Байрам Аннаков в #tceh: экспоненциальные технологии и их прикладное значение

Никита Широбоков, 14 октября 2015 г.

Байрам Аннаков, CEO App in the Air, прошёл программу Singularity University в Калифорнии. 20 сентября он собрал друзей в #tceh, где поделился знаниями, полученными во время лекций. С разрешения Байрама, мы публикуем конспект встречи.

Вводная

Singularity University — образовательный хаб, направленный на футуризм и технологическое визионерство для бизнеса. Туда ходят три типа людей:

  • • Стратеги из государственных компаний, которые пытаются понять, в какую сферу стоит инвестировать.

  • • Стратеги из частных технологических корпораций, которые корректируют вектор движения компании с помощью прогнозирования.

  • • Предприниматели, которые находятся в поисках быстрорастущих новых рынков для технологий завтрашнего дня.

Основная концепция — изменить формат мышления человека на экспоненциальный. По умолчанию мы думаем линейно. При такой установке движение медленное — 30 шагов длиной в 1 метр позволят пройти 30 метров. Но если каждый шаг удваивать пройденное расстояние, на 30-м шаге идущий обогнёт Землю 26 раз.

Байрам: «Никто не думает про потолок. Я рассказал про App in the Air, меня спросили про максимально достижимую базу пользователей. Это 100 миллионов человек. Из 7 миллиардов. Тут я понял, что делаю что-то очень маленькое. Резко захотелось это исправить».

Линейный рост ошибочно считается нормальным, потому что люди экстраполируют данные из прошлого. В 1986-м AT&T пришли к МакКинси и заказали прогноз на рост и развитие рынка мобильных девайсов. Вывод отчёта: в 2000-м году в мире будет 1 миллион мобильных телефонов. Компания сворачивает лавочку и уходит с рынка. Наступает 2000 год, в мире 108 миллионов телефонов. Из-за линейного мышления компания потеряла миллиарды долларов.

Чтобы двигаться быстро, нужно регулярно следить за информационным пространством в поисках тенденций к взрывному росту. Эти тенденции можно разложить на 4 процесса.

4 основных процесса, за которыми нужно следить

1. Оцифровывание — преобразование материальных сущностей в информацию. Несмотря на буквальное значение, под оцифровыванием подразумевается любое превращение материи в информацию. Один из первых таких процессов — письменность.

Фактически, это корневой и самый важный процесс — из него исходят остальные три. Он приводит к росту индустрии: появляется комбинаторика, резко снижается стоимость копирования и воспроизведения, либо такая возможность появляется в принципе.

Про комбинаторику — научились оцифровывать ДНК, смогли разложить полученную информацию на составные блоки и генерировать новые комбинации. Об этом подробнее чуть позже.

Про копирование и воспроизведение сразу на ум приходит звукозапись, когда чтобы послушать музыку больше не нужно топать ногами на концерт. Но вот пример посложнее — японцы научились записывать и воспроизводить сны.

Человек видит апельсин — у него срабатывает определённый паттерн активности в мозге. Этот паттерн записывается с помощью функционального МРТ. Дальше собираем больше данных и находим корреляции. Теперь укладываем людей, подключённых к МРТ, спать. Когда мозговая активность напоминает паттерн, мы можем сказать, что человеку снится апельсин. Точность угадывания — 60%.

Следующий шаг — вызывать паттерны, чтобы видеть те сны, которые захотелось. Фактически, новая возможность, рождающая не существовавший ранее рынок.

2. Подрыв отрасли — когда происходит передел влияния и расстановки сил на рынке. Вспоминаем выход первого iPhone и не чокаясь за Nokia и BlackBerry.

Байрам: «Важный момент — подрыв не всегда происходит в лоб. Мы подсчитали, когда на 3D-принтерах будут печатать более 5% всех покупаемых товаров. Знаете когда? Не раньше, чем в 2021 году, даже если объём продаваемых 3D-принтеров с каждым годом будет утраиваться.

Но есть другой момент. Первыми клиентами факсов были нефтяные компании. Раньше, когда буровая вышка находилась в труднодоступном месте, за сбором данных вылетал вертолёт. Каждый день. Появился факс и сэкономил компании огромные суммы. При этом вертолётная отрасль из-за этого просела.

То же касается и 3D-принтеров — сферы, где идут большие затраты на логистику и не требуется промышленное производство, будут очень рады возможности передавать материальные объекты с помощью 3D-принтеров. Такой MVP телепорта».

3. Новые модели потребления и монетизации — когда оцифрованный объект рождает новые способы взаимодействия с информацией. Вернёмся к снам — почему бы не сделать тотализатор «Что сегодня приснится Оззи Осборну?».

4. Демократизация — оцифрованные объекты доступны большему количеству людей. Особенно этому способствует open-source. Мой любимый пример — Soylent, создатель которого выложил формулу в открытый доступ. Более того, он эту формулу регулярно обновляет.

Хак: истечение патента всегда способствует демократизации. Больше игроков на рынке, сильнее конкуренция, демпинг.

Теперь рассмотрим два основных направления, которым сопутствуют все 4 этих процесса: биоинформатика и искусственный интеллект.

Биоинформатика

Под биоинформатикой подразумевается процесс чтения информации из ДНК и последующая её запись в новые цепочки.

Секвенирование (расшифровка) ДНК активно демократизируется. Ранее эта процедура стоила сотни тысяч долларов. Сегодня — $1000.

