Читаем Искусственный интеллект на службе бизнеса полностью

Думать нет времени и необходимости

Беспилотные автомобили, такие как Tesla, появились благодаря прогностическим машинам. Но использовать их для создания автоматической версии человека с целью замены его машинным контролем над транспортным средством – совсем другое дело. Логика ясна: между моментом прогноза аварии и требуемым действием человек не успеет ничего осмыслить и предпринять («думать нет времени»), а реакцию машины запрограммировать достаточно легко. Когда необходимо действовать быстро, выгода от передачи контроля машине высока.

При работе с прогностической машиной прогноз требуется сообщить тому, кто принимает решение. Но если прогноз непосредственно приводит к очевидным действиям («думать нет необходимости»), потребность в человеческом суждении в данном цикле отпадает. Если машину относительно несложно запрограммировать на суждение и осуществление последующих действий, то целесообразно возложить на нее задачу полностью.

Это привело к разнообразным инновациям. На Олимпийских играх 2016 года в Рио новая автоматическая камера снимала пловцов под водой, отслеживая их действия и передвигаясь одновременно с ними по дну бассейна[89].

Раньше камерой управлял оператор, но ему приходилось предполагать расположение спортсменов в воде, а сейчас это делает за него прогностическая машина. И плавание было только началом. Современные исследователи работают над автоматизацией камеры для более сложных видов спорта, таких как баскетбол[90]. И опять же потребность в скорости и возможность закодировать суждение способствуют переходу к полной автоматизации.

Что общего у предотвращения несчастных случаев и автоматических камер для спортивной съемки? В обоих случаях за прогнозом мгновенно следует действие, а суждение поддается кодированию или предсказуемо. Автоматизация целесообразна, когда отдача от возложения всех функций на машину выше отдачи от включения в процесс человека.

Автоматизация также имеет смысл при высоких издержках коммуникации. Возьмем космические исследования. Робота гораздо проще отправить в космос, чем человека, и сегодня несколько компаний изыскивают способы добычи полезных ископаемых на Луне, но им предстоит преодолеть множество технических преград. Нас интересует, как роботы будут ориентироваться и действовать на Луне: чтобы радиосигнал достиг планеты и вернулся обратно, требуется как минимум две секунды, поэтому управление роботом с Земли – медленный и трудоемкий процесс. В этом случае он не сможет реагировать на новые обстоятельства немедленно. Если, двигаясь по лунной поверхности, робот внезапно приблизится к обрыву, любые задержки в коммуникации могут стать фатальными. Решение проблемы – в прогностических машинах. При условии качественных прогнозов деятельность робота на Луне возможно автоматизировать, и людям не придется контролировать каждый его шаг с Земли. Без ИИ подобные коммерческие проекты вряд ли воплотятся в жизнь.

Когда закон требует от человека действий

В научно-фантастических сюжетах полная автоматизация обычно приводит к проблемам. Даже если всех нас абсолютно устраивает полная автономия машин, закон может этого не позволить. Знаменитый писатель-фантаст Айзек Азимов предвидел вопрос нормативно-правового регулирования и придумал три закона робототехники, остроумно исключающих возможность нанесения вреда человеку[91].

Аналогично современные философы излагают многочисленные, на первый взгляд, отвлеченные этические дилеммы. Рассмотрим задачу с вагонеткой: предположим, вы стоите у переключателя, переводящего стрелку с одних рельсов на другие. На рельсах, по которым едет вагонетка, стоят пять человек. Можно переключить стрелку, но на других рельсах стоит один человек. Нет ни других вариантов, ни времени на размышления. Как вы поступите? Большинство людей этот вопрос ставит в тупик, и, как правило, никому вообще не хочется на него отвечать. Однако с беспилотными автомобилями такая ситуация вероятна. Кому-то придется разрешить дилемму и запрограммировать соответствующее действие. Проблема неизбежна. Кто-то – скорее всего, представители закона – будет определять, кто останется жив, а кто погибнет.

Перейти на страницу:

Все книги серии МИФ. Бизнес

Похожие книги

От хорошего к великому. Почему одни компании совершают прорыв, а другие нет...
От хорошего к великому. Почему одни компании совершают прорыв, а другие нет...

Как превратить среднюю (читай – хорошую) компанию в великую?На этот вопрос отвечает бестселлер «От хорошего к великому». В нем Джим Коллинз пишет о результатах своего шестилетнего исследования, в котором компании, совершившие прорыв, сравнивались с теми, кому это не удалось. У всех великих компаний обнаружились схожие элементы успеха, а именно: дисциплинированные люди, дисциплинированное мышление, дисциплинированные действия и эффект маховика.Благодаря этому компании добивались феноменальных результатов, превосходящих средние результаты по отрасли в несколько раз.Книга будет интересна собственникам бизнеса, директорам компаний, директорам по развитию, консультантам и студентам, обучающимся по специальности «менеджмент».

Джим Коллинз

Деловая литература / Личные финансы / Финансы и бизнес
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются

Джим Коллинз, взирая взглядом ученого на безжизненные руины когда-то казавшихся несокрушимыми, а ныне канувших в Лету компаний, задается вопросом: как гибнут великие? Действительно ли крах происходит неожиданно или компания, не ведая того, готовит его своими руками? Можно ли обнаружить признаки упадка на ранней стадии и избежать его? Почему одни компании в трудных условиях остаются на плаву, а другие, сопоставимые с ними по всем показателям, идут ко дну? Насколько сильными должны быть кризисные явления, чтобы движение к гибели стало неотвратимым? Как совершить разворот и вернуться к росту? В своей книге Джим Коллинз отвечает на эти вопросы, давая руководителям обоснованную надежду на то, что можно не просто обнаружить и остановить упадок, но и возобновить рост.

Джим Коллинз

Деловая литература