Как проверить, насколько на самом деле продвинут ИИ вашей компании: мнение эксперта
Рассказывает инженер c опытом работы в Facebook, Snapchat и Microsoft
Искусственный интеллект может полностью изменить методы ведения бизнеса. Но как понять, что ранние разработки находятся на правильном пути? Для Хуссейна Механны, главы отдела искусственного интеллекта и машинного обучения в Cruise, которая занимается беспилотными автомобилями, ключевым показателем того, насколько компания продвинулась в освоении технологии, является количество ежемесячно тестируемых моделей.
Например, когда Механна работал директором по инженерным разработкам в Facebook, их количество выросло с менее чем 100 в месяц до более чем 3 миллионов, поскольку ИТ-гигант вкладывал огромные средства в технологии. Для сравнения, в Walmart, который часто называют одним из лидеров по внедрению искусственного интеллекта, одновременно работает около 100 тысяч проектов.
В Cruise цифры почти наверняка меньше — Механна отказался говорить, сколько именно — но цель соучредителя Кайла Фогта: обучать алгоритмы и вводить модели в работу «почти так же оперативно, как компилируются коды», по словам Механны. «Но мы не такие быстрые».
Он отметил, что другие транспортные компании из Кремниевой долины запускают только по 20 моделей в месяц. Но одной из проблем для разработчика беспилотных автомобилей является огромное количество данных, необходимых для обучения моделей искусственного интеллекта.
«Размах модели и объем необходимых данных намного больше, чем у других компаний, — говорит Механна. — Это мультисенсорные данные в нескольких кадрах, так что потоки информации огромны. Самые большие за всю мою карьеру».
Длительная карьера Механны была тесно связана с общим ростом интереса к технологиям машинного обучения. В Cruisе, приобретённом General Motors в 2016 году, он отвечает за создание моделей искусственного интеллекта, которые могут предвидеть активность других водителей и пешеходов.
В настоящее время компания тестирует сотни своих автономных автомобилей в Сан-Франциско. Эти машины собирают тонны данных — сотни гигабайт в секунду, — которые затем используются для обучения моделей.
«После обучения мы оцениваем модели и как можно быстрее тестируем их в автономном режиме с помощью симуляций, — говорит Механна. — Модели, которые соответствуют ожиданиям и “выживают”, мы отдаём дальше в работу — и повторяем всё это снова и снова».
Механна также шесть месяцев работал директором по инжинирингу в Snapchat. До этого он был старшим инженером-программистом в Microsoft, поскольку технический гигант «вкладывал огромные деньги в машинное обучение, опережая даже Google». «Microsoft часто запускает перспективные проекты раньше других, но в конечном итоге не становится лидером, — говорит Механна. — Мы вкладывали большие усилия в развитие машинного обучения, и именно там я набил свои первые шишки».
Источник: Business Insider
Фото на обложке: Medium, Cruise
-
Партнёрский материал Онлайн-инкассация: как превратить наличную выручку в рабочий капитал 01 июня 2026, 10:00
-
Автомобили От «народного автомобиля» до гаража с Bentley и Lamborghini: история Volkswagen 28 июля 2026, 21:46
-
Бизнес От спора о будущем ИИ до большого бизнеса: история Claude 25 июля 2026, 17:00
-
Автомобили От ткацкого станка до Prius: история Toyota 22 июля 2026, 15:24
-
Бизнес Как поисковая строка превратилась в бизнес на $400 млрд: история Google 18 июля 2026, 18:00
-
Бизнес Компания, которая редко изобретала первой: история Apple 18 июля 2026, 10:40
-
IT От конкурента PlayStation до её поставщика: история Xbox 03 августа 2026, 00:07
-
Бизнес Как вафельница и Майкл Джордан помогли построить спортивную империю: история Nike 29 июля 2026, 20:14
-
Искусственный интеллект Alibaba представила ИИ-модель Qwen3.8-Max — нейросеть бросает вызов Claude от Anthropic 03 августа 2026, 19:45
-
Бизнес Акционеры «Т-Технологий» утвердили дивиденды за I квартал: общий объём выплат — 12,3 млрд рублей 03 августа 2026, 18:30
-
Бизнес ФАС возбудила дело против Apple — из-за отсутствия MAX и магазина приложений RuStore на iPhone 03 августа 2026, 17:42
-
Технологии Почти каждый второй смартфон в трейд-ин — Samsung: самыми популярными моделями стали Galaxy A5 и S24 03 августа 2026, 16:10
-
Искусственный интеллект Минцифры готовится ввести классификацию дата-центров в России — ЦОДы для ИИ выделят в отдельную категорию 03 августа 2026, 12:20
-
Технологии Apple предупредила о возможном дефиците iPhone, Mac и iPad — спрос на устройства компании оказался слишком высоким 02 августа 2026, 17:00
-
Банки Т-Банк выпустил новое приложение для iPhone — Air Pilot Log: сервис уже можно скачать в App Store 03 августа 2026, 19:09
-
Россия ЦОДы предлагают подключать к недозагруженным ТЭЦ — для компенсации дефицита энергомощности в Московской области 03 августа 2026, 15:50