Вызовы, с которыми мы сталкиваемся сегодня, часто не имеют отношения к технологиям. Они требуют другого опыта — прежде всего, жизненного. Профессиональные связи обрели новую ценность, а сообщество стало ещё более значимым.
Вместе со спикерами трека про жизнь YaTalks 2022 обсудим, как строить карьеру, управлять командами, соблюдать work-life balance и развиваться.
Расшифровка видео(~2ч из 9ч)
1:51
[музыка]
2:40
[музыка]
2:52
Всем доброе утро Меня зовут Александр Свешников и я Рад приветствовать вас на
2:58
главной конференции Яндекса для it-сообщества в этом году мы все
3:03
столкнулись со сложностями и трудностями которые не имеют никакого отношения к технологиям поэтому профессиональные
3:11
связи обрели новую ценности стали еще более значимыми в 2022 году главным из
3:18
всех софт скилов оказалось человечность и именно она будет основой и основной
3:25
Темой ятокс Вас ждут два дня встреча с экспертами со всего мира мы поговорим о
3:31
макро трендах масштабных запусках прорывах технологических
3:37
так как с инженерами продуктовыми менеджерами и
3:42
представителями комьюнити А в треке про жизнь мы поделимся с вами новым опытом
3:48
инсайдами подходами решениями ответами на вопросы без ответов Другими словами
3:54
ятокс в 2020 втором году о том что помогает нам оставаться людьми и
4:01
продолжать делать мир проще а технологии доступнее и лучше Я работаю в Яндексе
4:08
уже 7 лет большую часть из этого времени руковожу людьми поэтому как никто
4:14
понимаю важность коммуникации и человеческих отношений мой собственный
4:20
музыкальный проект Амби Саша также связан с человеческими отношениями
4:25
а теперь несколько важных организационных моментов конференция пройдет два дня
4:33
и пройдя в два параллельных потока полное расписание находится под плеером
4:39
трансляции также под плеером трансляции находятся кнопки переключения между
4:45
потоками не переживайте Если вы не сможете посмотреть доклады из обоих
4:51
потоков одновременно поскольку вся трансляция будет записываться Вы можете
4:57
спокойно посмотреть их позже Вы можете смотреть трансляцию на сайте
5:03
ятокс кстати Я рекомендую именно этот способ смотрения Если вы хотите задавать
5:09
вопросы нашим экспертам и получать на них ответы точнее на самые актуальные из
5:14
них также трансляцию Вы можете смотреть на YouTube и ВКонтакте
5:20
в ближайшие полчаса мы с вами Встретимся с моими коллегами которые каждый день
5:27
делают сервисы Яндекс лучше о чем обычно там говорят в утренних шоу
5:33
погода пробки давайте наверное все это и обсудим с гостями в нашей Белградской
5:40
студии Сербия Еще недавно радовала айтишников
5:45
теплые осенью в Сербии кстати говоря вообще погода имеет большое значение один ветер выдувающий дым чего только
5:53
стоит А сейчас уже немножко приходится конечно утепляться И к нам подключается
5:59
Александр ганьшин ученый руководитель сервиса погода Яндекса Саша привет
6:09
или по-сербски доброе утро Расскажи как сегодня лучше одеваться тем кто собирался выйти на улицу в Москве или в
6:16
Белграде сегодня в Москве сохранится такой легкий
6:22
морозец на этих выходных днем до -6 градусов ночи до -12 сегодня будет
6:28
легкий снежок Вот завтра будет светить солнышко но и на неделе все-таки ожидаем
6:35
потепления в конце недели где-то до -2 градусов но в Белграде морозится гораздо теплее
6:43
температура в районе 10 градусов которые сохранится в течение недели Ну и
6:49
как правильно уже было сказано будет сильный ветер сегодня ожидаем порывы до
6:55
17 м/с Так что смог должен разогнаться и не принять
7:03
Я ужасно рад тому факта что в Москве морозец А здесь его к счастью нет Скажи
7:10
пожалуйста ты вот так точно все про погоду рассказал что вообще требуется для того чтобы точно иметь возможность
7:17
эту погоду прогнозировать чтобы точно прогнозировать погоду и он
7:22
сначала точно измерить Вот для этого используется разные средства например
7:28
метеостанции которые могут нам подсказать Какая сейчас температура ветер влажность и так далее Ну конечно
7:36
всякие приборы которые следят за осадками например мы используем эти
7:41
логические рада спутниковые приборы Ну конечно используем сигнал от людей
7:47
которые нам тоже помогает делать прогноз погоды например приложение Яндекс погода
7:52
можно сказать соответственно если мы видим что
8:02
совсем не так как мы обещаем
8:09
когда у нас есть
8:20
несколько и вот в Яндексе мы используем машинное обучение чтобы найти оптимальную комбинацию между
8:27
различными прогнозами которые несут в себе сами по себе ошибки потому что
8:32
прогнозы ошибаются но мы как раз ищем оптимально сумма этих прогнозов таким
8:37
образом чтобы она наиболее точно совпадала с реальностью за окном Вот
8:43
видите друзья даже при определении погоды в технологическом сервисе важны
8:48
не только технологии eml но еще и люди которые помогают это погода определять
8:55
кстати говоря о людях расскажи пожалуйста Как вообще выглядит ваша
9:00
команда что она из себя представляет ты вот например ученый а не только руководитель сервиса А кто твои коллеги
9:08
это метеорологии какие-то специальные или что Да конечно У нас есть и специалисты
9:15
которые знают про метеорологию про физику Атмосфера про гидрологию
9:21
У нас есть Прямо выделенные люди которые получили специальное образование по этой теме
9:28
кандидаты наук Или те кто защитится в ближайшее время Но между тем есть также
9:35
разработчики и машинного обучения и бэкендеры франкендеры и мобильные
9:43
разработчики конечно тестирование аналитики дизайнеры менеджеры Ну полный
9:48
набор it-специалистов у нас используется для того чтобы составить прогноз погоды Ну команда у нас распределённая
9:55
исторически Мы сидим в трёх городах это Москва Питер и Екатеринбург впоследствии
10:03
время городов конечно стало больше в том числе есть люди в Сербии
10:10
около 45 человек мы растем и появляется
10:15
Новые люди которых мы нанимаем потому что меняется Круг задач сейчас мы Кроме
10:21
разработки и ученых нанимаем людей которые помогают
10:27
выходить нам на международные рынки и сделал созов аналитиков которые строят стратегию по
10:35
тому как нам работать не только в России но и зарубежных
10:43
Слушай а погода вообще это такая странное явление оно быстро меняется в
10:48
краткосрочном периоде А в долгосрочном Мне кажется погода медленно меняется в масштабах мира и тысячелетий А что в
10:57
вашем сервисе вообще как часто появляется что-то новое
11:03
периодически Ну конечно мы всегда работаем над качеством может быть это
11:08
человеку не очень заметно потому что интерфейс на может чет не поменяться но
11:14
под капотом там может быть вся модель вся технология переписана Быть Заново
11:19
для того чтобы улучшить прогноз на 1 градус или сделать прогноз осадков чуть
11:26
получше Вот но из-за того что видит пользователя например в этом году мы работаем над такой персональной
11:33
погодой то есть мы делаем более человечный прогноз погоды у нас появились специальные а
11:41
прогнозы например для горных э видов спорта для дачников и садоводов для
11:49
любителей водного вида спорта вот в ближайшее время мы запустим
11:55
специализированный прогноз для людей которые занимаются спортом на улице бег
12:01
или а беговые лыжи Так что следите за новостями
12:07
мои пока делай новые фичи для людей Ну и конечно
12:12
в том числе и запускаем B2B продукты не
12:18
только для пользователей но и для других бизнесов например сейчас я был в Бразилии где мы
