Новое в технике: Техкульт – Новости высоких технологий, науки и техники |

Содержание

НОВОЕ В БЫТОВОЙ ТЕХНИКЕ | Наука и жизнь

Наука и жизнь // Иллюстрации

‹

›

Открыть в полном размере

ТЕПЛИЦА + ПАРНИК
#1#

Достоинство представленной конструкции — ее двойное назначение. Ранней весной она может использоваться как парник для рассады, а позднее — как теплица для выращивания урожая. Во втором случае высокорослые растения, такие, как огурцы, помидоры, размещают в первом ряду, вблизи прохода.

Для наружного покатого покрытия используется популярный листовой двухслойный армированный поликарбонат шириной 1 м или 1 м 30 см и толщиной 5-8 мм. Панели крепятся деревянными рейками, что исключает попадание дождевой воды. Вертикальная цокольная часть теплицы выложена плитками 50х50 см. Глубина прохода 90 см. Ширина двери 60 см, высота — 2 м. Верхняя часть двери открывается отдельно, как окно. Правое от входа треугольное окно также открывается. В торце теплицы с наружной стороны размещена скамейка.

Поскольку такие парники у нас не производятся и вряд ли их можно купить как привозной товар, считайте эту публикацию как идею садоводам для самостоятельного изготовления.

ТРЕХМЕРНЫЙ СКАНЕР
#2#

В журнале (см. «Наука и жизнь» № 12, 2001 г.) были опубликованы сообщения о строительных дистанционных лазерных измерителях расстояний, углов, неровностей поверхности и др. В трехмерном сканере используется тот же принцип работы. Лазерный луч сканирует объект автоматически по заданной программе. Внешний вид устройства в реальных условиях эксплуатации показан на верхнем снимке — похоже на видеосъемку. Лазерный радар с высокой точностью измеряет геометрию объекта (см. схему), процесс считывания информации мгновенно отображается на дисплее (см. нижний снимок). Технология универсальна и может быть использована для сканирования не только строительных, но и любых других габаритных предметов и сооружений. С ее помощью можно создавать виртуальные модели и декорации огромных размеров для мультипликации и спецэффектов в художественных фильмах. Лазерный сканер применяется также в архитектуре, геологии, археологии и др.

ДОМАШНИЙ РАДИОТЕЛЕСКОП
#3#

Для исследования просторов нашей Галактики профессиональные радиоастрономы используют большие антенны. Они «видят» далеко, но пo объективным причинам могут осматривать очень небольшой участок пространства. Преимущества скромного любительского оборудования заключаются в том, что контролируется гораздо больший сектор сферы. Используемая любителями аппаратура ограниченной чувствительности сохраняет практически одинаковую вероятность приема инопланетного радиосигнала, поскольку нынешний уровень развития науки и техники на Земле позволяет скорее надеяться принять сообщение от цивилизации более разумной, располагаю щей для надежной связи передающими устройствами достаточной мощности.

Радиоастрономическая антенна диаметром 1,2-3 м для домашнего поиска внеземных цивилизаций монтируется в сельской местности на участке, а в городе — на крыше дома. Подключается к специализированному радиоприемнику и обычной домашней ЭВМ. Изменение ее ориентировки в пространстве осуществляется с пульта дистанционного управления или персонального компьютера в соответствии с разработанной программой.

Расходы на приобретение приемного оборудования и монтажные работы примерно соизмеримы с затратами, имеющими место при установке домашней аппаратуры спутникового телевизионного вещания. На эксплуатацию радиотелескопа не требуется специального разрешения.

ПЕРЕДВИЖНОЙ ГАМАК
#4#

Такой гамак можно устанавливать в любом месте участка, как угодно — в тени и на солнышке. Горизонтальные лапы по обе стороны рамы, прикрепляемые для устойчивости, дают возможность и покачаться. Металлические трубчатые конструкции выпускаются нескольких модификаций: с колесиками, складные, с изменяющейся длиной основания и др.

ПОЛЕВОЙ КИНОТЕАТР
#5#

Недавно мы рассказали о том, как в автомобиле используют телевизоры с плоскими и тонкими жидкокристаллическими экранами (см. «Наука и жизнь» № 1, 2002 г.). На снимке показан новый крик моды: передвижной кинотеатр, в котором телевизионные передачи и кинофильмы можно смотреть на стоянке вне салона автомобиля. Телевизор толщиной всего 6 см встроен в крышку багажника. Управление — дистанционное, с пульта. На нижнем снимке показаны электродинамики, обеспечивающие стереозвуковое сопровождение передач.

При выключенном телевизоре радиоаппаратура может использоваться для прослушивания компакт-дисков.

КОФЕ В ПОСТЕЛИ
#6#

В добавок к идее удобного кресла для кровати (см. «Наука и жизнь» № 8, 2001 г.) — передвижной прикроватный стол. Вместе — это уже комплекс удобств для людей, восстанавливающих силы или вынужденно проводящих часть жизни, не вставая с постели. Рама стола изготавливается из дерева, а крышка — из ламинированного ДСП (ДВП). Ширина выбирается в зависимости от ширины кровати. Для лучшей стабилизации направлений движения колесики ножек стола конструируются неповоротными.

