?

Log in

No account? Create an account
Лабораторный журнал -- Day [entries|friends|calendar]
Anatoly Levenchuk

[ website | Лабораторный журнал ]
[ userinfo | livejournal userinfo ]
[ calendar | livejournal calendar ]

Серия тьюториалов "Инженерия будущего" [11 Jul 2013|04:48pm]
Попробую подвести какие-то промежуточные итоги нашей текущей серии тьюториалов "Инженерия будущего" (название сознательно двусмысленно -- то ли мы тут говорим про инженерию в будущем, то ли про создаваемое инженерами будущее). Эти тьюториалы длятся от двух до пяти дней (если удерживаться именно на обзорном уровне и не погружаться детальней во всякие экзотические темы типа "НСИ и ISO 15926" или "архитектура предприятия и Архимейт"), и данный пост как раз о том, что вариант содержания их в 2013г. более-менее можно считать обкатанным и стабилизировавшимся.

Упор в этой серии делается не на рассказ про всякие новинки технологического рынка (т.е. факты), а на обсуждении тех прорывов в теории, которые обеспечили появление этих новинок. "Знание теории освобождает от знания фактов": именно теория даёт возможность переноса знаний из одной ситуации в другую, а наличие рыночной практики просто иллюстрирует эту теорию примерами и облегчает обоснование для начальства -- почему эту теорию уже можно использовать, почему это всё не фантастика, почему идеи работоспособны и не завиральны.

Обнаружилось, что в самых разных организациях примерно половина участников тьюториала читает мой блог -- и каждый раз удивляется тому, что на тьюториале мы даём материал, которого в блоге не было (например, русскоязычные и адаптированные к системной инженерии карточки чеклистов OMG Essence). Конечно, тьюториалы по материалу обычно свежее и обширнее, чем записи в блоге. Чему удивляться-то? С другой стороны, по многим материалам в блоге можно найти ссылки на первоисточники, дополнительную информацию и т.д. -- так что блог вполне сойдёт тут за "литературу", он глубже, но не закрывает всех тем, которые мы даём на тьюториале.

В основе всех блоков тьюториала лежит довольно компактное системное представление о коллективной деятельности, что позволяет как давать больше знаний за меньшее время (ибо это представление о деятельности инженеров, менеджеров, стратегов выносится "за скобки"), так и обеспечивая возможность совместного использования материала тьюториала его участниками -- независимо от того, инженерами ли, менеджерами/логистами, или стратегами/продавцами они являются. Для меня самым важным содержательно является презентация в тьюториале небольшого нового (появились они в 2013г.) набора схем вокруг понятия "система" -- прежде всего это диаграмма альф инженерного проекта из OMG Essence и обобщённая диаграмма описания системы из диаграммы архитектурного описания ISO 42010.

Методически, конечно, не хватает ещё блока про новинки в стратегировании/маркетинге/бизнес-моделях, но среди наших текущих клиентов интерес к разворачиванию этой темы в отдельный блок в этом году мал. Так что пока хватает небольшого обзора в рамках блока по организационной инженерии.

В текущем варианте тьюториала можно выделить три основных блока (которые присутствовали в тьюториалах для разных наших клиентов в разной степени подробности-длительности):

1. Cистемноинженерное мышление в управлении жизненным циклом.
Нашей целью тут было уложить в один день рассказ о современной формализации понятии "система" у инженеров с выходом на работу с карточками контрольных вопросов жизненного цикла OMG Essence. День заканчивался практическим занятием: попыткой участников тьюториала применить выданные им карточки к материалам их собственных проектов (т.е. идентифицировать целевую систему и определить текущее состояние дел в проекте).

Трудность тут в том, без хорошего понимания понятия "система" невозможно обсуждать жизненный цикл системы, а времени для полноценного разбирательства в одном дне тьюториала катастрофически не хватает. Наверное, нужно поменьше рассказывать о системной инженерии и инженерном менеджменте как профессиональных деятельностях, чтобы это время сэкономить -- но участники отчаянно интересуются этими вопросами ("кто главнее -- менеджер или системный инженер", как они часто это своё непонимание формулируют), и всё "сокращённое" немедленно возвращают назад в программу, задавая дополнительные вопросы. Так что правильным временем для этого блока тьюториала была бы пара дней -- но пару дней для этой темы получить у клиентов у нас пока не удавалось, увы.

Адаптацию диаграмм и карточек чеклистов с "программной инженерии" на "системную инженерию" для OMG Essence в какой-то мере можно считать обкатанной, к этому содержанию вопросов почти не было. Стык с понятием "система" и обобщение ISO 42010 с архитектуры до полного (требования-архитектура-дизайн) определения системы тоже получается уже неплохо. Доработать нужно только объяснение разведения альф и рабочих продуктов: но это вообще трудная тема, хотя и самое главное достижение последних стандартов (это ведь про то, чем теоретическая наука отличается от всяческих феноменологий и прочих алхимий).

