На пороге революции искусственного разума

На протяжении последних 30 лет потребители пожинают плоды стремительного технологического прогресса. В кармане большинства людей во многих странах теперь лежит собственный персональный компьютер, который намного мощнее огромных ЭВМ 1980-х годов. Компьютер Atari 800XL, на котором я писал игровые программы, когда учился в университете, работал на микропроцессоре с 3500 транзисторами, а сегодня у компьютера в моём iPhone два миллиарда транзисторов. Гигабайт памяти когда-то стоил $100000 и был размером с холодильник, а сегодня он практически бесплатен и занимает миллиметры.

Несмотря на все эти масштабные достижения, мы можем ожидать ещё большего ускорения прогресса, поскольку вся планета — люди и вещи — подключается к сети. Пять миллиардов человек уже имеют доступ к мобильным устройствам, более трёх миллиардов — доступ в Интернет. В предстоящие годы 50 миллиардов предметов — лампочки, холодильники, дороги, одежда и так далее — также будут подключены к Интернету.

Примерно раз в поколение происходит конвергенция новых технологий и начинается нечто революционное. К примеру, зрелость Интернета, доступность широкополосной связи, технологии сжатия файлов и культовый телефон Apple iPhone позволили таким компаниям, как Uber, Airbnb, YouTube, Facebook и Twitter полностью изменить стандарты обслуживания мобильных потребителей.

А сейчас мы на пороге другой важной конвергенции — большие данные (big data), машинное обучение и возросшие компьютерные мощности вскоре сделают присутствие искусственного интеллекта (сокращённо ИИ) повсеместным.

ИИ соответствует афоризму Альберта Эйнштейна о том, что гений создаёт простоту из сложности. Мир становится всё более сложным, поэтому ИИ станет определяющей технологией XXI века; для XX века такой технологией были микропроцессоры.

Потребители уже сталкиваются с ИИ, причём ежедневно. Google использует машинное обучение для автоматических подсказок в поисковых запросах, и он зачастую очень точно угадывает, что именно ищет человек. Facebook и Amazon используют алгоритмы автоматических рекомендаций, опирающиеся на данные о том, что пользователь читал или покупал. ИИ является центральным компонентом в беспилотных автомобилях, способных избегать аварий и пробок, а также в игровых системах: в этом году компьютерная программа AlphaGo, разработанная Google DeepMind, выиграла у Ли Седоля, южнокорейского мастера игры в го, в матче из пяти партий.

Учитывая широкие возможности применения ИИ, сегодня для всех компаний приоритетом должна стать его интеграция в собственные продукты и услуги. В противном случае, они не смогут конкурировать с теми, кто использует сети сбора данных для улучшения качества обслуживания клиентов и принятия информированных бизнес-решений. Следующее поколение потребителей растет вместе с цифровыми технологиями, они будут ожидать от компаний угадывания своих желаний и предоставления мгновенного, персонализированного ответа на любой запрос.

На сегодня ИИ слишком дорог и сложен для многих предприятий, чтобы ему можно было найти оптимальное применение. Могут возникнуть трудности с его интеграцией в уже налаженные бизнес-процессы, а кроме того, исторически для ИИ требуются высокопрофессиональные специалисты в области данных. В итоге, многие предприятия по-прежнему принимают важные решения, опираясь на инстинкты, а не на информацию.

Но в течение следующих нескольких лет ситуация изменится: ИИ получает всё большее распространение, потенциально помогая каждой компаний и каждому сотруднику становиться умнее, быстрее и производительней. Алгоритмы машинного обучения способны проанализировать миллиарды сигналов и направить звонок клиента в сервисный центр к наиболее подходящему агенту, а также определить, какие клиенты, скорее всего, захотят купить тот или иной товар.

Конечно, возможности применения ИИ простираются далеко за пределы розничной интернет-торговли. По данным консалтинговой фирмы A. T. Kearney, на долю физических магазинов всё ещё приходится около 90% розничных продаж. Заходящих в эти магазины клиентов вскоре будут встречать интерактивные чат-боты, которые смогут порекомендовать товары, основываясь на данных об истории покупок, они предложат особые скидки и будут решать все вопросы обслуживания клиентов.

Прогресс в так называемом «глубинном обучении» (deep learning, это вид ИИ, который моделируется по примеру нейронных сетей мозга) позволит интеллектуальным цифровым помощникам помочь вам спланировать отпуск с проницательностью помощника-человека, или, например, определить отношение потребителей к конкретному бренду, основываясь на миллионах сигналов из социальных сетей и других источников данных. В здравоохранении алгоритмы глубинного обучения позволят врачам выявить раковые клетки или внутричерепную аномалию в реальном времени, находясь при этом в любой точке мира.

Для эффективного применения ИИ компаниям придётся задуматься о вопросах конфиденциальности и безопасности. ИИ живёт благодаря данным: чем больше данных машина получает о человеке, тем лучше она предсказывает его потребности и действует от его имени. Но этот огромный поток личных данных, конечно, может быть использован и такими способами, которые способны разрушить доверие. Компаниям следует соблюдать прозрачность в вопросах использования личных данных людей. Кроме того, ИИ сможет обнаруживать случаи нарушения цифровой безопасности и защищать от них, он будет играть критически важную роль в защите частной жизни пользователей и в создании доверия.

Как и в предыдущие периоды экономических трансформаций, ИИ раскроет новые уровни производительности, расширит наши личные и профессиональные возможности в жизни, заставит задуматься над старыми экзистенциальными вопросами отношений человека и машины. Он приведёт к радикальным переменам во многих отраслях, а кого-то оставит без работы, так как выполнение многих задач будет автоматизировано. Но при этом ИИ, как и Интернет 20 лет назад, поможет сделать лучше существующие рабочие места и создать новые. Мы должны быть к этому готовы, должны адаптироваться надлежащим образом, например, занимаясь профессиональной подготовкой для рабочих мест завтрашнего дня, а также развивая системы социальной поддержки для тех, кто остаётся позади.

ИИ всё еще далёк от того, чтобы превзойти человеческий разум. Прошло уже 60 лет, с тех пор как Джон Маккарти, компьютерный учёный и номинальный отец ИИ, впервые употребил этот термин на конференции в Дартмутском колледже, а компьютеры только совсем недавно научились различать котов в видеороликах в YouTube и определять лучший маршрут в аэропорт.

Мы можем быть уверены, что технологические инновации будут развиваться ещё более быстрыми темпами, чем это было при жизни предыдущих поколений. ИИ станет чем-то вроде электротока — невидимый, проникающий почти во все аспекты нашей жизни и расширяющий их. Через 30 лет мы будем удивляться, как это мы вообще жили без нашего цифрового помощника, почти что-то телепата. Так и сегодня нам трудно представить, что можно прожить больше нескольких минут, не проверив нашу мега-ЭВМ 1980-х в кармане.