ИИ к нам мчится – скоро без работы очутимся. 😁 Табуреточные аналитики ведь врать не станут, а диванные эксперты подтвердят: «Дескать, вон одна индийская компания заменила 90% команды роботом, и все у них нормально. Начало, как говорится, положено, а там того гляди технологическая сингулярность и квантовая синергия не за горами». И мы, конечно, не могли не влететь в такую горячую тему. В специальной серии постов постараемся разобраться, пора ли человеку на заслуженный отдых или все-таки нет.
Начнем с плюсов искусственного интеллекта.
Во-первых, автоматизация рутины. Составить простой документ, написать элементарный код, что-то, но много посчитать – довольно примитивные операции требуют времени и сил. Которые можно было бы потратить на более сложные и интересные задачи. Особенно это актуально сейчас, когда толковый специалист буквально на вес золота. Было бы очень жирно расходовать его время на подобные истории. ИИ решает эту проблему.
Ок, профессионалы пусть занимаются всяким творческим хардкором. Что делать людям, которые скиллом поменьше и выполняли эти рутинные задачи? Тут все зависит от того, что в голове у компании, министерства – тех, кто принимает решение внедрять ИИ и, главное, зачем. Конечно, можно отказаться от стажеров, джунов и все автоматизировать. Однако есть маленький нюанс: кто-то должен проверять робота. А чтобы проверять что-то, надо в этом чем-то разбираться, даже таком низкоуровневом. Профи заняты, начинающих специалистов заменили, что дальше? Получаем ситуацию, где кроме машины никто ничего не знает и не умеет. А это уже нехорошо, но мы сюда еще вернемся.
Второй плюс ИИ – отсутствие человеческого фактора. Вот сидел себе специалист, готовил важную презентацию, как тут залетела оса и давай летать рядом. Отвлекся, изгнал негодницу, вернулся к делу, но концентрация-то уже нарушена. Как итог – перепутаны цифры в ключевом показателе. А от этой презентации зависела выгодная сделка… С ИИ такое сложно представить. Хотя и машина ошибается, но несколько иначе. Об этом мы тоже еще поговорим отдельно.
Третий плюс – решение задач, за которые бы ранее не взялись в силу их трудоемкости. Например, возьмем популярную задачу – комментирование кода. Она выполняется, но всегда не в том объеме, который хочется. Потому, что штука весьма специфическая и очень ресурсозатратная – никто не рвется этим заниматься по-взрослому, ведь и так же понятно все? Практически в карты играют на то, кто будет делать. 😀 А тут раз – и большие развернутые комментарии к каждой строчке
А вот пример посложнее. Взять механизмы кэширования данных. Существует куча сложных алгоритмов, как данные записываются, читаются, анализируются и попадают в кэш. А с ИИ этот процесс можно оптимизировать. Чтобы системы быстрее и эффективнее понимали, какую информацию положить в кэш, исходя из истории ее использования.
И таких задач много. А для их решения нужны ресурсы, которые далеко не всегда есть. Кроме того, никогда ведь не знаешь, каким будет конечный результат. В той же разработке ПО, например. Мы много предполагаем, но реальную картину узнаем уже ближе к финалу работ. И искусственный интеллект здесь здорово помогает.
Продолжение следует….
#ИИ #мнение
@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ
Начнем с плюсов искусственного интеллекта.
Во-первых, автоматизация рутины. Составить простой документ, написать элементарный код, что-то, но много посчитать – довольно примитивные операции требуют времени и сил. Которые можно было бы потратить на более сложные и интересные задачи. Особенно это актуально сейчас, когда толковый специалист буквально на вес золота. Было бы очень жирно расходовать его время на подобные истории. ИИ решает эту проблему.
