24 сентября 2019 г.
«С доверием к данным и технологиям» — под таким лозунгом прошла в Москве 18-го сентября традиционная уже конференция Fujitsu World Tour, на которую были приглашены ИТ-директора и ИТ-специалисты ведущих российских компаний из различных отраслей, а также корпоративные партнёры компании. В условиях избыточного информационного шума особенно сложно выстраивать коммуникации, основываясь на доверии, — но в отсутствие доверия никакая коммерция невозможна даже при тотальной цифровизации. Вернуть доверие бизнеса к информационным технологиям, если оно вдруг поколебалось, и был призван этот форум.
Понять — значит объяснить
Будущее сегодня строится на основе инноваций, с этим вряд ли кто-то станет спорить. Но что такое инновации? По словам Виталия Фридлянда, генерального директора Fujitsu в России и СНГ, инновации — это способ улучшить нашу жизнь, причём во всех её аспектах, от частного до делового, общественного и в целом до общечеловеческого. Но чем проще наладить коммуникации между отдельными людьми и их объединениями благодаря технологическим инновациям, тем сложнее оказывается доверять — незнакомцу в Интернете, бизнес-партнёру, другому государству.
Многие века взаимодействие людей между собой и с образуемыми ими институтами эволюционировало чрезвычайно медленно. Интернет, цифровые коммуникации вообще — явление совсем иного порядка: всего за несколько десятилетий ставшие общедоступными технологии перекроили привычные каналы обмена информацией. Уже само по себе любое новшество вызывает опасение, а непрерывный поток новостей об Интернет-фейках, онлайновой травле, мошеннических схемах, утечках персональных данных никак не прибавляет оснований доверять кому бы то ни было, кто выходит с нами на связь по цифровым каналам коммуникаций.
В настоящее время 3,9 млрд человек — 51,2% всего населения планеты — располагают доступом в Интернет. Взрослое население развитых стран не менее одной трети своего времени проводит онлайн, и онлайн же всё больше людей взаимодействует с государственными и коммерческими структурами: коммунальными службами, работодателями, магазинами и т. п. В результате уже сегодня в мире насчитывается полсотни компаний, у каждой из которых число конечных потребителей их товаров и/или услуг превышает 300 млн человек, — неслыханное для совсем недавнего прошлого количество.
В этих условиях практически неизменным сохраняется изначально свойственное человеческой природе доверие, своего рода «доверие 1.0», — непосредственно между людьми, взаимодействующими напрямую, без посредничества каких бы то ни было технологий. Именно благодаря тому, что существует доверие 1.0, и развились так бурно социальные сети: один человек доверяет другому, которого знает лично, и добавляет его в виртуальные друзья; тот, другой, точно так же доверяет третьему и зафренживает того — и в результате у первого возникает соблазн проявить «доверие по доверенности», расширив свой круг теперь уже виртуального общения с друзьями друзей.
С развитием человечества возникло так называемое доверие 2.0, — доверие между организациями. Главы компаний и прежде договаривались по телефону о многомиллионных сделках и сразу же запускали необходимые процессы, не дожидаясь, пока юристы с обеих сторон выверят каждую букву в соответствующих контрактах. Однако только с развитием новых технологий под этим доверием 2.0 обнаруживается твёрдая почва информационных технологий. Именно они обеспечивают бесперебойную, контролируемую работу налаженных хозяйственных цепочек. Достаточно вспомнить об отслеживании перемещений товаров через блокчейн или о роботизации складских операций: не запредельно сложных, но требующих кропотливой тщательности исполнения в сочетании с высокой скоростью.
Высокие технологии в современном мире — технологии в первую очередь сервисные, призванные обеспечить прозрачные, высокоэффективные взаимодействия. Как на уровне производства товаров и предоставления услуг, так и между организациями, занятыми этим производством либо предоставлением — а ещё и между людьми, клиентами этих организаций, и между их сотрудниками. То есть, в конечном счёте, ИТ работает на укрепление и дальнейшее развитие доверия 2.0 в этакой многомерной, многослойной матрице, сформированной всеми участниками современных хозяйственных отношений.
Сегодня актуальна тема искусственного интеллекта (ИИ), который не заменит человека при решении каких-то насущных задач, а поможет ему, взяв на себя наиболее рутинную и объёмную часть работы по фиксации и анализу первичных данных. Затем, на основе этих данных после начальной их обработки, человек уже сам сможет принимать серьёзные решения, — но для этого ему необходимо доверять искусственному интеллекту. Что, по словам Виталия Фридлянда, позволяет говорить о появлении доверия 3.0: доверия людей — и частных, и организаций — к ИИ и, шире, к технологиям в целом.
Как показывают результаты опроса, проведённого Fujitsu в начале 2019 г. среди 900 руководителей компаний из 9 стран мира, уровень доверия к технологиям в бизнес-среде пока не слишком велик. Среди опрошенных 70% признались, что испытывают затруднения, стараясь определить, достоверна ли информация, отыскиваемая ими в Интернете. Беспокоятся о конфиденциальности своих оцифрованных персональных данных 72%, а 68% страшатся компрометации данных своих заказчиков вследствие инсайдерских утечек либо внешних хакерских атак.
