Мы живем в интересную эпоху информационной революции, действия которой до конца не осознаем. Нам кажется, что она уже наступила, но факты говорят о том, что настоящая революция впереди.
Сегодня мир меняют следующие тенденции.
1. Быстро растущие и расширяющиеся возможности машин, включая их обучение.
2. Появление крупных и влиятельных молодых компаний, чья бизнес-модель отличается кардинально, так как построена на нематериальных активах:
- Uber — компания-такси, не имеющая собственных транспортных средств;
- Facebook — популярный медиа-канал, не создающий контента;
- Alibaba — крупнейший ритейлер, не имеющий ни одного магазина;
- Airbnb — поставщик жилья, не владеющий собственной недвижимостью.
Да, речь идет о платформах.
3. Расцвет массового (коллективного) разума, основанного на массе человеческих знаний, опыта и энтузиазма, распространенных по всему миру, доступных сейчас и способных быть сосредоточенными онлайн.
Значит ли это, что приведенные тенденции полностью заменят собой предыдущие элементы прогресса:
- машинный интеллект вместо человеческого разума;
- платформы вместо более привычных товаров и услуг;
- коллективный разум вместо экспертов?
Автор утверждает, что более привычные элементы не устарели, более того, они остаются важными составляющими успеха бизнеса и будущего человечества. Просто пришло время переосмыслить баланс между умами и машинами, продуктами и платформами, экспертами и массовым разумом.
Книга позволяет по-новому взглянуть на происходящие сегодня изменения, без субъективного фильтра страха или опасений потерять работу. Новый мир — это мир интеграции человека с тем новым инструментарием, что дают нам технологии. А наша способность адаптироваться — ни что иное, как проявление одного из значимых качеств человека.
1. Человеческий разум и искусственный интеллект
1.1. Человек и его разум
Двадцать лет назад между людьми и компьютерами было негласно заключено стандартное партнерство, основанное на следующем разделении труда:
- машины занимаются базовой математикой, ведением документации и передачей данных;
- люди принимают решения, рассуждают, используют творческий и интуитивный подход для взаимодействия друг с другом.
Информационные технологии стремительно развиваются и вполне могли бы посягнуть на роль человека, но этого не происходит. Потому что люди остаются ценными благодаря способности мыслить. Эта способность выходит за рамки любого алгоритма и вычислений.
В основе поведения человека лежит две системы мышления.
Система 1. Интуитивная: способность принимать решения быстро, на автомате, не требует больших усилий, обусловленная длительным эволюционным развитием.
Система 2. Рациональная: полная противоположность интуиции — медленная, сознательная, эволюционно в начале развития, требующая много работы.
У одних хорошо развита интуиция, другие с легкостью решают сложные задачи.
Система 1 работает автоматически и не может быть отключена по желанию, ошибки интуитивного мышления трудно или невозможно предотвратить. Именно поэтому так опасно порой полагаться на мнение экспертов.
Причины возникновения ошибок:
- фильтрация информации по субъективному признаку (часто может отсеиваться полезная и важная информация);
- доводы, построенные на заблуждениях и предположениях;
- склонность к быстрым выводам и решениям, что не всегда продуктивно, справедливо и бескорыстно;
- плохая способность предсказывать будущее;
- ложное представление о собственной интуиции, что приводит к поиску обоснований с помощью рациональной системы. Таким образом человек способен обмануть сам себя.
Очевидный правильный подход — позволить машинам принимать решения в тех случаях, когда это возможно, превращая интуицию в процесс принятия решений, основанных на данных.
Цены на авиабилеты и гостиничные номера постоянно меняются в зависимости от того, как прогнозируется развитие спроса и предложения алгоритмом на базе больших данных, и фактически они меняются каждую минуту. Ни один человек не способен предсказать и просчитать рационально или интуитивно, что произойдет с ценами в следующую минуту.
Алгоритм работы машины можно тестировать и улучшить, заставить людей признать свои предубеждения сложнее. Но у людей есть способности, которые машины пока не способны перенять:
- восприятие огромного количества информации с помощью чувств;
- здравый смысл и учет отклонений, возникающих впервые. Принимая решение согласно алгоритму, машина не может предусмотреть все нестандартные ситуации.
Так алгоритм Uber, предполагая временное повышение цен при повышении спроса в конкретном месте, увеличил тарифы на заказы из места катастрофы. Машина не способна определить, что повышенный спрос в данном случае — это ЧП. Позже Uber исправился, и сейчас в подобных ситуациях сохраняет оптимальную стоимость поездки — прекрасный пример, когда человек и алгоритм работают вместе.
1.2. Машины
Ребенок учит язык, слушая и повторяя, а взрослый овладевает вторым языком, опираясь на огромное количество правил и осознанное заучивание. По аналогии с человеком, практикуется два метода машинного обучения:
- неконтролируемый — на основе системы распознавания статистических моделей (как ребенок);
- контролируемый — символический (как взрослый).
Методы машинного обучения очень быстро развиваются, но единственный пока способ заставить компьютер мыслить по-человечески — построить мозговые нейронные сети, которые могли бы учиться на примере. Исследователи сделали это с помощью комбинации сложной математики, мощного компьютерного оборудования и прагматичного подхода.
Нейронные сети добились успехов, обучаясь обоими методами. Неконтролируемый метод — лучший способ узнать мир людей. Распознавание речи, сохранение температурного режима здания, управление энергопотреблением, классификация изображений и автоматический перевод — вот вещи, с которыми машина уже справляется лучше и быстрее человека.
Первые 7 дней доступа — бесплатно.