12:27
общались с нашими потенциальными партнерами для того чтобы усилить наше присутствие там
12:33
вот так вот друзья получается Если вы дачник или лыжник то для вас есть своя
12:39
собственная отдельная версия погоды если тебя правильно понял все Так расскажи пожалуйста ты вот
12:46
сказал что ты из Латинской Америки вернулся а что там какая там специфика
12:53
вообще работы с погодой специфика с погодой там такая что обычно
13:01
для того чтобы сделать хороший прогноз погоды нужно получить максимально объективную
13:08
информацию о том какая она сейчас Латинской Америке примерно как в России
13:14
на самом деле например метеорологических радаров очень много поэтому актуальную
13:20
информацию дождя сказать труднее У нас есть спутник информации это как мы усилием
13:26
присутствия мы получаем информацию от людей которые как раз люди новые
13:34
Латинской Америки помогают нам делать прогноз
13:39
потому что текущий
13:50
по качеству
13:56
пережали их люди бизнес были довольно тем что моим предоставляем
14:02
Спасибо Саша и напоследок мы в этом году на яток рекомендуем от книги от
14:10
экспертов из спикеров Расскажи пожалуйста в течение прям секунд 10 Какие книги вдохновляют тебя
14:18
меня в детстве вдохновляли романы Джеймса фенимора Купера это про
14:25
индейцев европейцев которые приехали на американский Континент очень рекомендую
14:31
Если вы не читали это прям классика Мне кажется на основе жанр вестерн родился Спасибо
14:39
пока Жаль что Сербии счастливо Жаль что в
14:45
Сербии нельзя заказать вкусный кофе из лавки к которому все привыкли я привык к
14:53
крафу но здесь его не существует для меня это было открытием
14:58
Зато здесь есть вкусные каффа не знаю какого он рода Надеюсь наши зрители в
15:05
разных странах пользуются лавкой А я хочу представить Олега
15:11
Ермакова руководителя службы серверной разработки го Олег привет Всем привет
15:16
жаль что ты без кофе в отличие от меня да да Яндекс вышел сервисами такси
15:22
доставки Белград и все Да хорошо у нас сегодня такой знаешь получается как бы
15:29
Мировой канал новостей у нас точно как минимум есть две страны Расскажи
15:35
пожалуйста в каких странах представлены сервисы Go сегодня как вообще изменилась
15:41
ваша география двадцать втором году я наверное не назову прям сами страны Но скажу что Яндекс уже вообще довольно
15:49
большой Мы вышли более чем 20 стран в разных регионах в разных частях света и
15:55
в Африке в Латинской Америке в Центральной Азии очень большой но и надо заметить что мы
16:01
в целом выходим даже не только с продуктовой экспансии но и с технологической Мы в Белграде Если не
16:08
ошибаюсь уже провели пару этапов и вот 14 декабря будет metab о продуктовой
16:14
разработки где ребята из Яндекса будут рассуждать о том какой же должен быть
16:20
баланс между качеством и скоростью разработки А что за два других был именно Тапа Если не ошибаюсь был metab
16:28
ознакомительный ну просто для знакомства сойти сообществом и
16:34
по-моему был metab про мобильную разработок вот какая интересная тема друзья все
16:40
таки развивает технологии достаточно долгое время А вот в наше время все
16:46
задумались остановились таки надо наверное соблюсти баланс между продуктом запусками и технологиями видимо
16:54
обстановка на это повлияла Расскажи пожалуйста как часто вообще у вас происходит этот новые запуски
17:01
запуски у нас происходят довольно часто я рефлексирую так не знаю смотрю и иногда
17:07
даже удивляюсь как много всего ребята успели запустить
17:13
у нас в целом наверное порядка 10 разных продуктовых направлений в каждом из
17:19
которых менеджеры разработчики команда пытаются сгенерировать новые какие-то идеи
17:25
гипотезы и потом смотришь и за месяц успели запустить и тариф для людей с
17:32
ограниченными возможностями и какие-то
17:38
фичи связанные не знаю с оператором экспериментируем с тем Как
17:44
должен выглядеть и успели запустить новую страну то есть какое-то прям бешеный там
17:52
это интересно А вообще много гипотез вы проверяете то есть сколько из них
17:58
отваливаются это какие порядки хотя бы цифры чтобы такие запуски делать Я как
18:03
раз вот для первого продуктового митапа который был в Москве про продуктовую
18:09
разработку пытался собрать статистику и субъективно показалось что у нас наверное отваливается порядка 80
18:15
процентов гипотез вот я пытался понять насколько это вообще адекватная цифра собрал статистику от Ну вообще поискал и
18:24
нашел статистику от ребят из букинга которые говорят что у них 90% гипотез
18:30
отваливаются То есть в принципе это кажется норма достаточно высокий показатель в два раза еще раз доказывает
18:37
что отрицательный результат тоже результат продуктовый разработки отличный пример
18:44
а если вообще особенности запуска фичей в разных странах может быть особенности
18:50
проверки гипотез даже да да это некоторая такая часть работы которая не
18:56
думаешь пока продукт не начинает работать международным рынком есть
19:02
страны в которых Ну вот в принципе допустим не так много тарифов как в
19:08
Москве есть и приложение оно в принципе ну не так
19:15
готово к этому или есть страны в которых не так хорошо развиты карты и пассажиры
19:23
пытаются с водителем какими-то есть другие страны в которых более
19:31
развитый рынок но есть особенности например связанные с правительством что
19:36
есть жесткие ограничения того как должно работать Такси допустим по счётчику есть
19:42
страны во-первых платные дороги допустим являются важной частью инфраструктуры и
19:49
туда Просто нет смысла выходить Пока у тебя нет этой фичи в приложении
19:54
отзывы кстати интересно ты сказал что есть страны с государственным регулированием такси Да ну можно и так
20:02
сказать да Сербии вроде как она тоже есть Однако вчера например меня водитель
20:07
такси нагрел как-то счетчик X4 Странно что такое происходит странах
20:14
такси Ну хорошо мы Как и договаривались продолжаем книжную тематику Расскажи
20:22
пожалуйста Ты вообще Читающий человек ну наверное да Что из последнего ты читал Да у меня есть
20:29
опять же вот рефлексировал понял что у меня есть сильный перекос в сторону технической литературы которые я пытаюсь
20:36
исправить вот из технической литературы Мне очень нравится все издания и
20:42
[музыка] можно просто буквально все книги которые
20:47
выходят там читать Ну наверное самый фундаментальные там applications и
20:54
паттерны микросервисного взаимодействия от Криса ричардсона вот а из
21:00
художественной литературы но последняя наверное последняя интересное произведение от
21:06
жан-кристов гранджа Пассажир у нас кстати говоря в течение сегодняшнего дня
21:12
огромное количество на яток с интересных докладов связанных с отношениями между
21:18
людьми с построениями разных разными людьми разных возрастов с построением
21:24
собственного карьерного трека Я слышал что ты пришел в яндекс-разработчиком и
21:31
сейчас руководишь сервисом бэкенд разработки
21:37
Расскажи пожалуйста ты рекомендуешь этот путь развития нашим зрителям и какие
21:44
есть вообще вариации этого пути на твой взгляд да конечно Ну здесь
21:49
сильно зависит на самом деле от предпочтений и личных качеств каждого из
21:56
разработчиков в команде мы довольно долго рассуждали Внутри там команды
22:03
руководителей и поняли что в принципе этот трек именно в руководстве он скорее
22:08
