Что такое искусственный интеллект (ИИ)? Одного общего определения нет. Правильнее говорить о множестве технологий, управляемых ИИ. Когда мы вызываем такси, смотрим видео в Сети, покупаем билет на самолет онлайн, позволяем сканировать себя в аэропорту, мы имеем дело с ИИ. Его работа основана на четырех ключевых факторах:
1. Машинное обучение, в основе которого – анализ повторяющихся паттернов: слов, изображений и т. д.
2. Нейросети. Структура компьютерной сети подобна структуре мозга. Мозг состоит из нейронов: чем больше мы узнаем и делаем, тем больше связей формируется между нейронами; эти связи и есть ум. Компьютер обрабатывает информацию, пропуская ее через множество слоев нейросети. Скажем, если машина распознает изображение, то первый слой нейросети имеет дело с массой необработанных пикселей. «Нейроны» следующего слоя складывают из этих пикселей штрихи. Следующий слой комбинирует из этих штрихов круги и квадраты. Наконец, все вместе складывается в целостное изображение.
3. Глубокое обучение. Чем больше таких слоев, тем глубже сеть, тем она умнее.
4. Обработка человеческого языка. Еще недавно нейросети изучали язык путем контролируемого обучения: получали правильные входные данные, а затем учились выдавать результат, соответствующий заданным параметрам. Это было долго и неэффективно. Ныне нейросети с помощью глубокого обучения умеют учить языку сами себя. Благодаря этому голосовые помощники и чат-боты общаются с нами все эффективнее.
Нейросеть GPT-3, разработанная компанией OpenAI, умеет писать не только инструкции и пресс-релизы, но даже стихи.
ИИ наиболее эффективен, когда имеет дело с огромным количеством исходных данных, но при этом решает узкоспециальную задачу. При этом компьютер уже обыгрывает человека в шахматы, но все еще путает кошку и тумбочку. Таков парадокс Моравека[1]: чем древнее навык, которым должен овладеть ИИ, тем труднее ему это сделать.
Игра в шахматы, решение задач, создание текстов – за это отвечают самые молодые с эволюционной точки зрения отделы нашего мозга. А вот ходьба относится к навыкам, контролируемым самыми древними участками мозга. Неудивительно, что нынешние роботы такие неуклюжие.
Какие же из рабочих процессов надо переложить на ИИ? Те, которые:
▶ связаны с большими объемами данных;
▶ все еще управляются вручную;
▶ чреваты большим количеством ошибок, вызванных человеческой рассеянностью.
Кроме того, любому продуктивному работнику знакома матрица Эйзенхауэра[2]:
Так вот, преимущество ИИ в том, что он помогает нам справиться со всеми делами матрицы, в том числе из графы «Неважное/несрочное». И тем самым приближает продуктивность работника, отдела, компании к 100%!
Главное достоинство ИИ – он освобождает нам массу времени. Но здесь кроется главный подвох. Надо помнить про закон Паркинсона: «Работа отнимает все время, на нее отведенное». Практика показывает: компании, внедряющие ИИ, склонны растягивать оставшуюся людям работу на весь день. Напротив, эффективные компании экономят до 25 часов в месяц на работника.