Искусственный интеллект на практике

Бернард Марр, 2019

У искусственного интеллекта – огромные возможности. Вы поймете, что он означает для современного бизнеса и какую роль играет в преображении нашего мира. На 50 ярких примерах вы узнаете, как ИИ используют стартапы, традиционные компании и гиганты вроде Google, Facebook, Microsoft и Amazon. На русском языке публикуется впервые.

Издано с разрешения

John Wiley & Sons Limited (a company of John Wiley & Sons, Inc.)

Все права защищены.

Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

© 2019 Bernard Marr All Rights Reserved. Authorised translation from the English language edition published by John Wiley & Sons Limited. Responsibility for the accuracy of the translation rests solely with Mann, Ivanov and Ferber and is not the responsibility of John Wiley & Sons Limited. No part of this book may be reproduced in any form without the written permission of the original copyright holder, John Wiley & Sons Limited.

© Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2020

* * *

Предисловие

Искусственный интеллект (ИИ) бесповоротно меняет мир. И перемены глубже, чем кажется сейчас. В будущем ИИ затронет или полностью преобразует все профессии во всех сферах.

ИИ наделяет машины способностью видеть, слышать, ощущать вкус и запах, осязать, говорить, ходить, летать и учиться. Благодаря этому компании могут найти новые способы общения с клиентами, предлагать более интеллектуальные продукты и услуги, автоматизировать процессы и добиваться небывалых успехов.

Вокруг ИИ много шумихи, но не все понимают, что это такое. Одни видят в нем угрозу цивилизации, а другие — решение всех проблем человечества, от глобального потепления до исцеления рака. Мы хотим рассказать о роли ИИ в современном бизнесе — без ажиотажа и нагнетания паники.

Мы приведем реальные примеры инновационного использования ИИ в разных сферах. Так мы надеемся развеять мифы и показать, что его возможности безграничны. Технических подробностей в книге — минимум, поэтому она будет понятна большинству читателей.

Чтобы сделать книгу информативной для профессионалов, кое-какие технические детали мы все же сохранили.

Вы узнаете, как работают с ИИ стартапы, традиционные компании и гиганты вроде Google, Facebook, Alibaba, Baidu, Microsoft, Amazon и Tencent. Мы описываем ситуацию реалистично: первопроходцы ИИ несутся вперед на всех парах, оставляя позади традиционные компании, которые изо всех сил пытаются сохранить конкурентоспособность. А стартапы тем временем ставят подножку то одним, то другим.

Мощнейшая технология человечества

ИИ — самая могущественная из современных технологий, и игнорировать ее — ошибка. Лидеры стран и компаний видят в ней колоссальные возможности и боятся остаться позади всех в гонке за ИИ.

Белый дом выпустил в США не один документ о стратегической важности ИИ. В 2016 году, при Бараке Обаме, вышел первый доклад «Подготовка к будущему с искусственным интеллектом»^[1], заложивший основу американской стратегии в этом направлении. В 2018 году, уже при Дональде Трампе, после саммита по ИИ в Белом доме администрация обнародовала инициативу «Искусственный интеллект для американского народа»^[2]. Президент США заявил: «Мы стоим на пороге новой технологической революции, которая может улучшить все аспекты нашей жизни, обогатить американских трудящихся и их семьи и покорить новые высоты в науке, медицине и коммуникациях». Администрация США намерена сохранить лидерство страны в области ИИ, стимулировать его исследования и внедрение, а также обучать американцев использовать все его преимущества^[3].

Президент России Владимир Путин высказался так: «Искусственный интеллект — это будущее, и не только России, но всего человечества. […] Тот, кто станет лидером в этой сфере, будет править миром»^[4]. Самые амбициозные планы у правительства Китая — к 2030 году выйти в сфере ИИ на первое место^[5]. Еврокомиссия в 2018 году опубликовала стратегию ИИ, где говорится: «Как в свое время паровые двигатели и электричество, ИИ меняет мир, общество и промышленность. Вследствие роста вычислительной мощности, доступности данных и прогресса в алгоритмах ИИ стал стратегической технологией XXI века. Серьезность ситуации невозможно переоценить. От решений в сфере ИИ зависит, в каком мире мы будем жить»^[6].

Бизнес-лидеры с этим согласны. Генеральный директор Amazon Джефф Безос уверен, что мы вступили в «золотой век» ИИ и способны решать задачи, которые прежде относились к области фантастики^[7]. Сооснователь Google Сергей Брин уверяет: «Новый скачок в развитии ИИ — самое значительное событие в компьютерной области за всю мою жизнь»^[8]. По словам генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы, ИИ это «определяющая технология нашего времени»^[9]. Учредитель и исполнительный председатель Мирового экономического форума Клаус Шваб, как и многие другие, считает ИИ (особенно в сочетании с другими технологическими инновациями) двигателем четвертой индустриальной революции, которая ведет к изменениям во всех аспектах бизнеса и общества^[10].

