Від машинного навчання до цифрових двійників: море можливостей висхідних (і низхідних) технологічних трендів Нові технології, що розвиваються, швидко змінюють стиль нашої роботи, пропонуючи можливості творчої реалізації для тих розробників, хто не проти переорієнтуватися і навчитися чогось нового. У цій статті ми звернемо погляд на 11 нових технологічних віянь, які можуть, на думку експертів, зруйнувати існуючі підходи у сфері IT та створити попит на розробників, орієнтованих на майбутнє.
Не йдеться просто про черговий мега-прорив (aka Next Big Thing). Джерело майбутніх можливостей для розробників лежить у злитті кількох передових технологій – штучного інтелекту (англ. artificial intelligence, AI), віртуальної реальності (англ. virtual reality, VR), доповненої реальності (англ. augmented reality, AR), інтернету речей (англ. Internet of Things, IoT) і хмарних технологій ... і, звичайно ж, у питаннях безпеки, що випливають із цього злиття. Якщо вам хотілося б розширити свій особистий набір інструментів, рекомендуємо придивитися до цих популярних технологій, а також прислухатися до наших порад про те, як досягти успіху з їх допомогою.
Безпека інтернету речей
Після злому в 2016 році десятків мільйонів підключених пристроїв навіть сторонні спостерігачі зауважують, що незахищені IoT-пристрої (IoT = internet of things, інтернет речей) призводять до моторошних проблем з безпекою. У своєму нещодавньому звіті аналітична компанія Gartner опублікувала рекомендації для розробників та команд експертів. У ньому висловлено думку, що цим фахівцям слід працювати один з одним із самого початку процесу проектування. У такому разі можна усувати загрози в міру їхнього виникнення. Наприклад, завантаження в IoT-пристрої оновлень безпеки. Попит на фахівців з безпеки Інтернету речей дуже високий, особливо на тих, хто розуміється на вразливості апаратного та програмного забезпечення, що використовується підключеними до мережі пристроями. «Вектори атак у сфері IoT практично ідентичні таким для будь-якої розподіленої мережі, наприклад комп'ютерів або стільникових телефонів. Так що знання в галузі безпеки будуть актуальними і важливими і в цій сфері, - стверджує Річард Уітні (Richard Whitney), віце-президент з випуску продукції в стартапі Particle. — Вивчіть основи криптографії та аутентифікації, і ви досягнете багато чого». Том Гонзер (Tom Gonser), засновник компанії DocuSign та партнер у компанії Seven Peaks Ventures, каже, що фірмам зараз потрібні навички низькорівневого програмування для мікропроцесорів. Їм також потрібний досвід роботи з технологією Bluetooth, [фреймворком Windows Identity Foundation] та технологіями розмитого спектру. Ще цінується знання нових опцій безпеки операційної системи Linux, особливо варіантів, оптимізованих для міні-ядра, наприклад, Qubes OS». Метт Ебрамс (Matt Abrams), партнер у компанії Seven Peaks Ventures, пропонує зосередити зусилля на розумінні технологічних процесів та методик їх руйнування. На його думку, ера постквантової криптографії наближається швидше, ніж очікувалося. Фахівці повинні розуміти, що таке диференціальний захист персональної інформації (differential privacy) та змагальні нейромережі (англ. adversarial networks)".
