Вчера Big data, сегодня deep learning и блокчейн - ведут ли эти хайповые темы к получению реальной пользы и экономического эффекта? Ну, кроме коловращения "инвестиций" и роста потребления электричества?
Если честно, то не очень. Причины следующие:
1. Постановка целей при использовании технологий. Те же Big data и machine learning родились из функциональной задачи подбора оптимальных рекламных материалов для посетителей сайтов. И сегодня большинство data scientist'ов занимаются именно этим: строят сложные модели для того, чтобы люди больше кликали по контекстной рекламе и чаще нажимали заветную кнопку "Купить". Что интересно - такое приложение интеллектуальных усилий мало кому кажется странным.
Применимы ли эти технологии для решения задач в промышленности или в науке? Конечно. Примеры есть, правда их не очень много.
Но те, кто этим занимается, не в тренде. В решении сложных, но узкоспециализированных задач нет хайпа, и ни один инвестор не будет в это вкладываться - даже если потенциальный эффект от решения задачи составляет миллиарды рублей.
2. Рынок инвестиций в технологии. Так сложилось, что основным способом реализации новых технологических разработок (если вы работаете не в госкорпорации или промышленном концерне, который инвестирует в разработки для себя) является привлечение венчурных инвестиций. Есть развитый мировой рынок инвестиций в стартапы, есть некоторый его отголосок у нас. Суть рынка такова: инвесторы перепродают друг другу доли в стартапах, и кто окажется последним с ничего не стоящей долей на руках - тот и проиграл. Операционная прибыль стартапов никого не волнует, поэтому почти все стартапы - за редким исключением, необходимым для поддержания веры в рынок - изначально обречены на убыточность и нулевой практический эффект. Деньги делаются не на прибыли от операционной деятельности стартапов, а на надувании стоимости доли для последующей перепродажи.
Любой инвестор вложится только в такой стартап, который он сможет спихнуть следующему инвестору. Для этого стартап должен предоставлять какой-нибудь продукт или услугу на рынке для физических лиц, желательно как можно более хайповую (возможность извлечь прибыль не важна, важна возможность привлечь внимание). Благодаря этому эффекту инвестор никогда не вложится в серьезную разработку для промышленного рынка, но с удовольствием вложится в любую малоосмысленную идею, в презентации которой можно написать заветные слова вроде таких: "в России 150 млн. человек, если из них 1% станут пользователями нашего продукта и заплатят по 100р. каждый, мы заработаем 150 млн. рублей". Полная фигня, конечно, но это работает. В общем, для большинства инвесторов идея, связанная с продажей кусочка виртуального "счастья" широким малообеспеченным слоям населения выглядит гораздо интереснее, чем решение любой прикладной проблемы в реальной экономике.
3. Подмена целей и средств. Мало кто задается вопросом: "есть такая-то функциональная задача, есть ли смысл применить для ее решения блокчейн или deep learning?". Чаще говорят: "есть блокчейн или deep learning, давайте его применим и вот сюда еще". То есть технология из средства становится целью, потому что она сама по себе модная и инвестиционно привлекательная. Эффективность решения функциональной задачи при таком подходе вообще никого не волнует.
4. Установка на отказ от умственного труда. Уже придумано множество технологий для его упрощения, и это не плохо - до тех пор, пока человек хотя бы в принципе понимает, как решить задачу без этих технологий. А deep learning, возведенный в абсолют, позволяет не упростить умственный труд, а вовсе от него избавиться. Платить за это приходится вот чем: машина выдала какое-то решение, но постановщик задачи не может его проверить или узнать, почему машина решила именно так. Computer says "no", как говорили в одном популярном сериале. Разумеется, такое ограничение технологии сужает спектр ее применимости (в сферах, связанных с безопасностью, такой подход точно не пройдет) и снижает ценность результата.
Радует только одно. Пока в публичном поле происходит надувание пузырей, пускание пыли в глаза и хайпожорство, многие все-таки работают и над "скучными", но реально необходимыми вещами. Постиндустриальная экономика (я сейчас про мир в целом говорю) не особо к этому стимулирует, потому что те, кто занимается модными и не слишком полезными практически вещами - получают гораздо больше материального и социального поощрения.