2. Организационная инженерия.
По сути, это тот же PraxOS. Но в текущем варианте мы больше акцентов делаем на моделеориентированную инжерению предпринятия, строя изложение вокруг разных моделей деятельности, которые можно найти в разных частях предприятия. По сравнению со старыми вариантами этого тьюториала, больше внимания уделяется театральной метафоре и разбирательству с разделением труда (и, соответственно, методам объединения труда). Весь материал про "системы систем" ушёл сюда, равно как и материал про инженерный менеджмент.

Если этот обзорчик развернуть, то это полный день -- но осмысленно это давать развёрнуто только в том случае, если на тьюториале присутствуют топ-менеджеры (что толку рассказывать про методы организации людям, которым никто не даёт что-либо организовать?). Хотя для одного из клиентов (где как раз топ-менеджеры и присутствовали) мы это рассказывали два дня, хотя и неполных -- полдня таки ушло на управление технологиями.

3. Управление технологиями.
Тут несколько обзорных блоков:
-- инженерия знаний и семантические технологии
-- текущие технологические тренды и управление технологиями
-- приложения слабого искусственного интеллекта -- теория и практика
-- выход IT в физику (generative manufacturing и робототехника)

Опыт показал, что одного дня для такого материала мало: инженерию знаний и семантические технологии нужно бы делать отдельным днём.

Интересно, что участники тьюториалов своими комментариями демонстрировали существенное отставание в мониторинге сегодняшнего state-of-the-art: про многие из рассказываемых технологий они читали несколько лет назад, как про "далёкое будущее", но что за эти несколько лет это "будущее" стало "настоящим" -- этот факт для них оказывается неожидан. Конечно, это "будущее уже здесь, только оно пока неравномерно распределено" (У.Гибсон), поэтому отнюдь не каждая инженерная компания может похвастаться использованием всех этих новейших технологий. Но и нельзя сказать, что всё рассказываемое про тот же "слабый искусственный интеллект" -- сказки, и не имеет отношения к реальности. "Не всех извозчиков берут в таксисты" -- вот слоган для этого блока тьюториала.
3 comments|post comment

Мозговые протезы и прочие аргументы против "человек из мяса -- это звучит гордо" [11 Jul 2013|10:00pm]
Мне задавали недавно вопросы про электронные мозговые протезы -- насколько это может быть реально? Вот несколько пруфлинков:
-- главная статья с подробным описанием эксперимента на приматах тут: http://iopscience.iop.org/1741-2552/9/5/056012/article (результаты мая 2012г.)
-- вебсайт тамошней тусовки: http://neural-prosthesis.com/ (безнадёжно устарел: самый свежий материал там 2008г.)
-- тема Brain-computer Interfaces and Neural Prostheses в ключевых словах конфереции 2013г. по нейронным информационным системам: http://nips.cc/Conferences/2013/PaperInformation/Keywords

А для повёрнутых на "интеллектуальном витализме" человеческого творчества рекомендую http://ibmresearchnews.blogspot.ru/2013/05/from-vivaldi-to-wagner-to-schubert.html -- алгоритм, который более-менее распознаёт период сочинения мелодии (эры барокко, классики, романтизма, XX века), беря всего три последовательных ноты из любого места мелодии. Почему я это привожу следующим абзацем к материалу по "мозговым протезам для приматов"? А почитайте последние абзацы в тексте по ссылке:
We could perform this study because of the available data – the “big data” of music. This same approach could identify other patterns in other sounds, namely our speech. Computer algorithms can already identify speech patterns in the early stages of Parkinson’s disease through a recorded phone interview.

Doctors know that the vocal chords are affected early on in the onset of Parkinson’s. We want to push the ability to identify the combination of sounds – like the three notes in our Western music study – to make an even earlier diagnosis.

With more-comprehensive speech data, we could uncover patterns in other diseases. We're now using our tool to study past individual cases to tease out features and patterns in the way people with a particular psychiatric disorder speak or even “hum” music. From this, we could come up with models to explain the behavior.

