Финский предприниматель – эксперт в кибербезопасности

Учредитель F-Secure и председатель совета директоров корпорации Nokia, Ристо Сииласмаа рассказал нам, как началась его карьера, как мыслить «по-предпринимательски» и как лучше понять ИИ и машинное обучение. Последнее «гораздо увлекательнее, чем я мог предполагать».

Ристо Сииласмаа — председатель совета директоров корпорации Nokia, предприниматель по духу. Он руководил недавним преобразованием Nokia и является учредителем и председателем правления F-Secure, компании, работающей в сфере кибербезопасности. К тому же он известный бизнес-ангел, который инвестировал во многие стартапы. Читать его историю:

«В конце 1980-х меня захватила идея искусственного интеллекта. Дни напролет я работал над задачами обработки текста на естественном языке, используя причудливый язык программирования под названием Lisp. Эта работа не представляла большой ценности, но зато теперь я могу с чистой совестью говорить, что стоял у истоков ИИ.

Компания в сфере кибербезопасности, которую я основал в 1988-м, в 2006 году начала использовать нейронные сети для выявления вредоносных приложений. И хотя F-Secure не достигла большого успеха (такое часто случается, если вы предлагаете новую технологию слишком рано), это был мой второй опыт использования ИИ и первый — машинного обучения.

Ну что, бог троицу любит? Очередной всплеск интереса к машинному обучению пришелся примерно на 2012 год. Я продолжал подпитывать воображение перспективами интеллектуальных машин, читая книги и встречаясь с исследователями в этой области. Как председателю совета директоров Nokia мне повезло оказаться среди разработчиков искусственного интеллекта и пионеров в этой отрасли. Поначалу у меня были весьма туманные представления об ИИ. Мне казалось, эта тема так сложна, что на ее понимание уйдут годы. А еще я разочаровался в некоторых собеседниках. Они стремились показать эксклюзивное знание темы, а не изложить вопрос простым и понятным языком.

Так что какое-то время я потратил на жалобы. Где взять качественные материалы, которые бы объясняли, как работает машинное обучение, таким образом, чтобы это понял обычный человек?

Затем я вспомнил, что значит быть предпринимателем. Настоящему предпринимателю чужды жалобы, он всегда пытается решить проблему самостоятельно. Я долгое время был генеральным директором и председателем совета директоров. И я привык, что мне все разъясняют. То есть черную работу делает кто-то другой, мне же остается задавать правильные вопросы.

Иногда руководителям и президентам может казаться, что им не по статусу разбираться в технологиях, что нужно сосредоточиться на таких вещах, как «создание акционерной стоимости». Или же они могут опасаться, что не разберутся в сложных на первый взгляд вопросах, а потому даже не пытаются. Но ни один из этих подходов нельзя назвать предпринимательским.

И я подумал: почему бы не изучить машинное обучение самостоятельно, а затем передать знания другим, пытающимся разобраться в тех же вопросах людям? Осуществив быстрый поиск в Интернете, я обнаружил курсы Эндрю Ына на Coursera. Я начал изучать курс «Машинное обучение», получая огромное удовольствие от очередного приобщения к программированию. Эндрю оказался отличным преподавателем, который искренне хочет, чтобы люди чему-то научились.

Прошло совсем немного времени, и я уже смог оценить как минусы, так и плюсы состояния машинного обучения на тот момент. С одной стороны, я ожидал большего, с другой — во многих приложениях оно оказалось мощнее и гораздо увлекательнее, чем я мог предполагать.

Со временем я уже разбирался в теме достаточно хорошо, чтобы самостоятельно разъяснить директорам компаний, политикам, ученым (в других областях) да и любым ответственным лицам наиболее важные, на мой взгляд, аспекты машинного обучения. Я хотел поделиться с ними тем, почему, например, машинное обучение сейчас так актуально и почему опасно его игнорировать. Благодаря Эндрю Ыну, я мог это сделать.»

Пять фактов о машинном обучении

  • Машинное обучение — это не программирование. Это обучение на основе данных. Ценность полученного результата зависит от качества исходных данных, которые вы предоставляете.
  • Поскольку интеллектуальная часть сводится к обработке чисел, а архитектура относительно проста, система не является полноценным искусственным интеллектом. Системы машинного обучения не умеют думать. Пока.
  • Машинное обучение — это улица с односторонним движением. Нейронная сеть может распознавать лица, но ее нельзя попросить описать известное ей лицо.
  • Если научить систему машинного обучения двум навыкам, она не сможет объединить их для получения третьего навыка. Системы не автономны.
  • Мы начинаем делать первые шаги в применении машинного обучения. Нас ждет революция, но она только зарождается.

Текст: Ристо Сииласмаа, журнал «Это Финляндия» 2019 г.
(Введение: редакция сайта «Это Финляндия»)