Boris Scherbakov— Vice-presidente e gerente geral da Dell Technologies.Em 1977 formou-se na Faculdade de Economia
Ele iniciou sua carreira na Dell em 2012.Do cargo de CEO da Dell na Rússia, Cazaquistão e Ásia Central, ele foi responsável pela estratégia de negócios das áreas corporativa e de consumidores da empresa na região. Desde fevereiro de 2017, Boris Shcherbakov é o chefe do escritório russo da Dell EMC. Ele é responsável pelo desenvolvimento de todas as áreas de negócios - soluções de infraestrutura, serviços e sistemas de clientes. Em 2019, ele se tornou vice-presidente e CEO da Dell Technologies na Rússia, Cazaquistão e Ásia Central.
Sobre o aprendizado de máquina
- Geralmente é mais lucrativo para a humanidade investir em aprendizado de máquina ou humano?
- É difícil falar pela humanidade como um todo, masos negócios estão acostumados a escolher a melhor solução de investimento / investimento, pois afeta a lucratividade. E se a máquina funciona mais rápido e melhor, e ao mesmo tempo é mais barata, não se engana e não está doente, a escolha se torna óbvia. Nada pessoal, como se costuma dizer, apenas negócios. E, é claro, vale a pena transmitir a funcionalidade que os computadores podem lidar com mais rapidez e precisão, a fim de liberar quadros de trabalho monótono.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
Por outro lado, para tornar essas máquinas brilhantesPara lidar com as tarefas, são necessários desenvolvedores altamente qualificados, capazes de aprender e aprimorar algoritmos. A questão do treinamento de pessoas e máquinas é estratégica. Imagine que o estado não tenha robôs, computadores, software ou desenvolvedores. Ele sai automaticamente de uma corrida competitiva e permanece à margem do progresso tecnológico e da inovação. Ao mesmo tempo, não se deve esquecer que muitas vezes as tecnologias e desenvolvimentos são de natureza experimental e não devem ser absolutizados. Afinal, o mais estável em nossas vidas, como você sabe, é a mudança. Realizamos estudos especiais sobre como as tecnologias estão mudando e mudarão nossas vidas no presente e no futuro, e estamos procurando soluções ideais para sua aplicação em vários campos da atividade humana. E queremos melhorar a vida no planeta, fornecendo às pessoas diferentes capacidades acesso a soluções modernas. Estamos transformando os negócios não apenas através deles, mas também contribuindo para a transformação de pessoas com idéias de larga escala em todo o mundo, através do acesso à tecnologia.
- Ao mesmo tempo, não se pode dizer sobre o aprendizado de máquina que a próxima implementação da famosa “quantidade entra em qualidade”. Porque
- Na verdade, não, o aprendizado de máquina é apenasapenas um conjunto de algoritmos. Embora os resultados obtidos às vezes possam ser surpreendentes. Afinal, com o aprendizado de máquina, um computador não é apenas treinado para comparar padrões que ocorreram no passado, mas muitas vezes é melhor prever desenvolvimentos futuros em humanos (já que todo o espectro de fatores conhecidos é levado em consideração e erros humanos são excluídos). É verdade que a vida às vezes faz ajustes que nem o computador mais preciso pode levar em consideração.
Mas com quantidade que entra em qualidade,não é tão simples. Os sistemas de aprendizagem, como as crianças, vão do simples ao complexo, e os erros não são descartados. Ao mesmo tempo, a velocidade do processamento de informações e a precisão dos resultados são aprimoradas a cada iteração e atualização. Mas, é claro, a questão dos algoritmos corretos e da depuração permanece.
"Então qual é o problema?" Por que, apesar do desenvolvimento da tecnologia, ainda ocorrem erros na aplicação de tais algoritmos?
— A questão não é para máquinas, mas para pessoas quedesenvolver algoritmos. A palavra “computador” é traduzida literalmente para o russo como “computador”. A qualidade do resultado final depende de quão corretamente o algoritmo é especificado e os resultados e o processo de cálculo são rastreados. Existe um conceito chamado “funcionalidade de qualidade”, que determina quão bem uma máquina lida com o processamento de dados.
As pessoas não têm tempo suficiente para decidirproblemas básicos de sua evolução. Essa é uma expectativa de vida relativamente baixa, que é significativamente afetada por doenças congênitas ou adquiridas.
