SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 13
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Будущее науки
Москва
9 декабря 2015
Проблема с наукой
• Относительный застой (смена теорий по-крупному,
как сто лет назад, происходит реже)
• Потому что огромный объём согласованного
знания, не любой человеческий ум (и даже не
любой научный коллектив) способен быстро
оценить гипотезу на предмет её противоречивости,
продуктивности и т.д.
• Пример Мочизуки (2500 страниц математического
текста, который понимают пятеро во всём мире)
• Пример стандартной теории в физике
• Пример медицинского знания
2
Основной тренд цивилизации:
автоматизация
• Неокортекс
• Неоэкзокортекс (книги, бумага)
• Автоматизация «управления контентом»: успех!
• Автоматизация порождения контента:
• Инженерия знания (зима искусственного интеллекта)
• Обучение [end-to-end learning]
3
(Искусственный?) интеллект: «то, что
компьютеры пока не умеют делать»
Граница быстро движется: шахматы,
вождение автомобиля, распознавание речи и
т.д.
Смена парадигмы:
Обучение (learning) проектированию,
конструированию, моделированию
вместо/вместе программирования (GOFAI)
Эпистемология (неявное знание и методы
обучения) вместо/вместе онтологии (явного
сконструированного знания)
Машинное обучение бывает
(с выходом на master algorithm):
• Символьное (правила)
• Коннекционистское
(нейронные сети) – сегодня в
моде («глубокое обучение»)!
• Байесовское (вероятности)
• Эволюционное (генетические алгоритмы)
• Поиском аналогий 4
Почему только сейчас?!
Оборудование: enabling technology
Интернет (1990 – первый
браузер WWW)
• Линии связи позволили передавать
картинки на дом (т.е. стало можно
использовать WWW)
• Дисплеи смогли картинки показать
• Процессоры смогли картинки обработать
250Kb веб-страница
• 56Kbps – 36 секунд
• 1Mbps – 2 секунды
• 100Mbps – 0.2 секунды
Нейронные сетки (2012 – первая
победа на соревнованиях)
• Процессоры сумели выдать
терафлопс, нужный для
научения сетки за обозримое
время
• Связь и память смогли дать
терабайты данных для научения
• 1TFLOP -- 200млн. человек по 14 вычислений на
калькуляторе в день каждый, за год
• GTX Titan X – 7TFLOPS (single preсision)
• Intel Knights Landing Xeon Phi – 6TFLOPS
(http://www.zdnet.com/article/intels-next-big-thing-knights-landing/,
http://arxiv.org/abs/1506.09067)
• FPGA: эксперименты до 10TFLOPS и до 6x
меньше TFLOPS/Watt
• Квантовые компьютеры – на подходе!
5
http://www.theguardian.com/technology/2011/jul/06/broadband-speeds-uk
Тренды в deep learning
• Представления (representations):
распределённые (в том числе embeddings)
• Учитель
• С учителем (помеченные данные, их много)
• С умным учителем
• Без учителя
• Гибридность: neural-symbolic integration
(http://www.neural-symbolic.org/CoCo2015/),
равно как neural-Bayes integration и т.д..
• От распознавания к порождению и выводу.
6
Изменение ситуации с
глубоким обучением
• Новые алгоритмы (1998-2006)
• Поддержка «железом» (GPU)
• Победы на соревнованиях по анализу больших объемов
информации: с 2012 года
• Экспоненциальный рост участников: удвоение за год это
консервативная оценка (конференция ICML 2015 – это 4000
участников, ICML 2014 – 2500 участников)
• Поддержка не только новыми алгоритмами, но и новым «железом»
• «открытая воспроизводимая наука», в том числе значительная часть
финансирования не государственная [на ICML 2015 от Google 140
