Информация
Блог им. Richin_n_Finessin
Экономический эффект от развития AI на Яндекc - пока нет и появится не скоро
- 30 октября 2024, 10:28
- |
Я думаю тема с ИИ overhyped, есть один мой товарищ-айтишник, мнению которого доверяю сильно. Он говорит, что пока даже глобальные мейджоры типа Гугла Амазона и Майкрософта не понимают какие прибыли это может приносить потом.
Как я вижу ИИ — это все еще тот же машин ленинг когда айтишники сидят и кодят алгоритм что типа если произошло так, значит ответ должен быть такой. И вот они сидят это пишут и потом на больших данных тестируют и пускают в свет. И вот этот бесконечный процесс начали внезапно все называть AI (ИИ).
Как это может монетизироваться для Яндекса:
— улучшит рекламные алгоритмы и позволит выдавать рекламу более точечно именно тем людям которые больше всего в ней заинтересованны. Это увеличит эффективность Яндекс.Директ и приведет к перетоку туда рекламодателей с других площадок.
— в других сегментах ярковыраженного экономического эффекта пока не вижу
— косты с помощью ИИ наверное можно будет как то сократить, но сама компания четкого понимания не дает и ничего четкого не говорит на этот счет
Больше информации о ТМТ компаниях РФ в моем ТГ-канале (https://t.me/RichingnFinessing)
***Данный пост транслирует мое личное мнение, исходя из профессионального опыта. Не является инвестиционной рекомендацией и трансляцией официальной позиции моего работодателя***
теги блога Дмитрий Трошин
- ASTR
- Astra Linux
- DATA
- Diasoft
- FCF
- Headhunter
- IT
- IVA Technologies
- Linux
- MTSS
- OZON
- Positive Technologies
- RTKM
- SBER
- softline
- VKCO
- Wildberries
- yandex
- YDEX
- yndx
- айти
- акции
- Акции РФ
- Аренадата
- Астра
- Ашан
- выборы президента США 2024
- Группа Позитив
- Делимобиль
- денежно-кредитная политика
- Диасофт
- Дональд Трамп
- Ива Технолоджис
- инфляция в России
- искусственный интеллект
- каршеринг
- Ключевая ставка ЦБ РФ
- мобильный пост
- операционные результаты
- прогноз по акциям
- разработка ПО
- Сбер
- Сбербанк
- свободный денежный поток
- телекоммуникационный сектор
- торговые сигналы
- трейдинг
- фундаментальный анализ
- Хэдхантер
- ЦБ РФ
- экономика России
- Яндекс
Это заблуждение.
Дмитрий Трошин, я не стану дублировать информацию, в сети этого достаточно, однако в основе генерируемых нейронными сетями данных не императивное программирование. На настоящий момент нет досконального понимания, как и почему работает нейросеть. Это, если угодно, одно из «чудес» математики.
https://www.yahoo.com/tech/
потенциал ИИ большой. Беспилотные авто и грузовики — это самое первое.
В США вокруг этого бойня.
Представьте, у вас такси без водителя 24/7 катается. не нужно никаких зарплат будет и никому платитье, мигрантов этих е$учих. яндекс всех водителей и таксопарки пошлёт нахер, накупив автомобилей и установив в них роботов. Представьте дальнобойщиков-роботов. Фура будет сутками без штрафов и усталости ездить.
В конце концов, даже терминатора Т100 сможем повторить и воевать отправить
Про беспилотники понятное дело, что водителей и курьеров заменят и будет от этого эффект. Но это тоже очень долгосрочно, так как надо будет пройти еще большой путь по достижению производства беспилотного транспорта в индустриальных масштабах чтобы это было дешевле, чем ручной труд. До этой поры использование беспилотников будет лишь модным способом снижать рентабельность и денежный поток
Дмитрий Трошин, технологии те же самые. Вы же спросили про окупаемость. Вот вам пример, на чём можно окупить. А беспилотный транспорт — это не ИИ? Серьёзно?
это всё не вчера появилось. нейросети с 80х пытались разрабатывать. Беспилотник и Chatgpt — это всё ИИ, только в разных проявлениях
Дмитрий Трошин,
Это разные подходы, в 2018 году и ранее в основе систем навигации лежало машинное обучение: огромные объёмы данных, которые императивно обрабатываются условиями: если этот объект похож на [массив из 100500 объектов], то надо нажать на тормоз. Сейчас ИИ на базе нейросетей ограниченно начинает применяться на транспорте, поскольку это сложная задача и генеративные нейросети подвержены таким явлениям, как галлюцинации (официальное название). Насколько я понимаю, нейросети сейчас используются программистами и инженерами больше для создания оптимальных императивных машинных алгоритмов, нежели применяются непосредственно для оценки окружающей обстановки, поскольку ещё нет достаточно мощных нейронных сетей, которые можно было бы запускать в условиях автомобиля, независимо, без подключения к крупным центрам обработки данных, в которых функционируют модели.
Нейросети работают по принципу головного мозга животных. Они не оперируют данными непосредственно, используя заданные алгоритмы:
есть база данных с картинками разных цветов
есть императивный алгоритм, который объясняют программе, какие цвета надо смешивать с какими, чтобы получились производные цвета
Нейронная сеть сама создаёт свою математическую модель данных такой, какой она её видит, подобно тому, как человек создаёт модель языка, когда изучает язык: помимо самого алфавита, в модели языка важны связи и «веса» связей между буквами. Затем уже индивидуально оперирует данными опосредованно через призму этой модели так же, как каждый человек владеет языком по-своему, потому что у всех разные «веса» связей между буквами: кто-то отдаёт предпочтение одним языковым конструкциям, а кто-то другим.