Ок, профессионалы пусть занимаются всяким творческим хардкором. Что делать людям, которые скиллом поменьше и выполняли эти рутинные задачи? Тут все зависит от того, что в голове у компании, министерства – тех, кто принимает решение внедрять ИИ и, главное, зачем. Конечно, можно отказаться от стажеров, джунов и все автоматизировать. Однако есть маленький нюанс: кто-то должен проверять робота. А чтобы проверять что-то, надо в этом чем-то разбираться, даже таком низкоуровневом. Профи заняты, начинающих специалистов заменили, что дальше? Получаем ситуацию, где кроме машины никто ничего не знает и не умеет. А это уже нехорошо, но мы сюда еще вернемся.
Второй плюс ИИ – отсутствие человеческого фактора. Вот сидел себе специалист, готовил важную презентацию, как тут залетела оса и давай летать рядом. Отвлекся, изгнал негодницу, вернулся к делу, но концентрация-то уже нарушена. Как итог – перепутаны цифры в ключевом показателе. А от этой презентации зависела выгодная сделка… С ИИ такое сложно представить. Хотя и машина ошибается, но несколько иначе. Об этом мы тоже еще поговорим отдельно.
Третий плюс – решение задач, за которые бы ранее не взялись в силу их трудоемкости. Например, возьмем популярную задачу – комментирование кода. Она выполняется, но всегда не в том объеме, который хочется. Потому, что штука весьма специфическая и очень ресурсозатратная – никто не рвется этим заниматься по-взрослому, ведь и так же понятно все? Практически в карты играют на то, кто будет делать. 😀 А тут раз – и большие развернутые комментарии к каждой строчке
А вот пример посложнее. Взять механизмы кэширования данных. Существует куча сложных алгоритмов, как данные записываются, читаются, анализируются и попадают в кэш. А с ИИ этот процесс можно оптимизировать. Чтобы системы быстрее и эффективнее понимали, какую информацию положить в кэш, исходя из истории ее использования.
И таких задач много. А для их решения нужны ресурсы, которые далеко не всегда есть. Кроме того, никогда ведь не знаешь, каким будет конечный результат. В той же разработке ПО, например. Мы много предполагаем, но реальную картину узнаем уже ближе к финалу работ. И искусственный интеллект здесь здорово помогает.
Продолжение следует….
#ИИ #мнение
@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ
А вот и Джонни наш второй пост на тему экспансии искусственного интеллекта. Размышляем, может ли «Скайнет» отобрать у людей работу. В прошлый раз мы обсуждали плюсы ИИ, сегодня поговорим о минусах.
Первое, что приходит на ум – шаблонность и банальность. Машина не умеет в творчество, и это факт. Кто-то возразит: «Как не умеет? Вон картины всякие рисует». Однако робот сам по себе ничего не создает – все зависит от данных, которые поместили в него, и тех, что уже есть в сети. Он не способен решать задачу по одному алгоритму, а потом вдруг взять и сделать иначе.
Люди куда сложнее. Наша сенсорная система получает информацию из окружающего мира, затем подключаются сознание и подсознание и как итог – выходит что-то интересное (но это неточно 😉). Да, по вычислительным мощностям мы значительно уступаем ИИ, но в плане гибкости, глубины мысли – напротив.
Идем дальше. В прошлом посте писали, что ошибаться может как человек, так и машина. Наши косяки понятны (в большинстве случаев 😉): забыл, не заметил, поленился, перестарался и т.п. А вот у роботов ошибки непредсказуемы. Как правило, это некорректная интерпретация входных данных. Например, начали подсчет ёжиков, как вдруг выясняется, что лингвистический аппарат, который использует машина, не воспринимает букву «ё» и считает только «ежиков». И почему-то исключительно сомалийских.
Выходит, прежде чем что-то поручить ИИ, необходимо хорошенько подумать. И чем чаще мы делегируем задачи роботам, тем больше людей нужно, чтобы курировать их выполнение.
