ボリス・シェルバコフ- Dell Technologies 副社長兼ゼネラルマネージャー。 1977年に経済学部を卒業
彼は2012年にデルでキャリアを始めました。ロシア、カザフスタン、中央アジアのDell CEOの立場から、同地域の企業および消費者領域のビジネス戦略を担当しました。 2017年2月以来、ボリスシチェルバコフは、Dell EMCのロシアオフィスの責任者です。彼は、インフラストラクチャソリューション、サービス、クライアントシステムなど、ビジネスのあらゆる分野の開発を担当しています。 2019年、彼はロシア、カザフスタン、中央アジアのDell Technologiesの副社長兼CEOになりました。
機械学習について
-人類が機械学習または人間学習に投資するほうが一般的に利益がありますか？
-人類全体として話すことは難しいですが、収益性に影響するため、ビジネスは最適な投資/投資ソリューションを選択することに慣れています。そして、マシンがより速く、より良く機能し、同時により安く、それが間違いでなく、病気でもなければ、選択は明白になります。彼らが言うように、個人的なものは何もありません。そして、もちろん、単調な労働からフレームを解放するために、コンピューターがより速く、より正確に処理できる機能を渡す価値があります。
写真：Anton Karliner / "Hightech"
一方、これらの機械を素晴らしいものにするためにタスクに対処するには、アルゴリズムを学習および改善できる高度なスキルを持つ開発者が必要です。人と機械のトレーニングの問題は戦略的な問題です。州にはロボット、コンピューター、ソフトウェア、開発者がいないと想像してください。競争の激しいレースから自動的に脱落し、技術の進歩と革新の傍観者のままです。同時に、多くの場合、技術と開発は本質的に実験的なものであり、絶対に廃止すべきではないことを忘れてはなりません。結局のところ、私たちの生活の中で最も安定しているのは、ご存じのとおり、変化です。私たちは、テクノロジーが現在および将来の生活をどのように変化させ、どのように変化させるかについて特別な研究を行い、さまざまな人間活動分野での応用に最適なソリューションを探しています。そして、さまざまな能力を持つ人々に最新のソリューションへのアクセスを提供することで、地球上の生活をより良くしたいと考えています。私たちはそれらを通じてビジネスを変革するだけでなく、テクノロジーへのアクセスを通じて世界中の大規模なアイデアを持つ人々の変革にも貢献しています。
-同時に、機械学習については、有名な「品質が品質に影響する」次の実装は言えません。なんで？
-実際、いや、機械学習はただ単なるアルゴリズムのセット。得られた結果は時々驚くかもしれませんが。結局のところ、機械学習では、コンピューターは過去に発生したパターンを比較するだけでなく、人間の将来の発達を予測するほうがよい場合がよくあります（既知の要因の全範囲が考慮され、ヒューマンエラーが除外されるため）。確かに、人生は時々、最も正確なコンピューターでさえ考慮できない調整を行います。
しかし、品質に入る量で、それほど単純ではありません。子どものような学習システムは単純なものから複雑なものへと移行し、エラーは排除されません。同時に、情報処理の速度と結果の精度は、反復と更新のたびに改善されます。しかし、もちろん、正しいアルゴリズムとデバッグの問題は残っています。
「それでは問題は何ですか？」テクノロジーの開発にもかかわらず、なぜそのようなアルゴリズムのアプリケーションでエラーが発生するのですか？
— 問題は機械ではなく、人間です。アルゴリズムを開発します。 「コンピューター」という言葉は、ロシア語に直訳すると「コンピューター」となります。最終結果の品質は、アルゴリズムがどれだけ正確に指定され、結果と計算プロセスが追跡されるかによって決まります。マシンがデータ処理にどの程度うまく対応できるかを決定する「品質機能」と呼ばれる概念があります。
決定するのに十分な時間がないその進化の基本的な問題。これは平均寿命が比較的短く、先天性疾患または後天性疾患の影響を大きく受けます。
ボリス・シェルバコフ、Dell Technologies
