Томас Дэвенпорт
Внедрение искусственного интеллекта в бизнес-практику. Преимущества и сложности
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 Oncology Advisor, чтобы помочь врачам с диагностикой и лечением рака. Руководство больницы не питало больших надежд в отношении этого сотрудничества, и в опубликованном пресс-релизе не обещалось никаких чудес:
...Мемориальный онкологический центр имени Слоуна — Кеттеринга и компания IBM объявили о сотрудничестве с целью разработки мощного ресурса о раке на основе системы IBM Watson. Ожидается, что он обеспечит работникам медицинской сферы более свободный доступ к текущим и исчерпывающим данным о раке и практиках его лечения. Новый инструмент поддержки принятия решений поможет врачам всего мира с проведением индивидуальной диагностики рака и разработкой плана лечения пациентов [Memorial Sloan Kettering press release, "Memorial Sloan Kettering Cancer Center and IBM Will Collaborate on Powerful New Medical Technology," June 5, 2012, https://www.mskcc.org/blog/mskcc-and-ibm-will-collaborate-powerful-new-medical-technology.].
Не желая уступать пальму первенства своему вечному конкуренту, Онкологический центр имени М. Д. Андерсона в Хьюстоне в октябре 2013 г. объявил, что годом ранее заключил с IBM соглашение с целью совместной разработки системы Oncology Expert Advisor (OEA) на базе компьютера Watson. Проект вошел в Программу зондирования Центра Андерсона и получил серьезную поддержку руководства больницы.
Всего через месяц после объявления о запуске проекта в блоге Центра Андерсона появился пост, в котором говорилось, что проект в отношении рака, в частности лейкемии, был фактически завершен. В посте также содержалось интервью с работавшим в больнице специалистом по лейкемии, который заметил:
...Система OEA позволяет нам обеспечивать более качественный, более персонализированный уход посредством точных, эмпирически обоснованных рекомендаций по лечению, исходя из характерных особенностей пациента и особенностей его лейкемии. OEA также помогает докторам определять лучший курс лечения для конкретного пациента, находя стандартные варианты лечения и клинические исследования, в которых может принять участие этот пациент… Кроме того, вместе с врачом наблюдая за пациентом на протяжении длительного времени, OEA помогает минимизировать риск возникновения побочных эффектов и непрестанно оптимизировать лечение пациента [Laura Nathan-Garner, "The Future of Cancer Treatment and Research: What IBM Watson Means for Our Patients," M.D. Anderson Cancerwise blog, November 12, 2013, https://www.mdanderson.org/publications/cancerwise/2013/11/what-ibm-watson-means-for-our-patients.html.].
Проект профинансировал азиатский миллиардер, который выделил Центру Андерсона $50 млн на разработку системы. Результатов пришлось подождать. В прессе приводились высказывания сотрудников Центра Андерсона, а сам проект сравнивался с «обучением Watson в медицинском институте». В 2013 г. в The Wall Street Journal была опубликована тревожная статья, в которой приводились слова главы подразделения Watson, утверждавшего, что проект Центра Андерсона «накрылся медным тазом» [Spencer E. Ante, "IBM Struggles to Turn Watson Computer into Big Business," The Wall Street Journal, January 7, 2014, https://www.wsj.com/articles/ibm-struggles-to-turn-watson-computer-into-big-business-1389142136.]. Однако остальная пресса по-прежнему была настроена благосклонно, что иллюстрирует статья в The Washington Post:
...Кандида Витале и другие врачи Онкологического центра имени М. Д. Андерсона, занимающегося лечением лейкемии, знали друг друга всего несколько месяцев, но уже создали сплоченную команду. Девять из них ютились в маленьком кабинете и часто встречались по выходным… Однако новенький был для нее загадкой… Ходили слухи, что он окончил медицинский институт за два года и мог похвастаться фотографической памятью, которая позволяла ему запоминать тысячи статей и результатов клинических исследований. Когда врачи по утрам давали старшему персоналу сводку о состоянии пациентов, новенький отвечал лучше всех… «Я не переставала удивляться, — сказала 31-летняя Витале, которая училась на врача в Италии. — Собрать и структурировать такое количество информации невозможно, даже если работать всю ночь напролет»… У новенького оказалось сложное имя, поэтому коллеги дали ему короткое прозвище Watson [Ariana Eunjung Cha, "IBM Supercomputer Watson's Next Feat? Taking on Cancer," The Washington Post, June 27, 2015, http://www.washingtonpost.com/sf/national/2015/06/27/watsons-next-feat-taking-on-cancer/.].
Однако в ноябре 2016 г. аудиторская проверка Системы техасских университетов (к которой относится Центр Андерсона) выявила проблемы в хьюстонской больнице. Был опубликован сенсационный отчет «Специальная проверка закупочных процедур по проекту Oncology Expert Advisor Онкологического центра имени М. Д. Андерсона». Аудит показал, что на разработку ОЕА уже ушло $62 млн, что система еще не использовалась для лечения пациентов и вообще не была интегрирована в электронную систему медицинских карт больницы и что подходы к управлению проектом и ведению отчетности оставляли желать лучшего. Проект OEA был приостановлен на неопределенный срок — фактически Watson ушел в академический отпуск, так и не увидев больного. Руководитель проекта в 2015 г. перешел на другую работу в Системе техасских университетов. Через несколько месяцев после публикации аудиторского отчета в отставку подал и генеральный директор.