не обязательный он Именно под личные качества человека если ему хочется работать с людьми если ему нравится не
22:16
знаю мотивировать нравится развивать ребят в команде нравится участвовать допустим в найме Вот Но как вот сказал
22:25
это не обязательный вариант есть вариант развиваться в тех Лиды участвовать
22:30
именно В архитектурной части проекта участвовать
22:36
project-менеджменте проектов А можно в принципе участвовать в роли индивидуума контрибьютора то есть такого волка
22:43
одиночки который копает скорее вглубь но тоже несет
22:49
довольно большую зону ответственности которую пытается развивать хорошо вот ты
22:54
сейчас находишься в Сербии Расскажи пожалуйста если прям фантазировать какой бы сервис
23:00
Go Ты запустил бы здесь еще не существующих
23:06
Это хороший вопрос не знаю мне Мне нравится
23:11
наблюдать как наши сервисы выходят в все регионы и поэтому я бы с радостью увидел
23:16
здесь все наши сервисы Надеюсь что когда-нибудь появится Go граффити
23:23
например Это тоже острая тема Сербии Олег Спасибо тебе большое ждем В любом
23:29
случае больше городских сервисов разных странах сегодня кстати говоря движение на
23:37
дорогах Москвы и белграда будет свободным Ну или по крайней мере я на это надеюсь
23:42
А я хочу представить нашего следующего гостя Это Илья Хохлов разработчик Яндекс
23:50
карт Илья Расскажи пожалуйста прав ли я
23:55
насчет того факта что движение сегодня будет свободно в Москве и Белграде каким
24:00
оно вообще сегодня будет Я тоже кажется что все будет так Судя по
24:07
всему каких-то супер больших и сильных пробок быть не должно вот если только
24:13
погода все не изменит но надеюсь будет нормально А как ты вообще эту информацию
24:20
получил расскажи пожалуйста Как вообще можно на целый день что-то
24:27
здесь прогнозировать Ну на целый день прям наверное нельзя То
24:33
есть я сейчас больше ориентировался на пробочный балл который в принципе вот
24:40
такой общедоступные и его можно посмотреть на главной странице Яндекса пробочный балла такая какая-то средняя
24:46
ситуация в городе по основным наиболее популярным дорогам А как вообще устроен
24:53
прогноз по маршруту то есть каким каким образом вы так точно предсказываете
24:58
сколько займет путь из точки А в точку Б
25:04
но тут Наверное стоит для начала рассказать что в принципе как мы узнаем
25:09
что на дороге образовалась пробка и получаем информацию скорости движения в
25:16
этом нам помогают миллионы человек от водители которые пользуются навигацией
25:22
Яндекса запущенное приложение автоматически передает анонимные данные
25:27
о передвижении автомобиля во время поездки и наши алгоритм определяет по
25:33
какой улице и с какой скоростью едет машина если автомобиль перемещается
25:39
медленно то мы понимаем что там скорее всего есть пробка и эта улица будет Красная карта Если же он движется быстро
25:46
то улица будет зеленой Однако помимо пробок Здесь и сейчас важно учитывать
25:54
Как ситуация будет меняться Иначе может получиться Так что водитель выехал утром
26:00
приложение показывало ему что поездка займет 30 минут например Но пока он ехал
26:05
все изменилось по той или иной причине это может быть авария
26:11
возникла или снег выпал Вот и в итоге путь занял на 10 минут Больше и наш
26:19
водитель мог опоздать из таких не сточных прогнозов вот что-то такого избежать кроме информации о пробках в
26:25
данный момент времени мы используем машинное обучение тут мы Обращаемся К
26:31
данным из дорожного графа это светофоры ограничения скорости пешеходные переходы
26:38
и так далее учитываем какую-то другую информацию историческую как обычно люди
26:44
ездят конкретном месте конкретное время смотрим на текущую ситуацию на дорогах
26:50
то есть пробки и на основе всего этого создаем признаки которые отдаются модели
26:55
например количество светофоров на километр маршрут средняя скорость Здесь и сейчас или обычно в это время
27:05
Спасибо большое за ответ друзья я Напоминаю что через 5 минут начнется
27:12
следующий трек Пожалуйста оставайтесь с нами и Спасибо что вы с нами этим утром
27:18
я надеюсь у вас есть кофе или другие напитки помогающие вам проснуться Субботним утром
27:25
А Мы возвращаемся к новостям эмаль у нас же все-таки технологичная конференция
27:31
хоть и посвящена в этом году людям Расскажи пожалуйста а вы как Как вы
27:39
развиваете вообще этот алгоритм про который только что рассказал есть различные способы то есть с одной
27:47
стороны важно правильно обрабатывать данные которые у нас есть
27:54
например мы используем скорость автомобиля и вот что если человек
27:59
припарковался приложение продолжает работать можно ошибочно предположить что пробка чтобы так не делать Можно
28:06
например сравнивать скорость водителя который остановился со скоростью остальных участников движения если
28:11
остальной поток Едет быстро и только одна машина стоит то ее данные не включать в расчеты вот участок
28:18
показывать красным то есть первый способ это вот мы получаем данные которые у нас
28:24
есть вот а второй способ именно развитие алгоритма Ну и вот Один из таких недавних примеров чтобы увеличить
28:31
точность прогнозов мы стали отдельно учитывать скорость движения на перекрестках в зависимости от
28:37
направления поворота то есть что это такое очень часто бывает что на поворот
28:42
неважно направо или налево образуется длинная очередь А вот прямо все люди
28:48
проезжают спокойно и если раньше мы когда считали
28:54
движение скорость на таком участке дороги учитывали и тех и других вместе мы в
29:02
итоге по сути неточно оценивали время и тоже и тем и
29:08
другим то вот теперь Мы научились разделять их Поэтому те кто едут прямо
29:13
они как бы не попадают в данные движущихся направо вот и это
29:20
позволяет нам как лучше оценивать время так и собственно строить маршруты
29:25
которые точнее и частенько разница составляет до
29:31
несколько минут на одном таком участке Я вот все на самом деле жду когда ж уже
29:37
появится летающие машины и мне очень интересно как будут перестраиваться подобные сервисы Как ты думаешь вообще
29:45
лет через 10 как мы будем прогнозировать движение
29:51
Ну 10 лет это конечно прям такое большой срок Особенно с учетом темпов развития
29:58
современной науки поэтому тут правда можно только фантазировать вот можно
30:03
предположить что у нас станут какие-то супер точные данные Мы например сможем
30:10
понимать В какой дорожной полосе идет человек на самом деле очень важно Вот либо же дороги заполонят беспилотные
30:18
автомобили которые смогут обмениваться информацией друг с другом дорожной ситуации и на основе всего
30:25
этого строить маршруты Ну либо пробок в текущем понимании и правда совсем не
30:31
будет так как все будут летать как ты сказал ну и про книги видимо про фантастические
30:39
книги Я надеюсь Расскажи пожалуйста какая книга вдохновила тебя больше
30:45
других вообще в твоей жизни Но на самом деле наверное прям так
30:50
сложно сказать и больше других но вот из каких-то таких ярких примеров
30:55
относительно недавних мне очень понравился и запомнился Маленький принц
31:01
Экзюпери это такая с одной стороны сказка для детей с другой стороны
31:08
достаточно взрослая и мудрая книга для взрослых и вот из таких
31:13
любопытных моментов что И те и другие читают одно и то же при этом дети видят
31:20
обычную сказку о взрослые какие-то интересные мудрые мысли Спасибо большое за рассказ и за эту
31:28