Штучний інтелект
Попит на інженерів, що розбираються у сфері штучного інтелекту, в очікуванні нової хвилі автомобілів без водія, роботів та "інтелектуальної" електроніки, зростає не щодня, а щогодини. «Ми зараз зазнаємо переломного моменту, в основному завдяки прогресу в галузі всюдисущих комп'ютерів, доступних хмарних сервісів та практично безмежних сховищ інформації, – каже Нікола Моріні-Б'янчіно (Nicola Morini-Bianzino), старший виконавчий директор та керівник групи штучного інтелекту компанії Accenture. — Штучний інтелект зараз вбудований буквально на все». Моріні-Б'янчіно прогнозує попит на розробників програмного забезпечення, технологів та дослідників з досвідом роботи у сферах [автоматизованого – прим. перев.] перекладу з однієї мови іншою, розпізнавання мови, машинного зору, робототехніки, обробки текстів природними мовами, подання знань і побудови логічних міркувань. Їжа для AI – це дані, тому потреба у фахівцях з управління даними та контентом, дослідників даних та аналітиках також вкрай висока. Віце-президент з маркетингу компанії Treasure Data Тамура Кійото (Kiyoto Tamura) передбачає, що штучний інтелект незабаром перейде від вузькоспеціалізованих, приземлених сфер застосування до набагато ширших – і захоплюючих додатків. Раніше завдання для штучного інтелекту виглядали приблизно так: «Знайти оптимальний маршрут доставки посилки... або найвідповідніші сайти для пошукового запиту». Тепер їх формулювання ближче до таких: «зіграти в го на пристойному рівні», «безпечно керувати автомобілем» тощо. "Це здорово, але людям все ще доводиться вказувати комп'ютеру цілі, і, поки що з цим нічого не поробиш", - коментує Тамура Кійото. — стверджує генеральний директор компанії MindMeld Тім Таттл (Tim Tuttle), який цитує проведене компанією VentureScanner дослідження, в якому перераховано 910 компаній, що займаються штучним інтелектом, відкритих з березня по жовтень 2016. Серед них більше половини зайняті глибинним/машинним навчанням та обробкою даних на природних мовах: "Ця сфера зростає не тільки кількісно. У неї було вкладено найбільше коштів, близько 4.5 млрд. доларів," - говорить Таттл. У результаті експерти цієї предметної галузі залишаться цінним ресурсом доти, доки наукові кола та промисловість не вирівняють баланс.
Машинне навчання
Один із видів штучного інтелекту, машинне навчання, дозволяє обробляти колосальні обсяги даних з метою швидкого пошуку закономірностей – наприклад, розпізнавання осіб – та вирішення таких завдань, як рекомендація фільмів для потокового перегляду, без необхідності програмування явним чином. Патрік Спеддінг (Patrick Spedding), старший директор дослідницького підрозділу бізнес-аналітики компанії Rocket Software вважає, що когнітивні технології, спільно з ботами та машинним навчанням, зможуть підвищити ефективність роботи організацій, які займаються пошуком «корисного сигналу серед шуму». "Машинне навчання зрештою ґрунтується на можливостях розвиненої аналітики, раніше відомої під назвою "інтелектуальний аналіз даних" (data mining), якої для більшої "популярності" не вистачало лише відповідної платформи", - коментує Спэдінг. Виникає питання: як набратися досвіду в цій сфері тим розробникам , які хочуть присвятити себе машинному навчанню ? високі результати, ніж деякі фахівці-практики з багаторічним досвідом.Далеко не кожен розробник, який займається машинним навчанням, здобув освіту в галузі обчислювальної техніки. , такі фахівці здатні протягом тривалого часу виконувати експерименти та вдосконалити моделі машинного навчання, - каже технічний директор та співзасновник компанії Solvvy Мехді Самаді (Mehdi Samadi). — Проте я часто спостерігав, як компанії наймали кандидатів без освіти в галузі обчислювальної техніки і перетворювали їх на фахівців з машинного навчання».
Наука про дані
Наука про дані — ще одна модна галузь, яка потребує різних міждисциплінарних навичок, причому у кожній галузі — своїх. Для перетворення великих обсягів даних на придатний для прийняття комерційних рішень вид може знадобитися досвід роботи з машинним навчанням та штучним інтелектом. «Дослідні дослідники даних – дефіцитний товар, – каже Спэддінг. — Мені здається, що сфери, в яких можна створювати технології, що допомагають у прийнятті рішень, наприклад, інтелектуальних ботів (англ. cognitive bots) і аналітику, що направляється (англ. guided analytics) – це сфери надзвичайно прибуткових можливостей". Для тих, хто хотів "Будь працювати в цих галузях, ключовою вимогою є досконале знання теорії ймовірностей і математичної статистики", - сказав Гері Казанцев (Gary Kazantsev), який очолює групу машинного навчання в агентстві Блумберга. Тим не менш, з появою таких утиліт як бібліотека машинного навчання TensorFlow або блокнотів Jupyter, це завдання суттєво полегшується.. Щоб займатися наукою про дані стануть у нагоді хороші дослідні навички, тобто, вміння формулювати гіпотези, перевіряти їх, вивчати сучасну літературу і постійно стежити за новинами у своїй галузі". Гюнтер Ольманн (Gunter Ollmann), начальник служби безпеки компанії Vectra, каже, що зараз у багатьох компаніях дослідників даних розглядають окремо від проектувальників, науково-дослідних груп та розробників. У міру того, як інструменти глибинного та машинного навчання удосконалюються, а навчальні курси на тренінгах все ефективніше розповідають провідним інженерам про новинки в галузі науки про дані, розмежування між наукою про дані та програмною інженерією поступово зникатиме. У майбутньому, сплав набору навичок та вміння поводитися з обома інструментами стане обов'язковим”.
