Приложения с данными функциями основаны на работе автоматики, правила и процедуры для которой задают люди, однако в новейших, более углубленных системах машины обучаются сами. Такие формы автоматизации используются для решения более разнообразных, абстрактных, продвинутых задач. Примером может послужить компьютер AlphaGo, созданный командой Google DeepMind, который прославился тем, что обыграл мастера в сложной логической игре го. В ходе тренировок создатели вложили в память AlphaGo информацию о тысячах партий, сыгранных как любителями, так и профессионалами. Эти данные компьютер использовал для разработки выигрышных стратегий и распознавания удачных и неудачных ходов. Позднее та же команда создала обновленную версию AplhaGo Zero – компьютер, который учился, играя сам с собой. Он сыграл таким образом миллионы партий. Поначалу делал ходы случайным образом, постепенно формируя собственные стратегии. Zero («ноль») в названии машины означает, что после сборки он не получал никакой помощи от людей. В итоге AlphaGo Zero не только победил игроков из плоти и крови, но и обыграл своего предшественника AlphaGo [21] David Silver et al., “Mastering the Game of Go without Human Knowledge,” Nature , October 19, 2017; https://www.nature.com/articles/nature24270 .
.
Познавательная автоматика используется, как правило, для решения трех типов задач. Во-первых, ее применяют для совершенствования бизнес-процессов. Именно это и сделали страховые компании, занимающиеся страхованием автомобилей. Они используют приложение, способное распознавать фотографии и обладающее познавательными способностями. Компьютер анализирует снимок поврежденной машины, оценивает ущерб и сумму возмещения убытков, после чего отправляет свои рекомендации человеку-оценщику для одобрения. Таким образом, весь процесс становится проще, быстрее и дешевле. В результате деятельность служащих компании видоизменилась, превратившись в удаленную работу высококвалифицированных специалистов, выносящих окончательный вердикт. Подобные технологии позволяют значительно трансформировать служебные обязанности, дополнив или заменив автоматикой человека в ходе выполнения рутинных задач. Благодаря этому вся рабочая процедура становится более эффективной, продуктивной и результативной.
Второй вид работ, где применяется познавательная автоматика, – разработка новых продуктов и услуг. Возьмем все ту же страховую компанию. Теперь прямо в чате приложения владельцы полисов могут в режиме реального времени получить на свой телефон рекомендации по ремонту и выплатам. В итоге пересмотру может и должна быть подвергнута также и работа консультантов, работающих с клиентами.
В-третьих, познавательная автоматика способна достигать высоких результатов в работе с большими данными. В примере со страховыми компаниями машина может проанализировать тысячи заявлений на выплату страховки, определив наиболее аварийные районы, и диверсифицировать размер страховых выплат в зависимости от того, насколько часто клиент бывает в подобных зонах. Это, в свою очередь, даст возможность перестроить деятельность специалистов по работе с большими данными и аналитиков.
Теперь вы видите, каким образом конвергенция создает всё более масштабные возможности для автоматизации. Роботизированная автоматизация процессов зачастую становится лишь предтечей для внедрения в работу искусственного интеллекта: машины собирают большие объемы понятных и четких данных, необходимых, чтобы задействовать познавательную автоматику. Вот как будет выглядеть приведенный выше алгоритм действий, если включить в него искусственный интеллект.
Войти в систему
Открыть электронную почту
Прочесть письмо (познавательная электроника с искусственным интеллектом, способная к распознаванию естественных языков)
Если в письме содержится требование предоставить список дат рождения, найти соответствующий файл. xls
Открыть файл. xls
Скопировать первые три значения из колонки «Дата рождения»
Открыть документ в формате Word
Вставить скопированные значения на под заголовком «Дата рождения»
Закрыть документ в формате Word
Создать электронное письмо
Присоединить к письму документ в формате Word
Будучи использована в любой работе, эта конвергенция создает впечатляющие возможности, для реализации которых требуется переосмыслить как деятельность отдельных специалистов, так и организацию труда в целом. В конечном итоге оптимальная автоматизация открывает перспективы пересмотреть всю систему должностей и организации бизнес-процессов, разложить работу на простые задания, оценить пользу от планируемых улучшений, автоматизировать процессы, внедрить искусственный интеллект, а затем вновь всё переосмыслить. (См. врезку «Опыт компании Uptake: как использовать познавательную автоматику на железных дорогах».)
Читать дальше