[Big Data, IT-стандарты, Законодательство в IT, Искусственный интеллект, Терминология IT] Цифровая трансформация: полная свобода самовыражения
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Коллеги, вы хорошо понимаете, что такое «цифровая экономика» и чем она отличается от того, что было десять или двадцать лет назад? Мне казалось, что понимаю, пока не появилось время проанализировать, что пишут об этом на просторах суверенного интернета в профессиональных и не очень СМИ. Оказалось, что на рынке основной ИТ-товар — «цифровая трансформация». Ее активно продают оптом или в розницу, т. е. частями по желанию: кому «большие данные», кому «бизнес-анализ», кому «искусственный интеллект».
В соответствии с объемами продаж много пишут. Проанализировал и добавились вопросы:
- Пишут-то много, но каков профессиональный уровень этих текстов? Он вас удовлетворяет?
- Новых слов много, но кто их понимает?
- И, вообще, прогресс есть или нет? Где результат?
- Если нет, то «кто виноват и что делать»?
- Куда смотрит государство и что регулирует?
- ГОСТов много, но кто их использует? И кто их пишет? И вообще, какой от них толк?
- Не пора ли, если не точно определить основные понятия, то хотя бы прийти к консенсусу?
Даже знаю как: «практика – критерий истины».
Предисловие
Пока нахожусь в поиске, появилось время оглянуться на прошедшие 30 лет работы в ИТ-индустрии и оценить, чего мы, т. е. наше поколение, наваяли за это время, что еще предстоит наваять. А тут COVID19 подвернулся, и дал возможность не только почитать, но и осмыслить куда мы движемся и как? Оказалось, что неожиданно, как всегда, подкралась новая эпоха – цифровая трансформация. Но что это такое? На рынке коробочные программы сменились новыми товарами — технологиями с захватывающими наименованиями: «большие данные», «бизнес-анализ», «искусственный интеллект» и т. д. Соответственно, публикаций масса, но их смысл скрывается за прозаической рекламой или за общими, пышными фразами о прогрессе человечества.
А между тем, с сожалением отметил, что за указанный период профессиональный уровень текстов на ИТ-тематику снизился, и снизился значительно! Я уж не говорю о рекламе и комментариях на форумах – это отдельный разговор. Но даже на сайтах солидных ИТ-фирм можно прочитать, как бы так сказать, чтобы никого не обидеть, неоднозначные сообщения. И если с литературной стороны все еще терпимо (сделаем скидку на то, что «физики» уже давно одержали полную победу над «лириками»), то понимание новых ключевых понятий ИТ становится неприемлемым.
Извечный российский вопрос: «кто виноват и что делать»?
Конечно, свобода самовыражения в интернете – это достижение нашего времени. Вот и сейчас я ею пользуюсь, излагая свои мысли. Но насколько она может быть безгранична? В технологической сфере она, как минимум, ограничена рамками соответствующей терминологии, которая или точно обозначает понятия или выражает общественный консенсус. Без этого развитие технологии невозможно. А ваять-то хочется и дальше.
Коллеги, предлагаю на Хабре, а где еще, если не на Хабре, целенаправленно обсудить проблему новой ИТ-терминологии. Вспомним, что «в начале было слово». И попробуем договориться об общем понимании хотя бы основных понятий эпохи цифровой трансформации. Итак:
- «В начале было слово», слово о понятиях.
- О государственном регулировании.
- О стандартах.
- Резюме для продолжения.
«В начале было слово», слово о понятиях
Понятия – это не просто слова для беседы. Из курса философии — это такая форма мышления, в которой отражаются наиболее общие, существенные и необходимые свойства, признаки, качества реальных вещей и явлений. Понятия – это материал, который служит основой любого мыслительного процесса: суждения и умозаключения, которые дают нам возможность полно раскрыть наиболее важные стороны, связи и закономерности действительности. Порядок в понятиях дает нам порядок в умозаключениях, и наоборот, беспорядок в понятиях – беспорядочные умозаключения. Понятия в узких дисциплинах, таких как ИТ, являются терминами. И, если специалисты-авторы по-разному понимают основную терминологию, то трудно ожидать согласие по обсуждаемым проблемам, например, в процессе разработки информационных систем.
Последние тридцать лет – самый бурный период в развитии информационных систем, охвативший три этапа их эволюции: автоматизированные банки данных, автоматизация бизнес-процессов, и, наконец, цифровая трансформация. И, если с банками данных давно уже все понятно, с бизнес-процессами все уже более-менее понятно, то с понятием «цифровая трансформация» все еще много различных трактовок и неопределенностей иногда на грани непонимания происходящего, а иногда и за гранью. Новая эпоха (я так думаю, что «цифровая трансформация» – это именно эпоха) порождает новые понятия с неустоявшимися и неоднозначными смыслами. Например, такими как «большие данные» (Big Data), «бизнес-аналитика» (Business Intelligence, BI), «интеллектуальная система» (Intelligent System, IS) или «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence, AI) и другими.
Оценивая проектные документы информационных систем, первым делом смотрю наличие раздела типа «основные понятия», в котором даны определения важных терминов. По содержанию такого раздела сужу о профессионализме авторов и о содержании проекта. По крайней мере я в своих проектах первым разделом всегда ставлю «Термины и определения» и использую его, как введение в тему проекта. Поэтому изложение в нем веду не в алфавитном порядке, а в логическом. В комплексных проектах приходится этот раздел делить на подразделы. В первую очередь это касается документа «техническое задание», который должен быть понятен специалистам-предметникам и ИТ-специалистам. Тогда любой читатель, будь то заказчик или исполнитель, уже в самом начале будет знать, о чем идет речь и как понимать содержание проекта. Поэтому для меня текущая терминологическая неразбериха является неприятным и досадным обстоятельством, особенно, если заказчик увлечен новыми веяниями и перед встречей что-нибудь нагуглил, или наяндексил (что более патриотично).
Совсем еще недавно, на заре моей информационно-технологической молодости проблема решалась просто – под эгидой авторитетного учреждения, например, Академии наук СССР, выпускался словарь, который достаточно однозначно определял значения терминов. Ими все и
пользовались, начиная со студенческой скамьи на протяжении десятилетий. Современные же технологии позволяют практически любому пользователю Интернета в реальном времени участвовать в создании информационного контента практически на любую тему, и в том числе на тему информационных технологий. Интеллектуальный уровень этого контента, мягко говоря, желает быть лучше. Серьезные профильные интернет-издания или содержат своих квалифицированных корреспондентов (типа CNews, ComNews, tAdviser), или пытаются ввести некие ограничения и экспертизу текстов (типа нашего Хабра), но, очевидно, что это срабатывает не всегда, хотя бы потому, что у каждого есть возможность на стороне завести свой блог, например, на Яндекс-Дзене, и раструбить свое мнение на всю вселенную. А про форумы на сайтах я уж не говорю
– это отдельная песня.
