главный архитектор intel рбк pro программный код будет на русском

Главный архитектор Intel — РБК Pro: «Программный код будет на русском»

Кто такой Раджа Кодури

Старший вице-президент, главный архитектор, генеральный менеджер по архитектуре, графике и программному обеспечению корпорации Intel. До прихода в эту компанию в 2013–2017 годах был старшим вице-президентом и главным архитектором Radeon Technologies (входит в американскую компанию AMD, один из крупнейших производителей центральных процессоров, графических процессоров и адаптеров, материнских плат и чипсетов для них). Ранее, в 2009–2013 годах, Раджа Кодури занимал должность директора по графической архитектуре в Apple, где отвечал, в частности, за переход к дисплеям Retina.

«Из старого доброго кремния можно еще много выжать»

— Разработка и производство микропроцессоров — одна из ключевых отраслей мировой экономики, без которой невозможно развитие многих других индустрий. Что ждет отрасль в ближайшие десять лет? Какие здесь главные вызовы?

— Объемы данных, которые появляются в мире каждую секунду, растут намного быстрее наших возможностей анализировать их и делать на их основании какие-то ценные выводы. Поэтому нужны чипы, которые будут работать лучше, быстрее. Самих чипов нужно больше. Кроме того, вычисления должны производиться недалеко от вас. Вычисления с эксафлопсной производительностью (минимум миллиард миллиардов вычислений в секунду. — РБК Pro) должны быть доступны для всех. В ближайшие пять—десять лет этого можно достичь. Однако нужны инновации во всем комплексе технологий — и в архитектуре, и в программном обеспечении. Это и есть основные вызовы для индустрии. Но мы и существуем для решения этих проблем, это увлекательно.

Источник

Главный архитектор Intel рассказал о будущем полупроводников

Одной из основополагающих аксиом последних десятилетий в полупроводниковой промышленности был закон Мура. В последнее время всё чаще слышны сомнения относительно способности производителей продолжать регулярно наращивать количество транзисторов. С оптимизмом в будущее смотрит главный архитектор Intel Раджа Кодури, заявивший, что к 2030 году произойдёт 50-кратное увеличение плотности транзисторов.

Мнение на этот счёт Раджа Кодури высказал на конференции Hot Chips. По его словам, закон Мура не только жив, но и продолжит определять развитие полупроводников на ближайшие 10 лет. Он уверен, что технологии не только не замедляются, приближаясь к фундаментальному пределу развития, но и вот-вот перейдут к фазе роста. Так, если современные чипы содержат 30-40 миллиардов транзисторов, то уже через 10 лет в продажу поступят первые микросхемы с триллионом транзисторов. Отметим, что такой чип уже существует, но он в разы больше традиционных процессоров.

По мнению представителя Intel, необходимо пройти несколько ключевых этапов, каждый из которых окажет значительное влияние на развитие индустрии в ближайшее десятилетие. Первый шаг будет сосредоточен на 10-нанометровой технологии FinFET с дальнейшими улучшениями в масштабировании шага и утроением его плотности. После этого архитектура FinFET трансформируется в нанопроволоки (GAAFET), удвоив предыдущее количество транзисторов, в результате чего их общее количество увеличится в шесть раз. Нанопроволоки NMOS и PMOS затем можно будет наложить друг на друга для ещё одного удвоения или кумулятивного увеличения в 12 раз. Несмотря на то что всё это отдалённая перспектива, технологии активно исследуются уже сейчас.

Раджа Кодури уверен, что будущее полупроводниковой отрасли обеспечат технологии укладки штампов и упаковки. Это значит, что наложение от пластины к пластине позволит дополнительно увеличить количество транзисторов в два раза или кумулятивное увеличение в 24 раза. Последним шагом может стать укладка «кристалл-пластина», что обеспечило бы ещё одно удвоение. Всё это позволит в течение 10 лет увеличить плотность транзисторов в 50 раз.

«Я хотел бы напомнить всем, что это не просто карикатуры на бумаге», — уверенно заявил Раджа Кодури. «Всё, что я описал здесь сегодня, происходит в лабораториях по всему миру. Видение будет реализовываться со временем: может быть, через десятилетие или больше — но оно будет реализовано».

