Smart Engines разрабатывает прикладной искусственный интеллект — машинное зрение. А вот большие GPT-модели, по мнению Владимира Арлазарова, переживают неоправданный хайп
Владимир Арлазаров. Фото: пресс-служба
Генеральный директор компании Smart Engines Владимир Арлазаров в беседе с главным редактором Бизнес ФМ Ильей Копелевичем рассказал о пользе ИИ в разных отраслях, о сути такой большой языковой модели в качестве бизнес-проекта.
Владимир Арлазаров, генеральный директор компании Smart Engines. Это технологическая компания, которая занимается искусственным интеллектом в области распознавания картинки, текста и так далее. Многие пользуются ее продукцией, когда наводят камеру на смартфон, потому что это работает в российских банковских приложениях. Владимир из научной династии, ваш дедушка еще в 1974 году был создателем программы, которая стала тогда чемпионом мира по шахматам. Мы поговорим немного о бизнесе, но больше о перспективах искусственного интеллекта, у Владимира есть своя точка зрения на GPT. Давайте и начнем с GPT.
Владимир Арлазаров: К любому научному открытию и явлению можно подходить со множества сторон. С точки зрения науки это однозначно прорывное открытие, которое дало серьезный толчок к развитию больших языковых моделей, целого класса новых нейросетевых архитектур, которые позволяют решать разные задачи. С точки зрения диалоговых систем, если мы говорим про интерфейсные диалоговые системы, это практически идеал. Человеку крайне комфортно общаться с чем-то, похожим на человека, и ChatGPT, и подобные им большие языковые модели обеспечивают этот интерфейс, и в области компьютерных интерфейсов взаимодействия человека и машины это огромный прорыв, принципиально иная парадигма.
Дальше начинаются «но», мы и идем к этим «но».
Владимир Арлазаров: Если посмотреть на цену этого прорыва, ведь ничего не бывает бесплатно. В науке: мы совершили прорыв, все правильно сделали, идем дальше, ищем новые прорывы, новые разработки. То есть наука движется всегда вперед, заглядывая за грань. А дальше приходит маркетинг, потому что обычным людям сложно объяснить, в чем смысл этого открытия. Нужно быть глубоко погруженным в область и понимать, разбираться, что произошло. Я думаю, что большинство знают гендиректора ChatGPT. Сэма Альтмана. А кто придумал этот трансформер, не знает практически никто.
Скажите, кто придумал трансформер.
Владимир Арлазаров: Спросите у ChatGPT, пусть читатели сами поищут. Это им покажет, чем отличается наука от маркетинга и пиара вокруг нее.
Я читал, что на самом деле исследования подобного рода начинались еще в 60-70-х годах, не привели к результатам и заглохли на 30-40 лет.
Владимир Арлазаров: Это правда, и в Советском Союзе, и во всех странах мира в 60-х годах был расцвет искусственного интеллекта, термин как раз тогда придумали. Наука бурлила, экономика бурлила, но все-таки мы как ученые уткнулись в некоторый набор технологических ограничений, ведь сейчас искусственный интеллект питается огромным прорывом в микроэлектронике. Мы получили доступ к невообразимым вычислительным мощностям, которые у нас сейчас есть. Машина умеет считать.
В тысячи раз больше, чем тогда.
Владимир Арлазаров: Да, в тысячи, может быть, десятки тысяч раз, если не в 100 тысяч раз больше, чем огромная машина, а сейчас это у вас в кармане лежит. iPhone по производительности превосходит все компьютеры того времени вместе взятые. То есть у нас появился доступ к огромным вычислительным мощностям, и благодаря этому многие вещи, которые тогда были только в теории, в головах у математиков, сейчас стали обыденностью. Поэтому мы наблюдаем второй ренессанс, расцвет искусственного интеллекта, когда мы видим, что у нас появились инструменты, и с помощью этих инструментов мы можем создавать что-то новое, чего не было.
Мы движемся к «но».
Владимир Арлазаров: Можно двигаться двумя путями, интенсивным и экстенсивным. Есть плюсы и минусы у каждого, и ученые двигаются и тем, и другим. Потому что и то, и то интересно, ученые по-другому устроены.