たとえば、Genome International は非常に優れています。は長い間、高性能データセンターに基づく機械学習手法を使用して人間の DNA を研究し、もちろん、特定の個人に将来起こり得る問題を可能な限り予測してきました。この場合、結果を取得する速度とその精度は、一次診断の品質、履歴データ、データ モデル アルゴリズム、ハードウェア クラスターのパフォーマンス、および幸運を。私たちは生物学的力学を100％研究したわけではないので、それを信頼する価値があります。
- チェスやゲームで起こったように、コンピュータが人間を完全に超えたと我々はどのような基準で判断するのでしょうか。ゲームに行く？
-私は人々とソフトスキルの可能性を信じています（人の公式の職務に関係しない過度の専門スキル-「ハイテク」）。技術はそれぞれの分野で優れており、人間がアクセスできないレベルでさえも、より迅速かつ正確に操作を実行するのに役立ちます。同時に、コインには裏返しがあります。人間の脳と意思決定はまだ完全に研究されておらず、ニューラルネットワークを含むすべてのシステムは、科学と人々が利用できるデータに基づいて、つまり最初は配列全体を考慮せずに構築されています。したがって、人類の未来を心配することも、機械を悪魔化することもできません。
計算機は人間の心の派生物であり、操作はより高速で正確ですが、人がアルゴリズムを設定します。
ボリス・シェルバコフ、Dell Technologies
同時に、資質も重要です（レベルだけではありません）アルゴリズムを作成する人々の教育と才能だけでなく、道徳的でもあります。結局のところ、ロボットは助けることもできますが、破壊することもできます。そして他のテクノロジーと同様、歴史的にはまず第一に国家と軍の注目を集めています。今日の戦闘状況では、ロボットやコンピューターは誰でも有利なスタートを切ることができますが、同時に創意工夫や直観力に欠けています。人間の現実に置き換えると、主要な性質は常識 (入手可能なデータを考慮すると、明らかに正しい決定) ですが、同時に、創意工夫がそれを打ち負かした多くの歴史的な例を私たちは知っています。したがって、一部の分野では優位性はすでに明らかですが、すべての面で完全な損失について話すのはまだ時期尚早であると私は答えます。そして、自己学習システムも怖いです。
人と車を区別するために使用チューリングテスト。 1950年の記事「コンピューターと心」でアランチューリングによって最初に提案されました。テストは、各参加者が1人と1つのコンピュータープログラムとの通信を行い、質問への回答に基づいて、誰と話しているのかを判断する必要があるという事実から成ります。裁判官がどの対話者が人であるかを確実に言えない場合、車はテストに合格したと見なされます。話し言葉を認識する能力ではなく、機械の知能をテストするために、会話は、たとえばキーボードと画面を使用して、「テキストのみ」モードで行われます。裁判官が応答の速さに基づいて結論を出すことができないように、制御された間隔で対応が行われるべきです。チューリングの時代、コンピューターは人間よりもゆっくりと反応しました。現在、このルールも必要です。なぜなら、彼らは人よりもずっと速く応答するからです。
約5g
— デル述べた人類は「5Gデジタルトランスフォーメーション」を待っています。どういう意味？
-ちょうど私が上で言ったことは転送です情報は今や人々の間だけでなく、機械の間にもなります。 IoTの実装、ビッグデータの収集と送信のおかげで、より多くの帯域幅と処理能力が必要になります。幸運にも不幸にも、人々はアップグレードの準備が限られていますが、ほとんどが進化的（微笑）です。しかし、技術は開発中であり、新しい段階ではインフラストラクチャ全体の開発が必要であり、脆弱なリンクが引き上げられます。 IoTセンサーとデバイス密度、デバイスによって生成される情報量には新しいデータ転送テクノロジーが必要であり、この段階でのこの新しいテクノロジーはわずか5Gです。時間内に実装されない場合、通信は弱いリンクになり、システム全体の開発を妨げる要因になります。控えめに言っても、あまり高速ではないモデムを介したインターネットアクセスを備えた現代のオフィスで働いていると想像してください。たくさんできますか？一通の手紙をダウンロードするのをどれくらい待ちますか？いずれにしても、この状況は受け入れられません。私たちはすでにデータセンターを歩いています。この戦略を拒否した人は、日常のタスクで「トランス」に大きな損失を被ります。データセンターとデータ収集サイト間の高速データ転送の存在により、境界の計算が可能になり、クラウドを介してデータを送信しても、組織の情報システムのコアはロードされません。