Источник

Модный или полезный: зачем блокчейн нужен корпорациям и предпринимателям

Самым успешным в истории рынка блокчейн-проектов и криптовалют стал 2017 год: тогда внедрять блокчейн стало модно. Чтобы добиться успеха и заработать, компании достаточно было добавить слово «блокчейн» в название.

Акции производителя напитков Long Island Iced Tea выросли почти на 180%, после того как он сменил название на Long Blockchain Corp.

Похожая история произошла с британской On-line Plc: она стала называться On-line Blockchain Plc и подорожала в пять раз.

Сейчас шум вокруг криптовалют поутих, а рынок блокчейна начали воспринимать как отдельную сферу, без привязки к курсу биткоина и других валют. В гонку вступили не только стартапы, пережившие криптозиму, но и крупные компании, а также госструктуры: и те и другие экспериментируют, пытаются найти новые способы применения блокчейна.

Что предпринимателю нужно знать о блокчейне

Компаниям, которые планируют внедрять технологию блокчейна в свой бизнес, нужно знать несколько базовых вещей. В частности, блокчейн и биткоин не одно и то же — это как приравнять бумажные банкноты к бумаге, из которой они сделаны.

Биткоин действительно работает на базе технологии блокчейна, но не стоит с опаской смотреть на блокчейн-системы только из-за недоверия к биткоину и в целом к криптовалютам.

Блокчейн — способ передачи и хранения данных, в основе которого лежит распределение информации. Данные хранятся одновременно у всех участников сети в виде цепочки зашифрованных блоков, притом в каждом следующем блоке записана информация о предыдущем. Внести изменения в один блок не получится — для этого придется взломать все предыдущие блоки на компьютерах всех участников сети.

Блокчейн можно сравнивать с публичным онлайн-журналом, в котором записываются все транзакции. Особенность этой базы данных в том, что она децентрализована: у сети нет администратора с исключительными правами или, если речь идет о криптовалюте, единого эмитента вроде Банка России. Достоверность данных в сети подтверждается так: каждый ее участник выполняет вычисления, чтобы проверить последовательность транзакций.

Технология блокчейна дает несколько преимуществ: доверие, прозрачность, стоимость и скорость, объясняет аналитик Bloomberg Intelligence Джонатан Тайс. Риск мошенничества и подделки данных падает (особенно по мере роста сети), а отсутствие посредников удешевляет процесс.

Блокчейн в России и за рубежом

Американской компании IBM удалось стать одним из лидеров в сфере блокчейна. По данным Bloomberg, в 2018 году ее доля на рынке корпоративных блокчейн-решений составляла 32%.

IBM предлагает компаниям присоединиться к сети IBM Food Trust: в ней участвуют производители продуктов, поставщики, продавцы и другие компании. Так, например, продавцы могут следить за свежестью поставленных продуктов: перевозчик или отправитель не сможет обмануть их и изменить срок годности, если эти данные были внесены в реестр. А покупатели — узнать, откуда на самом деле приехали яблоки.

Защищенность блокчейна позволяет использовать его для хранения важных данных. Например, Массачусетский технологический институт (MIT) с 2017 года тестирует цифровые дипломы, информация о которых хранится в блокчейн-системе. Если выпускник хочет показать диплом друзьям, родителям или работодателям, но у него нет под рукой бумажной версии, то может получить доступ к своему диплому через приложение Blockcerts Wallet.

В MIT считают, что благодаря блокчейну документы будет почти невозможно потерять или подделать. Работодателям, которые захотят проверить своих сотрудников, не нужно будет связываться с университетом и ждать подтверждений с печатями. Они смогут зайти на специальный сайт, загрузить цифровую копию диплома или специальную ссылку, присланную обладателем диплома, и получить мгновенное подтверждение.

Журнал Forbes в 2019 году составил список крупных компаний мира, которые работают с технологией блокчейна: в него вошли в том числе Amazon, Google, HTC, Intel, Microsoft.