Еще один момент – несубъектность или, грубо говоря, отсутствие воли. Задача машины – получить информацию, обработать ее и выдать результат. Все. ИИ не нужно отстаивать свою позицию, чтобы выиграть суд или провести важные переговоры – это просто не входит в его интересы. У машины в принципе нет интересов в человеческом понимании этого слова. Представьте две компании, чьи юристы согласовывают договор о купле-продаже бизнеса. Обычная сделка, но обе стороны бодаются по условиям. А теперь давайте подумаем, что было бы, если вместо людей этим занимались роботы. Смогли бы они договориться? Никогда. Разве что писали бы гораздо быстрее. А ведь именно на умении обсуждать, договариваться и стоит наша цивилизация.
Продолжение следует….
#ИИ #мнение
@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ
Первое, что приходит на ум – шаблонность и банальность. Машина не умеет в творчество, и это факт. Кто-то возразит: «Как не умеет? Вон картины всякие рисует». Однако робот сам по себе ничего не создает – все зависит от данных, которые поместили в него, и тех, что уже есть в сети. Он не способен решать задачу по одному алгоритму, а потом вдруг взять и сделать иначе.
Люди куда сложнее. Наша сенсорная система получает информацию из окружающего мира, затем подключаются сознание и подсознание и как итог – выходит что-то интересное (но это неточно 😉). Да, по вычислительным мощностям мы значительно уступаем ИИ, но в плане гибкости, глубины мысли – напротив.
Идем дальше. В прошлом посте писали, что ошибаться может как человек, так и машина. Наши косяки понятны (в большинстве случаев 😉): забыл, не заметил, поленился, перестарался и т.п. А вот у роботов ошибки непредсказуемы. Как правило, это некорректная интерпретация входных данных. Например, начали подсчет ёжиков, как вдруг выясняется, что лингвистический аппарат, который использует машина, не воспринимает букву «ё» и считает только «ежиков». И почему-то исключительно сомалийских.
Выходит, прежде чем что-то поручить ИИ, необходимо хорошенько подумать. И чем чаще мы делегируем задачи роботам, тем больше людей нужно, чтобы курировать их выполнение.
Еще один момент – несубъектность или, грубо говоря, отсутствие воли. Задача машины – получить информацию, обработать ее и выдать результат. Все. ИИ не нужно отстаивать свою позицию, чтобы выиграть суд или провести важные переговоры – это просто не входит в его интересы. У машины в принципе нет интересов в человеческом понимании этого слова. Представьте две компании, чьи юристы согласовывают договор о купле-продаже бизнеса. Обычная сделка, но обе стороны бодаются по условиям. А теперь давайте подумаем, что было бы, если вместо людей этим занимались роботы. Смогли бы они договориться? Никогда. Разве что писали бы гораздо быстрее. А ведь именно на умении обсуждать, договариваться и стоит наша цивилизация.
Продолжение следует….
#ИИ #мнение
@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ
«Эй, человек! Мне нужны твоя одежда, сапоги и работа!» 🦾 Продолжаем нашу серию постов о том, насколько искусственный интеллект опасен для пролетариата. Плюсы и минусы машины уже обсудили, сегодня пора разобрать пару реальных кейсов и сделать правильные выводы.
На всякий случай еще раз уточним. Мы не являемся настоящими экспертами по ИИ, машинному обучению, машинному зрению, машинной усталости, машинному пьянству и машинной лени. Мы – производитель СХД и систем виртуализации, который регулярно применяет эти технологии в деле. Поэтому наши размышления – тоже самое, что скучный домосед, который использует диван, стул и табуретку в своей нелегкой деятельности и рассуждает о глобальных цепочках разделения труда при производстве мебели. За реальной аналитикой по ИИ обращайтесь, пожалуйста, к специализированным специалистам. Не знаем, где они пишут свои мысли, откуда берут их (но точно не из %что-то там%GPT). Это важно!
А теперь, когда все предупреждены о технике безопасности, давайте перейдем к итоговым рассуждениям.
В последнее время только и слышно, что ИИ заменит множество специальностей. Например, бухгалтеров. Кто-то пишет целую статью, где с жаром рассказывает, что они нам уже ни к чему – машина все посчитает куда быстрее и лучше. Ок.