По материалам иностранной печати.

Новый тренд: бытовая техника «2 в 1» и «3 в 1» экономит пространство, время и деньги!

В домашнем хозяйстве мы используем множество бытовых приборов, потому что они помогают нам готовить, убирать и хранить продукты. Но меньшее количество устройств, которые могут выполнять те же функции или даже больше, может оказаться удобным во многих отношениях, например, с точки зрения экономии пространства, времени и денег.

Если у вас маленькая квартира, то ценен каждый квадратный сантиметр свободного пространства. Используя многофункциональную бытовую технику, вы можете сэкономить многое: не только место, но еще время и деньги. И даже если у вас много места на кухне и в других комнатах, использование бытовой техники «2 в 1» и даже «3 в 1» вполне оправдано. Давайте посмотрим.

Холодильник с морозильной камерой
В большинстве домашних хозяйств используются отдельностоящие холодильники со встроенной морозильной камерой. Это очень удобно, так как позволяет хранить продукты в течение короткого или длительного периода времени. Холодильники с морозильной камерой Gorenje GardenFresh предлагают еще больше возможностей: они оснащаются удобным контейнером Convert FreshZone, который может менять предназначение с хранения рыбы и мяса на хранение фруктов и овощей, чтобы можно было без проблем размещать все свежие продукты. Благодаря инновационной конструкции и гладкому внутреннему покрытию холодильники Gorenje чрезвычайно легко чистить, чтобы гарантировать полезность и безопасность продуктов. А поскольку холодильник и морозильная камера являются одним устройством, это помогает снизить энергозатраты. Кроме того, в случае длительного отсутствия можно включить экономичный режим работы, так как дверца постоянно закрыта, что обеспечит еще большую экономию энергии.

Варочная панель со встроенной вытяжкой
Еще одно решение — варочная панель со встроенной вытяжкой. Варочная панель со встроенной вытяжкой Gorenje OmniFlex позволяет создавать исключительные блюда в соответствии с вашим вкусом и стилем. Встроенная вытяжка означает, что не нужно думать о том, где ее установить, и это позволяет размещать варочную панель со встроенной вытяжкой там, где вам удобно. Множество функций упрощает взаимодействие с варочной панелью и позволяет в полной мере воплощать свои кулинарные задумки. Поскольку нет необходимости размещать вытяжку над варочной панелью, на кухне освобождается много дополнительного места для полочек и посуды. Или, если вы высокого роста, можно просто оставить свободное пространство: ведь никто не любит биться головой о кухонную вытяжку, правда?

Отдельного внимания заслуживает дизайн этого устройства. Изящный и минималистичный стиль, высококачественные материалы, заслонки вытяжки из нержавеющей стали и черная полированная поверхность — эта варочная панель с вытяжкой будет притягивать к себе взгляд на любой кухне.

Стирально-сушильная машина
У вас нет отдельной прачечной или в ней не помещаются сразу обе машины: стиральная и сушильная? Тогда стирально-сушильная машина — отличное решение, ведь она обеспечивает максимальный уход за бельем, занимая совсем немного места. Традиционно стирально-сушильные машины потребляют больше энергии, поэтому обязательно выбирайте модель с эффективным инверторным мотором, как, например Inverter PowerDrive от Gorenje. Инверторные моторы очень экономичные, долговечные и практически бесшумные, поэтому ваши вложения окупятся.

Современные устройства предлагают множество практичных функций, которые упрощают жизнь и экономят время. Стирально-сушильные машины нового поколения Gorenje имеют эргономичную конструкцию и очень просты в использовании благодаря большому дисплею и переключателю JoggerDial, с помощью которого можно быстро выбрать нужную программу. Машина предлагает 10 программ стирки, 3 программы сушки и 5 комбинированных программ, которые легко настраиваются под ваши нужды с помощью удобной сенсорной панели управления. 60-минутная программа стирки с сушкой Gorenje позволяет выстирать и высушить до 1 килограмма белья всего за один час. Практичное решение — отделение для кондиционера, которое расположено в передней части дозатора моющих средств, поэтому вы больше не прольете ни капли кондиционера мимо отделения.

Духовой шкаф «3 в 1»
Решения «2 в 1» или плиты, работающие на двух источниках энергии, довольно распространены, и их можно встретить на кухнях по всему миру. Сочетание духового шкафа с варочной поверхностью, использование газа и электричества в качестве источника энергии в одном устройстве обеспечивают (почти) все возможности для приготовления пищи. Но это еще не все! Мы расскажем вам о духовом шкафе «3 в 1» от Gorenje.

Новый духовой шкаф MultiFlex объединяет три способа приготовления — традиционная духовка, приготовление на пару и микроволновка — и предлагает множество настраиваемых и автоматических программ приготовления — все, что нужно для создания блюд в соответствии с вашим настроением, вкусом и пожеланиями.

Духовые шкафы Gorenje предлагают полностью автоматические программы для 80 рецептов, что очень удобно для новичков. Секрет автоматического режима прост: все параметры — время, температура, режим нагрева — устанавливаются автоматически. Вам только надо выбрать вид блюда, ввести вес и нажать СТАРТ. Остальное сделает духовка!

