Собираетесь построить карьеру в дорожной полиции, стать переводчиком, водителем или оператором колл-центра? Подумайте еще раз — велика вероятность, что скоро этих профессий не будет. О технологической революции и прорывах в сфере Big Data журналу «Деньги» рассказал один из основателей компании oneFactor Роман Постников.
Отвечая на вопрос о том, почему профессионалы не очень любят термин «большие данные», Роман Постников заметил, что «Big Data — слишком широкое понятие, и каждый понимает здесь что-то свое. Изначально этот термин активно продвигали компании, производящие оборудование для хранения данных. Лет 20-25 назад анализ сегодняшних многопетабайтных массивов данных был в одном ряду с телепортаторами, аннигиляторами, бластерами и другими технологиями из книжек с научной фантастикой. В первую очередь из-за отсутствия технологий дешевого хранения и обработки данных такого объема».
Однако с ростом производительности вычислительных систем «большие данные» быстро превратились в мощную индустрию объемом 45 млрд долл. и годовым приростом в 20-30%. Потому что очень серьезный интерес к аналитике данных всегда существовал как у бизнеса, так и у государственных и муниципальных структур.
Сейчас Big Data — это в первую очередь история не про умелое хранение и обработку, а про алгоритмы и интерпретацию. Уже сегодня глобально объем доступной информации оценивается в 8 зеттабайт (зеттабайт — 1 трлн гигабайт), а к 2020 году он вырастет в пять раз. И все эти нужно где-то сохранить. Но все же, как считает Роман, основные прорывы в нашей индустрии будут связаны именно с алгоритмистикой и ростом доступности облачных вычислительных ресурсов.
Наиболее эффективным направлением в индустрии «больших данных» Роман Постников называет машинное обучение. Или, обобщенно,- построение систем искусственного интеллекта. Очень простой пример — это помощники в современных мобильных операционных системах Siri или Google Now. Но с позиций уровня, которого достигли алгоритмические возможности, например, распознавания речи, Siri — уже практически пройденный этап.
«Уже сейчас очевидно, что в скором времени в ряде профессий основными работниками будут совсем не люди, а роботы, с тем самым искусственным интеллектом. И это абсолютно не фантастика. Прежде всего, это профессия переводчика. Да, пока компьютер переводит не идеально, но алгоритмы совершенствуются с огромной скоростью, и сегодня компьютер понимает даже заплетающуюся речь. Пройдет лет пять, и машина сможет осуществлять замкнутый цикл на уровне профессионального переводчика: распознавание речи, перевод с учетом языковых особенностей и генерацию результата в речь или текст. Уже скоро на порядок более совершенные родственники Siri проникнут не только в смартфоны, но и в привычные бытовые устройства — телевизоры, выключатели света, пылесосы, электрические плиты», — прогнозирует Постников.
В течение последних десяти лет в нескольких индустриях отмечается огромный прогресс в инструментах и стоимости сбора и хранения данных. Грубо говоря, собирать и, главное, анализировать данные стало проще и значительно дешевле.
Собранная воедино информация позволила научиться выявлять в ней закономерности и взаимосвязи. Эти взаимосвязи специалисты научились правильно и быстро интерпретировать, что, конечно же, невозможно без роста вычислительных возможностей «железа». Если убрать из этого списка что-то одно, то результат не получится.
Так, хранение одинаковых статей в интернете на разных языках позволяет машине сравнивать тексты и находить присущие каждому языку особенности, систематизировать их и применять для построения систем автоматического перевода. На основе примеров, которые есть в электронном мозге машины, осуществляется перевод, близкий по качеству к человеческому. А это уже очень недалеко от принципов работы человеческого мозга. Человек ведь переводит не только слова — он учитывает возникающие ассоциации, образы, эмоции, даже интонацию говорящего. Иронию, сарказм и так далее.
«Мы находимся на пороге грандиозных изменений производительности труда в самых разных отраслях, — утверждает Роман Постников. — Простой пример — ответы на звонки в контактные центры будут практически полностью автоматизированы. Значительное количество компаний получат за счет виртуальных консультантов настолько существенную экономию, что просто не смогут от них отказаться. Просто представьте: вы можете принимать сколько угодно звонков, ваши сотрудники не требуют зарплаты, не болеют и не уходят в декрет».
В распознавании речи сегодня нет ничего сложного, подобные сервисы работают у «Аэрофлота», «МегаФона» и некоторых других компаний. Эти сервисы постоянно совершенствуются, самообучаются. Уже скоро на слух будет довольно сложно определить, кто отвечает — живой оператор или виртуальный. Для стран вроде Индии или Египта, где колл-центры являются значительной частью местной экономики, вытеснение людей из этой профессии может стать большой проблемой. Потому что освободившихся людей нужно будет чем-то занять.
В целом же, ситуация, когда человек отдает команду голосом и машина ее точно выполняет (разумеется, оценивая, кто эту команду отдает и имеет ли он на это право), будет обычным делом через пять-десять лет, не более. Просто потому, что очень много заказчиков и потенциальных потребителей этой технологии.
Еще одно направление, активно развивающееся в последнее время,- анализ геолокационых данных и рекомендательные системы на их основе. Геолокационную информацию, безусловно, собирали и раньше — давно существуют датчики на входах в магазины и камеры на дорогах, регистрирующие поток автомобилей и их номера. Но все эти камеры и датчики, конечно же, не давали возможности понять общую картину, потому что где-то они были, где-то — нет. Это направление обязано развитием в основном распространению сотовых телефонов.