чел. – другие границы между бизнесом и наукой]
• Сверхчеловеческие результаты уже получены в традиционной
области обработки видео и аудио (где «миллионы лет эволюции
сделали мозг с колоссальными возможностями по обработке
информации»)
7
Проблемы глубокого обучения
• Распознавать и синтезировать – уже не
проблема
• Очень долго работают алгоритмы обучения
• Очень много требуют данных
• Выученное знание не модульно (трудно
переносится в другую ситуацию)
• плохо работает «вывод» (reasoning)
• плохо строится план
8
State of the art
• Полное преображение лингвистики (embeddings).
Модель языка учится компьютером за неделю счёта,
а не программируется за 10 лет.
• Перенос работы с лингвистикой на работу с
изображениями и видео! Метафора «перевода» в
распределённом представлении. Синестезия!!!
• Полное преображение робототехники (вместо
классической механики – visuomotor learning).
• Обработка сверхбольших объемов данных в
классической науке:
• Бозон Хиггса
• Расшифровка генома
9
Кто эти добрые люди из deep
learning?
• Ситуация как в 1968 году в программировании:
разделения на computer science и software engineering
ещё не произошло.
• Не имеют самоназвания. Склоняются, что занимаются
инженерией, но есть и термин data scientists.
• В принципе, отсутствие названия и явного отнесения к
науке или инженерии не мешает получать результаты
(как и в случае программирования в 1968 году)!
• Многие достижения науки из разряда «практичных»
окажутся скоро «забытыми».
• Мосты строили и без использования достижений
сопротивления материалов, и большинство из этих
мостов стоят до сих пор. Инженерия не основана на
науке, хотя с удовольствием пользуется её плодами.
10
Дилемма инноватора: в полной мере применима к науке!
(Clayton Christensen из Гарварда)
Х
а
р
а
к
т
е
р
и
с
т
и
к
и
Время
Характеристики
лучших ТЕОРИЙ
На рынке
Характеристики
худших ТЕОРИЙ на
рынке
http://web.mit.edu/6.933/www/Fall2000/teradyne/clay.html
11
• Инновации обеспечиваются на неприкладных уровнях технологического
стека (проектирование – алгоритмы обучения)
• Обучение компьютеров сегодня даёт любительские результаты во всём,
кроме задач распознавания изображений, звука, сигналов, вторжений и т.д..
• Через 5 лет эти любительские результаты окажутся профессиональными,
если не сверхчеловеческими. Всё происходит быстро.
Что тут важнее всего?
• Наука автоматизируется. У кого есть знаниевый
эксаватор, тот выиграет у использующего знаниевую
лопату. Вкладываться нужно не столько в собственно
научное «землекопательство», сколько в
"экскаваторостроение" для науки, уже отнюдь не
"земляные работы". Но "экскаваторостроение" к науке
не отнесёшь, это инженерия.
• Новая парадигма «невидима» для незнакомых с ней.
Ключ сегодня – распределённое (несимвольное,
неонтологическое, некатегориальное) представление
знаний и работа с ним. Работа с таким знанием
формально не будет признаваться наукой, а
«классическая наука» быстро скатится к статусу
схоластической (и поэтому не слишком уважаемой)
деятельности.
• Наша задача получать actionable knowledge, а не
называться «наукой». Так что нужно как-то начинать
работать мимо словесных ярлыков. Эти словесные
ярлыки нужны только для получения
госфинансирования, льгот, орденов и медалей.
12
13
Спасибо за внимание
Анатолий Левенчук,
http://ailev.ru
ailev@asmp.msk.su
TechInvestLab

