Как устроены нейросети, в чем секрет их популярности и чем они могут помочь управленцу. Основные тезисы прямого эфира с бизнес-тренером по направлению «Цифровые компетенции руководителя», преподавателем РШУ Станиславом Вериго.
Многим кажется, что искусственный интеллект (ИИ) — это и есть нейросети, о которых так много говорят. Но сегодня сети являются всего лишь небольшим разделом ИИ, хотя и способны выполнять практически любые задачи. Люди всегда мечтали сделать нечто, что будет выполнять за них какую-то работу. Разработки нейронных сетей начались еще в 40-х годах XX века, но тогда они не справлялись даже с простыми задачами. Первые нейросети выросли из тестов Тьюринга и терминов 50-х годов.
Искусственный интеллект двигался вперед, развивались базы данных, а нейросети были «отстающим ребенком».
Преимущества искусственного интеллекта
Термин «искусственный интеллект» — не в полной мере научное определение, скорее, это результат маркетингового, консенсусного подхода. Он определил ИИ как область компьютерных наук, которая включает программы и системы, демонстрирующие интеллектуальные виды деятельности. То есть, любая сложная программа будет демонстрировать признаки искусственного интеллекта.
Второй термин — машинное обучение — более техничен. Он подразумевает обучение компьютера с помощью данных, инструкций и примеров. А также «глубокое обучение», при котором компьютер учится сам понимать и находить закономерности в данных, чтобы справляться с новыми задачами.
Преимущества ИИ:
- Он быстро выполняет задачи, способен обрабатывать огромные массивы данных.
- Доступен все время — не спит и не ест.
- Равнодушен к рутине, не спрашивает о целях выполняемых задач.
- Не требует зарплаты для выполнения задач.
- Принимает беспристрастные решения.
Однако, у ИИ есть и недостатки: например, дешевле взять одного работника, чем обучить искусственный интеллект. Глубокое обучение нейросети дорого стоит.
Популяризация нейросетей началась в 2014 году, когда одна группа исследователей предоставила инструмент, способный по картинке распознать, что на ней изображено, различить множество деталей. Это стало причиной «хайпа» среди специалистов, благодаря которому уже в 2022 году появились Midjourney и ChatGPT. И сейчас десятки миллионов долларов тратятся на разработку как процессоров, так и разных датасетов (механизмов хранения информации, которые предоставляют быстрый доступ к большим объемам данных).
Строение нейросетей
Нейросеть содержит своего рода упрощенные аналоги человеческих нейронов. По сути, она тоже состоит из маленьких клеток, у каждой из которых есть входные данные, проходящие через определенные связи. В свою очередь, у каждой связи есть вес — они могут «истончаться» (тогда входные данные будут слабее влиять на «нейрон») или, наоборот, эти связи могут увеличивать вес входных данных.
Входные данные попадают в «нейрон», он их обрабатывает при помощи определенной функции и выдает выходные данные.
Нейрон с простой пороговой функцией: если сумма больше 10, то на выходе будет 1, если меньше 10, то — 0.
Сама нейросеть — это большое количество таких нейронов. В одних нейросетях все функции одинаковы, в других — используются послойные функции-активаторы. Но все они служат, чтобы на «выходе» человек получал то значение, которое ему нужно.
Почему нейросети стали популярны
Население Земли увеличилось — буквально за 150 лет нас стало в разы больше. И все 8 миллиардов человек научились каталогизировать данные о себе, составлять базы данных. Например, у более чем 5 миллиардов человек есть или сотовый телефон, или компьютер. И даже если они не создают контент, то они его потребляют, генерируют данные, количество которых огромно: например, для распознавания речи китайской сети Baidu потребовалось 4 терабайта обучающих данных и миллиарды математических операций.
Количество «железа» рано или поздно переходит в качество. По сравнению с началом века, эффективность мышления у людей выросла на 7 порядков. Кроме того, мы научились делать графические процессоры, и сейчас это уже не прототипы, а работающие системы, которые увеличивают эффективность обработки информации. Также развиваются фреймворки — наборы инструментов, библиотек и протоколов, которые разработчики используют для создания и управления приложениями. И популярность нейросетей обусловлена их способностью обрабатывать массивы данных, которые были недоступны для обычных компьютеров.
Что руководитель может делать с нейросетями
Сейчас менеджер при помощи нейросетей может решать многие бизнес-задачи без больших затрат: существуют нейросети, которые с помощью «сырых» данных подскажут, что ему делать дальше в той или иной ситуации. Потому что нейросети обучались на большом количестве информации, и могут просто выдать результат, например, сообщить руководителю строительства, кто на стройке ходит без каски. Или подсчитать количество новых автобусов, проехавших через определенный перекресток.
Области применения нейросетей в организациях:
- Аналитика.
- Обнаружение дефектов и нарушений.
- Контроль производственных процессов.
- Работа с клиентами.
- Дизайн помещений и пространств.
- HR.
- Контроль и анализ бизнес-процессов.
- Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР).
Очевидно, что нейросети способны выдавать и маркетинговые решения: можно делать баннеры, писать объявления, создавать дизайн пространств, разрабатывать ботов для общения с клиентами (отсекая ненужную аудиторию). Кроме того, часть HR-процессов тоже можно возложить на нейросети — множество мелких задач, первичную оценку (по голосу, ответам), контроль и анализ процессов. А также различные НИОКР-задачи — сеть (при достаточном обучении) может генерировать новые продукты или идеи.
Руководитель при помощи нейросетей может:
- Вести деловую переписку и качественно переводить иностранные тексты.
- Анализировать документы (на примере договоров).
- Находить оптимальный способ действий при решении сложных задач.
- Строить визуальные модели для презентации сложных решений.
- Готовить презентации, качественные доклады для выступлений, аналитические отчеты.
В итоге задачи, которые раньше выполнялись людьми, перекладываются на нейросети. У Русской Школы Управления есть курс, в котором с примерами рассматриваются варианты применения нейросетей в бизнесе. Это кейсы (положительные и отрицательные), в которых разбирается применение нейросетей.
Получите бесплатно книгу издательства Русской Школы Управления по этой ссылке
«От эксперта к руководителю» в удобном формате EPUB.
Автор — Елизавета Ефремова, организационный психолог, преподаватель программы MBA. Данная книга призвана помочь вам развить личную эффективность новобранца-руководителя. Она написана специально для тех, кто осознанно выбирает движение вверх по карьерной лестнице.
