Похожая, казалось бы, ситуация произошла в 1997 году, когда компьютер Deep Blue компании IBM победил чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова. Но на самом деле, разница есть.
Deep Blue воспользовался грубой силой, буквально просчитывая каждый ход и его результат. При игре в го такой подход требует слишком больших затрат — вариантов ходов в этой игре 10 в 170 степени. Для сравнения — число атомов всей нашей вселенной — всего 10 в 80 степени. Победа в го достигается не вычислениями, она требует стратегического мышления — и, по словам Ли Седоля, стратегия AlphaGo была «великолепной».
Эти успехи могут и уже находят применение в других сферах. Как сказал Демис Хассабис, руководитель подразделения Google Deep Mind, создавшего AlphaGo, «методы, которые мы использовали, универсальные. Мы надеемся однажды расширить их на самые сложные и насущные проблемы общества, от изменения климата до комплексного анализа болезней».
Кроме того, машинное обучение оказывает значительное воздействие и на бизнес-аналитику и стратегическое планирование. Среди широко известных примеров — рекомендации по покупкам на Amazon или по фильмам на Netflix, персонализированный поиск в Google. Чего же нам ожидать в дальнейшем?
AlphaGo отличает способность обучаться, которую она получила от нейронных сетей. Не так давно ИИ не мог сравниться даже с 4-летним ребенком в распознавании кошечек на картинках. Теперь это уже не так — компьютер водит машину, отвечает на сложные вопросы, сочиняет статьи для журналов, даже рисует.
Внедрение ИИ позволит бизнесу создавать цифровых помощников, которые будут вести себя как знающие и готовые помочь профессионалы — понимать контекст и сообщать необходимую информацию тогда, когда она более всего нужна. Общение между клиентом и приложением станет более естественным, не придется так много печатать и щелкать кнопками.
ИИ сможет анализировать бизнес-кампании и работу с клиентами, сортировать потоки электронной почты и помогать командам взаимодействовать между собой. Всё это увеличит доходы компаний. И речь идет не только о вычислительной мощности (что тоже весьма полезно), но и о интуиции, поиске нестандартных решений, разработке инновационных стратегий.
Сочетание этих двух подходов позволит в ближайшем будущем сформировать симбиоз человека и машины, где каждая часть будет дополнять слабые стороны другого.