— 今日、モバイル通信基地局の数は非常に急速に増加しています。 5Gでは何が起こるのでしょうか？
-駅の数を予測するのは難しいと思う5G、結局のところ、これは隣接する補完的な知識です。情報交換の速度、その量、および量は指数関数的に増加しており、もちろん技術的な解決策が必要であると答えることができます。私の知る限り、5Gステーションは、コンピューターのプロセッサーと比較すると、その数を増やすだけでなく、多素子デジタルアンテナアレイ（チップ上のコアとトランジスタとの類推による）によって、より多くの操作を提供します。結局のところ、今日では電力を増やすために数千のコアを搭載したPCは見られませんが、ムーアの法則によれば、24か月ごとにチップ上のトランジスタが2倍になることがわかります。同様のことが、基地局と技術でも起きています。量だけでなく、品質も変化しています。
写真：Anton Karliner / "Hightech"
— DELL によると、5G ネットワークなります機器やその他すべてから完全に独立しています処理は分散ソフトウェア センターに集中されます。本質的に、ネットワーク モデルと考え方全般のアーキテクチャを完全に変更することを提案しているのでしょうか?
- 私たちはエッジまたは周辺機器について話しています。計算。今日、確かに分散化、つまりデータが生成され使用されるのと同じ場所でデータを処理および保存する傾向が見られます。コンピューティングと分析は、大量のデータが収集されるネットワークのエッジに移行しています。マルチメディアの時代に伴い、携帯電話会社によるデータ送信の量と速度も増加しています（すべての写真とビデオ、ライブブロードキャスト）が、ユーザーはコンテンツの送信や再生の遅延を我慢することを望んでいません。そのためには、ユーザーのできるだけ近くにある「空き」ノードを見つける必要があります。つまり、需要と現実が、ハードウェアとコンピューティング モデルとデータ処理シナリオの両方の変革を形作ります。渋滞の中を運転し、目的地に到着するまで数時間待つこともできます (一般に、一見すると安全ですが、私たちが知っているように、実際には常にそうとは限りません)。または、無料の高速道路を選択して、目的地に到着することもできます。最大（許可された）速度で突進します。
周辺コンピューティング（エッジ）— 階層構造を構築する原則IT インフラストラクチャでは、コンピューティング リソースがコア (中央データセンター) から周辺部に部分的に移動され、上位のコンピューティングに転送される前に、一次処理のために一次データが作成される場所のすぐ近くに配置されます。ノード。
1つの周辺機器を処理できますこれまでは大規模なコンピューターでしか処理できなかった大量のデータ。ペリフェラルコンピューティングは、構造のランダム性を減らし、使いやすさを高め、セキュリティリスクを減らすことで、データ管理を簡素化します。
-新しいインフラストラクチャのコストは莫大であり、国家が直接参加する一種の「国家的チャンピオン」を作ることは理にかなっています。これは市場の競争を完全に殺すことができますか？
-正直、質問は大規模です。それに答えるには、膨大な量の入力データを考慮する必要がありますが、そのすべてが表面にあるわけではありません。前に説明したように、ヒューマンファクターが介入すると、結果に明らかでないファクターが影響することがあります。
写真：Anton Karliner / "Hightech"
殺し合いは通常、近視眼的なものです。これは業界の発展と価格政策の両方に悪影響を及ぼします。今日、さまざまな通信事業者がハードウェアによって競争するだけでなく (もちろん、信号受信のレベルと通信の品質はユーザーにとって最も重要な要素の 1 つです)、価格設定ポリシーやマーケティング キャンペーンによっても競争しています。そして、これは良いことです。競争の欠如は、通信事業者とソリューションプロバイダーの両方の停滞につながります。多様化の速度は市場のニーズと機能的に関連しています。独占の出現は法律によって規制されています。 2025 年から 2030 年にかけて、1 つの事業者ではクラウド サービスに対する雪崩のように需要に対応できなくなるでしょう。