Одним из ключевых выступлений на конференции «IT-Ось — 2018» стал доклад Кирилла Корнильева, вице-президента по продаже компьютерных систем IBM в Центральной и Восточной Европе, в котором он рассказал участникам мероприятия об основных положениях очередного исследования корпорации «5 in 5». Смысл его в том, чтобы определить какие пять новых технологий (не общих тенденций, а именно технологий — прим. ред.) уже через пять лет кардинально поменяют то, как мы будем жить, работать и общаться. И в этом году были названы следующие инновации.

1. Криптоякоря

«Никто не любит подделки, — констатирует Кирилл Корнильев. — По оценкам специалистов, ежегодно в мире контрафакт отъедает от мировой экономике примерно 600 млрд долл. А это означает, что решив проблему появления подделок, можно улучшить ситуацию в мировой экономике».

Чтобы потребитель был уверен, что приобретенный им товар аутентичен, у него должна быть возможность в любой момент проверить подлинность товара. А значит, что необходимо создать технологию, которая обеспечит отслеживание товара на всем пути от точки производства до конечного потребителя. И, в принципе, такая технология уже есть: блокчейн мог бы прекрасно справиться с этой задачей, если бы не одно «но». Блокчейн работает только в цифровой реальности. Как же связать физический объект с цифровой записью в блокчейн так, чтобы эту запись никто не мог подделать?

По мнению авторов отчета, на помощь придут криптографические якоря, которые позволяют однозначно связать физический объект с записью в компьютерной системе. И одним из таких криптоякорей может стать самый маленький в мире компьютер, размеры которого сопоставимы с размерами крупинки крупной соли (внутри которой уменьшается все: питание, процессор, память и т.д.), а мощность — с мощностью персонального компьютера образца 1990 г. Стоимость этого компьютера — всего 10 центов.

«Конечно, для отслеживания происхождения канцелярских кнопок использовать такие компьютеры будет банально дорого, — комментирует Кирилл Корнильев. — Но чтобы определить подлинность бутылки хорошего вина — прекрасное решение: эти 10 центов внутри цены товара не будут иметь никакого значения». Кроме того, авторы отчета напоминают, что криптоякоря будут не только отслеживать происхождение товара, но и, записывая в систему все, что происходило с товаром, собирать информацию, как товар транспортировался, хранился и т.д.

Предполагается, что первые решения на базе данных компьютеров появятся уже осенью 2019 г. А через 5 лет этот подход получит массовое распространение.

Кирилл Корнильев отметил, что своим появлением криптоякоря обязаны ситуации на международных рынках лекарств: «В некоторых странах до 70% продающихся лекарств —контрафакт. И это катастрофа. Развитые страны оказывают поддержку развивающимся, выделяют средства, но все это разворовывается и не доходит до тех, кто в этом действительно нуждается. Возьмем пример: диагностическое оборудование для тестирования малярии. Это достаточно массовый продукт, но его постоянно подделывают. Подделываются QR-коды, серийные номера, сроки годности и т.д. И, конечно, для таких товаров внедрение криптоякорей снимет большое количество проблем. Потому что, просто поднеся смартфон, вы сможете узнать о товаре всю необходимую вам информацию».

2. Криптозащита

Хаккеры и дальше будут пытаться взламывать все и вся, до тех пор, пока не столкнутся с «криптографией на решетках», с новыми принципами криптографии, которые кардинально отличаются от того, что мы используем сейчас.

Сегодняшняя парадигма и статус-кво криптографии основываются на принципе разложения на простые множители. Такой подход может считаться достаточно сложным для взлома, но он вряд ли обеспечит безопасность и защиту от мощных квантовых компьютеров, которые в считанные минуты смогут сломать любую защиту, созданную по данному принципу. И как только квантовые компьютеры станут достаточно распространенными, вся нынешняя криптография станет бесполезной.

«Поэтому были разработаны новые математические методы, которые уже сейчас позволяют нам создавать криптографию другого поколения и обеспечивать защиту информации на другом уровне», — объясняет Кирилл Корнильев.