Что такое ИИ и расцвет глубокого машинного обучения

ИИ — не новость и не сказка. Первые разработки в этой сфере начались еще в 1950-х. ИИ — это способность компьютерных систем или машин вести себя подобно разумным существам, учиться и самостоятельно действовать. ИИ берет данные, применяет к ним вычислительные правила (алгоритмы) и на основании расчетов принимает решение или прогнозирует результат.

Данными могут быть изображения с рукописным текстом, буквы и цифры. Алгоритм — это написанная человеком компьютерная программа с некими правилами: например, каким должен быть шрифт или интервал между словами. Программа анализирует отсканированный текст, применяет правила и прогнозирует, какие буквы, цифры и слова в нем содержатся. Так машина распознает рукописный текст. Подобный ИИ еще с 1997 года использовала почта США, чтобы автоматически считывать адреса на конвертах. Для узкой задачи этот ИИ вполне годился.

ИИ на основе правил не справляется с более сложными задачами. Не подходит он и в случаях, когда правила трудно сформулировать, а значит невозможно внести в программу. Мы говорим на родном языке, ходим, узнаем лица друзей в толпе незнакомцев — и всему этому учимся по опыту, а не по правилам.

Нейронные сети мозга тренируются распознавать лица, когда мы наблюдаем их в разных ракурсах некоторое время. Движение и речь развиваются в ходе проб и ошибок. В современном ИИ за обучение отвечают искусственные нейронные сети. Мы не программируем правила — машины создают их сами. Происходит это в процессе, аналогичном нашему познанию на опыте. Это и называется «машинное обучение».

В машинном обучении ИИ обрабатывает данные тысяч изображений, с человеческим лицом или без него. Он создает свой алгоритм либо полностью самостоятельно (машинное обучение без учителя), либо с помощью человека (машинное обучение с учителем).

Если обучающие данные обрабатываются несколькими слоями искусственных нейронных сетей, — это глубокое обучение. Именно благодаря ему произошел рывок в развитии ИИ, в том числе компьютер смог распознавать, что или кого он видит на изображении или видео (машинное зрение). А еще ИИ стал лучше понимать рукописный текст и устную речь, писать и говорить. Эта технология называется обработкой естественного языка — ее мы наблюдаем на примере чат-ботов и умных колонок Amazon Echo.

Машинное обучение успешно по двум причинам.

1. Наличие данных. Данные — это сырье для ИИ, а в нынешнем мире больших данных их производится больше, чем когда-либо. Происходит цифровизация: любая деятельность оставляет цифровой след. Вокруг нас все больше устройств, которые собирают и передают данные. Данных для обучения ИИ тоже становится больше, а их многообразие растет крайне быстро.

2. Вычислительная мощность. Прорыв в облачных вычислениях позволяет хранить практически неограниченные объемы данных — и при этом дешево. А с помощью распределенных вычислений они анализируются почти в реальном времени. Микроэлектронные технологии прогрессируют, поэтому сложные вычисления возможны на маленьких мобильных устройствах, например на смартфонах. Мы называем это граничными (или периферийными) вычислениями на устройствах интернета вещей.

Люди непрерывно учатся и совершенствуются на своем опыте. Это обучение действием. В алгоритмах машинного обучения ему соответствует обучение с подкреплением. Ребенок учится ходить, все время делая поправку на опыт: если он упал из-за того, что широко шагнул, — значит, надо сделать шаг поменьше.

ИИ, который действует по алгоритму обучения с подкреплением, выбирает оптимальное поведение точно так же: он исходит из реакции среды. С подкреплением машины, например роботы, учатся ходить, управлять автомобилем и летать. В большинстве передовых программ сочетаются методы подкрепления и глубокого обучения.

Подробнее об этом — по ссылке www.bernardmarr.com. Там найдутся сотни статей и видео, где объясняется и обсуждается все связанное с ИИ и машинным обучением.

ИИ для бизнеса

Есть три основные модели внедрения ИИ в бизнес, и в некоторой степени они пересекаются. Компании используют ИИ, чтобы: 1) по-новому собирать информацию о клиентах и взаимодействовать с ними; 2) предлагать более интеллектуальные продукты и услуги; 3) совершенствовать и автоматизировать бизнес-процессы.

Клиенты. С помощью ИИ компании глубже понимают своих клиентов, лучше представляют, какие продукты и услуги их заинтересуют, находят к каждому индивидуальный подход и прогнозируют рыночный спрос и тренды. В книге мы рассмотрим примеры Facebook, Stitch Fix и других компаний, которым ИИ помогает собирать информацию о клиентах.

