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».

Читать статью

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»)

Читать далее на сайте «Это Финляндия»

Читать далее

Финский эксперт ориентирует ИИ на благо человека

Меери Хаатая, эксперт по этике искусственного интеллекта (ИИ), считает, что экономика данных может процветать только, если граждане и потребители будут уверены, что ИИ используется в целях их благополучия.

Читать далее

Финский стартап исследует третью волну ИИ

Финская фирма Curious AI продемонстрировала впечатляющие результаты своих исследований в области ИИ, способного учиться и принимать решения как человек, и использовать образное мышление.

Читать далее

Финны объединили образовательную систему с искусственным интеллектом

Claned Group объединяет искусственный интеллект с финской образовательной системой и аналитикой данных, чтобы создать платформу онлайн-обучения, способную подстраиваться под индивидуальные требования пользователя.

Читать далее

Финская технология на основе ИИ развивает систему здравоохранения

Компания Fimmic разрабатывает интеллектуальные облачные программные продукты для цифровой микроскопии. Это ускоряет анализ образцов и улучшает качество обслуживания пациентов.