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерииВ.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерииAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- преподавание системного мышления
А.Левенчук -- преподавание системного мышленияА.Левенчук -- преподавание системного мышления
А.Левенчук -- преподавание системного мышленияAnatoly Levenchuk
 
Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Anatoly Levenchuk
 
Мастер-класс: Системное мышление
Мастер-класс: Системное мышлениеМастер-класс: Системное мышление
Мастер-класс: Системное мышлениеCEE-SEC(R)
 
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииСистемноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииAnatoly Levenchuk
 
Системная инженерия как технология мышления
Системная инженерия как технология мышленияСистемная инженерия как технология мышления
Системная инженерия как технология мышленияAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Essence для управления технологиями
А.Левенчук -- Essence для управления технологиямиА.Левенчук -- Essence для управления технологиями
А.Левенчук -- Essence для управления технологиямиAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- развитие личности
А.Левенчук -- развитие личностиА.Левенчук -- развитие личности
А.Левенчук -- развитие личностиAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиА.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиAnatoly Levenchuk
 
Безлюдные организации и их проблемы
Безлюдные организации и их проблемыБезлюдные организации и их проблемы
Безлюдные организации и их проблемыAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияА.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллектА.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллектAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьА.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияА.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- privacy и нейронет
А.Левенчук -- privacy и нейронетА.Левенчук -- privacy и нейронет
А.Левенчук -- privacy и нейронетAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- автоматизация образования
А.Левенчук -- автоматизация образованияА.Левенчук -- автоматизация образования
А.Левенчук -- автоматизация образованияAnatoly Levenchuk
 
Что такое системная инженерия
Что такое системная инженерияЧто такое системная инженерия
Что такое системная инженерияAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен переменА.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен переменAnatoly Levenchuk
 
Практики жизненного цикла систем машинного обучения
Практики жизненного цикла систем машинного обученияПрактики жизненного цикла систем машинного обучения
Практики жизненного цикла систем машинного обученияCEE-SEC(R)
 
А.Левенчук -- Практики системной инженерии
А.Левенчук -- Практики системной инженерииА.Левенчук -- Практики системной инженерии
А.Левенчук -- Практики системной инженерииAnatoly Levenchuk
 

Was ist angesagt? (20)

В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерииВ.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
В.Мизгулин -- программа магистратуры по системной инженерии
 
А.Левенчук -- преподавание системного мышления
А.Левенчук -- преподавание системного мышленияА.Левенчук -- преподавание системного мышления
А.Левенчук -- преподавание системного мышления
 
Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)Системное мышление -- материалы курса (2016)
Системное мышление -- материалы курса (2016)
 
Мастер-класс: Системное мышление
Мастер-класс: Системное мышлениеМастер-класс: Системное мышление
Мастер-класс: Системное мышление
 
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образованииСистемноинженерное мышление в непрерывном образовании
Системноинженерное мышление в непрерывном образовании
 
Системная инженерия как технология мышления
Системная инженерия как технология мышленияСистемная инженерия как технология мышления
Системная инженерия как технология мышления
 
А.Левенчук -- Essence для управления технологиями
А.Левенчук -- Essence для управления технологиямиА.Левенчук -- Essence для управления технологиями
А.Левенчук -- Essence для управления технологиями
 
А.Левенчук -- развитие личности
А.Левенчук -- развитие личностиА.Левенчук -- развитие личности
А.Левенчук -- развитие личности
 
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихикиА.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
А.Левенчук -- инженерия психики и киберпсихики
 
Безлюдные организации и их проблемы
Безлюдные организации и их проблемыБезлюдные организации и их проблемы
Безлюдные организации и их проблемы
 
А.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияА.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектирования
 
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллектА.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
А.Левенчук -- корпоративный искусственный интеллект
 
А.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульностьА.Левенчук -- плохая модульность
А.Левенчук -- плохая модульность
 
А.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектированияА.Левенчук -- Будущее проектирования
А.Левенчук -- Будущее проектирования
 
А.Левенчук -- privacy и нейронет
А.Левенчук -- privacy и нейронетА.Левенчук -- privacy и нейронет
А.Левенчук -- privacy и нейронет
 
А.Левенчук -- автоматизация образования
А.Левенчук -- автоматизация образованияА.Левенчук -- автоматизация образования
А.Левенчук -- автоматизация образования
 
