`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Как изменилось финансирование ИТ-направления в вашей организации?

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Александр Черников

«Интеллектуальные войны» и их результаты

0 
 

Google проводит обширные исследования в области искусственного интеллекта (Artifical Intellect, AI), но отстает от Amazon, Microsoft и IBM в рыночной доле сегментов корпоративных облаков и законченных AI решений. Как говорится, ─ «кто виноват и что делать»?

Что мешает Google

Существует довольно распространенное мнение о том, что Google никогда до конца не понимала корпоративные IT. Напротив, считается, что три текущих лидера в облачных сервисах, ─ Amazon (AWS), Microsoft (Azure), и IBM (IBM Cloud), ─ понимают их очень хорошо.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

Google Brain ─ это исследовательский проект, который включает в себя несколько довольно различных направлений, ─ от традиционного для компании веб-поиска до самоуправляемых автомобилей. Очевидно, что мгновенных результатов здесь ожидать сложно.

Google получила признание как лидер де-факто в AI исследованиях (DeepMind и Google Brain). Она впереди в направлении «Machine Learning As A Service» (MLaaS). Но вести регулярную войну с сильными соперниками гораздо труднее, чем просто выпустить свободно распространяемый инструментальный пакет (TensorFlow). Очевидно, что и этот проект для Google является затратным, а не прибыльным.

Поскольку Google отстает в доле на рынке облачных вычислений, она сейчас работает над тем, чтобы дифференцировать свой продукт от его аналогов, и бесплатно предлагает инструменты для машинного обучения.

Действительно, TensorFlow очень быстро обогнал другие библиотеки машинного обучения (Theano, Caffe, Torch и др.) по уровню интереса к нему. Но для этого нужно было приложить некоторые усилия. Например, Google разработала курс по «глубокому обучению» (Deep Learning) для учебной структуры Udacity, в котором каждый студент обязан изучить TensorFlow.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

Популярность всех средств машинного обучения растет, но TensorFlow здесь, конечно, вне конкуренции. С другой стороны, клики на GitHub очень опосредовано относятся к реальному использовании инструмента Google в корпоративной среде.

Два главных препятствия, которые мешают Google выйти на ведущие позиции AI в мире ─ «сила тяжести» данных и нехватка обратной совместимости. Чтобы наглядно и буквально проиллюстрировать проблему «силы тяжести» данных, достаточно обратиться к накопителю данных Amazon Snowball.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

Размеры этого «снежка» ощутимы только в сопоставлении с привычными масштабами. Вес у него тоже соответствующий. Но на сегодня ─ это лучшее решение для надежного перенесения данных и их безошибочного анализа.

Snowball ─ флеш-карта размером с приличный чемодан, способная к хранению 80 TB корпоративных данных. Она физически передается on-premise датацентрам клиента, чтобы загрузить данные и затем отправить их назад в Amazon для закачки на серверы AWS. Такая ручная передача оказывается значительно быстрее и дешевле для больших объемов данных, чем какой-либо интернет-метод. Принципиально здесь нет ничего особенно сложного, но Google не использует подобную технологию работы с данными.

Обратная совместимость ─ другая причина, почему предприятия не мчатся наперегонки за новейшими языками программирования и инструментами, которые используют исследователи в области AI.

Большинство предприятий до сих пор предпочитают Java Virtual Machines (JVM), и даже все еще работают на десктопах Apple. Популярность Java обусловлена ее полной обратной совместимостью, тогда как, например, Python 3 не совместим даже с Python 2.

Вообще, говорят, что библиотеки глубокого обучения разработаны в основном для того, чтобы помочь AI исследователям писать свои научные работы, а не для практического развертывания в производственных средах.

Чтобы преуспеть в корпоративных решениях, AI разработчик должен иметь «полевую команду» инженеров, которые могут быстро доказать преимущества новых подходов непосредственно у заказчика, для его повседневных операций.

Microsoft имеет более ясное видение в AI войнах

В мае текущего года Microsoft провела свою ежегодную конференцию разработчиков в Сиэтле. На той же неделе Google сделала то же самое в Маунтин-Вью. Ресурс Techcrunch написал по этому поводу следующее.

«Интеллектуальные войны» и их результаты

«В то время, как мероприятие Microsoft отразило всплеск активности компании под лидерством Сатья Наделла (Satya Nadella), конференция Google I/O 2017 вообще, ─ и особенно его различные, несколько незапланированные лейтмотивы, ─ не имели большого успеха в этом году.

Эти две компании долго были конкурентами, конечно, но теперь (возможно, более, чем когда-либо ранее) они имеют острые разногласия и отчаянно конкурируют в облачных вычислениях, машинном обучении, искусственном интеллекте, а также в виртуальной и дополненной реальности». Тут интересно сравнить лейтмотивы Сундара Пичаи (Sundar Pichai) и Сатьи Наделлы.

Пичаи использовал свое время главным образом для того, чтобы объявить о последней статистике компании и парочке новых продуктов. Nadella говорил о возможностях и рисках очередного технологического продвижения, в том числе о том, что Microsoft теперь «AI First» компания.

Наделла довольно ясно сформулировал, на чем должна сосредоточиться сегодня компания ─ «Давайте использовать технологии, чтобы дать больше возможностей большему количеству людей», ─ сказал он.

AI First

Область, где конкуренция Microsoft и Google является самой очевидной (кроме базовых облачных сервисов), ─ это машинное обучение.

Параллели здесь провести очень легко. Обе компании уже некоторое время везде, где только можно, подчеркивают свое AI мастерство, и в этом они удивительно подобны. Мы оставляем за рамками этого блога близкие разработки Story Remix (Microsoft) и Google Photos, а также хедсеты для виртуальной и дополненной реальности.

Усилия компаний в области AI сейчас во многом направлены на Microsoft Cortana и Google Assistant. Здесь Google держится несколько впереди Microsoft, ─ просто потому, что знает больше о пользователе (и остальной части мира). Однако с Microsoft Graph ее конкурент теперь строит «цифровую ткань», которая свяжет все устройства и приложения пользователей.

Подводя некоторые промежуточные итоги, можно сказать, что направление, которое звонко назвали «AI First», т.е., «искусственный интеллект прежде всего», пока больше напоминает разобранную и разложенную на полу в гараже машину.

Все детали, вроде бы, есть. Нужно только сделать из них нечто законченное и очевидно полезное, ─ например, чтобы она могла ездить и, желательно, что-нибудь при этом возить. Ну, посмотрим, чем закончится этот год.

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 
 
IDC
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT