Boris Scherbakov— viceprezident a generálny riaditeľ spoločnosti Dell Technologies.V roku 1977 ukončil štúdium na Ekonomickej fakulte
Svoju kariéru začal v spoločnosti Dell v roku 2012.Z pozície výkonného riaditeľa spoločnosti Dell v Rusku, Kazachstane a Strednej Ázii bol zodpovedný za obchodnú stratégiu podnikových a spotrebiteľských oblastí spoločnosti v regióne. Od februára 2017 je Boris Shcherbakov vedúcim ruskej kancelárie spoločnosti Dell EMC. Je zodpovedný za rozvoj všetkých oblastí podnikania - infraštruktúrnych riešení, služieb a klientskych systémov. V roku 2019 sa stal viceprezidentom a generálnym riaditeľom spoločnosti Dell Technologies v Rusku, Kazachstane a Strednej Ázii.
O strojovom učení
- Je pre ľudstvo vo všeobecnosti výhodnejšie investovať do strojového alebo ľudského učenia?
- Je ťažké hovoriť za celé ľudstvo, alepodnik je zvyknutý zvoliť si najlepšie investičné / investičné riešenie, pretože to ovplyvňuje ziskovosť. A ak stroj pracuje rýchlejšie a lepšie a súčasne je lacnejší a nie je mylný a nie je chorý, výber je zrejmý. Nič osobného, ako sa hovorí, iba podnikania. A samozrejme, stojí za to preniesť funkčnosť, ktorú počítače dokážu zvládnuť rýchlejšie a presnejšie, aby sa snímky zbavili monotónnej práce.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
Na druhej strane, aby boli tieto stroje vynikajúcepri riešení úloh sa vyžadujú vysokokvalifikovaní vývojári, ktorí sú schopní sa učiť a vylepšovať algoritmy. Otázka odbornej prípravy ľudí a strojov je strategická. Predstavte si, že štát nemá roboty, žiadne počítače, žiadny softvér ani vývojárov. Automaticky vypadáva z konkurenčnej rasy a zostáva na okraji technologického pokroku a inovácií. Zároveň by sme nemali zabúdať na to, že technológie a vývoj sú často experimentálne a nemali by byť absolútne. Ako viete, koniec koncov je najstabilnejšia v našich životoch zmena. Vykonávame špeciálne štúdie o tom, ako sa technológie menia a budú meniť naše životy v súčasnosti a v budúcnosti, a hľadáme optimálne riešenia pre ich aplikáciu v rôznych oblastiach ľudskej činnosti. A chceme zlepšiť život na planéte tým, že ľuďom poskytneme rôzne možnosti prístupu k moderným riešeniam. Transformujeme podnikanie nielen prostredníctvom nich, ale tiež prispievame k transformácii ľudí s veľkými nápadmi po celom svete prostredníctvom prístupu k technológiám.
- Zároveň sa nedá povedať o strojovom učení, že ďalšia implementácia slávneho „množstva ide do kvality“. Prečo?
- V skutočnosti nie, strojové učenie je spravodlivéiba súbor algoritmov. Získané výsledky môžu byť niekedy prekvapujúce. Pri strojovom vzdelávaní je počítač nielen vyškolený na porovnávanie vzorcov, ktoré sa vyskytli v minulosti, ale aj na predpovedanie budúceho vývoja je často lepší ako na ľudí (keďže sa berie do úvahy celé spektrum známych faktorov a vylučujú sa ľudské chyby). Je pravda, že život niekedy robí úpravy, ktoré nemôže zohľadniť ani ten najpresnejší počítač.
Ale s kvantitou, ktorá ide do kvality,nie je to také jednoduché. Učebné systémy, ako deti, prechádzajú z jednoduchých na zložité a chyby nie sú vylúčené. Zároveň sa s každou iteráciou a aktualizáciou zvyšuje rýchlosť spracovania informácií a presnosť výsledkov. Otázka správnych algoritmov a ladenia však samozrejme zostáva.
"Tak aký je problém?" Prečo sa napriek vývoju technológií stále vyskytujú chyby v uplatňovaní takýchto algoritmov?
— Otázka nie je pre stroje, ale pre ľudí, ktorívyvíjať algoritmy. Slovo „počítač“ je doslovne preložené do ruštiny ako „počítač“. Kvalita konečného výsledku závisí od toho, ako správne je špecifikovaný algoritmus a ako sa sledujú výsledky a proces výpočtu. Existuje koncept nazývaný „funkčnosť kvality“, ktorý určuje, ako dobre sa stroj vyrovná so spracovaním údajov.
Ľudia nemajú dostatok času na rozhodnutiezákladné problémy jeho vývoja. Toto je relatívne nízka dĺžka života, ktorá je významne ovplyvnená vrodenými alebo získanými chorobami.
