Искусственный интеллект на службе бизнеса - [3]

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 последствий принятия связанных с ИИ решений, чтобы вы оценили потенциальную выгоду и потери в свете миссии и целей организации, а затем нашли оптимальный для вашего бизнеса вариант.

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.

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.