Кухонная машина
Лучшее мы оставили напоследок. Машины зарекомендовали себя не только на дороге — им есть, что показать и на кухне. По статистике, домохозяйки проводят 253 минуты в неделю на кухне за приготовлением еды, и это — очень много времени. Кухонная машина справляется с поставленными задачами за считанные минуты. Такой автоматизированный кухонный комбайн экономит время и энергию, гарантируя выдающиеся результаты. У Gorenje есть для вас идеальный помощник.

Комплектация кухонной машины Gorenje позволяет справляться с любыми кухонными задачами. Машина может смешивать, взбивать и вымешивать. Крюк для теста, венчик и лопатка для смешивания — все, что нужно для кондитера. Венчик поможет в считанные минуты взбить сливки и белки в пену, крюк для теста справляется с самым тугим тестом, а лопатка используется для смешивания ингредиентов до легких, воздушных текстур, например, кремов и соусов. Насадка движется по внутреннему объему чаши и одновременно вращается вокруг своей оси, но в обратном направлении. Двунаправленное вращение обеспечивает тщательное и равномерное перемешивание ингредиентов.

Кухонная машина обеспечивает стабильный результат — то, чего часто не хватает дома и в ресторане — и позволяет сделать приготовление более гигиеничным. И не стоит волноваться, кухонная машина не представляет для вас угрозы, так как она выполняет только то, на что запрограммирована. Это кухонный помощник, на которого всегда можно положиться.

ChatGPT: New AI chatbot has everyone talking to it

Published
7 December 2022

Image source, Getty Images

By Chris Vallance

Technology reporter

A new chatbot has passed one миллионов пользователей менее чем за неделю, говорится в проекте.

ChatGPT был публично выпущен в среду OpenAI, исследовательской фирмой в области искусственного интеллекта, среди основателей которой был Илон Маск.

Но компания предупреждает, что может давать проблемные ответы и демонстрировать предвзятое поведение.

Open AI заявляет, что «стремится собирать отзывы пользователей, чтобы помочь в нашей текущей работе по улучшению этой системы».

ChatGPT является последним в серии ИИ, которые фирма называет GPT, аббревиатурой от Generative Pre-Trained Transformer.

Для разработки системы ее ранняя версия была доработана посредством бесед с тренерами-людьми.

Система также узнала из доступа к данным Twitter согласно сообщению Илона Маска, который больше не является частью правления OpenAI. Босс Twitter написал, что приостановил доступ «пока».

Результаты впечатлили многих, кто опробовал чат-бота. Исполнительный директор OpenAI Сэм Альтман раскрыл уровень интереса к искусственному собеседнику в твите.

В проекте говорится, что формат чата позволяет ИИ отвечать на «дополнительные вопросы, признавать свои ошибки, оспаривать неправильные предпосылки и отклонять неуместные запросы». модель говорить оскорбительные вещи.

Источник изображения, Getty Images

Майк Перл написал, что в его собственных тестах «его система избегания табу довольно всеобъемлющая».

Однако OpenAI предупреждает, что «ChatGPT иногда пишет правдоподобно звучащие, но неправильные или бессмысленные ответы».

Обучение модели быть более осторожной, по словам фирмы, заставляет ее отказываться отвечать на вопросы, на которые она может ответить правильно.

Почему рост искусства ИИ вызывает ожесточенные споры
Насколько человекоподобны самые сложные чат-боты?
Инженер Google говорит, что у системы ИИ могут быть чувства

Во время краткого опроса BBC для этой статьи ChatGPT показал себя осторожным собеседником, способным ясно и точно выражаться на английском языке.

Думали ли они, что искусственный интеллект заменит людей-писателей? Нет — в нем утверждалось, что «системы ИИ, такие как я, могут помочь писателям, предлагая предложения и идеи, но, в конечном счете, конечный продукт должен создавать писатель-человек».

На вопрос, каковы будут социальные последствия таких систем ИИ, как она сама, он сказал, что это «трудно предсказать».

Был ли он обучен на данных Twitter? Он сказал, что не знает.

Только когда Би-би-си задала вопрос о HAL, злобном вымышленном ИИ из фильма 2001 года, она забеспокоилась.

Источник изображения, OpenAI/BBC

Подпись к изображению,

Вопрос, на который ChatGPT отказался отвечать — или, может быть, просто глюк

Хотя, скорее всего, это была просто случайная ошибка — возможно, неудивительно, учитывая объем интереса.

Голос хозяина

Другие фирмы, открывшие диалоговый ИИ для общего пользования, обнаружили, что их можно убедить говорить оскорбительные или пренебрежительные вещи.

Многие обучаются на обширных базах данных текстов, извлеченных из Интернета, и, следовательно, они учатся как на худшем, так и на лучшем человеческом самовыражении.

BlenderBot3 из Meta резко критиковал Марка Цукерберга в разговоре с журналистом BBC.

В 2016 году Microsoft принесла извинения после того, как экспериментальный бот Twitter с искусственным интеллектом под названием «Tay» сказал оскорбительные вещи на платформе.

