Ценный вклад в создание этой книги внесли следующие люди, которым я выражаю искреннюю признательность:
Эндрю Андерсон, Celaton
Ричард Бенджаминс, Richard Benjamins, Axa
Мэтт Баскелл, Rainbird
Эд Чэллис, Re: infer
Карл Чэпмен, Riverview Law
Тара Читтенден, The Law Society
Сара Клейтон, Kisaco Research
Дана Каффе, Aldermore
Роб Диваль, Aldennore
Джерард Фрит, Matter
Крис Гейнер, Genfour
Кэти Гиббс, Aigen
Дэниел Хьюм, Satalia
Проф. Мэри Лейсити, Миссурийский университет
Проф. Илан Ошри, Университет Лафборо
Стивен Партридж, Palgrave
Майк Питерс, Samara
Крис Попл, Lloyds Bank
Джон Салливан, Virgin Trains
Кэти Торнбаум, Gartner
Василис Цолис, Congnitiv+
Уилл Вентерс, LSE
Ким Вигилия, Conde Naste
Проф. Лесли Уилкокс, Лондонская школа экономики и политических наук
Всем в Symphony Ventures
В любой газете или журнале вы, вероятно, найдете среди текущих новостей статью (а то и несколько) об искусственном интеллекте (ИИ), где, как правило, рассказывают о «захвате власти роботами» и что эта новая и загадочная технология представляет собой самую большую опасность для человечества со времен изобретения ядерной бомбы. Напротив, компании, сами создающие приложения для искусственного интеллекта, демонстрируют огромные амбиции, трубя о том, что их разработки радикально изменят жизнь людей к лучшему, но в то же время скрывая любые способы их реального применения в тумане маркетинговых гипербол. Существует, разумеется, и сама технология – сплав математики, информатики и кибернетики, которая граничит с магией для всех, кроме специалистов, живущих в мире разработчиков ИИ. Логично, что руководители коммерческих (и любых других) предприятий не понимают, как именно искусственный интеллект может помочь им в их деятельности. Вообще, почему все сошлось на искусственном интеллекте? Что он на самом деле умеет? Как он может способствовать росту бизнеса? С чего хотя бы следует начать? Все эти вопросы как нельзя более актуальны, однако до настоящего времени они, как правило, остаются без ответа. Именно к людям, задающим такие вопросы, и обращена эта книга.
Искусственный интеллект в широком смысле уже оказывает фундаментальное влияние на то, как мы ведем и будем вести бизнес. В этом нет никаких сомнений. Он изменяет процесс принятия решений, позволяет создать совершенно новые бизнес-модели и делать то, что раньше считалось невозможным. Он также способен заменить собой множество работников умственного труда и непропорционально вознаградить тех, кто начал применять ИИ раньше и эффективнее. Это открывает и огромные возможности, и создает серьезные угрозы, до поры до времени завуалированные хитросплетением алгоритмов и потоком специальной терминологии.
Но эта технологическая революция – не гипотетическая вероятность и не экстравагантное нововведение, эксперимента ради запущенное несколькими предприятиями. Искусственный интеллект уже сегодня используется в бизнесе для расширения, улучшения и изменения методов работы. Прогрессивные руководители хотят знать прямо сейчас и во всех подробностях, как искусственный интеллект может повысить эффективность их бизнеса, стараются разобраться в различных видах искусственного интеллекта и разрабатывают способы снижения рисков, которые он естественным образом содержит. Многие из этих усилий не афишируются или даже засекречены – либо потому, что руководство компаний не хочет, чтобы использование искусственного интеллекта в их продуктах или услугах было широко известно, либо потому, что они не хотят лишиться конкурентного преимущества, которое ИИ пока что дает почти даром. Постоянная проблема руководителей, желающих разобраться в искусственном интеллекте, – это поиск необходимой информации, причем не из заумных статей и не из рекламы или самовосхваления продавцов, а из источников, позволяющих ухватить самую суть дела вместо того, чтобы копаться в деталях компьютерных алгоритмов. Искусственный интеллект ставит нас лицом к лицу с парадоксом Сократа: мы знаем, что мы ничего не знаем достаточно.
Обычно люди сначала знакомятся с искусственным интеллектом в качестве потребителей. Все наши смартфоны имеют доступ к сложному искусственному интеллекту, будь то Siri, Cortana или Google Assistant. В наших домах нередко тоже работают приложения искусственного интеллекта, доступные через Amazon и Google Home. Все это облегчает, и притом весьма успешно, организационную сторону нашей жизни. Но такое использование искусственного интеллекта на самом деле лишь довольно ограниченно показывает его возможности. В основном оно базируется на способности превращать нашу речь в слова, а слова – в коды машинного языка. Как только намерение пользователя установлено, остальная часть задачи – довольно стандартная автоматическая процедура: показать прогноз погоды с того или иного сайта, уточнить расписание поездов, проиграть заданную музыку в определенное время. И хотя возможность распознавания и понимания речи (РПР) – очень важное достижение техники, сам искусственный интеллект – это нечто гораздо большее. Особенно в мире бизнеса.
Искусственный интеллект может за считанные минуты прочитать тысячи юридических контрактов и извлечь из них всю полезную информацию; распознать раковые опухоли с большей точностью, чем врачи-онкологи; определить мошенничество с кредитной картой еще до того, как оно произойдет; управлять автомобилями без помощи водителей; «возглавлять» центры обработки данных более эффективно, чем люди; предсказать, когда клиенты (и сотрудники) перейдут от вас к конкурентам; и, самое главное, он может учиться и развиваться на основе своего собственного опыта.
