Русский военный корабль, иди нах*й.
Пожертвувати на армію
×
Упс!
Не вдала спроба:(
Будь ласка, спробуйте ще раз.
preview
22 лютого 2022 13 хвилин читання

Засновник Roosh Сергій Токарєв про революцію у програмуванні та медицині, а також етичні проблеми з ШІ

У межах спецпроєкту про штучний інтелект SPEKA поговорила із засновником технологічної компанії Roosh Сергієм Токарєвим про те, з ким Україна конкурує за звання центру європейського тяжіння у сфері ШІ, як зробити математику привабливою для молоді, які професії зникнуть під наступом штучного інтелекту, чому найбільші зміни завдяки технологіям зазнає медицина і які етичні проблеми створює перед людством розвиток ШІ. 

AI-революція у програмуванні

AI зараз — це ключова сфера інтересів Roosh?

Так, це AI і ML — новий тип автоматизації. Усе, що вигадало людство, переосмислять за допомогою цих інструментів. Зараз уже неможливо уявити собі технологічний стартап, який не використовує ML хоча б у примітивному вигляді. Це одразу аутсайдер. За 3-5 років машинне навчання перетвориться на commodity.

Наше глобальне завдання — стати у цій частині світу центром тяжіння для ML- та AI-фахівців у широкому розумінні, тобто менеджерів, програмістів, інвесторів, підприємців. Наша фундаментальна математична школа забезпечує таку можливість.

Сьогодні у світі є два основні центри AI — Китай та США. І, як не дивно, Китай перемагає у цих перегонах. Десять років тому вони почали активно інвестувати у цей напрям на державному рівні, підтримувати стартапи, надавати їм дешеві довгі гроші. Дуже розумний крок на перспективу. У Китаї щороку за фінансової підтримки держави запускають приблизно 1000 AI-стартапів.

Виходить, США и Китай — перший ешелон АІ, а Україна претендує на місце у другому. З ким ми будемо там конкурувати? 

Насамперед із Францією та Німеччиною, вони дуже підтримують AI. Там усе крутиться навколо університетів, на їхній науковій базі. Професори як носії знань пропонують своїм студентам певні завдання і разом із ними запускають стартапи.

Вчитель математики в сучасному суспільстві має бути рок-зіркою

Роль викладачів у цій справі дуже велика. У нас математику вивчають лише ті діти, які мають хист до неї. Але якщо вчитель математики приїжджатиме до школи чи університету на «Теслі» чи «Харлеї», то набагато більше дітей потягнуться до цього образу. Вчитель математики в сучасному суспільстві має бути рок-зіркою. Створити такий образ — непросте завдання, але якщо це зробити, то діти будуть цікавитися математикою набагато більше.

Як АІ змінить програмування та роботу девелоперів за 5-10 років?

У класичному розумінні він їх просто замінить. Точніше, люди поділяться на дві групи: на тих, хто писатиме алгоритми, і тих, хто ці алгоритми використовуватиме. Топові розробники будуть створювати нові мови програмування та писати нові алгоритми.

Насправді машинне навчання вже зробило переворот у програмуванні — з'явилося багато lowcode- та nocode-платформ. Ми проінвестували низку таких компаній. Причому наша перша реакція зазвичай була такою: та не може бути! Але потім, коли бачиш, як швидко розвивається функціонал продуктів, що використовують цей підхід…

Напевно, третина наших портфельних компаній вже пишуть під себе lowcode- або nocode-платформи. Інакше ти програватимеш на ринку, тому що швидкість додавання нового функціоналу на таких платформах фантастична. По суті це візуалізатор, де замість того щоб програмувати, ти перетягуєш блоки коду і встановлюєш між ними зв'язки.

Плюс це дуже здешевлює процес?

Так, це дуже велика економія на обчислювальних потужностях, на хостингу. Машина знаходить найоптимальніші шляхи, не потрібно витрачатися на зайві обчислення. Ми кілька мільйонів доларів щороку витрачаємо на оплату хостингу. Тепер ці витрати можна буде скоротити утричі.

Менше місця на хостингу, менше заліза для обчислювальних потужностей. Тому вже за 3-4 роки станеться потужне зміщення у бік lowcode- та nocode-платформ. Практика засвідчує, що світч зазвичай відбувається за один рік.

А цей світч не загрожує перегрітому IT-ринку праці? Сьогодні величезний дефіцит програмістів, а з розвитком lowcode- та nocode-платформ ситуація може різко змінитися…

Ні, потреба у розробниках дедалі зростатиме. Це дуже добре показала пандемія COVID-19. Спочатку всі злякалися, особливо аутсорсери, у яких замовники з класичного сектору (банки, ритейл). Аутсорсери почали різко стискатися. А потім раптом стало зрозуміло, що треба все переносити в онлайн, і на ринку розробки почався такий самий бум, як на ринку напівпровідників.