Другие обнаружили, что иногда успех в создании убедительного компьютерного собеседника приносит неожиданные проблемы.

Ламда Google была настолько правдоподобной, что теперь уже бывший сотрудник пришел к выводу, что она разумна и заслуживает прав, связанных с мышлением, чувством, существом, включая право не использоваться в экспериментах против своей воли.

Угроза занятости

Способность ChatGPT отвечать на вопросы заставила некоторых пользователей задаться вопросом, может ли он заменить Google.

Другие спрашивали, угрожает ли работа журналистов. Эмили Белл из Центра цифровой журналистики Tow беспокоилась, что читатели могут быть завалены «трюком».

Одному сайту вопросов и ответов уже пришлось сдерживать поток ответов, сгенерированных ИИ.

Другие пригласили ChatGPT порассуждать о влиянии ИИ на СМИ.

Системы искусственного интеллекта общего назначения, такие как ChatGPT и другие, создают ряд этических и социальных рисков, по словам Карли Кинд из Института Ады Лавлейс.

Среди потенциальных проблем, беспокоящих г-жу Кайнд, есть то, что ИИ может увековечить дезинформацию или «разрушить существующие учреждения и службы — ChatGDT может, например, написать приемлемое заявление о приеме на работу, школьное эссе или заявку на грант».

Также, по ее словам, возникают вопросы, связанные с нарушением авторских прав, «а также возникают проблемы с конфиденциальностью, учитывая, что эти системы часто включают данные, которые неэтичным образом собираются у пользователей Интернета».

Однако она сказала, что они также могут приносить «интересные и пока неизвестные социальные выгоды».

ChatGPT учится на человеческих взаимодействиях, и исполнительный директор OpenAI Сэм Альтман написал в Твиттере, что тем, кто работает в этой области, тоже есть чему поучиться.

ИИ предстоит «долгий путь, и большие идеи еще предстоит открыть. Мы будем спотыкаться на этом пути и многому научимся, соприкоснувшись с реальностью.

«Иногда это будет грязно. Иногда мы будем принимать действительно плохие решения, иногда у нас будут моменты трансцендентного прогресса и ценности», — написал он.

Искусственный интеллект

Новый год, новые технологии, никаких проблем

В этом выпуске из Подкаста McKinsey партнеры Майкл Чуи и Роджер Робертс беседуют с главным редактором McKinsey Робертой Фузаро о последнем отчете McKinsey о тенденциях в области технологий, уделяя особое внимание о преимуществах и проблемах прикладного ИИ, облачных и граничных вычислений, а также биоинженерии.

После этого мы услышим от партнера McKinsey Брайана Рольфса, который пришел в McKinsey твердо «в шкафу». Но случайная встреча с клиентом показала ему, как важно быть искренним — с собой и другими.

Подкаст McKinsey совместно ведут Роберта Фузаро и Люсия Рахилли.

Следующая стенограмма была отредактирована для ясности и длины.

ИИ меняет способ ведения бизнеса

Роберта Фусаро: Сегодня мы собрались, чтобы обсудить недавний исследовательский отчет McKinsey о тенденциях в области технологий. У нас нет времени говорить обо всех 14, отмеченных в отчете, но мы решили сосредоточиться на трех, начиная с прикладного ИИ. Как, по вашему мнению, изменился прикладной ИИ?

Майкл Чуй: За последние годы единственное, что действительно изменилось, — это то, что приложения искусственного интеллекта начинают оказывать влияние на бизнес.

Определение ИИ не особенно ясно, и это нормально. Я иногда описываю это как аналитику, доведенную до 11. Это способность этих систем делать то, что люди привыкли делать когнитивно.

За последние несколько лет мы помогли тысячам руководителей использовать ИИ. И мы видим, что распространение прикладного ИИ продолжает расти. Все больше технологий переходят из лаборатории в бизнес. Это одна из причин, по которой мы определяем прикладной ИИ как одну из 14 прорывных технологических тенденций, которая важна прямо сейчас.

Роберта Фузаро: Роджер, какие отрасли больше всего используют прикладной ИИ? Есть ли конкретные отрасли, в которых мы наблюдаем всплески использования?

Роджер Робертс: Откровенно говоря, самое интересное в этой тенденции то, что она затрагивает каждую отрасль. Хотя некоторые из них могут продвинуться вперед в создании собственных возможностей, например, финансовые учреждения или крупные игроки в сфере медиа и потребительских технологий, мы абсолютно уверены, что возможности быстро расширяются во всех секторах.

Частично это связано с тем, что он широко применим ко многим типам данных. Как мы видели за последние несколько лет, ИИ быстро расширился от сосредоточения на количественных данных, структурированных данных и текстовых данных до разговорного аудио, изображений и всех форм видео. Не только сейчас для их классификации и распознавания, но и для движения к пониманию ответов на вопросы и пониманию языка, например.

Roberta Fusaro: Можете ли вы привести пример типичного варианта использования в компании или отрасли, где ИИ сейчас выходит на первый план, даже больше, чем несколько лет назад?

