
— В разработке беспилотного автомобиля участвует много человек. Наша минская группа занимается написанием кода для обработки дорожной ситуации и принятия решений. Мы используем информацию, полученную с сенсоров автомобиля, таких как камеры, радары и лидары, для построения безопасной траектории, удовлетворяющей правилам дорожного движения. Мы пишем код, благодаря которому машина реагирует на сигналы светофора, едет в потоке машин, перестраиваясь между полосами, уступает дорогу пешеходам, проезжает перекрестки, не создавая опасных ситуаций.
Главное отличие от обычной разработки софта, на мой взгляд, заключается в том, что наш код работает в реальном мире, а не где-то на серверах в дата-центре или в смартфонах пользователей. Нам нужно учитывать поведение других участников дорожного движения, солнце, которое может ослепить камеры, проскальзывание шин на дороге в дождливую погоду или гололед. Это значительно сложнее, чем писать код, который работает в изолированном и предсказуемом окружении.
Мне интересно разрабатывать искусственный интеллект, который будет чем-то управлять. Мы уже проводим закрытые тесты на полигоне. И когда сидишь в машине, которая сама поворачивает руль в правильную сторону, разгоняется и тормозит, объезжая препятствия (и это все благодаря написанному тобой коду!), возникает непередаваемое ощущение восторга. Также в этой задаче практически безграничное пространство для исследований и улучшений, поэтому возможностей применить свои знания и умения более чем достаточно.
Иногда возникают различные забавные ситуации. Сенсор, благодаря которому мы определяем расстояние до ближайших препятствий (лидар), работает по принципу лазерного дальномера: испускает лучи во всех направлениях, которые отражаются от препятствий и возвращаются обратно. Так вот, когда наступило лето и в воздухе возникло большое количество тополиного пуха, наш алгоритм обработки данных с лидара считал, что никуда ехать категорически нельзя, ведь повсюду в воздухе непреодолимые препятствия! Пришлось писать более продвинутую фильтрацию входных данных, чтобы не бояться тополиного пуха.
— Я работаю в службе компьютерного зрения, которая входит в управление машинного интеллекта и исследований. Участвую в разработке ключевого компонента — сверточной нейронной сети, которая учится различать, что изображено на картинке. Эта сеть нужна, чтобы пользователи, которые ищут изображения с помощью сервиса «Яндекс. Картинки», получали наиболее релевантные результаты поиска.
Чтобы нейронная сеть могла различать содержимое изображений, ее нужно в течение долгого времени «обучать» — показывать много примеров изображений и сообщать, что на них на самом деле нарисовано. По-английски этот процесс называется training, что можно перевести как «дрессировка». От «дрессировщика» требуется следить за тем, чтобы сеть не «переобучилась», то есть не запомнила все данные, которые ей показали, а извлекла из них закономерности и научилась их обобщать.
«Дрессировщику» нейросетей обязательно читать много научных статей, ведь эта область знаний очень быстро развивается. А еще ему нужно быть терпеливым: чтобы большая сеть «обучилась», может потребоваться от суток до нескольких недель.
— О самых интересных профессиях, которых пока нет, мы сейчас даже не догадываемся, и это прекрасно. Ведь и сегодняшние самые удивительные профессии лет 10–15 назад нам даже не снились. Зато мы знаем, кто этими новыми умениями овладеет: это будут те, кто сейчас освоил главное универсальное умение — способность быстро учиться, переучиваться, пробовать новинки и быстро становиться мастером неожиданных дел. Этой способности нигде не учат, ее самому в себе надо развивать.
Еще мы примерно знаем, в каких областях новые профессии будут возникать, и это не только любимые нами информационные технологии. То, что называют аддитивными технологиями или 3D-печатью, принесет много нового в традиционные строительство и обрабатывающую промышленность. Медицина будет сильно меняться и требовать не только традиционных знаний, но и умений продвинутого пользователя компьютерных программ, инженерных навыков. И, конечно, заметно пополнится список творческих профессий благодаря тому, что в деятельность вместе с людьми будут свой вклад вносить умные и талантливые машины. Впрочем, сейчас нам трудно представить, в каких областях не возникнут новые профессии. Кажется, таких не будет.
Специалист, который составит уникальный набор приложений и информационных ресурсов для ваших личных и рабочих нужд.
Специалист, который изменяет иерархические связи в компании ради создания атмосферы стартапа или организованного хаоса.
Микрофермер и консультант по созданию живых насаждений в городе. Эти люди будут специализироваться на крохотных садах и клумбах, которые будут расположены в самых необычных местах.
Специалист, который создает, управляет или замораживает страницы в соцсетях умершего человека.
Советник, который помогает людям бороться с пагубной зависимостью от различных гаджетов, создавая индивидуальные аналоговые зоны.
По заказу клиента занимается какой-либо деятельностью и записывает происходящее на видео (с помощью GoPro или Google Glass).
Этот человек вдохновит школьников и студентов на хакинг реального мира, чтобы те не ограничивались одними лишь традиционными занятиями в учебном заведении.
Выделяет и оценивает личные или интеллектуальные особенности, использованные в различных мемах.
Активное использование дронов повлечет за собой появление потребности в людях, способных хорошо управлять ими в сложном городском окружении.
OOO «Высококачественные инженерные сети» осваивает новейшие технологии в строительстве инженерных сетей в Санкт-Петербурге. Начиная с 2007 года, наша компания успешно реализовала множество проектов в области строительства инженерных сетей: электрическое обеспечение, водоснабжение и газоснабжение. Более подробная информация на сайте: http://spbvis.ru/
Комментарии