Джимшер Челидзе - Цифровая трансформация для директоров и собственников. Часть 1. Погружение

В итоге у нас слишком много фундаментальных проблем в «реальном» секторе экономики: низкая квалификация (цифровая и управленческая) персонала от работяги до менеджмента и чиновников (я не верю, что аналоговый и некомпетентный руководитель сможет развивать цифру), высокая зарегулированность и страхи, сильные позиции «консерваторов» и безопасников, которые не готовы идти навстречу и вести диалог.

По некоторым предварительным оценкам чиновников, полномасштабное развертывание 5G в городах-миллионниках можно ожидать не раньше 2024 года.

Подробнее можно ознакомиться по QR-коду и ссылке.

Цифровая трансформация. Быстрый старт

А пока мы думаем о переходе на 5G, в Китае и США уже разрабатывают стандарты для сетей 6-го поколения. Но зачем?

Чтобы обеспечить дальнейший рост внедрения умных устройств! 5G всё равно имеет ограниченную ёмкость.

Если 5G обещает скорость от 1 гигабайта в секунду, то 6G будет достигать 1 терабайта в секунду (по некоторым данным, даже несколько терабайт), то есть работать в тысячу раз быстрее. А это снизит задержку связи до одной микросекунды – в 1000 раз быстрее, чем у 5G.

«Эра 6G предложит новые возможности для создания интерфейсов мозг-компьютер», – говорит доктор Сиднейского университета Махьяр Ширванимогаддам. Пример такой разработки – электронный чип для парализованных и людей с нарушениями ЦНС, который создаёт стартап Илона Маска.

При этом у 6G есть одно ключевое преимущество – для его внедрения можно модернизировать уже имеющиеся вышки 5G, в то время как для самого 5G пришлось строить новые базовые станции.

На данный момент считается, что 6G может быть введён в начале 2030-х годов.

Вот мы и подобрались к будущему – нейросетям, искусственному интеллекту, восстанию машин и прочим страшилкам.

Нейросети, пожалуй, самая интересная технология. При поддержке интернета вещей, 5G и больших данных она принесёт в нашу жизнь революционные изменения.

При этом искусственный интеллект – это любой математический метод, который позволяет имитировать человеческий интеллект.

Ох, как наши любимые рекламщики и маркетологи довольны… Теперь любую, самую простую нейросеть можно гордо назвать «Искусственным Интеллектом».

Но искусственный интеллект ещё разделяют на сильный и слабый. В 2019 году учёные из МФТИ приблизились к созданию сильного ИИ – аналога человеческого сознания. Это способность не просто отличить ручку от карандаша или кошку от собаки (по такому принципу работают все нейросети, это слабый ИИ), но и ориентироваться в меняющихся условиях, выбирать конкретные решения, моделировать и прогнозировать развитие ситуации.

Еще один пример появление сильного ИИ доступен по QR и ссылке

Опубликован диалог с «разумным» ИИ Google LaMDA, который называет себя человеком

Сильный ИИ будет незаменим в системах интеллектуального транспорта и грузоперевозок, когнитивных ассистентах. Но это будущее, а что есть сейчас?

Сейчас есть обучаемые нейросети. Искусственная нейронная сеть – это математическая модель, созданная по подобию нейросетей, составляющих мозг живых существ. Такие системы учатся выполнять задачи, рассматривая их без специального программирования под конкретное применение. Это можно встретить в Яндекс Музыке, автопилотах Теслы, в системах рекомендации для врачей и управленцев.

И здесь 2 главных тренда:

• машинное обучение (ML – machine learning);

• глубокое обучение (DL – deep learning).

Машинное обучение – это статистические методы, позволяющие компьютерам улучшить качество выполняемой задачи с накоплением опыта и дообучения. То есть речь идёт как раз о том, как работают нейронные сети живых организмов.

Глубокое обучение – это не только обучение машины с помощью человека, который говорит, что верно, а что нет, но и самообучение систем. Это одновременное использование различных методик обучения и анализа данных.

Но как обучают эти нейросети? В чём магия?

А собственно, ни в чём. Это как дрессировка собаки. Нейросети раз за разом показывают, например, картинку и говорят, что на ней изображено. Потом нейросеть должна сама ответить, и, если ответ ошибочный, в неё вносят корректировки. Примерный алгоритм указан ниже.