Коефіцієнт штучного інтелекту

Більшість книжок, присвячених темі штучного інтелекту, можна розділити на два типи. В них або описується картина щасливого майбутнього з самокерованим усім та нескінченним дозвіллям; або містяться похмурі пророцтва про те, як роботи виконуватимуть все, що зараз роблять люди, залишаючи нас із нічим. Тому дуже гостро відчувається потреба у більш зваженій оцінці AI. Це й намагаються зробити Нік Полсон (Nick Polson) та Джеймс Скотт (James Scott), пропонуючи у своїй книзі «AIQ: How People and Machines Are Smarter Together» («Коефіцієнт штучного інтелекту: як люди і машини розумніють разом»)¹ системне й водночас дуже доступне пояснення того, як працює ця технологія та якими є її сильні і слабкі сторони.

Полсон та Скотт, викладачі статистики в Чиказькому та Техаському університетах, відповідно, не перевантажують читача математичними рівняннями, а більшою мірою спираються на оповідь. Кожний із розділів книги проливає світло на те, як працюють найважливіші процеси штучного інтелекту, — умовна ймовірність, розпізнавання закономірностей, Баєсовські оновлення, виявлення аномалій тощо.

Пояснюючи поняття умовної ймовірності, автори звертаються до прикладу Netflix. Ця компанія розробляла свою систему рекомендацій, відштовхуючись від підходу, який використав математик Абрахам Вальд (Abraham Wald), щоб виявити: які частини літаків-бомбардувальників потребують особливого зміцнення. Історія про те, як вчений Джон Крейвен (John Craven) знайшов зниклий підводний човен на дні Атлантичного океану, пояснює механізм дії Баєсовських оновлень, котрі використовуються для побудови карт у невідомому просторі, що уможливлює функціювання безпілотних автомобілів. А провал Ісаака Ньютона в ролі управителя Королівського монетного двору служить ілюстрацією — чому комп’ютерам так добре вдається виявляти аномалії: ідентифікувати вкрадені кредитні карти, виявляти кіберзломи та страхові махінації.

Автори стверджують, що AI — це не розрив з минулим, а останній розділ довгої саги про те, як людство з допомогою науки намагалося пояснити цей світ. І хоча змусити працювати технологію штучного інтелекту так, аби отримувати потрібні відповіді, досить непросто, Полсон та Скотт зазначають, що математика AI є «дивовижно простою».

У книзі зазначається, що ореол таємничості навколо штучного інтелекту, сприйняття його як чогось доступного лише для обраних — заважає компаніям повноцінно зрозуміти, які реальні переваги їм може дати AI. Щоб отримати від штучного інтелекту максимальну користь, потрібно реорганізувати бізнес так, аби сформувався союз між людиною і машиною. Тоді машини розширюватимуть межі людських можливостей, а не просто виконуватимуть деякі види робіт. Дуже мало організацій спромоглися це зробити, що означає: їхня продуктивність нижча, ніж могла би бути.

Також демістифікація штучного інтелекту може допомогти розвіяти деякі страхи та тривоги, які в чималій кількості породило дещо однобічне сприйняття цієї технології. Полсон та Скотт показують, як алгоритми вже допомагають трансформувати такі різні сфери, як сільське господарство і забезпечення громадського порядку. При цьому вони скептично ставляться до думки про те, що штучний інтелект зробить людей непотрібними, висловлюючи переконання, що в найближчому майбутньому AI навіть не наблизиться до рівня людського інтелекту. У підтвердження цієї тези наводиться очевидний факт: хоча вже давно ведуться розмови стосовно того, що роботи ось-ось відберуть у нас роботу, протягом останнього десятиліття рівень безробіття стабільно знижується, хоча обсяги інвестицій у штучний інтелект зростають.

В «AIQ» йдеться не лише про переваги, які нам може дати технологія штучного інтелекту, але й дуже чітко показується, які проблеми вона може спричинити. «Алгоритми точно виконують те, що їм кажуть», — зазначають Полсон та Скотт. Машини не здатні зрозуміти, коли результати не вписуються в реальність. Не спроможні вони й розпізнати неправильність запрограмованих припущень. І, крім цього, як це не дивно звучить, штучний інтелект теж може деградувати. Якщо алгоритми не оновлювати та не вдосконалювати, модель світу, яку вони нам представляють, стає менш точною. Всі ці питання має тримати в полі зору кожний бізнес, який покладається на AI. Це проблеми, які створюють люди і які можуть розв’язати тільки люди. «Може здаватися, що сьогодні ми у всьому залежимо від розумних машин — але насправді вони набагато більше залежать від нас», — пишуть Полсон та Скотт.

За матеріалами strategy+business.

¹ Книга увійшла до переліку «Найкращі бізнес-книги 2018-го року», категорія «Інновації», за версією strategy+business.