Цзэн Мин - Как Alibaba использует искусственный интеллект в бизнесе. Сетевое взаимодействие и анализ данных

Конечно же, принципиальной предпосылкой для передачи ответственности за принятие решений машинам является наличие условий для этого: облачные вычисления, большие данные и алгоритмы. Облачные вычисления и большие данные в данном контексте дополняют друг друга: в отсутствие облачных вычислений мы не имеем возможности с низкими затратами хранить и обрабатывать огромный массив данных; в свою очередь, обработка больших данных и содержащихся в них запросов позволяет нам повышать требования к облачным вычислениям. Эти два элемента стимулируют постоянное ускоренное развитие всей индустрии данных. Тем не менее реальную ценность облачным вычислениям и большим данным придают стоящие за ними «мозги» – алгоритмы.

Строго говоря, алгоритмы нельзя назвать машинами, это продолжение человека, технологический процесс. Алгоритмы имитируют процесс мышления и деятельность человека, превращая абстракции в определенную модель. На основе математического подхода вырабатывается примерный протокол действий в данной конкретной модели, а затем при помощи компьютерного кода выполняется команда. Мы создаем машинный мозг. Алгоритмы трансформируют процесс мышления человека в определенной ситуации в модели и коды, которые понятны и доступны для исполнения машинами. Что касается уровня развития ИИ на настоящий момент, ИИ и человеческий мозг по-прежнему имеют множество различий. ИИ, исходя из огромного массива информации, постоянно обучается и оптимизирует решения, поэтому в отсутствие больших данных алгоритмы превращаются в бессмысленный набор символов.

Именно поэтому большие данные и алгоритмы лежат в основе машинного обучения. Сочетание этих двух элементов обеспечивает ускоренный режим оптимизации и итераций. Самое лучшее доказательство важности этих факторов – привлекшее всеобщее внимание в 2016 г. состязание между AlphaGo и Ли Седолем – профессионалом мирового уровня по игре в го. AlphaGo обладала большой вычислительной мощностью и высокой обучаемостью. Платформа смогла в ускоренные сроки изучить все имеющиеся в истории самоучители по игре в го и тем самым оптимизировать процесс игры. Эти возможности позволили программе быстро обыграть человека-соперника. Появившаяся вскоре после этого знаменательного события новая версия – AlphaGo Zero – оказалась еще более продвинутой и в определенном смысле предвосхитила будущие тренды. AlphaGo Zero в игре может обходиться без архивных материалов и самоучителей. Задействован алгоритм еще более высокого уровня. AlphaGo Zero скоро превзошла AlphaGo, и этот результат является косвенным доказательством наличия пространства для дальнейших прорывов в области алгоритмов.

Машинное обучение базируется на замкнутом цикле обратной связи, и Google здесь является лучшим примером. Когда выводятся результаты поиска, первый клик (а равно и отсутствие клика) у пользователя на странице фиксируется в реальном времени. Данные в дальнейшем обрабатываются алгоритмами. Это позволяет оптимизировать результаты не только поиска для конкретного пользователя, но и для любого человека, который производит поиск по соответствующим ключевым словам. Замкнутый цикл обратной связи в процессе машинного обучения должен быть неотъемлемой частью работы. Оставляемые пользователем данные должны применяться для машинного обучения – в этом и заключается цикл умного бизнеса. Поэтому в перспективе все компании будут представлять собой сервисные предприятия. Пользователь, по сути, нуждается именно в услугах, а не собственно в товаре. В будущем каждая компания будет обязана иметь интерфейс для взаимодействия в онлайне с клиентами. Мы можем сделать еще одно предположение: производители аппаратного обеспечения в дальнейшем, скорее всего, станут частью системы предоставления услуг. Иными словами, производство больше не будет выделяться в отдельное предприятие, а станет составным элементом замкнутого цикла поставки услуг или будет самостоятельно создавать каналы для 2C [6] To Consumer – для потребителя. – Прим. пер. .

Для абсолютного большинства компаний в ближайшие десять лет наибольшие сложности будут связаны с формированием способов поставки товаров и услуг, выведением в онлайн офлайн-пользователей и установлением устойчивого взаимодействия. Только реализация всего этого позволит фиксировать в реальном времени обратную связь от пользователей и оптимизировать алгоритмы и услуги. Тот, кто первым замкнет этот цикл, и будет иметь наибольшие преимущества.