Что общего у квантовых технологий и беспилотных машин
Гендиректор SberCloud — о том, как облака приближают будущее
К 2019 году облачные технологии стали не просто многомиллиардным бизнесом. Они превратились в платформу для других технологий, с которыми человечество связывает свое будущее. Искусственный интеллект (AI), анализ больших данных, интернет вещей, цифровые двойники, беспилотный транспорт и другие знаковые технологии последних лет не могут развиваться вне облака. По расчетам Cisco, к 2021 году 94% рабочих операций будет выполняться в облачной инфраструктуре. В свою очередь, все эти технологии толкают вперед и облачный бизнес, обеспечивая его новыми инструментами и запросами на новые виды услуг. Такой симбиоз дает облачной индустрии уникальное положение и превращает ее в информационную технологию номер один.
Искусственный интеллект как двигатель облачной индустрии
AI — самая обсуждаемая сейчас технологическая история. Еще в 1950 году британский математик Алан Тьюринг задал вопрос: «Могут ли машины думать?» Впоследствии этот вопрос оформился в знаменитый эмпирический тест Тьюринга. Смысл теста заключается в том, что человек вслепую задает вопросы компьютеру и другому человеку. На основании ответов он должен определить, кто его собеседник — человек или компьютер. Задача компьютерной программы — обмануть человека и продемонстрировать максимально похожее на человека поведение.
И хотя современный AI в целом уступает человеку по своим когнитивным возможностям, разница сокращается. Искусственный интеллект не только научился убедительно выдавать себя за человека, но и превзошел его в решении некоторых специальных задач. В 1997 году суперкомпьютер IBM Deep Blue обыграл действующего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова, а в 2016 году программа на базе искусственного интеллекта AlphaGo, работающая в облаке Google, выиграла у одного из лучших мировых игроков в го — Лю Седоля. При этом го не просто сложная игра. Помимо логики она требует интуиции, творческого и стратегического мышления. Также важно, что мощность современных компьютеров еще не позволяет просчитать все варианты ходов в этой игре. То есть AI в данном случае именно обыграл человека, а не просто перебрал все варианты ходов.
Этот результат стал итогом технологического и инвестиционного бума в AI-индустрии. Инвестиции в разработку искусственного интеллекта выросли от нескольких миллионов долларов в 80-е годы ХХ века до $13,4 млрд в 2017 году и ожидаемых $52,5 млрд в 2022 году (данные Frost & Sullivan).
Использование машинного обучения, нейросетей и глубокого обучения, самых популярных в последние годы методов создания AI, позволило вывести искусственный интеллект на новый уровень его развития. Ранее их использование сдерживали несколько факторов: недостаточный опыт при использовании математических моделей для решения практических задач, слишком маленький объем данных, на которых можно было бы обучать нейросети, и недостаточная вычислительная мощность. И если на первый фактор Сloud Computing действительно никак повлиять не мог, то ЦОДы крупных облачных провайдеров с их колоссальными вычислительными возможностями и объемами хранилищ данных стали мощными инструментами разработки AI.
Что также важно, облачная индустрия заметно демократизировала хранение и обработку данных и обучение нейросетей, сделав создание продуктов на базе AI доступным не только гигантам IT-индустрии, но и небольшим компаниям и стартапам. Это, в свою очередь, привлекло в AI-индустрию новых разработчиков и венчурные инвестиции.
Технологии будущего из облака
Одним из крупнейших источников данных для обучения AI стал промышленный и консьюмерский интернет вещей (IoT), генерирующий в мировом масштабе огромные объемы информации. По данным Strategy Analytics, в 2019 году количество IoT-устройств в мире превысило 22 млрд штук, к 2025 году оно достигнет 38,6 млрд, а к 2030 году — 50 млрд. Менеджмент, управление и сбор информации от такого количества девайсов выгоднее всего реализовывать именно в облаке. Согласно статистике MarketsandMarkets, к 2021 году объем рынка облачных IoT-платформ превысит $7 млрд при среднегодовом росте 30,6%.
Мы видим и обратную связь. Развитие AI и Data Sciеnce дали возможность облачным провайдерам предоставлять новые виды услуг, такие как Artificial Intelligence as a Service (AIaaS) и Data science as a service (DSaaS) — искусственный интеллект как услуга и аналитика больших данных как услуга.
Stratistics MRC делает следующий прогноз: рынок Data Science Platform к 2022 году достигнет $128 млрд, а по данным Statista, рынок AI к 2022 году вырастет до $51,7 млрд.
Практическое применение
Однако в реальной жизни мы обычно видим не сами технологии, а результаты их применения. Например, беспилотный транспорт. С его появлением и распространением визионеры и аналитики связывают большие экономические и социальные изменения для всего человечества. При этом будущее беспилотных автомобилей неразрывно связано с облаками.
Беспилотный транспорт как серийное решение невозможен без использования облачных систем хранения и обработки данных. Современный беспилотный автомобиль во время движения использует от 4 до 10 ТБ данных в сутки. Значительная часть этой информации не только обрабатывается автомобильным компьютером на месте, но и отправляется в облако, где сохраняется для обучения автомобильного искусственного интеллекта и других вспомогательных AI.
Беспилотный транспорт интегрирован в социально-технологическую концепцию «Умного города», развитие которой также невозможно представить без облачных вычислений. Все элементы «Умного города»: промышленный IoT, мобильные сети пятого поколения, Data Sciеnce, AI, беспилотный транспорт, цифровые платформы для управления городом — будут генерировать очень большие объемы данных, которые нужно где-то хранить и обрабатывать, и здесь тоже нет альтернативы облачным решениям.
Взаимодействие облаков и других областей IT напоминает уравнение: чем больше прибавляется в одной его части, тем больше становится и в другой. Облака двигают вперед новые информационные технологии, а их развитие, в свою очередь, стимулирует развитие облаков.
Если заглянуть вперед, чуть дальше временного горизонта, который используют аналитические компании в своих прогнозах, то самым интересным событием в области облачных вычислений может стать использование в облаках квантовых компьютеров. Первые экспериментальные образцы таких компьютеров уже появились. Если ученые и инженеры научатся управлять состоянием большого количества квантовых частиц, то квантовые облака станут настоящим прорывом в будущее.