Boris Scherbakov, Dell Technologies
Por exemplo, a Genome International é bastantehá muito tempo utiliza métodos de aprendizado de máquina baseados em data centers de alto desempenho para estudar o DNA humano e prever, é claro, na medida do possível, prováveis problemas para um determinado indivíduo no futuro. A velocidade de obtenção dos resultados e sua precisão dependem, neste caso, dos seguintes fatores: qualidade do diagnóstico primário, dados históricos, algoritmo do modelo de dados, desempenho do cluster de hardware e… Boa sorte. Vale a pena confiar nisso, pois não estudamos 100% a mecânica biológica.
- Por quais critérios determinaremos que um computador superou completamente uma pessoa, como aconteceu no xadrez ou nogame go?
- Acredito no potencial das pessoas e nas habilidades sociais(habilidades superprofissionais não relacionadas aos deveres oficiais de uma pessoa - “High Tech”). As tecnologias são boas em seus campos e ajudam a realizar operações com mais rapidez e precisão, em um nível que é potencialmente inacessível aos seres humanos. Ao mesmo tempo, há um outro lado da moeda: o cérebro humano e a tomada de decisões ainda não foram totalmente estudados, e todos os sistemas, incluindo redes neurais, são construídos com base em dados disponíveis para a ciência e as pessoas, ou seja, inicialmente sem levar em consideração todo o conjunto. Portanto, você não pode se preocupar com o futuro da humanidade e não demonizar máquinas.
Máquinas de computação são um derivado da mente humana, as operações são mais rápidas e precisas, mas uma pessoa define o algoritmo.
Boris Scherbakov, Dell Technologies
Ao mesmo tempo, as qualidades são importantes (e não apenas o níveleducação e genialidade, mas também moral) de pessoas que criam algoritmos. Afinal, os robôs podem ajudar, mas também podem destruir. E como qualquer tecnologia, historicamente atraem a atenção do Estado e dos militares, em primeiro lugar. Nas condições de combate atuais, robôs e computadores darão vantagem a qualquer pessoa, mas ao mesmo tempo carecem de engenhosidade e intuição. A principal qualidade, se traduzida para a realidade humana, é o bom senso (a óbvia decisão correcta dados os dados disponíveis), mas ao mesmo tempo conhecemos muitos exemplos históricos onde a engenhosidade o venceu. Portanto, eu responderia que em algumas áreas a superioridade já é óbvia, mas ainda é muito cedo para falar em perda total em todas as frentes. E os sistemas de autoaprendizagem também são assustadores.
Para distinguir uma pessoa de um carro, usadoTeste de Turing. Foi proposto pela primeira vez por Alan Turing no artigo "Computers and Mind" em 1950. O teste consiste no fato de que cada participante realiza correspondência com uma pessoa e um programa de computador e deve, com base nas respostas às perguntas, determinar com quem está falando. Se o juiz não puder dizer especificamente qual dos interlocutores é uma pessoa, considera-se que a máquina passou no teste. Para testar a inteligência da máquina, e não sua capacidade de reconhecer a linguagem falada, a conversa é conduzida no modo "somente texto", por exemplo, usando o teclado e a tela. A correspondência deve ser realizada em intervalos controlados, para que o juiz não possa tirar conclusões com base na velocidade das respostas. Na época de Turing, os computadores reagiram mais lentamente que os humanos. Agora, essa regra também é necessária, porque eles respondem muito mais rápido que uma pessoa.
Cerca de 5g
- DELLdeclaradoque a humanidade está aguardando a "transformação digital 5G". Como assim?
- O que eu disse acima é a transferênciaagora as informações não serão apenas entre pessoas, mas também máquinas. Graças à implementação da IoT, à coleta e transmissão do Big Data, ele requer mais recursos de largura de banda e processamento. Felizmente ou infelizmente, as pessoas estão limitadamente preparadas para uma atualização, principalmente evolutiva (sorrindo). Mas as tecnologias estão se desenvolvendo e cada nova etapa requer o desenvolvimento de toda a infraestrutura, gerando elos fracos. Sensores de IoT e densidade de dispositivos, os volumes de informações gerados por dispositivos requerem novas tecnologias de transferência de dados e, nesta fase, essa nova tecnologia é apenas 5G. Se não for implementada a tempo, a comunicação se tornará um elo fraco e um fator que impede o desenvolvimento de todo o sistema. Imagine-se trabalhando em um escritório moderno com acesso à Internet através de um modem que não é muito rápido, para dizer o mínimo. Você pode fazer muito? Quanto tempo você espera para baixar uma letra? De qualquer forma, essa situação é inaceitável. Já estamos andando em data centers. Quem rejeitar essa estratégia perderá significativamente para os "transformadores" nas tarefas diárias. A presença de transferência de dados em alta velocidade entre o datacenter e o site de coleta de dados torna possível realizar cálculos de limites e, transmitindo dados pela nuvem, não carrega o núcleo do sistema de informações da organização.
