Страница 3 из 7
Работая консультантом по управлению, создавая стратегии автоматизации для бизнеса, читая множество статей по этому вопросу и общаясь с другими практиками и экспертами, я свел всю доступную информацию о возможностях искусственного интеллекта к восьми основным функциям: распознавание возраста, распознавание речи, поиск, кластеризация, распознавание и понимание речи (РПР), оптимизация, прогнозирование и понимание. По сути, любое применение искусственного интеллекта может быть связано с одной или несколькими из этих функций.
Первые четыре относятся к получению информации – извлечению структурированных данных из неструктурированных массивов. Эти категории (захват данных) являются на сегодняшний день самыми зрелыми. Есть много примеров использования каждой из них в повседневной жизни: мы сталкиваемся с распознаванием речи, когда звоним на линии автоматического ответа; у нас в телефонах есть функция распознавания изображений, автоматически сортирующая наши фотографии; есть функция поиска, позволяющая читать и классифицировать отправляемые нами электронные письма (например, с жалобами на опоздание поезда), мы распределяемся на группы единомышленников каждый раз, когда покупаем что-то в интернет-магазине. Искусственный интеллект весьма эффективно собирает массовые и неструктурированные данные, которые мы отправляем в информационные каналы, и превращает их во что-то полезное. Или в бесполезное и даже навязчивое, но это уже зависит от вашей личной точки зрения; впрочем, стороной эту тему обойти нельзя, и мы еще обсудим ее более подробно в следующих главах.
Вторая группа – РПР, оптимизация и прогнозирование, – связана с принятием решения на основе уже полученной информации. Эти функции ИИ пока менее совершенны, но уже применяются в нашей повседневной жизни. Распознавание и понимание речи превращает голосовые данные в те или иные полезные действия, на которые указывают отдельные слова, когда они соединены в предложении. Возможность оптимизации (включающая в себя в качестве основных элементов решение проблем и планирование) охватывает широкий спектр применений: например, определение оптимального маршрута между вашим домом и работой. И наконец, функция прогнозирования пытается определить, что произойдет вслед за определенным действием: так, если мы купим книгу о раннем японском кино, то мы, вероятно, захотим купить и книгу об Акире Куросаве.
Однако как только мы добираемся до функции понимания, все принципиально меняется. Понимание того, почему что-то происходит, означает, по существу, познание; для этого, помимо множества вводных данных, требуется умение их учитывать и концептуализировать в модели, которые могут быть применены к различным сценариям. Вот в этом человеческий мозг преуспел, а современный искусственный интеллект еще просто ни на что не способен. Все предыдущие функции искусственного интеллекта были весьма специфическими (их обычно объединяют под термином «узкоспециализированный искусственный интеллект»), а для функции понимания требуется универсальный интеллект, которого просто еще не существует за пределами человеческого мозга. Универсальный искусственный интеллект можно назвать «святым Граалем» для разработчиков ИИ, и на данном этапе он доступен не более, чем та самая легендарная реликвия. Я буду обсуждать будущее искусственного интеллекта в заключительной главе, но в целом эта книга как практическое руководство по искусственному интеллекту в современном бизнесе будет сосредоточена на тех узких возможностях ИИ, которые могут быть реализованы прямо сейчас.
Скорее всего, вы уже начали понимать из приведенных мною примеров, что, когда искусственный интеллект используется в бизнесе, он обычно реализуется не в виде отдельных функций, а как их взаимосвязанная комбинация.