Масло в огонь подливают журналисты СМИ. Они восторгаются или пугают обывателя искусственным интеллектом и роботами в лучшем случае в стиле Кира Булычева или Станислава Лема, а обычно – используют заплесневелый набор окололитературных, околотехнологичных и околонаучных штампов. Но обвинять дилетантов в этом не имеет смысла потому, что сами специалисты не всегда могут точно сформулировать и объяснить упомянутые понятия. Проблема в том, что со времен заката СССР «программирование» шагнуло в массы – по постановлению ЦК КПСС от 1985 года правительство занялось «второй грамотностью» населения. С тех пор у нас программируют все от школьников до академиков. А поставщики средств разработки рекламируют как легко и просто это делать с помощью их продуктов.
Это с одной стороны. А с другой, сейчас в ИТ-тусовке на полном серьезе обсуждается тема: а надо ли программисту иметь высшее образование? Дошло до того, что разработчики перестали нормально проектировать. Проектная документация или отсутствует, или написана только для галочки в акте выполненных работ: «Мы программисты, а не писатели!». Так понижается хорошо известный «уровень социальной ответственности» программистов, а для отмазки ссылаются на новомодный метод Agile со Scrum, мол «работающий продукт важнее исчерпывающей документации».
Конечно, понижение «уровня социальной ответственности» — это мировая тенденция развития творческих личностей и не только в ИТ, но и, например, в политике, где часто доминирует принцип «хайли лайкли», но в технических проектах такая тенденция настораживает, и даже просто недопустима. Представьте себе проект разработки авиалайнера или корабля для полета на Марс без «исчерпывающей документации»… Представить невозможно! А в политике и в ИТ оказывается вполне возможно.
Тенденция настораживает, но образование ИТ-специалистов и проектирование информационных систем — это темы отдельного разговора. Надеюсь, что все образуется, время расставит все по своим местам. Вопрос только – когда?
Все научно-технические революции сопровождались информационными беспорядками. Представьте себе муки гения Homo erectus – нашего предка — миллион лет назад в попытках объяснить соплеменникам изобретение каменного рубила. Тогда на распространение этой новой технологии ушло несколько сот тысяч лет, и, очевидно, что для этого пришлось тому же гению значительно увеличить свой мозг (других компьютеров у него просто не было) и изобрести человеческую речь, т.е. разработать революционную информационную технологию. Иначе доказать свою правоту можно было только мордобоем, что зафиксировано на остатках черепов
наших предков.
Миллион лет промелькнул незаметно и появилась кибернетика и даже цифровая трансформация. Теперь уже Homo sapiens – это уже мы с вами — со своим увеличенным мозгом не дробит никому голову (впрочем, еще бывает), а пилит, используя всё туже семантическую неразбериху. Пилит колоссальные бюджеты, которые выделяются корпорациями и государствами на выяснение смысла непонятных чиновникам слов. Мне понравилось один комментарий к замечательному сообщению Евгения Касперского на эту тему, «Пузырь искусственного интеллекта, который похоронит кибербезопасность»:
«Konata Izumi
Хайпы, пустышки, распилы и прочее — нормальный эволюционный процесс становления отрасли. Там фантастические суммы. Но хищник в виде полиции тоже не дремлет, и в итоге в
живых остается только тот, кто делает нечто полезное, и не мошенничает. Невозможно назначить приказом развитие отрасли сразу без мошенников».
В общем, согласиться можно, но когда читаешь о запредельных суммах, требуемых на развитие чего-то, то хочется в этом поучаствовать, а вход-то оказывается ограничен бюрократическими, коррупционным, а то и политическими, заборами. А если не участвуешь, то пусть те, кто участвует, хотя бы проинформируют общественность на что, собственно, тратятся наши денежки? Именно «наши», ведь даже, если их тратит ПАО «Сбербанк», это все равно наши деньги, как бы чего не думали акционеры. И пока мы тут распинаемся, выясняя, что такое этот самый «пузырь искусственного интеллекта», Сбербанк объяснил государству, как потратить 120 миллиардов рублей до 2024 года на федеральный проект «Искусственный интеллект», который должен стать седьмым по счету проектом нацпрограммы «Цифровая экономика». Но это было в 2019 году. В этом году проект переоценили до 244 миллиардов рублей. Прогресс технологий налицо!
Ну, Сбербанку эти деньги нужны хотя бы для того, чтобы что-то сделать с его телефонным голосовым помощником. Я помню свой шок, от первой встречи с мощью этого интеллекта. Это незабываемо! Но вот сколько надо потратить денег, чтобы не доводить вкладчиков банка до сумасшествия с данным искусственным интеллектом (ИИ), я не знаю. И не просто не знаю, а даже не могу представить сколько нужно написать строк программы, чтобы она стоила миллиарды рублей. А ведь стоимость разработки – это величина, которая вполне поддается расчету и достаточно точно, я это знаю хорошо по своему опыту.
Конечно, не надо искать черную кошку в российской темной комнате – ее можно поискать в мировой темной комнате. Затраты на развитие только ИИ во всем мире растут не по дням, а по часам. По анализу мирового рынка ИТ, проведенному Минкомсвязи в дорожной карте развития «сквозной» цифровой технологии «Нейротехнологии и искусственный интеллект», в 2019 году эти затраты составили 29,2 млрд долларов (1985,6 млрд рублей), а в 2024 году составят 137,2 млрд долларов (в рубли лучше не пересчитывать – это «большие данные»). Думаю, что айтишникам есть где развернуться, и это хорошо. Плохо, что присоединиться к этим деньгам можно только будучи включенными в список избранных фирм. Только не надо причитать по поводу распилов – о них шумят только те, кто в них не участвует, но мечтает поучаствовать.
А между тем, «искусственный интеллект» в массовом порядке внедряется в нормативные документы региональных и федеральных учреждений всех уровней. Попробуйте сделать запрос на любом сайте нормативных документов и получите сотни и тысячи ссылок на документы разных регионов РФ особенно по проекту «Цифровая образовательная среда». Вот только описаний результатов от использования ИИ как-то маловато, и никто ими не хвастается.
Вот так семантическая проблема ИТ становится финансовой и политической.
О государственном регулировании
Естественно, что ведущие государства пытаются регламентировать столь неоднозначные процессы бурно развивающейся отрасли экономики. Руководство РФ выглядит на этом фоне неплохо. По крайней мере, все документы государственных новаций в ИТ-сфере, которые довелось мне анализировать, сделаны профессионально и могут послужить примером для частной инициативы. Причем многие ИТ-проекты уже реализованы и лично у меня вызывают, если не восхищение, то положительные эмоции уж точно. Примером реализации ИТ-новаций на практике является цифровизация Федеральной налоговой службы (ФНС), совершенная под руководством Михаила Мишустина. Создана мощная технологическая база и «адаптивная платформа» налогового администрирования, которая в режиме реального времени работает исключительно с цифровыми источниками данных и с цифровыми идентичностями налогоплательщиков. Более подробно об этом рекомендую ознакомиться на портале TAdviser или на сайте Минкомсвязи.