С такими настроениями ни о каком доверии 3.0 речи вести не приходятся: насколько бы изощрённой ни была аналитическая система на базе ИИ, какой в ней толк, если доверять предлагаемым ею решениям современные бизнесмены в массе своей не готовы? Именно в этом направлении Fujitsu видит возможность для развития: старый принцип — «доверяй, но проверяй» — позволит снять тревожность человека в отношении некоего чёрного ящика, который сам по себе, основываясь неведомо на чём, принимает значимые для этого самого человека решения.
Созданию доверительных отношений между человеком и цифровой системой призвана способствовать предлагаемая Fujitsu технология ИИ, который будет принимать решения, поддающиеся объяснению и оценке их верности со стороны человека, — Explainable AI, «объяснимый искусственный интеллект». В арсенале Fujitsu уже имеется аппаратное решение для систем глубокого обучения на основе нейронных сетей, — специализированный полупроводниковый процессор DLU (Deep Learning Unit) с динамическим стеком команд.
В декабре этого или в начале следующего года, как заявил Виталий Фридлянд, в России уже будет смонтирован опытный образец сервера, построенного на процессорах DLU. Таким образом, у канала и заказчиков появится возможность убедиться, что на задачах глубокого обучения специализированная система Fujitsu в среднем вчетверо эффективнее, чем построенная на универсальных ЦП архитектуры х86, и значительно экономичнее в плане потребления энергии.
Полупроводниковые системы глубокого обучения — только первый шаг на пути к созданию искусственного интеллекта, однако этот шаг вполне реально совершить сейчас во множестве отраслей и на множестве конкретных приложений. В отличие от квантового компьютинга, который потенциально представляет собой подлинно прорывную технологию, но для своего практического воплощения требует огромных инвестиций и непредсказуемо длительной разработки. И, самое главное, DLU — объяснимая система, принятие решений которой на каждом этапе может быть верифицировано при необходимости человеком. А объяснение — первый шаг к пониманию и, следовательно, к доверию.
Данные — информация — интеллект
Пленарную сессию Fujitsu World Tour 2019 продолжило выступление доктора Джозефа Регера (Joseph Reger), технического директора Fujitsu в Центральной и Восточной Европе. Он напомнил, что на заре цифровой эры та отрасль, которая горделиво именуется сегодня IT, information technology, называлась всего лишь electronic data processing, — электронной обработкой данных. Семантическая разница между понятиями «данные» и «информация» есть, и немалая, хотя в современном практическом обиходе она частенько нивелируется. На деле же для того, чтобы добыть из потока «сырых» данных сколько-нибудь заслуживающую внимания информацию, приходится потрудиться, — и именно на такого рода труд ориентирована сегодняшняя отрасль ИТ.
На этом, впрочем, процесс переработки данных не заканчивается. Информацию о конкретных явлениях, процессах, транзакциях можно обобщить на более высоком уровне абстракции, получив таким образом знание (knowledge). И наконец, синтез знаний, добытых в различных отраслях человеческой деятельности, в сочетании с опытом и интуицией, должен в идеале приводить к обретению мудрости — wisdom. Как отметил Джозеф Регер, за последние примерно шесть десятков лет информационные технологии немало поспособствовали развитию человеческой цивилизации во многих аспектах, связанных с накоплением информации, однако задачу извлечения знания из этой информации — иными словами, её анализ — принимал на себя всё-таки человек.
К настоящему времени информационные технологии настолько проникли в окружающую нас действительность, что сделались де-факто невидимыми, вышли из фокуса внимания человека и дома, и в офисе, и на производстве. Значимость их при этом не уменьшилась, даже наоборот: если вынуть краеугольный камень ИТ из структуры современного развитого общества, оно попросту рухнет. Но на повсеместно присутствующие вычислительные средства и цифровизированные процессы человек обращает меньше внимания, — как на фундамент дома, когда тот уже скрыт под землёй.
Именно такое «исчезновение с глаз» Джозеф Регер ещё полтора десятка лет назад предсказывал сегменту персональных компьютеров, в те времена процветавшему и чрезвычайно прибыльному. Как показало время, эксперт был прав: ПК теперь гораздо менее востребованы в своих изначальных форм-факторах настольных систем и ноутбуков. Зато компьютеры теперь гораздо плотнее, чем в начале
По сравнению с первыми коммерческими компьютерами мощь современных вычислительных систем выросла примерно на 12 порядков, — в триллион раз. И это позволяет не только производить вычисления гораздо быстрее прежнего, но и осваивать совершенно иные типы расчётов, которые раньше из-за своей сложности требовали бы невыносимо долгого времени для получения результата. То самое глубокое обучение — наиболее яркий пример такого рода расчётов. Строго говоря, машинное (и глубокое) обучение — лишь один из подходов к решению сверхзадачи создания искусственного интеллекта. Но подход этот крайне эффективен на современном уровне развития технологий: действительно оказывается, что обучить многосвязную компьютерную систему (нейросеть) делать некие обобщения, анализируя большие ряды однотипных данных, сравнительно просто.
