Борис Сцхербаков- Потпредседник и генерални директор Делл Тецхнологиес. 1977. дипломирао је економију
Каријеру је започео у Деллу 2012. године.Са позиције генералног директора компаније Делл у Русији, Казахстану и Централној Азији, био је одговоран за пословну стратегију корпоративног и потрошачког подручја компаније у региону. Од фебруара 2017. Борис Шербаков је шеф руске канцеларије компаније Делл ЕМЦ. Одговоран је за развој свих области пословања - инфраструктурна решења, услуге и систем клијената. 2019. године постао је потпредседник и извршни директор компаније Делл Тецхнологиес у Русији, Казахстану и централној Азији.
О машинском учењу
- Да ли је човјечанству уопште исплативије улагати у машинско или људско учење?
- Тешко је говорити за човечанство у целини, алипредузеће је навикло да бира најбоље решење за улагање / инвестирање, јер утиче на профитабилност. А ако машина ради брже и боље, а истовремено је јефтинија, и није грешка, и није болесно, тада избор постаје очигледан. Ништа лично, како кажу, само посао. И, наравно, вреди пренијети функционалност којом рачунари могу брже и тачније руковати како би ослободили оквире од монотоног рада.
Фото: Антон Карлинер / Хаитек
Са друге стране, да би ове машине биле сјајнеУ складу са задацима, потребни су високо квалификовани програмери који су у стању да уче и побољшају алгоритме. Питање обуке људи и машина је стратешко. Замислите да држава нема роботе, рачунаре, софтвер, нема програмере. Аутоматски одустаје од такмичарске трке и остаје на маргинама технолошког напретка и иновација. Истовремено, не треба заборавити да су технологије и развој често експерименталне природе и не би их требало апсолутизирати. На крају, као што знате, најстабилнија у нашем животу је промена. Проводимо посебне студије о томе како се технологије мењају и да ће променити наш живот у садашњости и будућности, а тражимо оптимална решења за њихову примену у разним областима људске активности. И желимо да побољшамо живот на планети пружајући људима различите могућности приступа савременим решењима. Пословање трансформишемо не само кроз њих, већ доприносећи трансформацији људи са великим идејама широм света кроз приступ технологији.
- Истовремено, о машинском учењу не може се рећи да ће наредна примена чувене „количине ићи у квалитет“. Зашто?
- Заправо, не, машинско учење је праведносамо скуп алгоритама. Иако понекад добијени резултати могу бити изненађујући. Заиста, уз машинско учење, рачунар није обучен само за поређење образаца који су се догодили у прошлости, већ је и предвиђање будућег развоја често бољи од људи (будући да се цео спектар познатих фактора узима у обзир и људске грешке искључују). Истина, живот понекад прилагођава која чак и најтачнији рачунар не може узети у обзир.
Али са количином која прелази у квалитет,није тако једноставно. Системи учења, попут деце, прелазе од једноставних до сложених, а грешке се не искључују. У исто време, брзина обраде информација и тачност резултата побољшавају се са сваком итерацијом и ажурирањем. Али, наравно, остаје питање исправних алгоритама и уклањања погрешака.
"У чему је онда проблем?" Зашто се, упркос развоју технологије, још увек догађају грешке у примени таквих алгоритама?
— Питање није за машине, већ за људе којиразвити алгоритме. Реч „компјутер“ буквално је преведена на руски као „рачунар“. Квалитет коначног резултата зависи од тога колико је тачно алгоритам специфициран и колико су резултати и процес прорачуна праћени. Постоји концепт који се зове „квалитетна функционалност“, који одређује колико добро се машина носи са обрадом података.
Људи немају довољно времена да одлучеосновни проблеми њене еволуције. Ово је релативно низак животни век, на који значајно утичу урођене или стечене болести.