Поскольку отдельные функции ИИ стали понятны, их можно объединить для решения проблем и выполнения коммерческих задач. Например, я мог бы позвонить в банк, чтобы попросить кредит, и при этом в конечном итоге говорил бы с машиной, а не с человеком. В этом примере искусственный интеллект сначала превратит мой голос в отдельные слова (распознавание речи), затем определит, что именно я хочу (РПР), решит, могу ли я получить кредит (оптимизация), и наконец спросит меня, хочу ли я узнать больше о страховании автомобилей, потому что такие люди, как я (по совокупности сведений обо мне), как правило, нуждаются в кредитах на покупку автомобилей (кластеризация и прогнозирование). Это довольно сложный процесс, основанный на большинстве важнейших функций искусственного интеллекта, и в нем вообще не обязательно задействовать человека. Клиент получает отличный сервис (услуга доступна днем и ночью, на звонок отвечают сразу же, клиент получает немедленный ответ на свой запрос), процесс действенен и эффективен для бизнеса (эксплуатационные расходы низкие, принятие решений происходит последовательно и рационально), а возможность получения доходов увеличивается (перекрестная продажа дополнительных продуктов). Таким образом, именно объединение отдельных функций является главным ключом к извлечению максимальной выгоды из возможностей искусственного интеллекта.
Итак, структурирование функций искусственного интеллекта дает нам основу для понимания того, на что он способен в реальности (а это, в свою очередь, – лучшее средство для противодействия маркетинговой шумихе), а также для практического применения ИИ к типовым задачам бизнеса. Обладая этими знаниями, мы сможем ответить на следующий ряд вопросов:
● Как искусственный интеллект поможет мне улучшить обслуживание клиентов?
● Как он может сделать мою коммерческую деятельность более эффективной?
● Как при его поддержке я смогу принимать более точные и взвешенные решения?
Все эти вопросы совершенно справедливы, и мы подробно остановимся на них в последующих главах.
Что такое искусственный интеллект
Интересно, что в большинстве случаев люди даже не осознают, что на самом деле имеют дело с искусственным интеллектом. Некоторые области его сегодняшнего применения (такие как планирование маршрута в навигаторе или перевод фразы в интернет-браузере) настолько повсеместны, что мы часто упускаем из виду по-настоящему «умные» технологии, стоящие за всем этим. Вот почему кое-кто всерьез считает, что искусственный интеллект появится только лет через двадцать, а кто-то – что он должен выглядеть, как в антиутопии про владычество роботов. Но эта книга – о реалиях и практическом использовании современной версии искусственного интеллекта, и поэтому нам требуется для начала дать определение самому явлению.
Самое полезное определение ИИ, которое я нашел (кстати, в Оксфордском словаре, что совершенно неудивительно), гласит, что искусственный интеллект – это «теория и практическая разработка компьютерных систем, способных выполнять задачи, обычно требующие человеческого интеллекта». Это определение, признаем, является несколько замкнутым само на себя, поскольку определяет один вид интеллекта через другой и не отвечает на вопрос, что такое интеллект вообще. Однако давайте не будем здесь вдаваться в дебаты по этому вопросу.
Другое весьма полезное определение искусственного интеллекта дал Эндрю Ын, который был главой отдела по развитию интеллектуальных технологий в китайской компании Baidu и считается чуть ли не гуру в мире искусственного интеллекта. Он полагает, что любой когнитивный процесс, который занимает у человека менее одной секунды, является хорошим кандидатом на реализацию через искусственный интеллект. По мере совершенствования компьютерных технологий секунду, возможно, придется заменить более длинным промежутком времени, но сейчас определение Эндрю Ына дает нам неплохую оценку возможностей искусственного интеллекта.
Еще один способ взглянуть на искусственный интеллект восходит к самым истокам этой технологии и ее фундаментальному вопросу: должны ли «умные» компьютеры выполнять всю работу, которую выполняет человеческий мозг, или только дополнять ее? История сохранила характерный диалог двух «отцов-основателей» технологии искусственного интеллекта из Массачусетского технологического института – Марвина Мински и Дугласа Энгельбарта. Мински заявил: «Мы собираемся сделать машины интеллектуальными. Мы собираемся сделать их сознательными». На что Энгельбарт ответил: «Вы собираетесь делать все это ради самих машин? А что вы тогда собираетесь делать для людей?» Дебаты на эту тему бушуют до сих пор, и именно их отголоски отражаются в упомянутых мною выше газетных заголовках о «роботах, которые собираются захватить мир».