Системные решения, как правило, сложнее реализовать, чем точечные или прикладные, поскольку они, как правило, не могут быть независимыми. Если точечные и прикладные решения позволяют добиться улучшений, то системные, по определению, приводят к изменениям, а следовательно, и к возможным сбоям. Однако во многих случаях системные решения, скорее всего, принесут наибольшую совокупную отдачу от инвестиций в ИИ. Кроме того, они, скорее всего, станут подрывными инновациями в некоторых отраслях, в результате чего появятся победители и проигравшие.
2 Ұнайды
По мере того как ИИ становится все более мощным, он снижает стоимость информации (прогнозов) и повышает относительную отдачу от принятия решений по сравнению с использованием правил. Таким образом, развитие ИИ позволит переключиться на принятие решений вместо следования правилам.
Правила не только требуют меньших когнитивных затрат, но и обеспечивают более высокую надежность. Одно решение часто влияет на другие. В контексте системы со взаимозависимыми решениями надежность имеет огромное значение. Например, в большинстве организаций используются СОП, которые представля
Если вы воздерживаетесь от принятия решений, предпочитая следовать правилам, то на первый взгляд машинные прогнозы вам не пригодятся. Задача ИИ — предоставлять информацию для принятия решений. Если вы не принимаете решения, то эта информация не имеет ценности.
Функция ИИ состоит в обеспечении более точных прогнозов, то есть, по сути, в предоставлении информации, необходимой для принятия более обоснованных решений. Решение брать или не брать с собой зонтик можно принимать, если прогноз погоды надежен и не оставляет места неопределенности. При наличии более качественной информации можно отказаться от правил и счесть целесообразным потратить некоторое время на принятие реального решения.
Смысл в том, что для оптимального выбора мы не собираем дорогостоящую информацию, а вырабатываем привычки или правила. Они избавляют нас от необходимости накапливать и анализировать данные. Мы просто каждый раз, не задумываясь, следуем установившейся привычке.
Взрывная сила и власть ИИ
Потребовались десятилетия, чтобы электричество зарекомендовало себя как подрывная инновация. В течение первых двух десятилетий своего существования оно точечно использовалось на некоторых предприятиях, для освещения улиц и в других областях. Но оно изменило экономику, только когда появились новые системные решения. Трансформация оказалась глубокой, и власть получили те, кто контролировал выработку электроэнергии и электросети, а также те, кто сумел использовать электричество в массовом производстве. После этого уже не интересно было выпускать ремни и шкивы или владеть промышленными площадями в центре города.
То же самое происходит с искусственным интеллектом.
При принятии решений учитываются два основных обстоятельства: насколько серьезными обещают быть их последствия и насколько дорого обойдется сбор необходимой информации. Об информации мы поговорим немного позже. Пока же рассмотрим последствия. Мысль о том, что не стоит тратить много времени на принятие решения, если его последствия ограниченны, одна из основных в философии. Самый яркий пример — притча французского философа Жана Буридана об осле, который между двумя одинаковыми охапками сена или ведрами воды выберет то, что ближе. А если расстояние до них будет одинаковым, осел не сможет сделать выбор и умрет от голода. Можно представить, что подобная проблема заставит компьютер зависнуть. Д
То, что иногда люди руководствуются правилами, а не принимают решения, это интересное замечание, но для наших целей его недостаточно. Нам необходимо понять, когда принимаются решения. Как отличить проблему, для устранения которой нужно действовать по установленным правилам, от проблемы, ко
подход принципом разумной достаточности: не стоит делать лучшее врагом хорошего. Вместо того чтобы искать наиболее верное решение, люди выбирают приемлемый, то есть достаточно хороший вариант. Вместо попыток разобраться в сложной обстановке они сужают круг рассматриваемых вариантов. Вместо того чтобы постоянно корректировать свой выбор в зависимости от получаемой информации, они принимают правила, регламент и модель поведения, которые невосприимчивы к новой информации и, следовательно, позволяют полностью ее игнорировать.
потенциал: в 2013 году компания Monsanto приобрела Climate Corporation за 1,1 млрд долларов.
Шаг за шагом, по мере совершенствования технологий прогнозирования, фермеры не просто изучают прогнозы и принимают решения, а передают эти полномочия другим. Вероятно, таким образом эффективность управления фермой повышается, поскольку ответственность берут на себя люди, обладающие необходимой информацией, навыками, стимулами и умеющие координировать процессы. Но в то же время какова будет роль фермеров? Сейчас они землевладельцы, но надолго ли?
городе на Западном побережье, канзасские фермеры получают совет, стоит ли выращивать кукурузу.
В настоящее время Climate Corporation принимает далеко не все решения по ведению сельского хозяйства. Значительная их часть по-прежнему относится к компетенции фермеров. Однако, по мнению Фридберга, «со временем участие аграриев сведется к нулю. Все будет под контролем. Появятся прогнозы на любой случай». Фермеры понемногу привыкают к этой мысли. Майкл Льюис пишет: «[Никто] никогда не задавал Фридбергу вопрос: если в моих знаниях больше нет необходимости, то кому нужен я?» Иначе говоря, дело идет к подрыву старой системы и централизованному управлению фермерскими хозяйствами. Мы не знаем, сколько времени займет процесс изменений и все ли решения удастся автоматизировать. Но можно точно сказать, что у этих инструментов большой