А второй аспект в рамках темы криптографии, на который Кирилл Корнильев обратил внимание слушателей — это полное шифрование: «Сегодня даже конфиденциальные данные для повышения доступности обычно хранятся в естественном, незашифрованном состоянии. Выглядит это так: файл кодируют и шифруют только, чтобы его передать. А после передачи его опять раскодируют и будут хранить, как и прежде, в расшифрованном виде. Но мы уже переходим к новой модели, когда будет зашифровано всё и всегда. Расшифровываться будут только отдельные поля, которые нужны для работы с файлом, и только в тот момент, когда к ним идет обращение. И сразу же в процессе работы все снова будет зашифровываться. При таком подходе файл постоянно инкапсулируется в новый тип оболочки, основанной на новых методах криптографии — криптографии решеток или правильнее сказать, основанный на достижениях криптоаналитического метода редукции базисов решеток. Эти новые подходы позволят, например, кредитному агентству анализировать степень доверия и возможность выдачи кредитов индивидууму, не раскодируя ни его имени, ни его фамилии, ни каких-то других его данных. На выходе будет просто получаться либо „да“, либо „нет“. В этой ситуации информация будет гораздо более защищенной, чем сейчас. Уже сейчас есть серверы, в том числе и в нашей линейке, которые уже используют подобные подходы к шифрованию. На них ничто не хранится в незащищенном виде. И только когда файл „влетает“ в процессор, он раскодируется, обсчитывается и снова кодируется, и в зашифрованном виде укладывается на хранение».

Таким образом в криптографии произойдут изменения: будут использоваться новые методы шифрования и для уменьшения риска взлома всей информации будет происходить повсеместное шифрование с расшифровкой только на момент обработки.

3. Smart-планктон

Третья технология, о которой говорится в отчете, может показаться нам, сухопутным жителям, не очень интересной. Тем не менее это очень важно, ведь все мы понимаем, что вода мирового океана постоянно загрязняется, что ведет ухудшению здоровья экосистемы. И ученые постоянно ищут новые подходы для решения этой проблемы. Например, были созданы роботы-микроскопы на базе искусственного интеллекта.

«В рамках борьбы за здоровье мирового океана был создан искусственный планктон, — объясняет суть технологии Кирилл Корнильев. — Эти маленькие роботы плавают в океане вместе со стаями живого планктона, фотографирует и фиксирует состояние планктон вокруг себя, сами объединяются в сети, связываются с буями, которые обеспечивают связь с глобальными „облаками“ для обсчета полученной информации. Ведь малейшее изменение качества воды приводит к изменениям в поведении планктона: в том, как он двигается, как размножается и т.д. Поэтому мониторинг состояния планктона равносилен мониторингу качества воды в водоеме. Таким образом, „умный“ планктон, живя в естественной среде, будет в онлайн режиме мониторить всю воду в океане».

Утверждается, что данный подход к мониторингу воды в океане найдет широкое применение, а в течение следующих пяти лет станет массовым.

4. Предвзятость искусственного интеллекта

Эта тема, по мнению авторов доклада, граничит с этическими устоями общества. В информатике есть такое понятие — GIGO (Garbage In, Garbage Out)*. И все прекрасно понимают, что при обучении ИИ качество этого обучения зависит в том числе и от того, на каких наборах данных тренируется модель. И, если в данных есть предвзятость, то и общий результат работы модели, будет тоже предвзятой.

«Специалисты ожидают такой же взрывоопасный рост предвзятости искусственных интеллектов, как в свое время мы столкнулись с взрывным ростом количества вирусов, — отмечает Кирилл Корнильев. — Поэтому человечество должно научиться жить с пониманием, что ИИ может быть предвзятым и может делать не только то, что от него хотят. Ведь человек, обучающий ИИ, может как намеренно, так и без умысла привнести в обучаемую систему свои предвзятости. В настоящий момент известно свыше 180 видов предвзятостей у людей. И любая из них влияет на решения, которые этот человек принимает. И основная опасность заключается в том, что эти предвзятости будут передаваться ИИ, в том числе и системам, которые будут помогать государству и бизнесу принимать решения. Таким образом человечество может столкнуться с этическими проблемами, когда натренированные модели будут принимать решения, основываясь на предвзятостях по расовому, половому или любому другому признаку. В свою очередь, появление подобных решений, может привести к подрыву доверия человека к искусственному интеллекту».