чудесную книгу кстати говоря в Яндексе кажется был когда-то такой тест на
31:35
знание этой книги на прочтение показывали картинку
31:41
удава который проглотил слона а я напомню что я работаю в КиноПоиске
31:49
это самый большой российский кинотеатр у нас шесть и шесть миллионов подписчиков
31:55
мы абсолютно лидеры рынка в этом году на КиноПоиске вышла 8 оригинальных
32:01
эксклюзивных сериалов новый сезон интригера Мажора беспринципных комедии
32:07
закрыть Гештальт и конец света кстати говоря очень классная комедия фэнтези этерна драмы нулевой пациент и
32:16
монастырь беспринципный только стартовали остальные семь добрались до статуса плюс миллион
32:22
также в этом году в Яндексе появилась Я плюс студия которая собственно говоря и
32:27
позволила производить такое количество контента это продюсерский центр который
32:32
производит контент для подписки Яндекс плюс для кинопоиска сейчас на радио на разные
32:40
стадии производства целых 9 сериалов в том числе кстати говоря не пропустите
32:46
сериал по королю и шуту также второй сезон пищеблока
32:52
полнометражные фильмы беспринципные в деревне и триггер на днях редакция
32:58
кинопоиска кстати говоря выпустила масштабное исследование 100 великих сериалов 21 века были
33:07
опрошены почти 200 представителей индустрии профессионалов из мира кино деятели культуры и на основе их ответов
33:15
составили топ 100 список Так что любители сериалов Если вы еще не знаете
33:20
чем заняться сегодня Субботним утром Не пропустите эту
33:27
великолепную подборку кстати говоря о популярности сериалов в
33:33
этом году также КиноПоиск про запустил индекс интереса это инструмент оценки
33:39
популярности сериалов у зрителей по всей России он основан на данных Яндекса и
33:44
Google и обещает стать новой метрикой в индустрии это Метрика поможет следить за
33:50
тем какие проекты действительно интересуют россиян все это мы очень Надеемся поможет
33:58
сделать индустрию лучше а контент который вы получаете интереснее и
34:04
качественнее друзья буквально
34:10
через пару минут начнется следующий трек А пока я хочу вам рассказать о самых
34:18
классных докладах которые я сегодня очень жду Ну точнее все доклады очень классные просто есть те которые
34:24
заинтересовали лично меня как я уже говорил ранее очень много докладов не
34:30
только технологичных разных датчиках устройствах и прорывах в различных
34:35
индустриях разработки и инженерной культуры но также множество докладов о
34:41
людях и взаимоотношениях между людьми это не только треки о том как строить
34:47
карьеру и куда ее развивать это не только треки о том как очень быстро
34:53
сделать свой стартап бросить все чем-то занимался до этого и начав действовать
34:59
прямо сейчас это такие еще интересные треки как а то как использовать типичные
35:07
инструменты организации процессов приняты в бизнес-культуре в среде непосредственно вашей семьи
35:15
даже во взаимоотношениях с вашими детьми ребенком
35:20
пожалуйста не пропустите Я лично точно буду смотреть
35:31
Мы скоро продолжим
35:37
[музыка]
35:51
[аплодисменты]
35:58
Всем привет Добро пожаловать на итокс главную конференцию Яндекса для
36:03
it-сообщества сегодня в Московской студии целый день с Вами Мы Антон
36:08
черноусов девелопер адвокат человек который между прочим прокладывает мостик
36:14
между создателями высокотехнологичных продуктов и теми разработчиками которые Их используют Да
36:21
вместе со мной сегодня на сцене очаровательная Екатерина сирожим руководитель отдела качества поиска и
36:27
кстати под ее руководством были внедрены все Трансформеры в поиске Но по крайней
36:33
мере последний
36:39
и у нас будет два трека про жизнь наш трек и про технологии Вы можете выбирать
36:44
те доклады которые вам нравятся и смотреть их Да и кстати не будете
36:49
пропустить какое-либо из треков какой-то доклад или дискуссию потому что все записи останутся здесь на сайте
36:55
Возвращайтесь и в любой момент до важно задавайте пожалуйста нашим спикерам
37:01
вопросы они будут отвечать на них после доклада а задать их можно прямо в чат который вы найдете рядом с плеером Да
37:08
кстати Тема нашей сегодняшней встречи Это вы наши зрители это наши коллеги
37:13
друзья эти технологические продукты которые проникают в нашу жизнь которые меняют ее и кстати на вот этой
37:20
конференции у нас впервые она будет идти на двух языках на русском и английском и перевод будет осуществляться специально
37:28
нейросеткой это крутяк абсолютно магическая технология Сегодня мы затронем самые разные сферы жизни от
37:35
науки до воспитания детей от карьеры до хобби
37:42
[музыка]
38:06
[музыка]
38:16
Катя скажи пожалуйста а вот чем ты каждое утро пользуешься что вот в детстве не могла себе представить так
38:23
вот Я сейчас боюсь раскрыть свой возраст так так но это iPhone суши Та же фигня и
38:28
на самом деле Вот такие мелочи они как-то проникают нашу жизнь меняют ее и
38:33
на самом деле таких вещей много телефон это просто какая-то Одна штучка на самом деле Оглянитесь как удивительно сколько
38:41
удивительных изобретений проникает в нашу жизнь и Это совершенно незаметно и
38:47
об этом нам сегодня будет рассказывать SEO яндекс.технологий Пётр Попов Да он
38:52
расскажет нам о том что будущее которое вот среди нас Оно просто немножечко неравномерно но уже наступило
38:59
встречаем [музыка]
39:16
[аплодисменты]
39:22
Всем привет Я Рад приветствовать вас на конференции Яндекса ютокс сейчас субботу
39:29
утром рад всем кто проснулся и слушает меня в трансляции Ну и равно тем кто
39:36
послушает меня в записи в названии моего доклада нет ошибки или опечатки я
39:42
действительно думаю о том что будущее уже наступило это будущее окружает нас
39:49
есть Поистине замечательные технологии которые вошли в нашу жизнь настолько
39:55
глубоко что мы даже не можем представить как обходились без них с другой стороны
40:01
они в нашей жизни настолько органичны что мы попросту их не замечаем это
40:08
каждодневная приятное удобство Ну обо всем по порядку
40:15
Я работаю в Яндексе и отвечаю за множество онлайн сервисов название их вы
40:22
видите на слайде но это не все сервисы их сильно больше во-первых я отвечаю за поиск Яндекс
40:29
возник и сформировался вокруг поиска около рядом с поиском возник сервис
40:37
который использует поисковые предпочтения это реклама браузер и поисковое приложение Яндекса
40:44
формируют поисковую экосистему также я отвечаю за экосистему умных
40:52
устройств это Алиса Наш голосовой ассистент это колонки телевизоры вот до
41:01
вечера совсем недавно мы выпустили собственное телевизоры с Алисой
41:06
это умные устройства которыми может управлять Алиса я отвечаю за навигатор и
41:13
карты я отвечаю за погоду Итак если посмотреть внимательно на все
41:20
эти сервисы можно заметить одно важное свойство которое их объединяет все наши
41:27
продукты очень технологичны И если немножко поскрести Вот эту вот тоненькую
41:33
продуктовую пленочку то можно увидеть какую-то
41:38
технологию сложную технологию на самом деле формирующую наш продукт
41:44
но наши сервисы не только технологичны наши технологии очень человечны Как бы
41:51
ни странно это звучало Ну посмотрите для того чтобы хорошо искать в интернете по
41:59
веб-страничкам мы должны понимать семантику здесь я использую нарочито
42:05
человеческий глагол понимать мы должны понимать семантику текста как
42:12
человек понимает у нас есть технологии которые могут слышать так же как человек