Boris Scherbakov, Dell Technologies
Napríklad Genome International je celkomuž dlho používa metódy strojového učenia založené na vysokovýkonných dátových centrách na štúdium ľudskej DNA a predpovedanie, samozrejme, pokiaľ je to možné, pravdepodobné problémy konkrétneho jednotlivca v budúcnosti. Rýchlosť získania výsledkov a ich presnosť závisí v tomto prípade od nasledujúcich faktorov: kvalita primárnej diagnózy, historické údaje, algoritmus dátového modelu, výkon hardvérového klastra a… Veľa štastia. Oplatí sa na to spoľahnúť, keďže biologickú mechaniku nemáme naštudovanú na 100%.
- Podľa akých kritérií určíme, že počítač úplne prekonal človeka, ako sa to stalo v šachu alebo v šachuhra ísť?
- Verím v potenciál ľudí a mäkké zručnosti(nadmerné profesionálne zručnosti nesúvisiace s úradnými povinnosťami osoby - „špičková technológia“). Technológie sú vo svojom odbore dobré a pomáhajú vykonávať operácie rýchlejšie a presnejšie na úrovni, ktorá je pre ľudí dokonca neprístupná. Súčasne s mincou je prevrátená strana: ľudský mozog a rozhodovanie ešte neboli úplne preštudované a všetky systémy vrátane neurónových sietí sú vybudované na základe údajov dostupných vede a ľuďom, to znamená spočiatku bez zohľadnenia celého spektra. Preto sa nemôžete báť budúcnosti ľudstva a nedémonizovať stroje.
Výpočtové stroje sú derivátom ľudskej mysle, operácie sú rýchlejšie a presnejšie, ale človek nastavuje algoritmus.
Boris Scherbakov, Dell Technologies
Zároveň sú dôležité kvality (a nielen úroveňvzdelanie a genialitu, ale aj morálku) ľudí, ktorí vytvárajú algoritmy. Roboty totiž môžu pomáhať, ale aj ničiť. A ako každá technológia, historicky priťahujú pozornosť predovšetkým štátu a armády. V bojových podmienkach dnes roboty a počítače dajú náskok každému, no zároveň nemajú vynaliezavosť a intuíciu. Hlavnou vlastnosťou, ak sa premietne do ľudskej reality, je zdravý rozum (samozrejmé správne rozhodnutie vzhľadom na dostupné údaje), no zároveň poznáme mnoho historických príkladov, kde vynaliezavosť porazila. Preto by som odpovedal, že v niektorých oblastiach je už prevaha zrejmá, no hovoriť o totálnej strate na všetkých frontoch je ešte veľmi skoro. A strašidelné sú aj samoučiace sa systémy.
Používa sa na rozlíšenie osoby od automobiluTuringov test. Prvýkrát to navrhol Alan Turing v článku „Počítače a myseľ“ v roku 1950. Test spočíva v tom, že každý účastník vedie korešpondenciu s jednou osobou a jedným počítačovým programom a musí na základe odpovedí na otázky určiť, s kým hovorí. Ak sudca nemôže konkrétne povedať, ktorý zo zúčastnených strán je osobou, potom sa má za to, že stroj prešiel skúškou. Aby sa otestovala inteligencia stroja, a nie jeho schopnosť rozoznať hovorený jazyk, konverzácia sa uskutočňuje v režime „iba text“, napríklad pomocou klávesnice a obrazovky. Korešpondencia by sa mala vykonávať v kontrolovaných intervaloch, aby sudca nemohol vyvodiť závery na základe rýchlosti odpovedí. V čase Turingovej doby počítače reagovali pomalšie ako ľudia. Teraz je toto pravidlo tiež potrebné, pretože reagujú oveľa rýchlejšie ako človek.
Asi 5 g
— DELLuviedolže ľudstvo čaká na „digitálnu transformáciu 5G“. Čo tým myslíš?
- To, čo som povedal vyššie, je prevodinformácie teraz nebudú len medzi ľuďmi, ale aj strojmi. Vďaka implementácii IoT, zberu a prenosu veľkých dát, to vyžaduje väčšiu šírku pásma a možnosti spracovania. Ľudia, našťastie alebo nanešťastie, sú pripravení na upgrade, väčšinou evolučný (s úsmevom). Technológie sa však vyvíjajú a každá nová etapa si vyžaduje rozvoj celej infraštruktúry a odstránenie slabých spojení. Senzory internetu vecí a hustota zariadení, objem informácií generovaných zariadeniami vyžaduje nové technológie prenosu údajov a táto nová technológia je v tejto fáze iba 5G. Ak nebude implementovaná včas, komunikácia sa stane slabým článkom a faktorom, ktorý brzdí rozvoj celého systému. Predstavte si, že pracujete v modernej kancelárii s prístupom na internet, prinajmenšom nie príliš rýchlym modemom. Dokážete veľa? Ako dlho budete čakať na stiahnutie jedného listu? V každom prípade je táto situácia neprijateľná. Už ideme dátové centrá. Tí, ktorí odmietnu túto stratégiu, stratia pri „každodenných“ prácach „transformátory“. Prítomnosť vysokorýchlostného prenosu údajov medzi dátovým centrom a miestom zhromažďovania údajov umožňuje vykonávať hraničné výpočty a pri prenose údajov prostredníctvom cloudu sa nezaťažuje jadro informačného systému organizácie.