С блокчейном пытаются работать и в России.

Источник

Видимость разума: что не так с современными системами машинного обучения

Искусственный интеллект не всесилен

На недавней конференции Американской ассоциации содействия развитию науки (AAAS) статистик из Университета Райса в Хьюстоне Джиневра Аллен выступила с критикой использования машинного обучения в научных исследованиях. AAAS — ведущая междисциплинарная научная площадка США, там можно вывести обсуждение проблемы на новый уровень. Хотя сам вопрос не нов: об ограниченности искусственного интеллекта говорят многие, от программистов до философов.

Ошибка системы

Бизнес-консультант, специалист по SQL Томас Нильд утверждает, что машинное обучение практически достигло пределов своих возможностей — дальше оно продолжит «симулировать» действия человека, создавая видимость интеллекта (он даже предрекает новую «зиму ИИ»). Старший редактор авторитетного издания MIT Technology Review Уилл Найт говорит нечто похожее: мы не знаем, как самые продвинутые алгоритмы машинного обучения делают то, что они делают, и это может стать проблемой. А в Harward Business Review напоминают о старом добром правиле garbage in, garbage out — никакой великий алгоритм не решит проблему, если предоставляемые ему данные — мусор.

И все это не ошибка, а особенность машинного обучения. Самообучающиеся системы, которые работают с большими массивами данных, ориентируются именно на данные, а не на стоящие за ними базовые принципы. Иногда это дает ошеломляющие результаты, потому что машина способна «окинуть взглядом» гораздо больше информации, чем человек, и найти в ней закономерности, выделить ключевое. А иногда — совершенно бессмысленные, когда случайные совпадения воспринимаются как важная закономерность. Данные могут быть неполными либо нести следы систематической ошибки измерения — вспомним про garbage in. В отличие от случайной ошибки, которая дает хаотичные «выбросы», систематическая ошибка дает сдвиг всех данных в одном направлении, что можно интерпретировать как открытие. Человек способен критически посмотреть на выявленную закономерность и предположить ее причины, а сегодняшним нейросетям такая самокритичность чужда.

Ложные объяснения

Сама по себе эта проблема не нова. Например, предложенная Менделеевым периодическая система химических элементов, которой как раз исполнилось 150 лет, вообще-то не лучшим образом описывала экспериментальные данные своего времени. Элементы предполагалось расположить в таблицу в порядке возрастания атомного веса, и оказавшиеся в одной колонке элементы должны были обладать одинаковыми свойствами. Однако во времена Менделеева многие элементы не были известны, поэтому для выполнения правила периодичности ему пришлось оставить часть клеток пустыми. А правило веса иногда нарушалось: некоторые элементы оказались легче предшествующих. Сейчас мы знаем, что виной всему — разное количество нейтронов в атомном ядре, оно меняет вес элемента, не меняя существенно его химических свойств. Однако во времена Менделеева устройства атома не знали. То есть фундаментальный закон, предложенный им и подтвердившийся с тех пор всеми возможными способами, вряд ли мог быть открыт с помощью машинного обучения: для него машине не хватило бы данных. Машина наверняка предложила бы альтернативное решение — закономерность, отлично описывающую все имеющиеся на тот момент данные, но лишенную внутренней логики и потому продержавшуюся бы ровно до открытия следующего элемента.

В XVI веке великий датский астроном Тихо Браге предложил гео-гелиоцентрическую систему (Солнце, Луна и звезды вращались вокруг Земли, а планеты и кометы — вокруг Солнца) в противовес уже существовавшей гелиоцентрической системе Коперника. Его система лучше объясняла имеющиеся данные. Однако, как выяснилось спустя столетия, измерения Браге расстояний до звезд содержали систематическую ошибку. Коперник же оказался дальновидней и смог предложить систему, прошедшую проверку временем. Браге здесь выступил в логике системы машинного обучения, Коперник — в логике самокритичного исследователя.