Эта отрасль важна не только возможностью создания новых организмов. ДНК — один из немногих типов статичной информации.

Байрам: «Если я узнаю ваш пароль от почты, вы его просто поменяете. Если я знаю ваш ДНК — вы уже никуда не денетесь».

Идентификация, информационная безопасность (защита от нелегального копирования), точечное оружие (вирус, поражающий только одного человека) — это только часть особенностей статичности ДНК.

Для демократизации секвенирования много сделали в 23andMe. Но и это не предел. Вот видео о проекте MinION, с помощью которого можно расшифровывать геном в домашних условиях:

Окей, с чтением разобрались. А что с копированием, воспроизведением и комбинаторикой? Есть видео, которое объясняет это лучше всего:

Если вкратце: мы можем создавать новые бактерии и организмы на основе модифицированных геномов. Более того, существуют репозитории для биохакеров с возможностью заказать сконструированный образец с доставкой на дом.

Но есть люди, которые пошли ещё дальше — BioCurious. Это ДНК-принтер, загрузив в который исходные материалы, пользователь печатает организмы и образцы у себя в гараже.

Байрам: «Для биохакинга становится всё больше возможностей. Я был в хакспейсе, где за $100 в месяц у тебя есть возможность учиться, делать и общаться с энтузиастами из этой области».

Основные барьеры для отрасли: этические вопросы и государственное регулирование.

Первые обычно находятся в плоскости философии и беспокоит скорее людей с улицы. Что-то вроде «Человек, взломавший ДНК, посягает на божью вотчину». Увы, таких людей всё ещё очень много.

Проблемы госрегулирования более серьёзны — угроза как человечеству, так и государству может быть очень большой. Однако, сегодня все понимают важность отрасли и готовы идти на компромиссы.

Искусственный интеллект

Для начала нужно договориться, что считать искусственным интеллектом. Популярное мнение в народе, что ИИ — антропоморфный робот или программа, с которой можно весело потрепаться о погоде — скорее очень сильное романтическое упрощение.

Байрам: «С точки зрения рынка и отрасли, искусственным интеллектом называют распознавание образов с целью решения практических задач».

Вот какая ситуация с ИИ сегодня:

  • • Распознавание символов — компьютеры уже отлично с этим справляются. Пример: определение лиц на фотографии.

  • • Интерпретация — компьютеры начинают становиться хорошим инструментом. Пример: на фотографии собака, человек и фрисби — машина описывает происходящее на фотографии: собака ловит фрисби, который бросает человек.

  • • Концепции — компьютеры только в начале пути. Пример: работа в отсутствии данных, когда программа оказывается в среде, о которой не знает ничего.

Последний пункт тесно связан с машинным обучением. Вот визуализация того, что такое работа с концепциями:

Это пример работы алгоритма DeepMind Tech — на видео он играет в арканоид. В начале игры машине даётся задача — набрать максимум очков. Во время первых попыток программа пытается освоиться и понять механику происходящего. Через 120 минут она уже играет как эксперт с хорошей реакцией, но чудо происходит через 240 минут, когда ИИ находит стратегию игры — сделать туннель, чтобы мяч оказался над игровыми блоками.

ИИ особенно эффективен при наличии больших массивов чистых данных, когда поиск повторяющихся паттернов и закономерностей решает бизнес-задачи. С помощью анализа этих паттернов компании могут делать предсказывание событий в жизни клиентов.

Байрам: «Мы пытались предсказать момент, когда пользователь хочет покинуть наше приложение App in the Air, чтобы включать механики для удержания. В итоге, больше всего времени мы потратили на чистку данных — около 8 часов, в то время, как сам поиск закономерностей занял 10 минут. Так мы усвоили урок: ИИ + необработанные данные = ничего».

Основной барьер для ИИ: этические вопросы и страх

Байрам: «Люди делятся на два типа: те, кто хотят сделать из ИИ высшее существо — сильное, умное и самодостаточное; и те, кто ограничивает ИИ, оставляя ему только прикладные задачи. Первые любят объективную реальность и хотят совершенствовать её, вторые любят себя во вселенной и желают совершенствовать условия жизни людей».  

Этические вопросы отлично задаёт Голливуд. Вот несколько примеров:

И книги для тех, кто хочет углубиться в тему:

  • • Race Against the Machine by Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee

  • • How Life Imitates Chess: Making the Right Moves, from the Board to the Boardroom by Garry Kasparov

  • • Abundance: The Future Is Better Than You Think by Peter Diamandis

***

Байрам говорил о важных вещах — неумение мыслить экспоненциально может стать фатальным. Мы привыкли жить в старой парадигме: школа —> институт —> работа. Но что делать, если знания в школе и институте устаревают ещё до выпуска? Сегодня ты маркетолог, а завтра Google и Facebook выкатывают алгоритм, который полностью выполняет все твои задачи. И ты не нужен.

Быть предпринимателем ещё сложнее — не запрыгнув на подножку уходящего поезда, можно остаться наедине с упущенными возможностями.

Главный враг — окружающая реальность. Мысли «Да какой Google, когда у нас дорог нет?!» создаёт ложное ощущение безопасности. Оглянитесь вокруг — мир изменится быстрее, чем вы успеете сказать «Черничный пирог».


Мы

всегда тут

Москва, 109028

Серебряническая набережная, 29

Бизнес-центр «Silver City»

+7 499 647 51 02

hello@tceh.com