Представим классическое предприятие, где бухгалтерия рассчитывает з/п. Допустим, обычный рабочий получает 100 рублей в месяц. Соответственно, бригаде из таких рабочих завод переводит по сотне каждому. Простая математика, робот вполне с этим справится – увольняем всех счетоводов.
Затем вдруг выясняется, что рабочий с более прокачанными скиллами зарабатывает уже 250 руб. А тут еще у одних – какая-нибудь неформальная надбавка, у других – премия за перевыполнение плана. Плюс законодательство немного скорректировали и теперь кому-то положено накинуть процентов 10. Потом внезапно чья-то бывшая жена подала на алименты…. В результате получаем абсолютно нелинейную картину. А робот, как мы помним, работает по четкому алгоритму. Как итог – руководство предприятия ежемесячно сталкивается с разборками на тему того, что кому-то недоплатили. И это отнимает уйму времени, а также денег, которые хотели сэкономить на бухгалтере.
Заканчивается все тем, что в светлые головы начальников приходит не менее светлая мысль, что надо бы поставить кого-то, кто будет поддерживать порядок и проверять машину в бухгалтерских расчетах. А кого поставить? Вот и все, море кончилось. С возвращением, товарищ бухгалтер!
Это не значит, что ИИ не нужен – наоборот, он может сильно упростить рутину и позволить специалисту заниматься более сложными и интересными задачами. Главное, понимать, что машина – помощник, продвинутый инструмент, но никак не полноценная ему замена.
Теперь о программистах. Скоро отправим их куда-нибудь подальше со своими хотелками. 🙂 Ведь есть No-Code, Low-Code, Deep Machine Learning. Зачем вообще нам эти прогеры?
Маленький нюанс: мы не можем предвидеть человеческий фактор. Просто знаем, что он есть и учитываем его при планировании. А можем предугадать поведение робота? Нет, ибо нет у нас такого опыта. Ошибки машины людям непонятны. Сказать по правде, мы даже поведение человека предвидеть не в силах, хотя и упорно стараемся. А здесь одна сложная программа должна написать другую сложную программу, причем не просто написать, а с учетом определенных требований. Кто сможет оценить результат? Эффективный менеджер? Поэтому ситуация такая же, как и с бухгалтерами, юристами и мн.др
Продолжение ⬇️
#ИИ #мнение
На всякий случай еще раз уточним. Мы не являемся настоящими экспертами по ИИ, машинному обучению, машинному зрению, машинной усталости, машинному пьянству и машинной лени. Мы – производитель СХД и систем виртуализации, который регулярно применяет эти технологии в деле. Поэтому наши размышления – тоже самое, что скучный домосед, который использует диван, стул и табуретку в своей нелегкой деятельности и рассуждает о глобальных цепочках разделения труда при производстве мебели. За реальной аналитикой по ИИ обращайтесь, пожалуйста, к специализированным специалистам. Не знаем, где они пишут свои мысли, откуда берут их (но точно не из %что-то там%GPT). Это важно!
А теперь, когда все предупреждены о технике безопасности, давайте перейдем к итоговым рассуждениям.
В последнее время только и слышно, что ИИ заменит множество специальностей. Например, бухгалтеров. Кто-то пишет целую статью, где с жаром рассказывает, что они нам уже ни к чему – машина все посчитает куда быстрее и лучше. Ок.
Представим классическое предприятие, где бухгалтерия рассчитывает з/п. Допустим, обычный рабочий получает 100 рублей в месяц. Соответственно, бригаде из таких рабочих завод переводит по сотне каждому. Простая математика, робот вполне с этим справится – увольняем всех счетоводов.
Затем вдруг выясняется, что рабочий с более прокачанными скиллами зарабатывает уже 250 руб. А тут еще у одних – какая-нибудь неформальная надбавка, у других – премия за перевыполнение плана. Плюс законодательство немного скорректировали и теперь кому-то положено накинуть процентов 10. Потом внезапно чья-то бывшая жена подала на алименты…. В результате получаем абсолютно нелинейную картину. А робот, как мы помним, работает по четкому алгоритму. Как итог – руководство предприятия ежемесячно сталкивается с разборками на тему того, что кому-то недоплатили. И это отнимает уйму времени, а также денег, которые хотели сэкономить на бухгалтере.