Однако до тех пор, пока руководители компаний не поймут в достаточно простых терминах, что такое искусственный интеллект и как он может помочь их бизнесу, они никогда не будут в состоянии полностью реализовать его потенциал. Если вы уже планируете использование технологий искусственного интеллекта, вы должны знать, на что он способен, и понимать, что нужно делать, чтобы он заработал в вашей бизнес-машине. Помочь вам в этом – главная цель данной книги. В десяти ее главах я изложу систему, которая поможет читателю освоить восемь основных практических функций искусственного интеллекта, и проиллюстрирую каждую из них реальными примерами из различных областей бизнеса. Я предоставлю подходы, методологии и инструменты, позволяющие вам начать свое путешествие в мире искусственного интеллекта наиболее удобным для познавания образом. В конце каждой главы я буду ссылаться на интервью и тематические исследования прогрессивных руководителей, уже внедряющих искусственный интеллект, известных поставщиков технологий искусственного интеллекта, а также ученых, чья работа сосредоточена на практическом применении этих технологий.
Моя «личная» структура искусственного интеллекта, точнее не самого ИИ, а принципов его понимания, разрабатывалась в течение нескольких последних лет из-за того, что я твердо решил научиться различать информацию, дезинформацию и маркетинговые ходы в многочисленных обсуждениях. Я не программист и не разработчик искусственного интеллекта, поэтому мне нужно было представить его мир на языке, понятном для таких людей, как я сам. Меня постоянно разочаровывала лень авторов, использующих специфическую компьютерную терминологию, тогда как их статьи предназначались не для коллег-ученых, а для того, чтобы объяснить принципы искусственного интеллекта дилетантам. В результате подобные статьи только запутывали людей еще больше. При этом такие термины, как, например, «искусственный интеллект», «когнитивная автоматизация» и «машинное обучение», использовались авторами взаимозаменяемо, хотя это совершенно разные вещи.
Работая консультантом по управлению, создавая стратегии автоматизации для бизнеса, читая множество статей по этому вопросу и общаясь с другими практиками и экспертами, я свел всю доступную информацию о возможностях искусственного интеллекта к восьми основным функциям: распознавание возраста, распознавание речи, поиск, кластеризация, распознавание и понимание речи (РПР), оптимизация, прогнозирование и понимание. По сути, любое применение искусственного интеллекта может быть связано с одной или несколькими из этих функций.
Первые четыре относятся к получению информации – извлечению структурированных данных из неструктурированных массивов. Эти категории (захват данных) являются на сегодняшний день самыми зрелыми. Есть много примеров использования каждой из них в повседневной жизни: мы сталкиваемся с распознаванием речи, когда звоним на линии автоматического ответа; у нас в телефонах есть функция распознавания изображений, автоматически сортирующая наши фотографии; есть функция поиска, позволяющая читать и классифицировать отправляемые нами электронные письма (например, с жалобами на опоздание поезда), мы распределяемся на группы единомышленников каждый раз, когда покупаем что-то в интернет-магазине. Искусственный интеллект весьма эффективно собирает массовые и неструктурированные данные, которые мы отправляем в информационные каналы, и превращает их во что-то полезное. Или в бесполезное и даже навязчивое, но это уже зависит от вашей личной точки зрения; впрочем, стороной эту тему обойти нельзя, и мы еще обсудим ее более подробно в следующих главах.
Вторая группа – РПР, оптимизация и прогнозирование, – связана с принятием решения на основе уже полученной информации. Эти функции ИИ пока менее совершенны, но уже применяются в нашей повседневной жизни. Распознавание и понимание речи превращает голосовые данные в те или иные полезные действия, на которые указывают отдельные слова, когда они соединены в предложении. Возможность оптимизации (включающая в себя в качестве основных элементов решение проблем и планирование) охватывает широкий спектр применений: например, определение оптимального маршрута между вашим домом и работой. И наконец, функция прогнозирования пытается определить, что произойдет вслед за определенным действием: так, если мы купим книгу о раннем японском кино, то мы, вероятно, захотим купить и книгу об Акире Куросаве.
Однако как только мы добираемся до функции понимания, все принципиально меняется. Понимание того, почему что-то происходит, означает, по существу, познание; для этого, помимо множества вводных данных, требуется умение их учитывать и концептуализировать в модели, которые могут быть применены к различным сценариям. Вот в этом человеческий мозг преуспел, а современный искусственный интеллект еще просто ни на что не способен. Все предыдущие функции искусственного интеллекта были весьма специфическими (их обычно объединяют под термином «узкоспециализированный искусственный интеллект»), а для функции понимания требуется универсальный интеллект, которого просто еще не существует за пределами человеческого мозга. Универсальный искусственный интеллект можно назвать «святым Граалем» для разработчиков ИИ, и на данном этапе он доступен не более, чем та самая легендарная реликвия. Я буду обсуждать будущее искусственного интеллекта в заключительной главе, но в целом эта книга как практическое руководство по искусственному интеллекту в современном бизнесе будет сосредоточена на тех узких возможностях ИИ, которые могут быть реализованы прямо сейчас.
Скорее всего, вы уже начали понимать из приведенных мною примеров, что, когда искусственный интеллект используется в бизнесе, он обычно реализуется не в виде отдельных функций, а как их взаимосвязанная комбинация.
О проекте
О подписке