Еще важнее критический подход к данным для социальных наук. В социологии описан добрый десяток их возможных искажений, самый простой пример — сознательный отказ от участия в опросе или интервью. Бывают случайные по отношению к предмету исследования отказы — у человека просто нет времени. Однако возможно прямое нежелание говорить на заданную тему, и такие отказы могут отсекать определенный класс мнений. Например, в опросе об абортах могут отказаться участвовать женщины, которые их перенесли: для них это болезненно. Но исследование, где их мнение не представлено, не может претендовать на полноту. Исследователь обязан держать это в уме, а нейросеть игнорирует: ее компетенции ограничены набором данных, которые ей выдали.

Переобучение машины

Машинное обучение предполагает создание систем, способных самостоятельно учиться на предоставленном материале, а не следовать предписанной инструкции. И многие из них нацелены на выдачу прогнозов на основании прошлых данных. Джиневра Аллен критикует этот подход в медицине. «В персонализированной медицине важно найти группы пациентов со сходным геномом, чтобы затем разработать лекарственную терапию, подходящую именно им, — отмечает она. — Нейросети могут обработать большой объем геномных данных от клиницистов и вроде бы успешно выполняют задание. Но в некоторых случаях открытия не воспроизводятся: группы, выделенные в одном исследовании, не имеют ничего общего с группами из другого».

Проблема в том, что системе ставят задачу найти группу. И она находит. Даже если ответ на самом деле: «Вот эти образцы точно можно объединить в группу, а насчет вот этих уверенности нет», — потому что люди разные и каждая группа может быть представлена в данном конкретном наборе геномных данных разным количеством образцов. Аллен предлагает решение: вместе с группой биомедиков в Медицинском колледже Бейлора в Хьюстоне они пытаются сделать результаты, полученные с помощью машинного обучения, более воспроизводимыми. Методики нового поколения должны не только анализировать большие массивы данных и искать в них закономерности, но и оценивать, насколько эти результаты выглядят достоверными и каков шанс их воспроизвести. Это сделает процесс исследования дольше, но позволит избежать ошибок.

Все это напоминает о том, что любое исследование не висит в воздухе, а существует в определенной среде, человек с его социальной природой способен привлекать для интерпретации самые разные факторы этой среды, а машина нет.

«Мы теряем представление об ограничениях возможностей искусственного интеллекта и с готовностью отдаем себя в рабство глупым компьютерам. Когда на кону столь многое, нам нужно поднять планку для компьютеров выше: переосмыслить разум и принять его изначально социальный характер. Только когда техники машинного обучения смогут социализироваться так, как это делают люди, мы сможем поздравить себя с созданием искусственного интеллекта», — пишет философ науки Гарри Коллинз. Он считает кажущуюся всесильность машинного обучения сказкой, а выступление Аллен говорит о том, что и практики потихоньку освобождаются от очарования всесилием ИИ и видят в нем лишь один из инструментов работы, которую проводит человеческий разум, пока единственный известный нам во Вселенной.

Источник

Реконструкция и реставрация: как памятнику стать инвестпроектом

Вопрос сохранения и использования памятников архитектуры стоит остро во многих странах мира. Этот вопрос актуален и для российских мегаполисов, в том числе, для Москвы и Екатеринбурга.

Два российских архитектора рассказали редакции о существующих проблемах в работе с памятниками. По их словам, у многих исторических зданий большие инвестиционные перспективы.

Эксперты в этой статье

Редевелопмент промышленных зон

Задача чиновников, архитекторов, девелоперов состоит, в том числе, в том, чтобы включать исторические объекты в жизнь города, наделять их новыми функциями, полагает основатель и генеральный директор архитектурной студии IND architects Амир Идиатулин.

По его словам, современный комфортный город — это гибкая структура, живущая вместе с его жителями, развивающаяся с течением времени, меняющаяся под запросы. «Венеция — законсервированный город, привлекающий туристов, но не всегда устраивающий жителей, вынужденных жить в музее. Обратный пример — Лондон, где история тесно переплетена с настоящим и даже будущим, небоскребы и бизнес-центы граничат со средневековыми церквями, и это выглядит так гармонично и комфортно, что сложно представить, что может быть как-то по-другому», — привел примеры глава IND architects.