Что такое системная инженерия
Что такое системная инженерияЧто такое системная инженерия
Что такое системная инженерия
 
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен переменА.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
А.Левенчук -- как выжить в эпоху перемен перемен
 
Практики жизненного цикла систем машинного обучения
Практики жизненного цикла систем машинного обученияПрактики жизненного цикла систем машинного обучения
Практики жизненного цикла систем машинного обучения
 
А.Левенчук -- Практики системной инженерии
А.Левенчук -- Практики системной инженерииА.Левенчук -- Практики системной инженерии
А.Левенчук -- Практики системной инженерии
 

Ähnlich wie А.Левенчук -- будущее науки

А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)Anatoly Levenchuk
 
резиденты сколково
резиденты сколковорезиденты сколково
резиденты сколковоAndrey Mushchinkin
 
Cовременные вызовы ит образованию
Cовременные вызовы ит образованиюCовременные вызовы ит образованию
Cовременные вызовы ит образованиюVictor Volchek
 
Тьюториал "Введение в системную инженерию" (14 января 2013)
Тьюториал "Введение в системную инженерию" (14 января 2013)Тьюториал "Введение в системную инженерию" (14 января 2013)
Тьюториал "Введение в системную инженерию" (14 января 2013)Anatoly Levenchuk
 
Цифровое проектирование
Цифровое проектированиеЦифровое проектирование
Цифровое проектированиеAnatoly Levenchuk
 
Презентация первых резидентов "Сколково"
Презентация первых резидентов "Сколково"Презентация первых резидентов "Сколково"
Презентация первых резидентов "Сколково"UNOVA
 
Моделеориентированность в инженерии
Моделеориентированность в инженерииМоделеориентированность в инженерии
Моделеориентированность в инженерииAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- инженерное образование: итоги 2014 и планы.
А.Левенчук -- инженерное образование: итоги 2014 и планы.А.Левенчук -- инженерное образование: итоги 2014 и планы.
А.Левенчук -- инженерное образование: итоги 2014 и планы.Anatoly Levenchuk
 
Каким образом и насколько могут Big Data и Искусственный Интеллект улучшить ...
Каким образом и насколько могут Big Data и Искусственный Интеллект улучшить ...Каким образом и насколько могут Big Data и Искусственный Интеллект улучшить ...
Каким образом и насколько могут Big Data и Искусственный Интеллект улучшить ...Alexander Ryzhov
 
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучениеHub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучениеHub-IT-School
 
пятое поколение компьютеров
пятое поколение компьютеровпятое поколение компьютеров
пятое поколение компьютеровAnyta5
 
Школа программирования
Школа программированияШкола программирования
Школа программированияJulia Yakovleva
 
PMSAMARA. Knowledge Sharing. Философия и не только
PMSAMARA. Knowledge Sharing. Философия и не толькоPMSAMARA. Knowledge Sharing. Философия и не только
PMSAMARA. Knowledge Sharing. Философия и не толькоAlexander Kalouguine
 
брошюра сколково кластер ит
брошюра сколково кластер итброшюра сколково кластер ит
брошюра сколково кластер итThe Skolkovo Foundation
 
04 1 информатика 10-11. книга 1-шауцукова_2004
04 1  информатика 10-11. книга 1-шауцукова_200404 1  информатика 10-11. книга 1-шауцукова_2004
04 1 информатика 10-11. книга 1-шауцукова_2004psvayy
 
Машинообрабатываемые инженерные данные и международные стандарты
Машинообрабатываемые инженерные данные и международные стандартыМашинообрабатываемые инженерные данные и международные стандарты
Машинообрабатываемые инженерные данные и международные стандартыAnatoly Levenchuk
 