Мы сейчас говорим конкретно о феномене ChatGPT, который сейчас размножен и повторен уже в нескольких экземплярах в Америке, в нескольких экземплярах в Китае, более бледно, но с намеками на то же самое — в России. Но это сейчас представляет главный, первый вопрос на любом собрании людей: как мы это используем и каковы перспективы этого использования?
Владимир Арлазаров: А вот это «но», давайте начнем с этого. Во-первых, цена этого использования. Сейчас это почти бесплатно, но бесплатный сыр бывает только в мышеловке. Для того чтобы обучать, воспроизводить эти модели, требуются огромнейшие энергозатраты. Я не говорю про затраты на постройку огромных ЦОДов, охлаждения их, воды, проблем экологии.
Это вторая тема, она была популярной [раньше]. Сейчас главная популярная тема, что ИИ как бы спорят друг с другом. Одно другому пока что мешает.
Владимир Арлазаров: Мешает, и здесь вопрос же не в том, что они принципиально мешают друг другу. Вопрос в выбранном пути. Чем больше мы будем строить этих центров, чем больше мы будем строить ядерных электростанций или угольных электростанций, которые будут питать это центр, тем больше мы будем загрязнять окружающую среду. Загрязнение окружающей среды, я думаю, для всех, очевидно, не приводит уж очень к положительному эффекту для нашего с вами здоровья.
В действительности температура растет, и мы для того, чтобы поговорить с этим прекрасным искусственным собеседником, это все происходит в облаке, которое производит матрицы на матрицу вычисления в размерах, особенно каждые три слова.
Владимир Арлазаров: Мы тратим огромные киловатты, при этом пытаемся экономить, например, как в Европе, пытались экономить на коровах, что коровы выбрасывают в атмосферу, дескать, парниковые газы, поэтому мы будем экономить на коровах, но при этом построим парочку новых электростанций для того, чтобы питать ChatGPT. Вопрос интересный, не то чтобы на него был хороший ответ, конечно, надо и то, и то. Но вопрос в том, как ChatGPT приносит сейчас прибыль и кому. ChatGPT сейчас — это хорошая игрушка, она очень хорошо справляется с несодержательными задачами. Например, написать служебку или бессмысленную бумажку, которую никто не будет читать, работает на ура. Играть с ним, общаться — это тоже удовольствие. Ученые уже научились извлекать пользу, но это свойство ученых для нас. Для нас, если нам кто-то дает такой состав, где 60% правды, а 40% выдумано, мы привыкли проверять факты все, и поэтому для нас 60% — это очень неплохо. Но все-таки о том, что эта огромная система сделана для ученых, тоже не говорят. Дальше, кто получает, — мошенники. С помощью всех этих языковых, генеративных моделей мошенники научились нас обманывать. И не только нас, но и страны, корпорации, крадут деньги фактически у разных людей. Они научились имитировать голос, вид, по вашим текстам они могут воспроизвести стиль вашего написания, то есть все это инструменты мошенничества. И мошенники пользуются ими очень серьезно. И они имеют огромную прибыль.
Кстати, пользуются почти бесплатно или бесплатно.
Владимир Арлазаров: Ну, скорее всего, практически бесплатно, платят какие-то деньги ChatGPT.
Скажем прямо, пока все это оплачивают инвесторы, как бывает в технологических стартапах, акции растут в небо, эти деньги и идут на оплату всего этого нашего удовольствия. А мы пока представляем массу и Big Data.
Владимир Арлазаров: Это я сейчас отдельно скажу. И еще есть третий тип, это как раз разработчики таких систем. Они, конечно, получают с этого огромную выгоду, потому что им дают деньги, они их создают и пытаются придумать, куда же их все-таки прикрутить. А дальше есть проблемы этического и юридического характера, которые в мире уже всерьез встали. Ведь эти машины, модели учатся на каких-то данных, а вы давали право корпорации из Америки пользоваться вашими личными данными или вашей интеллектуальной собственностью для того, чтобы она извлекала из нее прибыль?
Нет, ну давайте посмотрим на прогрессы, что из этого может быть. И Сэм Альтман, и Илон Маск периодически говорят: пройдет два-три года, и GPT станет умнее человека. Трудно понять, что такое умнее человека, умнее в чем, в каких-то задачах компьютер точно умнее человека, он быстрее считает числа, он лучше играет в шахматы, но что такое суммарно умнее, довольно сложно понять. В чем GPT, на ваш взгляд, может оказаться умнее человека, решать такие вопросы, которые человек решить не может.
