Искусственный интеллект на службе бизнеса
Шрифт:
Первоначально ее основная идея заключалась в том, что новая волна ИИ принесла нам не в полной мере разум, а лишь его критическую составляющую – прогнозирование. Когда ребенок произнес запрос, «Алекса» преобразовала звуки в слова и спрогнозировала, какая информация им соответствует. «Алекса» «не знает» столицу Делавэра, но способна спрогнозировать, что в ответ на такой запрос люди получат конкретный ответ: «Довер».
Каждый стартап в нашей лаборатории базируется на преимуществах улучшенного прогнозирования. Компания Deep Genomics сделала шаг вперед в медицине, предполагая, какие процессы начнутся в клетке после изменений в последовательности ДНК. Компания Chisel усовершенствовала правовую практику прогнозом, какая именно часть документа подлежит редактированию. Компания Validere повысила эффективность нефтедобычи, рассчитав процент содержания влаги в поступающем на переработку и хранение сырье.
Если вы плохо представляете, что значит ИИ для вас, мы поможем вам понять все его возможности и сориентироваться в преимуществах технологии, даже если вы ни разу не программировали свёрточную нейронную сеть и не изучали байесовскую статистику [2] .
Руководителям бизнеса мы объясним влияние ИИ на управление и принятие решений. Студентам и недавним выпускникам дадим пищу для размышлений о перспективах развития трудовой деятельности и карьеры. Финансовым аналитикам и венчурным инвесторам предложим схему, на основании которой они разработают инвестиционные декларации. Политикам предоставим примерный план изменений общества с помощью ИИ, обсудим, какие меры можно предпринять, с тем чтобы перемены оказались к лучшему.
2
Статистика Байеса – статистическая модель, предполагающая обновление сложившихся представлений в свете полученного опыта. Прим. ред.
Экономика представляет собой надежную основу для понимания неопределенности и ее роли в принятии решений. Поскольку качественное прогнозирование снижает неопределенность, мы объясним в терминах экономики значение ИИ для принятия решений по развитию бизнеса, что, в свою очередь, даст представление о том, какие инструменты с наибольшей вероятностью помогут максимизировать прибыль от рабочих бизнес-процессов. Это приведет нас к схеме разработки новых стратегий – например, изменения масштаба и диапазона бизнеса для применения новых экономических реалий, проистекающих из удешевления прогнозов. И, наконец, мы изложим основные плюсы и минусы влияния ИИ на трудовую деятельность, концентрацию корпоративной власти, конфиденциальность и геополитику.
Какие прогнозы важны для вашего бизнеса? Как дальнейшее развитие ИИ повлияет на предположения, из которых вы исходите? Как изменятся рабочие места в вашей сфере деятельности с развитием прогностических технологий, что уже происходило с появлением ПК и интернета? ИИ – это новая и еще не до конца понятая технология, но существуют надежные инструменты экономики по оценке возможных последствий удешевления прогностики, хотя приводимые нами примеры, без сомнения, когда-нибудь устареют, в отличие от предложенной схемы. Идеи сохранят свою эффективность и с развитием технологий, и с повышением точности и сложности прогнозов.
Наша книга не предлагает рецептов успеха в экономике ИИ – напротив, мы подчеркиваем его преимущества и недостатки. Чем больше данных, тем меньше конфиденциальность; чем выше скорость, тем ниже точность; чем больше независимости – тем слабее контроль. Мы не предлагаем рекомендаций для выработки оптимальной бизнес-стратегии: это ваша забота. Лучшая стратегия для компании, карьеры или страны зависит от вашей оценки соотношения плюсов и минусов. Мы разработали схему определения ключевых преимуществ и недостатков, а также способы оценки всех «за» и «против» для оптимального решения какой-либо задачи. Разумеется, даже располагая нашей схемой, вы заметите, что все меняется очень быстро и вам придется действовать, не обладая исчерпывающей информацией, но, как правило, это все же лучше пассивности.
Выводы
• Новая волна ИИ принесла нам не в полной мере разум, а лишь его критическую составляющую – прогнозирование.
• Любое решение по большей части зависит от прогнозов. В экономике наработаны схемы принятия решений. Новые и не совсем понятные последствия развития прогностических технологий можно объединить с проверенной логикой экономической теории принятия решений и вывести ряд идей, помогающих сориентироваться в том, как применить ИИ в вашей организации.