Прямо сейчас Правительство РФ и различные госструктуры подвергаются глобальной автоматизации (ныне модно говорить «цифровизация») всей системы государственного управления в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Программа рассчитана на период до конца 2024 года. В нее входят 6 федеральных проектов:
- Нормативное регулирование цифровой среды
- Информационная безопасность
- Информационная инфраструктура
- Цифровые технологии
- Кадры для цифровой экономики
- Цифровое государственное управление
Что интересно по нашей теме, авторы документов данных проектов весьма осторожно используют новейшую терминологию. Если речь идет о больших объемах данных (а в указанных системах ФНС обрабатываются действительно огромные потоки данных в реальном времени от огромного количества пользователей), то подразумевается именно большие объемы данных, а не особенные специальные технологии. «Интеллект» также встречается в контексте его прозаического понимания, например, как «интеллектуальная собственность» или «интеллектуальная деятельность». Понятие «большие данные» и «искусственный интеллект» — только, как перспективные технологии в некоем будущем. А пока все указанные проекты имеют грандиозные, но вполне обыденные для ИТ-проектов, цели, задачи и способы их решения.
Конечно, развитие перспективных ИТ, о которых не говорит только ленивый, приняты к государственному регулированию. Например, указом нашего Президента от 10 октября 2019 г. № 490 утверждена «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года». Авторы стратегии – большие оптимисты, можно сказать — футурологи! Спрогнозировать развитие компьютерных технологий на 10 лет вперед – это надо быть очень уверенными в себе личностями, или, как там у Ходжа Насреддина, за это время кто-то умрет (то бишь уйдет в отставку) — «или эмир, или ишак, или я. А тогда поди разбирайся, кто из нас троих лучше знал богословие», то бишь искусственный интеллект.
Впрочем, документ сделан профессионально. Рекомендую его всем, кто вращается в этой теме. В нем есть мой любимый пункт «основные понятия» и определение самого понятия «искусственного интеллекта». А вот сама «цифровая трансформация» и упомянутые выше другие ее элементы вообще не упоминаются. В стратегии указываются приоритетные направления, цели и основные задачи развития ИИ, которые ничем не отличаются от таковых в любых других областях информационных технологий. Поэтому ясности о том, что такое «искусственный интеллект», не возникает.
Этим же указом Правительству дано поручение до 15 декабря 2019 г. в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ» разработать и утвердить еще один федеральный проект «Искусственный интеллект». Но кроме сообщений в СМИ я о нем ничего не нашел. Видать
что-то пошло не так!
Законодатели тоже вносят свою лепту в развитие ИТ. В России действует федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Но он скорее об «информации», чем об «информационных технологиях». Раздел «Статья 2. Основные понятия, используемые в настоящем Федеральном законе» довольно скупой и, с моей точки зрения, устаревший даже для 2006 года. И даже в редакции от 03.04.2020 закон ничего не знает о цифровизации страны.
По сообщению портала ComNews есть проект законопроекта Минкомсвязи о регулировании рынка «больших данных». В нем речь идёт о поправках в «Закон об информации, информационных технологиях и защите информации», вводящих новые правила обращения с большими данными. Законопроект подвергся критике и по сообщению портала TAdviser Минкомсвязи 15 июня 2020 года сообщило о его отзыве. Правда, на сайте Минкомсвязи я не нашел сведений об этом. Основная критика заключалась в том, что термин «большие данные» сформулирован слишком широко и под эти данные попадала любая общедоступная информация, распространение и обработка которой регулировалась бы этим законом.
Я, как гражданин РФ, еще могу принять то, что Президент своим указом открывает финансирование каких-то разработок, но когда государство хочет регламентировать наше отношение к тем же «большим» и даже «маленьким» данным, то это как-то напрягает. «Данные» — это все-таки техническое понятие в отличие от «информации», и государству регулировать технические проблемы незачем.
В общем, я положительно оцениваю деятельность нашей исполнительной власти по развитию ИТ. И разные документы регулярно появляются, и сформированы органы для разработки и экспертизы ИТ-проектов из представителей государства и крупного ИТ-бизнеса, вот только на этом демократия и заканчивается. Как в этом процессе участвовать, если не входишь в состав избранных, непонятно. Заявки на получение субсидий из бюджета в десятки и сотни миллионов рублей распределяются на конкурсной основе. Только кто видел информацию об открытии конкурса и возможности подать заявку? А подать надо успеть в Минкомсвязь России в шестидневный срок на бумажном носителе почтовым отправлением. Срок начинается с даты опубликования уведомления.
Кому интересно, «ловите мышей» здесь: https://digital.gov.ru/ru/documents/
О стандартах
Для проектной документации ссылки на стандарты являются обязательными, по крайней мере меня так учили, и так действительно было. Неплохо бы и при написании статей туда же заглядывать. Но! Есть одно но: когда на сайте ФГУП «Стандартинформ» (http://www.gostinfo.ru/) я сделал (09.07.2020) поиск по «информационные технологии», система мне выдала список из 215 позиций! Понять систему этих документов пока мне не удается. Они выполнены в разное время разными организациями и даже в разных странах СНГ, и такое ощущение, что без какого-либо взаимодействия. Поэтому часто они дублируют или повторяют друг друга. Каждый ГОСТ представляет собой документ объемом в десятки и сотни страниц убористого текста. По содержанию многие из них больше похожи на учебники, чем на справочники. Соответственно всему этому, присутствует разночтение одних и тех же терминов. Зачем все это нагромоздили? Загадка.
Например, в нашем главном, как я думаю, стандарте ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC
2382:2015) «Информационные технологии (ИТ). Словарь» объемом 548 страниц так и записано, что стандарт предназначен «чтобы избежать недоразумений и облегчить обмен информацией, необходимо определить правильное толкование понятий и условий их использования». В этом документе четыре части посвящены искусственному интеллекту, а «большие данные», «бизнес-анализ» не упоминаются вообще. Впрочем, как и сама «цифровая трансформация».
По теме искусственного интеллекта идет процесс наращивания ГОСТов по использованию его в разных отраслях экономики. И это только начало, и что нас ждет впереди – страшно представить. Вот, например, ГОСТ Р 43.0.8-2017 «Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Искусственно-интеллектуализированное человекоинформационное взаимодействие. Общие положения». Рекомендую для прочтения на сон грядущий. Я абсолютно уверен, что чего-то могу не знать, и в каких-то областях – полный профан, но все-таки — за плечами тридцать лет работы в ИТ-индустрии. Но при изучении данного стандарта чувствуешь себя полным ничтожеством. Такое ощущение, что данный ГОСТ написан инопланетянами на каком-то русскоподобном языке, и перевести его на человеческий русский без искусственного интеллекта невозможно!