— O número de estações base de comunicações móveis hoje está crescendo de forma crítica e rápida. O que acontecerá com o 5G?
- Acho difícil prever o número de estaçõesAfinal, o 5G é para nós um conhecimento complementar adjacente. Posso responder que a velocidade da troca de informações, seus volumes e quantidades estão crescendo exponencialmente e, é claro, é necessária uma solução técnica. As estações 5G, tanto quanto eu sei, se você compará-las com processadores em computadores, fornecem um número maior de operações, não apenas aumentando seu número, mas também devido a matrizes de antenas digitais de vários elementos (semelhantes a núcleos e transistores em um chip). Afinal, não vemos hoje um PC com milhares de núcleos para aumentar a potência, mas, de acordo com a lei de Moore, vemos a duplicação de transistores em um chip a cada 24 meses. Algo semelhante está acontecendo com estações-base e tecnologias. Não apenas a quantidade, mas também a qualidade está mudando.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
— De acordo com a DELL, redes 5Gserácompletamente independente do equipamento e de todoso processamento será concentrado em um centro de software distribuído. Essencialmente, você está propondo mudar completamente a arquitetura do modelo de rede e do pensamento em geral?
- Estamos falando de Edge ou periféricocálculos Hoje existe de facto uma tendência para a descentralização, para o processamento e armazenamento dos dados no mesmo local onde são gerados e utilizados. A computação e a análise estão migrando para a borda da rede, onde grandes quantidades de dados são coletadas. Com a era da multimídia, o volume e a velocidade de transmissão de dados pelas operadoras móveis também aumentam (todas as fotos e vídeos, transmissões ao vivo), enquanto os usuários não querem suportar atrasos na transmissão ou reprodução de conteúdo. E para isso você precisa encontrar um nó “livre” localizado o mais próximo possível do usuário. Ou seja, a procura e as realidades moldam a transformação dos modelos de hardware e de computação e dos cenários de processamento de dados. Você pode dirigir em um engarrafamento e esperar algumas horas até chegar ao seu destino (em geral é mais seguro à primeira vista, mas nem sempre na verdade, como sabemos), ou pode escolher uma rodovia livre e correr na velocidade máxima (permitida).
Computação Periférica (Borda)— o princípio de construção de uma hierarquiaInfraestrutura de TI, na qual os recursos de computação são parcialmente movidos do núcleo - o data center central para a periferia - e estão localizados próximos ao local onde os dados primários são criados para seu processamento primário antes de serem transferidos para uma computação de nível superior nó.
Um dispositivo periférico pode ser processadoum volume de dados que apenas um computador grande poderia suportar antes. A computação periférica simplifica o gerenciamento de dados, reduzindo a aleatoriedade na estrutura, aumentando a usabilidade e reduzindo os riscos de segurança.
- Os custos da nova infraestrutura são enormes, parece lógico criar uma espécie de "campeão nacional" com participação direta do Estado. Isso poderia matar completamente a concorrência no mercado?
- Honestamente, a questão é em larga escala, e assimPara responder, é necessário levar em consideração uma enorme quantidade de dados de entrada, nem todos que estão na superfície. Como discutimos anteriormente, quando o fator humano intervém, fatores às vezes não óbvios afetam o resultado.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
Matar a concorrência é geralmente míope porqueisso afeta negativamente o desenvolvimento da indústria e da política de preços. Hoje, diferentes operadores competem não só pelo hardware (embora o nível de recepção do sinal e a qualidade da comunicação sejam, claro, um dos factores mais importantes para o utilizador), mas também pelas políticas de preços e até pelas campanhas de marketing. E isso é bom. A falta de concorrência levaria à estagnação tanto para os operadores de telecomunicações como para os fornecedores de soluções. A velocidade da diversificação está funcionalmente relacionada com as necessidades do mercado. O surgimento de monopólios é regulamentado por lei. Um operador simplesmente não conseguirá fazer face à avalanche de procura de serviços em nuvem em 2025–2030.