Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта
Шрифт:
Принципы взаимодействия человека с «умными» технологиями сейчас выходят на третий этап эволюции. На первом этапе искусственный интеллект применялся для автоматизации рутинных задач: люди обслуживали машины, которые заменяли людей. Такая ситуация порождала мрачные прогнозы: машины скоро вытеснят человека и начнется тотальная безработица.
К счастью, второй этап опроверг опасения пессимистов. Как мы показали в книге «Человек + машина», многие организации стали использовать ИИ, чтобы расширить возможности, а не рассчитать сотрудников.
Руководители таких компаний не согласились, что технический прогресс должен сократить потребность в живой рабочей силе, и в полной мере раскрыли потенциал взаимодействия человека с машиной, превратили механические процессы в творческие, легко масштабируемые и корректируемые операции. Это, в свою очередь, отразилось на структуре
Этап сотрудничества, уравнявший возможности человека и машины, теперь сменяется третьей стадией: ключевую роль станет играть человек. Лидеры делового мира не просто обгоняют конкурентов по части инноваций – они совершают решительный разворот к человекоориентированным технологиям: к человеку. И это переворачивает все представления о прогрессе последнего десятилетия.
Этот разворот можно назвать революционным, но вообще он является органичным. Его радикальность заключается в резком изменении условий конкуренции. А органичность – в том, что на первый план выводятся чисто человеческие качества и способности: мышление, понимание, эмоциональный отклик. «Умные» технологии уже давно подарили нам сверхчеловеческие возможности, однако теперь к ним добавляется человеческое измерение, содержащее не только наши таланты, но и ошибки.
Поведенческая экономика включила в сферу интересов когда-то сухой науки плохо предсказуемый человеческий фактор – инновации предполагают поправку на предвзятость и прочие человеческие несовершенства, которыми оказались заражены предыдущие поколения искусственного интеллекта и связанных с ним технологий.
Радикально очеловеченный подход побуждает в корне изменить представления о ключевых компонентах цифровых инноваций: искусственном интеллекте, данных, экспертном знании, архитектуре и стратегии (IDEAS) [4] . Такой сдвиг предлагает организациям любой величины новую дорожную карту прогресса, позволяет проложить курс в будущее, многократно ускорить рост доходов и обеспечить себе конкурентное преимущество в мире, где человек и человечность станут одновременно и залогом, и мерилом успеха.
4
Intelligence, Data, Expertise, Architecture, Strategy. Прим. ред.
• Искусственный интеллект. Привычный нам метод машинного обучения не позволяет задействовать и осмыслить причинно-следственную связь, пространство, время и другие базовые понятия, которыми с легкостью оперирует человек, прокладывая себе путь в мире. Но в наши дни передовые исследовательские центры и компании разрабатывают устройства и приложения, которые способны на «мыслительную деятельность», во многом схожую с человеческим подходом к выполнению задач и решению проблем. Так, новое поколение роботов может обобщать данные о месте или среде – например, о пространстве склада – и манипулировать предметами, не дожидаясь команды. Можно рассмотреть и эмоциональный ИИ, выросший из практики общения с детьми-аутистами и ставший инструментом, который помогает им понять и выразить свои чувства. На этой основе сегодня разрабатывается новый автомобильный бортовой компьютер, который, вероятно, спасет не меньше жизней, чем ремень безопасности. Новые технологии задействуют самые мощные когнитивные способности человека – осведомленность и адаптивность, и со временем это обещает помочь в поиске решений насущных экономических и социальных задач.
• Данные. Глубокое обучение требует огромного массива данных и мощной инфраструктуры, что делает ИИ недоступным для многих организаций. Однако вскоре мы получим вертикально интегрированные системы, которым не нужны объемы данных. Они будут работать быстрее, применяться шире, а стоить – намного дешевле. Некоторые компании – например, мебельный онлайн-ретейлер Wayfair – успешно обучают ИИ-алгоритмы в таких сферах, где ранее информационный шум от обилия доступных товаров совершенно забил бы небольшие массивы актуальных данных. По мере эволюционирования искусственного интеллекта научные и коммерческие организации разрабатывают новые приемы и методы: от повторного использования данных в системе и активного обучения (система сама подсказывает, какие данные ей для этого необходимы) до синтетических данных, которые создаются, когда реальных не существует. Размеры, форматы, источники и способы применения данных меняются, и в ходе этого процесса предприниматели получают ценный опыт и дополнительное пространство для маневров на рынке.
