Вещи из будущего: что смогут делать машины через несколько лет

В 1950 году английский математик Алан Тьюринг высказал идею: примерно через 50 лет машины достигнут такого уровня развития, что в общении с ними человек не сможет отличать их от другого человека, и назвал это тестом Тьюринга.

Почти так и случилось. В 2014 году разработанный нами чат–бот Женя Густман стал первой в мире машиной, прошедшей тест Тьюринга. Разрабатывать мы ее начали еще в 2001 году и именно тогда активно погрузились в изучение машинного обучения и поиск возможностей для его прикладного применения.

Сейчас машинное обучение уже стало частью нашей привычной жизни. Кто–то по несколько раз на дню произносит: "Ок, Google" или "Привет, Siri" и узнает о погоде или как добраться до искомого места, а кто–то доверяет управление своего автомобиля автопилоту. По мнению ведущих IT–специалистов, это только начало, и в ближайшем будущем мы станем свидетелями настоящего рассвета данной технологии.

Несмотря на кажущуюся магию происходящего, в основе машинного обучения лежат понятные научные составляющие: математическая статистика, численные методы оптимизации, теория вероятности и дискретный анализ. Все это позволяет извлекать из данных знания и транслировать их человеку. Например, используя машинное обучение, можно предсказывать погоду или распознавать на цифровых фотографиях лица людей и находить их странички в соцсетях. По большому счету машинное обучение делает быстрее и эффективнее все то, что выполнялось человеком вручную или вообще казалось невероятным из–за больших объемов перерабатываемой информации.

Если говорить о применении машинного обучения в области хранения и защиты данных, которыми мы занимаемся в Acronis, то речь идет о разработке решений, позволяющих сделать разные виды работ с пользовательскими данными удобнее, быстрее и безопаснее.

Например, вы вернулись из отпуска с огромным количеством приятных впечатлений и еще большим количеством фотографий на мобильном, в фотоаппарате или экшен–камере. Личный ассистент, разработкой которого мы сейчас занимаемся, самостоятельно сортирует все эти гигабайты фото и видео, а на выходе вы получаете одну–единственную папку "Отпуск 2017", в которой уже все собрано и расставлено в хронологическом порядке.

Или другой пример: в ваш компьютер проникает вирус, который начинает шифровать и удалять данные, наш ассистент все анализирует, понимает, что это все делает не сам пользователь, и блокирует вредоносные операции с данными до того момента, пока вы не подтвердите, что вернули контроль над ситуацией.

И это лишь малая доля того, как машинное обучение может применяться в области хранения и защиты информации. Сегодня это одно из самых перспективных направлений исследований, и многие топовые российские вузы открывают лаборатории в партнерстве с ведущими ИТ–компаниями. В числе пионеров выступает Университет ИТМО, где в декабре прошлого года мы запустили совместную проектную студенческую лабораторию.

Автор — директор по разработке в компании Acronis, создатель известного чат–бота "Евгений Густман"