Подготовьтесь к будущему машинного обучения

Интеллект — это способность приспосабливаться к изменениям. -Стивен Хокингс

В 2005 году Amazon выпустила Mechanical Turk, инструмент, рекламируемый как «искусственный искусственный интеллект». Механический турок был создан как платформа для аутсорсинга небольших частей работы, называемых задачами человеческого интеллекта (HIT), людям во всем мире, которые обычно выполняли небольшие части работы. С тех пор он использовался в основном для масштабирования работы, которую трудно выполнить компьютерам, например, для проверки качества письменного контента или изображений.

Тем не менее, ИИ и машинное обучение развиваются быстрыми темпами — экспоненциально, если верить Илону Маску. Независимо от точной скорости эволюции, ИИ и машинное обучение могут решать все более широкий круг задач, в том числе те, которые часто выполняет Mechanical Turk. Потенциальная сила и влияние таковы, что Джефф Безос включил специальное предупреждение (или поощрение?) в свое письмо акционерам от 2017 года, в котором он посоветовал своей аудитории «принимать во внимание внешние тенденции». «Сейчас мы находимся в середине очевидного: машинное обучение и искусственный интеллект», — предупредил он. Когда Безос тратит время на то, чтобы сделать конкретное предупреждение, я бы рекомендовал сесть и быть внимательным.

Лучший в мире маркетинг и нейминг

Я восхищаюсь отличным маркетингом и названиями продуктов, побуждающими рынок охотно покупать и внедрять продукт или возможность. Великолепное нейминг почти позволяет покупателю быть глупым из-за того, что он не покупает. Например, Agile. Кто скажет «нет» agile?? Другим примером является «искусственный интеллект». Да, компьютеры, которые могут «думать и рассуждать». Конечно, хочу! Конечно, я этого боюсь!

Осторожно, спойлер: компьютеры не могут думать, а в ИИ нет «разума». Это просто отличный маркетинг!

Искусственный интеллект — это любая система, которая воспринимает свое окружение и предпринимает действия, которые максимизируют ее шансы на достижение своих целей — Википедия

Искусственный интеллект — это модель (алгоритм), оптимизирующая поиск «наиболее подходящего» ответа на основе предоставленных данных. ИИ дает лучший вероятностный ответ на вопрос или ситуацию. Недавние инновации в большей степени связаны с доступностью массивных вычислительных мощностей и возможностей хранения (так называемых «облаков»), что позволяет обучать модели, а также бесконечное количество ситуаций и вариантов использования, в которых модели могут быть развернуты — все, начиная с изображений распознавание обработки естественного языка.

Технологическое проектирование и определение

Я изучал промышленную инженерию в колледже. Большая часть учебной программы была сосредоточена на оценке и разработке эффективного потока работы в организации и применении технологий для планирования работы. В начале своей карьеры я занимался реинжинирингом и улучшением бизнес-процессов — от управления машинным цехом и производственных систем до процессов утверждения кредитов. Золотое правило, которое я усвоил рано, было «упрощать, интегрировать, автоматизировать» — именно в таком порядке. Это часто упускается из виду, но «упрощение» является критически важным этапом «проектирования работы», в значительной степени обеспечивающим успех для следующих двух элементов. Во-первых, определите и упростите рабочие места и задачи. Во-вторых, интегрируйте информационный поток и интерфейсы между заданиями и задачами. Наконец, поработайте над автоматизацией деятельности.

Жизненно важная работа, которую могут сделать организации, — это определить и упростить способы выполнения работы. Создайте Стандартную рабочую процедуру для работы в организации, сосредоточив внимание на повторяющейся, нетворческой работе. Это может показаться не очень интересным, но сегодня это жизненно важно для получения обоих преимуществ, а также для выявления возможностей для интеграции и автоматизации.

Преднамеренное и детальное определение ваших процессов, функций и задач, выяснение того, как превратить эти процессы в услуги, создание правил и формул для работы и решений. Отличные строительные блоки. Понимание ваших принципов, того, как вы принимаете решения, и моделей вашей логики? Существенный. Эти типы преднамеренной инженерии и самоанализа являются основой того, что алгоритмы должны автоматизировать процесс.

В настоящее время я работаю над инициативой цифрового агента, и угадайте, что я делаю? Документирование и описание деталей того, как происходит повторяющаяся работа аналитика. Работа над пониманием как шагов, так и суждений, используемых для принятия решений. Наша цель — создать метод, в котором моделируется работа белых воротничков и создаются цифровые агенты для автоматизации и масштабирования этих задач, но упрощение и стандартизация работы имеют решающее значение для улучшения цифровых агентов.

ПРИНЦИПЫ

«Все происходит снова и снова, — объясняет Рэй Далио, основатель Bridgewater Associates. «Принципы — это способ смотреть на вещи так, чтобы все рассматривалось как «еще один из этих», и когда появляется еще один из них, как мне успешно справиться с этим?»

Далио построил систему принятия решений, записывая критерии каждой проблемы, с которой он сталкивался. Эта система позволила ему охарактеризовать проблемы, разработать критерии и легко отличить сигнал от шума. Кроме того, он мог синхронизироваться с другими и преобразовывать многие из этих задач в алгоритмы.

В своем Отчете об инновациях в области искусственного интеллекта за 2018 год компания Deloitte охарактеризовала будущее ИИ в процессе принятия решений руководителями как «партнерство», в котором люди определяют проблемы и имеют последнее слово в выборе наилучшего решения. свой бизнес, в то время как ИИ анализирует терабайты данных, чтобы обеспечить основу для принятия решения.

Далио сравнивает идеальные отношения между человеком и машиной с игрой в шахматы бок о бок с компьютером. «Итак, вы делаете ход, он делает ход», — сказал он. «Вы сравниваете свои ходы, думаете о них, а затем совершенствуете их». Излишне говорить, продолжил Далио, что может быть непросто понять причину и следствие в сложной модели черного ящика.

Мы можем использовать его подход, чтобы воспользоваться преимуществами машинного обучения для наших основных подходов к управлению. В частности, мы можем перенять его ясность и тщательное внимание к деталям в том, что касается продумывания шаблонов в нашем бизнесе, создания правил для управления ими, записи их, чтобы другие могли их использовать и улучшать, и создания на их основе компьютерных моделей.

БУДЬТЕ ПРИГОТОВИТЕЛЕМ

Оглядываясь назад, легко определить приливные волны технического прогресса — печатный станок, электрический свет, автомобиль, транзистор, — которые вели бизнес и общество в совершенно новые эпохи. Эти изобретения оказали в основном положительное влияние на общество, но их массовое социальное применение и внедрение не обошлось без опасений и извлеченных уроков.

Следующая приливная волна прогресса будет определяться искусственным интеллектом, применяемым как к ручному труду рабочих, так и к деятельности белых воротничков. В новой эре труда люди достигнут новых уровней производительности благодаря цифровым агентам, работающим по их просьбе и от их имени. Производительность компаний должна быть значительно улучшена, если мы хотим оставаться конкурентоспособными в будущем. Приготовься!

Вперед!

Джон

О информационном бюллетене Digital Leader

Это информационный бюллетень для агентов перемен, стратегов и новаторов. Информационный бюллетень Digital Leader — это еженедельная коуч-сессия, посвященная клиентоориентированности, инновациям и стратегии. Мы предлагаем практическую теорию, примеры, инструменты и приемы, которые помогут вам разрабатывать лучшие стратегии, планы и решения — но, прежде всего, думать и лучше общаться.

Мой блог www.the-amazon-way.com

Первоначально опубликовано на https://thedigitalleader.substack.com 21 октября 2021 г.