Smart Reading - Ключевые идеи книги: Машина, платформа, толпа: используя наше цифровое будущее. Эндрю Макафи, Эрик Бринолфссон

Оригинальное название:

Machine, Platform, Crowd: Harnessing Our Digital Future

Авторы:

Andrew McAfee, Erik Brynjolfsson

Тема:

Обязательное чтение

Правовую поддержку обеспечивает юридическая фирма AllMediaLaw

www.allmedialaw.ru

Мы живем в интересную эпоху информационной революции, действия которой до конца не осознаем. Нам кажется, что она уже наступила, но факты говорят о том, что настоящая революция впереди.

Сегодня мир меняют следующие тенденции.

1. Быстро растущие и расширяющиеся возможности машин, включая их обучение.

2. Появление крупных и влиятельных молодых компаний, чья бизнес-модель отличается кардинально, так как построена на нематериальных активах:

– Uber – компания-такси, не имеющая собственных транспортных средств;

– Facebook – популярный медиа-канал, не создающий контента;

– Alibaba – крупнейший ритейлер, не имеющий ни одного магазина;

– Airbnb – поставщик жилья, не владеющий собственной недвижимостью.

Да, речь идет о платформах.

3. Расцвет массового (коллективного) разума, основанного на массе человеческих знаний, опыта и энтузиазма, распространенных по всему миру, доступных сейчас и способных быть сосредоточенными онлайн.

Значит ли это, что приведенные тенденции полностью заменят собой предыдущие элементы прогресса:

– машинный интеллект вместо человеческого разума;

– платформы вместо более привычных товаров и услуг;

– коллективный разум вместо экспертов?

Автор утверждает, что более привычные элементы не устарели, более того, они остаются важными составляющими успеха бизнеса и будущего человечества. Просто пришло время переосмыслить баланс между умами и машинами, продуктами и платформами, экспертами и массовым разумом.

Книга позволяет по-новому взглянуть на происходящие сегодня изменения, без субъективного фильтра страха или опасений потерять работу. Новый мир – это мир интеграции человека с тем новым инструментарием, что дают нам технологии. А наша способность адаптироваться – ни что иное, как проявление одного из значимых качеств человека.

Двадцать лет назад между людьми и компьютерами было негласно заключено стандартное партнерство, основанное на следующем разделении труда:

– машины занимаются базовой математикой, ведением документации и передачей данных;

– люди принимают решения, рассуждают, используют творческий и интуитивный подход для взаимодействия друг с другом.

Информационные технологии стремительно развиваются и вполне могли бы посягнуть на роль человека, но этого не происходит. Потому что люди остаются ценными благодаря способности мыслить. Эта способность выходит за рамки любого алгоритма и вычислений.

В основе поведения человека лежит две системы мышления.

Система 1. Интуитивная: способность принимать решения быстро, на автомате, не требует больших усилий, обусловленная длительным эволюционным развитием.

Система 2. Рациональная: полная противоположность интуиции – медленная, сознательная, эволюционно в начале развития, требующая много работы.

У одних хорошо развита интуиция, другие с легкостью решают сложные задачи.

Система 1 работает автоматически и не может быть отключена по желанию, ошибки интуитивного мышления трудно или невозможно предотвратить. Именно поэтому так опасно порой полагаться на мнение экспертов.

Причины возникновения ошибок:

– фильтрация информации по субъективному признаку (часто может отсеиваться полезная и важная информация);

– доводы, построенные на заблуждениях и предположениях;

– склонность к быстрым выводам и решениям, что не всегда продуктивно, справедливо и бескорыстно;

– плохая способность предсказывать будущее;

– ложное представление о собственной интуиции, что приводит к поиску обоснований с помощью рациональной системы. Таким образом человек способен обмануть сам себя.

Очевидный правильный подход – позволить машинам принимать решения в тех случаях, когда это возможно, превращая интуицию в процесс принятия решений, основанных на данных.

Цены на авиабилеты и гостиничные номера постоянно меняются в зависимости от того, как прогнозируется развитие спроса и предложения алгоритмом на базе больших данных, и фактически они меняются каждую минуту. Ни один человек не способен предсказать и просчитать рационально или интуитивно, что произойдет с ценами в следующую минуту.

Алгоритм работы машины можно тестировать и улучшить, заставить людей признать свои предубеждения сложнее. Но у людей есть способности, которые машины пока не способны перенять:

– восприятие огромного количества информации с помощью чувств;

– здравый смысл и учет отклонений, возникающих впервые. Принимая решение согласно алгоритму, машина не может предусмотреть все нестандартные ситуации.

Так алгоритм Uber, предполагая временное повышение цен при повышении спроса в конкретном месте, увеличил тарифы на заказы из места катастрофы. Машина не способна определить, что повышенный спрос в данном случае – это ЧП. Позже Uber исправился, и сейчас в подобных ситуациях сохраняет оптимальную стоимость поездки – прекрасный пример, когда человек и алгоритм работают вместе.

Ребенок учит язык, слушая и повторяя, а взрослый овладевает вторым языком, опираясь на огромное количество правил и осознанное заучивание. По аналогии с человеком, практикуется два метода машинного обучения:

– неконтролируемый – на основе системы распознавания статистических моделей (как ребенок);

– контролируемый – символический (как взрослый).

Методы машинного обучения очень быстро развиваются, но единственный пока способ заставить компьютер мыслить по-человечески – построить мозговые нейронные сети, которые могли бы учиться на примере. Исследователи сделали это с помощью комбинации сложной математики, мощного компьютерного оборудования и прагматичного подхода.