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...Skolkovo Robotics Center
 
Современные коллаборативные технологии в учебном процессе: возможности и проб...
Современные коллаборативные технологии в учебном процессе: возможности и проб...Современные коллаборативные технологии в учебном процессе: возможности и проб...
Современные коллаборативные технологии в учебном процессе: возможности и проб...Alexey Neznanov
 
Макетная дорожная карт "Кружкового движения"
Макетная дорожная карт "Кружкового движения"Макетная дорожная карт "Кружкового движения"
Макетная дорожная карт "Кружкового движения"Dmitry Zemtsov
 

Ähnlich wie А.Левенчук -- будущее науки (20)

А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
А.Левенчук -- лекция о будущем (2014)
 
резиденты сколково
резиденты сколковорезиденты сколково
резиденты сколково
 
Cовременные вызовы ит образованию
Cовременные вызовы ит образованиюCовременные вызовы ит образованию
Cовременные вызовы ит образованию
 
Тьюториал "Введение в системную инженерию" (14 января 2013)
Тьюториал "Введение в системную инженерию" (14 января 2013)Тьюториал "Введение в системную инженерию" (14 января 2013)
Тьюториал "Введение в системную инженерию" (14 января 2013)
 
Цифровое проектирование
Цифровое проектированиеЦифровое проектирование
Цифровое проектирование
 
Презентация первых резидентов "Сколково"
Презентация первых резидентов "Сколково"Презентация первых резидентов "Сколково"
Презентация первых резидентов "Сколково"
 
Моделеориентированность в инженерии
Моделеориентированность в инженерииМоделеориентированность в инженерии
Моделеориентированность в инженерии
 
А.Левенчук -- инженерное образование: итоги 2014 и планы.
А.Левенчук -- инженерное образование: итоги 2014 и планы.А.Левенчук -- инженерное образование: итоги 2014 и планы.
А.Левенчук -- инженерное образование: итоги 2014 и планы.
 
Каким образом и насколько могут Big Data и Искусственный Интеллект улучшить ...
Каким образом и насколько могут Big Data и Искусственный Интеллект улучшить ...Каким образом и насколько могут Big Data и Искусственный Интеллект улучшить ...
Каким образом и насколько могут Big Data и Искусственный Интеллект улучшить ...
 
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучениеHub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
Hub AI&BigData meetup / Дмитрий Сподарец: Введение в машинное обучение
 
пятое поколение компьютеров
пятое поколение компьютеровпятое поколение компьютеров
пятое поколение компьютеров
 
Школа программирования
Школа программированияШкола программирования
Школа программирования
 
Школа программирования
Школа программированияШкола программирования
Школа программирования
 
PMSAMARA. Knowledge Sharing. Философия и не только
PMSAMARA. Knowledge Sharing. Философия и не толькоPMSAMARA. Knowledge Sharing. Философия и не только
PMSAMARA. Knowledge Sharing. Философия и не только
 
брошюра сколково кластер ит
брошюра сколково кластер итброшюра сколково кластер ит
брошюра сколково кластер ит
 
04 1 информатика 10-11. книга 1-шауцукова_2004
04 1  информатика 10-11. книга 1-шауцукова_200404 1  информатика 10-11. книга 1-шауцукова_2004
04 1 информатика 10-11. книга 1-шауцукова_2004
 
Машинообрабатываемые инженерные данные и международные стандарты
Машинообрабатываемые инженерные данные и международные стандартыМашинообрабатываемые инженерные данные и международные стандарты
Машинообрабатываемые инженерные данные и международные стандарты
 
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
Моделирование сложных систем и обработка больших объемов данных: ищем общие п...
 
Современные коллаборативные технологии в учебном процессе: возможности и проб...
Современные коллаборативные технологии в учебном процессе: возможности и проб...Современные коллаборативные технологии в учебном процессе: возможности и проб...
Современные коллаборативные технологии в учебном процессе: возможности и проб...
 