Заканчивается все тем, что в светлые головы начальников приходит не менее светлая мысль, что надо бы поставить кого-то, кто будет поддерживать порядок и проверять машину в бухгалтерских расчетах. А кого поставить? Вот и все, море кончилось. С возвращением, товарищ бухгалтер!
Это не значит, что ИИ не нужен – наоборот, он может сильно упростить рутину и позволить специалисту заниматься более сложными и интересными задачами. Главное, понимать, что машина – помощник, продвинутый инструмент, но никак не полноценная ему замена.
Теперь о программистах. Скоро отправим их куда-нибудь подальше со своими хотелками. 🙂 Ведь есть No-Code, Low-Code, Deep Machine Learning. Зачем вообще нам эти прогеры?
Маленький нюанс: мы не можем предвидеть человеческий фактор. Просто знаем, что он есть и учитываем его при планировании. А можем предугадать поведение робота? Нет, ибо нет у нас такого опыта. Ошибки машины людям непонятны. Сказать по правде, мы даже поведение человека предвидеть не в силах, хотя и упорно стараемся. А здесь одна сложная программа должна написать другую сложную программу, причем не просто написать, а с учетом определенных требований. Кто сможет оценить результат? Эффективный менеджер? Поэтому ситуация такая же, как и с бухгалтерами, юристами и мн.др
Продолжение ⬇️
#ИИ #мнение
Начало в предыдущем посте⤴️
Раз ИИ оптимизирует труд человека, значит ли это, что нам нужно меньше специалистов? Все зависит от целей конкретной компании. Кто-то будет снижать издержки, а кто-то увидит новые возможности. И это нормально.
Подытожим, друзья. Отнимет ли искусственный интеллект работу у людей? Ответ – нет. Какие-то задачи будут упразднены, но появятся много других. Машины нужно кому-то делать, проверять. Тут как в фильме Бёртона «Чарли и шоколадная фабрика»: мужик трудился на заводе, закручивал крышки в тюбиках зубной пасты. Потом «проклятые капиталисты» купили станок, и он лишился работы. Погрустил, погрустил, а в конце стал инженером этого аппарата. И жизнь наладилась. 🙂
История подтверждает. Ведь все революции в производстве, которые делали ненужными целые пласты рабочих, в итоге не привели к сокращению численности кадров на заводах. Напротив, они ее в разы увеличили.
Не забываем и про банальное умение договариваться, как в примере с юристами из нашего второго поста. Роботы не станут обсуждать оптимальные для всех условия сделки, им это не нужно.
Кроме того, есть еще один серьезный аргумент, почему ИИ нам не конкурент. Дело в том, что там, где есть человеческий страх, никогда не будет машины. Яркий пример – история ОГАС. Когда перспективный проект закопали, в том числе и потому, что нужно было делиться властью с роботом и людьми, которые его обслуживают.
#ИИ #мнение
@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ
Раз ИИ оптимизирует труд человека, значит ли это, что нам нужно меньше специалистов? Все зависит от целей конкретной компании. Кто-то будет снижать издержки, а кто-то увидит новые возможности. И это нормально.
Подытожим, друзья. Отнимет ли искусственный интеллект работу у людей? Ответ – нет. Какие-то задачи будут упразднены, но появятся много других. Машины нужно кому-то делать, проверять. Тут как в фильме Бёртона «Чарли и шоколадная фабрика»: мужик трудился на заводе, закручивал крышки в тюбиках зубной пасты. Потом «проклятые капиталисты» купили станок, и он лишился работы. Погрустил, погрустил, а в конце стал инженером этого аппарата. И жизнь наладилась. 🙂
История подтверждает. Ведь все революции в производстве, которые делали ненужными целые пласты рабочих, в итоге не привели к сокращению численности кадров на заводах. Напротив, они ее в разы увеличили.
