Управляющий директор компании Axenix
Искусственный интеллект сегодня — центр всеобщего внимания и «звездная» технология, которой интересуются все отрасли. Потенциальные возможности ИИ в преобразовании повседневной жизни и работы абсолютно невероятны. Первые успехи — того же ChatGPT (чат-бота на основе генеративного искусственного интеллекта) — вскружили голову очень многим.
Но волна всеобщего восторга и завышенных ожиданий уступает место стадии «отрезвления». Выясняется, что многие ИИ-продукты, даже самые продвинутые, не настолько умны, как хотелось бы. Хотя и требовательны к данным и вычислительным мощностям, потребляют значительные объемы ресурсов.
Что же получается? Нас обманули? Революции не будет? Отнюдь. Авторы уверены, что она случится в рамках конвергентных систем, в которых ИИ только усиливает возможности человека, но не исключает его из схемы. В таких тандемах куется тот результат и создаются именно те конкурентные преимущества, которые и были обещаны с приходом «эпохи ИИ».
Просто для успешного взаимодействия машины и человека сам ИИ должен эволюционировать, «повернуться к людям лицом» — об этом книга «Душа машины». По мнению авторов, такой поворот становится возможным, если найти подходящие сценарии применения и правильно встроить алгоритмы искусственного интеллекта в производственные и бизнес-процессы. Как и любая инновация, ИИ потребует изменений в мышлении и подходах, а не только в интерфейсах.
Для перехода на новый уровень необходима генерализация моделей, позволяющая преодолеть ограничения «слабого ИИ». Например, платформа Covariant Brain создает универсальный ИИ для роботов, способный адаптироваться к различным рабочим средам. DARPA также инвестирует в программы Machine Common Sense для создания моделей, имитирующих базовые области человеческих знаний.
Пример фреймворка IDEAS (Intelligence, Data, Experience, Architecture, Strategy) как подхода к развитию ИИ подчеркивает важность не только данных и моделей, но и стратегических подходов, архитектурных решений и компетенций, необходимых для создания продвинутых ИИ-решений. В ближайшие пять лет нас ждет интенсивная работа над этими аспектами.
Будущее ИИ зависит от множества факторов: доступности энергетики, источников инвестиций и, в конечном итоге, устойчивости к глобальным потрясениям. Возможно, конкурировать будут техно-экономические блоки в мировом масштабе, а не отдельные компании. Модель собственности и владения продуктами ИИ, направления стратегического целеполагания при развитии технологии также могут измениться.
В целом же мы на пути к созданию «среднего ИИ», а в перспективе — и более мощного, «общего ИИ», что несет как огромные возможности, так и риски. Как такая мощная технология впишется в рыночный характер производства? Как будет выглядеть конкуренция, если ИИ может оптимизировать целые индустрии? Какие задачи будут стоять перед бизнесом — увеличить прибыль собственника, полнее удовлетворять потребности клиентов, сохранить баланс производства и окружающей среды?
Все это — сложные материи, однако книга написана довольно простым и доступным языком, что делает ее полезной для широкого круга читателей. Особенно для руководителей, ответственных за формирование видения и стратегии инновационного развития компаний.
На мой взгляд, книга может стать настольным источником правильного понимания сути ИИ и связанной с ним терминологии, что особенно важно на фоне засилья довольно поверхностных обобщений по теме от техно-блогеров и других публичных персон, спекулирующих на ажиотаже вокруг ИИ.
Больше новостей читайте в нашем телеграм-канале @expert_mag
