И дарёному коню в зубы смотрят. Или «клонируйте меня в приложение».

Фото by kropekk_pl с Pixabay.

English version of this publication.

Я уже писал для вас историю об одном замечательном IT-стартапе, который, однако, не принёс своему основателю ничего, кроме проблем.

Ссылка: "Диссиденты Кремниевой долины. Подходы к IT-разработке для стартапов."

В той статье мы обсуждали, насколько возможно пройти особым путём выращивания стартапа до уровня бизнеса, минуя обычные практики акселерации. И посмотрели пристально на вопрос, нужна ли стартапу экспертиза инструментов и методов для IT-разработки или они всегда одни и те же и ни от чего не зависят?

В этой статье мы поговорим об одном интересном опыте, который, с одной стороны, вроде бы надо назвать стартапом (он вполне подходит под категорию стартапа за счёт обладания инновацией), но с другой стороны, этот проект скорее случайно «прикоснулся» к рынку. У фаундера не было и в помине планов делать из этого бизнес или какой-то общедоступный инструмент.

Благодаря этому проекту мы соприкоснулись с одним замечательным явлением, в основе которого лежат сразу несколько из мифов, живущих на рынке IT-разработки. Однако результатом проекта стал эскиз будущего, в направлении которого и движется вся отрасль IT.

К нам обратился преподаватель ветеринарного факультета одного Техасского университета и попросил сделать ему инструмент для его работы. Он хотел, чтобы машина научилась определять возраст лошади по фотографии её зубов. Поскольку вначале требовалось создание лишь самой технологии, я не стал сразу выяснять досконально все бизнес-цели проекта, что было бы абсолютно необходимо, но уже на следующих стадиях проектирования.

Мы увлеклись созданием технологии настолько, что даже когда выделенный на исследование бюджет подошёл к концу, мы добровольно инвестировались в этот проект и довели его до момента, когда стало точно ясно, что задача исполнима. Где только было можно, мы воспользовались уже готовыми функциями других продуктов, но создали частный случай искусственного интеллекта в виде «умных решателей», а не в виде печально известной, “туповатой” нейронной сети.

В результате, машина прекрасно справлялась с тем, чтобы найти на фото зубы и уже на них выделять заданные элементы изображения. Затем, помучив вопросами заказчика, мы получили набор признаков возраста лошади, выраженный в определённых важных показателях.

Всё вполне укладывалось в ответ на поставленную задачу на основе «умных решателей», то есть можно было продолжить создание полностью автоматизированной интеллектуальной возможности делать заключения о возрасте питомца. Именно таким подходом и создаётся обычно качественный искусственный интеллект. Фактически, мы готовились передать машине процедуры принятия решения о возрасте животного, те самые процедуры, которые реально существуют в голове «живого» специалиста.

Хоть наши вопросы и создавались исходя из требований машинной обработки задачи, но, как это часто в таких случаях в нашей работе бывает, они в то же время помогли специалисту полностью осознать, каким именно образом он принимает решение. Эдакий фокусный психоанализ. В результате получился маленький «частный ИИ» для решения одной конкретной задачи.

Убедившись в исполнимости изначального пожелания клиента мы радостно спросили о его дальнейших планах на проект. В нашем понимании уже существовал волшебный результат, способный покорить воображение инвестора, который лучше нас придумает коммерческое применение технологии: от создания Big data для исследований в животном мире, до «конЬсультанта» по продаже четвероногих и даже «советчика» по ставкам на скачках. Кстати, немаленький сегмент в Северной Америке.

И тут мы несказанно удивились, услышав, что наш клиент, состоятельный американец, владеющий большим поголовьем животных, делал этот инструмент… для себя.

