Реклама. ООО «ЛитРес», ИНН: 7719571260.
Предисловие партнера
Предисловие. Машинный интеллект
Выводы
Дешевизна меняет все
Отделить зерна от плевел
«Дешево» значит «повсеместно»
Дешевизна создает преимущества
От дешевизны к стратегии
План книги
Выводы
Часть I. Прогностика
Глава 1. Волшебство прогностических машин
Волшебство прогностики
Насколько сейчас прогнозы лучше, чем раньше?
Последствия удешевления прогнозов
Выводы
Глава 2. Почему это называется «интеллект»
Прогнозирование оттока клиентов
Прогнозирование в других сферах
Если это всего лишь прогноз, за что его называют интеллектом?
Выводы
Глава 3. Данные – это новая нефть
Для прогностики необходимы данные
Как машины учатся с помощью данных
Решения по данным
Экономия на масштабе
Выводы
Глава 4. Новое разделение труда
Слабые стороны человека в прогнозировании
Слабые стороны машин в прогнозировании
Известные известные
Известные неизвестные
Неизвестные неизвестные
Неизвестные известные
Улучшенный прогноз совместными усилиями
Прогноз исключений
Выводы
Часть II. Принятие решений
Глава 5. Анализ решений
Анатомия решений
Утрата знаний
Брать ли зонтик?
Выводы
Глава 6. Ценность суждения
Суждение о мошенничестве
Когнитивные издержки суждений
Знать, зачем делаешь что-либо
Заранее заданные суждения
Разработка функции вознаграждения
Подведение итогов
Выводы
Глава 7. Прогнозирование суждения
Взломать человека
Возможно ли вытеснение человека?
Выводы
Глава 8. Укрощение сложности
Больше «если»
Больше «то»
Больше «если» и «то»
Выводы
Глава 9. Полностью автоматизированное принятие решений
Невидящий взор
Думать нет времени и необходимости
Когда закон требует от человека действий
Когда человек действует лучше
Выводы
Часть III. Инструменты
Глава 10. Разбор рабочих процессов
Влияние инструментов ИИ на рабочие процессы
Как инструмент ИИ улучшил клавиатуру iPhone
Выводы
Глава 11. Декомпозиция решений
Шаблон ИИ
Шаблон ИИ для МБА
Выводы
Глава 12. Пересмотр обязанностей
Недостающие звенья автоматизации
Нужно ли продолжать обучать рентгенологов?
Больше чем водитель
Выводы
Часть IV. Стратегия
Глава 13. ИИ в руководящем составе
Как ИИ меняет стратегию бизнеса
Милый дом?
Набор бейсболистов
Стратегический выбор требует нового суждения
Преимущества, которые у вас уже могут быть
Элементарная экономика стратегии ИИ
Выводы
Глава 14. Когда ИИ меняет бизнес
Что убрать и что оставить
Влияние ИИ: капитал
Влияние ИИ: труд
Влияние ИИ: данные
Продажа прогнозов
Выводы
Глава 15. Стратегия обучения
Подрывные веяния
Путь к обучению
Когда задействовать ИИ
Обучение на симуляторах
Машинное обучение в облаке и на устройстве
Разрешение учиться
Опыт как новый дефицитный ресурс
Людям тоже нужен опыт
Выводы
Глава 16. Управление рисками ИИ
Риск ответственности
Потребительский риск
Риск безопасности
Возникновение рисков
Выводы
Часть V. Общество
Глава 17. За пределами бизнеса
Усугубится ли проблема неравенства?
Отойдет ли весь контроль нескольким гигантским компаниям?
Получат ли преимущество некоторые страны?
Грядет конец привычного мира?
Выводы
Об авторах
Благодарности
Мое первое знакомство с решениями в области искусственного интеллекта (ИИ) состоялось в далеком 1993 году. На выставке CEBIT в Ганновере исследовательская команда Инновационного центра при Академии наук, который я возглавлял, впервые продемонстрировала работающий алгоритм распознавания рукописных текстов. Несмотря на то что наша экспериментальная установка представляла собой штатив с примотанной к нему изолентой бытовой камерой, наш стенд вызывал неподдельный интерес посетителей. Алгоритм на базе нейронной сети успешно распознавал рукописные цифры независимо от их размера, наклона, толщины линий и графического стиля, приводя в восторг любознательную публику. Тогда все только начиналось, и мы не представляли себе возможностей коммерческого использования этих решений. Только в конце 90-х на основе этого опыта появились первые индустриальные решения для фотовидеофиксации, которые нашли широкое применение в системах безопасности по всему миру.
По оценкам аналитиков, мировой рынок искусственного интеллекта и нейротехнологий к 2025 году превысит 500 млрд долларов США, а размер российского рынка составит около 20 млрд долларов. Многие лидеры стран определили технологии ИИ как важнейший фактор конкурентоспособности. Только за последние три года более чем в двадцати ведущих странах были разработаны национальные стратегии развития ИИ. Россия имеет хорошие шансы занять достойное место среди глобальных лидеров в области ИИ.
.....
Так и произошло. Когда полтора века спустя цена на расчеты опустилась достаточно низко, арифметике нашлось столько применений, сколько никому и не снилось. Она внесла такой важный вклад во множество сфер деловой и обычной жизни, что с ее удешевлением мир, как это уже бывало, преобразился. Если свести что-либо к чистым издержкам, легко отделить зерна от плевел, хотя это и не самый увлекательный способ поведать о новейших передовых технологиях. Стив Джобс никогда не анонсировал выпуск «счетной машины», хотя только ими всю жизнь и занимался. Новые счетные машины Джобса имели успех, потому что снижали цену на что-то значимое.
Это возвращает нас к ИИ. Для экономики он имеет огромное значение именно потому, что удешевит что-то важное. Сейчас вы, вероятно, думаете об интеллекте, логических рассуждениях и мышлении вообще. А может, представляете себя среди роботов или бестелесных существ, таких как дружелюбные компьютеры из фильма «Звездный путь», которые избавят вас от необходимости думать. У Лавлейс было похожее предположение, но она быстро от него отказалась. Во всяком случае в отношении компьютеров она писала, что «у них нет никаких притязаний к созиданию. Они могут только то, что умеем мы. Они способны следовать порядку расчетов, но не обладают возможностью предвосхищать аналитические соотношения или истины»[10].
.....