Например, изучая изменение нагрузки на базовые станции в течение определенного времени, можно очень достоверно измерить не только автомобильный, но и пешеходный поток. Понимание полной картины перемещения транспортных потоков позволяет полностью изменить принципы организации транспортной сети, да и градостроительства в целом, сделать город более удобным для жителей.
«В компании oneFactor мы как раз занимается созданием платформы и различных сервисов «больших данных», таких, как машинное обучение, которые обрабатывают и анализируют в том числе геолокационную информацию, — отметил Роман Постников. — Объем этой информации у нас уже перевалил за 3 петабайта. В режиме реального времени мы видим загрузку транспортных потоков городов, видим не только точное количество жителей на улицах городов и районов, но и как оно меняется по часам. Кстати, полученные результаты могут применяться для разных задач — не только транспортного или градостроительного характера. В частности, они пригодятся для точных экономических расчетов, например, при выборе локации торгового центра».
А для этого нужно знать выручку будущего торгового центра, средний чек и его структуру. «Зная это, владельцы будущего торгового центра могут точно оценить, какие бренды приоритетны с точки зрения аренды площадей. Новый торговый центр всегда оттягивает покупателей от ближайших подобных объектов. Мы видим, откуда приезжают группы покупателей. Добавьте сюда немного алгоритмистики, и вы получите довольно точную модель потребителя нового ТЦ. Причем не в общем, а конкретно по дням недели и по сезонам. Разумеется, учитывается и численность реального населения районов», — заявил Постников.
Департамент транспорта Москвы собирает данные с такси, так называемые GPS-треки, чтобы анализировать загруженность дорог. С точки зрения анализа пробок и загруженности автодорог этого достаточно, но в целом проблему планирования транспортной инфраструктуры эти данные не решают. Да, можно приблизительно понять пассажиропоток по количеству проданных билетов на метро и наземный транспорт. Однако из этих данных видно только, где и сколько пассажиров зашло. Где они вышли — загадка, поскольку у нас на транспорте нет турникетов, контролирующих выход.
Что касается отличия данных Big Data от данных транспортных служб крупных городов, то по загрузке мобильной сети можно точно понять, куда и в каком количестве отправились граждане. Причем, как именно — пешком, на такси или на метро. Посмотрев карту таких перемещений и сравнив с картой городских маршрутов общественного транспорта, можно увидеть несовпадения. Просто потому, что городские маршруты разрабатывались десятилетия назад. Там, где была промзона, теперь микрорайон. Или, наоборот: там, где был большой завод, теперь ничего нет.
Кроме того, как утверждает Роман Постников, анализ загрузки сети «МегаФона» позволяет вычислить среднее время поездки жителя Москвы из дома на работу. В апреле этого года поездка занимала порядка 49 минут. А годом раньше — около часа. Скорее всего, это связано с тем, что уменьшилось количество трудовых мигрантов, которые снимали недорогое жилье на окраинах. Экономическая активность снизилась — количество длительных поездок тоже.
Что касается будущего социологических опросов, то в социологии изменится инструментарий, но сама наука социология, конечно же, не исчезнет. Поквартирные опросы, как и опросы по телефону, с высокой вероятностью уйдут в прошлое. То же касается переписи населения — сегодня это долго, не всегда точно и очень дорого. Всем правит экономика. Потребители во всем мире будут повышать требования к точности данных и достоверности прогнозов просто потому, что цена ошибки стала слишком высокой: у компаний просто зачастую нет свободных денег, чтобы экспериментировать. Результат нужен стопроцентный и с первого раза. По этой причине клиенты будут выбирать тех, кто обеспечит их качественной аналитикой. Возможно, социология сама станет частью индустрии «больших данных».
Информацию для индустрии «больших данных» уже поставляют интернет-компании, социальные сети, операторы мобильной связи. Данные можно извлекать даже из спутниковых снимков. В перспективе — любой транспорт или оборудование. Объем данных, который генерируют датчики современных пассажирских самолетов, доходит до нескольких терабайт за полет. Понятно, что не все они записываются, часть собирается в фоновом режиме и используется, только когда что-то произошло. Большой объем данных ожидается от будущих легковых автомобилей, оснащенных множеством датчиков и постоянно подключенных к интернету.
Роман Постников заметил: «Из существующих источников — видеокамеры, которые есть в любом городе мира и не только на дорогах. Благодаря им охранные системы способны идентифицировать лица и пропускать сотрудников в офис, не требуя пропуска. И, возвращаясь к профессиям-кандидатам на вымирание, охранник — одна из них. Электронный страж работает круглые сутки и, что очень важно, его невозможно подкупить».
Другое интересное направление — сбор видеоданных с квадрокоптеров. Эти аппараты уже сейчас могут обеспечить высокую оперативность и качество съемки. То есть сбор данных возможен. А вот с алгоритмами обработки и интерпретации пока вопросы остаются.
Что касается машин без водителя, то здесь Роман выделяет два тренда. «Первый заключается в том, чтобы повысить быстродействие и разрешение обычных видеокамер. А второй — развитие лазерного сканирования. Скорость обычной видеосъемки составляет 30-50 кадров в секунду. А скорость работы сканера — тысяча круговых сканирований в секунду. Понятно, что для оценки изменения дорожной ситуации второй вариант предпочтительнее, потому что позволяет заметить мелкие детали, потенциально опасные для автомобиля. Сканер способен засечь то, что человеческий глаз просто не увидит», — заметил он.
Но если исчезновение обычных автомобилей сомнительно, то инспекторы ГИБДД — уже исчезающая профессия. «Автоматизация и контроль транспортных потоков — одно из ключевых направлений, где работает масса талантливых людей по всему миру. Там, где пересекаются готовый интерес заказчика и лучшие специалисты отрасли, результат всегда будет», — заключил Роман Постников.