42:18
у нас есть технологии которые могут видеть также как человек используется в
42:25
поиске картинок Или например в умной камере у нас есть технологии переводы
42:31
У нас есть технологии машинного обучения которые объединяют все эти технологии
42:37
вместе Но на самом деле можно было бы назвать что мы делаем искусственный интеллект
42:44
если бы это словосочетание не было табуировано среди специалистов
42:51
Но действительно уже давным-давно Как себя помню ну где-то там середина 80-х
42:59
годов говорили что вот-вот наступит Будущее где мы повторим человеческое
43:05
мышление в начале это были какие-то суперкомпьютеры японские там третьего
43:11
поколения или что-то такое и каждый нет каждые несколько лет возникает Новая
43:18
надежда надежда последних лет связана с большими языковыми моделями
43:24
когда-то Мы думали Давайте возьмем всю мудрость интернета собранную в одном
43:30
месте всю мудрость человечества собранную в интернете и обучим одну
43:36
большую языковую модель модель это должна делать очень простую
43:41
задачу она должна по тексту предсказывать следующее слово и таким
43:48
образом будучи обучено на миллионных миллиардах сотен миллиардов
43:53
веб-документов веб-страничек эта модель поймет особенности строения языка поймет
44:01
особенности строения реального мира которое описывается этим языком
44:08
мы надеялись получить сверхчеловеческий разум но получили
44:14
инструмент который всего-навсего может выполнять некоторые функции например в саппорте
44:23
помогать нашим пользователям отвечать на их вопросы или в Алисе рассказывать
44:29
вашему ребенку сказки генерировать текст или даже генерировать текстовые
44:37
объявления рекламные Которые наиболее привлекательны для людей
44:42
для того чтобы обучить эту модель наш суперкомпьютер кстати находящийся в топе
44:51
суперкомпьютерного рейтинга Работал без перебоев по моему квартал что ли мы обучили
44:59
нейронную сеть на примерно 5 миллионов романах Война и
45:05
мир То есть это тот объем информации который мы скормили компьютер нейронной
45:11
сети в процессе обучения только представьте себе эту огромную стопку
45:16
книжек Какой высоты она есть мы выложили эту модель в открытый доступ
45:22
Вы можете на гитхабе скачать эту модель запустить и можете попробовать ее в
45:32
балабобе она продолжит ваше предложение
45:39
мы хотели сделать искусственный интеллект получили Вполне себе приятные и полезные
45:46
сервисные функции Каждый раз когда мы повторяем какую-то
45:52
возможность человека как нам кажется мы приближаемся к созданию
45:58
искусственного интеллекта но настоящий
46:03
настоящий человеческое сознание остается для нас чем-то недосягаемым мы не знаем
46:09
как мыслит человек и не можем это повторить наши попытки повторить
46:15
некоторые функции человеческого восприятия искусственное зрение искусственную речь
46:21
понимание речи понимание текста все это может быть похоже на попытку достичь
46:28
Луны на воздушном шаре непонятно Сможем ли мы достичь Но каждый
46:34
раз мы поднимаемся все выше и выше Давайте на примере поиска посмотрим как
46:42
эволюционировал наши технологии когда-то в течение
46:48
многих-многих лет Но даже десятков лет люди обучали поиск следующим образом они
46:56
придумывали какие-то частичные ивристики алгоритмы которые связывают тех запросы и текст
47:04
веб-странички Ну самая простая ивристика посчитать сколько слов запроса есть в
47:11
документе дальше машинное обучение всего лишь комбинировало эти сигналы вместе сейчас
47:20
мы поступаем совсем по-другому Мы берем текст веб-странички Мы берем запрос человека
47:28
ровно в том виде как видит Этот человек как текст мы оснащаем эту пару какой-то
47:35
информацией например информация о том как пользователь взаимодействовал с этим
47:41
документом это могут быть десятки миллиардов действий из наших поисковых
47:48
логов мы обогащаем эту информацию точными экспертными оценками которые
47:54
говорят как документ и запрос связанный по смыслу
48:00
В результате мы обучаем поиск на примерах не давай Больше никаких
48:05
подсказок кроме этих примеров ровно так же как человек обучается в виде какие-то
48:12
примеры из реального мира так при эволюционировало так
48:18
эволюционировало разработка поиска Ну вообще мы привыкли что поиск выполняет
48:25
функцию такого умного библиотекаря предоставляя нам сотни миллиардов
48:31
страниц документов на наш выбор но развитие технологий дает нам новые
48:37
возможности мы можем искать не только с помощью текста но искать с помощью картинки У
48:44
нас есть замечательный продукт он называется умная камера вот идете Вы по
48:50
улице видите на человеке красивые кроссовки щелкаете фотографируете ищете
48:56
в Яндекс Маркете или в любом другом магазине покупаете вы Садовод видите
49:03
клумба на ней растет очень красивый какой-то цветочек фотографируйте узнаете
49:09
что это цветочек что это за цветок радуетесь может быть заказывайте семена вы школьник вам нужно решить домашку вы
49:19
берете умную камеру фотографируете вашу домашку и умная камера не только
49:24
распознает что там написано но и помогает ужасу учителей это решить
49:33
но умная камера еще дает возможности дополнительной возможности
49:41
незрячим людям
49:52
например незрячий человек может с помощью умной камеры от фотографировать
50:00
этикетку товара у себя дома в холодильнике или в магазине
50:07
и умная камера голосом озвучит что так написано сразу после моего доклада будет
50:14
подробный рассказ про эти возможности умной камеры Валера курмак нам
50:21
нам расскажет об этом
50:33
Да и знаете я когда-то играл на фортепиано
50:39
есть замечательный момент когда музыка прозвучала в вашем сознании но вы еще не
50:48
извлекли ее своими пальцами и пианист существует вот ровно в это мгновение
50:54
когда музыка еще не прозвучала ровно также создавая новые прорывные сервисы
51:01
мы испытываем это же замечательное чувство создания чего-то нового Что в
51:08
начале существует в нашей голове а потом реализуется в реальности
51:13
Я очень горд за команду которая создала технологию и продукт
51:20
перевода стримов вот смотрите есть организация воз
51:26
Всемирная организация здравоохранения есть список наиболее сложных профессий с
51:33
точки зрения этой организации профессия синхрониста синхронного
51:38
переводчика находится в топе этих сложных профессий И действительно даже
51:45
для живого человека очень сложно отличить речь от шума понять что говорит
51:53
человек перевести это на чужой язык причем надо переводить ту фразу которая
52:00
еще не закончена и не сказано потому что например в немецком языке отрицание
52:07
помещенное в конец предложения полностью перечеркивает его смысл обращаю в
52:13
противоположный и в результате синхронисты должны
52:18
меняться каждые 15 минут и работать всегда в паре Говорят что синхронисты на
52:25
заседаниях ООН теряли сознание падали в обморок
52:31
ровно то же самое но не падать в обморок а выполнять функции синхронного
52:36
переводчика умеют наши технологии мы с помощью нейронной модели отделяем речь
52:42
человека от шума мы преобразуем эту речь в текст мы переводим эту речь с одного
52:49
языка на другой мы озвучиваем эту речь помещая произнесенные фразы в таймлайн
52:58
есть нейронные сети которые выполняют дополнительные функции например мы должны определить пол говорящего для
53:06
того чтобы мужчин озвучивать мужскими голосами а женщин женскими