Борис Сцхербаков, Делл Тецхнологиес
На пример, Геноме Интернатионал је приличновећ дуго користи методе машинског учења засноване на центрима података високих перформанси за проучавање људске ДНК и предвиђање, наравно, колико је то могуће, вероватне проблеме за одређеног појединца у будућности. Брзина добијања резултата и њихова тачност зависе у овом случају од следећих фактора: квалитета примарне дијагнозе, историјских података, алгоритма модела података, перформанси хардверског кластера и… Срећно. Вреди се ослонити на то, пошто нисмо 100% проучавали биолошку механику.
– По ком критеријуму ћемо утврдити да је компјутер потпуно надмашио човека, као што се десило у шаху или уигра го?
- Верујем у потенцијал људи и меке вештине(прекомерне професионалне вештине које нису повезане са службеним дужностима особе - „Хигх Тецх“). Технологије су добре у својим областима и помажу у обављању операција брже и тачније, на нивоу који је чак потенцијално неприступачан за људе. Истовремено, новчић има и обрнуту страну: људски мозак и одлучивање још нису у потпуности проучени, а сви системи, укључујући неуронске мреже, изграђени су на основу података доступних науци и људима, односно у почетку без узимања у обзир читавог низа. Стога, не можете бринути о будућности човечанства и не демонизирати машине.
Рачунарске машине су дериват људског ума, операције су брже и тачније, али човек поставља алгоритам.
Борис Сцхербаков, Делл Тецхнологиес
Истовремено, битни су квалитети (а не само нивообразовање и генијалност, али и морално) људи који стварају алгоритме. На крају крајева, роботи могу помоћи, али могу и уништити. И као и свака технологија, историјски гледано, привлаче пажњу државе и војске, пре свега. У данашњим борбеним условима, роботи и компјутери ће дати предност сваком човеку, али им у исто време недостају домишљатост и интуиција. Главни квалитет, ако се преведе у људску стварност, јесте здрав разум (очигледна исправна одлука с обзиром на доступне податке), али у исто време знамо много историјских примера где га је домишљатост победила. Стога бих одговорио да је у неким областима супериорност већ очигледна, али је још рано говорити о тоталном губитку на свим фронтовима. А системи за самоучење су такође застрашујући.
Да бисте разликовали особу од аутомобила, који се користиТурингов тест. Први пут га је предложио Алан Туринг у чланку „Рачунари и ум“ 1950. године. Тест се састоји у чињеници да сваки полазник води преписку са једном особом и једним рачунарским програмом и мора на основу одговора на питања одредити са ким разговара. Ако судија не може конкретно да каже ко је од саговорника особа, сматра се да је машина прошла тест. Да би се тестирала интелигенција машине, а не способност препознавања говорног језика, разговор се води у режиму „само текст“, на пример, коришћењем тастатуре и екрана. Дописништво се треба одвијати у контролисаним интервалима тако да судија не може доносити закључке на основу брзине одговора. У Турингово време рачунари су реаговали спорије од људи. Сада је и ово правило неопходно јер они реагују много брже од особе.
Око 5г
—ДЕЛЛнаведенода човечанство чека „5Г дигиталну трансформацију“. Како то мислиш?
- Управо оно што сам рекао горе је трансферинформације сада неће бити само међу људима, већ и о машинама. Захваљујући имплементацији ИоТ-а, за прикупљање и пренос Биг Дата-а, потребна му је већа пропусност и могућности обраде. Људи су, срећом или нажалост, ограничени на надоградњу, углавном еволуционисану (насмејани). Али технологије се развијају и свака нова фаза захтева развој целокупне инфраструктуре, повлачећи слабе везе. ИоТ сензори и густина уређаја, количина информација које генеришу уређаји захтевају нове технологије преноса података, а ова нова технологија у овој фази је само 5Г. Ако се не спроведе на време, комуникација ће постати слаба веза и фактор који спречава развој целог система. Замислите да радите у модерној канцеларији с приступом интернету путем модема који није најмањи. Можеш ли пуно? Колико дуго ћете чекати да преузмете једно писмо? У сваком случају, ова ситуација је неприхватљива. Већ ходамо по дата центрима. Они који одбаце ову стратегију значајно ће изгубити „трансформаторе“ у свакодневним задацима. Присуство преноса података велике брзине између дата центра и локације за прикупљање података омогућава извршавање прорачуна на граници и, преношење података кроз облак, не оптерећује језгро информационог система организације.
