Ренат Шафиков: «Как владелецу бизнеса использовать интернет вещей и какие ограничения у ИИ»

«Интернет вещей» (Internet of Things, IoT)

Почему интернет, каких вещей? Эти вопросы звучат и по сей день, хотя технология нашла свое применение еще несколько лет назад и прочно обосновалась в нашей жизни. Тот, кто хоть раз приобретал умный гаджет, например холодильник, режимами которого можно управлять со смартфона, уже понимает, о чем речь.

Если говорить научным языком, интернет вещей — это система взаимосвязанных вычислительных устройств, которые могут собирать и передавать данные по беспроводной сети без участия человека. Речь идет не только про умные чайники, колонки, роботы-пылесосы, но и медицинские приборы, или, к примеру, лампочки.

Благодаря подключению к сети эти устройства (или «вещи») могут обмениваться информацией между собой и работать слаженно, упрощая нашу жизнь. Яркий пример использования интернета вещей в быту — умные счетчики, которые самостоятельно фиксируют показания и передают их в специальные службы.

Сам термин «интернет вещей» придумал британский инженер Кевин Эштон. Он использовал его в 1999 году в качестве названия презентации нового проекта для Procter&Gamble, связанного с использованием датчиков. Термин прижился, но сам интернет вещей — как концепция — появился гораздо раньше. Первое в мире устройство интернета вещей изобрели в начале 1980-х годов студенты Университета Карнеги-Меллона. Чтобы не подходить к автомату для продажи Coca Cola, когда в нем закончились напитки, они настроили его таким образом, чтобы узнавать о содержимом на расстоянии — по сети. Для этого студенты установили в автомат микропереключатели, позволяющие определить, сколько осталось банок колы.

Управление при этом осуществляется через смартфон. Преимуществом становится не только комфорт людей, но и возможность сокращения расходов на энергосбережение. По такому же принципу можно управлять системами отопления, кондиционирования, следить за безопасностью.

«Тонкий клиент»

Вряд ли кто-то сможет быстро ответить, что означает необычный термин «тонкий клиент» (Thin client). И речь идет вовсе не про персонажа из произведения Чехова. На самом деле — это тот же персональный компьютер, только в «облегченном» варианте, мини-ПК. Разница в том, что хранение информации и выполнение всех операций происходит не на самом устройстве, а на удалённом сервере: тонкий клиент лишь передает на него запросы и отображает полученные результаты. Для пользователя работа на тонком клиенте выглядит так же, как на традиционном компьютере или ноутбуке.

Бывает при этом аппаратный тонкий клиент — компактное устройство с минимальными вычислительными мощностями, тот самый ПК, за которым, к примеру, работают несколько разных сотрудников банка по сменам. Внешне он выглядит как жесткий диск, который выполняет лишь базовые функции ввода-вывода. К нему подключают монитор и мышку — и получается ПК; программный тонкий клиент — операционная система или специальное ПО, которое делает возможной работу устройства в режиме тонкого клиента.

Тонкие клиенты появились достаточно давно. В 1960-е годы, когда еще не было привычных нам современных компьютеров, а была эпоха мэйнфреймов (крупных вычислительных машин), для обработки больших объемов данных использовались так называемые «немые» терминалы (Dumb terminals). Они только вводили-выводили информацию, а все вычисления выполнялись на центральном сервере. Позже, с распространением персональных компьютеров, клиенты стали «толстыми» (Thick client). Такие устройства уже были способны самостоятельно обрабатывать значительные объемы данных. Однако со временем начали расти требования к безопасности и удобству управления, кроме того, организации стремились сократить затраты на обслуживание ИТ-инфраструктуры, и интерес к тонким клиентам вернулся.

Сейчас тонкие клиенты используются в отраслях, где важны защищенность, централизованное управление и предсказуемая производительность. К ним можно отнести государственные организации, компании из сфер производства, энергетики, здравоохранения, ретейла, финансов и страхования, образования, логистики. Для них может быть безопаснее хранить и обрабатывать данные не на рабочих ПК, а на удаленных серверах. Особенно в тех случаях, когда одним рабочим местом пользуются несколько сотрудников.

Тонкие клиенты эволюционируют, и сейчас на рынке появились более защищенные модели, основанные на принципах конструктивной безопасности. Это значит, что разработчики продумывают меры безопасности еще на этапе создания аппаратного устройства. Благодаря такому подходу оно становится кибериммунным, то есть крайне устойчивым к киберугрозам.

Искусственный интеллект

Кто сегодня не слышал про искусственный интеллект и опасения по замене им человека? ChatGPT и подобные нейросети популяризировали это понятие среди массовой аудитории и в определенной мере создали новую волну переживаний о доминировании технологий над живыми существами.