Поскольку он одновременно является и признанным профессионалом, и преподаёт в университете, то кто-то в университетской среде подкинул ему идею, что в наше время даже студенты делают курсовые по нейросетям и скармливают им изображения по всяким высосанным из пальца задачам. Так почему бы ему таким же образом не решить и свои вопросы? Ну, чтобы не мотаться про просторам своего ранчо и по ярмаркам самому, а поручить эту работу ковбоям, вооружённым приложением. Какая красивая картина, только представьте. И главное —  вполне решённый вопрос. Но, чёрт кроется в деталях. Взглянем на присутствующие здесь мифы.

Миф о простоте разработки.

Первый миф: IT — это просто. Каждый продвинутый школьник, а тем более студент, может сделать любое приложение быстро и легко.

Идея того, что каждая маленькая пиццерия или сапожная мастерская должна иметь возможность легко создать себе приложение для клиентов — уже давно реализована. Почему бы тогда каждому отдельному человеку не делать инструменты для себя одного, помогающие не только работать с информацией, но и… думать?

Однако простота и лёгкость IT-решений, которыми пользуются школьники или продвинутые пользователи, обеспечена огромной работой целых армий разработчиков инструментов и платформ, настройкой которых под конкретного пользователя и занимается «оператор», стоящий на плечах этих “гигантов”.

Прекрасно жить в таком мире, в котором люди уже считают IT-технологию настолько прирученной и дружественной, что легко придумывают как передать ей свои повседневные задачи, правда?

Как же разобраться, какие идеи можно реализовать просто, самому? Или нужно позвать на помощь школьника-очкарика или соседа, закончившего трёх-месячные курсы программистов? А для каких идей нет готовых инструментов для решения, и тебе нужен инженер?

Ключевое слово здесь: “типичный”. Платформы, конструкторы для создания программ, сайтов и другие подобные инструменты создаются под “типичные” и часто востребованные задачи. Понятно, что речи о технологической инновации здесь не идёт вовсе.

Если ваша идея требует инновации, то почти всё, на чём будет основываться решение для вас, нужно будет создать с нуля.

Ключевая разница в том — типичный ли это бизнес или всё-таки стартап с инновацией.

Про проблемы типичного бизнеса, который перерос возможности готовых платформенных инструментов и не «увидел» этого — я напишу вам в другой статье.

А сейчас продолжим про “Решалку” для дантиста, который не любит бегать за четвероногими пациентами.

Совет, который получил наш заказчик от университетского коллеги, базировался на общих представлениях о возможностях нейросети. Обычно оператору нейросети приходится неслабо соответствовать требованиям её разработчиков, когда он готовит задачу для решения с её помощью. Но чтобы оценить, насколько применима нейросеть для того, чтобы решить вашу конкретную задачу, нужно всё же привлечь специалиста.

Посмотрев на фото челюсти жеребца, полученное от клиента, мы с ужасом обнаружили, что на нём присутствует множество деталей, а не только те признаки, которые являются значимыми для решения вопроса возраста, например: и само животное, и пейзаж, и пальцы ковбоя, пытающегося убедить животину “сверкнуть пломбами”.

Мы поняли, что нейросеть либо никогда не решит задачку обучения, либо это решение займет всё время жизни не только нашего заказчика, но и его наследников. Представьте себе, что вместо того, чтобы получить себе помощника, клиент завёл бы себе вечного туповатого студента, о котором нужно заботиться сутками напролёт без особой надежды на успех. Как раб, прикованный цепью к древнеримским галерам, наш ветеринар сидит и скармливает фотки в нейросеть, бросив все свои дела, и сообщает ей, сколько лет лошадке, изображенной на каждом фото.

Мы сразу поняли, что нейросети нужно было бы как минимум помочь и направить её внимание только на существенные признаки в изображении. И после выделения элементов у неё вполне появился бы приличный прогноз на успех за обозримое время для обучения. И тогда наш клиент вполне смог бы воспользоваться плодами её труда ещё при жизни. Но, как я уже говорил, нашлось и более интересное решение без использования нейросетей. Окончательное решение базировалось, разумеется, не на простом подсчете элементов или их наличии, а на логическом сочетании целого ряда различных факторов.

