Anatoly Levenchuk (ailev) wrote,
Anatoly Levenchuk
ailev

Сегодня в Робоцентре

Побывал сегодня на мероприятии Робоцентра Сколково -- там рассказывали о текущих проектах и планах. Про текущие проекты либо хорошо, либо ничего. Люди там с международными бенчмарками не работают, на вопросы не отвечают (часто потому, что они этих вопросов даже не понимают). В кулуарах жалуются, что приличные технологии они использовать не смогут, потому что ВПК. С другой стороны, именно потому что ВПК, приличные технологии можно не осваивать, а жить ещё десяток лет на том, что было освоено десяток лет назад. Метод главных компонент как наше всё.

С планами сильно лучше: было заявлено, что Робоцентр хочет подружиться с deep learning, а также сосредоточиться на манипулировании и интеллектуальности роботов -- и это то, что нельзя по факту запрограммировать, а можно роботу только выучить (про манипулирование см. разъяснения в http://incose-ru.livejournal.com/53902.html -- и там со слайда 15).

Из содержательных разговоров в кулуарах хотелось бы отметить дискуссию о "неконкурентности" алгоритмов обучения, которую поднял Ю.В.Визильтер. Его тезис (я его полностью поддерживаю) был в том, что:
а) алгоритмы обучения не являются конкурентным преимуществом по сравнению с аналитическими алгоритмами, потому как они легко выиграют, и завтра уже у всех будут эти алгоритмы обучения.
б) входной порог очень низок, библиотеки опенсорсны. Любой студент сможет повторить ваши достижения, если вы будете использовать те же библиотеки. А вы будете использовать те же библиотеки, ибо куда денетесь? Если же вы будете развивать библиотеки, то преимущества будет хватать максимум на год: все остальные быстро повторят ваше достижение.

Так что же делать, если алгоритм обучения не помогает в конкуренции, а только помогает выжить?

Я предложил использовать для последующего рассуждения интеллект-стек (кратко http://ailev.livejournal.com/1210678.html и более развёрнутый вариант в докладе http://ailev.livejournal.com/1222210.html). Там над уровнем алгоритмов обучения есть уровень когнитивных алгоритмов, где библиотеки deep learning являются лишь платформой, откуда заимствуются модули для строительства какого-то узкого или чуть пошире интеллекта -- модулями в когнитивной архитектуре. Тут и онтологии могут появиться, и вопросно-ответные системы с какими-то базами данных, и модули рассуждений по индукции, и многое другое, несводимое к чистым алгоритмам обучения как они приняты сейчас в deep learning. И уже над этой более-менее общей когнитивной архитектурой (до коммодитизации которой IMHO лет пять) будет прикладной уровень, где тоже простор для конкуренции.

Итого: прорыв в приложениях происходит сегодня как раз на уровне учебных алгоритмов (а прорыв в учебных алгоритмах происходит на уровне аппаратуры). Но после этого факта массового прорыва конкурировать нужно в когнитивной архитектуре и собственно учёте прикладной специфики (например, в точном попадании бизнес-модели в точку баланса текущих потребностей клиентов и текущих возможностей технологии).

Опять же, большинство выступавших даже не понимали, откуда к ним все эти вопросы, о каких технологиях "выучивания" идёт речь, и ласково убеждали меня, что "алгоритм ведь неважен -- работает, и ладно". Ничего, жизнь им разъяснит в ближайшие полгода.

Сколково по-прежнему смешит четырьмя корпусами улицы Нобеля, стоящими в чистом поле. Сегодня я попал там в столовую в подвальчике второго корпуса. Эта столовая чудесна, в разы и разы отличается от забегаловки на последнем этаже Гиперкуба. И транспорт там более-менее наладился. Путешествие туда уже не является экстремальным видом спорта, хотя это и путешествие в чистое поле.

Альберт Ефимов носил значок, который кроме как в студии Gibli купить трудно -- я даже удивился, как он ухитрился в Токио не только с робототехниками тусить, но и в легендарное место заехать. А он смог. Вот тут он со мной и значком на фото: https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10153275358751914
Subscribe
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

  • 9 comments