Экономика и преимущества искусственного интеллекта

Мы повсюду видим новости об ИИ; иногда мы видим ажиотаж вокруг ИИ, а иногда видим статьи, в которых говорится о том, как ИИ заменит или уничтожит наши рабочие места. Мы также видим случайные статьи о том, как ИИ уничтожит человечество.

В этой статье я не буду обсуждать искусственный общий интеллект или злой ИИ, который хочет уничтожить человечество. Я сосредоточусь на текущем ИИ, который в основном основан на алгоритмах, которые могут делать прогнозы, и расскажу, как работает экономика ИИ и как он может повлиять на бизнес. Я также хочу упомянуть, что на содержание этой статьи сильно повлияли (и этот автор настоятельно рекомендует для дальнейшего чтения) «Прогнозирующие машины: простая экономика искусственного интеллекта» и «Человек + машина: переосмысление работы в эпоху ИИ».

Эта статья разделена на три основные части:

• В «Эволюции технологий » я кратко расскажу о прошлом и его сходстве с эпохой ИИ.
• В разделе « Стратегия » я расскажу о том, как более высокая точность предсказания может повлиять на стратегии и бизнес-модели.
• В разделе «Взаимодействие человека и ИИ » я расскажу, как люди могут дополнять ИИ и как ИИ может дополнять человеческие усилия.

Эволюция технологий

Прежде чем идти дальше, я хотел бы обсудить сходство между некоторыми историческими событиями, которые аналогичны тому, как мы думаем об ИИ сегодня. Я приведу несколько примеров того, как широкое использование той или иной технологии изменило наше мышление. Как мы перешли от базовой арифметики к специализированным компаниям по разработке искусственного интеллекта?

Эпоха электронных компьютеров

Что компьютеры делают лучше всего, так это арифметику. До компьютеров, которые мы знаем сейчас, термин «компьютер» использовался для людей, которые выполняют буквальные вычисления, которые мы сейчас называем «человеческим компьютером».

С развитием технологий вычисления стали дешевле и быстрее, и мы начали думать обо всем с точки зрения арифметики. Хорошим примером является фотография: исторически изменение или применение визуальных эффектов к фотографиям было химической реакцией. Однако теперь мы используем алгоритмы, доступные художникам и фотографам через программные пакеты, чтобы математически применять эффекты к фотографиям.

Это отличный пример того, как мы думаем, когда стоимость товара/услуги падает; мы начинаем думать о том, как решить наши текущие проблемы с точки зрения этой новой технологии. То же самое и для ИИ.

Эпоха Интернета

Когда Интернет стал широко использоваться, он сделал огромные движения в различных отраслях, и все это было связано с сокращением затрат в различных областях. Например, стоимость распространения товаров и услуг стала дешевле, и это вызвало рождение индустрии электронной коммерции. Компании, в конце концов, изменили свои стратегии и либо выжили, либо умерли.

Как только стоимость товара или услуги падает, мы начинаем использовать их чаще, и мы можем наблюдать это и в Интернете. Это также меняет наше мышление, и мы переводим целые отрасли в онлайн. Помимо электронной коммерции, другой пример можно увидеть в использовании поисковых систем; мы больше не используем энциклопедии для поиска информации, а вместо этого используем Google или другие поисковые системы.

Эпоха ИИ

Стоимость ИИ становится дешевле с точки зрения вычислительной мощности и инструментов. Каждый новый инструмент/библиотека помогает разработчикам машинного обучения тратить меньше времени на задачи прогнозирования. Например, для этой цели в качестве примеров можно привести Google TensorFlow, AutoML или даже scikit. Мы также можем показать более широкое использование вычислений на GPU в качестве иллюстрации снижения затрат на ИИ.

Прогноз продаж компании на следующий квартал — это очевидная проблема прогнозирования, но десять лет назад разработка автономного транспортного средства не была проблемой прогнозирования. Снижение затрат на ИИ меняет наш образ мышления, а это значит, что мы начали думать о различных проблемах как о проблеме прогнозирования. Мы уже использовали автономные транспортные средства в контролируемых средах, таких как заводы, где транспортное средство можно было запрограммировать, используя условия программирования « if-else . Изменение мышления и отношение к этому как к проблеме прогнозирования помогло инженерам разработать автономные автомобили, которые можно использовать в дикой природе.

Вот как это работало, в основном; инженер научил ИИ тому, что человек будет делать в различных условиях, и это позволило создать бортовое программное обеспечение, которое позволяет водителям использовать автомобили на протяжении тысяч миль вместо того, чтобы утомляться после нескольких сотен. ИИ узнал, что сделал бы человек, и начал предсказывать, что он должен делать. Это очень хороший пример рассмотрения проблемы с точки зрения предсказания.

Стратегия

Вот главный вопрос: повлияет ли ИИ на стратегию и бизнес-модели компаний? Если вы думаете об ИИ как об инструменте прогнозирования, который помогает вам принять какое-то решение, может быть неясно, как он повлияет на чистую стратегию, потому что это просто еще один инструмент, помогающий вам принимать решения. Но если вы начнете думать об ИИ как об инструменте прогнозирования, который может прогнозировать с высокой точностью, это может изменить сами стратегии. В книге «Прогнозирующие машины: простая экономика искусственного интеллекта» есть отличный пример.