Не забываем и про банальное умение договариваться, как в примере с юристами из нашего второго поста. Роботы не станут обсуждать оптимальные для всех условия сделки, им это не нужно.
Кроме того, есть еще один серьезный аргумент, почему ИИ нам не конкурент. Дело в том, что там, где есть человеческий страх, никогда не будет машины. Яркий пример – история ОГАС. Когда перспективный проект закопали, в том числе и потому, что нужно было делиться властью с роботом и людьми, которые его обслуживают.
#ИИ #мнение
@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сисадминам это нравится. Мы задумались, как полезно подружить СХД с ИИ и какие возможности открылись бы перед пользователями.
Представьте, что всю работу по администрированию системы выполняет искусственный интеллект, а человек только команды отдает и зарплату получает. Звучит здорово, только вряд ли такое наступит завтра. Однако никто не мешает нам попробовать приблизить будущее. Главное, ответить на вопрос – как ИИ может здесь и сейчас помочь администратору, ничего при этом не ломая?
Заняться рутиной? А какой?
Предположим, нам надо выполнить будничную операцию в настроенной СХД: создать X лунов и презентовать их Y хостам, Z объема, V производительности с помощью iSCSI. Как мы обычно это делаем?
0️⃣ Идем смотреть документацию (а если помним наизусть, то пропускаем шаг в надежде, что ничего не забудем).
1️⃣ Оцениваем требования, смотрим конфигурацию СХД: сколько места, какую производительность потенциально можно получить и т.п.
2️⃣ Закликиваем интерфейс системы и хостов для создания и связки необходимых нам объектов.
3️⃣ Проверяем, все ли получилось, видны ли луны на хостах.
4️⃣ Выдыхаем (ведь ничего не сломали) и продолжаем работать.
А если допустить, что внутри СХД есть ИИ, который знает документацию СХД и умеет общаться с администратором с помощью чата внутри интерфейса системы? Тогда эти шаги могли бы выглядеть так.
⏺ Админ: «Создай X лунов и презентуй их Y хостам, Z объема, V производительности с помощью iSCSI. И обязательно без остановки ввода-вывода».
⏺ ИИ анализирует документацию и конфигурацию СХД, далее выдает: «Предлагаю сделать вот так, проверь». И показывает графический конфиг в понятном человеку виде.
⏺ Админ: «Согласен, делай».
⏺ ИИ делает бэкап старой конфигурации и применяет новую, далее выдает: «Готово, проверяй. Если что-то не так, могу быстро вернуть как было из бэкапа».
⏺ Админ проверяет, видит, что ничего не сломалось, выдыхает, продолжает работать.
«Перебор! Страшно ведь доверить такие интимные дела ИИ», – скажет кто-то. Возможно, но почему бы не помечтать, особенно когда часть функционала уже реализована в СХД? Смотрим ролик, как это может работать.🙂
#СХД #ИИ
@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ
Представьте, что всю работу по администрированию системы выполняет искусственный интеллект, а человек только команды отдает и зарплату получает. Звучит здорово, только вряд ли такое наступит завтра. Однако никто не мешает нам попробовать приблизить будущее. Главное, ответить на вопрос – как ИИ может здесь и сейчас помочь администратору, ничего при этом не ломая?
Заняться рутиной? А какой?
Предположим, нам надо выполнить будничную операцию в настроенной СХД: создать X лунов и презентовать их Y хостам, Z объема, V производительности с помощью iSCSI. Как мы обычно это делаем?
А если допустить, что внутри СХД есть ИИ, который знает документацию СХД и умеет общаться с администратором с помощью чата внутри интерфейса системы? Тогда эти шаги могли бы выглядеть так.
«Перебор! Страшно ведь доверить такие интимные дела ИИ», – скажет кто-то. Возможно, но почему бы не помечтать, особенно когда часть функционала уже реализована в СХД? Смотрим ролик, как это может работать.
#СХД #ИИ
@aerodisk_official — трезво про импортозамещение в ИТ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM