Автоматизация производства

Динозавры, ручные коробки передач и Deep Learning

Мне кажется, я уже по праву могу относить себя к динозаврам разработки. Конечно, я уже не застал перфокарт и компьютеров размером с цех небольшого завода, но я ещё отлично помню время, когда 1.44Мб - это довольно много места.

Жизнь становится проще, инструменты удобнее, интерфейсы интуитивно-понятнее. Наверное, ещё остались области, в которых ничего не меняется уже лет сто, но их либо так мало, что они почти незаметны, либо жителю города не приходится с ними плотно контактировать.

Я люблю приводить в пример автомобили. Мне нравится водить машину - по какой-то причине мне это приносит море удовольствия и не надоедает. Возможно, если бы у человека была осознанная возможность прожить несколько жизней, одну из них я прожил бы дальнобойщиком. Так вот, я перестаю замечать разницу между современными машинами: японец, немец, американец... Какие-то одинаковые, и одинаково скучные. Естественно, я не беру в расчёт автомобиль ценой овер 10 млн руб.: раньше отличия были даже в массовых моделях, и характер машины был ярко выражен. Я не готов даже на автоматическую коробку передач: мне как-то скучно, я чувствую себя ненужным в этой машине. А ведь ещё ESP, ABS, круиз, контроль полосы, контроль скорости... В общем, куча систем, которые превращают автомобиль в средство передвижения. Ещё немного, и он будет совсем автономным: робот-водитель будет справляться лучше. То же и в других областях: я не увижу принципиальной разницы между работой крутого фотографа и любителя, более того - даже между фотографией и рендером увижу не всегда. В общем, сами системы всё сложнее и интереснее, а их использование всё проще и скучнее. Вернее, нет, конечно, не скучнее. Просто совсем по-другому. В задаче получения красивой фотографии остаётся поиска интересного объекта, композиции и ракурса, зато уже не требуется обязательного знания и опыта управления диафрагмой и фокусом. Пока ещё можно вручную, только результат автоматики зачастую как минимум не хуже. Задача вождения смещается в область контроля почти исключительно траектории движения.

Казалось бы, а причём тут разработка? Программисты всё так же пишут программы для ЭВМ, а бездушные машины просто выполняют? Как бы не так. Со своей колокольни я наблюдаю, что ещё лет 5 назад (не говоря уже про период 10-15 лет назад) задача поиска объекта на изображении решалась так: программист сидит и думает, какими же свойствами обладает этот объект: цвет, форма, контекст, размер, характерные признаки... А потом оформляет результаты своих исследований в алгоритм. А как задача решается сейчас? Берём сеть, кормим её огромным количество данных, а уж она сама найдёт характерные признаки. И обычно найдёт существенно лучше, чем программист (смотрим результаты ILSVRC и подобные за последние 3 года).

Что же сейчас делает программист детекторов-классификаторов? Если критична только точность, то пишет скрипты и подбирает параметры. Ну и пишет чуть-чуть кода иногда. Не то чтобы это очень просто - нет, конечно. Просто разбираться нужно в других вещах, и изменилось это буквально на моих глазах и при моём живом участии. Мы творим будущее =)

Оставьте комментарий

You must be logged in to post a comment.