Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности. Томас Дэвенпорт

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ раниченному или неопределенному кругу лиц, в том числе посредством сети интернет, независимо от того, будет предоставляться доступ за плату или безвозмездно.

      Копирование, воспроизведение и иное использование электронной книги, ее частей, фрагментов и элементов, выходящее за пределы частного использования в личных (некоммерческих) целях, без согласия правообладателя является незаконным и влечет уголовную, административную и гражданскую ответственность.

⁂

      Предисловие

      Я давно интересуюсь искусственным интеллектом. В 1986 г. я возглавлял исследовательский центр по управлению технологиями PRISM (Центр партнерских исследований в области управления информационными системами). Работая в тесном сотрудничестве с ныне покойным профессором Массачусетского технологического института и гуру реинжиниринга бизнес-процессов Майклом Хаммером, в тот год мы исследовали множество тем, но одна из них заинтересовала меня особенно. Она называлась «Экспертные системы: перспективы и раннее развитие» и затрагивала быстрорастущую область искусственного интеллекта (ИИ) – так раньше называли сегодняшние когнитивные технологии. Экспертные системы были технологией ИИ, которая волновала бизнес в то время в наибольшей степени.

      У PRISM было около 50 крупных корпоративных спонсоров, многие из которых тестировали пилотные версии экспертных систем. Казалось, технология вот-вот расцветет. Тогда я работал в районе Кендалл-сквер в Кембридже, Массачусетс, и там только и разговоров было, что об ИИ. Моя компания Index Systems преимущественно оказывала консалтинговые услуги, однако мы только что запустили стартап Applied Expert Systems (Apex), чтобы разработать экспертную систему для финансового планирования. Рядом с нами работала открытая MIT Лаборатория информатики и ИИ (CSAIL), которая существует и сегодня. На той же улице находилась штаб-квартира компании Symbolics – пионера в создании специализированных лисп-машин (лисп – язык программирования, хорошо подходящий для применения в сфере ИИ). Хоть это и не относится к делу, я помню, как 15 марта 1985 г. прочитал, что Symbolics только что зарегистрировала первый интернет-домен – Symbolics.com.

      Десятки лет я интересовался технологиями и их применением в различных компаниях. В 1990-х и начале 2000-х гг. я в основном работал в сфере менеджмента и аналитики знаний (с конца 1990-х), в то время как ИИ переживал одну из «зим», характеризующихся низким коммерческим интересом к теме. Однако я все равно с любопытством следил, как ИИ используется в бизнесе. В тот период доминировала технология процессоров правил, и некоторые компании (включая Accenture, где я руководил исследовательским центром) зарабатывали на создании и использовании таких процессоров. Мы с моей коллегой по Accenture Джинн Харрис решили их изучить. В 2005 г. мы опубликовали статью «Автоматизированное принятие решений вступает в эпоху зрелости», где описали компании (по большей части из сферы финансовых услуг), которые извлекали значительную выгоду из этой технологии. Но эта статья не положила «зиме» конец. Если верить Google Scholar, по цитируемости она занимает 86-е место из всех моих публикаций – лишь 99 смельчаков отважились упомянуть о ней в печати!

      Поскольку на протяжении последней пары десятков лет я занимался в основном аналитикой и большими данными, я старался плыть в потоке, куда бы он меня ни направлял. В последние два-три года стало ясно, что он ведет меня к ИИ. В настоящей книге я утверждаю, что ИИ – это преимущественно аналитическая технология и для большинства организаций, работающих с ИИ, она представляет собой прямое продолжение того, что они делают с аналитикой и данными.

      Я мог бы написать эту книгу о промышленном использовании ИИ и когнитивных технологий еще пару лет назад. Когда появляются новые технологии, я сразу обращаю внимание на предприятия: я писал книги о системах планирования ресурсов предприятия (ERP), менеджменте знаний, аналитике и больших данных. Но пару лет назад мне было не найти достаточного количества крупных предприятий, эффективно использующих ИИ. Я написал другую книгу (в соавторстве с Джулией Кирби) – о том, как ИИ повлияет на рабочих и профессии, а когда она вышла в свет в 2016 г., все больше предприятий стало внедрять системы ИИ. Совершенно очевидно, что мир готов прочесть книгу, которая очертит путь искусственного интеллекта и когнитивных технологий в классический бизнес. Вот моя попытка написать такую книгу.

      1

      Искусственный интеллект вступает в эпоху зрелости. Медленно

      Возможно, на амбициозные попытки «зондирования» сферы искусственного интеллекта (ИИ) многие организации вдохновил успех компьютера IBM Watson, который в январе 2011 г. обыграл, а точнее уничтожил, лучших участников телеигры Jeopardy!. Увидев систему ИИ, которой не было равных в игре со сложными и хитро сформулированными вопросами и ответами, люди, вероятно, поверили, что ИИ способен решить любую проблему – и даже найти лекарство от рака.

      В марте 2012 г. IBM заключила с Мемориальным онкологическим центром имени Слоуна – Кеттеринга в Нью-Йорке соглашение о совместной разработке системы Watson СКАЧАТЬ