Определения, структура и развитие систем ИИ

Рис. 1.52. Эволюция развития ML-проектов как переход от внутренней разработки к внешним сервисам. Источник: адаптировано по материалам SigML Inc

На заре формирования технологии она преимущественно создавалась учеными и исследователями, которые, как правило, совмещали в себе все функции (постановка задачи, разработка алгоритма и непосредственно программирование). Исследования подобного рода велись в рамках научных институтов, университетов, и результаты чаще всего являлись внутренней разработкой, решения не являлись тиражируемым продуктом. На смену периоду разработки систем учеными, которым приходилось в одном лице совмещать все ипостаси, пришли коллективы, с разделением труда.

Разработчики выделились в отдельную категорию, появились специализированные библиотеки, приложения не приходилось писать с нуля, однако дублирование было по-прежнему высоким в силу преобладания внутренних разработок и ограниченного количества общедоступных программных продуктов.

Далее следовал этап продуктивизации. На этом этапе сформировался рынок продуктов как проприетарных, так и с открытым исходным кодом. Выделились профессии, связанные непосредственно с решением отдельных классов задач. На этом этапе все чаще задача исследователей состоит не столько в подборе оптимальной математической модели для описания того или иного набора данных, сколько в выборе доступных продуктов с тем или иным перечнем алгоритмов. Появляются компании, которые все больше услуг выполняют в виде аутсорсинга, крупные корпорации предлагают платформы, которые интегрируют в себе все больше этапов - от сбора данных и их обработки до внедрения моделей для конечных заказчиков. Услуга все чаще предоставляется как экономичный сервис, все большую роль приобретает фактор производительности систем, наличие специализированной инфраструктуры. Кроме того, предоставление модели машинного обучения в качестве сервиса позволяет компаниям монетизировать собранные наборы данных неявным образом, продавая как сервис обученные на этих данных модели.

Например, несмотря на то, что в открытом доступе существуют нейросети для определения эмоций человека по фотографии, предоставляемый облачным провайдером сервис с такой же функциональностью скорее всего позволит добиться большей точности за счет использования проприетарного датасета в процессе обучения.

Более подробно о бизнес-задачах, возникающих в проектах машинного обучения, и типах компаний, вовлеченных в решение данных задач на современном этапе, речь пойдет во второй лекции.