Конечно, в идеале всем хотелось бы, чтобы система ИИ, которой дается набор данных, содержащих предвзятости, могла сама их исправлять и не учитывать их при вынесении решения.

Но на практике могут встречаться и другие варианты развития событий: система ИИ будет настолько хороша, насколько хорош набор данных, на основе которого вы его обучаете. Если нет предвзятостей, значит, у вас хорошо обученная модель. Если предвзятости есть, значит, как обучили, так и обучили. Это, по мнению авторов отчета, поправимая ситуация, так как можно постараться сделать набор данных без предвзятостей.

Но есть еще и худший вариант, при котором на входе в систему подается хороший набор данных, а на выходе все равно получается предвзятый результат.

«И в настоящий момент очень много говорится именно об этическом аспекте проблемы, что у нас должна быть возможность оценивать степень своего доверия к той или иной системе, построенной на базе ИИ, — отмечает Кирилл Корнильев. — Создание методологии оценки качества ИИ на предвзятость говорит о том, что мы вплотную на практике приблизились к вопросам, о которых читали в произведениях Айзека Азимова — к формулировке трех законов робототехники, которые как раз и говорили об этике в отношениях роботов и людей, о том, что мы сами привносим элемент этики в искусственный интеллект, о том, что мы должны начать оценивать степень нашего доверия к системе, о том, насколько данная система правильно себя ведет. Я и не мог подумать, что мы так быстро доживем до того времени, когда будем всерьез говорить, что через пять лет повсеместно системы ИИ прежде, чем массово использоваться, будут оцениваться конечным пользователем и на предвзятость».

5. Квантовые компьютеры

Через пять лет квантовые компьютеры станут реальностью и выйдут за рамки научных лабораторий, отмечает Кирилл Корнильев: «Принципы их работы кардинально отличаются от традиционных, привычных нам компьютеров. Надо понимать, что эта система гораздо более производительная не просто потому, что погружена в гелий. В основе этих компьютеров заложены совершенно иные принципы работы. И пока данные системы применяются для решения очень специфических задач, например, моделирования. И это гораздо больше похоже на то, как работает человеческий мозг, чем на то, как работает привычная нам архитектура машин. И в ближайшее время такие компьютеры смогут за считанные секунды решать сложнейшие, не решаемые ранее задачи. Именно поэтому и произойдет то, о чем я уже говорил: все известные сегодня методы шифрования могут стать неактуальными, так как квантовые компьютеры будут с легкостью их взламывать.

О том, что эти технологии будут доступны очень скоро, говорит тот факт, что уже сегодня наша компания создала реальные квантовые компьютеры, которые предоставлены для доступа через облако. Сободным доступом к ним воспользовались более 80 тыс. пользователей из 143 стран, было осуществлено 3 млн. запусков, выпущено более 60 научных статей. И очень важно, что 1500 университетов и 300 высших школ также имеют доступ к этим системам и уже занимаются созданием программы для этих „машин“.

Если же говорить об этой системе с коммерческой точки зрения, то она представляет собой международную сеть хабов, а также сообщество участников, которые инвестируют в разработку программных средств для данной системы, и партнеров, работающих над созданием первых коммерческих приложений на ее базе. В этой работе принимают участие и ведущие исследовательские институты, и коммерческие структуры. И квантовый компьютер перестал быть чем-то экзотическим и стал платформой, о коммерческом применении которой задумываются уже сейчас. И через пять лет эти системы станут обыденным и достаточно массовым продуктом».

*«Мусор на входе — мусор на выходе» — принцип в информатике, означающий, что при неверных входящих данных будут получены неверные результаты, даже если сам по себе алгоритм правилен.

Источник: Светлана Белова, crn.ru

Версия для печати (без изображений)   Все новости