⇚ На страницу книги

Читать Ключевые идеи книги: Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения. Аджей Агравал, Джошуа Ганс, Ави Голдфарб

Шрифт
Интервал

Авторы:

Ajay Agrawal, Joshua Gans, Avi Goldfarb


Оригинальное название:

Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence


www.smartreading.ru

Искусственный интеллект глазами экономистов

Искусственный интеллект (ИИ) – реальность сегодняшнего дня. Он уже изменил привычки и даже судьбы миллионов людей. Например, появление навигаторов лишило профессиональных таксистов их ключевого преимущества – знания города. Теперь каждый может устроиться водителем в Uber и зарабатывать, пользуясь подсказками навигатора. Поисковые машины заменили справочные службы и библиотеки. Онлайновые магазины с умными системами предложения товаров теснят обычные магазины. И таких примеров тысячи.

Как любая технологическая новинка, ИИ с каждым днем становится дешевле – и спрос на него, соответственно, растет. Однако сейчас даже самый смелый визионер не может утверждать, как именно развитие ИИ скажется на конкретной компании.

Еще в 1980-е компьютеры считали машинами, которые пригодны только для вычислений. Сегодня они управляют беспилотными машинами и пишут музыку.

Так что же принесет ИИ реальному бизнесу? Чтобы ответить на этот вопрос, нужно разобраться в сути инструментария ИИ и понять, на что он способен, а на что – нет.

В книге «Искусственный интеллект на службе бизнеса» канадские экономисты, создатели «Лаборатории созидательного разрушения» для наукоемких стартапов, объясняют, как умные машины строят прогнозы и чем они могут быть полезны бизнесу. Методика декомпозиции бизнес-решений и практичные советы по внедрению инструментов ИИ в деятельность компаний делают эту книгу полезной для предпринимателей, владельцев бизнеса, инженеров, менеджеров, студентов экономических и технических специальностей.

ИИ за работой: прогнозы, но не суждения

Искусственный интеллект – это прогностический инструмент, который позволяет заполнять информационные пробелы путем анализа имеющихся данных.

Современные мощные компьютеры легко справляются с объемами вычислений, которые были немыслимы еще двадцать лет назад. При этом применяются десятки методов, которые специалисты по ИИ подбирают под конкретные задачи: классификация, кластеризация, регрессия, дерево решений, байесовское оценивание, нейронные и капсульные сети, топологический анализ данных, глубокое и стимулированное обучение и т. д.

Развитие бизнеса, организации – по сути, работа с прогнозами касательно спроса, цены, поведения конкурентов, расходов и прибылей. На основе прогнозов принимаются решения. Поэтому, чем точнее и дешевле становятся прогнозы ИИ, тем увереннее они будут проникать в повседневную практику бизнеса.

Насколько интеллектуален ИИ

Иногда людям не нравится, что работу прогностических машин называют интеллектом. Однако для этого есть некоторые основания:


▶ конечный результат деятельности ИИ – прогноз, который до недавнего времени оставался прерогативой человека;

▶ ИИ умеет учиться, проверяя свои прогнозы на практике и делая выводы на будущее.

Джефф Хокинс в книге «Об интеллекте» (On Intelligence) писал, что префронтальная кора головного мозга – прогностический орган. Так что аналогия между ИИ и мозгом человека – вполне разумное допущение.

Тем не менее пока ИИ не может заменить человека. И мы разберемся почему.