В этом, 2020 году, разработан проект стандарта на «большие данные» — ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2019 «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь». Авторы — Национальный центр цифровой экономики МГУ. Этот стандарт должен стать основой для иных национальных стандартов в указанной сфере. Стандарт пока не утвержден. Посмотрим, что из этого получится.
Вообще-то стандарты должны установить термины и определения, которые должны стать обязательными для использования во всех видах документации и литературы в соответствующей научно-технической области. А пока на практике этого не происходит, не получается общепринятое толкование и «избегание недоразумений и облегчение обмена информацией».
И тем не менее стандартами надо пользоваться. И никто не запрещает нам самим – ИТ-специалистам — находить общий язык. Найдем его и стандарты станут лучше.
Резюме для продолжения
Итак, коллеги, можно констатировать, что мы живем в начале новой ИТ-эпохи – эпохи цифровой трансформации. Впрочем, почему только ИТ-эпохи. Трансформация зацепила все сферы нашей жизни, и это не фантазия, а факт, хотя бы потому, что появились на эту тему анекдоты. Можете загуглить или заяндексить, например, «анекдоты про цифровую трансформацию» и получить порцию удовольствия. Немного, но есть. Правда шутят в основном пессимисты. Оптимистам некогда шутить – они эту трансформацию уже давно продают на всех углах под разными соусами или просто в красивой обертке. Пессимисты их называют «цифровыми трансформаторами», которыми руководит «шеф-трансформатор». Углубляться не буду, т.к. уже все написано, например, в «Искре
капитала».
И тех, и других объединяет одно — полная свобода самовыражения! А базируется она на разной трактовке обеими сторонами одних и тех же понятий.
На Хабре (и не только здесь) не я первый задаюсь этими вопросами. Причем иногда проблема ставится довольно прямо, например: «Big Data: большие возможности или большой обман», «Иллюзия больших данных» или «Хватит всё подряд называть ИИ». Но это единичные публикации, которые тонут в текстах в стиле «Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут».
Не убеждает! Не убеждают ни те, ни другие. У меня возникает практический вопрос: «Зачем?». И я не нахожу ответа. Зачем «большие данные» и чем они отличаются от «маленьких»? Зачем программы «бизнес-анализа»? Ведь получается, что я тридцать лет занимался автоматизацией анализа данных о деятельности предприятий и даже не догадывался, что занимался
«бизнес-анализом». Или это что-то другое?
А может все просто – ну, хочет потребитель этого! Причем хочет страстно, ведь обещают золотые горы. Вот зачем «инвестор» несет свои деньги на Форекс, хотя известно, что вероятность положительного результата для него меньше 1%? Страстно хочет быстро и без усилий получить результат! Вот зачем лезть на Эверест? Оказалось, что это по нашей теме. «Заниматься цифровизацией – все равно что лезть на Эверест: круто, но бессмысленно». Автор этих слов сам лазит на эвересты (оказывается, все просто – заплати и лезь куда хочешь). Смертность мероприятия – 2 из 10. Спрашивает шерпа: «Ну ты же понимаешь, что они идут и умирают», а шерп отвечает: «Да, два человека из десяти, наверно, умрут, но я профессионал, и умрут двое, а не восемь или десять». «По цифровой трансформации, к сожалению, ситуация именно такая. Если не иметь опыта, то количество положительных примеров успешной цифровой трансформации исчезающе мало».
С «искусственным интеллектом» еще сложнее. Это мечта человечества. Но является ли то, что нам сейчас предлагают интеллектом? Может это какая-то игра слов?
А может все просто. Вот как это объяснил А. Вассерман:
«Насколько я могу судить, у нас уже около полувека наблюдается довольно четкая закономерность – как только удается решить какую-нибудь задачу, отнесенную к сфере искусственного интеллекта, ее тут же из этой сферы вычеркивают. Так было с оптическим распознаванием текстов, так было с машинным переводом, и, вероятнее всего, так же будет и с любой другой подобной задачей. Как только найдут способы ее решения, ее перестанут считать
«интеллектуальной».
А может опять все просто. Все дело в том, что еще ни разу у меня не было потребности в проектах автоматизации управления предприятиями (и промышленными, и торговыми) использовать «технологии больших данных», «искусственного интеллекта» и «бизнес-анализа». Все проблемы решались «старыми» проверенными способами: банк данных и автоматизация бизнес-процессов. Может действительно пока не надо изобретать велосипед, или я что-то упустил?
Все-таки, практика – критерий истины! В подавляющем большинстве текстов и оптимистов, и пессимистов нет этой самой практики. Поэтому предлагаю к рассмотрению три вопроса:
1) являются ли эти новые технологии новыми способами решения практических задач, или это маркетинговые технологии повышения ставок в борьбе за колоссальные финансы?
Метод ответа на этот вопрос заключается в ответе на вопрос:
2) существуют ли практические задачи, которые можно решить только с помощью этих технологий?
Или обратный вопрос:
3) можно ли решить эти задачи «традиционными» технологиями быстрее или дешевле?
Задавшись этими вопросами, предлагаю начать с «больших данных» (или «Big Data»).
Почему с них? Толком даже и не скажу. Просто на одном из недавних проектов меня
достали этим термином без всяких на то оснований. А возможно, именно «большие
данные» отличают «новую эпоху» от предшествующих. Посмотрим.
Похоже, что от больших данных логично будет перекочевать к «бизнес-анализу» (Business Intelligence или BI) и к тому же «искусственному интеллекту».
И наконец, разберемся с «цифровой трансформацией». Есть ли разница между старым «автоматизатором» и новым «трансформатором»?
На закуску оставлю свою любимую тему – проектирование систем. И есть ли разница между «автоматизированной системой» и «информационной системой»? Может «автоматизация» уже не актуальна?
На каждую технологию – по статье, если, конечно, получится интересно.
Присоединяйтесь.
