e-rukovodstvo.ruЕсли верить прогнозам, мы стоим на пороге новой эры — благодаря ИИ (искусственному интеллекту) машины скоро будут управлять нашими автомобилями, а самые обычные заказы корма для кошек и бумажных полотенец, привязанных к крошечным дронам, будут доставляться на местную вертолетную площадку, оборудованную возле дома. Иными словами, будущее уже почти рядом, нам просто нужно немного поработать с машинным интеллектом, чтобы все это стало реальностью.
Невидимая сторона ИИ
Но эра ИИ уже наступила, хотя и в более тонком выражении, нежели автомобили без водителя и продукты, доставляемые по воздуху. Благодаря недавним достижениям в области технологий машинного обучения и глубокого обучения — двух подмножеств искусственного интеллекта — ИИ теперь поддерживает все — от цифровых помощников (например, Google Assistant, Alexa и Siri) до платформ управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). И спрос, как оказывается, только растет.
Финансовая сторона вопроса
Во всем мире доходы от платформ когнитивного и искусственного интеллекта увеличатся почти в пять раз в следующие пять лет, с 2 миллиардов долларов в 2017 году до 9,5 миллиарда долларов к 2022 году, согласно прогнозам International Data Corporation (IDC). Согласитесь, суммы баснословные, особенно если учесть, что финансовые магнаты и транснациональные корпорации просто так в «бредовые» идеи деньги вкладывать не станут ни при каких обстоятельствах.
Компьютеры и геймеры
ИИ требует двух ключевых компонентов: колоссального количества чистых, легко доступных данных и огромных вычислительных мощностей. В прошлом оба они были непомерно дороги. Отчасти благодаря господству «облака» и достижениям в области хранения памяти (переход от дисков к флеш-памяти), как хранение данных, так и их производительность стали значительно дешевле и быстрее в последние годы.
Но реальная мотивация для прорыва ИИ пришла с неожиданной стороны — ненасытный аппетит геймеров ко все более реалистичным видеоиграм.
Для рендеринга постоянно меняющихся сред, когда игрок движется по виртуальному ландшафту, требуется огромная вычислительная мощность
Ускоренное развитие технологий обработки графики
Именно это привело к разработке все более мощных графических процессоров или графических чипов (видеокарт), способных к параллельной обработке, которые требуются AI и другим сложным вычислительным задачам.
Производители графических процессоров создали свои графические процессоры для обработки высокопараллельных математических операций, которые генерируют потрясающую графику на экране компьютера или мобильного девайса. Эти графические процессоры также экспоненциально сокращаются до более простых математических операций, а означает это только то, что они естественным образом предназначены для работы с еще более простой математикой – той математикой, которую вы на самом деле обнаруживаете в машинном обучении.
«Процессоры работают молниеносно», — говорит Эрик Кавана, генеральный директор Bloor Group.
В результате исследователи выяснили, что графические процессоры очень эффективны для целого ряда приложений за пределами игровой индустрии. И многие аналитики указывают на одного производителя GPU в частности.
Причем тут компания NVIDIA?
«Причина, по которой мы находимся на этой новой волне возможностей, заключается в самом невероятном росте вычислительной мощности, вызванном графическим процессором NVIDIA», — говорит Патрик Мурхэд, президент и главный аналитик Moor Insights & Strategy. По некоторым оценкам, корпорация NVIDIA из Кремниевой долины занимает около 70 % мирового рынка графических процессоров. Ее процессоры применяются везде: от суперкомпьютеров, используемых учеными, до моделирования метеорологических систем, ядерных взрывов и поведения ранней вселенной, до растущего числа корпоративных приложений на базе искусственного интеллекта, разрабатываемых крупными игроками отрасли, такими как SAP.
Сегодня с объединенной мощью графических процессоров и огромных массивов необработанных данных и искусственного интеллекта, она готова к гонке, и это затрагивает все мыслимые отрасли: здравоохранение, дизайн продукта, поиск, розничная торговля, производство, и так далее.
Машинное обучение
Алгоритм машинного обучения способен «учиться» многому точно так же, как это делает человек; с практикой и опытом (читай: данными) с течением времени интеллект становится лучше и лучше при выполнении определенной задачи. Другими словами, алгоритм сможет покопаться в неимоверной массе исторических событий, сопоставить абсолютно все факторы, которые человек в силу своей сущности может и пропустить, распознать закономерности и корреляции.
Машинное обучение и глубокое обучение, по сути, являются формами распознавания образов, но выполняются в масштабах, превышающих человеческие настолько, что многие из нас себе этот уровень не представляют даже приблизительно.
«Но это очень ценно для маркетинга», — говорит Кавана.
Алгоритмы машинного обучения могут учитывать огромное количество переменных — когда покупатель решил не покупать? Какая была погода в тот день? В какое время суток они обычно отвечают на телефонные звонки? А теперь добавьте такие подсказки в отдел продаж или маркетинга на основе этих шаблонов. Что из этого получится? Поскольку алгоритм получает все больше и больше данных, он становится все лучше и лучше. Это и означает — �учится�.
Мнения экспертов
«В целом машинное обучение сегодня очень полезно для решения очень утомительных задач», — говорит Кавано. В некоторых случаях эти утомительные задачи ранее выполнялись людьми. Автоматизация и ИИ значительно повышают эффективность в некоторых сферах, но могут также привести к увольнению людей с работы.
«Я думаю, что для нас будет важно серьезно задуматься о переквалификации общества, — говорит Мурхед. — Я не думаю, что мы проделали очень хорошую работу, особенно в западных странах, в постиндустриальной революции».
Но, говорит Мурхед, рабочие места также будут созданы. ИИ занимается скучной работой, о которой люди и не мечтали: наборы данных и количество переменных слишком велики и сложны. Таким образом, машинное обучение также предоставляет новую информацию и взаимосвязи с миром. И это может породить новые виды работ.
С этими доводами, конечно, трудно не согласиться, однако не стоит забывать, что машина все-таки в основе своей остается всего лишь машиной, хотя и способна принимать некоторые правильные решения, запрограммированные человеком изначально. Но вот мыслить именно как человек робототехника и компьютеры пока не умеют (в пример достаточно привести решения, принимаемые в каком-то порыве). Так что в эмоциональном отношении и человека заменить неспособны.