Владимир Арлазаров: У ChatGPT есть два огромных преимущества перед человеком, они же два недостатка: у него огромная вычислительная мощность, просто чудовищная. Поэтому, если есть расчетные алгоритмы, то он, конечно, вас пересчитает. И второе — у него огромная память, в которой он умеет неплохо искать. Поэтому в задачах на запоминание он будет точно лучше вас. А вот задача, где нужно что-то создать, что-то сделать неординарное, в творческих задачах…
Песни сочиняет, сценарии пишет, для кино массовку рисует по заданному образцу.
Владимир Арлазаров: Все, что он делает, — большая посредственность. Он посредственно сочиняет песни. Здесь вопрос уже к потребителю, какие песни ему хочется слышать.
Элемент: «я сам себе заказал песню, она за полсекунды появилась» — это прекрасное развлечение. Я же через две секунды новую закажу, и появится их бесконечное множество песен. Да, они будут все примерно похожи.
Владимир Арлазаров: И они будут все посредственные. Но человек же от такого посредственного материала быстро пресыщается, и потом хочет чего-то великого, а ведь нет даже определения, что такое великое, чем посредственное отличается от великого.
Это очень дискуссионная тема, отдельная. Мы сейчас все-таки говорим об этом как о средстве для новой промышленной революции, как огромном бизнес-проекте. Давайте суммируем «но»: для разработки лекарств, программирования управления роботами, автоматизации GPT вносит что-то решающее? Или все, что я сейчас перечислил, относится к другим формам искусственного интеллекта, отраслевым, предметным, которые работают независимо?
Владимир Арлазаров: С помощью них можно описывать разные явления. И там, где эти явления хорошо описываемы с помощью языковых моделей, именно с точки зрения формальных языков, там ChatGPT вам поможет за счет огромной вычислительной мощности. А там, где это невозможно, он вам не поможет. Там используются другие модели, они идеологически могут быть схожи, идеологически разные, но это все называется искусственным интеллектом. Есть генеративные модели, которые были созданы для того, чтобы быстро создавать гипотезы о веществах по заданным характеристикам, и это очень полезная модель. Но заметьте, о ней мало кто рассказывает.
И она не находится внутри чата.
Владимир Арлазаров: Она, конечно же, не находится внутри чата, она находится внутри лабораторий. Она быстро создает потенциальные существующие соединения и не очень существующие, но сужает существенно поиск и возможности перебора. Ведь соединений бесконечное количество, и найти соединение, которое решало бы какую-то проблему, — это большая задача. Есть специальные модели, которые позволяют существенно редуцировать эту задачу.
То есть будь он ChatGPT, будь он Deepseek.
Владимир Арлазаров: Это называется большая языковая модель.
Да, их сейчас много, и «Яндекс» тоже. Значит, это инструменты искусственного интеллекта, которые помогают решать задачи в отдельных отраслях науки, техники, управлять сельским хозяйством, управлять производством — это отдельные вещи. Или они все вольются в GPT?
Владимир Арлазаров: Идеи, заложенные в ChatGPT, используются сейчас очень много где, почему я говорю, что никто не назовет на память автора статей и автора этого открытия, они используются повсеместно. ChatGPT — это наиболее понятная человеку, которая не погружена в глубины математики или информатики, форма искусственного интеллекта.
С которой ему приятно иметь дело. Он уже овладел.
Владимир Арлазаров: Она с ним общается, это интерфейс общения.
Как с ребенком.
Владимир Арлазаров: Да, на естественном языке. Но когда вы заводите машину, когда вы жмете на педаль газа или тормоза, когда вы переходите дорогу, вокруг вас работают системы искусственного интеллекта, о которых вы даже не задумываетесь. Вы оплачиваете QR-кодом — там ряд моделей искусственного интеллекта. Они все восходят к одному корню, обмениваются идеями с этим тем, что лежит в ChatGPT, и ChatGPT не был возможен бы без этих изобретений. Научное древо постоянно и непрерывно, а вы об этом не думаете. Вы нажимаете на педаль газа и едете. А в этот момент машина и тот искусственный интеллект, который рассчитывает, сколько в каждый цилиндр, когда надо впрыснуть топливо. Анализирует текущее состояние двигателя, температуры, качество топлива, то есть берет огромную матрицу параметров.