53:13
или для того чтобы различать разных спикеров чтобы разные спикеры
53:19
озвучивались разными голосами всего за три месяца
53:25
после того как мы выкатили эту технологию правда в виде переводов
53:31
роликов на YouTube нас посмотрела 120 миллионов человек точнее люди
53:38
посмотрели Sorry 120 миллионов роликов и
53:44
это всего за три месяца еще полгода назад эта технология казалась далеким
53:50
будущим люди говорили такое вау и в этом состоит забавное свойство
53:58
нынешнего мира то что полгода назад кажется фантастикой
54:05
через полгода вызывает кивок головы такое Но люди говорят да бывает работает а еще через полгода Это продукт уже
54:14
который работает на миллионы людей
54:20
освоив такое количество человеческих функций мы придумали сделать
54:26
полноценного помощника Алису Наш голосовой ассистент начинался от мечты
54:32
давайте сделаем такого вот человека в коробочке который решает все ваши
54:40
проблемы которые бесконечно умен обладает всей мудростью интернета и
54:46
помогает вам в абсолютно разнообразных жизненных ситуациях
54:52
вначале Алиса могла поставить вам музыку она могла с вами мило
55:00
поболтать могла рассказать о погоде и только пройдя 5 лет мы поняли насколько
55:08
это сложная задача мы научили Алису
55:15
распознавать членов семьи по голосу мы научили Алису заниматься с вашим
55:22
ребенком например рассказывать ему сказки или учить его Алиса осваивает
55:28
профессии радионяни для совсем маленьких детей или
55:33
учатся быть компаньоном живого человека
55:38
говорю и учатся быть компаньоном пожилого человека
55:44
с каждым годом Алиса становится все более человечно мы проводили такой
55:49
эксперимент мы включали синтез речи на Алисе который
55:56
работал год назад и получили от пользователей прямо Шквал негатива
56:03
Верните нам старую Алису Почему вы все сломали Почему такой металлический голос
56:10
и этот пример показывает что Прогресс очень незаметен но он значителен и к
56:17
хорошему привыкаешь Алисе всего пять лет за эти пять лет мы
56:23
поняли как многое еще надо сделать но некоторые профессии Алиса освоила в
56:31
совершенстве например это профессия навигатора Кто такой навигатор это ваш
56:37
помощник который прокладывает путь из точки А в точку Б И следит за тем как вы
56:46
движетесь по проложенному маршруту это человеческая профессия
56:51
знаете люди запустили зонт меж
56:57
межпланетный космический Вояджер запустили 40 лет назад И вот только
57:03
сейчас он вышел за пределы Солнечной системы если посчитать длину маршрутов которую
57:10
прокладывает наш навигатор за один год мы получим расстояние больше чем прошел
57:17
Вояджер за 40 лет своего полета Так что мы действительно вышли в космос
57:25
но сейчас навигатор воспринимается как комодите что-то такое очень
57:31
привычное И если вы не даже не имеете собственную
57:36
машину не водите Наверняка вы ездили в такси и таксист использует навигатор как
57:44
помощников своей профессиональной деятельности в своей работе
57:50
и мне мои коллеги из белграда рассказывали
57:56
насколько им не хватает этой привычной функциональности сейчас
58:02
они присутствуют вместе с нами на телемости в этой конференции
58:08
Да если навигатор это такая приятная функция комодити в ближайшем будущем нас
58:16
ждут полностью беспилотные автомобили уже сейчас наши беспилотники ездят по
58:24
улицам Москвы Вы можете их видеть да И когда Мы представляем себе будущее
58:30
в котором есть существуют и активные роботы Мы могли бы представить какие-то
58:37
картины Апокалипсиса в жанре победившего скайнета но нет в реальности роботы
58:46
помогают людям но не только люди тоже помогают роботам
58:56
давай давай
59:13
мы действительно живем в будущем это Будущее наступило и оно наступает каждое
59:20
мгновение и это будущее делаем мы вместе с вами
59:37
[музыка]
59:49
[музыка]
59:56
а мы снова в эфире и у нас появилась масса вопросов Петр Спасибо тебе большое за выступление вот на самом деле вот
1:00:03
самое что волнует всех пользователей которые прямо сейчас пишут в чат нам тут
1:00:10
передают с места так сказать Пусть вот голосовой голосовой перевод
1:00:18
И вопрос такой А когда Яндекс будет автоматически переводить субтитры с
1:00:24
видосов автоматический субтитры с видосов на уже сейчас умеет Нам нужно только это даже
1:00:29
не помню оно раскатано или нет но это точно проще чем переводить на переводить натулитуды Короче мне кажется что это
1:00:36
функциональность есть работает надо проверить ну конечно проще Ну это очевидно потому
1:00:43
что сначала нужно сделать текст а потом из него уже собственно говоря какое-то перевод делать что-то так что-то Будущее
1:00:49
уже здесь вот смотри вот еще уже здесь Но у нас же
1:00:55
движение продолжается как-то вперед
1:01:01
вот что случится такого что случится такого как-то очень сложно в роли Ванги
1:01:07
можно как-то уточнить В какой области где случится Смотри ты что-то например
1:01:13
ожидаешь может быть любимая технология про которую ты веришь что она в ближайшее время появится
1:01:20
Ну из не очень далекого будущего Мне очень нравится технология умного дома и эта технология
1:01:27
уже сейчас существует ты приходишь домой говоришь Алиса Включи свет и вот эта
1:01:34
технология будет всячески развиваться уметь открывать курьером замок понимая
1:01:41
кто это там правильно настраивать отопление да Ну это же уже сейчас есть просто это проникнет в жизни людей
1:01:48
продукты в холодильнике на самом деле беспилотники очень верю
1:01:55
а есть наоборот вот просто вот ровно в смысле беспилотные таксиды
1:02:01
надеюсь что скоро уже по Южному Бутово будут Ну понятно что мы видим отдельное
1:02:09
проявления Вот соответственно тех же беспилотных такси там вынополисе ездит огромное количество там часов наезжена
1:02:16
всего а вот есть технология которая наоборот и вот понимаешь все про нее говорят что она должна появиться ты
1:02:21
думаешь что Ну кажется не сейчас Может быть попозже вот на самом деле это тот самый
1:02:28
искусственный интеллект то есть вот что думали люди пять лет назад когда
1:02:34
массовая волна пошла массовая волна ассистентов голосовых всем казалось что
1:02:40
ассистент это будет прямо вот [музыка] настоящий живой разум Да который Вам всю
1:02:48
мудрость интернета там как-то переварит и в одном предложении И вам ответят что мне делать да Как поехать да куда пойти
1:02:55
вот в реальности это очень медленный Прогресс вот тут тоже кстати такой вот
1:03:01
интересный момент ты упоминал своим выступлении Вот первую зиму искусственного интеллекта Ну так
1:03:07
вскользь что на самом деле такой разочарование было технологии что ну вроде бы все делаем делаем мы не
1:03:13
получается у нас получается да у нас получается повторить какие-то человеческие функции
1:03:19
прям все зрение слух мы можем говорить
1:03:24
как человек мы можем текст Ну как-то понимать что там написано вот настоящего
1:03:31
чего-то этого ума и интеллекта не получается но на самом деле с другой стороны непонятно да нужно оно или нет
1:03:36
Ты говоришь Давайте быстрее быстрее Давайте двигаться правильно слушай а вот
1:03:43
кстати коллеги интересуются из чата А вот если хочется в области
1:03:49
искусственного интеллекта развиваться и вообще в целом посвятить этому карьеру Какая из областей наиболее перспективна
1:03:54
на твой взгляд Где бы можно было применить как бы свои силы и вот такие
1:04:00