Продукты и услуги. С ИИ компании могут предложить клиентам более интеллектуальные продукты и услуги. Клиенты хотят получить умные телефоны, умные машины и умные дома. Вы узнаете, как Apple, Samsung, Tesla и Volvo создают подобные продукты, а Spotify, Disney, Uber и другие — услуги.

Автоматизация процессов. ИИ может улучшить бизнес-процессы и помочь их автоматизировать. На примере JD.com мы расскажем, как автономные дроны, автоматизированные центры обработки заказов и роботы-курьеры влияют на коммерческую деятельность компании. Еще мы коснемся автоматизации медицинской диагностики в Infervision и Elsevier и проверки качества пиццы в Domino’s.

Стратегическое использование ИИ в бизнесе

Когда внедряется ИИ, в компании обычно пересматриваются бизнес-модели, а иногда полностью трансформируется и весь подход к бизнесу. Важно: не получится автоматизировать и усовершенствовать с помощью ИИ бизнес-модели, которые морально устарели за время четвертой индустриальной революции.

Внедрять ИИ нужно со стратегии и данных. Также надо определить важнейшие стратегические возможности и угрозы и составить список максимально эффективных вариантов использования ИИ. Эксперименты без четких планов не сработают.

ИИ в действии

Мы рассмотрим 50 примеров того, как использовать ИИ, чтобы решить практические задачи в бизнесе. В книге — пять частей.

В первой рассказывается об опыте первопроходцев ИИ — технологических компаниях, которые ухватились за его возможности, ринулись навстречу переменам и получили завидные результаты. Многие сделали инновации в сфере ИИ частью бизнеса. Их пример показывает, чего реально можно достигнуть.

Изначально мы колебались, как распределить остальные примеры — по типу применения или по профилю компании, — и все-таки выбрали второй вариант.

Во второй части рассматривается опыт ритейла — розничной торговли, а также производителей потребительских товаров, продуктов питания и напитков. Из третьей части вы узнаете, как применяют ИИ в медиа, развлекательных и телекоммуникационных компаниях. Четвертая часть посвящена сектору услуг, в том числе финансовых, и здравоохранению. В пятой, заключительной части мы расскажем о промышленных, автомобильных, аэрокосмических компаниях и четвертой промышленной революции.

Читайте все подряд или выбирайте актуальные для вас примеры и темы. Надеемся, будет интересно!

Примечания

1

Preparing for the Future of Artificial Intelligence, Executive Office of the President, National Science and Technology Council, National Science and Technology Council Committee on Technology, October 2016: https://obamawhitehouse.archives.gov/sites/default/files/whitehousefiles/microsites/ostp/NSTC/preparing_for_the_future_of_ai.pdf

2

Artificial Intelligence for the American People, The White House: https://www.whitehouse.gov/briefings-statements/artificial-intelligence-american-people/

3

Summary of the 2018 White House Summit on Artificial Intelligence for American Industry, The White House Office of Science and Technology Policy 10 May 2018: https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2018/05/Summary-Report-of-White-House-AI-Summit.pdf

4

“Whoever leads in AI will rule the world”: Putin to Russian children on Knowledge Day: https://www.rt.com/news/401731-ai-rule-worldputin/

5

A Next Generation Artificial Intelligence Development Plan: http://www.gov.cn/zhengce/content/2017–07/20/content_5211996.htm and Three-Year Action Plan to Promote the Development of New-Generation Artificial Intelligence Industry: http://www.miit.gov.cn/n1146295/n1652858/n1652930/n3757016/c5960820/content.html

6

Communication from the Commission to the European Parliament, the European Council, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions, Artificial Intelligence for Europe, Brussels 2018: https://ec.europa.eu/digital-singlemarket/en/news/communication-artificial-intelligence-europe

7

A.I. is in a “golden age” and solving problems that were once in the realm of sci-fi, Jeff Bezos says, CNBC: https://www.cnbc.com/2017/05/08/amazon-jeff-bezos-artificial-intelligence-ai-golden-age.html

8

Google’s Sergey Brin warns of the threat from AI in today’s “technology renaissance”: https://www.theverge.com/2018/4/28/17295064/googleai-threat-sergey-brin-founders-letter-technology-renaissance

9

Microsoft CEO Satya Nadella on the rise of A.I.: “The future we will invent is a choice we make”: https://www.cnbc.com/2018/05/24/microsoft-ceo-satya-nadella-on-the-rise-of-a-i-the-future-we-willinvent-is-a-choice-we-make.html

10

The Fourth Industrial Revolution: what it means, how to respond, Klaus Schwab, World Economic Forum: https://www.weforum.org/agenda/2016/01/the-fourth-industrial-revolution-what-it-means-andhow-to-respond/