Считывает ваш импульс и переводит его другие в другие цифры.
Владимир Арлазаров: Да, происходит такая связь, и это искусственный интеллект. Это то, что называется обыденность. Все привыкли к этому.
Наводя камеру на QR-код, мы тоже пользуемся инструментами искусственного интеллекта, которыми вы занимаетесь. Давайте чуть-чуть о вас поговорим, другой ваш продукт — это распознавание паспорта, очень востребованный продукт. Вы сделали так, чтобы распознавание все умещалось на конечном устройстве. В телефоне или как в браузере компьютера. Вот десктоп открыл, открыл браузер, и там, в самом браузере, умещается это, которое распознает, переводит в электронный вид письмо Татьяны Онегину.
Владимир Арлазаров: Может.
Прочитает и переедет в электронный вид. А почему было важно сделать его, чтобы оно было на конечном устройстве? И что для этого нужно было сделать?
Владимир Арлазаров: Когда мы создавали компанию, понимали, что нам надо сделать что-то, что отличает от других. С другой стороны, первое, что нужно человеку, — интерактив. Важный аспект, чтобы это все было быстро и в реальном времени. Потому что если это медленно и ждет, то человеку неприятно. Это пользовательский опыт, а он очень важен. И здесь как с распознаванием QR-кодов и с машиной: когда вы нажимаете педаль, вы хотите, чтобы сразу был результат, не хотите думать ни о чем, и это правильно — обыденность должна быть обыденной, она должна быть незаметной. Это не должен быть геройский подвиг, что мы распознали паспорт, мигая всеми лампочками, запустили ракету, нет, это наша идеология, что вы не должны замечать.
Поясните, что такое «распознать паспорт». И какова функция именно искусственного интеллекта, а не сканера в этом.
Владимир Арлазаров: Если мы говорим про распознавание паспорта, то задача простая: надо на картинке найти паспорт, как бы он не был показан, сложен книжечкой или просто хорошо разглажен, найти поля, распознать, понять, что это паспорт, понять, что он настоящий, и найти тексты, и сказать, что этот текст — это фамилия, этот текст — это номер, это фотография, а это подпись. Простая задача, но только надо это сделать в реальном времени, обладая очень ограниченными вычислительными ресурсами, потому что хочется, чтобы человеку было удобно, а для этого должно быть быстро. Для этого мы придумали много чего, но пошли путем не экстенсивного роста.
Я так понял, что главное достоинство ваших изобретений, что эта программа занимает мегабайты.
Владимир Арлазаров: Она не только занимает мало места, но она может считаться на очень слабых процессорах. То есть мы экстенсивно уменьшили, создали инструменты, которые решают ту же задачу, которую может, например, ChatGPT решить с каким-то качеством, но мы решаем ее очень хорошо и с очень малым числом операций. Это как раз то, что мы называем предметный, или искусственный, интеллект, когда решаем конкретную задачу, придумывая новые алгоритмы, новые подходы к обучению нейронных сетей, придумывая, как сделать так, чтобы они быстро считались. Это мы все придумали, и теперь этим пользуются миллионы людей в нашей стране и много десятков, сотни уже, наверное, миллионов по всему миру. Только там распознается не паспорт РФ, а их ID. Для этого пришлось придумать очень много открытий. Могу похвастаться, у нас 16 американских патентов.
Вернемся к ChatGPT, чтобы довести до конца эту мысль. Вы считаете, что тема перегрета во всех отношениях, потому что мало реальной практической пользы от ChatGPT, Deepseek. У этих игр нет практического, монетизируемого экономического смысла, особенно на фоне затрат на электроэнергию, которая это все порождает. Соответственно, это вредная вещь?
Владимир Арлазаров: Ядерная энергия — это вредная вещь?
Она необходимая.
Владимир Арлазаров: Вот, она стала необходимой. Когда ее создавали, была бомба, были отходы. Есть куча проблем. Человечество пока перегрело эту тему в ущерб другим. Я считаю, что человечество, бросив все, кинулось в эту авантюру, и это безрассудно. Существует множество других.
А в чем заключается авантюра? Я сформулирую: мы прекрасно знаем рост капитализации этих компаний, которые пока никак не генерируют обратный денежный поток, они генерируют только все больше и больше Big Data, поскольку люди в них играют и поставляют им всю новую и новую информацию. И все люди делают это почти бесплатно, оплачивают инвесторы. Индексы по экспоненте.
