Глава 25. Трудности сбора данных
Днем в начале августа в Цзиньцзыне на улицах было уже очень жарко, поэтому Линь Юань решил встать пораньше.
Он выбрал не метро, а свой электрический ослик, потому что для построения каналов данных для системы ему предстояло посетить каждое предприятие в этом районе, и он не хотел заниматься этим в одиночку.
Район, которым управлял Лю Хуцзы, охватывал самую оживленную часть всего округа HX. Здесь было бесчисленное множество офисных зданий, и неподалеку находилось отделение «Хаотуань» в Цзиньцзыне.
Линь Юань подал заявку в компанию на возможность тестирования доставки за пределами офиса, поскольку некоторые обновления платформы доставки еды должны быть протестированы ответственным лицом на месте перед запуском. Как правило, программистам не разрешалось выходить на улицу лично, но чтобы выйти в рабочее время, Линь Юань взял на себя инициативу и согласился выполнить эту задачу.
Линь Юань не был ясен относительно процесса построения каналов данных для торговцев.
Для этой цели он намеренно не стал завтракать, а рано утром нашел закусочную и сел, чтобы внимательно наблюдать.
По предыдущему опыту, вычислительная система давала соответствующие подсказки при завершении загрузки данных. Однако, как только Линь Юань сел в эту закусочную и почти доел две булочки, система по-прежнему не отзывалась.
В конце концов, система не дала никакого ответа, пока он не допил соевое молоко и не вышел за дверь.
[Можешь загружать только те данные, которые уже были собраны? Не можешь ли ты активно организовывать и получать их на основе местоположения?]
[Как система, ты должен хотя бы немного уважать себя.]
Несмотря на то, что Линь Юань продолжал жаловаться системе, система притворялась мертвой и не отвечала.
На главной дороге рано утром Линь Юань просто стоял у обочины, наблюдая за движущимися туда-сюда машинами, чувствуя себя немного потерянным.
Если для торговцев невозможно построить путь передачи данных, то, естественно, невозможно построить и такой же для курьеров. Таким образом, два важнейших звена во всей цепочке доставки еды и в проблеме доставки — торговцы и курьеры — будут полностью отключены от алгоритма.
Какой бы искусственный интеллект, какой бы ChatGPT ни существовал, каким бы громким ни было его имя, каким бы высоким ни был его уровень, в конечном счете всё сводится к одному — к работе на основе данных.
Какая бы мощная модель ИИ ни была, она работает на основе данных. Данные — источник всего. Это верно и для вычислительных систем.
Данные определяют направление и цель. Без них даже роскошный автомобиль стоимостью в десятки миллионов не будет знать, куда ехать.
Если метод построения каналов передачи данных, задуманный Ли Юанем, окажется неосуществимым, то проблема не ограничится лишь текущим проектом оптимизации алгоритма доставки еды. Более серьезная проблема будет связана с использованием этой системы вычислительной мощности.
Вычислительная система может автоматически собирать данные под простым руководством, а не так, что данные собираются, а затем выбрасываются в вычислительную систему. Это сродни разнице между автопилотом и ручным управлением.
Здесь существует огромная разница.
Точно так же, как вы не можете отвлекаться на другие дела при ручном управлении автомобилем, если данные должны собираться вручную, а затем передаваться в вычислительную систему, Ли Юаню придется тратить много времени в будущем на решение подобных проблем сбора данных.
Дальнейшая проблема заключается в следующем: если взять в качестве примера автоматическое и ручное вождение, то если цель автомобиля — доставить людей в определенное место, то разница между ними заключается в том, могут ли люди в машине отвлекаться. Но что, если сама цель не в том, чтобы везти людей, а в том, чтобы автомобиль достиг определенного места?
Иными словами, если цель вождения — переместить автомобиль из одного места в другое, то между автономным и ручным управлением будет огромная разница.
Потому что при автопилоте людям не нужно находиться в машине. Нужно лишь задать пункт назначения, а затем оставить всё как есть. Один человек сможет управлять тысячами автомобилей. С ручным же управлением это невозможно: один человек управляет только одной машиной.