Когда мы делаем покупки и покупаем товары на Amazon, он отправляет посылки в наш офис/дом. Таким образом, этот метод можно назвать методом покупки и доставки. Мы также знаем, что у Amazon есть механизм рекомендаций, который рекомендует товары во время навигации по страницам. Мы не покупаем все рекомендуемые товары, но он, по крайней мере, рекомендует товары, которые могут нас заинтересовать. Предположим, что Amazon начал предсказывать, что вы купите, с высокой точностью. Если вы начали покупать 80 % рекомендуемых товаров, Amazon может принять решение об отправке товаров еще до того, как вы их купите — назовем это доставкой, а затем покупкой. Это очевидное изменение бизнес-стратегии, потому что, как только товары прибудут к вам домой, вы отправите 20% товаров обратно, а текущее ценовое моделирование Amazon не основано на этом предположении. Возможно, Amazon решит раз в неделю отправлять грузовик в ваш город для сбора возвращенных товаров, и это полностью изменит то, как Amazon снимает деньги с вашей кредитной карты, как он упаковывает товары и как обрабатывает возвращенные товары. Все эти изменения стратегии являются преимуществом искусственного интеллекта, который имеет более высокую точность прогнозов.

Я считаю, что мы можем работать над другими мысленными экспериментами, такими как предыдущий пример с Amazon, просто подумав о том, что произойдет, если ИИ сможет предсказывать с большей точностью.

Взаимодействие человека и ИИ

Как будет развиваться взаимодействие человека и ИИ в будущем? Будут ли они конкурировать или будут работать вместе? Я сосредоточусь на этих вопросах, просматривая книгу «Человек + машина: переосмысление работы в эпоху ИИ». По словам авторов, будут сценарии, в которых люди будут дополнять ИИ, а ИИ будет дополнять людей.

Люди дополняют ИИ

Люди могут дополнять ИИ в трех областях: обучение, объяснение и поддержка.

Повышение квалификации

ИИ нужны данные для обучения, что называется фазой обучения , чтобы он мог делать прогнозы.

В будущем у нас могут быть обучающие агенты, ориентированные исключительно на обучение ИИ на основе требований этого бизнеса. Если это фабрика, обучающий агент может нести ответственность за обучение робота; если это бизнес электронной коммерции, агент по обучению может отвечать за агрегирование исторических данных.

Объяснение

Нам нужно понять, как и почему ИИ дал конкретный ответ на конкретную проблему.

Как правило, мы сталкиваемся с компромиссом между объяснимостью и точностью ИИ. Методы искусственного интеллекта «черного ящика» обладают большей точностью по сравнению с методами, которые можно легко объяснить. Несмотря на то, что существуют инструменты, разработанные для объяснения того, почему ИИ «черного ящика» сделал определенный прогноз, нам может понадобиться рабочая роль, которая может понимать и объяснять результаты ИИ.

Поддержание

Мы должны быть уверены, что ИИ работает должным образом.

В 2015 году робот на заводе Volkswagen схватил рабочего и смертельно раздавил его. Нам могут понадобиться роли, которые отвечают за то, чтобы системы ИИ работали должным образом.

ИИ дополняет людей

Потенциал ИИ дает людям сверхспособности, потому что ИИ делает прогнозы быстрее и точнее, чем люди когда-либо могли. Эти сверхспособности могут выражаться в ценности, которую они привносят в данную ситуацию или действие.

Усиление

Инструменты искусственного интеллекта помогают людям расширить возможности человека. В книге «Человек + машина: переосмысление работы в эпоху ИИ» авторы приводят пример программного обеспечения Autodesk «Ловец снов», которое использует генетические алгоритмы для перебора возможных проектов.

С помощью этого инструмента дизайнер может спроектировать легкий, дешевый и прочный стул. ИИ пытается создать дизайн, основанный на заданных критериях, и предоставляет результаты дизайнеру. Затем дизайнер выбирает один из предложенных дизайнов и применяет свой творческий подход к этому дизайну, чтобы внести последние штрихи.

Это похоже на то, что компьютеры предоставили людям компьютерного века, только на новом и захватывающем уровне возможностей с точки зрения того, с чем может помочь ИИ.

Взаимодействовать

ИИ может выступать в качестве помощника, помогая людям, взаимодействуя с ними. Alexa от Amazon, Google Home и Siri от Apple — яркие примеры такого интерактивного агента ИИ. По мере того, как эти агенты улучшаются с каждой итерацией, мы начнем использовать их чаще, и они станут частью нас, как более глубокая версия того, что мы делаем со своими смартфонами. Эти агенты будут нашими личными помощниками и дополнят нас.

Дополнить

Примеры физического увеличения на основе ИИ можно найти на фабриках. Хотя в настоящее время на фабриках работают роботы, они в основном представляют собой системы, основанные на правилах, и на всякий случай помещаются в клетку для безопасности. Роботы будут помогать людям в качестве коллег и будут спроектированы таким образом, чтобы не причинять вреда людям, свободно перемещаясь и работая на фабрике.

Заключение

Хотя есть некоторые опасения, что «роботы более эффективны, поэтому в будущем люди будут отброшены», Маркус Шефер, глава отдела планирования производства в Mercedes, говорит: «Мы отказываемся от попыток максимизировать автоматизацию, а люди берут на себя большую роль в промышленных процессах». Новые технологии действительно вносят колоссальные изменения в то, как мы работаем, но изобретение плуга не устранило потребности в сельскохозяйственных рабочих, а изобретение компьютера не устранило потребности в математиках. Как и во всех технологических революциях, появление ИИ поможет человечеству достичь новой парадигмы, а не заменить ее полностью.

Готовы к дополнительным техническим знаниям об искусственном интеллекте? Попробуйте «Глубокое погружение в обучение с подкреплением» , чтобы узнать, как научить ИИ водить машину в гору.