Время искусственного интеллекта обещает быть безмерно интересным
Важно понимать, что опросы представителей менеджмента компаний отражают в большей степени те моменты, которые бизнес (и общество) ожидает от данной технологии, нежели реальное состояние ее развития. Масштаб расхождения между этими двумя векторами обычно зависит от стадии развития технологии – и это хорошо просматривается, например, в ежегодных аналитических обзорах Gartner Hype Cycle. Расхождение это может быть весьма существенным, что уже обсуждалось совсем недавно на страницах «ПЛАС» применительно к развитию технологии блокчейн.
[caption id="attachment_404554" align="alignright" width="200"] Андрей Поваров,
директор Международного центра программ и проектов в бизнес-образовании РАНХиГС[/caption]
Возвращаясь к искусственному интеллекту, можно отметить важную особенность, о которой часто забывают. А именно: ИИ – не какая-то конкретная технология, а глобальное комплексное направление развития, научная и практическая область с вектором движения к высокой цели замены некоторых применений человеческого интеллекта применением интеллекта компьютерного (и поэтому, кстати, термин «машинный интеллект» более точный, чем «искусственный интеллект»). И в своем историческом развитии, официально стартовавшем в 1956 году, но реально начавшемся еще за пару десятилетий до этого, ИИ базировался на разных ключевых технологиях в разные периоды.
Говоря про нейронные сети и машинное обучение на их основе (Deep Learning), можно отметить, что на Hype Cycle 2017 они находятся на самом «пике разогретых ожиданий» (см. рис.). Действительно, общее представление бизнеса и общества на сегодняшний день таково, что мир просто обязан радикально измениться благодаря этому.Например, в настоящий момент наиболее эффективная технология для дальнейшего исследования и построения реально работающих систем ИИ – нейронные сети (ANN – Artificial Neural Networks), но эта тенденция совсем недавняя, охватывающая только последние 3–5 лет, а до этого движущими силами ИИ были совершенно другие технологии, например, экспертные системы в 1980-х. Были и периоды, когда таковые вообще не просматривались – так называемые Первая зима и Вторая зима искусственного интеллекта (периоды 1974–1980 и 1987–1993 гг.).
Это видно и по результатам уже упомянутого отчета «What AI can bring to business applications», где, правда, делается акцент на использование ИИ для улучшения бизнес-процессов. Там говорится, что «78% компаний видят ИИ как базу для автоматизации и улучшения процессов». Да, конечно, ИИ может помочь с улучшением процессов, но это довольно узконишевое использование, а в целом искусственный интеллект – несколько «не об этом».
А о чем именно? О том, что информационные технологии (и использующие их бизнес-процессы) претерпят радикальные преобразования, и технологии станут не просто «информационными» (для информирования человека с целью помочь ему принять правильное решение), а управленческими (операционными), потому что они будут принимать решения сами, и в тех сферах, где их использование эффективно и оправданно, по-другому будет просто нельзя.
Например, представьте себе само-управляемый автомобиль, которому надо в аварийной ситуации выбрать направление движения, чтобы выйти из нее с минимальными потерями (при этом, возможно, ему придется или врезаться в стену, или сбить пешехода). В этой экстремальной ситуации искусственный интеллект должен принять решение, а не вывести все данные на пульт управления для принятия такого решения человеком. Потому что время реакции – доли секунды. И технология, предполагающая самостоятельное принятие решений, будет уже не просто информационной (информирующей), а управленческой (операционной).
Другой пример – военный дрон, пролетающий над лагерем террористов. Стрелять или не стрелять? Это он должен решить сам (и риск здесь в правильности распознавания объекта), а не человек, потому что пока человек что-то решит, точка невозврата уже будет пройдена.
Не менее показательны в этом отношении истребители 5-го поколения, скорость которых уже сейчас может достигать 2600 км/ч. Очевидно, что в таких условиях пилот во многих ситуациях будет просто неспособен принимать решения самостоятельно – или они будут приниматься с критичным опозданием.
Таким образом, в опросе руководителей про перспективы ИИ отчетливо видно то, что понимание бизнесом истинного прорывного потенциала и современных возможностей ИИ пока не наступило. Но все еще впереди. И это будет очень интересное время!