Как искусственный интеллект и Интернет вещей изменят отрасли

1656569071 kak iskusstvennyj intellekt i internet veshhej izmenyat otrasli

автор Мария Яо

Интервью с техническим директором Microsoft Кевином Скоттом

1*CD9Du1YEYxe8tobCFWMf4w

В рамках нашей образовательной серии AI For Growth мы опрашиваем топ-менеджеров ведущих мировых компаний, успешно применивших AI для развития своих предприятий. Сегодня мы встречаем с Кевином Скоттом, техническим директором Microsoft.

Как технический директор Microsoft, Кевин руководит стратегией и услугами технологического гиганта по искусственному интеллекту. В этом интервью он сосредоточивается на пересечении ИИ и Интернета и раскрывает, как предприятия успешно использовали комбинацию этих двух новых технологий для повышения реальной стоимости бизнеса.

Он также делится мнениями о своих визитах в области, которые созрели для срыва искусственным интеллектом и автоматизацией, а также ключевыми знаниями о том, как менеджеры могут лучше всего подготовить свою рабочую силу к будущему.

Мария Яо: Всем привет, это Мария из TOPBOTS. Добро пожаловать в нашу образовательную серию AI для роста, где мы опрашиваем топ-лидеров и компаний, которые успешно применяют AI для решения корпоративных проблем. Сегодня я очень рад, что ко мне присоединился Кевин Скотт, являющийся техническим директором Microsoft.

Кевин, пару недель назад у нас была дискуссия за обедом, и вы упомянули о чрезвычайном влиянии комбинации AI и IoT, которая трансформирует рабочие процессы предприятия. Можете ли вы дать нашей аудитории представление о том, где вы видите больше возможностей и наибольшую рентабельность инвестиций в этом пространстве?

Кевин Скотт: Просто отступив назад и посмотрев на тенденции, [this is] один из самых интересных времен в вычислительной сфере с начала 90-х. Сразу происходит несколько вещей, очень интересно сочетающихся.

Одной из этих тенденций есть то, что сам IoT взрывается. Существуют разные исследования из разных источников. Исследование Gartner по устройствам Интернета вещей показывает, что к 2020 году мы, вероятно, собираемся перейти к северу от 20 миллиардов устройств.

Это вычислительные устройства, подключенные к Интернету, и [as] система отсчета, сейчас мы, вероятно, имеем 11 или 12 миллиардов устройств IoT. Существует около миллиарда ПК и два с половиной миллиарда смартфонов, поэтому сектор IoT на порядок больше, чем появившаяся сегодня самая большая вычислительная платформа.

Это само по себе невероятно увлекательная вещь и действительно интересная возможность для всех нас.

Если объединить это с тем, что кремний становится гораздо более мощным при ускорении клипа [and] Вы думаете о типах кремния, необходимых для обучения модели AI и выводу AI, этот конкретный тип вычислительной мощности возрос, возможно, в 10 раз с точки зрения производительности цены за последние пять лет. Мы видим, что эта линия тенденции будет продолжаться, вероятно, еще на пять порядков, что появляется в течение следующих восьми лет.

Это имеет очевидные последствия для высококачественных вычислений, где в облаке вы получите огромное количество дополнительной мощности в ближайшие годы, например, создавать более сложные модели. Это также означает, что в этой среде Интернета вещей мощность искусственного интеллекта приходит к потребительским устройствам на грани облака.

Возьмите это, и вы возьмите тот факт, что эти устройства IoT все больше оснащены сенсорами, у вас действительно есть то, что, по нашему мнению, станет новой вычислительной парадигмой.

Мы называем это «Интеллектуальный край», потому что речь идет не только о том, что компьютеры становятся повсеместно распространенными и сливаются с вашей средой, где любая комната, в которую вы собираетесь вступить, будет потенциально иметь десятки этих устройств, каждое которых способен чувствуя, что происходит внутри его среды, и разумно реагируя на это.

Это действительно потребует кучу изменений в том, как мы думаем о том, как мы строим эти системы и управляем ими.

МОЙ: Какие примеры? Вы упомянули, что на этих периферийных устройствах потребителям придется гораздо больше приложений AI. Какие программы, возможно, были невозможны раньше, но о которых сейчас предприятиям следует подумать, учитывая распространение IoT-устройств и ИИ.

KS: Вы уже видите ранние этапы этих вещей в выходящих умных колонках, но я думаю, что это лишь верхушка айсберга.