вот вещи Мне кажется прорывы там возможно эти области меняются примерно каждые
1:04:07
пару лет в начале это были нейросети которые распознавали Что там на картинке
1:04:13
изображено было Очень модно потом появились нейросети которые работают с
1:04:19
текстом вот эти самые Трансформеры языковые модели сейчас снова Ренессанс
1:04:27
Ну вот компьютерных моделей связанных с картинками только что себя аватарку
1:04:33
сгенерил не росетку и получилось настолько хорошо вот не знаю там новые диффузионные модельки они прям жгут и
1:04:42
это огонь там из шума вот такого рандомных точек внезапно как-то появляется изображение выглядит
1:04:49
фантастически Правда же что в Яндексе можно и то и то и то и то вот
1:04:55
А это полностью правда Люди спрашивают Это не мы придумали Вот чем чем значит
1:05:01
кем работать чтобы к искусственному объекту прикоснулся нужно работать
1:05:07
разработчиком в большой компании и какие должны выполняться свойства это компания должна быть большая чтобы был доступ к
1:05:15
вычислительным ресурсным мощностям потому что это очень ресурсоемкая штука должен быть доступ к большим данным
1:05:24
Продакшен это какие-то причем настоящих реальных данных
1:05:29
Ну и дальше Мы из этих свойств выводим то куда можно пойти а еще компания
1:05:35
должна быть динамичной и быстро развивающаяся Все сходится всё сходится друзья
1:05:43
А есть еще такой вопрос голосовые технологии на самом деле достаточно круто развиваются голосовые
1:05:49
помощники Несмотря на то что вроде бы там какой-то наступил рубеж Но все равно там достаточно плотненько продвинулись
1:05:56
очень хорошо коллеги интересуются есть какое-то понимание как вот голосовые технологии работают с людьми у которых
1:06:03
есть дефекты речи потому что это тоже ограничение какое-то вот говорил о том
1:06:09
что умные камеры Вот например и мы здесь продвинулись немножечко так как раз сделали еще один шажок предвидились к
1:06:16
такому комфорту человеческом А вот для понимания вот людей Вот именно с
1:06:21
каким-то дефектами Есть какие-то продвижения или есть понимание куда там Прогресс есть понимание есть Очень
1:06:29
забавный бенчмарк человеческий фраза которую
1:06:35
спросили Алису и половина половина людей распознают ее как поставлю через полчаса
1:06:42
А половина людей поставят распознают как поставлю поставлю через 5 минут Я не
1:06:48
знаю как так можно ошибиться но реально делятся пополам э-э И на самом деле
1:06:53
сейчас наши нейросети распознают примерно так же как средний человек но
1:06:59
мажорите вот из трёх людей работает пока ещё лучше чем наши нейросеть Ну то есть какой-то
1:07:07
голосующее множество людей Так что мы уже на самом деле достаточно близки И мы делали делаем очень хороший Прогресс
1:07:14
например в распознавание детских голосов известно что Алисы очень много пользуются дети и есть ролики в сети где
1:07:23
там ребёнок что-то или печи это Алиса это делает и она кажется делает это
1:07:29
Правильно Потому что ребенок очень доволен Так что для Я думаю что для людей с недостатками проблемами речи мы
1:07:37
работаем хорошо Но конечно же надо двигаться в эту сторону и дальше который Спасибо тебе большое огромное
1:07:44
болтали Да но нам надо дальше уже продвигаться по нашей программе мы хотим небольшой опрос сделать среди тех кто
1:07:52
нас прямо сейчас смотрит у нас есть у нас есть вот небольшой вопрос про игры
1:07:58
Вы же все наверное играете в игры У вас есть телефон у кого-то есть приставки у
1:08:03
кого-то там компьютеры ответьте пожалуйста в чате на собственно говоря наш небольшой опрос нам это очень важно
1:08:10
знать и Мы кстати Прощаемся с вами здесь в этой Московской студии передадим сейчас
1:08:16
Слово нашим коллегам который находится в другой студии наши коллеги подхватят эфир
1:08:25
[музыка]
1:08:39
[аплодисменты] Всем привет привет
1:08:46
мы начинаем серию докладов из нашего нашей
1:08:52
части которая проходит наша площадки которые находятся в Белграде мы будем сейчас вещать из белграда это вообще не
1:08:59
первый раз у нас так что я токс проходит в двух городах был случай когда итогс проходил в Екатеринбурге И кстати если
1:09:06
вы хотите чтобы итог следующий раз прошел в вашем городе Напишите об этом в комментариях мы посмотрим какой город
1:09:13
соберет больше голосов и подумаем Может быть там правда стоит привести следующий итог
1:09:19
наш белградский трек мы Я Алёна кунакова и Саша Крайнов
1:09:24
у нас впереди много интересного но сначала пара технических деталей Мы в прямом
1:09:31
эфире трансляции можно смотреть на сайте я только с яндекс.ру также она доступна
1:09:36
на YouTube и ВКонтакте на сайте я только можно задавать вопросы задавайте вопросы нашим спикером мы их
1:09:43
Обязательно озвучим секции также запись на рендом кофе у вас должно появиться
1:09:50
окошечко пожалуйста записывайтесь будет секция рендом кофе Ну что давайте начинать первый докладчик гайрик Гарик
1:09:57
израилян сотрудник канадского института астрофизики творческий директор фестиваля стармус
1:10:05
Мы вообще-то очень важно периодически приглашать и слушать
1:10:10
докладчиков из разных областей это у меня такое каждый раз впечатление что мы делаем it для IT вот такую собственно
1:10:16
высоко варимся интересно послушать Что происходит с данными с анализом данных ну и вообще для чего применяются вокруг
1:10:23
все эти технологии Гарри кстати будет делать доклад на английском языке Но это не должно вас смущать просто знаете как
1:10:29
мы и сами-то если честно очень часто многие термины употребляем на английском языке мучаемся когда их нужно сказать
1:10:34
по-русски а Гарик уже давно живёт за границей и Я подозреваю что Он даже не знает как многие термины звучат
1:10:40
по-русски но тем не менее на русские вопросы он конечно с удовольствием ответит он прекрасно говорит по-русски
1:10:46
поэтому можно задавать ему вопросы и на русском языке Итак как большие данные помогают в астрономии давайте поехали
1:10:56
[музыка]
1:11:10
[музыка]
1:11:16
Алло
1:12:28
[музыка]
1:13:39
издать вывод
1:14:34
а вот здесь все сайты Complete a Night Sky
1:14:40
tats me
1:14:46
not его
1:15:20
[музыка]
1:16:13
[музыка]
1:16:41
фото
1:16:48
[музыка]
1:17:53
[музыка]
1:18:07
[музыка]
1:18:17
[музыка]
1:18:34
[музыка]
1:23:35
installs and
1:24:03
[музыка]
1:25:04
здесь стоит
1:25:51
Олди смирюсь
1:25:59
оптикс судья
1:30:07
Достань детей
1:36:45
to mech
1:37:18
explusion супер
1:38:08
пошивки миноксидила
1:38:13
ФМС ведь суперкомпьютерсен кексели programming
1:38:22
and those Program Power
1:38:43
computers он меньше
1:40:52
на компьютер и сам
1:43:49
вот здесь
1:44:49
and detect very Small planess like Mercury detect Art Lock Planet Round Stars
1:44:56
withersit like
1:46:08
[музыка]
1:46:40
[музыка]
1:48:09
[музыка]
1:48:20
[музыка]
1:48:27
Гарик спасибо очень интересно да спасибо рассказ такой области Мы вообще заготовили много наших блестящих
1:48:33
абсолютно вопросов но в чате было еще больше поэтому придется сдавать не наша из чата она так хотел спросить у нас
1:48:39
были Блестящие вопросы Мы хотели узнать круглые Земля если жизнь на Марсе видели ли вы инопланетян в телескоп Кто бы по
1:48:45
знаку гороскопа в конце концов придется задавать вопросы из чата и первый вопрос
1:48:51
такой используете ли вы технологии Яндекса если у вас доступ к технологиям
1:48:57
Яндекса или подумав более реалистично добавил на читатель технологии других больших компаний Я кстати сразу хочу
1:49:03
