Машины с интеллектом. И интуицией
ИТ сегодня — это сфера-ньюсмейкер: что ни день, то важные, кардинально меняющие мир новости. Что принесут нам ближайшие 5-10 лет?
Загадывать на 10 лет вперед в наше время бессмысленно. Почитайте, как на подобные вопросы отвечали лет 8-10 назад и сравните с действительностью. Те, кто поверил тем ответам, могли неправильно спланировать свою жизнь. Тогда никто не предполагал такую популярность ни мобильных телефонов, ни интернет-вещей, ни уж тем более машинного интеллекта.
А тут машинки играют в го, обрабатывают картинки в Prisma и пишут стихи, от которых люди рыдают. До тех пор, правда, пока не узнают, что строчки эти написала машина, после чего идут бить морду программисту.
Горизонт в 5 лет он тоже туманный, но примерно понятный. Сейчас у каждого человека в кармане лежит смартфон — мощный компьютер, который непрерывно связан с еще более мощными сервисами в «облаке». И оказывается, что ты просто не можешь не быть почти непрерывным потребителем современных информационных технологий. Что это означает? Как минимум то, что нужно иметь хотя бы общее представление, как они работают.
Кто-то на это скажет: «Я простой дизайнер, зачем мне разбираться в информационных технологиях?».
Трудно быть современным простым дизайнером, если не умеешь пользоваться соответствующими продуктами, программами и не понимаешь, как нейронная сетка может нарисовать картину в стиле Шагала. Можно быть прекрасным литературным критиком, но однажды с ужасом обнаружить, что анализируешь текст, написанный нейронной сетью — человека там близко не было. Чтобы не попадать в подобные, неловкие с профессиональной точки зрения ситуации, нужно понимать, как все это работает. Наверное, это самая важная специфика текущего момента.
Как найти работу красноярским студентам?В последние несколько лет произошла реальная революция. Раньше компьютер был такой детерминированной железкой — продолжением наших собственных умений: мы объясняли ему, как быстро сделать то, на что у человека могло уйти страшно много времени. Сегодня компьютеры научились обучаться самостоятельно. И сейчас это действительно меняет мир, мы просто пока не понимаем насколько. Машина умеет видеть, говорить, петь, писать музыку, читать тексты и во многих случаях понимать их смысл. Люди — независимо от профессии — должны научиться пользоваться этим и немного перестроить мозги, преодолеть психологический барьер. Думаю, именно это будет по-настоящему непросто.
Считаете, многие будут не готовы впустить машины в свою жизнь гораздо дальше, чем это есть сейчас?
Когда я читаю лекции слушателям MBA и рассказываю о том, что «завтра» делегировать полномочия и задачи нужно будет не сотрудникам, а алгоритму, который бегает в «облаках» Amazon, у людей мурашки по коже: «Как? Это же мой бизнес». Делегирование живым людям — для многих и это непростая задача, а тут придется доверять умным машинам — это совсем трудно. И машина будет принимать решение, и ты не знаешь, почему именно такое решение. Машина сама обучалась — у нее какие-то свои критерии.
Мы в «Яндексе» это очень хорошо понимаем, потому что уже много лет не можем ответить на вопрос пользователей: «Почему мне по этому запросу вот этот сайт показали на первом месте?». Да кто его знает...
Это самообучающаяся — много лет обучавшаяся на десятках миллионов наших пользователей — программа. Она за долю секунды решила, что именно тебе, именно сейчас, именно в этом городе — выдача зависит от кучи параметров — вот этот сайт нужно показать на первом месте. И объяснить «Почему?» не сможет никто. Но подобные задачи становятся характерными не только для такой специфической дисциплины как интернет-поиск. Скоро они станут привычными для человека, работающего в любой сфере. Умение работать в команде не только людей, но и умных машин, делегировать им задачи — звучит футуристично, но оно очень актуально. Если этому не научиться сейчас, то через 5-7 лет можно остаться на задворках любой карьеры.
Как не ошибиться с вузом
Навык работы с умной машиной — актуален для всех отраслей, а если сузить до ИТ. Школьник понимает, что хочет развиваться в сфере информационных технологий, без каких знаний и умений ему не обойтись?
Айтишнику, как и любому человеку, предстоит работать с другими людьми. И в этом смысле через 5-10 лет мало что поменяется — люди вряд ли станут сильно другими. Поэтому умение общаться, понимать, слышать и внятно излагать свои мысли — совсем не вредные для айтишника навыки. Но вот общаться с компьютерами ему придется по-другому. Как это будет? Мы сами до конца не понимаем. Сегодня программист воплощает некий заданный экспертом алгоритм: заказчик объясняет, что должна делать машина, а программист реализует это в некий код, решающий нужную задачу. Но уже сейчас (а через пять лет — тем более) программистам приходится учить машину саму решать задачи.
Без каких еще навыков не обойтись айтишнику XXI века?