Владимир Арлазаров: Пирамиды.
На ваш взгляд, наступит ли момент? Но ведь когда создавали персональные компьютеры, тоже было непонятно, а какой от них будет толк. Вначале играли в игрушки в них.
Владимир Арлазаров: Вопрос такой, что сейчас это выглядит как финансовая пирамида. То есть не то, что было при компьютерах, там люди действительно искали область применения, и масштаб был совсем другой. Никакой истерии, как сейчас, не наблюдалось. Сейчас вложения в искусственный интеллект уже давно сопоставимы, если не превысили реальную цену полета на Марс. Всегда есть граница. И сейчас это выглядит как финансовая пирамида, она самоподдерживающаяся. Понятно, что инвесторы все больше и больше хотят.
Пока новые покупатели этих акций готовы рефинансировать предыдущий край и повышать планку.
Владимир Арлазаров: И повышать планку. В выигрыше останутся те, кто вовремя выйдет, а в проигрыше останется отрасль искусственного интеллекта.
Смотрите, все-таки люди, не только мошенники, начинают придумывать этому вполне конкретные применения. Поиграли с этими искусственными песенками. Но, допустим, в кино актеры на крупном плане будут людьми, но массовку можно не снимать, можно не создавать эти огромные павильоны, чат нарисует все, что должно быть на заднем плане.
Владимир Арлазаров: Практические применения найдутся, они сейчас уже есть. Но вопрос в том, будут ли оправданы вложения.
Сколько в действительности это стоит, не дешевле ли было дать массовке поиграть?
Владимир Арлазаров: Просто нанять актеров, да.
Пока это бесплатно, потому что оплачивает инвестор.
Владимир Арлазаров: А если вам выкатят реальный счет…
За электроэнергию.
Владимир Арлазаров: Не только за электроэнергию, но и сколько было вложено Researchment development, в лицензирование, ведь эти же актеры создаются на основании каких-то изображений, этот контент был лицензирован или не был?
Сейчас пока никто не парится.
Владимир Арлазаров: В Америке уже парятся.
Парятся, но без толку.
Владимир Арлазаров: Там идут суды. Посмотрим, что будет дальше. В реальности это вопросы, которые требуют разрешения. И может оказаться, что массовка просто дешевле, — это во-первых. Во-вторых, из этой же массовки потом появляются актеры первого плана. И с программистами так же, и со всеми остальными.
А как насчет применения, чтобы писать курсовые и рефераты.
Владимир Арлазаров: А я вам с самого начала начал, что если вам надо написать бессмысленную бумажку, то пожалуйста. Если у вас нормальный преподаватель, а я преподавал, и вы мне принесете написанный ChatGPT, я вам начну задавать вопросы, вы посыплетесь. А если вы не посыплетесь, а сами написали, я это пойму сразу. Поэтому, конечно, там, где плохо, там, где бессмысленно, ChatGPT и работает, это сразу точка, где надо что-то менять с точки зрения содержания.
Сейчас уже рядами маршируют гуманоидные роботы, они друг на друга смотрят, вовремя поворачиваются, идут строем. Подходя к каким-то объектам, с которыми они должны что-то сделать, они их видят, все большему учатся. К этому ко всему имеет отношение ChatGPT, большие языковые модели или это иные программные продукты искусственного интеллекта?
Владимир Арлазаров: Сама идея, которая лежит в основе ChatGPT, там применяется. Трансформеры архитектуры используются для решения, в том числе задач компьютерного зрения и многих других. То есть и сама идея, которая лежит в основе, используется повсеместно. Но прямо ChatGPT с его миллиардами, десятками миллиардов, сейчас уже сотнями миллиардов коэффициентов, конечно же, нет. Потому что на борту этого робота нет ни энергетики, ни вычислительных мощностей для него.
А через облако?
Владимир Арлазаров: Мы живем в Москве, периодически облако куда-то исчезает. Даже не из-за событий, а потому что связь не везде хорошая. И чего вы хотите создать? Такого робота, который идет, а потом раз, связь пропала, и он упал? Нет, конечно же, такое не создается. Это неразумно. Создается некоторый автономный аппарат, как марсоход, который должен решать ряд задач автономно. Он может советоваться с облаком, как-то передавать ему информацию, но он должен быть автономный. А насчет рядов марширующих роботов, вы видели когда-нибудь автосборочный завод, где корпуса варят?