Юрий Душин
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Big Data, Natural Language Processing, Искусственный интеллект, Машинное обучение] Наш опыт работы с DeepPavlov: голосовой помощник за 20 дней и приём 5000 звонков на горячей линии
- [Python, Искусственный интеллект, Машинное обучение] Учим ИИ распределять пироги по магазинам с помощью обучения с подкреплением
- [Big Data, Python, Машинное обучение, Программирование] Почему стоит начать использовать FastAPI прямо сейчас (перевод)
- [Big Data, Математика, Машинное обучение] Sktime: унифицированная библиотека Python для машинного обучения и работы с временными рядами (перевод)
- [Будущее здесь, Искусственный интеллект] Как я, специалист по ИИ, на ИИ-текст купился
- [Apache, Big Data, Kubernetes] Запускаем Apache Spark на Kubernetes
- [Анализ и проектирование систем, Бизнес-модели, Искусственный интеллект, Социальные сети и сообщества, Управление сообществом] Построение архитектуры социальной среды
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение, Обработка изображений, Работа с видео] Disney разрабатывает систему распознавания лиц для анимации
- [Python, Голосовые интерфейсы, Искусственный интеллект] Голосовой бот + телефония на полном OpenSource. Часть 1 — создание и обучение текстового бота RU
- [Искусственный интеллект, Машинное обучение] GPT-3 от OpenAI может стать величайшей вещью со времён Bitcoin (перевод)
Теги для поиска: #_big_data, #_itstandarty (IT-стандарты), #_zakonodatelstvo_v_it (Законодательство в IT), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_terminologija_it (Терминология IT), #_problemy_itterminologii (проблемы ИТ-терминологии), #_tsifrovaja_transformatsija (цифровая трансформация), #_bolshie_dannye (большие данные), #_iskustvennyj_intellekt (искуственный интеллект), #_gosudarstvennoe_regulirovanie (государственное регулирование), #_gosty (ГОСТы), #_big_data, #_itstandarty (
IT-стандарты
), #_zakonodatelstvo_v_it (
Законодательство в IT
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_terminologija_it (
Терминология IT
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 22:59
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Коллеги, вы хорошо понимаете, что такое «цифровая экономика» и чем она отличается от того, что было десять или двадцать лет назад? Мне казалось, что понимаю, пока не появилось время проанализировать, что пишут об этом на просторах суверенного интернета в профессиональных и не очень СМИ. Оказалось, что на рынке основной ИТ-товар — «цифровая трансформация». Ее активно продают оптом или в розницу, т. е. частями по желанию: кому «большие данные», кому «бизнес-анализ», кому «искусственный интеллект». В соответствии с объемами продаж много пишут. Проанализировал и добавились вопросы: 
Даже знаю как: «практика – критерий истины». Предисловие Пока нахожусь в поиске, появилось время оглянуться на прошедшие 30 лет работы в ИТ-индустрии и оценить, чего мы, т. е. наше поколение, наваяли за это время, что еще предстоит наваять. А тут COVID19 подвернулся, и дал возможность не только почитать, но и осмыслить куда мы движемся и как? Оказалось, что неожиданно, как всегда, подкралась новая эпоха – цифровая трансформация. Но что это такое? На рынке коробочные программы сменились новыми товарами — технологиями с захватывающими наименованиями: «большие данные», «бизнес-анализ», «искусственный интеллект» и т. д. Соответственно, публикаций масса, но их смысл скрывается за прозаической рекламой или за общими, пышными фразами о прогрессе человечества. А между тем, с сожалением отметил, что за указанный период профессиональный уровень текстов на ИТ-тематику снизился, и снизился значительно! Я уж не говорю о рекламе и комментариях на форумах – это отдельный разговор. Но даже на сайтах солидных ИТ-фирм можно прочитать, как бы так сказать, чтобы никого не обидеть, неоднозначные сообщения. И если с литературной стороны все еще терпимо (сделаем скидку на то, что «физики» уже давно одержали полную победу над «лириками»), то понимание новых ключевых понятий ИТ становится неприемлемым. Извечный российский вопрос: «кто виноват и что делать»? Конечно, свобода самовыражения в интернете – это достижение нашего времени. Вот и сейчас я ею пользуюсь, излагая свои мысли. Но насколько она может быть безгранична? В технологической сфере она, как минимум, ограничена рамками соответствующей терминологии, которая или точно обозначает понятия или выражает общественный консенсус. Без этого развитие технологии невозможно. А ваять-то хочется и дальше. Коллеги, предлагаю на Хабре, а где еще, если не на Хабре, целенаправленно обсудить проблему новой ИТ-терминологии. Вспомним, что «в начале было слово». И попробуем договориться об общем понимании хотя бы основных понятий эпохи цифровой трансформации. Итак:
«В начале было слово», слово о понятиях Понятия – это не просто слова для беседы. Из курса философии — это такая форма мышления, в которой отражаются наиболее общие, существенные и необходимые свойства, признаки, качества реальных вещей и явлений. Понятия – это материал, который служит основой любого мыслительного процесса: суждения и умозаключения, которые дают нам возможность полно раскрыть наиболее важные стороны, связи и закономерности действительности. Порядок в понятиях дает нам порядок в умозаключениях, и наоборот, беспорядок в понятиях – беспорядочные умозаключения. Понятия в узких дисциплинах, таких как ИТ, являются терминами. И, если специалисты-авторы по-разному понимают основную терминологию, то трудно ожидать согласие по обсуждаемым проблемам, например, в процессе разработки информационных систем. Последние тридцать лет – самый бурный период в развитии информационных систем, охвативший три этапа их эволюции: автоматизированные банки данных, автоматизация бизнес-процессов, и, наконец, цифровая трансформация. И, если с банками данных давно уже все понятно, с бизнес-процессами все уже более-менее понятно, то с понятием «цифровая трансформация» все еще много различных трактовок и неопределенностей иногда на грани непонимания происходящего, а иногда и за гранью. Новая эпоха (я так думаю, что «цифровая трансформация» – это именно эпоха) порождает новые понятия с неустоявшимися и неоднозначными смыслами. Например, такими как «большие данные» (Big Data), «бизнес-аналитика» (Business Intelligence, BI), «интеллектуальная система» (Intelligent System, IS) или «искусственный интеллект» (Artificial Intelligence, AI) и другими. Оценивая проектные документы информационных систем, первым делом смотрю наличие раздела типа «основные понятия», в котором даны определения важных терминов. По содержанию такого раздела сужу о профессионализме авторов и о содержании проекта. По крайней мере я в своих проектах первым разделом всегда ставлю «Термины и определения» и использую его, как введение в тему проекта. Поэтому изложение в нем веду не в алфавитном порядке, а в логическом. В комплексных проектах приходится этот раздел делить на подразделы. В первую очередь это касается документа «техническое задание», который должен быть понятен специалистам-предметникам и ИТ-специалистам. Тогда любой читатель, будь то заказчик или исполнитель, уже в самом начале будет знать, о чем идет речь и как понимать содержание проекта. Поэтому для меня текущая терминологическая неразбериха является неприятным и досадным обстоятельством, особенно, если заказчик увлечен новыми веяниями и перед встречей что-нибудь нагуглил, или наяндексил (что более патриотично). Совсем еще недавно, на заре моей информационно-технологической молодости проблема решалась просто – под эгидой авторитетного учреждения, например, Академии наук СССР, выпускался словарь, который достаточно однозначно определял значения терминов. Ими все и пользовались, начиная со студенческой скамьи на протяжении десятилетий. Современные же технологии позволяют практически любому пользователю Интернета в реальном времени участвовать в создании информационного контента практически на любую тему, и в том числе на тему информационных технологий. Интеллектуальный уровень этого контента, мягко говоря, желает быть лучше. Серьезные профильные интернет-издания или содержат своих квалифицированных корреспондентов (типа CNews, ComNews, tAdviser), или пытаются ввести некие ограничения и экспертизу текстов (типа нашего Хабра), но, очевидно, что это срабатывает не всегда, хотя бы потому, что у каждого есть возможность на стороне завести свой блог, например, на Яндекс-Дзене, и раструбить свое мнение на всю вселенную. А про форумы на сайтах я уж не говорю – это отдельная песня. Масло в огонь подливают журналисты СМИ. Они восторгаются или пугают обывателя искусственным интеллектом и роботами в лучшем случае в стиле Кира Булычева или Станислава Лема, а обычно – используют заплесневелый набор окололитературных, околотехнологичных и околонаучных штампов. Но обвинять дилетантов в этом не имеет смысла потому, что сами специалисты не всегда могут точно сформулировать и объяснить упомянутые понятия. Проблема в том, что со времен заката СССР «программирование» шагнуло в массы – по постановлению ЦК КПСС от 1985 года правительство занялось «второй грамотностью» населения. С тех пор у нас программируют все от школьников до академиков. А поставщики средств разработки рекламируют как легко и просто это делать с помощью их продуктов. Это с одной стороны. А с другой, сейчас в ИТ-тусовке на полном серьезе обсуждается тема: а надо ли программисту иметь высшее образование? Дошло до того, что разработчики перестали нормально проектировать. Проектная документация или отсутствует, или написана только для галочки в акте выполненных работ: «Мы программисты, а не писатели!». Так понижается хорошо известный «уровень социальной ответственности» программистов, а для отмазки ссылаются на новомодный метод Agile со Scrum, мол «работающий продукт важнее исчерпывающей документации». Конечно, понижение «уровня социальной ответственности» — это мировая тенденция развития творческих личностей и не только в ИТ, но и, например, в политике, где часто доминирует принцип «хайли лайкли», но в технических проектах такая тенденция настораживает, и даже просто недопустима. Представьте себе проект разработки авиалайнера или корабля для полета на Марс без «исчерпывающей документации»… Представить невозможно! А в политике и в ИТ оказывается вполне возможно. Тенденция настораживает, но образование ИТ-специалистов и проектирование информационных систем — это темы отдельного разговора. Надеюсь, что все образуется, время расставит все по своим местам. Вопрос только – когда? Все научно-технические революции сопровождались информационными беспорядками. Представьте себе муки гения Homo erectus – нашего предка — миллион лет назад в попытках объяснить соплеменникам изобретение каменного рубила. Тогда на распространение этой новой технологии ушло несколько сот тысяч лет, и, очевидно, что для этого пришлось тому же гению значительно увеличить свой мозг (других компьютеров у него просто не было) и изобрести человеческую речь, т.е. разработать революционную информационную технологию. Иначе доказать свою правоту можно было только мордобоем, что зафиксировано на остатках черепов наших предков. Миллион лет промелькнул незаметно и появилась кибернетика и даже цифровая трансформация. Теперь уже Homo sapiens – это уже мы с вами — со своим увеличенным мозгом не дробит никому голову (впрочем, еще бывает), а пилит, используя всё туже семантическую неразбериху. Пилит колоссальные бюджеты, которые выделяются корпорациями и государствами на выяснение смысла непонятных чиновникам слов. Мне понравилось один комментарий к замечательному сообщению Евгения Касперского на эту тему, «Пузырь искусственного интеллекта, который похоронит кибербезопасность»: «Konata Izumi Хайпы, пустышки, распилы и прочее — нормальный эволюционный процесс становления отрасли. Там фантастические суммы. Но хищник в виде полиции тоже не дремлет, и в итоге в живых остается только тот, кто делает нечто полезное, и не мошенничает. Невозможно назначить приказом развитие отрасли сразу без мошенников». В общем, согласиться можно, но когда читаешь о запредельных суммах, требуемых на развитие чего-то, то хочется в этом поучаствовать, а вход-то оказывается ограничен бюрократическими, коррупционным, а то и политическими, заборами. А если не участвуешь, то пусть те, кто участвует, хотя бы проинформируют общественность на что, собственно, тратятся наши денежки? Именно «наши», ведь даже, если их тратит ПАО «Сбербанк», это все равно наши деньги, как бы чего не думали акционеры. И пока мы тут распинаемся, выясняя, что такое этот самый «пузырь искусственного интеллекта», Сбербанк объяснил государству, как потратить 120 миллиардов рублей до 2024 года на федеральный проект «Искусственный интеллект», который должен стать седьмым по счету проектом нацпрограммы «Цифровая экономика». Но это было в 2019 году. В этом году проект переоценили до 244 миллиардов рублей. Прогресс технологий налицо! Ну, Сбербанку эти деньги нужны хотя бы для того, чтобы что-то сделать с его телефонным голосовым помощником. Я помню свой шок, от первой встречи с мощью этого интеллекта. Это незабываемо! Но вот сколько надо потратить денег, чтобы не доводить вкладчиков банка до сумасшествия с данным искусственным интеллектом (ИИ), я не знаю. И не просто не знаю, а даже не могу представить сколько нужно написать строк программы, чтобы она стоила миллиарды рублей. А ведь стоимость разработки – это величина, которая вполне поддается расчету и достаточно точно, я это знаю хорошо по своему опыту. Конечно, не надо искать черную кошку в российской темной комнате – ее можно поискать в мировой темной комнате. Затраты на развитие только ИИ во всем мире растут не по дням, а по часам. По анализу мирового рынка ИТ, проведенному Минкомсвязи в дорожной карте развития «сквозной» цифровой технологии «Нейротехнологии и искусственный интеллект», в 2019 году эти затраты составили 29,2 млрд долларов (1985,6 млрд рублей), а в 2024 году составят 137,2 млрд долларов (в рубли лучше не пересчитывать – это «большие данные»). Думаю, что айтишникам есть где развернуться, и это хорошо. Плохо, что присоединиться к этим деньгам можно только будучи включенными в список избранных фирм. Только не надо причитать по поводу распилов – о них шумят только те, кто в них не участвует, но мечтает поучаствовать. А между тем, «искусственный интеллект» в массовом порядке внедряется в нормативные документы региональных и федеральных учреждений всех уровней. Попробуйте сделать запрос на любом сайте нормативных документов и получите сотни и тысячи ссылок на документы разных регионов РФ особенно по проекту «Цифровая образовательная среда». Вот только описаний результатов от использования ИИ как-то маловато, и никто ими не хвастается. Вот так семантическая проблема ИТ становится финансовой и политической. О государственном регулировании Естественно, что ведущие государства пытаются регламентировать столь неоднозначные процессы бурно развивающейся отрасли экономики. Руководство РФ выглядит на этом фоне неплохо. По крайней мере, все документы государственных новаций в ИТ-сфере, которые довелось мне анализировать, сделаны профессионально и могут послужить примером для частной инициативы. Причем многие ИТ-проекты уже реализованы и лично у меня вызывают, если не восхищение, то положительные эмоции уж точно. Примером реализации ИТ-новаций на практике является цифровизация Федеральной налоговой службы (ФНС), совершенная под руководством Михаила Мишустина. Создана мощная технологическая база и «адаптивная платформа» налогового администрирования, которая в режиме реального времени работает исключительно с цифровыми источниками данных и с цифровыми идентичностями налогоплательщиков. Более подробно об этом рекомендую ознакомиться на портале TAdviser или на сайте Минкомсвязи. Прямо сейчас Правительство РФ и различные госструктуры подвергаются глобальной автоматизации (ныне модно говорить «цифровизация») всей системы государственного управления в рамках национальной программы «Цифровая экономика Российской Федерации». Программа рассчитана на период до конца 2024 года. В нее входят 6 федеральных проектов:
Что интересно по нашей теме, авторы документов данных проектов весьма осторожно используют новейшую терминологию. Если речь идет о больших объемах данных (а в указанных системах ФНС обрабатываются действительно огромные потоки данных в реальном времени от огромного количества пользователей), то подразумевается именно большие объемы данных, а не особенные специальные технологии. «Интеллект» также встречается в контексте его прозаического понимания, например, как «интеллектуальная собственность» или «интеллектуальная деятельность». Понятие «большие данные» и «искусственный интеллект» — только, как перспективные технологии в некоем будущем. А пока все указанные проекты имеют грандиозные, но вполне обыденные для ИТ-проектов, цели, задачи и способы их решения. Конечно, развитие перспективных ИТ, о которых не говорит только ленивый, приняты к государственному регулированию. Например, указом нашего Президента от 10 октября 2019 г. № 490 утверждена «Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года». Авторы стратегии – большие оптимисты, можно сказать — футурологи! Спрогнозировать развитие компьютерных технологий на 10 лет вперед – это надо быть очень уверенными в себе личностями, или, как там у Ходжа Насреддина, за это время кто-то умрет (то бишь уйдет в отставку) — «или эмир, или ишак, или я. А тогда поди разбирайся, кто из нас троих лучше знал богословие», то бишь искусственный интеллект. Впрочем, документ сделан профессионально. Рекомендую его всем, кто вращается в этой теме. В нем есть мой любимый пункт «основные понятия» и определение самого понятия «искусственного интеллекта». А вот сама «цифровая трансформация» и упомянутые выше другие ее элементы вообще не упоминаются. В стратегии указываются приоритетные направления, цели и основные задачи развития ИИ, которые ничем не отличаются от таковых в любых других областях информационных технологий. Поэтому ясности о том, что такое «искусственный интеллект», не возникает. Этим же указом Правительству дано поручение до 15 декабря 2019 г. в рамках национальной программы «Цифровая экономика РФ» разработать и утвердить еще один федеральный проект «Искусственный интеллект». Но кроме сообщений в СМИ я о нем ничего не нашел. Видать что-то пошло не так! Законодатели тоже вносят свою лепту в развитие ИТ. В России действует федеральный закон от 27.07.2006 N 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации». Но он скорее об «информации», чем об «информационных технологиях». Раздел «Статья 2. Основные понятия, используемые в настоящем Федеральном законе» довольно скупой и, с моей точки зрения, устаревший даже для 2006 года. И даже в редакции от 03.04.2020 закон ничего не знает о цифровизации страны. По сообщению портала ComNews есть проект законопроекта Минкомсвязи о регулировании рынка «больших данных». В нем речь идёт о поправках в «Закон об информации, информационных технологиях и защите информации», вводящих новые правила обращения с большими данными. Законопроект подвергся критике и по сообщению портала TAdviser Минкомсвязи 15 июня 2020 года сообщило о его отзыве. Правда, на сайте Минкомсвязи я не нашел сведений об этом. Основная критика заключалась в том, что термин «большие данные» сформулирован слишком широко и под эти данные попадала любая общедоступная информация, распространение и обработка которой регулировалась бы этим законом. Я, как гражданин РФ, еще могу принять то, что Президент своим указом открывает финансирование каких-то разработок, но когда государство хочет регламентировать наше отношение к тем же «большим» и даже «маленьким» данным, то это как-то напрягает. «Данные» — это все-таки техническое понятие в отличие от «информации», и государству регулировать технические проблемы незачем. В общем, я положительно оцениваю деятельность нашей исполнительной власти по развитию ИТ. И разные документы регулярно появляются, и сформированы органы для разработки и экспертизы ИТ-проектов из представителей государства и крупного ИТ-бизнеса, вот только на этом демократия и заканчивается. Как в этом процессе участвовать, если не входишь в состав избранных, непонятно. Заявки на получение субсидий из бюджета в десятки и сотни миллионов рублей распределяются на конкурсной основе. Только кто видел информацию об открытии конкурса и возможности подать заявку? А подать надо успеть в Минкомсвязь России в шестидневный срок на бумажном носителе почтовым отправлением. Срок начинается с даты опубликования уведомления. Кому интересно, «ловите мышей» здесь: https://digital.gov.ru/ru/documents/ О стандартах Для проектной документации ссылки на стандарты являются обязательными, по крайней мере меня так учили, и так действительно было. Неплохо бы и при написании статей туда же заглядывать. Но! Есть одно но: когда на сайте ФГУП «Стандартинформ» (http://www.gostinfo.ru/) я сделал (09.07.2020) поиск по «информационные технологии», система мне выдала список из 215 позиций! Понять систему этих документов пока мне не удается. Они выполнены в разное время разными организациями и даже в разных странах СНГ, и такое ощущение, что без какого-либо взаимодействия. Поэтому часто они дублируют или повторяют друг друга. Каждый ГОСТ представляет собой документ объемом в десятки и сотни страниц убористого текста. По содержанию многие из них больше похожи на учебники, чем на справочники. Соответственно всему этому, присутствует разночтение одних и тех же терминов. Зачем все это нагромоздили? Загадка. Например, в нашем главном, как я думаю, стандарте ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC 2382:2015) «Информационные технологии (ИТ). Словарь» объемом 548 страниц так и записано, что стандарт предназначен «чтобы избежать недоразумений и облегчить обмен информацией, необходимо определить правильное толкование понятий и условий их использования». В этом документе четыре части посвящены искусственному интеллекту, а «большие данные», «бизнес-анализ» не упоминаются вообще. Впрочем, как и сама «цифровая трансформация». По теме искусственного интеллекта идет процесс наращивания ГОСТов по использованию его в разных отраслях экономики. И это только начало, и что нас ждет впереди – страшно представить. Вот, например, ГОСТ Р 43.0.8-2017 «Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Искусственно-интеллектуализированное человекоинформационное взаимодействие. Общие положения». Рекомендую для прочтения на сон грядущий. Я абсолютно уверен, что чего-то могу не знать, и в каких-то областях – полный профан, но все-таки — за плечами тридцать лет работы в ИТ-индустрии. Но при изучении данного стандарта чувствуешь себя полным ничтожеством. Такое ощущение, что данный ГОСТ написан инопланетянами на каком-то русскоподобном языке, и перевести его на человеческий русский без искусственного интеллекта невозможно! В этом, 2020 году, разработан проект стандарта на «большие данные» — ГОСТ Р ИСО/МЭК 20546-2019 «Информационные технологии. Большие данные. Обзор и словарь». Авторы — Национальный центр цифровой экономики МГУ. Этот стандарт должен стать основой для иных национальных стандартов в указанной сфере. Стандарт пока не утвержден. Посмотрим, что из этого получится. Вообще-то стандарты должны установить термины и определения, которые должны стать обязательными для использования во всех видах документации и литературы в соответствующей научно-технической области. А пока на практике этого не происходит, не получается общепринятое толкование и «избегание недоразумений и облегчение обмена информацией». И тем не менее стандартами надо пользоваться. И никто не запрещает нам самим – ИТ-специалистам — находить общий язык. Найдем его и стандарты станут лучше. Резюме для продолжения Итак, коллеги, можно констатировать, что мы живем в начале новой ИТ-эпохи – эпохи цифровой трансформации. Впрочем, почему только ИТ-эпохи. Трансформация зацепила все сферы нашей жизни, и это не фантазия, а факт, хотя бы потому, что появились на эту тему анекдоты. Можете загуглить или заяндексить, например, «анекдоты про цифровую трансформацию» и получить порцию удовольствия. Немного, но есть. Правда шутят в основном пессимисты. Оптимистам некогда шутить – они эту трансформацию уже давно продают на всех углах под разными соусами или просто в красивой обертке. Пессимисты их называют «цифровыми трансформаторами», которыми руководит «шеф-трансформатор». Углубляться не буду, т.к. уже все написано, например, в «Искре капитала». И тех, и других объединяет одно — полная свобода самовыражения! А базируется она на разной трактовке обеими сторонами одних и тех же понятий. На Хабре (и не только здесь) не я первый задаюсь этими вопросами. Причем иногда проблема ставится довольно прямо, например: «Big Data: большие возможности или большой обман», «Иллюзия больших данных» или «Хватит всё подряд называть ИИ». Но это единичные публикации, которые тонут в текстах в стиле «Всё, что вам нужно знать об ИИ — за несколько минут». Не убеждает! Не убеждают ни те, ни другие. У меня возникает практический вопрос: «Зачем?». И я не нахожу ответа. Зачем «большие данные» и чем они отличаются от «маленьких»? Зачем программы «бизнес-анализа»? Ведь получается, что я тридцать лет занимался автоматизацией анализа данных о деятельности предприятий и даже не догадывался, что занимался «бизнес-анализом». Или это что-то другое? А может все просто – ну, хочет потребитель этого! Причем хочет страстно, ведь обещают золотые горы. Вот зачем «инвестор» несет свои деньги на Форекс, хотя известно, что вероятность положительного результата для него меньше 1%? Страстно хочет быстро и без усилий получить результат! Вот зачем лезть на Эверест? Оказалось, что это по нашей теме. «Заниматься цифровизацией – все равно что лезть на Эверест: круто, но бессмысленно». Автор этих слов сам лазит на эвересты (оказывается, все просто – заплати и лезь куда хочешь). Смертность мероприятия – 2 из 10. Спрашивает шерпа: «Ну ты же понимаешь, что они идут и умирают», а шерп отвечает: «Да, два человека из десяти, наверно, умрут, но я профессионал, и умрут двое, а не восемь или десять». «По цифровой трансформации, к сожалению, ситуация именно такая. Если не иметь опыта, то количество положительных примеров успешной цифровой трансформации исчезающе мало». С «искусственным интеллектом» еще сложнее. Это мечта человечества. Но является ли то, что нам сейчас предлагают интеллектом? Может это какая-то игра слов? А может все просто. Вот как это объяснил А. Вассерман: «Насколько я могу судить, у нас уже около полувека наблюдается довольно четкая закономерность – как только удается решить какую-нибудь задачу, отнесенную к сфере искусственного интеллекта, ее тут же из этой сферы вычеркивают. Так было с оптическим распознаванием текстов, так было с машинным переводом, и, вероятнее всего, так же будет и с любой другой подобной задачей. Как только найдут способы ее решения, ее перестанут считать «интеллектуальной». А может опять все просто. Все дело в том, что еще ни разу у меня не было потребности в проектах автоматизации управления предприятиями (и промышленными, и торговыми) использовать «технологии больших данных», «искусственного интеллекта» и «бизнес-анализа». Все проблемы решались «старыми» проверенными способами: банк данных и автоматизация бизнес-процессов. Может действительно пока не надо изобретать велосипед, или я что-то упустил? Все-таки, практика – критерий истины! В подавляющем большинстве текстов и оптимистов, и пессимистов нет этой самой практики. Поэтому предлагаю к рассмотрению три вопроса: 1) являются ли эти новые технологии новыми способами решения практических задач, или это маркетинговые технологии повышения ставок в борьбе за колоссальные финансы? Метод ответа на этот вопрос заключается в ответе на вопрос: 2) существуют ли практические задачи, которые можно решить только с помощью этих технологий? Или обратный вопрос: 3) можно ли решить эти задачи «традиционными» технологиями быстрее или дешевле? Задавшись этими вопросами, предлагаю начать с «больших данных» (или «Big Data»). Почему с них? Толком даже и не скажу. Просто на одном из недавних проектов меня достали этим термином без всяких на то оснований. А возможно, именно «большие данные» отличают «новую эпоху» от предшествующих. Посмотрим. Похоже, что от больших данных логично будет перекочевать к «бизнес-анализу» (Business Intelligence или BI) и к тому же «искусственному интеллекту». И наконец, разберемся с «цифровой трансформацией». Есть ли разница между старым «автоматизатором» и новым «трансформатором»? На закуску оставлю свою любимую тему – проектирование систем. И есть ли разница между «автоматизированной системой» и «информационной системой»? Может «автоматизация» уже не актуальна? На каждую технологию – по статье, если, конечно, получится интересно. Присоединяйтесь. Юрий Душин =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
IT-стандарты ), #_zakonodatelstvo_v_it ( Законодательство в IT ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_terminologija_it ( Терминология IT ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 22-Ноя 22:59
Часовой пояс: UTC + 5