Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения - стр. 11
Несмотря на ажиотаж вокруг ИИ, «возражения леди Лавлейс», как позднее назвал их Алан Тьюринг[12], все еще актуальны. Компьютеры пока не умеют думать, так что мысли подешевеют не скоро. Однако цена снизится на нечто настолько привычное и повсеместно используемое (как и арифметика), что никто, скорее всего, еще не догадывается, насколько удешевление повлияет на нашу жизнь и экономику.
Что же подешевеет благодаря ИИ? Ответим: прогнозы. Следовательно, согласно законам экономики, мы не только станем чаще пользоваться ими, но и начнем применять в самых неожиданных областях нашей жизни.
Прогнозирование – это процесс заполнения информационных пробелов. Берется имеющаяся информация, называемая данными, и из нее выводится отсутствующая информация. В многочисленных дискуссиях об ИИ подчеркивается разнообразие прогностических методов с непонятными названиями: классификация, кластеризация, регрессия, дерево решений, байесовская оценка решений, нейросети, топологический анализ данных, глубокое обучение, обучение с подкреплением, глубокое обучение с подкреплением, генеративно-состязательные сети и т. д. Специалисты используют для внедрения ИИ соответствующие конкретной прогностической задаче способы.
В книге мы избавим вас от математики, лежащей в основе этих методов. Хотим лишний раз подчеркнуть, что все они касаются прогностики: использования имеющейся информации для генерации отсутствующей. Мы поможем вам определить, в каких ситуациях необходимо иметь прогноз и как получить от него максимальную выгоду.
Удешевление прогностики ведет к ее распространению. Снова элементарная экономика в действии: мы покупаем больше товаров или услуг, если цены на них падают. Например, когда в 1960-е годы зарождалась компьютерная индустрия, цена на арифметику начала быстро снижаться, и там, где она была уже востребована, к ней обращались чаще – например, в Бюро переписи населения США, Министерстве обороны США, НАСА (что отображено в фильме 2016 года «Скрытые фигуры»). Позднее новая, дешевая арифметика нашла применение в сферах, к которым прежде не имела отношения, – таких как фотография. Когда-то фотоновинки разрабатывались благодаря химии, но с удешевлением арифметики появилось и соответствующее решение – цифровые камеры. Цифровой снимок представляет собой всего лишь последовательность нулей и единиц, посредством арифметики преобразуемую в визуальное изображение.
То же касается и прогнозов. Они используются в привычных задачах: управлении запасами и прогнозировании спроса, – но благодаря удешевлению все чаще применяются в сферах, не относящихся к прогностике. Кэтрин Хьюм (сейчас возглавляющая отдел инвестиций в цифровые активы Королевского банка Канады) называет способность осознать проблему и переосмыслить ее как задачу прогнозирования «ИИ-инсайтом». Сегодня инженеры по всему миру все чаще так и поступают. Беспилотный транспорт существует в управляемой среде уже больше двадцати лет, однако функционировал он при наличии подробных планов этажей на заводах и складах. С поэтажным планом разработчики программировали своих роботов двигаться по алгоритму «если, то»: если перед роботом находится человек, то следует команда «стоп». Если полка пуста, то нужно двигаться к следующей. Обычные улицы оставались для роботов недоступными: в городском пространстве может случиться все что угодно – слишком много возникает условий «если, то», всего не предусмотреть.