Ланцюжок блоків транзакцій
Переваги цього способу створення розподіленого засобу фінансового обліку для транзакцій полягають як у прозорості, так і безпеці, хоча відсутність стандартизації уповільнює впровадження його у широке коло галузей промисловості. Пітер Луп (Peter Loop), помічник віце-президента та основний архітектор технологій компанії Infosys, оцінює цю технологію оптимістично: "Незважаючи на помилкове уявлення про те, що від технології ланцюжка блоків транзакцій (англ. blockchain) нас відділяють роки, ми вже наступного році побачимо її повноцінні розгортання в галузях фінансових послуг, страхування та охорони здоров'я. Це повністю підірве нашу систему платежів у міжнародному масштабі". В інших технологій, що розвиваються, більш прямовисна крива навчання, – каже Роберт Бардуніас (Robert Bardunias), співзасновник і головний податковий інспектор компанії IRIS.TV, захоплений властивою цій технології акцентом на підприємницькій діяльності. "Ці технології з першого дня ростуть, орієнтуючись на застосування в операційній комерційній практиці, так що розробникам не потрібно вигадувати сценарії використання - вони виникають і розвиваються в режимі реального часу, - коментує Бардуніас. - Необхідність йти в ногу з новими розробками та змінами виявиться непростою" Завданням для тих, хто захоче стати професіоналом у цій сфері, я згадую, як колись напрацьовував другорядні професійні навички, такі як читання веб-сайтів і журналів з галузевої торгівлі, це останнє, ніж мені хотілося займатися, але сьогодні це обов'язкова частина навчання розробника, який хотів би отримати та зберегти конкурентні переваги на світовому ринку”.
Архітектура сітки додатків та сервісів (MASA)
Також постійно зростає попит на додатки, здатні зберігати безперебійне з'єднання, перемикатися та працювати за нашого переміщення по дому. "Сенс багатозв'язної сітки - у високій доступності: всі елементи з'єднані між собою, - розповідає Джозеф Карсон (Joseph Carson) з компанії Thycotic. - Якщо маршрут недоступний, буде знайдено інший пристрій для встановлення з'єднання. Це використовується, наприклад, для відстежувальних пристроїв компанії Tile , А також для криптовалют, таких як біткойн, як розподіленого засобу фінансового обліку. Інші експерти вказують на потенційне вузьке місце у відсутності достатньої сумісності пристроїв. "Всі виробники по-своєму намагаються здобути довіру споживачів, роблячи власні екосистеми, якщо вони взагалі існують, закритими", - говорить Дерек Коллісон (Derek Collison), генеральний директор компанії Apcera (раніше - співробітник Cloud Foundry). "Мені здається, що штучний інтелект навчатиметься в хмарах, на величезних масивах даних від усіх користувачів, - каже Коллісон. - Ці алгоритми безперервно оновлюватимуть свої моделі виконання, які будуть передаватися на кінцеві пристрої за допомогою бездротового зв'язку і використовуватимуться для оновлення вбудованого ПЗ на наших телефонах, автомобілях та домашніх пристроях. Обробка даних проходитиме на апаратному забезпеченні локальних пристроїв, а навчання – за допомогою програмного забезпечення у хмарі".