Если мы проделаем свою работу правильно в течение следующих лет, вы начнете видеть все больше и больше заявок.

Одним из интересных, о которых уже писали, являются эти умные магазины, являющиеся розничными торговыми точками, где они используют устройства и камеры Интернета вещей, датчики полок и кучу искусственного интеллекта в моделях компьютерного зрения, чтобы идентифицировать вас, когда вы заходите в магазин и просто посмотрите, какие товары вы кладете в корзину для покупок и уносите из магазина, где вам даже не нужно оплачивать покупки.

Все больше и больше таких магазинов появляются как доказательства концепции. Это не то [there] непременно станет этой волной, которая прокатится по розничной торговле и изменит все. Мы все должны смотреть на это как на вдохновение для различных вещей, которые вы можете сделать с этой новой технологией.

Например, моя жена перенесла операцию в начале этого года. Я часто проводил время в отделении восстановления хирургического отделения одной из наших больниц здесь, в районе залива, и замечал все процессы и рабочие процессы.

Одной из вещей, когда вы восстанавливаетесь после операции, является то, что врачи хотят, чтобы вы получили определенный уровень активности, но они хотят убедиться, что вы не чрезмерно активны. Вы можете получить травму после операции, которую вы только что перенесли.

Сейчас они контролируют вашу активность, так как у них есть медсестры. В этой конкретной больнице было четыре смены для всей палаты, и эти медсестры не могут внимательно следить за каждым из выздоравливающих пациентов.

Но если вы посмотрите на эти устройства Интернета с камерами и моделями компьютерного зрения, нам будет очень легко написать программное обеспечение в этом новом мире, которое будет определять, когда моя жена находится в зоне общего пользования, и они могут добавить к ее итогу деятельности .

Если она ниже уровня активности, вы можете предупредить медсестер на их рабочем месте или на их мобильном устройстве и сказать: «Пациент Скотт сегодня не достигает установленного ежедневного уровня активности». Или если они слишком активны, он может отправить срочное уведомление, чтобы сейчас найти этого пациента и вернуть его в комнату.

Я думаю, что сейчас будут сотни тысяч сценариев, которые этот вкус ПО может спровоцировать. Сейчас у нас есть некоторые проблемы упаковки с технологией. Нам нужно еще немного поработать, чтобы сделать его более доступным для большего количества людей, но часть проблемы или вызова, я должен сказать, состоит в том, чтобы заставить людей представить, что станет возможным в этом новом мире.

МОЙ: Правильно, потому что когда вы берете IoT и сочетаете его с AI, вы говорите об объединении двух огромных тенденций, двух высокотехнических и очень сложных для понимания технологий, поэтому, безусловно, будет много проблем с внедрением этого в масштабе предприятия. .

По вашему опыту, что могут сделать руководители, чтобы лучше подготовиться и увеличить свои шансы на успех при внедрении таких приложений AI+IoT?

KS: Я думаю, что самое большое, что вы можете сделать, — воспользоваться частью общей инфраструктуры, которая сейчас появляется в облаке.

По сути, мы говорим об IoT, и первое, о чем я упомянул, это облако, но наличие облака – это своего рода координационная панель для всего происходящего в IoT.

Убедившись, что ваши данные находятся в облаке, что вы пришли в хорошее состояние, когда вам удобно управлять своими данными, вы понимаете, какие данные вы делаете, а какие нет, действительно поможет определить типы искусственного интеллекта, который вы сможете создать.

Затем заставьте вашу организацию думать обо всех инструментах искусственного интеллекта, доступных сейчас. Некоторые из этих вещей все еще невероятно элитные, [but] хотя некоторые инструменты становятся невероятно простыми.

Подобно вещам с компьютерным видением – здесь, как технический директор Microsoft, вы можете использовать наши API когнитивных служб Azure, чтобы делать вещи компьютерного зрения, например.

Мы подготовили для вас кучу базовых моделей компьютерного зрения, но вы можете обратиться к нам со своими индивидуальными данными о вещах, которые уникальны для вас, и вы можете добавить свои данные к нашим моделям и получить индивидуальную модель с других конец, который дает вам можно определить лицо ваших сотрудников, друзей и т.д.

Или, если вы, например, работаете на производстве, можете определить свой инвентарь и свои детали, которые вы используете в своих производственных процессах… Осознавать, что это по возможности, я думаю, что сейчас это действительно важная вещь.