Другое дело, что способность быстрее и точнее человека определять, кошечка на данном фотоснимке изображена или собачка, интеллектом в строгом смысле не является, — хотя на неподготовленного зрителя производит огромное впечатление. По мере развития вычислительных средств, включая пресловутые квантовые компьютеры, однажды наступит момент, когда ИИ возьмётся принимать действительно важные для людей решения. Пусть даже не исполнять их непосредственно, а только советовать человеку, как поступить, — но всё равно очень хотелось бы, чтобы процесс принятия этих решений компьютерной системой оказывался верифицируемым, постижимым, объяснимым. Только в этом случае заведомо будут сняты опасения футурологов-пессимистов, которые ещё со страниц фантастических памфлетов
Уже сегодня принимаемые экспертными системами решения напрямую воздействует на жизни людей. Например, в случае оценки кредитного рейтинга потенциального заёмщика банком. При наличии кредитной истории решение принять сравнительно просто, но как быть с теми, кто впервые обращается за заёмными средствами? Джозеф Регер привёл вполне реальный пример из американской практики, когда запущенная неким банком экспертная система начала наотрез отказывать в выдаче кредитов женщинам и небелым гражданам.
Вскоре начались обращения в суд, и судья потребовал предоставить ему принимающий решения алгоритм, чтобы разобраться, где именно допущена досадно неполиткорректная ошибка. Тогда-то и выяснилось, что алгоритма никакого фактически и нет: есть простейшая экспертная система, буквально несколько десятков строчек на языке программирования Python, которая анализирует большие ряды данных по выданным прежде кредитам и выявляет признаки заёмщика, с высокой степенью вероятности сигнализирующие о потенциальном риске невозврата денег. Так вот, статистика, накопленная банком за десятилетия, неумолимо (но оттого не менее неполиткорректно) свидетельствовала, что как раз женщины и цветные чаще всего допускают длительные просрочки либо вовсе объявляют себя банкротами.
Значит ли это, что искусственный интеллект в первую очередь следует обучать основам толерантности, и лишь затем допускать к принятию решений о выдаче займов? Нет; это значит, что решения, всерьёз затрагивающие благополучие конкретного человека, всё-таки должны приниматься людьми. Безболезненно усреднять можно безликие числовые ряды, но не человеческие судьбы. И лишь когда ИИ научится неким постижимым людьми способом принимать в расчёт обстоятельства каждого отдельного человека, а не просто оперировать медианными средними, гауссианами и иными математическими абстракциями, общество начнёт ему доверять. Вот тогда с полным основанием можно будет говорить об ИТ не как о просто информационных, но как об интеллектуальных технологиях (intelligence technologies).
Квантование практики
Завершая своё выступление, Джозеф Регер упомянул о технологии Digital Annealer — «цифровой печи отжига» Fujitsu, которая позволяет в кратчайшие сроки решать крупномасштабные задачи комбинаторной оптимизации благодаря эмуляции поведения квантовой системы на актуальной полупроводниковой элементной базе. Это одна из первых ступеней на пути к универсальному квантовому компьютеру — Священному Граалю современной кибернетики, — доступная уже сегодня партнёрам компании как услуга или по подписке, через облако либо on-premises, включая технические и консультационные сервисы, поддержку и дополнительные консультации для разработки собственных решений.
В рамках Fujitsu World Tour 2019 своим видением этики взаимоотношений человека и технологий в современном обществе поделилась психолог Надежда Петрановская, ведущий консультант Change Factory. Об архитектурной и аппаратной основе решения задач комбинаторной оптимизации, на которой базируются предлагаемые Fujitsu практические реализации ИИ, рассказал Удо Вюртц (Udo Würtz), главный специалист по продвижению решений для ЦОД в регионе ЕМЕА. Глубокое обучение многослойных нейронных сетей на огромных массивах данных без явного программирования — основа наиболее перспективных сегодня разработок в области искусственного интеллекта, и в этой области Fujitsu со своей разработкой DLU достигла значительных успехов. Предлагаемые в виде отдельных масштабируемых модулей или готовых решений в сборке в стандартных
Доклады и технологические сессии, которыми продолжился форум, познакомили собравшихся с подходами Fujutsu и её партнёров к информационной безопасности предприятия, интеллектуальному администрированию ИТ-инфраструктуры, организации современного документооборота. Гостям мероприятия было продемонстрировано в работе Fujitsu Workplace Anywhere — мобильное безопасное рабочее место пользователя, управляемое из облака. Всего в Fujitsu World Tour 2019 приняли участие около 700 специалистов в области информационных технологий и бизнеса.
Источник: Максим Белоус, crn.ru
