Чтение онлайн

Совершившие скачок – среди опрошенных их оказалось около 18 % – взяли на вооружение новые гуманистические технологии и широко внедрили их на производстве, изменив структуру организации для получения от перемен максимальной пользы. Бюджеты IT-отделов начали подстраивать не под операционную, а под инновационную деятельность.

С 2018 по 2020 год прорывные компании росли вчетверо быстрее отстающих, а во время пандемии опередили некоторых лидеров. Сделав ставку на сжатую трансформацию, эти компании прекрасно показали: даже наименее технологически развитые организации могут совершить огромный сверхприбыльный рывок вперед.

Что же означает радикальный разворот к человеку для каждого из нас и для общества в целом? Могут ли предприниматели помочь в достижении социальной справедливости? Что нужно сделать для блага сотрудников, потребителей и сообществ? И как при этом добиться финансового благополучия?

Сначала мы создаем инструменты, затем инструменты создают нас [5] . Эта мысль – прекрасная философская основа для размышлений. Молоток. Колесо. Телевизор. Искусственный интеллект. Каждый инструмент, созданный для выполнения конкретной задачи, со временем заставляет переосмыслить мироустройство, наше место в нем, нашу суть и наши перспективы – плохие и хорошие.

В книге «Человек + машина» мы отмечали: ведущие компании мира не заставляют людей драться с машинами за рабочие места. Они делают ставку на взаимодействие человека и машины ради результата, которого не добилась бы ни одна из сторон по отдельности. Гармоничный союз людей и созданных ими инструментов и есть главная цель радикального разворота к человеку в сфере цифровых технологий.

Не все решения должны быть высокотехнологичными. Однако современные технологии, безусловно, входят в число самых мощных и доступных инструментов социального преобразования, особенно когда к ним добавляются внятная политика и здоровая забота о человеческом благе и достоинстве. Потенциал новейших технологий – еще один довод в пользу того, что в них стоит разобраться. Ведь если что-то пойдет не так, то замечать ошибки и корректировать инструменты придется быстро.

В этой книге вы найдете истории ученых, предпринимателей, руководителей и целых организаций, которые внедряют технологии радикального очеловечивания в практику повседневной жизни, тем самым меняя ход прогресса, наш мир и нас самих. В этих историях много принципиально нового, но в некотором отношении они стары как мир.

Человечество с давних пор мечтает, чтобы путь к успеху был также и путем добра. Что нужно, чтобы пройти его всем вместе? Пусть эта книга поможет вам найти ответ.

«Могут ли машины мыслить?»

Именно так Алан Тьюринг начал свою знаменитую статью «Вычислительные машины и разум», опубликованную в 1950 году [6] . С тех пор было много споров о «тесте Тьюринга»: может ли компьютер заставить нас поверить, что он человек? Сам Тьюринг никогда не утверждал, что компьютеры действительно способны думать. Однако это не помешало писателям-фантастам и простым обывателям представлять – обычно с ужасом – машины, наделенные человеческим сознанием.

Это не про нас.

Тотальное очеловечивание, которое мы сейчас наблюдаем в развитии искусственного интеллекта, заключается не в воспроизведении человеческого сознания. Речь идет о решении проблем путем использования самых мощных когнитивных характеристик человека, усиленных вычислительными мощностями современных компьютеров. Это ведет нас не к господству машин, а к появлению более полных, эффективных, доступных и инновационных средств для решения социальных проблем и задач, стоящих перед коммерческими компаниями.

[7]

Любой машине, управляемой искусственным интеллектом, очень далеко до той легкости и эффективности, с которой даже малые дети учатся, понимают и воспринимают контекст. Если вы случайно уроните карандаш и годовалый ребенок увидит, как вы тянетесь за ним, он подберет его и подаст. Бросьте его специально – и ребенок проигнорирует это [8] . Другими словами, даже груднички понимают, что у других людей есть намерения – выдающаяся когнитивная способность, которая, кажется, по умолчанию предустановлена в человеческий мозг.

Но это еще не все. С самого раннего возраста у детей развивается интуитивное «чувство физики»: они начинают предугадывать, что предметы будут двигаться по плавным траекториям, не исчезнут сами по себе, что без опоры они упадут и что с ними нельзя взаимодействовать на расстоянии. Еще не научившись говорить, малыши отличают одушевленных существ от неодушевленных предметов. По мере освоения языка они проявляют замечательную способность к обобщению на основе очень небольшого ряда: им достаточно одного-двух примеров, чтобы понять значение нового слова [9] . А еще дети самостоятельно, путем проб и ошибок, учатся ходить.

Искусственный интеллект может делать многое из того, что от природы наделенные разумом люди считают невозможным или трудновыполнимым. Например: обнаруживать закономерности в огромных массивах данных; побеждать величайших шахматистов и чемпионов игры в го; запускать сложные производственные процессы; эффективно обслуживать клиентов в чатах и кол-центрах; анализировать изменения погоды, состояние почвы и спутниковые снимки, чтобы помочь фермерам повысить урожайность; сканировать миллионы интернет-изображений для борьбы с эксплуатацией детей; выявлять финансовые мошенничества; прогнозировать запросы потребителей; персонализировать рекламу и многое другое.

Автоматизация таких задач выходит за рамки не только возможностей человека, но и традиционной логики процедурного программирования. Самое главное, что искусственный интеллект позволил людям и машинам дополнять друг друга, превращая механистические процессы в высокоадаптивные, органичные и ориентированные на человека виды деятельности. Вопреки опасениям противников автоматизации, такое сотрудничество создает множество новых высокооплачиваемых рабочих мест [10] .

Неудивительно, что внедрение искусственного интеллекта стремительно набирает обороты во всех отраслях по всему земному шару. Согласно проведенному в 2019 году опросу, компании планировали в 2020 году удвоить число связанных с искусственным интеллектом проектов, а к 2022-му реализовать по 35 проектов в этой области или области машинного обучения [11] . Для сравнения: в 2019 году таких проектов было в среднем 14 на компанию.

Что ускоряет внедрение? В производстве используются новые модели искусственного интеллекта. Специализированное аппаратное обеспечение расширяет их возможности и помогает быстрее получать результаты обработки больших массивов данных. Упрощенные и меньшие по размеру инструменты позволяют ИИ работать практически на любом устройстве. Облачные сервисы обеспечивают доступ к ИИ-ресурсам из любой точки планеты и дают возможность масштабировать модели в соответствии с нуждами бизнеса.