Perhaps in the future, other disorders can be identified through simple, non-invasive verbal tests.
Для меня это "возможно в будущем" сведётся к простенькой программке-монитору в какой-нибудь пятой версии Google glass (и связанной с этой программкой неизбежные дебаты о том, можно ли опираться на результаты работы таких программ при приёме на работу, или это "несправедливая дискриминация на основе мозговых различий -- ещё более несправедливая, чем дискриминация по полу и возрасту"). Это "возможно в будущем" может быть уже через пяток лет, ойкнуть не успеете. Планшеты как класс устройств появились 4 апреля 2010 года -- вышел первый iPad. Прошло всего три года, и эти планшеты есть у всех, и отнюдь не только эппловские. Конечно, будут и очки не только гуглевские. В любом случае, поглядите на графики http://www.businessinsider.com/forecast-for-google-glass-slide-deck-2013-5?op=1 -- они дают какое-то представление о том, что начинает происходить на рынке с носимой компьютерной аппаратурой (и обязательно делайте поправки на то, что торговых марок этой аппаратуры на рынке будет сильно побольше, чем одна-две). Чем отличается это всё от смартфонов? Смартфон нужно включить и поглядеть на экран, пару раз перед этим в этот экран тыкнув. Поэтому не все трудятся включать смартфоны и глядеть на экраны. Очки-компьютеры просто убирают этот барьер: не нужно шевелить пальцем для включения экрана, нужно просто шевельнуть глазом, что легче. С другой стороны, неважно, что программа планирования ремонта по состоянию будет работать на корпоративном мейнфрейме и иметь интерфейс на планшете, размещаться в облаке и иметь интерфейс на очках, или же размещаться в импланте и иметь интерфейс прямо к нейронам мозга. Это непринципиально с точки зрения того, что делает эта программа, принципиально только снижение барьеров доступа к этой программе и интеграция результатов её работы в привычное "думание".

Конечно, не только с интерфейсами/клиентскими устройствами будет много чего происходить в ближайшее время, но и с серверами. Обратите внимание на http://www.wired.com/wiredenterprise/2013/06/andrew_ng/ -- знаменитый в deep learning кругах Andrew Ng за счёт задействования GPU упаковал ту же задачу, которая решалась на аппаратном комплексе за $1млн в аппаратуре за $20тыс., но опять-таки последний абзац там уточняет: унаследованное от эпохи моды на видеоигры аппаратное решение GPGPU архитектурно неадекватно для всех этих deep learning и big data, и требуются какие-то другие решения. То, что Ng заинтересовался аппаратурой -- это только начало длинного пути, длиной аж в несколько лет. Эти новые аппаратные решения обязательно появятся, и очень скоро. Предложений по хардверу при сегодняшних технологиях его создания может случиться не меньше, чем года три назад начало прибывать предложений по языкам программирования при сегодняшних технологиях создания компиляторов и понимании теоретических проблем языкостроения.

Вот так и будет: новое адекватное железо, новые алгоритмы феноменологического поиска закономерностей и извлечённые из изобильных данных новые закономерности. Следующий прорыв будет в алгоритмах построения формальных теорий (создания системы идеальных объектов, в терминах которых можно строить легко понимаемые компактные объяснения-описания -- все эти "аксиоматические теории" вместо "массивов весовых функций").

Но логицизм, он логицизм и есть -- даже в сегодняшнем обличьи массивов весовых функций deep learning, ещё до нормального софта построения аксиоматических теорий. Никакой "мистики творчества". Я придерживаюсь мнения, что "интеллектуальным" или "творческим" называется сегодня только то, что непонятно как устроено. А когда понятно как, и есть компьютерная модель задачи, то это не по линии интеллекта или творческой гениальности, а по линии цирка. Через десяток лет на композиторских программах можно будет найти слайдер вышибания слезы с двумя крайними положениями: от печали или от радости. Другое дело, что такие программы никому не нужны: это самое "творчество" в его классических изводах оказывается крайне дешёвым товаром, автоматизация его нерентабельна. Это не значит, что автоматизации его не будет. Будет, просто дело пойдёт не очень быстро, будет делаться в порядке хобби -- в отличие от вполне рыночной автоматизации "нетворческой" деятельности (типа автоматизации погрузочно-разгрузочных работ роботами навроде http://www.industrial-perception.com/ или автоматизация вождения автомобилей -- каждая такая "нетворческая" деятельность будет затрагивать миллионы людей, а не десятки тысяч "интеллектуалов"). Но и до интеллектуалов дело дойдёт: когда дело будет упираться в сложность.

Меня спросили на тьюториале: что я считаю "сложным". Сложным я считаю такое дело, которое не влезает в человечий мозг, чтобы его делать без автоматизации. Так, если у вас пять миллиардов транзисторов на чипе, то без автоматизации такой чип ни сдизайнить (то есть продумать), ни сделать невозможно. Вот такой простой критерий. Так что всё это "композиторство" и "писательство" (и даже "конструкторство") для меня -- это несложные задачи, несмотря на то, что в народных легендах они намертво ассоциируются с "творчеством". А вот ежели нужно сделать оптимальный по весу и прочности корпус для какого-нибудь редуктора, то это задача сложная (и простая, если оптимальности по весу и прочности не требуется). Переход к решению сложных задач -- вот настоящее творчество. В этой связи даже распознавание дорожных знаков с точностью лучше, чем у невооружённого компьтером человека -- задача сложная, творческая. И я счастлив, что в решении сложных задач как раз сейчас происходит качественный скачок -- жизнь не просто меняется, жизнь меняется ВНЕЗАПНО.
8 comments|post comment

navigation
[ viewing | July 11th, 2013 ]
[ go | previous day|next day ]