Искусственный интеллект на службе бизнеса

При условии точного диагноза по снимку пациенты смогут избежать биопсии и предпринимать действия, которые в его отсутствие могут стать слишком рискованными. Теперь больше не нужно идти на компромисс: с развитием ИИ снижается потребность в разумной достаточности и появляется больше «если» и «то». Сложность выше, а риски ниже. Процесс принятия решений преображается благодаря новым вариантам выбора.

Выводы

• Улучшенный прогноз позволяет принимающим решения людям и машинам использовать больше «если» и «то». Это чаще приводит к положительному исходу. Скажем, в случае навигации, описанной на примере почтового робота, прогностические машины освобождают автономные транспортные средства от ограничений функционирования, ранее возможного только в контролируемой среде. Для нее характерен немногочисленный набор «если» (или состояний). Прогностические машины позволяют автономному транспорту работать в неконтролируемой среде, такой как городские улицы, потому что вместо программирования всех возможных «если» машина учится прогнозировать, что сделал бы человек-оператор в любой конкретной ситуации. Аналогичным образом пример с залом ожидания аэропорта иллюстрирует, как с точностью прогнозов возрастает количество «то» (то есть «выходить в X, Y или Z часов», в зависимости от прогноза, сколько времени займет дорога до аэропорта в конкретное время и конкретный день), в отличие от необходимости прибавлять время «на всякий случай», а затем лишний час ждать в аэропорту.

• При отсутствии качественного прогноза мы склонны к разумной достаточности – выбираем приемлемые решения с учетом доступной информации.

• Всегда рассчитывать дорогу в аэропорт с запасом и, как правило, ждать после прибытия туда, потому что приехали раньше, – пример разумной достаточности. Это не оптимальное, но приемлемое решение с учетом имеющейся информации. Почтовые роботы и залы ожидания в аэропортах появились как следствие разумной достаточности. Прогностические машины снизят потребность в ней, а следовательно, средства реже будут вкладываться в решения вроде почтовых роботов и залов ожидания.

• Мы настолько привыкли к разумной достаточности в деловой и социальной жизни, что с трудом представляем себе все изменения, возможные в результате развития прогностических машин, способных учитывать больше «если» и «то» и, следовательно, принимать более сложные решения в более сложной обстановке. Большинству неочевидно, что залы ожидания являются решением проблемы неточных прогнозов и в эпоху совершенных прогностических машин станут не нужны. Еще один пример – биопсия, широко распространенная вследствие низкой точности прогнозов медицинской визуализации. С ростом надежности прогностических машин ИИ заметно повлияет на работу людей, связанных с проведением биопсии, потому что эта процедура, как и залы ожидания, была ответной мерой на неточные прогнозы. И то и другое представляет собой решение по управлению рисками. А прогностические машины предоставят для этого новые, более совершенные способы.

Глава 9. Полностью автоматизированное принятие решений

12 декабря 2016 года участник форума Tesla Motors Club под ником jmdavis в теме, посвященной электромобилям, описал свой опыт передвижения по Флориде. Он ехал на работу по шоссе со скоростью примерно 96 км/ч. На приборной панели загорелся индикатор движущейся впереди машины, которую не было видно за грузовиком. Внезапно сработало экстренное торможение, хотя грузовик не замедлил ход. Спустя секунду он вильнул вбок, объезжая резко остановившуюся перед внезапным препятствием машину. Tesla приняла решение тормозить раньше грузовика и сохранила безопасную дистанцию. Вот описание этой ситуации.

«Если бы я управлял машиной самостоятельно, то вряд ли смог бы остановиться вовремя, поскольку не видел, как встала другая машина. Мой автомобиль отреагировал задолго до действий ее водителя, поэтому я избежал аварии, только при резкой остановке сильно тряхнуло. Отличная работа! Спасибо, Tesla, ты спасла меня»[84].

Tesla только что разослала на свои автомобили обновление, с помощью которого автопилот сможет использовать информацию с радара и четко представить обстановку впереди машины[85]. Функция Tesla сработала в беспилотном режиме, но легко вообразить, как машина берет управление на себя в случае угрозы аварии. Автопроизводители США заключили соглашение с Министерством транспорта о разработке стандарта систем автоматического экстренного торможения к 2022 году[86].