Ставки сделаны на расширенный интеллект
В ИТ-стратегиях большинства современных компаний ИИ в каком-то виде присутствует. Но как далеко продвинутся компании по масштабированию использования ИИ за 2019 год? Что говорят по этому поводу исследования PwC и Gartner?
Искусственный интеллект (ИИ) остается главным трендом мирового рынка информационных и интернет-технологий. Компании, которые вступили на путь цифровой трансформации, воспринимают интеллектуальные сервисы как неотъемлемый элемент ИТ-инфраструктуры нового поколения. Расширяется спектр кейсов использования ИИ: от автоматизации рутинных мелких задач до автономного принятия решений. В ИТ-стратегиях большинства современных компаний ИИ в каком-то виде присутствует.
Термин «искусственный интеллект» стал собирательным: все множество умных решений и технологий, в основе которых заложена функция самообучения (машинное обучение или глубинное обучение), сегодня воспринимается как ИИ. Исходя из степени развития ИИ выделяют несколько уровней[1]:
● автоматизированный интеллект — берет на себя выполнение стандартных задач с рутинными операциями;
● вспомогательный интеллект — оптимизирует решения человека, помогает делать работу быстрее и качественнее;
● расширенный интеллект — помимо перечисленного способен находить наилучшие решения для конкретных условий, помогает человеку решать задачи, которые он не может выполнить самостоятельно;
● автономный интеллект — предполагает самостоятельное принятие решений машинами без участия человека. Беспилотные транспортные средства — наиболее понятный и близкий всем пример автономного интеллекта.
Автоматизированный и вспомогательный интеллект с использованием RPA уже применяются. Это доступное и понятное в использовании ПО, ценность которого очевидна конечным пользователям. На таком уровне, когда ИИ помогает сотруднику выполнять его работы, доверие к ИИ сформировано.
Автономный интеллект — это перспективная область, которая до сих воспринимается как технология далекого будущего, хотя работы в этом направлении ведутся. Однако остается один значительный нюанс — человек не заинтересован в создании мира самостоятельных машин.
«Во всей этой шумихе по поводу инструментов, сервисов и алгоритмов ИИ можно упустить важный момент: цель ИИ заключается в том, чтобы дать людям возможность стать лучше, умнее и счастливее, а не создавать „машинный мир“ сам по себе. — комментирует вице-президент Gartner по исследования Светлана Сикулар (Svetlana Sicular). — Расширенный интеллект — наиболее выигрышный путь применения ИИ, при котором машины и люди работают одинаково эффективно». |
Gartner определяет расширенный интеллект как модель партнерства человека и ИИ, которые работают вместе для усиления когнитивных способностей. Это включает в себя и обучение, и принятие решений, и новый опыт.
К 2030 году, по оценкам Gartner, более 44% коммерческой выгоды, которую получат компании при использовании технологий ИИ, принесет именно расширенный интеллект. Следующий по эффективности сегмент — 24% — это интеллектуальные агенты, 19% — автоматизированные системы принятия решений и 13% — прочие умные решения.
Накопление пользовательского опыта — главный источник бизнес-ценности ИИ. Расширенный интеллект повышает эффективность цифровизации процессов, а вместе с человеческим подходом и здравым смыслом меняет систему управления предприятием:
● выполнение стандартных задач и рутинных операций передается ИИ, сотрудники станут выполнять более сложные и важные задачи, которые зачастую требуют творческого подхода;
● исполнение сложных процессов ускоряется, при этом минимизируется количество ошибок — снижается влияние человеческого фактора, т. к. есть дополнительная поддержка со стороны ИИ;
● принятие управленческих и стратегических решений основывается на анализе больших данных и прогнозах. ИИ способен выявлять неочевидные зависимости и выдавать решения, которые прошли оценку с разных сторон.
Расширенный интеллект подразумевает использование алгоритмов машинного обучения и сетей глубинного обучения, а также методы рационального и дополненного машинного обучения (Lean and Augmented Learning), на базе которых ИИ сможет создавать собственные данные, имея ограниченный объем информации для обучения. IBM, например, акцентирует внимание на работу с угрозами: ИИ ищет связи, выдает рекомендации, и в итоге компании смогут быстрее и увереннее отрабатывать возникшие риски, оценивать инциденты.
Бизнесу нужны системы, которые способны воспринимать разные виды контента и извлекать смысл, предлагать решения, основанные на выявленных фактах, и непрерывно обучаться. Все это и есть расширенный интеллект, который не «вместо людей», а «с людьми» и «ориентированный на людей».
***
Выбирая решения для своего бизнеса, важно учитывать стратегию самого вендора. Продуманная карта развития программных продуктов, готовность исследовать перспективные области и создавать новое — то, на чем строится доверие. В этом году обновленную стратегию развития представила компания DIRECTUM: концепция DigitALL стала воплощением комплексного подхода к внедрению инноваций — оцените сами на www.directum.ru/digit-all.
1 — Из данных отчетов международной консалтиноговой компании PwC https://www.pwc.ru/ru/publications/workforce-of-the-future-rus.pdf и https://www.pwc.ru/ru/sports/AISportReport.pdf
Комментарии 2
Все так, человек не заинтересован в автономном ИИ для решения своих, локальных, или иначе - "подчиненных" - задач.
Когда мне, человеку, нужно облегчить рутинный труд на моем участке бизнеса или жизни, то конечно мне ни к чему "самостоятельность" окружающих меня машин. Мне удобно, чтобы машина делала то, что я хочу, и мне удобно в любой момент времени контролировать и управлять "ходом мысли" моего ИИ-инструмента.
А если представить себе решение задач за гранью (как вариант - ПОКА за гранью) досягаемости человека. Это космос, в первую очередь, глубинные участки земного шара, агрессивные или непригодные для человека срЕды, а если совсем фантазировать, то и некий "параллельный" мир. Именно тут (или "там") потребуется не просто ИИ, а автономный ИИ, который будет не накапливать пользовательский опыт, а создавать его. Не только имитировать мысли, но и мыслить сам, чувствовать, понимать и принимать не только и не столько рациональные решения.
Конечно, сейчас сложно представить прикладные или бизнес задачи, для которых это потребуется. Но кто сказал, что мы знаем и понимаем предел цифровизации процессов вокруг нас в частности и предел будущего цифрового мира в целом?
ИИ - инструмент, подающий большие надежды на упрощение человеческой жизни. Со всеми его преимуществами и перспективами, он зависим от платформы. Чем больше функциональности в основе, тем больше путей развития у ИИ.
Вспомним, что продукт должен быть удобным и простым в использовании. Не приведёт ли разработка ИИ к общему усложнению? Можно разработать множество алгоритмов, но будет ли машина выполнять их быстрее и качественнее, чем специалист? Будут ли эти алгоритмы удобны, понятны и полноценны?