В этой связи важно понимать, что ИИ не воссоздает полностью человеческое мышление. Чтобы в этом разобраться, заглянем в историю. В 1956 году состоялась Дартмутская конференция, на которой обсуждалась тема искусственного интеллекта. Она считается основополагающим событием для изучения и развития ИИ. Один из организаторов конференции, американский информатик Джон Маккарти, предложил понимать под ИИ область исследований, направленных на создание интеллектуальных машин и компьютерных программ. Он отмечал, что дать определение самому «интеллекту» очень сложно, и описал его как «вычислительную часть способности достигать целей в мире» (звучит довольно сложно). Маккарти уточнил, что разные виды и степени интеллекта встречаются у людей, животных, некоторых машин.

При этом искусственный интеллект не стоит воспринимать лишь как попытку имитировать человеческий интеллект: в нем могут быть задействованы разные механизмы, которые не обязательно свойственны человеку. Добавим, что не все биологические процессы можно в принципе воссоздать — ученые до сих пор не до конца понимают, как работает человеческий мозг. С другой стороны, у ИИ есть и свои преимущества: например, он может обрабатывать огромные объемы информации или производить вычисления за короткий промежуток времени.

У ИИ-инструментов есть и ограничения. Например, они могут «галлюционировать», то есть выдавать некорректную информацию. Полностью полагаться на них, не перепроверяя результат, нельзя. Поэтому реальный интеллект, человеческий, всегда будет взаимодействовать с искусственным. Но ИИ-сервисы существенно упрощают для нас рутинные задачи, помогают справиться с кризисом идей, подобрать иллюстрации — и уже стали неотъемлемой частью нашей жизни.

Компании также используют преимущества искусственного интеллекта. Например, организации, занимающиеся кибербезопасностью, применяют ИИ-инструменты для поиска и анализа угроз, ретейлеры — для прогнозирования спроса на товары, подбора индивидуальных рекомендаций для покупателей. Нейросетями пользуются и небольшие предприятия, чтобы упростить рутинные задачи: например, придумать идеи для рекламных слоганов. Однако, поскольку у них ограничены ресурсы, они обычно пользуются внешними инструментами. В будущем это может поспособствовать росту спроса на услуги по разработке ИИ-инструментов под конкретные задачи, а также помощи с внедрением таких инструментов.

Виртуальная и дополненная реальность

Искусственный интеллект, среди прочего, используется в технологиях виртуальной (Virtual reality, VR) и дополненной реальности (Augmented reality, AR). На первый взгляд, они очень похожи, и неосведомленный пользователь может не видеть между ними разницы. Однако у этих технологий есть существенные различия.

Виртуальная реальность — это полностью искусственная реальность, созданная с помощью компьютерных технологий. Чтобы погрузиться в нее, используется специальное оборудование, например, очки или шлем, гарнитура. В него встроены специальные датчики, которые отслеживают движения человека, подстраивают под них изображение и звук, чтобы создать ощущение реальности происходящего. В итоге человек надевает очки и, например, прогуливается по улицам древнего Рима.

Дополненная реальность в прямом смысле «дополняет» реальный мир, привнося в него цифровые элементы: визуальные, звуковые или сенсорные, и искусственная картинка накладывается на настоящую. Для этого не нужны очки или гарнитура. Один из ярких примеров AR — планетарий National Geografic под открытым небом. Прямо на ночное небо накладывается искусственное изображение, и посетители могут видеть, например, названия звезд и планет. AR также часто используется в играх, таких как Pockemon Go. Создавать дополненную реальность помогают нейросети: они распознают объекты в пространстве, определяют местоположение пользователя, и в соответствии с этим конструируется изображение.

VR— и AR-технологии, конечно, применяются и в бизнесе, причем речь идет не только о гигантах вроде Amazon или Google. Инструменты на их основе вполне доступны и небольшим компаниям. Например, с помощью технологии дополненной реальности покупатели могут оценить, как на них будет смотреться одежда, впишется ли мебель в их интерьер, или как будет выглядеть квартира в еще недостроенном доме. Это повышает лояльность и стимулирует продажи. А с помощью VR-технологий можно, например, устраивать виртуальные экскурсии по музею, обучать людей вождению или работе со сложным оборудованием.

Резюмируя, хотелось бы отметить, что нередко восприятие терминов зависит от сложностей понимания узкопрофессиональной лексики, трудностей перевода и устоявшихся представлений, как в случае с тонким клиентом. У большинства client ассоциируется с человеком, поэтому так сложно перенести образ на предмет и осознать, что речь идет об устройстве. Но при этом, чем масштабнее применение технологии, тем реже мы видим попытки ситуативно адаптировать их названия, и тем чаще наблюдаем стремление как экспертного сообщества, так и mass media разъяснять их суть.