Книга трех профессоров экономистов Ротманской школы менеджмента Университета Торонто на уровне и языке доступном любому бизнесмену объясняет принципы работы ИИ. Заслуга авторов в том , что они честно говорят о текущих реальных возможностях ИИ, устраняя ореол таинтственности и всевозможности ИИ, акцентируя внимание на слове «искусственный», а не на «интеллект». Авторы описывают множество бизнес-кейсов применений ИИ в конкретных задачах, ограничениях и рисках, с которыми столкнется человек принимающимй решения по использованию ИИ. (не доверяйте айтишникам принимать решения ;) ) Сегодня футурологические дискуссии о будущем ИИ и технологической сингулярности разделили общество на технооптимистов и техноскептиков, пытающихся ответить на ряд экзистенциальных вопросов. Те кто прочитают эту книгу проймут, что в рамках текущего состояния ИИ дискутировать на эту тему бесполезно, слишком высока степень неопределенности и авторы, отвечая на эти вопросы, честно говорят об этом.
Я ровесник ИИ, если брать за точку отсчета Дартмутскую встречу «отцов» ИИ, с тех пор оптимизм по поводу ИИ поднимался и падал много раз и сейчас, с моей точки зрения, в области ИИ мы проходим очередную волну хайпа или как говорят «весны ИИ» , хотя реально мы видим лишь результаты действия закона Мура - производительность компьютеров и объемы обрабатываемой информации настолько увеличились количественно, что дали качественный скачок для математических методов и алгортмов ИИ, которые существуют несколько десятков лет, а главное сократилась стоимость их реализации. Но ни один компьютер не сравнится с эффективностью человеческого мозга, работая на частоте около 200 гц, составляя около 2% от массы тела, человеческий мозг потребляет более 20% энергии необходимой человеку, но это всего лишь энергопотребление эквивалентное 12 ваттной лампочки, обладая эквивалентом вычислительной мощи смартфона решает задачи, которые неспособны решить современные суперкомпьютеры, потребляющие мегаватты. Для того, чтобы получить следующий принципиальный сдвиг в этом вопросе мы должны перейти от текущих «кремниевых» компьютеров к квантовым и био, как когда-то кремнивые орудия были заменены бронзовыми и железными :) , должен образоваться технологический стэк, где технологии будут взаимно усиливать возможности друг друга.
В 1972 году Хьюберт Дрейфус, американский филосов выпустил книгу «Чего не могут вычислительные машины», а в 1992 году, уже после появления Интернета, он переиздал эту книгу с названием «Чего еще не могут вычислительные машины», если бы он был жив сегодня, он вполне мог бы издать книгу с названием «Чего так и не смогут вычислительные машины» :) К счастью или к сожалению это тема другого сложного разговора, затрагивающего такую тему как «сознание» и спасибо авторам, что они ограничились практической и экономической стороной применения ИИ - снижения стоимости решения прогностических задач. Самолеты не летают как птицы, но выполняют эту функцию более экономически эффективно :) Речь сейчас идет только об ИИ, решающим узкоспециализированные (пока) задачи с четко определенными целями и я согласен с выводами Национального совета США по науке и технике, что от общего ИИ нас отделяет еще несколько десятков лет, НО то что мы видим уже сейчас в области практического применения этого «узкого» ИИ от «оборонки» до маркетинга, вызывает тревогу и оптимизм одновременно, AlphaZero от Deep Mind за несколько часов обучается игре и обыгрывает мировых мастеров, Boston Dynamics успешно решает проблему парадокса Моравека и т.д. Становится очевидным,что лидерство в этой области окажет существенное влияние на экономический и военный потенциал государств и здесь надо прежде всего упомянуть Китай (читайте Кай Фу Ли), ну а пока почитайте эту книгу и поймите как ИИ может существенно снизить ваши «транзакционные издержки» и повысить маржинальность :)
#почитайподумайразвитие
#искусственный интеллект
#цифровизация