Революция open-source и доступность технологий
Доступность технологий перешагнула барьер возможных применений, обогнав существующий спрос, а также приблизила так называемую точку сингулярности, за которой невозможно просчитать или спланировать возможный сценарий применения технологий.
Если рассмотреть эволюцию решений с использованием искусственного интеллекта, то в качестве интересных наблюдений, сделанных директором по маркетингу сервисов компаний «Яндекс», Андреем Сербрантом, можно привести в пример историю алгоритма AlphaGo. В конце 2014 эксперты оценивали возможность искусственного интеллекта победить профессионала в го как маловероятный факт.
Год спустя, в декабре 2015 года, профессиональное сообщество повысило шансы на победу, но для обучения всем возможным стратегиям искусственному интеллекту еще требовались десятки лет.
Всего восемь месяцев спустя алгоритм AlphaGo, разработанный в лаборатории DeepMind, смог обыграть профессионала игры в го, обладателя 18–ти мировых трофеев и высшего девятого дана, лидера мировых рейтингов, Ли Седоля.
Разработка алгоритма заняла всего несколько лет, при этом алгоритм не просчитывал все возможные комбинации, он мог видеть только на 50 ходов вперед. Просчет всех возможных комбинаций требовал несоизмеримое количество вычислительных ресурсов, поэтому разработчики решили пойти другим путем. Они создали трехслойную сложную нейронную сеть, которая имитировала человеческую интуицию. При этом алгоритм AlphaGo делал по-настоящему оригинальные ходы. Например, ход номер 37 в третьей партии против Ли Сидоля был действительно неожиданным для большинства профессионалов. Когда разработчики заглянули в логику алгоритма, они увидели, что AlphaGo выбрал этот ход, так как он был маловероятным ходом с точки зрения человека. Вероятность, с которой профессионал мог совершить этот ход, составляла 1:10000. Ли Сидоль проиграл эту партию, но в следующей игре он совершил аналогичный ход под номером 76, который был так же маловероятным, но, по его утверждению, он был единственным. Фактически, Ли Сидоль скорректировал свое понимание игры го, в которую он играл с раннего детства, и применил новую отличную тактику, которую никогда ранее не применял.
Роль AlphaGo здесь совершенно не заменима при понимании основ игры го, потому что алгоритм смотрит на нее не так, как человек. Алгоритму не важны получаемые очки, потому что выиграть можно всего лишь с перевесом в одно очко, что и делает алгоритм. В результате получается новая, так называемая «мягкая» тактика, когда алгоритм стремится не к максимизации очков, а к устойчивому равновесию.
Появление таких сервисов изменяет саму суть игры, позволяет по-иному взглянуть на нее, применяя более зрелые подходы, которым учит нас алгоритм.
Сам алгоритм состоит из трех основных слоев:
• Стратегическая сеть — слой, который перебирает в памяти результаты всех сыгранных партий;
• Оценочная сеть — слой, который оценивает эффективность текущих позиций;
• Поиск по дереву — слой, который прогнозирует наиболее ценный ход руководствуясь эффективностью.
Если разобрать инфраструктуру, на которой был построен алгоритм AlphaGo, то это не какой-то сложный вычислительный суперкомпьютер. Его обучение проходило на пятидесяти графических процессорах в облаке Google Cloud. Если соотнести с рынком, то пятьдесят графических процессов эквивалентны небольшой майнинговой ферме по добыче криптовалюты, а использование облачных технологий делает весь процесс максимально мобильным.
Все оценки экспертов о невозможности существования такого алгоритма были разбиты. Это означает, что точка сингулярности технологий, о которой так много говорили, находится ближе, чем все думали. Сегодня в разработке находится множество проектов, которые качественно иным образом упростят взаимодействие человека с окружающим миром.