Часто при применении инновационных инструментов требуется предварительное исследование вообще самой возможности их использования.

То же самое касается и решения о применении готовых платформ (Wordpress и т.д.), создающих ПО для типичного бизнес-проекта. Оператор платформы (сосед-студент или школьник-зануда) возьмётся за разработку и будет вести её до пределов платформы, нагромождая плагины и костыли, ища эти пределы естественным образом. Оценить ваши планы и их соответствие инструментам - не его задача.

Так что же можно сделать на основе готовых решений, а что придётся разрабатывать кастомно?

Это, конечно, вопрос не только лишь к технологической экспертизе. Часто бизнесу не выгодны платформенные или готовые решения просто потому, что они не позволят решать вопросы выхода на IPO, вопросы подстройки под нужды пользователя или вопросы безопасности. Но об этом в ещё одной отдельной статье.

Миф о вечной программе.

Другой миф, который создает иллюзию доступности технологий — это миф о том, что вообще возможно создать IT-продукт, который не будет требовать никаких изменений и издержек во время его эксплуатации. Эдакий вечный двигатель. И ему даже не надо менять масло.

IT — это самая быстро меняющаяся отрасль. Я не буду претендовать на полноту всего списка причин изменений, просто укажу некоторые существенные из них.

Любой проект существует в технологической инфраструктуре и требует модернизации вместе с модернизацией этой самой инфраструктуры.

Готовые решения, на основе которых реализован продукт, часто имеют бесплатные сервисы для начальных стадий развития бизнесов. Платформы, библиотеки, операционные системы и даже готовые решения из коробки «сами по себе» обновляются, требуя обновлений и у всех своих пользователей.

Но даже если вы не растёте как бизнес и продолжаете пользоваться этим «условно бесплатным» сегментом IT-рынка, изменения могут настигнуть вас в виде… «смерти» вашего поставщика.

Да-да, у любого «жителя» сети есть свой жизненный цикл, драма «брошенного проекта» или прекращение поддержки продукта после поглощения гигантом.

Для нашего дантиста такой проблемой могло бы оказаться простое прекращение поддержки выбранной им нейросети её разработчиками, если бы он пошёл по этому технологическому пути.

Мне также трудно представить, что существует «вечная» технология и «вечная» потребность пользователя в ней. Ведь изменения в живом продукте неизбежны.

Можно представить, что люди всегда будут определять возраст лошади по зубам, как это делали и в древности. Но если дать фантазии уйти в отрыв, то медицина будущего и диагностика — это наночипы и анализаторы, умные зубные щетки, браслеты…

Впрочем, если бы существовал бизнес на подобном приложении, то скорее всего он бы либо прикладывал технологию к новым задачам, либо расширял ветеринарное ассистирование.

Другим вполне ожидаемым источником постоянных изменений ПО всегда будут регуляторы рынка.

Cейчас рынок вступает в массовый этап и наш герой статьи со своими представлениями о доступности IT для любого человека — как раз реальное подтверждение этого перехода.

На этом этапе регулирование и широкое участие общественности в формировании этики IT-отрасли нам гарантировано.

Есть ещё один не такой явный мотиватор и источник изменений для всех действующих игроков на рынке IT — это медленное, но верное затухание старых и зарождение новых трендов.

Наш продукт с обработкой изображения в момент появления его идеи как раз удачно высветил образ нового тренда. Не зря ведь эта идея родилась в университетской среде, где до будущего можно дотянуться рукой. IT уже хорошо прошлось по теме работы с информацией, её получением, нахождением, передачей, структурированием. Теперь суть продукта меняется, и это происходит на наших глазах.

Программное обеспечение всё больше и больше встраивается в познавательные и мыслительные процессы пользователя, ассистирует им, и даже полностью автоматизирует их.