Цифрові двійники
Підключені до фізичних та віртуальних сенсорів програмні моделі можна використовувати для передбачення відмов продуктів та сервісів, що дозволяє компаніям планувати та розподіляти ресурси для виконання ремонтних робіт до того, як відбудеться збій. Успіхи машинного навчання та впровадження технологій штучного інтелекту дозволяє знизити вартість подібного прогнозного моделювання, що називається "цифровими двійниками", що дає можливість суттєво збільшити ефективність та знизити експлуатаційні витрати протягом терміну служби, скажімо, реактивного двигуна чи електростанції. За словами Матіаса Волошського (Matias Woloski), технічного директора та співзасновника компанії Auth0, бізнес зможе використовувати цифрових двійників також на етапі концептуального опрацювання та проектування, проводячи імітаційне моделювання нових програмних продуктів з поетапним внесенням змін аж до отримання задовільного результату. Здобуті на основі цифрових двійників відомості будуть враховані під час створення продукту. "Кілька організацій вже використовують цифрових двійників. Головним чином ця технологія затребувана в тих проектах, де надто великі попередні витрати, а отже, і ціна невдачі", - ділиться Волоський. Технічний директор компанії SpaceTime Insight, Пол Хофман (Paul Hofmann), стверджує, що цифрові двійники користуються машинним навчанням, що робить їх ефективнішими при прогнозуванні відмов, ніж моделі обслуговування за технічним станом. "Завдяки системам IoT та машинного навчання компанії можуть бути впевнені, що їхні ресурси не почнуть відмовляти випадковим чином, а якщо й відмовлять, то компанія зможе прийняти в режимі реального часу оптимальне рішення, розраховане на довгострокову перспективу".
Автомобілі без водія, роботи та побутові прилади
Побутові прилади, промислове обладнання, автомобілі та дрони «розумніють» завдяки штучному інтелекту та машинному навчанню. За оцінками дослідницької компанії Gartner, до 2020 року з конвеєрів автомобілебудівних компаній сходитиме 61 млн автомобілів з мережевими можливостями на рік. «Тут ростуть цілі економічні системи, – каже Вінс Джефс (Vince Jeffs), директор зі стратегії та маркетингу продуктів у компанії Pegasystems. — Наприклад, є стартапи та вже сформовані компанії, які займаються штучним інтелектом, які досить міцно влаштувалися в галузі автономних транспортних засобів. Наприклад, MobileEye - компанія з венчурним капіталом $500 млн, що спеціалізується на маленьких камерах, що розміщуються по всьому автомобілю. Аналогічно, існують компанії, які торгують фізичними роботами – наприклад, SoftBank Robotics спеціалізується на роботах-консьєржах для готелів. Їх венчурний капітал становить $250 млн". Прогрес у сфері глибинного навчання призвів до вдосконалення машинного зору, обробки текстів природними мовами та мовлення, так само як і вміння машин та програмного забезпечення "прагнути винагороди" та максимізувати продуктивність, – каже Уейн Томпсон, головний дослідник даних компанії SAS: "В результаті ми отримуємо нове покоління машин, здатних оглядати світ, чути і читати природними мовами, спілкуватися з людьми і саморегулюватися як механічно, так і в сенсі поведінки, що є абсолютно безпрецедентним". Хоча багатьом автоматизація є кошмаром , що позбавляє людей роботи, інші, навпаки, стверджують, що ці технології ведуть до більш світлого і гуманного майбутнього." Мене часто запитують про наслідки автоматизації, - каже Майкл Хаббард (Michael Hubbard), директор з міжнародних зв'язків компанії ServiceNow. — Інтелектуальна автоматизація – це не загроза, а величезні можливості. Вона здатна звільнити нас від рутинних дій, відкриваючи шлях творчості та дозволяючи створювати міцніші та продуктивніші робочі відносини”.
Віртуальна та доповнена реальності
Після десятиліть настирливої реклами, для віртуальної і доповненої реальності настає переломний момент. І для охочих розробляти продукти на основі цих технологій відкриваються нові обрії: розширення відчуттів під час ігор. "Ці технології ще не дуже поширені, але стали значно зрілішими ви останні роки, - ділитися спостереженнями Енап Нейр (Anup Nair), віце-президент і технічний директор компанії Mphasis Digital. - Я вважаю, що в галузях біомедичні та охорони здоров'я, AR /VR принесуть величезну користь, як з метою навчання, так і для обміну інформацією про складні хірургічні процедури.Ми бачимо плани заходів AR, націлених на виконання глибокого аналізу в центрах управління соціальними медіа великих банків, а також у біржових залах, де вони надаватимуть біржовим маклерам нескінченний простір для аналізу даних та спільної роботи". Крістіан Сесо (Christian Sasso), ад'юнкт-професор кваліфікаційної програми VR/AR розташованого в Сан-Хосе коледжу Когсвелл, вважає доповнену реальність найважливішим технологічним трендом року. для обслуговування клієнтів за необхідності ремонту виробленого компанією пристрою", – каже Сесо. — Наприклад, у проекті, над яким я працюю, окуляри доповненої реальності використовуються для зв'язку з консультантом обслуговування клієнтів у разі поломки телевізора або монітора. При безпосередній розмові з клієнтом через інтерфейс доповненої реальності представник компанії може отримати всю необхідну інформацію шляхом візуального огляду поламаного екрану, без необхідності опису проблеми по телефону або пошуків серійного номера". "Технології AR і VR не будуть широко поширені до появи більш доступного і якісного апаратного забезпечення для них, - стверджує Вішва Ранджан (Vishwa Ranjan), голова підрозділу доповненої та віртуальної реальностей компанії Infosys.- Вже в 2017 році ми зіткнемося з тим, що компанії-виробники смартфонів почнуть розвивати можливості доповненої та віртуальної реальності, наприклад технології, засновані на розпізнаванні осіб, визначенні розташування, використанні датчиків і камер з оглядом в 360 градусів, які відіграють істотну роль у просуванні продажів AR та VR пристроїв першим покупцям.
Людиноподібні помічники
Це наступний етап штучного інтелекту! Ми покінчимо з незграбними інструментами, які зараз використовуються для взаємодії з цифровим світом. На думку експертів, незабаром скоро будемо використовувати допоміжні засоби не просто для онлайн-замовлення товарів та послуг чи пошуку в Інтернеті. Вони перетворяться на продовження нашого власного мозку. Нам більше не потрібно буде запам'ятовувати стільки інформації: за допомогою технологічних інструментів ми звільнимо ресурси для аналітичного та критичного мислення". Чому варто приділити увагу, якщо нас цікавить розробка подібних допоміжних технологій? "Найбільший попит зараз на глибокі знання (deep knowledge)", — розповідає Гюнтер Ольманн, начальник служби безпеки компанії Vectra. — Наприклад, експертні знання з інформаційної безпеки (безпека веб-додатків, експертиза мереж, дизасемблювання шкідливих програм)». Девід Парментер (David Parmenter), який відповідає за дані та технічний директор Adobe Document Cloud, каже, що ключ до цього, навіть більшою мірою, ніж вчене звання у сфері комп'ютерних наук, – пристрасть до математики та логіки. "Креативність, бажання постійно вчитися, клієнтоцентричне мислення, стійкість перед невдачами - результати машинного навчання є зовсім не готовим продуктом - і комунікабельність - найважливіші соціальні навички для інженерів, що працюють у цій сфері".
І переможець... - поєднання всього цього!
Хоча штучний інтелект, ймовірно, – найчастіше згадувана революційна технологія поточного року, найважливіша тенденція — це злиття новітніх технологій, що бурхливо розвиваються. Маартен Екторс (Maarten Ectors) з компанії Canonical перераховує більше десятка різних технологій, об'єднання яких дає більше, ніж просто сума складових частин: "хмарні технології, мобільні пристрої, IoT, штучний інтелект, ланцюжок блоків транзакцій, доповнена реальність, голосові інтерфейси, програмно- керований радіозв'язок, 'четверта промислова революція' [автоматизація та обмін даними у промисловості], робототехніка, периферійні обчислення та автомобілі без водія". Патрік Спэддінг, з компанії Rocket Software, говорить, що окремі технології об'єднуються, в основному, через потребу компаній вибратися із завалів власних даних – наприклад, під час аналізу трафіку веб-сайтів. "Якщо додати до цього зростання обсягів нових джерел даних, таких як інтернет речей", - говорить він, - "виявляється, що нелегко навіть просто встигати за обсягами доступної для ухвалення бізнес-рішень інформації". Спеддінг вважає, що перспектив для злиття когнітивних технологій, ботів і машинних мов буде тим більше, чим зрозумілішими вони будуть. Нове покоління "цифрових тубільців" прискорить впровадження цих об'єднаних технологій, – каже він, – оскільки вони чекають [від технології] зручності використання, інтерфейсів на кшталт комп'ютерних ігор, а також повсюдного застосування доповненої та віртуальної реальностей.
ПЕРЕЙДІТЬ В ПОВНУ ВЕРСІЮ