Макетная дорожная карт "Кружкового движения"
Макетная дорожная карт "Кружкового движения"Макетная дорожная карт "Кружкового движения"
Макетная дорожная карт "Кружкового движения"
 

Mehr von Anatoly Levenchuk

Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
Contemporary Systems Engineering (oct 2022)Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
Contemporary Systems Engineering (oct 2022)Anatoly Levenchuk
 
Open-endedness curriculum at EEM Institute
Open-endedness curriculum at EEM InstituteOpen-endedness curriculum at EEM Institute
Open-endedness curriculum at EEM InstituteAnatoly Levenchuk
 
Праксиология и системное мышление
Праксиология и системное мышлениеПраксиология и системное мышление
Праксиология и системное мышлениеAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерствоА.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерствоAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- SysArchi
А.Левенчук -- SysArchiА.Левенчук -- SysArchi
А.Левенчук -- SysArchiAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- визуальное мышление
А.Левенчук -- визуальное мышлениеА.Левенчук -- визуальное мышление
А.Левенчук -- визуальное мышлениеAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- системное развитие личности
А.Левенчук -- системное развитие личностиА.Левенчук -- системное развитие личности
А.Левенчук -- системное развитие личностиAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Будущее девелопмента
А.Левенчук -- Будущее девелопментаА.Левенчук -- Будущее девелопмента
А.Левенчук -- Будущее девелопментаAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятийА.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятийAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурациейА.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурациейAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigDataА.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigDataAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организацииА.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организацииAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIAА.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIAAnatoly Levenchuk
 
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаСистемное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаAnatoly Levenchuk
 
А.Левенчук -- системный фитнес
А.Левенчук -- системный фитнесА.Левенчук -- системный фитнес
А.Левенчук -- системный фитнесAnatoly Levenchuk
 
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAMИ.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAMAnatoly Levenchuk
 
М.Акоев -- системная динамика и мышление
М.Акоев -- системная динамика и мышлениеМ.Акоев -- системная динамика и мышление
М.Акоев -- системная динамика и мышлениеAnatoly Levenchuk
 
Ali Mousavi -- Event modeling
Ali Mousavi -- Event modeling Ali Mousavi -- Event modeling
Ali Mousavi -- Event modeling Anatoly Levenchuk
 

Mehr von Anatoly Levenchuk (19)

Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
Contemporary Systems Engineering (oct 2022)Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
Contemporary Systems Engineering (oct 2022)
 
Open-endedness curriculum at EEM Institute
Open-endedness curriculum at EEM InstituteOpen-endedness curriculum at EEM Institute
Open-endedness curriculum at EEM Institute
 
Праксиология и системное мышление
Праксиология и системное мышлениеПраксиология и системное мышление
Праксиология и системное мышление
 
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерствоА.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
А.Левенчук -- стейкхолдерское мастерство
 
А.Левенчук -- SysArchi
А.Левенчук -- SysArchiА.Левенчук -- SysArchi
А.Левенчук -- SysArchi
 
А.Левенчук -- визуальное мышление
А.Левенчук -- визуальное мышлениеА.Левенчук -- визуальное мышление
А.Левенчук -- визуальное мышление
 
А.Левенчук -- системное развитие личности
А.Левенчук -- системное развитие личностиА.Левенчук -- системное развитие личности
А.Левенчук -- системное развитие личности
 
А.Левенчук -- Будущее девелопмента
А.Левенчук -- Будущее девелопментаА.Левенчук -- Будущее девелопмента
А.Левенчук -- Будущее девелопмента
 
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятийА.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
А.Левенчук -- Системное мышление в инженерии предприятий
 
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурациейА.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
А.Левенчук -- Системное мышление и управление конфигурацией
 
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigDataА.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
А.Левенчук -- аппаратное ускорение аналитики в BigData
 
Future of Engineering
Future of EngineeringFuture of Engineering
Future of Engineering
 
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организацииА.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
А.Левенчук -- безлюдные (дез)организации
 
