Страница 14 из 14
Однако объективные различия есть у каждого слоя этого стека, и самые важные из них касаются трех отличительных характеристик новых машин, выделенных нами раньше: способность обучаться, значительная оперативная мощность и огромное количество данных. В таблице 4.1 мы обозначим несколько ключевых различий в каждом слое этого программного стека. Далее мы проработаем разные компоненты, общие для всех интеллектуальных систем, как показано на рисунке 4.1.
Рисунок 4.1. Анатомия интеллектуальной системы
Пользователи, клиенты и сотрудники
Независимо от того, насколько цифровым становится наш мир, эта перемена в первую очередь ориентирована на людей; это наша, углеродная, форма жизни без кнопки вкл./выкл. Поэтому чем более технологичны успешные цифровые решения, тем более человечными будут ощущаться. Лучшие цифровые решения не замедляют нас, напротив, они как будто отходят в сторону, помогая достичь цели. Мы не хотим обучать системы, мы просто хотим получать результат. GPS-навигаторы Waze дают нам возможность добраться до места самым быстрым путем, платформа Predix от GE – наша ветроэлектростанция, юридический аналитический сервис Lex ех Machina ведет запись действий конкретного судьи. Машины способны на невероятные вещи, но общая черта успешных систем – они ставят в центр разработок человеческое восприятие. Часто даже среди самых автоматизированных, будто богатых искусственным интеллектом средах все еще очень много следов человеческого участия.
Интерфейс приложения
В нашей частной жизни мы думаем о Netflix, Strava, Linkedin и другом как о приложениях. Большинство из нас уже даже не зовет их «программным обеспечением». То, до чего вы дотрагиваетесь, контент, которым делитесь, получаемые информация или идеи, – все это проходит через приложение (или через слой приложения), являющееся входом в оставшуюся часть новой машины. Годами вы загружали приложения в свой компьютер, смартфон или планшет, а сегодня их внедряют и в промышленные машины (такие как автомобили). Важнейшим является то, что ваше впечатление будет сформировано приложением. Остальная часть интеллектуальной системы, если она хоть сколько-то хороша, для нас невидима.
Кроме того, как мы подчеркивали в нашей книге «Code Halos», приложение должно обеспечивать пользователя чувством прекрасного. Приложение должно проходить по критериям FANG в части элегантности и простоты использования. Это объясняет стремительный подъем «дизайн-мышления» в корпоративных IT-кругах, ведь эти интерфейсы должны подходить вашим клиентам, партнерам и сотрудникам для использования в повседневных делах (никакие учебники или тренинги для пользователей не разрешаются!). Ключ к успеху в том, что интерфейс приложения должен быть простым и интуитивным, вписываться в контекст пользовательских потребностей.
«Внутренности» ИИ
Несмотря на всю шумиху, узкий искусственный интеллект – это современное, сложное, адаптивное программное обеспечение в сердце интеллектуальной системы. То, что мы считаем ИИ, по-настоящему должно включать три элемента.
1. Логика цифрового процесса. Каждый раз, входя в интеллектуальную систему, мы участвуем в каком-то процессе: бронируем машину, обращаемся за страховой выплатой, заключаем финансовую сделку или проверяем статус МРТ-аппарата. В этом нет ничего исключительно нового. IT-специалист из 1990-го распознал бы технические элементы, управляющие протекающими внутри интеллектуальной системы процессами. Революционная составляющая интеллектуальных систем в том, что они преобразуют многие ручные процессы в автоматизированные. Вспомните еще раз пример с противопоставлением Uber и такси. Процесс заказа автомобиля в обычном такси выполняется вручную (например, клиент звонит, посредник информирует диспетчера, диспетчер связывается по радио с подходящим водителем и т. д.). В Uber весь процесс автоматизирован. Когда этот оцифрованный процесс вылился в миллионы транзакций, революция в отрасли состоялась. Мы опишем, как это сделать, во второй половине книги. Однако сейчас главная проблема в том, что, хотя руководящая процессным слоем искусственного интеллекта технология довольно проста, правильно структурировать этот лежащий в основе процесс – крайне трудная работа.
2. Машинный интеллект. Вот это действительно новая и другая технология современной машины. С помощью комбинации алгоритмов, процесса автоматизации, машинного обучения и нейронных сетей система подражает «обучению» через получение опыта, то есть через расширение набора данных. Именно так она может автоматизировать рабочий процесс (например, чтение рентгеновского обследования), инструктировать работников по поводу лучшего следующего шага (например, продавец будет знать точную цену, которая с наибольшей вероятностью приблизит сделку) и распознавать рыночные тренды, что поможет создать следующий прорывной продукт. Внутренний «счетчик» (программный механизм внутри интеллектуальной системы) и есть машинный разум, настоящее сердце ИИ. Если смотреть с этой точки зрения, то все не так страшно, загадочно или безнадежно сложно. Не поймите нас неправильно: мы не умаляем техническую сложность этой созидательной работы. Но также в ней нет ничего мистического. Все эти разговоры про «духа в машине»6
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.