Как ни парадоксально звучит, но хоть AlphaGo и работает на данных, совершая ход, он может учитывать и иные перспективы. Это означает, что если рассмотреть алгоритм как организацию, она одновременно демонстрирует черты как data-driven, так и data-informed. Возможно, это то будущее, которое будет наиболее эффективным в условиях постоянно меняющегося мира.
4-я промышленная революция, или Почему человек больше не нужен для поиска инсайтов
Говоря о возросшей роли данных в построении организаций нового типа, нельзя не отметить фундаментальный труд экономиста и основателя World Economic Forum Клауса Шваба, согласно которому мы переживаем четвертую промышленную революцию, основанную на данных.
Данные, алгоритмы распознавания и нейронные сети — все это позволило изменить традиционные процессы, вытеснить из них человека как необходимый элемент для обработки информации.
Отличным примером этого может быть сервис Stafory «Робот Вера» или Intervio от команды PryTek, который находит потенциальных кандидатов на выбранную позицию, обзванивает их, проводит их опрос и делает оценку соответствия потенциального кандидата предлагаемой позиции с использованием основных методик управления людьми, такими как Big Five. Происходит это благодаря сбору данных из баз резюме, таких как HeadHunter или TrudVsem. Так что, процесс поиска и отбора кандидатов на определенные позиции, уже сегодня может проходить без участия человека. Intervio — наоборот представляет собой сервис, где соискатель просто рассказывает свою историю, отвечая на вопросы, которые заранее записаны в виде видео интервью, а программа обрабатывает изображение, голос и получаемый текст и выдает оценки по психотипу, навыкам, используя сложный алгоритм нейролингвистического анализа. Это такой специальный алгоритм, который позволяет машине понять смысл слов. Например, «я хмурый иду по осеннему лесу» и «я иду по хмурому осеннему лесу» — два похожих предложения, но смысл у них разный. Машины уже способны уловить разницу в этом смысле.
С одной стороны, это серьезная трансформация процесса процесс подбора и резкое снижение его стоимости, с другой — чтобы пользоваться таким процессом, организации необходимо быть готовой внедрять такие сервисы в режиме Plug and Play, постоянно подключая эффективные цифровые сервисы и заменяя привычные процессы, требующие участия человека.
Датчики, телеметрия, бесконечные потоки данных, формирующие океан информации, создали новую цифровую экосистему. В ней с повышением интеграции данных в текущие процессы меняется и роль человека. На смену традиционным профессиям индустриальной экономики приходит запрос на новые навыки в отношении управления и интеграции данных. Рынок и трансформация модели конкуренции открывают новые ниши для небольших игроков, которые формируют основное давление на современные большие компании. Чтобы быть эффективным, бизнесу придется акцентировать больше внимания в своем развитии на создание адекватной инфраструктуры сбора и обработки данных, а также решить ряд важных задач. Среди них ключевую роль играют методология и стандартизация протоколов передачи данных, информационная безопасность, аудит и управление качеством данных.
Потому что какими бы продвинутыми ни были алгоритмы, все они отступают при встрече с аномалиями в данных, причина которых может быть в некачественной информации. Поэтому проектирование, зачистка, контроль и арбитраж целостности — это одни из самых важнейших задач, которые придется решать в новой цифровой экономике.
Переход к новой парадигме работы с аналитикой, данными и информацией потребует от организации более высокого уровня зрелости, а это означает, что бизнес будет вынужден решить невыполнимую задачу по обучению специалистов и интеграции новейших технологий работы с данными в кратчайшие сроки, изменив при этом роль и ответственность участников цепочки создания информационного контента.
В этой книге я разберу основные приемы и модели, которые можно применять при выполнении этих задач, и которые помогут ответить на этот вызов. Мы с вами проанализируем: как строить команду, как выглядят новые профессии и какие методы управления могут применяться. Я расскажу, как можно разобрать кейсы, и покажу, как спроектировал новые сервисы, которые смогут заменить традиционные аналитические записки или отчетность.