Роджер Робертс: То, что может показаться простым, но на практике оказывается сложным, — это использование ИИ для поддержки обслуживания клиентов. Понятие агентов по обслуживанию клиентов, которые могут действительно реагировать на запросы, будь то в форме чат-ботов на веб-сайтах, посредством аудио- и голосового ввода или даже поддержки агента-человека в разгар разговора, чтобы дать им правильное информацию в нужное время, чтобы поддержать этого клиента.

Понимание и реагирование на разговор, понимание даже мышления клиента или характера его беспокойства — счастливы ли они, грустны, злы или обеспокоены — теперь можно распознать и понять таким образом, чтобы обеспечить лучшее и более адаптивное обслуживание клиентов. опыт.

Роберта Фузаро: Не могли бы вы немного подробнее описать, как ИИ способен ощущать и интерпретировать эмоции?

Роджер Робертс: Когда мы думаем о понимании языка, первым шагом является разговор, понимание слов и перевод значений. Но модели обучения также могут делать выводы о несмысловых аспектах, эмоциях, встроенных в разговор.

Это может означать, что они могут понять, что кто-то взволнован, зол, сбит с толку или расстроен, и передать эту информацию агенту по обслуживанию клиентов, который отвечает на звонок. И когда этот агент может перевести вызов второму агенту для эскалации проблемы, эта информация также может быть передана вместе с ним.

Есть много разных применений, и становится вполне возможным делать сильные и точные выводы об эмоциональном состоянии людей в разговоре. И эта [информация], используемая правильным образом, может обеспечить более качественное и эффективное обслуживание.

Майкл Чуй: Вот еще один пример того, как наука перемещается на рабочее место. Существует технология искусственного интеллекта, называемая обучением с подкреплением [RL], которая, как известно, использовалась в основном в первые годы своего существования для демонстрации способности обучаться видеоиграм. Мы начинаем видеть, что RL теперь используется в бизнесе. В Интернете есть несколько видеороликов об использовании RL для улучшения конструкции лодок, используемых в Кубке Америки.

Мы также видим, что RL используется для помощи в обучении роботов, где раньше вам нужно было указать роботу, куда именно двигать руку и как двигать руку. Теперь эти системы начинают учиться делать это в игровой форме.

Роберта Фузаро: Роджер и Майкл, можете ли вы привести пример компании, которая решила проблему с помощью прикладного ИИ?

Роджер Робертс: У меня был клиент, пытавшийся выяснить, как лучше всего выполнять заказы во время праздничного кризиса доставки в 2021 году. Они использовали типичные алгоритмы, основанные на правилах, которые указывали сборщикам места и выстраивали очередь заказов.

Они поняли, что это не самый оптимальный способ перемещения людей по складу, особенно многих людей, которые во многих случаях были временными работниками, нанятыми только для помощи в праздничный пик. Поэтому они разработали приложение, которое позволяло перемещаться волнам рабочих и использовать ИИ, чтобы направлять их к наилучшему шаблону, чтобы они не сталкивались друг с другом, но при этом могли выполнять свои заказы быстрее и точнее, чем когда-либо прежде. Это действительно показало значительное улучшение производительности.

Майкл Чуи: У меня есть пример, который похож на притчу. Это компания по производству потребительских товаров. Прогнозы невероятно важны для компаний, производящих потребительские товары. Это определит, сколько вы собираетесь производить. Это то, как вы собираетесь подготовить свою цепочку поставок, как вы собираетесь подготовить свою логистику к предстоящему сезону.

Раньше они использовали аналитику для прогнозирования, но затем начали использовать машинное обучение, чтобы попытаться улучшить процесс. Правда, точность прогноза улучшилась на несколько процентных пунктов.

Но для людей, которые слушают и думают о ваших собственных прогнозах, не хотели бы вы иметь еще несколько процентных пунктов? Безусловно, потому что это огромный фактор эффективности бизнеса.

Дефицит товаров — это очень плохо. Частью этой притчи является то, что если вы думаете об ИИ не как о какой-то волшебной вещи, где это данные из Star Trek , а как об улучшении вашей производительности и аналитики, в бизнесе есть много областей, где это действительно существенное изменение.

Не ведитесь на вспышку. Это может показаться скучной частью бизнеса, но действительно интересно наблюдать за ростом эффективности бизнеса.

Это не обязательно должен быть этот удивительный гуманоид, который появляется на вашем собрании. Часто это ядро вашего бизнеса — самые важные места, где создается ценность, — где эти технологии оказывают наибольшее влияние.

Часто это ядро вашего бизнеса — самые важные места, где создается ценность, — где эти технологии оказывают наибольшее влияние.
Майкл Чуи

Борьба с предвзятостью машинного обучения

Роберта Фузаро: О чем следует думать руководителям и компаниям, когда дело касается прикладного ИИ?

Михаил Чуи: Их много. Но позвольте мне начать с одного, важного для размышления людей. В рамках искусственного интеллекта многие говорят о машинном обучении. Они примерно синонимы. Я считаю, что термин «машинное обучение» [ML] немного вводит в заблуждение, потому что на самом деле это не машинное обучение.

Это действительно машинное обучение. Мы используем данные для обучения модели. Одной из самых важных вещей является понимание ваших данных. Потому что, если у ваших данных есть проблемы, будь то качество данных или предвзятость, это повлияет на обучаемую модель.

Возьмем, к примеру, использование ИИ для чтения резюме. Вы можете сказать: «Мы просто собираемся обучать нашу модель машинного обучения на основе того, кто добился успеха в нашей организации ранее, потому что это должно быть хорошим предсказателем того, кто будет успешным в будущем».

Если выяснится, что среди людей, добившихся успеха в вашей организации ранее, непропорционально много мужчин, вы можете в конечном итоге обучить модель, которая непропорционально отдает предпочтение кандидатам-мужчинам.

Облако против периферии

Роберта Фусаро: Я хочу перейти к еще одной из технологических тенденций, которые мы рассмотрели в отчете: облачным вычислениям и периферийным вычислениям. Проще говоря, облако служит хранилищем данных, а периферия предлагает более быстрый способ передачи данных, не занимая при этом места. Как эти два типа вычислений дополняют друг друга в бизнесе?

Роджер Робертс: Мы понимаем, что невероятная мощь общих вычислительных ресурсов должна быть подключена к датчикам и исполнительным механизмам, которые находятся в непосредственной близости от действия, например, в розничном магазине или на складе, потому что данные, которые захват в режиме реального времени может потребовать действий в режиме реального времени.

Перемещение значительных объемов данных обратно только для принятия небольших решений может дорого обойтись как с точки зрения пропускной способности, которую они потребляют в ваших сетях, так и с точки зрения времени — того, что технолог назвал бы задержкой, то есть временем между запросом и ответом.

Думая об этом, мы лучше понимаем, что должно происходить на периферии и что должно происходить в облаке. Что интересно, так это то, что это не компромисс. Это и/и. Итак, теперь мы смотрим на это и говорим: «Мы хотим сделать наши граничные вычисления такими же быстрыми и мощными, как наши облачные вычисления. Мы хотим иметь возможность привносить новые идеи, новые возможности, от концепции до создания так же быстро на периферии, как и в облаке». Вот почему мы думаем об этом как об облаке плюс край, а не облако или край.

Roberta Fusaro: Можете ли вы привести пример, скажем, розничного продавца или телекоммуникационной компании, которая получит некоторую выгоду от такой концентрации на сочетании облака и периферии?

Роджер Робертс: Возьмем, к примеру, розничного продавца. Одним из видов данных, которые имеют большой объем и могут быть зафиксированы с высокой точностью, является видеоотслеживание розничных полок в течение дня.

Если я нахожусь в магазине — скажем, в продуктовом магазине — я отслеживаю, что покупают на третьем проходе. И я вижу, что с полок съезжают коробки с хлопьями — по своим видеостримам я могу распознать дефицит. Мне не нужно отправлять все это видео обратно в облако. Что мне действительно нужно сделать, так это отправить сигнал, простой элемент данных, который говорит: «Вау. У нас в третьем ряду нет запасов Cap’n Crunch.

Когда я это сделаю, это может вызвать действие пополнения, будь то из задней комнаты магазина, или это может быть больше, чем нужно Капитану Кранчу, чтобы поехать на грузовике, и мы получим его за одну ночь. В результате такие приложения для принятия решений с замкнутым циклом могут быстрее заполнить наши полки, но они также могут уменьшить нагрузку на инвентаризацию в конце дня, ожидая, пока магазин закроется, прежде чем я даже узнаю, где мои запасы. -выходы есть.

Приложения для принятия решений с обратной связью могут быстрее заполнить наши полки, но они также могут уменьшить нагрузку на инвентаризацию в конце дня.
Роджер Робертс

Роберта Фузаро: Преимущество очевидно. Каковы потенциальные риски для компаний, которые думают об этой комбинации облачных и граничных вычислений?

Роджер Робертс: Это не столько риск, сколько барьер, гарантирующий, что у вас есть сеть для поддержки этого. Это означает, что мне необходимо обеспечить надежность сети между моими периферийными местоположениями и облачными центрами обработки данных. Часто они физически разделены, и между ними существует множество сетевых переходов, поэтому убедитесь, что сеть надежна, надежна и быстра.

Во-вторых, убедитесь, что архитектура моего магазина или периферийного устройства обеспечивает гибкость. Многие системы, которые были созданы в предыдущем поколении, были созданы с расчетом на то, что они должны работать самостоятельно и никогда не обновляться, если только не будет выпущен основной выпуск программного обеспечения. Сейчас мы видим, что нам нужно внести множество небольших и быстрых изменений в эти системы.

Roberta Fusaro: Я полагаю, что из-за меньшего количества и/или более быстрых прыжков безопасность перестает быть проблемой. Это правда? Или это плохое предположение с моей стороны?

Роджер Робертс: Не обязательно. Я бы сказал, что безопасность всегда остается проблемой. Чем больше площадь поверхности атаки через системы, открытые извне, тем больше у нас будет новых и развивающихся рисков. Так что я не уверен, что мы действительно меняем здесь наш профиль безопасности.

Мы могли бы обеспечить лучший и более тщательный мониторинг, потому что я могу управлять и контролировать свои системы в магазине или на складе на более детальном уровне. И я могу убедиться, что эта информация постоянно передается в мой оперативный центр безопасности и другие инструменты мониторинга и управления событиями.

Роберта Фузаро: Майкл, у вас есть что добавить по теме облачных/периферийных устройств?

Майкл Чуи: Единственное, что я заметил, это то, что компании и руководители беспокоятся о безопасности, когда вы выносите их за пределы своего помещения и размещаете где-то там, в каком-то центре обработки данных, который вы не используете. своя.

Но все больше и больше руководителей задают себе вопрос: «Будет ли мой персонал по кибербезопасности более способным, чем поставщик облачных услуг, который нанимает лучших людей в мире и прилагает огромные усилия для реализации этой возможности?» Сложность с персоналом службы безопасности заключается в обеспечении их технических возможностей и хорошем управлении ими.

Биоинженерия — наш путь к устойчивому развитию и улучшению здоровья

Роберта Фузаро: Теперь я хочу перейти к теме, которая также затрагивается в исследованиях будущего биоинженерии. Лично я знаю об этом меньше, так что, Майкл, мне интересно, не могли бы вы определить, о чем мы говорим, когда говорим о биоинженерии. Какие технологии входят в эту категорию?

Майкл Чуи: Когда мы говорим о будущем биоинженерии, у нас также был еще один отчет, который предшествовал ему, под названием 9.0123 Биологическая революция — на самом деле мы думаем о слиянии ряда инноваций и изобретений в биологии. Есть такие вещи, как CRISPR, который позволяет начать редактирование генетического кода или возможность сканировать геном человека или геном любого организма относительно быстро и относительно дешево, с набором инноваций в информационных технологиях.

Люди слышали слово геномика, но кроме ДНК и РНК существует целая куча других молекул. Например, есть протеомика, изучающая белки, и липидомика, изучающая липиды. Есть куча вещей, которые вы можете сделать на молекулярном уровне.

Вы можете повысить уровень до клеток и организмов. Многие из нас знают о последствиях для климата, в частности, домашнего скота, потому что коровы, среди прочего, имеют метеоризм. Они много едят, и вам нужно много воды.

Теперь люди начинают выращивать мясо из клеток в лаборатории. Они называют это культивированным мясом. Это целый набор альтернативных белков, который влияет не только на здоровье и вкус, но и на климат. Вот некоторые из технологий, о которых мы говорим, когда говорим о будущем биоинженерии.

Роберта Фузаро: Каково распространение биоинженерных технологий?

Майкл Чуй: Он сильно различается в зависимости от отрасли или области применения. Мы видели такие вещи, как мРНК-вакцины, на переднем крае здравоохранения. Мы видели вакцину от COVID-19, но теперь люди говорят о том, как мы могли бы потенциально вакцинировать против других болезней, которые раньше были для нас проблемой. RSV [респираторно-синцитиальный вирус], например, многие из нас, у кого есть дети, страдают от этого.

Вы можете представить себе вакцину от некоторых видов рака, вызванных инфекционными заболеваниями. Это меняет игру. Так что, конечно, в области наук о жизни/здравоохранения это довольно продвинуто.

Мы также нашли применение, например, в потребительских товарах. Представьте, что вы наносите крем на кожу, чтобы вам не пришлось бриться. Мы также рассматриваем материалы различных типов, будь то энергия или, например, несколько лет назад был большой тренд на биотопливо.

Оказывается, очень сложно конкурировать с отраслью, которая существует уже сто лет и действительно очень хорошо оптимизирована. Даже здесь, в районе залива, существует около трех разных стартапов, производящих искусственный паутинный шелк для одежды.

Представьте, что там возможно. Мы также видим различные типы биоматериалов, которые являются более прочными и устойчивыми. И мы видим, что со временем это происходит все больше и больше.

Решение проблем, связанных с биоинженерией

Roberta Fusaro: Какие потенциальные проблемы и риски связаны с внедрением биоинженерных технологий? Что может помешать компаниям продвигаться вперед с этой группой технологий?

Майкл Чуи: Когда вы говорите о строительных кирпичиках жизни, это то, что касается людей. Так что есть много разных вещей, о которых думают компании и политики. Возьмем, к примеру, старую поговорку из «Парка Юрского периода »: «Жизнь находит выход».

Это требует глубокого понимания того, что на самом деле возможно, а что нет. Например, мРНК-вакцина не изменит ДНК потомков.

На самом деле это так не работает. Несмотря на то, что это генетический материал, наука работает иначе. Поэтому я думаю, что глубокое понимание того, как работает наука, а затем сочетание этого с соответствующей политикой имеет большой смысл.

Есть и другие вопросы. Что патентоспособно, например? Были споры по этому поводу. Как вы относитесь к трансграничным вопросам? Есть генетически модифицированные организмы и генетически модифицированные организмы. Вторые используют гены, которые уже существуют в природе. Так что тут много тонкостей, особенно в регуляторной части.

Поиск подходящих талантов

Роберта Фузаро: Нужны ли нам новые таланты в какой-либо из этих областей, чтобы их можно было чаще использовать? Нам не хватает талантов в области облачных/граничных вычислений? Есть ли у нас недостаток в какой-либо из этих областей?

Майкл Чуи: Мы видели, как организации сообщают, что зачастую талант является настоящим ограничителем. Тем не менее, один из потенциальных способов решить эту проблему — создать инструменты, которые позволят людям быть более продуктивными, чтобы люди не тратили столько времени на сбор данных, потому что вы можете фактически автоматизировать конвейеры данных. Это часть тенденции, которую мы назвали индустриализацией машинного обучения.

Но нам нужно больше. Все эти тенденции, которые мы обсудили сегодня, связаны между собой, поэтому вам понадобятся инженеры данных, чтобы создать будущее биоинженерии.

Роджер Робертс: Иногда мы думаем о талантах как о людях, получивших степень X. Я думаю, что в будущем нам всем придется всю жизнь учиться и исследовать новые области и объединять эти перекрестные связи областей. даже в середине карьеры, даже в конце нашей карьеры, чтобы узнать о возможностях, которые можно открыть здесь.

Майкл Чуй: Идея объединения различных тенденций для создания творческих решений на самом деле является самой мощной. Очень редко вы сможете просто использовать одну эту тенденцию и решить всю проблему. Как правило, вам придется собрать несколько вещей вместе. Это действительно весело.

Технологии куют будущее

Роберта Фузаро: Что вас больше всего волнует в любой из трех технологических тенденций, которые мы обсуждали, или в любой другой, представленной в отчете, если честно? Где вы видите больше всего возможностей?

Роджер Робертс: Что ж, Роберта, по натуре я техно-оптимист. Реальность здесь такова, что технологии выходят на первый план. Он выходит на передний план того, как мы думаем о стратегиях.

Пятнадцать, 20 лет назад, когда я работал в McKinsey в начале своей карьеры, я мог подумать, что мы определяем нашу бизнес-стратегию, думаем о технологиях, а затем определяем, как мы собираемся реализовать нашу стратегию. Но технологии — это способ реализовать нашу стратегию.

Теперь технологии приносят новые строительные блоки, новые возможности. Вы должны смотреть на технологии как на первоочередную тему в стратегии. И вы должны думать об этом как о творческом процессе. Как мы смешиваем и смешиваем эти технологические тренды? Как мы воплощаем их комбинации и перестановки в новые формы, которые затем создают уникальные и дифференцированные стратегии, которые служат клиентам и обществу все лучше и лучше?

Роберта Фузаро: Это была фантастическая дискуссия. Роджер, Майкл, большое спасибо за участие в подкасте.

Майкл Чуи: Спасибо, Роберта. Было здорово быть здесь.

Роджер Робертс: Было очень приятно, Роберта.

Лючия Рахилли: Какими бы важными ни были данные для служения нашему обществу, им может не хватать человеческого контакта. Подлинность и эмпатия также играют важную роль в том, чтобы сделать мир лучше. И наша следующая история полна обоих качеств, как рассказал партнер McKinsey Брайан Рольфс в рамках нашего My Rookie Moment 9Серия 0124 .

Брайан Рольфс: История, которой я хотел бы поделиться, связана с моим самым первым исследованием в McKinsey. Это восходит к 1995 году. Что вам нужно знать, так это то, что я не присоединился к McKinsey «из-за». Когда я присоединился к фирме, я был в тени, и я сделал это, потому что ошибочно думал, что McKinsey — это консервативное учреждение, где я не мог быть по-настоящему самим собой.

Хорошая новость в том, что через пару месяцев я понял, что могу быть здесь тем, кем хочу. Я мог уйти, и я был, но для того первого исследования я не был. Я обслуживал крупный канадский банк. Мы с моим парнем Брэдом недавно переехали в Торонто и в субботу гуляли по улице.

И, конечно же, кто приближается к нам на тротуаре, но очень, очень старший клиент, старший руководитель этого банковского исследования, над которым я участвую. Его зовут Джим. Джим подходит ко мне. Поэтому я отбрасываю руку своего парня, и Джим говорит: «Ты участвуешь в этом исследовании, в исследовании McKinsey, не так ли?»

Я сказал: «Да, я Брайан. Я один из новых партнеров. Приятно встретить тебя.» Джим говорит: «Ну, это мой парень, Альберто». И я сказал: «Это мой парень». И это немедленно создало связь и отношения между Джимом и мной, которые затем длились пять или шесть лет.

Как оказалось, в то время Джима не было в банке. И я, как я уже сказал, не работал в McKinsey. В течение месяца или двух я вышел в McKinsey и помог создать аффинити-группу LGBTQ+ здесь, в McKinsey, вместе с другими в то время. Несколько лет спустя Джим сделал то же самое в своем банке.

В течение месяца или двух я пришел в McKinsey и помог создать здесь группу по интересам ЛГБТК+ вместе с другими в то время.
Брайан Рольфес

Но это создало эту связь, которая длилась годами. Мы с Джимом продолжаем дружить и сегодня. Урок из того первого исследования, как ни странно, заключался в том, что даже будучи геем, не предполагайте, что другие обязательно натуралы, и вы могли бы подумать, что это было бы само собой разумеющимся [для меня], но это не так.