сказать что можно смело говорить на конференции Яндекса что нет технологий Яндекса Не используют мне вообще
1:49:09
соведущий из Microsoft если что Нет ну не только Яндекс но и других
1:49:16
технологий Лично я вот я только начал изучать
1:49:22
два года назад то что я пока еще новичок в этой области но я знаю что мои коллеги
1:49:29
они обычно не пользуются коммерческими собственными то есть в
1:49:35
астрономии наши вот начали работать с айтишниками или просто по контракту
1:49:43
взять айтишников чтобы они начали обрабатывать
1:49:48
для астрономии или чтобы они знали что нужно откуда взять и так далее У нас
1:49:54
сейчас появляется вот люди которых не было практически 10-20 назад ребята которые они айтишники но они очень мало
1:50:03
они сейчас пытаются войти в астрал физику но у них хороший
1:50:12
Но им очень трудно потому что нужно знать предметную область разбираться примерно на области или достаточно хорошо знать ML технологии так тоже
1:50:20
будет интерпретировать эти данные то есть кто будет знать доверяешь ты или не доверяешь Я всю жизнь занимался
1:50:27
программированием я начал мадиссертацию программирование написал код по радио
1:50:35
ценных гидранте динамике по чтобы вычислить Звёздный ветер у
1:50:40
динамику Звёздного ветра у массивных звёзд Не удивлюсь если на форте
1:50:47
да Потом я начал фонтан 90
1:50:56
Ну потом вот все вот перешли к психологам
1:51:05
как айтишнику войти вот в эту индустрию в эту область Правильно ли я понимаю что
1:51:10
все-таки какие-то специ такие знания из астрономии надо получить обязательно да
1:51:16
и дело в том что вот эти знания они сейчас больше и больше то есть то что нужно знать сегодня в астрономии Это не
1:51:23
то что было 30 лет назад так что им будет очень трудно взять одновременно астрономию и быть айтишником я не знаю
1:51:30
вот как им это сейчас у нас в институте есть ребята которые пытаются Вот вот и
1:51:36
то и так далее я сейчас изучаю просто да Ну это нужно посмотреть как эволюция будет
1:51:44
да сейчас просто Экспериментальная такая фаза Да очень мало людей сейчас даже в
1:51:49
австралийске Вот ребята говорят заниматься классификацией звёздров я их хорошо знаю Я сейчас на связи с ними
1:51:55
потому что у нас будет такая интересная колорация они
1:52:01
у них студенты кстати вот если про обмен знаний У нас
1:52:08
очень большое внимание Но и раньше сейчас особенность уделяется опенсорсу Ну и так выкладывание чего-то в общий
1:52:15
доступ это может быть икоты данные какие-то площадки по обмену
1:52:20
нас все доступно это наверное я вот говорил это единственная область где все абсолютно
1:52:27
все каталоги все данные за последние 40 лет доступны всем с этим вопрос из чата
1:52:36
значит слушатель спрашивает зритель наш спрашивает как вы относитесь как вы оцениваете вклад астрономов-любителей
1:52:43
на науку потому что как я понимаю данные открытые и люди могут их самостоятельно
1:52:49
обрабатывать Вот и человек говорит что передает большой привет говорит что он
1:52:54
сам астроном-любитель сделал год М4 фото со технологией зрителям Amazing да
1:53:01
странно у меня любить или уже лет 50 очень серьёзно они работают Я даже был
1:53:07
на конференциях астралом-любителей в Австралии и я удивился у них очень
1:53:12
серьёзная телескопы они Отлично владеют вот эти техника обработки данных и так
1:53:18
далее и так далее Многие из них пытаются также теоретически вот
1:53:24
знания владеть и многих у них есть даже публикации Я видел статьи где они
1:53:32
публикуют профессионалами вместе статьи то есть они свои данные наблюдения
1:53:38
вначале это была только фотометрия стандартная фотомедия в переменных звезд
1:53:44
интересных звезд и так далее да одно сейчас уже спектровской потому что
1:53:53
спектрографы сейчас не такие уж дорогие
1:53:59
очень-очень Приветствую это очень здорово если они даже спектроскопе сейчас могут сделать
1:54:06
нормальный телескопы потому что очень много работы по то что нужно следить
1:54:11
определенные очень интересные звезды практики за ним все время нужно следить астрономы этого не делает потому что все
1:54:18
телескопы на конкретные проекты Да а вот следить вот этим должны заниматься
1:54:23
наверное Вот наши любители есть вопрос какие инструменты ближайшем
1:54:29
будущем дадут прорыв изучения экзопланет Ну и вообще как машины обучение помогает
1:54:34
если помогает в обучении Да нет ну смотрите вот сейчас вот после кеплера
1:54:43
Будут еще другие будут по фотометрии до чтобы вот к методу транзитов найти
1:54:51
экзопланеты будут много таких Но все-таки вот такая
1:54:57
сильная вот [музыка] планет это все-таки спектроскопия
1:55:05
спектроскопия сейчас у нас это самое классное и скоро скоро у нас
1:55:11
будет работать вот эта калибровка с помощью лазерных лазерных ключей то что
1:55:17
мы называем и тогда это будет сильный прорыв у нас будет точность 1 см в
1:55:22
секунду можем принципе копии Солнечной системы от Меркурия до Плутона изучать
1:55:30
то есть мы можем детектировать абсолютно все планеты в системе ни одной А все
1:55:35
10-12 15 звонить то есть точностью наш будет уже такая Да А главное что
1:55:42
восстановить нам нужно хороший выборка в закрытом пространстве
1:55:49
посмотреть в закрытом пространстве сколько разной типов планетных систем и
1:55:57
чтобы понять почему иногда образовываются такие планетарные системы а в другой системе другие планетарные
1:56:04
системы Почему я система где только два огромных Юпитера маленьких планет нет
1:56:10
Потому что если были мы бы Нашлись точностью уже а есть системы которые практически больших планет нет а есть
1:56:17
такие маленькие планеты в чем разница почему это может полностью хаотический
1:56:23
процесс и не может быть все-таки какая-то физика есть связанная с вращением солнца звезды
1:56:31
с начальными состояниями глаза Вот и так далее да вот вот это самое главное задача то есть мы не находим планеты
1:56:38
потому что это интересно Нет мы обнаруживаем в эти планеты системы и все эти параметры вращения вперёд и тогда
1:56:45
чтобы понять эволюцию и рождение как рождаются системы Почему они разные и
1:56:52
как будет эволюция вот этих систем невероятно сложно когда тебе приводит к
1:56:57
людям которые ничего не понимают своей области говорят Давайте за 35 минут у коротенькому
1:57:10
Илона маска И вообще что думаете про частные проникновение частного бизнеса
1:57:16
вот в такие значит традиционно достаточно большие наукоемкие сферы вы знаете сначала говорил не очень жаль
1:57:24
что общество не понимает важность вот этого то есть инвестирует а нужно участники чтобы вот отдать
1:57:32
понять Вот это да оказывается Так оно и работает то есть в нас все спали все сидели никто ничего не делал пока
1:57:39
появился и он нас и сказал Надо поменять и надо лететь на Марсе я сделаю вот это
1:57:45
сделать это очень хорошо Это здорово и Слава Богу что такие люди ещё есть могут
1:57:50
рисковать своими деньгами до последнего чтобы создать такую компанию
1:57:57
с самого начала все говорили что это это ерунда это ничего не удастся
1:58:03
компанию для этого Приходите к нам пожалуйста чаще Я не обещаю
1:58:12
Да но разработчики точно качество вопросов заинтересовали своим докладом
1:58:17
Спасибо большое Гарик у нас вообще очень много ещё вопросов но к сожалению мы ограничены таймингом Так что же придёте к нам ещё раз обязательно
1:58:25
отпускаем вас Большой спасибо спасибо
1:58:31
[музыка]