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIAА.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
А.Левенчук -- предпринимательство: кейс NVIDIA
 
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курсаСистемное мышление -- непопсовый обзор курса
Системное мышление -- непопсовый обзор курса
 
А.Левенчук -- системный фитнес
А.Левенчук -- системный фитнесА.Левенчук -- системный фитнес
А.Левенчук -- системный фитнес
 
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAMИ.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
И.Беспальчук -- оценка архитектуры по ATAM
 
М.Акоев -- системная динамика и мышление
М.Акоев -- системная динамика и мышлениеМ.Акоев -- системная динамика и мышление
М.Акоев -- системная динамика и мышление
 
Ali Mousavi -- Event modeling
Ali Mousavi -- Event modeling Ali Mousavi -- Event modeling
Ali Mousavi -- Event modeling
 

А.Левенчук -- будущее науки

  • 2. Проблема с наукой • Относительный застой (смена теорий по-крупному, как сто лет назад, происходит реже) • Потому что огромный объём согласованного знания, не любой человеческий ум (и даже не любой научный коллектив) способен быстро оценить гипотезу на предмет её противоречивости, продуктивности и т.д. • Пример Мочизуки (2500 страниц математического текста, который понимают пятеро во всём мире) • Пример стандартной теории в физике • Пример медицинского знания 2
  • 3. Основной тренд цивилизации: автоматизация • Неокортекс • Неоэкзокортекс (книги, бумага) • Автоматизация «управления контентом»: успех! • Автоматизация порождения контента: • Инженерия знания (зима искусственного интеллекта) • Обучение [end-to-end learning] 3
  • 4. (Искусственный?) интеллект: «то, что компьютеры пока не умеют делать» Граница быстро движется: шахматы, вождение автомобиля, распознавание речи и т.д. Смена парадигмы: Обучение (learning) проектированию, конструированию, моделированию вместо/вместе программирования (GOFAI) Эпистемология (неявное знание и методы обучения) вместо/вместе онтологии (явного сконструированного знания) Машинное обучение бывает (с выходом на master algorithm): • Символьное (правила) • Коннекционистское (нейронные сети) – сегодня в моде («глубокое обучение»)! • Байесовское (вероятности) • Эволюционное (генетические алгоритмы) • Поиском аналогий 4
  • 5. Почему только сейчас?! Оборудование: enabling technology Интернет (1990 – первый браузер WWW) • Линии связи позволили передавать картинки на дом (т.е. стало можно использовать WWW) • Дисплеи смогли картинки показать • Процессоры смогли картинки обработать 250Kb веб-страница • 56Kbps – 36 секунд • 1Mbps – 2 секунды • 100Mbps – 0.2 секунды Нейронные сетки (2012 – первая победа на соревнованиях) • Процессоры сумели выдать терафлопс, нужный для научения сетки за обозримое время • Связь и память смогли дать терабайты данных для научения • 1TFLOP -- 200млн. человек по 14 вычислений на калькуляторе в день каждый, за год • GTX Titan X – 7TFLOPS (single preсision) • Intel Knights Landing Xeon Phi – 6TFLOPS (http://www.zdnet.com/article/intels-next-big-thing-knights-landing/, http://arxiv.org/abs/1506.09067) • FPGA: эксперименты до 10TFLOPS и до 6x меньше TFLOPS/Watt • Квантовые компьютеры – на подходе! 5 http://www.theguardian.com/technology/2011/jul/06/broadband-speeds-uk
  • 6. Тренды в deep learning • Представления (representations): распределённые (в том числе embeddings) • Учитель • С учителем (помеченные данные, их много) • С умным учителем • Без учителя • Гибридность: neural-symbolic integration (http://www.neural-symbolic.org/CoCo2015/), равно как neural-Bayes integration и т.д.. • От распознавания к порождению и выводу. 6
