Машинное обучение, как новое ядерное оружие

В прошлом посте о российском венчуре я писал, что если бы он продолжал развиваться прежними темпами, то РФ могла бы претендовать на лидерство в области машинного обучения. Это один из трех главных секторов, за которые сейчас бьются Китай с США, наряду с 5G и операционками-экосистемами (такими как Android, iOS, Windows).

В свое время ядерная энергетика могла одновременно решать гражданские задачи (получение дешевой электроэнергии, там где нет потенциала для ГЭС) и военные (пугать всех ядерными боеголовки и тем самым предотвращать глобальные военные конфликты).
У машинного обучения сейчас примерно те же перспективы. С помощью него в гражданском секторе можно решать огромное количество задач автоматизации и повышать тем самым производительность труда.

И точно такие же перспективы у этой технологии в сфере вооружений.

И хоть взрывного роста в РФ у этой технологии не произошло, тем не менее идет ее поэтапное развитие с множеством успешных примеров.

ВКонтакте обучает алгоритмы распознавать неприличные жесты в «Клипах» — сервисе с короткими вертикальными видео. Тестирование проходит в рамках эксперимента: команда платформы предполагает, что такое решение сделает просмотр роликов более комфортным для зрителей, а также поможет не сталкиваться с негативом.

Планируется, что система сможет замечать в роликах грубые жесты — например, если кто-то показывает средний палец, а затем размывать их или закрывать чёрным прямоугольником. Новая функция основана на технологии распознавания жестов, благодаря которой управлять съёмкой клипов можно движением рук.

Подвид машинного обучения по распознаванию жестов - это достаточно свежая ниша, в которой еще очень многое можно реализовать. И если кажется, что затирание среднего пальца - это какая-то абсолютная хрень, не стоящая внимания, то стоит еще раз хорошенько подумать.

Сам по себе кейс является лишь примером использования технологии. А управление жестами, в свою очередь, имеет огромный потенциал развития и многомиллиардный рынок.
Начинается все с управления своим смартфоном и идет дальше до управления умным домом, автомобилем, городской средой, посещением магазинов и так далее.
Все это патенты и потенциально многомиллиардный рынок, и тот, кто первый застолбит на нем место, сможет в дальнейшем снимать сливки. Приятно, что российская компания делает успехи в этой нише.

И даже в примере с нецензурными жестами в коротких видео можно увидеть коммерческий потенциал: сокращение штата модераторов и снижение вероятности претензий со стороны госорганов за неподобающий контент, который смотрят дети. А это все экономия денег, а значит рост прибыльности компании.

Еще один пример - рынок единоборств, как развлечения (такие как MMA, кикбоксинг и бокс).
Возрастные ограничения в среднем по миру на них 12+. Но как только в процессе поединка один из бойцов ломает нос или получает сечку, то контент тут же превращается в 18+. А операторам и режиссерам трансляции приходится срочно что-то придумывать, подбирать ракурсы и вообще не показывать бойца)
И все это снова грозит потенциальными запретами от госорганов.

Машинное обучение точно так же может решать эту задачу, производя автоматический блюр носа или сечек у бойца.
И так из мелких примеров использования машинного зрения складывается многомиллиардный рынок.

@tlgdoc