Попит на розробників зростатиме за експонентою ще багато років

Що сталося з ринком чипів? Через пандемію всі сиділи вдома і одразу закортіло оновити електроніку, щоб працювати і розважатися в онлайні. Якщо раніше попит збільшувався на 30% на рік, то за пандемії він почав зростати на 200-300% на рік. А потім ця напівпровідникова криза перекинулася на програмістів. Стало зрозуміло, що оновлювати треба не тільки девайси, а й програмне забезпечення. Плюс створювати нове. Навіть розвинені країни поки що диджиталізовані лише частково. А зараз починається ще й редиджиталізація — переосмислення процесів, які були диджиталізовані. Machine learning — це саме таке переосмислення.

Думаю, попит зростатиме за експонентою ще багато років. Потреба у «простих» програмістах не зникне. Ну а з переходом на нові технології вони перенавчатимуться. Залишаться за бортом тільки ледачі, які не зможуть перебудуватися.

Отже, попит на програмістів нікуди не дінеться. А як щодо тестувальників?

Штучний інтелект повністю замінить їх. Навіть у іграх, де зараз використовується дуже мало автоматизованих підходів до тестування. Ми почали працювати над такими автоматизованими механізмами у нашій венчурній студії Pawa і вже маємо кілька класних прототипів. Це гігантський ринок, потреба величезна. А професія QA помре досить швидко, згодом їх не буде.

Робота дизайнерів спроститься: тепер можна буде генерувати ідеї не через малювання скетчів, а за допомогою Machine learning. Ти просто пишеш текст: «Носоріг із головою леопарда», — і нейромережа генерує тобі 3D-об'єкт. Далі ти його удосконалюєш, зважаючи на своє бачення. Ти можеш кожну частину переформатувати текстовою чи голосовою командою. Мовляв, тут хочу хвіст горобця — і він з'явився. Зростання попиту можна буде задовольнити саме завдяки автоматизації. Помічники на базі ML з'являться скрізь.

Людині залишиться творча робота. Вигадувати те, що машина не може вигадати просто так. Поєднувати якісь нереальні речі — не гаряче із холодним, а гаряче із солоним.

Тому що креативність штучного інтелекту поки що під питанням. Усі кажуть, що ШІ пише музику. А ви її чули? Я послухав — вона не надто тішить слух. Це не Моцарт і Бетховен. ШІ здатний робити щось у стилі когось, а не вигадувати нове. Ми ще дуже далекі від цього.

AI-революція у медицині

Де ще відбудуться тектонічні зрушення завдяки АІ?

Мені здається, найбільш фундаментальне зрушення буде у медицині. Насправді воно має статися навіть без АІ. Через жорстке регулювання ця сфера антиінноваційна і подекуди програє нетрадиційній медицині. Тут можливі божевільні прориви завдяки накопиченню та обробленню великих даних.

Мені дуже подобається те, що робить Whoop (фітнес-трекери з аналітичним застосунком). Здебільшого це саме machine learning: ти навчаєш його, вводиш усі свої звички, усе, що ти робиш. І вже за місяць він сам детектить: яким спортом ти займався, який вживав алкоголь, які сигарети курив тощо. Він ставить тобі запитання, і ти маєш чесно відповідати на них.

Революція в медицині станеться завдяки накопиченню даних та їхньому аналізу за допомогою AI

Я вважаю, такі пристрої потрібні кожному, особливо дітям. Тому що за 5 років, коли ми навчимося розкладати це на більшу кількість складових, буде зрозуміла картина. Буде накопичено багато твоїх даних, зрозуміле твоє поводження, як у тебе серце працює упродовж 5 років. І це буде набагато об'єктивніше, ніж 10-хвилинна кардіограма.

Завдяки накопиченню даних у медицині станеться революція. Звичайно, регулятори та фармкомпанії заважатимуть. Тому що величезна кількість препаратів і навіть компаній зникнуть через непотрібність, коли доведуть, що певні методи не можна застосовувати в жодному разі, тому що вони завдають шкоди.

Проривом стане і збільшення терміну життя людини, навіть не з огляду його довжини, а якості. Ми завжди приходимо до лікаря під час загострення, коли нам зовсім зле. Але загострення —  тимчасовий стан, а не звичайний. А якісний стрибок станеться, коли ми володітимемо усією інформації про наше самопочуття не лише під час загострення.

Roosh планує щось робити у Healthtech?