• Единственного верного ответа на вопрос о том, какая стратегия или инструменты ИИ оптимальны, не существует, потому что неизбежно придется искать компромисс: больше скорость – ниже точность, больше независимости – слабее контроль, больше данных – меньше конфиденциальности. Мы предлагаем метод определения благоприятных и неблагоприятных
Дешевизна меняет все
Каждый человек уже соприкасался с ИИ либо очень скоро откроет его для себя. Мы привыкли к регулярным сообщениям в СМИ о новых технологиях, изменяющих нашу жизнь. Технофилы предвкушают возможности будущего, технофобы горюют о старых добрых временах. Впрочем, все уже привыкли к бомбардировке технологическими новостями и, не задумываясь, повторяют: «Единственное, что остается неподвластным переменам, – это сами перемены». Пока не сталкиваются с ИИ. И тогда понимают, как эта технология отличается от остальных.
Некоторые IT-специалисты впервые оценили потенциал ИИ в 2012 году, когда команда студентов Университета Торонто одержала триумфальную победу на ежегодных соревнованиях по распознаванию визуальных образов ImageNet (Large Scale Visual Recognition Challenge). В последующие годы все финалисты ImageNet использовали новаторский для того времени подход «глубокого обучения»: распознавание объектов – не просто игра, оно наделяет машину «зрением».
Ряд руководителей технологических компаний увидели новые возможности ИИ, узнав о том, что в 2014 году Google приобрела британскую компанию DeepMind за более чем $600 млн, несмотря на ничтожный по сравнению с этой суммой доход. Крупнейшая сделка состоялась только потому, что DeepMind продемонстрировала свой ИИ, который научился – самостоятельно, без всякого программирования – играть в некоторые видеоигры Atari со сверхчеловеческой эффективностью.
Всемирно известной новостью ИИ стал в том же 2014 году благодаря решительному заявлению знаменитого физика Стивена Хокинга: «Все в нашей цивилизации является продуктом человеческого интеллекта… и создание искусственного интеллекта стало бы крупнейшим событием в истории человечества» [3] .
Кто-то другой осознал грандиозность ИИ, впервые отпустив руль едущей «Теслы», управляемой автопилотом.
В Китае откровением стал момент, когда AlphaGo – ИИ DeepMind – выиграл у Ли Седоля, корейского профессионального игрока в го, а позднее в том же году победил лучшего китайского игрока Кэ Цзе. «Нью-Йорк Таймс» назвала эту игру «моментом Спутника» [4] для Китая [5] . Как после запуска спутника в СССР в Америке вложили огромные средства в науку, так и Китай отреагировал национальной стратегией повсеместного распространения ИИ к 2030 году и внушительным финансированием осуществления этого плана.
3
Hawking, St., Russell, St., Tegmark, M., Wilczek, F. Stephen Hawking: «Transcendence Looks at the Implications of Artificial Intelligence – But Are We Taking AI Seriously Enough?» // The Independent. 2014. May 1 // http://www.independent.co.uk/news/science/stephen-hawkingtranscendence-looks-at-the-implications-of-artificial-intelligence-but-are-wetaking-9313474.html.
4
Момент Спутника – момент осознания обществом, насколько оно отстает от другой страны в технических и научных достижениях. Назван по прецеденту 1957 года, то есть реакции США на запуск СССР в космос первого искусственного спутника Земли. Прим. перев.
5
Mozur, P. Beijing Wants A. I. to Be Made in China by 2030 // The New York Times. 2017. July 20 // https://www.nytimes.com/2017/07/20/business/chinaartificial-intelligence.html?mcubz=0&_r=0/.
В своей компании мы осознали значимость ИИ в 2012 году, когда в ЛСР сначала обратились несколько стартапов, применяющих ультрасовременные методики машинного обучения, а затем они хлынули потоком. Обращения следовали почти из всех сфер: исследовательской фармакологии, клиентского обслуживания, производства, контроля качества, розничных продаж, медицинской техники. Технологии были мощными, широко применимыми, обещали заметное повышение эффективности. Понимая их экономическую ценность, мы углубились в работу. Мы знали, что ИИ будет развиваться в той же экономике, что и остальные технологии.