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.

Конец ознакомительного фрагмента.

Текст предоставлен ООО «ЛитРес».

Прочитайте эту книгу целиком, купив полную легальную версию на ЛитРес.

Безопасно оплатить книгу можно банковской картой Visa, MasterCard, Maestro, со счета мобильного телефона, с платежного терминала, в салоне МТС или Связной, через PayPal, WebMoney, Яндекс.Деньги, QIWI Кошелек, бонусными картами или другим удобным Вам способом.

Конец ознакомительного фрагмента

Купить и скачать всю книгу

На страницу:

Перейти

1 из 1