В Москве после вывода промышленных предприятий за черту города освободилось большое количество промзон. Такую же картину можно увидеть и в других крупных промышленных центрах, как, например, Екатеринбург. Сегодня большая часть промзон не используется — территории не включены в город, они становятся преградами между жилыми районами, что негативно влияет на проницаемость города. Редевелопмент промышленных зон с сохранением исторических построек идет на пользу всем — если экономика продумана, то территория или здание будет жить и развиваться, сохраняя актуальность, считает Амир Идиатулин. К удачным примерам редевелопмента в Москве он относит Миусское троллейбусное депо, «Винзавод» и ARTPLAY.

Принципы грамотной реставрации

Василий Большаков, руководитель группы мастер-планирования компании «Брусника»:

— Грамотная реставрация возможна при соблюдении двух правил:

Первое — дифференциация исторических памятников и определение уникальных норм регулирования для них. Важно выявить ценность, которую транслирует объект. Если она заключается в материалах, принципах строительства, личности человека, жившего в этом здании, то историческая скрупулезность должна быть на первом месте. Если же это «средовой объект», который должен сохранить территорию с точки зрения ее масштаба, то возможен менее детальный подход.

Второе — рассмотрение объекта культурного наследия в качестве отдельного инвестиционного проекта. Без изменения сценариев использования пространства органично включить исторические памятники в современный контекст невозможно.

Город должен развиваться

По словам руководителя группы мастер-планирования компании «Брусника» (занимается реновацией нескольких исторических зданий в Екатеринбурге и Тюмени) Василия Большакова, сегодня охранные регламенты — один из сдерживающих факторов, останавливающих застройщиков от того, чтобы инвестировать в реновацию объектов наследия.

«Город и его исторический центр как место концентрации культуры, смыслов и связей, должен развиваться, а архитектура — работать и соответствовать актуальным потребностям жителей, — уверен главный архитектор мастер-плана «Брусники» Василий Большаков. — Безусловно, сохранять объекты наследия нужно, но не путем музеефикации. Архитектура — это не только эстетика, это еще и функция. Дать ей вторую жизнь, не проводя никаких изменений, невозможно. Исторические здания должны быть вовлечены в повседневную деятельность человека».

В Москве сохранилось множество районов исторической застройки, которая, к сожалению, далеко не всегда используется. «На прошедшем в Москве фестивале «Зодчество» я участвовал в дискуссии, где один из спикеров предлагал сохранить промышленные территории ЗИЛа в первоначальном виде, законсервировав их. Я категорически не согласен с таким подходом, как и не питаю симпатии к городам, полностью построенным заново», — рассказал Амир Идиатулин.

Девелоперы, которые могут играть главную роль в восстановлении памятников, сегодня часто воспринимаются как хищники, гонящиеся за прибылью, уточнил Василий Большаков. «Но они — такие же стейкхолдеры, как и городские сообщества, власть, эксперты. Они готовы нести ответственность за развитие территории и обладают для этого необходимым ресурсом», — сказал архитектор.

Занимаясь редевелопментом, архитекторы сохраняют старый объект, но привносят что-то новое, дают новую жизнь, наделяют новыми функциями, чтобы сделать востребованным, отметил Амир Идиатулин. Сегодня же охранные регламенты — один из главных факторов, сдерживающих застройщиков от инвестиций в реновацию объектов наследия, уточнил Василий Большаков. По его мнению, правовое регулирование не может решить проблему вкуса и архитектурного мастерства, но может затормозить развитие центра мегаполиса и способствовать разрастанию депрессивных территорий, «выключенных» из городского контекста.

«Соблюдая нормы, можно сохранить объект культурного наследия, но при этом не вписать его в пространство улицы и кварталы, не интегрировать во вновь создаваемую среду. И в итоге реставрация становится насмешкой над памятником, превращая его в руины, которые не находят применения в новом контексте», — сказал Василий Большаков. Поэтому, по мнению архитектора, система регулирования должна соответствовать ценностям городского развития. Формальное следование регламентам не гарантирует высокого качества реставрации.

Источник