий раз.

Вот понятный пример, показывающий принципиальное отличие ИИ от интеллекта человека или мыши.

Ориентация и навигация в пространстве.

ИИ навигаторов в этом столь же преуспел, как и в настольных играх. Ориентироваться в городских пробках и прокладывать оптимальные маршруты он умеет лучше любого из нас. Однако:

• он делает это совсем иначе, чем мы;
• мы имеем в голове (1) модель пространства, (2) модель своего тела и его возможностей, (3) оптимизатор достижения целей с учетом 1 и 2;
• ИИ навигатора имеет в «голове» 1 и 3. Но 2 — абсолютно иной. Это море данных о движении многих тысяч авто по модели пространства.

При этом, ИИ навигатор не может решить, можно ли убрать с дороги легкое препятствие или перепрыгнуть небольшую канаву.

Из-за этой разницы, в вопросах навигации наш интеллект (или мыши) — универсальный земной. А ИИ навигатора — специализированный неземной.

Т.е. человек или мышь могут решать любую задачу о прокладывании маршрута из А в Б.

Например, при движении по комнате, где нужно огибать неустранимые препятствия (типа шкафа) и убирать или преодолевать устранимые (типа стула или фикуса). И в целом, соизмерять свои возможности с динамикой перемещения в конкретном физическом пространстве (см. рис.)

А ИИ навигатор этого не может.

Но что если вложить в голову ИИ навигатору нового поколения 3х мерную модель пространства и модель его тела и его возможностей?

Ведь это будет заветный мост между роботами и ИИ. Мост, которого почти нет. А есть лишь убогие «веревочные лестницы» через пропасть.

Роботы-собачки от Boston Dynamics или «луноход» робота-курьера Яндекса способны огибать препятствия и открывать двери, но у них все еще нет возможностей для универсальной ориентации и навигации в пространстве. Они неспособны сами воссоздавать в своей «голове» модель пространства и, зная возможности своего «тела», находить оптимальный маршрут передвижения к цели.

Попыткой решить эту задачу стал «Интерактивный Гибсон» — навигатор/оптимизатор интерактивной навигации в загроможденных средах. Его работа основана на нахождении компромисса между эффективностью пути навигации и возможными нарушениями положения окружающих объектов.

Сначала его научили «земному» способу навигации в виртуальных пространствах с учетом физических взаимодействий со средой. Теперь на очереди материальная физическая среда.

Как сказал по этому поводу Джек Кларк —

«Миры робототехники и ИИ становятся все более и более смешанными. Вопрос на $1 триллион состоит в том, в какой момент обе технологии объединятся, разовьются и дадут возможности, превышающие сумму их частей».

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Комиссия по национальной безопасности и искусственному интеллекту (NSCAI) опубликовала промежуточный доклад Конгрессу США. Это крайне важный 96 стр. документ с 239 ссылками.

1. Четко сформулирован и обоснован высший приоритет темы «Развития ИИ для обеспечения нацбезопасности» (заодно даны все главные определения и таксономии в этой сфере, а также грамотно описаны 8 главных угроз для США от ИИ, как в военном плане, так и в плане подрыва государственности).

2. Проанализировано состояние дел по теме.

• Потенциальных врага два: Китай и Россия (Китай опасней России, примерно в 4 раза — по числу упоминаний в тексте отчета).
• Китай надо «гасить», иначе он точно сделает США и станет №1 в мире ИИ с очень малоприятными для США последствиями.

3. Предложены 5 направлений «гашения» Китая.

(1) Скачок в финансировании ИИ — окончательные цифры будут в закрытом приложении итоговой версии отчета в октябре 2020, но их прикидки уже известны из письма Фэй-Фэй Ли и Джона Этчеменди «Нам нужно национальное видение для ИИ».

Ежегодные инвестиции по $12 млрд в год в течение как минимум десятилетия с раскладом:
$7 млрд в прорывные ИИ-НИР, $3 млрд в ИИ-образование и $2 млрд в ИИ-стартапы.
Это 12 кратный рост невоенных расходов на ИИ.

(2) Плотный альянс ИИ-бизнеса с военными (предложена схема 4х типов главных вызовов, которые нужно решать для эффективного сотрудничества бизнеса и военных).

(3) Пылесосить ИИ-таланты со всего мира, держать и не отпускать.

(4) Законопатить все дыры утечки технологий, SW, HW, изобретений и прорывных идей.

(5) Организовать международное сотрудничество «в борьбе за это»: дипломатично дружить хоть с НАТО, хоть с чертом, хоть с Россией, — лишь бы «загасить» Китай.

Самое страшное то, что у нас ничего подобного таким отчетам нет. А мои скромные попытки (типа этой) явно недостаточны, чтобы изменить существующий подход к ИИ-гонке. И он остается пока что все тем же, что год назад Петр Саруханов изобразил в «Новой газете».

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Оказалось, что Большой Брат вовсе не всемогущ против де-идентификации и видео-невидимости

Суд отказался запретить систему распознавания лиц в Москве. Но это, оказывается, преодолимо.

Студентов и журналистов обвиняют за их видео-обращения в сети. И это тоже теперь преодолевается.