— Број базних станица мобилне комуникације данас критично брзо расте. Шта ће се догодити са 5Г?
- Тешко ми је предвидети број станица5Г, на крају крајева, за нас је ово суседно комплементарно знање. Могу одговорити да брзина размене информација, њена количина и количина расту експоненцијално и, наравно, потребно је техничко решење. 5Г станице, колико знам, ако их упоредите са процесорима у рачунарима, пружају већи број операција не само повећањем њиховог броја, већ и због дигиталних антенских низова с више елемената (по аналогији с језграма и транзисторима на чипу). Уосталом, данас не видимо рачунар са хиљадама језгара за повећање снаге, али према Моореовом закону видимо удвостручавање транзистора на чипу свака 24 месеца. Нешто слично се дешава са базним станицама и технологијама. Мења се не само њихова количина, већ и квалитет.
Фото: Антон Карлинер / Хаитек
— Према ДЕЛЛ-у, 5Г мрежебићепотпуно независно од опреме и свегаобрада ће бити концентрисана у дистрибуираном софтверском центру. У суштини, да ли предлажете да се потпуно промени архитектура и мрежног модела и размишљања уопште?
- Говоримо о Едге- или периферијикалкулације Данас заиста постоји тренд ка децентрализацији, ка обради и чувању података на истом месту где се генеришу и користе. Рачунарство и аналитика се померају на ивицу мреже—где се прикупљају велике количине података. Са ером мултимедије, повећава се и обим и брзина преноса података мобилних оператера (све фотографије и видео снимци, преноси уживо), док корисници не желе да се мире са кашњењима у преносу или репродукцији садржаја. А за ово морате пронаћи „бесплатан“ чвор који се налази што ближе кориснику. То јест, потражња и реалност обликују трансформацију и хардверских и рачунарских модела и сценарија обраде података. Можете се возити у саобраћајној гужви и чекати неколико сати док не стигнете на одредиште (уопштено говорећи, ово је на први поглед сигурније, али не увек у ствари, као што знамо), или можете изабрати бесплатан аутопут и јурити максималном (дозвољеном) брзином.
Периферно рачунање (ивица)— принцип конструисања хијерархијскогИТ инфраструктура, у којој су рачунарски ресурси делимично премештени из језгра - централног дата центра на периферију - и налазе се у непосредној близини места где се креирају примарни подаци за њихову примарну обраду пре него што се пренесу на рачунар вишег нивоа. чвор.
Може се обрадити један периферни уређајтакав обим података да је пре тога могао да обрађује само велики рачунар. Периферно рачунање поједностављује управљање подацима смањењем случајности у структури, повећањем употребљивости и смањењем сигурносних ризика.
- Трошкови нове инфраструктуре су огромни, чини се логичним створити својеврсног "државног првака" уз директно учешће државе. Да ли би ово могло потпуно убити конкуренцију на тржишту?
- Искрено, питање је опсежног и такоДа бисте одговорили на то, потребно је узети у обзир огромну количину улазних података, који се не налазе на површини. Као што смо разговарали с вама раније, када људски фактор интервенише, понекад и невидљиви фактори утичу на исход.
Фото: Антон Карлинер / Хаитек
Убиство конкуренције обично кратковидо јерово негативно утиче на развој како индустрије тако и политике цена. Данас се различити оператери такмиче не само због хардвера (иако су ниво пријема сигнала и квалитет комуникације, наравно, један од најважнијих фактора за корисника), већ и због политике цена, па чак и маркетиншких кампања. И ово је добро. Недостатак конкуренције би довео до стагнације и за телеком оператере и за добављаче решења. Брзина диверзификације је функционално повезана са потребама тржишта. Појава монопола је регулисана законом. Један оператер једноставно неће моћи да се носи са лавином потражње за услугама у облаку 2025–2030.