  • 7. Изменение ситуации с глубоким обучением • Новые алгоритмы (1998-2006) • Поддержка «железом» (GPU) • Победы на соревнованиях по анализу больших объемов информации: с 2012 года • Экспоненциальный рост участников: удвоение за год это консервативная оценка (конференция ICML 2015 – это 4000 участников, ICML 2014 – 2500 участников) • Поддержка не только новыми алгоритмами, но и новым «железом» • «открытая воспроизводимая наука», в том числе значительная часть финансирования не государственная [на ICML 2015 от Google 140 чел. – другие границы между бизнесом и наукой] • Сверхчеловеческие результаты уже получены в традиционной области обработки видео и аудио (где «миллионы лет эволюции сделали мозг с колоссальными возможностями по обработке информации») 7
  • 8. Проблемы глубокого обучения • Распознавать и синтезировать – уже не проблема • Очень долго работают алгоритмы обучения • Очень много требуют данных • Выученное знание не модульно (трудно переносится в другую ситуацию) • плохо работает «вывод» (reasoning) • плохо строится план 8
  • 9. State of the art • Полное преображение лингвистики (embeddings). Модель языка учится компьютером за неделю счёта, а не программируется за 10 лет. • Перенос работы с лингвистикой на работу с изображениями и видео! Метафора «перевода» в распределённом представлении. Синестезия!!! • Полное преображение робототехники (вместо классической механики – visuomotor learning). • Обработка сверхбольших объемов данных в классической науке: • Бозон Хиггса • Расшифровка генома 9
  • 10. Кто эти добрые люди из deep learning? • Ситуация как в 1968 году в программировании: разделения на computer science и software engineering ещё не произошло. • Не имеют самоназвания. Склоняются, что занимаются инженерией, но есть и термин data scientists. • В принципе, отсутствие названия и явного отнесения к науке или инженерии не мешает получать результаты (как и в случае программирования в 1968 году)! • Многие достижения науки из разряда «практичных» окажутся скоро «забытыми». • Мосты строили и без использования достижений сопротивления материалов, и большинство из этих мостов стоят до сих пор. Инженерия не основана на науке, хотя с удовольствием пользуется её плодами. 10
  • 11. Дилемма инноватора: в полной мере применима к науке! (Clayton Christensen из Гарварда) Х а р а к т е р и с т и к и Время Характеристики лучших ТЕОРИЙ На рынке Характеристики худших ТЕОРИЙ на рынке http://web.mit.edu/6.933/www/Fall2000/teradyne/clay.html 11 • Инновации обеспечиваются на неприкладных уровнях технологического стека (проектирование – алгоритмы обучения) • Обучение компьютеров сегодня даёт любительские результаты во всём, кроме задач распознавания изображений, звука, сигналов, вторжений и т.д.. • Через 5 лет эти любительские результаты окажутся профессиональными, если не сверхчеловеческими. Всё происходит быстро.
  • 12. Что тут важнее всего? • Наука автоматизируется. У кого есть знаниевый эксаватор, тот выиграет у использующего знаниевую лопату. Вкладываться нужно не столько в собственно научное «землекопательство», сколько в "экскаваторостроение" для науки, уже отнюдь не "земляные работы". Но "экскаваторостроение" к науке не отнесёшь, это инженерия. • Новая парадигма «невидима» для незнакомых с ней. Ключ сегодня – распределённое (несимвольное, неонтологическое, некатегориальное) представление знаний и работа с ним. Работа с таким знанием формально не будет признаваться наукой, а «классическая наука» быстро скатится к статусу схоластической (и поэтому не слишком уважаемой) деятельности. • Наша задача получать actionable knowledge, а не называться «наукой». Так что нужно как-то начинать работать мимо словесных ярлыков. Эти словесные ярлыки нужны только для получения госфинансирования, льгот, орденов и медалей. 12
  • 13. 13 Спасибо за внимание Анатолий Левенчук, http://ailev.ru ailev@asmp.msk.su TechInvestLab