Эндрю Макафи - Машина, платформа, толпа. Наше цифровое будущее

• Машинное обучение – искусство и наука создания программных систем, которые могут обнаруживать закономерности и формулировать выигрышные стратегии после просмотра множества примеров, – в итоге выполняет свои давние обещания и уже приносит определенную пользу.

• Системы машинного обучения действуют лучше, когда становятся больше, работают на более быстром и специализированном аппаратном обеспечении, получают доступ к большему количеству данных и содержат улучшенные алгоритмы. Поскольку все эти вещи сейчас активно совершенствуются, то и машинное обучение быстро прогрессирует.

• Нейронные сети достигают наилучших результатов при контролируемом обучении, когда есть размеченные примеры. Однако в неконтролируемом обучении – основном способе, которым люди познают мир, – прогресс нейронных сетей невелик.

• Контролируемое обучение идеально подходит для автоматизации многих задач, которые сейчас выполняют люди, особенно в сферах сопоставления образов, диагностики, классификации, прогнозирования и рекомендаций. Машинное зрение, распознавание речи и другие вещи, которые некогда считались невозможными, сейчас во многих областях осуществляются на уровне, сравнимом с человеческим.

• Пока мы находимся на ранних стадиях распространения машинного обучения. Оно будет проникать в экономику и общество, особенно после того, как стало доступно любому желающему в облаке.

• Системам машинного обучения (и всем прочим формам искусственного интеллекта) по-прежнему не хватает здравого смысла.

1. Выполняете ли вы какую-нибудь важную работу по сопоставлению образов, диагностике, классификации, прогнозированию и рекомендациям? Рассматриваете ли вы применение машинного обучения для каких-либо из перечисленных областей?

2. Принятие каких решений и выполнение каких операций (если таковые есть) вы могли бы доверить системам искусственного интеллекта? Какие из этих решений и задач в случае автоматизации потребуют присмотра человека?

3. Вы согласились бы завтра утром поехать на работу на машине с автоматической системой вождения? Как вы думаете, будет ли вам комфортно делать это через пять лет? Почему?

4. Заполните пропуск в предложении: «Если конкуренты реализуют успешную систему машинного обучения для __________, у нас будут серьезные проблемы».

5. Какой стратегией машинного обучения вы пользуетесь? Насколько далеки вы от внедрения машинного обучения в своей организации?

Еда редко бывает одновременно питательной, вкусной и доступной по цене. Еще более необычно, если при всех этих достоинствах она также дает общее представление о перспективах автоматизации.

Первый ресторан Eatsa открылся в районе Саут-оф-Маркет в Сан-Франциско в 2015 году. Он предлагал различные вегетарианские блюда из киноа – южноамериканской зерновой культуры, отличающейся превосходными питательными свойствами [229]. В сети Eatsa вместе с киноа использовали кукурузу, бобы, баклажаны и соус гуакамоле; блюда имели такие названия, как «Юго-западный скрэмбл» и «Не беспокойся, карри».

До того как попробуют пищу, посетители Eatsa сталкиваются с кое-чем необычным: они заказывают, оплачивают и получают ее, не встречаясь ни с кем из работников. При входе в ресторан клиенты видят ряд планшетных компьютеров. С любого из них можно сделать заказ и оплатить его картой (в ресторанах Eatsa не принимаются наличные). Пока еда готовится, большой экран показывает имена клиентов, полученные с пластиковых карт. Когда имя приближается к верхней части списка, рядом с ним появляется число, соответствующее одной из примерно двадцати ячеек – небольших отверстий в стене, закрытых панелями. Эти панели – прозрачные жидкокристаллические дисплеи, на каждом из них отображается имя клиента посередине и маленький кружок в правом верхнем углу. Нужно два раза прикоснуться к кружку, чтобы панель открылась и можно было забрать еду, упакованную навынос (в ресторане мало мест для сидения).

В заведениях Eatsa есть небольшой штат администраторов, которые показывают новичкам, как обрабатывать заказы, и отвечают на вопросы, но большинству посетителей не приходится иметь с ними дело. Первые отзывы об Eatsa были превосходными. Один восторженный клиент сказал: «В этом ресторане вам не нужно взаимодействовать ни с одним человеком. Воспользуйтесь экраном, и через несколько минут вы получите вкусную питательную еду по умеренной цене. Присоединяйтесь» [230].

Популярность Eatsa иллюстрирует важный феномен второй эры машин: многие виды взаимодействия, которые ранее происходили между людьми в физическом мире, сейчас производятся через цифровые интерфейсы. Оказалось, что для множества бизнес-процессов вовсе не требуется, чтобы какое-то количество реальных атомов перемещалось с места на место, – достаточно двигать и трансформировать биты, фрагменты информации. Заказать еду в сети Eatsa, оплатить и узнать, где ее можно забрать, – примеры таких процессов. Не вполне правильно говорить, что они полностью автоматизированы, поскольку в них по-прежнему участвует человек – сам клиент. Точнее будет понятие «виртуализированные процессы».

В мире все шире распространяется виртуализация. Когда мы летим без регистрации багажа, нам редко случается говорить с работником авиакомпании, пока мы не подойдем к выходу, поскольку свои посадочные талоны мы загружаем в телефоны или распечатываем их в аэропорту в терминале самообслуживания. Прилетая в США из-за рубежа, мы используем пункты Global Entry, чтобы предоставить информацию таможенным и иммиграционным органам и выполнить формальные процедуры для возвращения в страну. Судя по всему, вскоре у нас будут полностью автоматические системы контроля на внутренних рейсах: в июле 2016 года Управление транспортной безопасности США объявило о планах установить и оценить их работу в пяти внутренних аэропортах [231].

Виртуализация ускоряется, так как сети и удобные цифровые устройства имеются почти везде. По мере распространения банкоматов многие люди перестают обращаться к банковским служащим, чтобы снять деньги со счета. Дистанционное обслуживание с помощью компьютеров позволило клиентам просматривать свои документы, переводить денежные средства, оплачивать счета и выполнять многие другие задачи не выходя из дома, а смартфоны позволяют делать это где угодно. Во многих банковских приложениях появилась удобная функция – депонирование чека с помощью камеры телефона. Непрерывное расширение возможностей и удобство виртуализированного банковского обслуживания, вероятно, основная причина того, что сейчас число сотрудников в американских банках все уменьшается; оно сократилось примерно на 20 процентов по сравнению с максимальным количеством (608 тысяч человек) в 2017 году [232].