Да, видел.
Владимир Арлазаров: Там тоже роботы работают.
Не маршируя, их достаточно расположить вдоль конвейера. Нет, понятно, но есть ряд работ, где есть сервисная функция, это давно автоматизировано, понятно. А здесь уже можно не на конвейер поставить, а дать разные другие функции, а это не одно и то же.
Владимир Арлазаров: Некоторые вещи действительно будут так автоматизированы. Но знаете, есть беспилотное такси, все сейчас им грезят. Давайте посмотрим с точки зрения эффективности. Вот мы возьмем такси, вот сейчас там сидит таксист, он получает зарплату, при этом он выполняет роль развлечений, еще везет людей, с ними говорит, выполняет много ролей. Мы поставим туда автопилот. Что такое автопилот? Это сложнейшая информационно-техническая система, которая может обслуживаться теперь уже не обычным, условно говоря, таксистом, который редко имеет высшее образование, она будет обслуживаться людьми с высшим образованием, которых еще и не хватает. И этих людей будет некоторое количество, потому что такси же много, их надо обслуживать, и техники уже будут требоваться совсем другого уровня.
Более того, если там не сидит таксист, все равно диспетчер должен наблюдать. Допустим, он наблюдает несколько машин в движении, но все равно наблюдает. Если связь, конечно, не прерывается.
Владимир Арлазаров: Если связь прерывается, то что? Такси останавливается? А теперь возьмем с точки зрения экономики, это эффективно или нет? А что эффективнее? А давайте посмотрим автобус. Там один водитель везет 50 пассажиров. Такси везет одного-трех. Заменим такси на автобус, и у нас будет один человек везти не три человека, а 50. Какой рост производительности? Возьмем метро.
Опять же, это для разных маршрутов, не везде наездишься на метро. Я к коротким вопросам перейду: наши успехи и недостатки. Я имею в виду российские, в области развития искусственного интеллекта. Опять же, сейчас все меряются, наши явно бледнее, не все функции делают, не так все умеют, но от вас мы услышали, что на самом деле искусственный интеллект не только в этих прекрасных названиях, которые я сейчас перечислил.
Владимир Арлазаров: Ситуация такая, что распознавание лиц, распознавание документов, очень много видеоаналитики, очень аналитические модели. Мы не просто на уровне мира, мы зачастую опережаем мир там, где не требуется экстенсивного роста ресурсов.
Огромного количества Nvidia.
Владимир Арлазаров: Да, огромного количества Nvidia, а где нужны мозги. Ведь там мы великолепно выступаем, и с нами борются, и притом в этой отрасли я кручусь, борются уже совсем не конкурентными методами, так скажем, а политическими, запрещают, ограничивают. Почему? Потому что в этих местах мы победили в технологической гонке, мы передумали наших соперников. А провал — это отсутствие аппаратной платформы. Ведь когда мы говорим про искусственный интеллект, отечественный искусственный интеллект, главный вопрос: а вот «Яндекс», «Сбер» делают нормальную работу, но вопрос, на чем они исполняются, на чем они учатся, на чем они работают? А на той же Nvidia.
Столько Nvidia у нас все равно не будет.
Владимир Арлазаров: У нас нет своей Nvidia.
С той Nvidia у нас тоже не получится. Даже Китаю не продают, чего уж там говорить.
Владимир Арлазаров: Все там есть.
Все есть, но это всегда ограничения, они ощущаются.
Владимир Арлазаров: Надо понимать, что все посложнее. Что там, где мы устроители соревнований, мы задаем правила игры, там мы получаем прибыль всегда, потому что всегда, как бы ни играли команды на футболе, устроители в прибыли. А здесь гонка ChatGPT устроена американцами. Они разметили дистанцию, они поставили рефери, флажки, и они с этого стригут купоны. Если мы хотим дальше финансировать, наверное, можно и с ними соревноваться на их поле. Смысл есть, он разный.
Вопрос ребром: взяли и отказались мы гордо от использования ChatGPT или Deepвeek, в общем, иностранных GPT-моделей, что мы потеряем в действительности?
