Чэнь Цюфань - ИИ-2041. Десять образов нашего будущего

Вычисления стали достаточно быстрыми для эффективного применения технологии глубокого обучения только в последнее десятилетие, и мы наконец научились собирать достаточное количество данных. Смартфон, которым вы пользовались сегодня, обладает в миллионы раз большей вычислительной мощностью, чем компьютеры НАСА, отправившие Нила Армстронга на Луну в 1969 году. А интернет 2020 года почти в триллион раз больше интернета 1995 года.

Глубокое обучение – результат озарения человеческого мозга, но работают они совершенно по-разному. Глубокому обучению требуется гораздо больше данных, чем человеку, но после обучения работе с ними технология значительно превосходит людей в решении многих задач, особенно связанных с количественной оптимизацией (например, выбор рекламного объявления для максимизации вероятности покупки или поиск нужного лица среди миллионов других).

Люди могут одновременно сосредоточиваться на ограниченном количестве объектов, а алгоритм, предобученный на океане информации, выявляет корреляции между неявными признаками, слишком незаметными или сложными для человека.

Кроме того, в процессе предобучения на огромном объеме данных глубокое обучение может подстраиваться под отдельных пользователей, базируясь на их паттернах поведения, равно как и на аналогичных шаблонах у других пользователей. Например, когда вы посещаете Amazon, ИИ этого веб-сайта выделяет или подсвечивает продукты, которые, скорее всего, должны вас заинтересовать и, соответственно, максимально увеличат ваши расходы.

А контент на вашей странице в Facebook должен удержать вас в соцсети как можно дольше. ИИ Amazon и Facebook таргетированный (узконаправленный); он предлагает каждому человеку разный, но персонализированный контент. Это значит, что показанный мне контент, скорее всего, сильно повлияет на меня, но может совершенно не сработать в вашем случае. Подобная узкая нацеленность гораздо эффективнее генерирует клики и покупки, чем универсальный подход традиционных статических веб-сайтов.

Каким бы мощным инструментом ни было глубокое обучение, панацеей его, увы, не назовешь. Человеку не сравниться с ИИ в деле одновременного анализа огромного количества данных, но мы обладаем уникальной способностью опираться при принятии решений на прошлый опыт, абстрактные концепции и здравый смысл.

Глубокому обучению для эффективной работы требуются огромные объемы релевантных данных, узкая конкретная сфера действия и четкая целевая функция. Если чего-то из этого нет – вероятнее всего, ничего путного не выйдет.

Мало данных? В алгоритме будет недостаточно примеров для выявления значимых корреляций. Несколько разных областей? Алгоритм не сможет учесть корреляции между примерами из разных областей и не получит достаточно данных, чтобы охватить все возможные перестановки. Слишком общая целевая функция? Алгоритм не будет иметь четких указаний для ее оптимизации.

Важно понимать, что «мозг ИИ» (собственно, глубокое обучение) работает совсем не так, как мозг человека. Их основные различия показаны в таблице 1:

Таблица 1. Сравнение сильных и слабых сторон человеческого мышления и «мышления» ИИ

Если вспомнить упомянутые выше сильные и слабые стороны глубокого обучения, то станет понятно, почему первыми бенефициарами этой формы ИИ стали крупнейшие интернет-компании. Высокотехнологические гиганты вроде Facebook и Amazon располагают самыми большими базами данных, которые к тому же часто размечаются автоматически в зависимости от действий пользователя (пользователь кликнул или купил? сколько минут он оставался на странице?).

Эти действия пользователей напрямую связываются с бизнес-метрикой (доход или количество кликов), которую необходимо максимизировать. Если заданные условия выполнены, приложение или платформа превращаются в денежный станок. Чем больше данных накапливается, тем большую выручку приносит платформа. Неудивительно, что интернет-гиганты вроде Google, Amazon, Facebook за последнее десятилетие показали поистине феноменальный рост и все активнее используют ИИ.

Как мы увидели в рассказе «Золотой слон», следом за интернет-компаниями огромный потенциал ИИ взяла на вооружение финансовая сфера, в том числе банки и те самые страховые компании.

Страховая отрасль обладает теми же преимуществами, что и интернет-компании: большой объем высококачественных данных из одной сферы (страхование), привязанных к бизнес-метрикам. С появлением финансово-технологических компаний, основанных на ИИ, таких как Lemonade и Waterdrop [20] Страховая компания Lemonade основана в 2015 году в США; компания Waterdrop, представляющая онлайн-рынок страхования и связанную с ним платформу медицинского краудфандинга, – в 2016 году в Китае. Прим. ред. , появилась возможность покупать страховку или брать ссуду в компьютерном приложении с мгновенным одобрением.

Сегодня финтех-компании всерьез нацелены на победу над традиционными финансовыми корпорациями – ведь они показывают лучшие финансовые результаты (более низкий уровень дефолтов или мошенничества), предлагают клиентам мгновенные транзакции (с использованием ИИ и приложений) и более низкие затраты (благодаря исключению из этого цикла человеческого фактора). Однако и традиционные финансовые компании не сидят сиднем, а тоже спешно внедряют ИИ – так что гонка стартовала.

Есть еще одно любопытное преимущество финтех-компаний, взявших на вооружение ИИ: возможность использовать не только те данные, которые учитывают специалисты-люди. Иначе говоря, они укрепляют свою прогностическую силу за счет анализа огромного числа разнородных данных, которые не способен учесть никакой страховой агент.

Который не сумеет оценить, например, покупаете вы больше неполезных обработанных пищевых продуктов или полезных овощей; проводите вы больше времени в казино или в тренажерном зале; есть ли у вас постоянная подруга или вы вечно пристаете к женщинам в интернете. Но эти данные могут поведать о вас много важного, в том числе и о вашем относительном риске в качестве клиента страховой компании.

Кстати, миллионы единиц информации (или «признаков») можно найти в приложениях для мобильного телефона. Вот почему в нашем первом рассказе услуги Ganesh Insurance представлены в виде группы приложений под названием «Золотой слон». Они охватывают всё – от электронной коммерции до рекомендаций и купонов, инвестиций, ShareChat (реальная популярная индийская социальная сеть на местных языках) и придуманного Чэнем приложения для гадания FateLeaf.