— Počet základňových staníc mobilnej komunikácie dnes kriticky rýchlo rastie. Čo sa stane s 5G?
- Je pre mňa ťažké predpovedať počet staníc5G, koniec koncov, pre nás je to susedné doplnkové znalosti. Môžem odpovedať, že rýchlosť výmeny informácií, jej objem a množstvo exponenciálne rastú, a samozrejme, je potrebné technické riešenie. Pokiaľ viem, 5G stanice, ak ich porovnávate s procesormi v počítačoch, poskytujú väčší počet operácií nielen zvýšením ich počtu, ale aj vďaka viacprvkovým digitálnym anténnym poliam (analogicky s jadrom a tranzistormi na čipe). Koniec koncov, dnes nevidíme počítač s tisíckami jadier na zvýšenie výkonu, ale podľa Mooreovho zákona vidíme zdvojnásobenie tranzistorov na čipe každých 24 mesiacov. Niečo podobné sa deje so základnými stanicami a technológiami. Mení sa nielen ich množstvo, ale aj kvalita.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
— Podľa spoločnosti DELL siete 5Gbudeúplne nezávislé od vybavenia a všetkéhospracovanie bude sústredené v distribuovanom softvérovom centre. V podstate navrhujete úplne zmeniť architektúru modelu siete a myslenia vo všeobecnosti?
- Hovoríme o Edge- alebo periférnychvýpočty Dnes skutočne existuje trend smerom k decentralizácii, k spracovaniu a ukladaniu údajov na rovnakom mieste, kde sa generujú a používajú. Výpočtová technika a analytika sa presúvajú na okraj siete, kde sa zhromažďuje veľké množstvo údajov. S érou multimédií sa zvyšuje aj objem a rýchlosť prenosu dát mobilnými operátormi (všetky fotografie a videá, živé vysielanie), pričom používatelia sa nechcú zmierovať so zdržaním pri prenose či prehrávaní obsahu. A na to musíte nájsť „voľný“ uzol umiestnený čo najbližšie k používateľovi. To znamená, že dopyt a realita ovplyvňujú transformáciu hardvérových a výpočtových modelov a scenárov spracovania údajov. Môžete jazdiť v dopravnej zápche a počkať niekoľko hodín, kým sa dostanete do cieľa (vo všeobecnosti je to na prvý pohľad bezpečnejšie, ale nie vždy v skutočnosti, ako vieme), alebo si môžete vybrať bezplatnú diaľnicu a ponáhľať sa maximálnou (povolenou) rýchlosťou.
Periférne počítačové (hrana)— princíp budovania hierarchieIT infraštruktúra, v ktorej sa výpočtové zdroje čiastočne presúvajú z jadra – centrálneho dátového centra na perifériu – a nachádzajú sa v tesnej blízkosti miesta, kde vznikajú primárne dáta na ich primárne spracovanie pred ich presunom do výpočtovej techniky vyššej úrovne. uzol.
Môže byť spracované jedno periférne zariadenietaký objem údajov, ktorý predtým dokázal zvládnuť iba veľký počítač. Periférne výpočty zjednodušujú správu údajov znížením náhodnosti v štruktúre, zvýšením použiteľnosti a znížením bezpečnostných rizík.
- Náklady na novú infraštruktúru sú obrovské, zdá sa logické vytvoriť určitý druh „národného šampióna“ s priamou účasťou štátu. Mohlo by to úplne zabiť konkurenciu na trhu?
- Úprimne povedané, otázka je rozsiahla, a takNa zodpovedanie je potrebné vziať do úvahy obrovské množstvo vstupných údajov, ktoré nie všetky sú na povrchu. Ako sme s vami diskutovali už skôr, keď ľudský faktor zasiahne, výsledok ovplyvňujú niekedy aj nenápadné faktory.
Foto: Anton Karliner / "Hightech"
Súťaž v zabíjaní je zvyčajne krátkozraká, pretožeto negatívne ovplyvňuje vývoj priemyslu aj cenovej politiky. Rôzni operátori si dnes konkurujú nielen hardvérom (aj keď úroveň príjmu signálu a kvalita komunikácie sú, samozrejme, pre používateľa jedným z najdôležitejších faktorov), ale aj cenovou politikou a dokonca aj marketingovými kampaňami. A toto je dobré. Nedostatok konkurencie by viedol k stagnácii telekomunikačných operátorov aj poskytovateľov riešení. Rýchlosť diverzifikácie funkčne súvisí s potrebami trhu. Vznik monopolov upravuje zákon. Jeden operátor jednoducho nezvládne lavínu dopytu po cloudových službách v rokoch 2025–2030.