Один із партнерів нашої компанії Pawa, у минулому хірург, зробив АІ-помічника для хірургів. Він складається із камери та планшетика, камера дивиться на місце оперування та підказує, де різати та як зашивати. Креслить лінію, а хірург дивиться і ріже за цією лінією. Цю компанію згодом купив за великі гроші гігант ринку Medtronic і зробив його віцепрезидентом із диджиталізації. З цим партнером ми обговорюємо ще один подібний проєкт в конкретному напряму хірургії.

Команда Pawa Команда Pawa

До речі, Україна — передовик у цифровій медицині, без жартів. Ми маємо систему Е-health. Я не знаю країн, де всі медичні дані громадян зберігалися б в одній базі. У США геть погано — система спрямована на те, щоб приховати від тебе навіть твої власні дані. Щоб ти в жодному разі не пішов займатися самолікуванням.

Володіючи повнотою медичних даних громадян, можна робити дуже крутий предикшн, будувати скорингові моделі, розуміючи, хто як хворіє і коли займатися превентивною медициною. Це вигідніше з погляду бізнесу, а також етичніше — не давати людині захворіти.

Доречі, ізраїльська компанія K Health оцифрувала результати аналізів однієї клініки за 15 років і зробила застосунок Symptom Checker. Він із точністю до 96% визначає більшість поширених хвороб. Діагноз ставить точніше, ніж лікар. Ти просто завантажив дані крові, відповів на запитання — і все. Ходити нікуди не треба.

AI та етичні проблеми

Жодне інтерв'ю про AI не обійдеться без цього питання. Трекери, що моніторять твій стан, збирають багато персональної інформації. Вона десь зберігається, і хтось може її використати…

Етичних проблем із AI дуже багато, і це виклик для юридичної системи. Бізнесмен Юрій Гурський розповідав мені кейс про їхній основний продукт — жіночий календар Flo. Дівчинка, яка користувалася застосунком, додала до нього інформацію про те, що у неї був секс. Батько дівчини випадково зайшов у застосунок, побачив це і побив її до напівсмерті. Світ змінюється, але не у головах деяких людей... Ще одна велика етична проблема виникла із генетичними тестами. Коли люди пішли їх здавати цілими сім'ями, то виявилося, що у багатьох дітей не рідні батьки.

Йдемо далі. Щодо юридичної системи, хто буде відповідати, якщо алгоритм уб'є людину? Йдеться про автономні машини. Або ким має жертвувати алгоритм — водієм чи пасажиром? Трьома людьми чи однією? Дитиною чи літньою людиною? Як це вирішувати?

Але ще більша проблема — а хто відповідальний? Вся юридична система у світі побудована на тому, що завжди є сторони, суб'єкти. А зі штучним інтелектом складніше. Кого судити? Творця алгоритму? Компанію, яка використовує алгоритм? Користувача? Можливо, найбільший прорив на нас чекає саме в юридичній системі.

І продовжуючи тему: код, який напишуть алгоритми, тренуючись на людському коді, кому належатиме? І хто відповідає за код, написаний машиною?

Думаю, відповідальність буде такою самою, як у поточній юридичній системі: якщо код написав програміст, він і винний. Якщо код писала машина на основі коду програміста, то хто застосував машину? Однаково компанія відповідає за цей код. Машина не може придумати код з нуля, вона може навчитися лише на прикладах.

Водночас усі, хто розповідає мені про застосування алгоритмів у своїх продуктах, говорять про одне: ми не можемо зробити реверс-інжиніринг ухваленого рішення. Якщо обсяг даних великий, ми не можемо сказати, чому алгоритм вирішив показати людині той чи інший пост у соцмережах. Це вже такий блекбокс, який дуже складно розколупати. Алгоритм має KPI — зробити так, щоб людина дивилася більше відео або постів. А далі відбувається якась магія.

У цьому сенсі у творців алгоритмів буде таке саме завдання: зробити «програміста-машину» під конкретні KPI. Його код може бути кривий, косий, незвичний, у ньому не буде гіперестетики, але він виконуватиме свою функцію. Можливо, навіть краще за код, створений людиною.

Дисклеймер: компанія Roosh — один з інвесторів видання SPEKA.

0
Прокоментувати
Інші матеріали

100 компаній, які розвивають штучний інтелект в Україні

Юлія Даниленко 30 травня 2024 19:00

Старт Нобелівської премії, одинокий невідомий об'єкт та Ілон Москаль. Ранкова SPEKA

Наталія Миронова 17 годин тому

Text-to-image. Як нейромережі навчилися генерувати зображення завдяки NLP

Олександр Тартачний 3 жовтня 2022 19:00

Meta представила нейромережу Make-A-Video, яка генерує відео за текстовим описом

Вадим Добровольський 30 вересня 2022 10:05

Програмування та креативність. У які галузі залучатимуть штучний інтелект і чи варто його боятися

Наталія Миронова 28 вересня 2022 16:10