• Экспертное знание. Разворот к человеку в сфере «умных» технологий в корне меняет многие представления о роли людей и накопленного ими опыта в новых цифровых экосистемах. Здесь мы наблюдаем один из наиболее значительных
• Архитектура. Раз уж в наши дни все компании поневоле становятся технологическими, то и цифровая архитектура приобретает особое значение. Привычный IT-набор включает в себя софт, аппаратное обеспечение, телекоммуникации, специальные помещения и центры обработки данных. Но такой комплект в сегодняшнем гиперцифровом мире мобильных вычислений, ИИ-приложений, интернета вещей (IoT) и миллиардов устройств попросту не может функционировать, так как не способен поддержать радикальный разворот к человеку в сфере искусственного интеллекта, данных и экспертного знания, который меняет и темп, и условия инновации. Вместо жесткого привычного набора передовые компании создают «живые системы» – гибкие, трансграничные и радикально очеловеченные архитектуры, придающие элегантную простоту взаимодействию людей с машинами. В качестве примера отлично подходит компания Epic Games, разработчик игрового движка Unreal Engine. Его гибкая многофункциональная архитектура позволяет 8 миллионам пользователей одновременно подключаться к игре со сложной и богатой графикой, заодно собирая обильный и бесперебойный поток данных для последующего анализа с помощью ИИ-технологий. Раскрыв всю мощь и многофункциональность облачных технологий и прибавив к ним возможности искусственного интеллекта и периферийных вычислений, радикальный разворот к человеку в сфере архитектуры ознаменовал новую эпоху, где конкуренция в любой отрасли превращается в битву систем.
• Стратегия. Ведущие компании мира начинают практиковать принципиально новый подход к стратегии, заодно порождая мощные механизмы создания ценности. Подкрепленные «умными» технологиями, новые бизнес-модели строятся на единстве стратегии и практики. Учитывая резкое ускорение цифровой трансформации и стремительное обновление «умных» инструментов, компании-лидеры понимают, что больше не могут позволить себе последовательно разрабатывать стратегию, вести пилотные проекты и лишь затем переходить к ее широкому внедрению. Новая реальность требует инновационных стратегий. Среди них особенно ярко выделяются три типа: Forever Beta («Бета навсегда»), Minimum Viable IDEA («Минимально жизнеспособная идея» (МЖИ)) и Co-lab («Сотрудничество»). Стратегии группы «Бета навсегда» делают ставку на ПО-продукты и сервисы, которые постоянно дорабатываются и улучшаются после приобретения (как, например, у компании Tesla), так что их ценность и польза для потребителя со временем только растут. Стратегии группы МЖИ опираются на один или несколько компонентов из набора IDEA «интеллект – данные – экспертное знание – архитектура – стратегия», укрепляя слабые места в конкретной отрасли и обеспечивая первоклассный потребительский опыт, который можно оперативно масштабировать ради преимущества на рынке. Так, молодой страховой компании Lemonade при помощи «умных» чат-ботов, алгоритмов машинного обучения и облачных технологий удалось выработать подход, который помещает в центр процесса потребителя, устраняя взаимное недоверие страховщика и клиента. Стратегии группы «Сотрудничество» направлены на достижение выдающихся результатов в наукоемких областях за счет синтеза человеческих способностей и возможностей машины. Трудно найти этому более яркую иллюстрацию, чем рекордно быстрая разработка вакцины от COVID-19 компаниями Moderna и Pfizer/BioNtech.
Изучив IDEAS – искусственный интеллект, данные, экспертное знание, архитектуру и стратегию, – любой руководитель, даже далекий от IT-сектора, сможет лучше понять отдельные элементы нового технологического пейзажа, чтобы на всех уровнях организационной структуры внести необходимые изменения. Инновации возможны в любой сфере – от НИОКР и повседневных рутинных операций до кадровой политики и бизнес-модели. Руководители с глубокими познаниями в области «умных» технологий, вероятно, сумеют выйти за рамки узкой специализации и полнее раскрыть потенциал цифровой трансформации.