Искусственный интеллект на службе бизнеса

Ада Лавлейс, которая считается первым программистом, раньше всех разглядела эти возможности. Работая при дорогостоящем освещении в начале XIX века, она написала первую программу расчета последовательности чисел (называемых «числами Бернулли») для компьютера, разработанного Чарльзом Бэббиджем тогда еще в теории. Бэббидж тоже был экономистом, и, как вы узнаете из нашей книги, это не единственный случай пересечения экономики и IT-дисциплин. Лавлейс понимала, что арифметика может, выражаясь современным жаргоном стартапов, «масштабироваться» и содержит огромный потенциал. Ада догадывалась, что возможности компьютеров не сводятся к арифметическим операциям: «Если предположить, например, что фундаментальные соотношения тонов звукоряда в гармонии и музыкальной композиции можно выразить и адаптировать в таком виде, то машина могла бы сочинять затейливые и искусные музыкальные произведения любой степени сложности»[9]. Никаких компьютеров тогда и в помине не было, но Лавлейс предполагала, что вычислительные машины могут хранить и воспроизводить музыку – форму искусства, повлиявшую на все его остальные жанры и человечество в целом.

Так и произошло. Когда полтора века спустя цена на расчеты опустилась достаточно низко, арифметике нашлось столько применений, сколько никому и не снилось. Она внесла такой важный вклад во множество сфер деловой и обычной жизни, что с ее удешевлением мир, как это уже бывало, преобразился. Если свести что-либо к чистым издержкам, легко отделить зерна от плевел, хотя это и не самый увлекательный способ поведать о новейших передовых технологиях. Стив Джобс никогда не анонсировал выпуск «счетной машины», хотя только ими всю жизнь и занимался. Новые счетные машины Джобса имели успех, потому что снижали цену на что-то значимое.

Это возвращает нас к ИИ. Для экономики он имеет огромное значение именно потому, что удешевит что-то важное. Сейчас вы, вероятно, думаете об интеллекте, логических рассуждениях и мышлении вообще. А может, представляете себя среди роботов или бестелесных существ, таких как дружелюбные компьютеры из фильма «Звездный путь», которые избавят вас от необходимости думать. У Лавлейс было похожее предположение, но она быстро от него отказалась. Во всяком случае в отношении компьютеров она писала, что «у них нет никаких притязаний к созиданию. Они могут только то, что умеем мы. Они способны следовать порядку расчетов, но не обладают возможностью предвосхищать аналитические соотношения или истины»[10].

Несмотря на ажиотаж вокруг ИИ, «возражения леди Лавлейс», как позднее назвал их Алан Тьюринг[11], все еще актуальны. Компьютеры пока не умеют думать, так что мысли подешевеют нескоро. Однако цена снизится на нечто настолько привычное и повсеместно используемое (как и арифметика), что никто, скорее всего, еще не догадывается, насколько удешевление повлияет на нашу жизнь и экономику.

Что же подешевеет благодаря ИИ? Ответим: прогнозы. Следовательно, согласно законам экономики, мы не только станем чаще пользоваться ими, но и начнем применять в самых неожиданных областях нашей жизни.

Дешевизна создает преимущества

Прогнозирование (или прогностика) – это процесс заполнения информационных пробелов. Берется имеющаяся информация, называемая данными, и из нее выводится отсутствующая информация. В многочисленных обсуждениях ИИ акцентируется разнообразие прогностических методов с непонятными названиями: классификация, кластеризация, регрессия, дерево решений, байесовское оценивание, нейронные сети, топологический анализ данных, глубокое обучение, стимулированное обучение, глубокое стимулированное обучение, капсульные сети и т. д. Специалисты используют для внедрения ИИ соответствующие конкретной прогностической задаче способы.

В книге мы избавим вас от математики, лежащей в основе этих методов. Хотим лишний раз подчеркнуть, что все они касаются прогностики: использования имеющейся информации для генерации отсутствующей. Мы поможем вам определить, в каких ситуациях необходимо иметь прогноз и как получить от него максимальную выгоду.

Удешевление прогностики ведет к ее распространению. Снова элементарная экономика в действии: мы покупаем больше товаров или услуг, если цены на них падают. Например, когда в 1960-е годы зарождалась компьютерная индустрия, цена на арифметику начала быстро снижаться, и там, где она была уже востребована, к ней обращались чаще – например, в Бюро переписи населения США, Министерстве обороны США, НАСА (что отображено в фильме 2016 года «Скрытые фигуры»). Позднее новая, дешевая арифметика нашла применение в сферах, к которым прежде не имела отношения, – таких как фотография. Когда-то фотоновинки разрабатывались благодаря химии, но с удешевлением арифметики появилось и соответствующее решение – цифровые камеры. Цифровой снимок представляет собой всего лишь последовательность нулей и единиц, посредством арифметики преобразуемую в визуальное изображение.