Мы получили возможность наблюдать, как компании используют инструменты, которые мы описываем здесь, и разрабатывают приложения для прогнозирования с помощью ИИ. А также получили представление о некоторых связанных с этим проблемах. Вот почему мы решили дополнить книгу двумя главами. В одной мы говорим о том, как прогнозирование заменяет другие способы управления рисками (например, в страховании), а в другой показываем, что ставки при принятии решения действительно имеют значение, когда вы рассчитываете на машины прогнозирования, которые несовершенны (в конце концов, это всего лишь прогнозы). Мы уверены, эти главы помогут вам определить правильные точки входа для ИИ в ваш бизнес и сделать ваше следующее десятилетие прибыльным и инновационным.
С тех пор как вышло первое издание, мы осознали, что развитие ИИ не только снижает стоимость прогнозов, но и разделяет прогнозы и суждения – два основных фактора, влияющих на принятие решений. Это разделение и станет фундаментом новых решений системного уровня. Более дешевые прогнозы позволяют принимать точечные решения, которые влияют на один выбор или одно действие, в то время как подобное разделение дает возможность принимать решения, влияющие на группы связанных действий. Это похоже на русскую матрешку. Каждый раз, раскрывая основную идею, мы находили внутри еще одну. В итоге мы написали целую книгу в дополнение к этой. В «Искусственном интеллекте на службе бизнеса» мы объясняем экономику ИИ и рассказываем, как ИИ-технология используется для точечных решений. В Power & Prediction, нашей новой книге, мы объясняем экономику взаимосвязанного принятия решений и описываем, как использовать технологию решений системного уровня. Сотрудникам часто трудно выполнять системные решения, ведь это значит, что право принятия решений – а следовательно, и власть – переходит от одних людей или компаний к другим, из-за чего и возникает сопротивление. На сегодняшний день большая часть инвестиций в ИИ имеет отношение к точечным решениям. Мы ожидаем, что ситуация изменится, а значит, ИИ станет еще более прорывной технологией. Так что пристегнитесь.
Аджай Агравал, Джошуа Ганс и Ави Голдфарб, 2022 год
Мое знакомство с решениями в области ИИ[1] состоялось в далеком 1993 году. На выставке CeBIT в Ганновере исследовательская команда Инновационного центра при Академии наук, который я возглавлял, впервые продемонстрировала работающий алгоритм распознавания рукописных текстов. Несмотря на то что наша экспериментальная установка представляла собой штатив с примотанной к нему изолентой бытовой камерой, наш стенд вызывал неподдельный интерес посетителей. Алгоритм на базе нейронной сети успешно распознавал рукописные цифры независимо от их размера, наклона, толщины линий и графического стиля, приводя в восторг любознательную публику. Тогда все только начиналось, и мы не представляли себе возможностей коммерческого использования этих решений. Только в конце 90-х на основе этого опыта появились первые индустриальные решения для фотовидеофиксации, которые нашли широкое применение в системах безопасности по всему миру.