Другое дело – это продумать вашу политику безопасности. Это действительно важно. Одна из действительно интересных вещей, о которых нам всем придется подумать с этим взрывом подключенных устройств, заключается в том, что это станет проблемой безопасности, которая гораздо более интересна, даже чем наборы проблем BYOD со смартфонами для ноутбуков. Разрешаете ли вы кому-то взять умное устройство IoT и добавить его в вашу корпоративную беспроводную сеть?

Некоторые компании уже продумывают это с этими умными колонками. Я общался с людьми, у которых нет Amazon Echoes или интеллектуальных умных колонок в своих корпоративных сетях. Это может быть реакцией, отсекающей вас от интересных будущих возможностей

МОЙ: Поскольку искусственный интеллект внедряется во все, возникает естественный страх, особенно усиленный СМИ, [that] сочетание искусственного интеллекта с Интернетом вещей приведет к срыву рабочей силы и лишит людей работы.

Я знаю, что вы потратили много времени на размышления об этом, и вы считаете, что это совсем не должно быть так. Можете ли вы поделиться своими мыслями и историями на эту тему?

KS: Мы, как общество, и мы, как технологическая отрасль, имеем право выбирать путь, по которому мы идем. Индустрия технологий создает эти инструменты и возможности, а остальные отрасли, правительство и общество решают, как их применить.

Одной из интересных и очень веселых вещей в моей работе является [that] Я вижу достаточно широкий спектр развития ИИ.

Например, две наиболее вдохновляющие вещи, которые я видел в технологическом плане за последний год, – это развитие точной медицины и точного сельского хозяйства. Например, в точном земледелии мы вступаем в эпоху, когда это интеллектуальное преимущество, например устройства с поддержкой искусственного интеллекта повсеместно, включая [and] возможность устанавливать его в дроны позволяет собирать более интересные данные о сельскохозяйственных операциях.

Несколько лет назад — и это, вероятно, все еще самое современное — если вы хотите построить гидрологическую модель для ваших культур, [such as] понять, где на поле находятся влажные и сухие места, попытаться оптимизировать способ подачи воды, чтобы убедиться, что вы тратите как можно меньше воды, и [making sure] вы получаете точное количество воды [your crops] Вам придется пройти через это невероятно дорогое и изнурительное занятие по размещению кучи датчиков воды и расходомеров в ваших механических оросительных системах.

Для этого нужно было иметь достаточно масштабные сельскохозяйственные операции, а это была элитная вещь.

Теперь вы можете взять беспилотник за тысячу долларов, у которого эквивалент Raspberry Pi с моделью компьютерного зрения, как полет над полем, и они могут построить достаточно высокоточную гидрологическую модель для этого поля. Тогда вы сможете оптимизировать полив [with that data]. Это практически бесплатный искусственный интеллект, работающий на супердешевом стандартном оборудовании.

Это поток ИИ, где технология создает изобилие. Это не концентрация власти в руках немногих, это создание того, что было недоступно тоннам и тоннам людей на порядки большего количества людей. Я вижу, что эта тенденция наблюдается по всем направлениям исследований и разработок, в сельском хозяйстве, и эти инновации будут вливаться в экономику в течение следующих пяти-десяти лет.

То же самое происходит и с медициной, где вы берете эту комбинацию все более распространенных данных о человеческом теле, поступающих от умных часов или фитнес-браслетов, а затем соединяете эти данные с современным искусственным интеллектом, как глубокие нейронные сети, и тем, что вы собираетесь. Уметь делать это действительно невероятно, например предусмотреть серьезные состояния здоровья практически бесплатно до того, как у пациента появятся симптомы, когда исправить основное состояние здоровья относительно легче, чем после того, как пациент заболел.

Эти вещи потенциально могут изменить мир таким положительным способом, и какой мир мы получим, во многом будет зависеть от того, думаем ли мы о ИИ. Или это технология, расширяющая возможности, создающая изобилие, против этой технологии сужения, концентрирующей контроль?

Я большой поклонник и чрезвычайно оптимистично настроен по отношению к потенциалу первого.

МОЙ: Нет сомнения, что ИИ имеет такой большой дружелюбный потенциал для общества, особенно в тех областях, которые вы упомянули, точного земледелия и точной медицины.

Я хочу углубиться в этот аргумент, который люди иногда бросают: они скажут: «Ладно, теперь, когда у вас есть дрон с AI, который делает эти гидрологические модели, что произойдет с парнем, чьей работой было создавать эти модели вручную?»