Власти Китая, а за ними и других стран решили, что схватили Бога за бороду, получив в свои руки ИИ-технологии распознавания лиц. Теперь, мол, никто не уйдет от ответственности. Ни в сети, ни в реале.

Но они просчитались, просто забыв про историю меча и щита, снаряда и брони, болта с левой резьбой и крутой гайки. Ведь ИИ-технологии могут использовать обе соревнующиеся стороны. И вот результат.

✔️ Facebook Research разработал де-идентификатор лица на видео реального времени. Видеоблогер с помощью такого софта теперь может свободно вещать и его невозможно привлечь к ответственности. Элегантность решения в том, что в реальном времени происходит мизерная модификация существенных черт лица (глаз, носа, губ, бровей и рта). Исправленное видео для человека кажется почти тем же. Некоторые вообще не видят разницы, но распознавание подправленного лица с помощью ИИ делается невозможным.
Проверьте сами, посмотрев видео.

Подробней: популярно, научно

✔️ Лаборатория MIT-IBM Watson AI и Северо-Восточный университет США разработали рисунок для футболки (рубашки, свитера и т.д.), делающий человека невидимым для камер наблюдения с вероятностью 79% и 63%, соответственно, для цифрового и реального мира. И это лишь 1я версия. Вероятность превращения в невидимку собираются довести до 97%.

Подробней: популярно, научно

Подобрать «броню» для защиты от «снарядов» новых технологий де-идентификации и видео-невидимости невозможно.

Разнообразие модификаций «типов снарядов» настолько обширно, что практически не реально отгадать все возможные комбинации и научить систему защищаться.

Таким образом, на ИИ-болт с левой резьбой уже нашлась крутая ИИ-гайка. Счет становится 1:1. А триумф Большого Брата на какое-то время откладывается.

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Если ставка — жизнь, спасают лишь интуиция и молчаливое знание

И то, и другое можно натренировать, если знать как

Увы, но самому главному в жизни нас не учат.

Например, как спасти свою жизнь в экстремальных ситуациях: пожар, теракт и т.д.

Классический подход к принятию важных решений учит — надо сформулировать проблему, очертить альтернативы, оценить варианты…

Однако, профессиональные пожарные вовсе не очерчивают альтернативы и не оценивают их, а используют первую более или менее приемлемую идею, которая приходит в голову, затем ищут следующую идею и т. д.

Принятие решений у пожарных и близко не походит на то, что рекомендует классическая теория.

Так же поступают и «морские котики», да и все профессиональные спасатели и бойцы спецподразделений в цейтнотных ситуациях жизни и смерти, характеризуемых высочайшей неуверенностью и нестабильностью, при которых рациональный подход к принятию решений не работает так, как предполагается.

Причина в том, что
- человеческая рациональность ограниченна,
- а требования к скорости обработки информации в экстремальных ситуациях намного превосходят познавательные способности людей.

Поэтому в таких ситуациях нужно принимать решения не из расчета оптимальных исходов, а ориентируясь на то, что «достаточно хорошо» и довольствуясь тем, что есть. Разум нужно выключить, отдавшись на волю интуиции и своих «молчаливых знаний».

Чтобы научиться этому, существует специальных подход — Натуралистическое принятие решений Naturalistic Decision Making (NDM). Он трактует интуицию наподобие глубокого обучения на большом количестве образцов, полученных в результате опыта, что приводит к различным формам молчаливого (неявного) знания. Не менее важно здесь принципиальное отличие интуиции и понимания.

• Интуиция зависит от «библиотеки моделей», которые человек приобрел в процессе жизни.
• А понимание является средством создания новых моделей.

NDM предлагает семь способов улучшения интуитивного принятия решений, основанных на создании у людей более совершенной библиотеки неявных знаний — Tacit Knowledge (молчаливое, неявное, невербализованное знание): от выбора «наименее худшего» варианта до практики рассказывания «мрачных историй».

И последнее. NDM — не очередное психо-разводилово. Этот подход разработан Гари Кляйном (Gary A. Klein) — проф. экспериментальной психологии экстремальных ситуаций, среди прочего, спроектировавшим Ситуационный центр Белого дома. Сегодня NDM — штатный метод подготовки к экстремальным ситуациям в армии, ВВС и ВМФ США, у пожарных и военных медсестер, морской пехоты и спецназа …

Подробней

- популярно

- научно

P.S. И кстати, как считают в McKinsey, в XXI веке «молчаливое знание» станет ключевым конкурентным преимуществом. Оно поможет совершить революцию в здравоохранении, торговле, страховании, финансовых услугах и консалтинге.

Подробней о возрастающей роли «молчаливого знания» при формировании сетевого разума — как будут устроены работа, развлечения, война и борьба с терроризмом в постиндустриальном мире, — читайте в моем посте на Republic.

________________________________

Если понравился пост:
- нажмите на “палец вверх”;
- подпишитесь на обновления канала на платформе Medium;
- оставьте комментарий.
Еще больше материалов на моем Телеграм канале «Малоизвестное интересное». Подпишитесь

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии

Оригинал и комментарии