Как это называется?
Это называется фундаментальные принципы, влияющие на приложения верхнего уровня.
Преимущества базовых принципов часто вызывают экспоненциальную разницу при их применении в приложениях верхнего уровня. Так происходит и при сборе данных.
Ручной сбор похож на ручное вождение: один человек может управлять только одним узлом данных. Но при автоматическом сборе один человек может управлять N узлами данных.
Если бы Линь Юаню действительно пришлось собирать данные вручную, проект оптимизации алгоритмов доставки еды не имел бы смысла. Ведь он не мог бы ежедневно сидеть у дверей всех продавцов или на заднем сиденье электросамокатов всех курьеров, постоянно записывая генерируемые ими данные.
Таковы законы науки. Когда видишь только одну машину, не задумываешься о разнице между автоматическим и ручным вождением. Но когда твой взгляд охватывает бесчисленные автомобили, огромная разница становится очевидной.
Это также одна из причин, по которым так много крупных технологических компаний готовы тратить огромные деньги, делая ставку на автономное вождение.
Но это всё к слову. Линь Юань стоял в утреннем бризе. Постепенно повышающаяся температура воздуха была подобна его медленно разгорающемуся настроению.
Идя по пути информационных технологий, Линь Юань пришёл к двум величайшим открытиям.
Первое — привычка исследовать проблемы и постигать их суть при столкновении с ними. Второе — истинное понимание важности направления.
Эти два пункта — не пустые слова.
Ли Юань не отчаялся из-за неудачи. Он начал тщательно анализировать характеристики пути данных системы, пытаясь ухватить суть проблемы.
Вычислительная система может легко получить данные о доставке, собранные и экспортированные компанией «Хаотуань» из бэкэнда, и нечувствительна к общему объёму данных, а также быстро загружает даже большие массивы. Иными словами, систему больше волновала форма данных.
Собранные данные о доставке не были в векторной форме, которую в конечном итоге мог бы обработать ИИ-модель.
Данные о доставке обычно выглядят так: в определённом месяце определённого года Чжан Сан сделал заказ (номер: order123) в месте А, затем отправился в место Б, где находился торговец, провёл некоторое время в ожидании еды, а затем по определённому маршруту и за определённое время доставил еду в место С, где находился заказчик.
Невозможно напрямую подать такие данные в реальную ИИ-модель для вычислений. Гребаный ИИ относится к тому, что ИИ в итоге производит, а не к тому, что само производство ИИ является ИИ.
Это противоречит здравому смыслу — ИИ на самом деле является алгоритмом, и ИИ-алгоритмы производятся, но сам процесс производства вовсе не является ИИ.
Это похоже на то, как если бы на фрукты и овощи в поле лили навоз, и из поля вырастали бы вкусные фрукты и овощи. Фрукты и овощи вкусные, но то, чем их поливали, очевидно, несъедобно.
Однако это справедливо лишь для ИИ-моделей в реальном мире. С вычислительными системами это не так, они могут напрямую загружать эти необработанные данные для вычислений.
Прежде чем реальные ИИ-модели приступят к вычислениям, они обычно преобразуют данные о доставке в матрицы-векторы.
ИИ-модель холодна и безразлична к тому, что вы ей подкидываете; в её глазах это всего лишь матрицы-векторы. Поэтому данные о доставке необходимо преобразовать в холодные числа, вроде [-1, 23, 321, ...].
Эти числа представляют реальные данные о доставке еды. Например, если заказ на доставку еды доставляется в солнечный день, параметр в векторе матрицы может быть представлен числом «1», а затем число «0» может использоваться для представления пасмурного дня.
Но вычислительная система отличается. Линь Юань уже тестировал её. Данные о доставке не нуждаются в предварительной обработке. Их можно обрабатывать, напрямую загружая в систему. Похоже, сама система может выполнять предварительную обработку данных.
Это согласуется с природой системы — в конце концов, система подобна живому компьютеру, который может изменять параметры своего оборудования по требованию.
Поэтому Линь Юань, естественно, подумал о том, чтобы найти прорыв в этом направлении.
Обновлено: 20.01.2026