Что это означает для некоторых людей, чья работа автоматизирована? Вы действительно видите это в промышленных приложениях, где работа людей была буквально автоматизирована.

Что вы думаете по этому поводу и каков ваш опыт анализа этих разных отраслей относительно того, что происходит с автоматизацией?

KS: Происходит сбой, но я действительно вижу в этих вещах, если вы небольшой местный органический фермер в восточном штате Вашингтон [and] у нас есть партнеры, с которыми мы сотрудничаем [that fits] В этом точном профиле раньше не было ни одного парня, строившего гидрологическую модель. Эта технология была недоступна для людей, управлявших небольшой операцией.

Вы переносите это на развивающиеся страны, где мы действительно видим, что сейчас происходят огромные последствия. Это точно не был парень на небольшой ферме в сельской местности Индии, который строил гидрологические модели или создавал искусственный интеллект, точно предполагавший, когда люди должны сажать сельскохозяйственные культуры.

Раньше никто не выполнял эту работу, и то, что вы получаете, когда вы применяете технологию, — это просто большая производительность и более качественные продукты с меньшими побочными эффектами, например для окружающей среды.

Но вы правы, есть места, где есть срывы на работе. Я делаю это очень долго, первая система машинного обучения, которую я создал была около 15 лет назад, и я думаю, что мы увидим, что эти системы машинного обучения имеют огромный потенциал для создания возможностей для людей выполнять работу более высокой стоимости.

Дело не в том, что вы навсегда смещаете работу. Обычно машина автоматизирует самые скучные вещи в мире, и то, что вы можете уволить кого-то, имеет гораздо большую ценность.

Я приведу вам последний пример: когда я был молодым инженером, одной из моих первых работ была работа с контрактным производителем электроники.

Это компания, насчитывавшая менее 20 человек в Линчбурге, штат Вирджиния. У вас было очень небольшое количество людей, которые пытались запустить этот бизнес, так что у вас были люди, которые выполняли контроль качества на печатных платах, они собирали, они проводили тестирование после сдачи. Они переключали контекст между кучей разных вещей.

Я представлял, как использовать компьютерное зрение для обеспечения качества в моем старом бизнесе. Это помогло бы с вещами, например, в этом процессе, который называется инфракрасной пайкой оплавления, вы могли бы полностью поставить камеру на любой конец этой машины для оплавления. [It would] посмотрите на печатную плату, прежде чем она войдет, и когда плата выйдет из машины, [AI would] в основном заменить визуальный обзор, который делал бы человек.

В контексте [my] старая компания, это не лишило бы никакой работы. Это была бы назойливая вещь, которая отвлекала [the workers] от чего-то иного более высокой ценности, что они хотели бы делать, и создавало большую ценность для компании.

Дело с AI – это ошибочное мнение, которое, по моему мнению, у людей – такое [that] это не будет такая богоподобная, похожая на человека вещь, которая придет и заменит эту потребность в людях и экономике. Это вещь, которая может прийти и сделать утомительную работу с кучей… Я имею в виду сотни тысяч [of tasks disappear]. [There’s a] сверхдлинный хвост приложений AI, которые люди будут собираться создавать так же, как люди создавали сотни тысяч приложений, когда ПК стали повсеместно распространены несколько десятилетий назад.

Вещи, которые они строят, как вся эта индустрия будет создана из здания, она создаст миллион рабочих мест. Вещи, которые они автоматизируют, лишат людей выполнять целый ворох утомительной работы, чтобы они могли найти вещи высшей ценности, которые люди имеют уникальное положение.

МОЙ: Спасибо за этот пример. Кевин, мне нравится личная история этой скучной вещи, которую вы хотели бы исправить с помощью ИИ и Интернета вещей, поэтому я очень ценю позитивный настрой. Нам, безусловно, нужно больше этого, когда мы думаем о программах AI, которые мы можем создать для себя, для наших компаний и для нашего общества.

Спасибо, Кевин, за то, что вы участвовали в серии образовательных курсов AI for Growth для руководителей. Очень благодарен за ваш комментарий.

0*teA74RZe1k3nGCS7

Любите то, что вы только что прочли?

Ну, не останавливайтесь здесь! Присоединяйтесь к сообществу TOPBOTS, и мы позаботимся, чтобы вы получали лучший контент о прикладном искусственном интеллекте, машинном обучении и автоматизации.

Первоначально опубликовано на www.topbots.com 25 июня 2018 года.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *