CES 2018

Технологические компании настойчиво пытаются убедить человечество, что к 2030 году каждый рядовой пользователь будет носить в карманах и на запястьях вычислительную мощность, которая ранее была доступна только специализированным центрам обработки данных. Согласно аналитическому отчету Futuresource Consulting, стратегия внедрения специальных нейронных процессоров в каждое бытовое устройство приведет к появлению так называемых «ходячих суперкомпьютеров». Маркетологи уже оперируют термином 1000 TOPS, обозначающим общее количество триллионов операций, которые ваш набор гаджетов сможет выполнить за одну секунду, хотя реальная польза от такой избыточной мощности для обычного владельца телефона остается предметом жарких дискуссий.

На сегодня флагманские чипы от Qualcomm, MediaTek, Samsung и Apple уже демонстрируют способность выполнять до 100 триллионов операций в секунду, а прогнозы указывают на то, что к концу десятилетия этот показатель для смартфонов вырастет втрое. Производители не останавливаются на телефонах и активно интегрируют нейронные блоки даже в смарт-часы, которые ранее были ограничены простыми алгоритмами, и в беспроводные наушники, где ежегодно появляется более 700 миллионов новых чипов. Ожидается, что владение полным комплектом из ноутбука, смартфона, часов и умных очков обеспечит пользователю от 450 до 550 TOPS общей мощности, что заставляет бизнес видеть в каждом потребителе носителя огромного вычислительного ресурса.

Производители электроники утверждают, что такой распределенный подход позволит уменьшить зависимость от облачных сервисов, обеспечивая более высокую скорость обработки данных и лучшую защиту конфиденциальности, ведь информация остается непосредственно на устройстве. Однако стоит критически относиться к сухой цифре TOPS, поскольку она является сугубо теоретической и часто не учитывает критические ограничения архитектуры чипов, пропускную способность памяти или степень оптимизации программного обеспечения. Увеличение мощности железа не всегда трансформируется в реальное улучшение качества жизни пользователя, а скорее служит инструментом маркетинга для стимулирования постоянного обновления парка персональных устройств.

Несмотря на громкие заявления о стратегической необходимости наращивания нейронной мощности, остается открытым вопрос, сможет ли рядовой человек найти практическое применение для такого вычислительного ресурса, который по масштабам приближается к промышленным мощностям прошлого. Возможно, вместо настоящего технологического скачка мы наблюдаем лишь очередной этап гонки вооружений между производителями микросхем, где конечный покупатель получает избыточное железо в обмен на собственные средства. В конце концов, наличие мощного нейронного процессора в наушниках может оказаться не столько необходимостью, сколько способом компаний оправдать высокую стоимость продукции, которая со временем становится все дороже.

Компания Google решила, что пользователям их фотосервиса критически не хватает возможностей для искусственного улучшения собственной внешности, поэтому теперь в мобильное приложение добавляют набор инструментов для так называемых быстрых правок. Отныне после выбора лица на снимке владельцы смартфонов смогут одним нажатием убрать прыщи, разгладить кожу, отбелить зубы, сделать взгляд выразительнее или подкорректировать форму бровей и губ. Разработчики предусмотрели регулировку интенсивности этих эффектов, чтобы пользователь мог самостоятельно решить, насколько сильно он хочет отдалиться от реальности в своих цифровых архивах.

Эта функция постепенно становится доступной для широкой публики, однако компания установила довольно избирательные технические барьеры для ее использования на мобильных устройствах. Для запуска этих алгоритмов ваш телефон должен работать на системе Android версии 9.0 или новее и иметь минимум четыре гигабайта оперативной памяти, что автоматически отсекает владельцев бюджетных или устаревших гаджетов. Очевидно, что Google пытается удержать пользователей в собственной экосистеме, чтобы они не тратили время на установку сторонних программ для обработки изображений, а отдавали весь свой цифровой контент на усмотрение корпоративных инструментов.

Стоит помнить, что навязчивое стремление постоянно ретушировать собственные снимки имеет вполне реальные и довольно неприятные последствия для ментального здоровья человека. Многочисленные исследования неоднократно указывали на то, что чрезмерное увлечение подобными инструментами провоцирует развитие недовольства собственной внешностью, способствует возникновению комплексов и общему снижению самооценки из-за несоответствия реального отражения в зеркале отредактированной картинке. В конце концов, каждый сам решает, стоит ли тратить усилия на создание иллюзорного образа, рискуя потерять способность воспринимать естественные черты собственного лица без цифровых фильтров.

Кажется, Valve решила порадовать владельцев различных устройств, выпустив бета-версию своего знаменитого инструмента Proton 11.0-Beta1. Это обновление, которое для непосвященного уха звучит обыденно, якобы имеет революционную особенность – поддержку устройств на базе Arm Linux. Однако, прежде чем бежать к своим устаревшим гаджетам с надеждой на чудо, стоит вспомнить, что статус «бета» редко обещает мгновенный успех, а уже показанные демонстрации работы Steam на Nintendo Switch заставляют задуматься о реальной пользе.

Итак, что же стоит за этим очередным технологическим прорывом, который обещает превратить маломощные устройства в игровые центры? В этой бета-версии Proton скрывается так называемый FEX 2604, который берет на себя задачу преобразовывать команды, написанные для старых процессоров x86, обычно используемых в обычных компьютерах с Windows, в инструкции, понятные для современных Arm-процессоров, которые питают большинство мобильных гаджетов. Звучит, как настоящая магия, ведь по сути это позволяет играм, предназначенным для одной архитектуры, работать на совершенно другой, но, как известно, ни одна магия не обходится без своих хитростей и ограничений.

Впрочем, за этой доброжелательностью Valve по отношению к владельцам игровых устройств на Arm-процессорах, которые ранее были отрезаны от мира Steam, похоже, стоит нечто большее, чем простое желание осчастливить миллионы. Слухи о появлении такого функционала разошлись еще тогда, когда Valve активно демонстрировала свою новую игровую гарнитуру Steam Frame, оснащенную мощным Arm-процессором Snapdragon 8 Gen 3 и немалыми 16 ГБ оперативной памяти. Поэтому, хотя официально ее позиционируют как устройство для потоковой передачи игр, на деле FEX позволяет запускать на ней игры локально, демонстрируя впечатляющую производительность, например, с Hades 2 в разрешении 1400p. Эта гарнитура, работающая на передовой мобильной платформе, явно не имеет ничего общего со скромными возможностями старой Nintendo Switch, где успешный запуск будет означать лишь демонстрацию интерфейса, а не полноценный игровой опыт.

Чтобы окончательно развеять иллюзии относительно безграничных возможностей Arm-устройств, Valve, как и в случае со Steam Deck, планирует внедрить систему верификации для игр, совместимых со Steam Frame. Это означает, что пользователям будут четко указывать, какие игры запустятся должным образом локально, а для каких придется использовать потоковую передачу с мощного компьютера. Такой подход, безусловно, поможет избежать чрезмерных ожиданий у владельцев нового дорогого устройства, но мало чем порадует тех, кто надеялся на превращение своей морально устаревшей Nintendo Switch в полноценную игровую платформу для Steam.

Помимо этой «революционной» поддержки Arm, новая бета-версия Proton 11 также содержит традиционный набор «улучшений» для уже существующих пользователей Steam OS. Речь идет о добавлении нескольких новых «сертифицированных» игровых хитов, среди которых встречаются как известные тайтлы из серий Resident Evil и Dino Crisis, так и несколько менее захватывающие Warhammer: Vermintide 2, SHOGUN: Total War и Breath of Fire IV. Кроме того, разработчики пообещали исправить ряд мелких ошибок, вроде неработающего Steam Overlay в некоторых играх от EA или проблем с воспроизведением вступительного видео в Crimson Desert, что, безусловно, является важным, но далеко не тем «прорывом», который декларируется в начале.

Итак, пока Valve с помпой демонстрирует возможности Steam на передовой гарнитуре Steam Frame, оснащенной мощнейшим мобильным железом, обычные пользователи старых устройств вроде Nintendo Switch должны быть крайне осторожными со своими ожиданиями. Ведь начальная Switch, имеющая лишь четырехъядерный процессор Cortex-A57 с тактовой частотой до 1,8 ГГц и мизерные 4 ГБ оперативной памяти, вряд ли сможет потянуть что-то серьезнее интерфейса или простейших игр, даже со всей магией FEX. Поэтому, возможно, настоящие геймеры лишь получат возможность взглянуть на потенциал, который может появиться в будущем на значительно более мощных и, вероятно, дорогих Arm-устройствах, тогда как для большинства эта «революция» останется лишь интересным техническим курьезом.

Многие из нас искренне верят в магию качественного резюме, где каждая строка выпестована годами профессиональной деятельности, однако суровая реальность корпоративного мира оказалась значительно приземленнее и даже немного циничнее. Согласно результатам опроса тысячи американских соискателей, подавляющее большинство отправленных документов никогда не попадают на глаза живому рекрутеру, потому что на пути к нему стоит бездушный программный алгоритм. Эти системы, известные как ATS, работают по принципу строгого фильтра, который сосредотачивается не на вашем многолетнем опыте или уникальных талантах, а на наличии конкретных слов в тексте. Если машина не находит нужного термина в базе, она просто игнорирует вашу кандидатуру, оставляя высококвалифицированных специалистов в полном неведении относительно причин отказа.

Проблема заключается в том, что эти цифровые барьеры не способны распознать человеческую креативность или глубину профессиональных достижений, поскольку они воспринимают мир исключительно через набор заранее установленных шаблонов. Например, если вы укажете в своем описании опыта фразу о повышении дохода, а система ожидает только сухой термин о росте прибыльности, ваше профессиональное достижение для работодателя автоматически превращается в ничто. Более того, любое сложное форматирование, наличие графических элементов или даже нетипичный шрифт могут привести к тому, что программа вообще не сможет прочитать ваш файл, выбросив его на свалку еще до того, как его откроет человек.

Как обойти ограничения искусственного интеллекта в поиске работы

Пытаясь выжить в условиях этой алгоритмической цензуры, многие претенденты начали использовать искусственный интеллект для написания резюме, однако часто забывают, что компании применяют ту же технологию для отсева кандидатов. Чтобы повысить шансы на успех, стоит отказаться от попыток выделиться с помощью визуальных эффектов и сосредоточиться на максимально простых форматах документов типа обычного текстового файла или стандартного документа Word. Лучше использовать общепринятые заголовки разделов вроде опыта работы, а также буквально копировать терминологию из описания вакансии, ведь даже синонимы могут стать теми фатальными маркерами, из-за которых система отбракует ваш документ.

Это не означает, что рекрутеры сознательно стремятся игнорировать талантливых людей, просто они переложили ответственность за выбор на алгоритмы, которым абсолютно безразличны человеческие нюансы. Эти инструменты способны обрабатывать тысячи резюме в час, лишая процесс найма хоть какого-то намека на индивидуальный подход, поэтому пока компании не изменят подходы к отбору, качественный специалист может оставаться незамеченным из-за банальной технической ошибки. Пока ситуация остается такой, кандидатам приходится играть по правилам, которые больше напоминают попытку угодить компьютерной программе, чем реальную презентацию собственного профессионализма перед будущим работодателем.

Разработчики искусственного интеллекта наконец обратили внимание на языки, на которых общаются миллионы, а не миллиарды людей, пытаясь доказать, что их алгоритмы способны преодолевать языковые барьеры без накопления гигантских библиотек текстов для каждого отдельного языка. Исследование компании RWS показывает, что модель Gemini Pro от Google демонстрирует высокие результаты в работе с языком киньяруанда, несмотря на отсутствие огромных массивов обучающих данных, которые ранее считались обязательными для достижения хотя бы минимального качества. Технологические корпорации уверяют, что это не заменит человеческий перевод, а лишь поднимет его на новый уровень, хотя за подобными громкими заявлениями часто скрывается банальное исчерпание качественного контента на английском языке, который уже был полностью поглощен нейросетями.

Секрет такой внезапной многоязычности заключается в способности систем использовать общие статистические закономерности между различными языками, что позволяет искусственному интеллекту заполнять пробелы в знаниях путем переноса опыта из одних лингвистических групп на другие. Кроме этого, разработчики существенно оптимизировали так называемые токенизаторы, которые отвечают за то, как именно машина разрезает и обрабатывает текст, что делает обработку редких языков не только быстрее, но и финансово выгоднее для бизнеса. Однако надеяться на безупречность этих процессов пока преждевременно, поскольку даже в пределах одного разработчика качество работы модели может непредсказуемо колебаться от версии к версии, заставляя предприятия каждый раз проверять эффективность инструментов с нуля.

Несмотря на оптимистичные отчеты о высоких баллах на синтетических тестах, реальная языковая точность остается под вопросом, ведь искусственный интеллект все еще может допускать ошибки, которые заметит только носитель культуры, а не алгоритм. Важно понимать, что заинтересованность лабораторий в многоязычности обусловлена не столько альтруизмом или стремлением к культурному разнообразию, сколько жесткой необходимостью искать новые источники информации, поскольку старые методы обучения уже достигли своего предела. Нынешняя погоня за расширением языковых возможностей является лишь вынужденным шагом для продолжения роста моделей, которые ранее игнорировали потребности большей части планеты, сосредотачиваясь исключительно на глобальных рынках с доминированием английского языка.

Для бизнеса это означает, что слепая вера в общие рейтинги возможностей искусственного интеллекта становится опасной стратегией, потому что успех в проекте будет зависеть от постоянной и кропотливой проверки данных на качество, а не от доверия к маркетинговым обещаниям разработчиков программного обеспечения. Хотя разрыв между популярными и редкими языками стремительно сокращается, использование таких технологий все еще требует критического надзора со стороны людей, которые понимают специфику языка и контекста, поскольку ни один алгоритм на сегодня не гарантирует абсолютной защиты от смысловых искажений. Пока что искусственный интеллект лишь пытается примерить корону властелина всех языков, но надежность этой конструкции остается предметом жарких дискуссий среди тех, кто вынужден интегрировать эти несовершенные решения в свои реальные производственные процессы.