Сейчас в программировании происходит очень важная история вокруг открытого кода. Раньше код, требующий десятков человеко-лет написания сильнейшими программистами, был доступен пяти крупнейшим ИТ-корпорациям в мире. Теперь же огромное количество такого кода лежит в открытом доступе. Поэтому одно из ключевых умений программиста сегодня — найти и правильно адаптировать под себя тот самый открытый код, а не писать все с нуля.
Боюсь, что такой классический кодер — крутой ремесленник, который привык делать все сам — это вымирающая профессия. Человек, который сейчас возьмется на сканере отцифровывать карты и поверх них делать векторизацию — скорее, идиот.
Хорошее программирование сегодня — очень синтетический и требующий нехилой эрудиции жанр: где что взять, где что дают, как из этого сделать такой фьюжн.
Если говорить про языки: стоит ли кроме английского учить, скажем, китайский?
Пока во всем мире языком международного технического общения остается английский. Без его знания не приходится говорить о профессионализме, но это не уникально для программирования. Инженеру, строителю, проектировщику станков тоже важно читать на английском и понимать его на слух. Насчет китайского? По-настоящему интересные вещи китайцы тоже публикуют на английском.
Олимпиады — хорошая площадка для развития навыков и умений?
Да, но надо понимать, что эта история сильно не для всех. Человеку должно нравится соревноваться — должна быть такая правильная агрессия и желание победить. Скорее, нужно более внимательно смотреть в сторону онлайн-образования. Правда, на русском языке таких ресурсов не очень много. Но по-настоящему образовываться, не используя онлайн-курсов, сейчас уже невозможно.
К вопросу выбора высшей школы для будущего айтишника. Допустим, у родителей есть возможность отправить ребенка за рубеж. Стоит это делать или наши вузы на уровне?
Уровень примерно одинаковый, важно не ошибиться с выбором вуза. Есть топовые вузы, которые готовят лучших инженеров, программистов, и бесконечное количество очень сереньких учебных заведений. Факультет компьютерных наук Высший школы экономики — это уровень Стэнфорда, а это на сегодня самая крутая компьютерная школа в мире. И половина преподавателей в «Вышке» — это мировые звезды, которых приглашает тот же Стэнфорд. Не знаю про Красноярск, но недавно был в Новосибирском госуниверситете — тоже сильная школа, неслучайно там существует филиал нашего ШАДа (Школы анализа данных). Есть еще ИТМО в Питере.
«Подумать друг об друга»
Школа анализа данных задумывалась как такая кузница будущих кадров для «Яндекса»?
— Только лишь отчасти. ШАД — это во многом и про формирование среды. Деятельность айтишная очень наукоемкая, и к ней применимы правила любой большой науки. Одно из них — это научное сообщество, вне которого сильные ученые просто не живут. Им становится скучно, они плюют и уезжают туда, где это сообщество есть. Skype — это хорошо, но иногда нужно пойти и выпить пива с человеком, который в состоянии понять, что ты ему говоришь. Кремниевая долина — это история именно про сообщество, личное общение, в котором и можно придумать что-то новое. Мы в «Яндексе» все время ездим в разные регионы: «Подумать друг об друга» — наше любимое яндексовое выражение.
Недавно «Яндекс» вошел в число самых привлекательных работодателей страны. Компания с таким статусом испытывает дефицит кадров?
— Да, все время — не постесняюсь раскрыть эту корпоративную тайну. Талантливых людей вообще очень мало. ШАД и другие академические программы «Яндекса», конечно, нас спасают, но, если бы талантов было гораздо больше, мы нашли бы задачу и им. Сейчас сил на все задачи не хватает.
Не хватает именно талантов, а не тех, кто может реализовать конкретную задачу?
Как попасть на бесплатные лекции и мастер-классы— Тех, кто умеет делать конкретные вещи инженерного уровня — их, конечно, хватает. Все-таки школа программирования в России никуда не делась. Ребят — просто высококлассных, но звезд с неба не хватающих программистов — выпускается много. Проблема в другом: для того, чтобы делать что-то новое, нужны люди более высокого класса. Их во всем мире не хватает. Если бы их было больше в Америке, Google и Facebook делали бы в два раза больше. Facebook — сегодня среди американских программистов это компания мечты — но по их продукту видно, что даже им не хватает людей.
Талант — это от бога или его можно воспитать?
— Конечно, какие-то задатки — они есть, но дальше их надо растить. Разбирая биографии тех, кого принято считать гением, Мальком Гладуэлл приходит к выводу о пресловутом правиле 10 тысяч часов.
Можно быть каким угодно гением, но для того, чтобы играть на виолончели как Ростропович, нужны десятки тысяч часов практики. Это не залог успеха, но не отзанимавшись 10 тысяч часов, Ростроповичем ты точно не станешь.
Наталья Мороз, интернет-газета Newslab.ru
