Действительно почти нет нормальных анализаторов больших данных. Даже ручных (в виде data-scientis), не говоря уже про автомам. Тот же Яндекс Дзен, вроде бы лучший в России (в своей нише) и всё равно имеет весьма паршивое качество. Как было замечено автором:
… алгоритм считает, что мне нравится читать про Трампа, и теперь Трамп будет везде
.
Но и новые технологии тоже появляются. Например, в Киберис стоит просто запредельного качества анализирующая система (кто занимается обучением ИИ, поймет). На буквально нескольких тысячах визитах пациентов (самообучение при экспертной помощи врачам) она научилась почти что осмысленному опросу и персонифицированному (с учетом взаимного влияния симптомов) прогнозированию эффекта некоторых изученных препаратов. Кто разбирается в обучении ИИ, поймет, насколько быстро самообучается система.
А чем это, собственно, отличается от ритейла? В медицине вероятность помощи, в ритейле — вероятность покупки товара. И там и там это можно весьма точно предсказать по 2-3 косвенным факторам, даже не имея личных данных пользователя.
Например, программа в магазине предсказала беременность раньше, чем покупательница о ней узнала (стала предлагать соответствующие товары). И это было ещё 8 лет назад, сейчас для нормальных решений столько информации уже не нужно.
Другое дело, что подавляющее большинство разработчиков неспособны написать такие алгоритмы. Вот и поучается — море бесполезных данных, из которых извлекаются только «красивые графики».
А затем приходит нужда написать что-то сложное типа универсального искусственного интеллекта, который в принципе нереально написать просто и маленькими модулями… И все эти линейные программисты оказываются способными только проедать бюджет инвесторов и создавать ужасные решения на миллионе кастылей, которые не способны к масштабированию и умирают в корчах. А единичные проекты типа kiberis.ru так и остаются уникальными, потому что повторить их слишком дорого и вероятность успеха очень мала. Именно из-за того, что программисты привыкли к простым задачам.
Поэтому ничего с кодом не произойдет. В течение десятка лет появится автоматизация большинства задач линейных программистов, и перед ними станет выбор — либо переходить на новый уровень программирования и создавать сложный код с продуманной архитектурой (что получится мало у кого), либо идти в другие профессии. Потому что просто написание безликого кода станет ненужным.
Вообще-то ИИ может работать не только на нейросетях. У меня уже рабочий прототип есть (мед тематики), который в 1000 раз быстрее нейросети, в 100 раз быстрее (или даже больше) учится, и я знаю как он работает (а не черный ящик). Сравнивал я его с американской мед системой «doctor watson». Правда в ней, в отличие от Киберис, есть данные на миллиарды долларов…
Когда когда я представил разработку в мед. университете, мне сказали, что «это незаконно (нет нормативной базы), и никто вам не даст данных для его обучения, тк они есть только у гос учреждений, и вообще не занимайтесь ерундой».
Как результат — приходится всё делать самому. И вместо дальнейшей работы над ИИ (который, к счастью, сам себя развивает неплохо), приходится заниматься созданием сайта для него и поиском средств к существованию. И денег, похоже, заплатят только конечные пользователи, а никак не инвесторы…
Вот такой у нас в России спрос на ИИ.
Но и новые технологии тоже появляются. Например, в Киберис стоит просто запредельного качества анализирующая система (кто занимается обучением ИИ, поймет). На буквально нескольких тысячах визитах пациентов (самообучение при экспертной помощи врачам) она научилась почти что осмысленному опросу и персонифицированному (с учетом взаимного влияния симптомов) прогнозированию эффекта некоторых изученных препаратов. Кто разбирается в обучении ИИ, поймет, насколько быстро самообучается система.
А чем это, собственно, отличается от ритейла? В медицине вероятность помощи, в ритейле — вероятность покупки товара. И там и там это можно весьма точно предсказать по 2-3 косвенным факторам, даже не имея личных данных пользователя.
Например, программа в магазине предсказала беременность раньше, чем покупательница о ней узнала (стала предлагать соответствующие товары). И это было ещё 8 лет назад, сейчас для нормальных решений столько информации уже не нужно.
Другое дело, что подавляющее большинство разработчиков неспособны написать такие алгоритмы. Вот и поучается — море бесполезных данных, из которых извлекаются только «красивые графики».
Поэтому ничего с кодом не произойдет. В течение десятка лет появится автоматизация большинства задач линейных программистов, и перед ними станет выбор — либо переходить на новый уровень программирования и создавать сложный код с продуманной архитектурой (что получится мало у кого), либо идти в другие профессии. Потому что просто написание безликого кода станет ненужным.
Когда когда я представил разработку в мед. университете, мне сказали, что «это незаконно (нет нормативной базы), и никто вам не даст данных для его обучения, тк они есть только у гос учреждений, и вообще не занимайтесь ерундой».
Как результат — приходится всё делать самому. И вместо дальнейшей работы над ИИ (который, к счастью, сам себя развивает неплохо), приходится заниматься созданием сайта для него и поиском средств к существованию. И денег, похоже, заплатят только конечные пользователи, а никак не инвесторы…
Вот такой у нас в России спрос на ИИ.