Искусственный интеллект на службе бизнеса. Как машинное прогнозирование помогает принимать решения

Аджай Агравал, 2018

Прикладная книга для тех предпринимателей и экспертов, которые хотят использовать искусственный интеллект для более точного прогнозирования и автоматизации. Новая волна искусственного интеллекта принесла нам не в полной мере разум, но его критическую составляющую – прогнозирование. Компания Deep Genomics сделала шаг вперед в медицине, предполагая, какие процессы начнутся в клетке после изменений в последовательности ДНК. Компания Chisel усовершенствовала правовую практику прогнозом того, какая именно часть документа подлежит редактированию. Компания Validere повысила эффективность нефтедобычи, рассчитав процент содержания влаги в поступающем на переработку и хранение сырье. Все это – лишь малый перечень всех возможностей применения, которые появятся в бизнесе в ближайшем будущем. Если вы плохо представляете, что значит искусственный интеллект для вас и вашего бизнеса, эта книга поможет вам понять все его возможности и сориентироваться в преимуществах технологии. Руководители бизнеса из этой книги узнают о влиянии ИИ на управление и принятие решений. Студенты – о перспективах развития трудовой деятельности и карьеры. Политики – о том, как менять общество к лучшему с помощью ИИ. Качественное прогнозирование снижает неопределенность, а значит, ИИ можно использовать на практике – для принятия решений по развитию бизнеса. Для кого книга Для предпринимателей и руководителей, заинтересованных в применении искусственного интеллекта для прогнозирования.

Часть I. Прогностика

Глава 1. Волшебство прогностических машин

Что общего у Гарри Поттера, Белоснежки и Макбета? Их действиями движет пророчество, то есть прогноз. Даже в «Матрице», фильме о разумных машинах, сюжетом управляет вера персонажей в предсказания. Повсюду, от религии до сказок, знание будущего имеет решающее значение. Предсказания влияют на наше поведение и принятие решений.

Древние греки чтили своих многочисленных оракулов за пророческие способности, но их предсказания иногда бывали такими туманными, что сбивали с толку вопрошающих. Например, однажды царь Лидии Крёз задумал рискованный штурм Персидской империи. И поскольку не доверял полностью ни одному оракулу, решил проверить каждого, прежде чем просить совета о нападении на Персию. Ко всем оракулам он разослал гонцов. На сотый день они должны были спросить, что Крёз делает прямо сейчас. Ближе всех к истине оказался оракул из Дельф, поэтому царь обратился за пророчеством к нему^[17].

Как и в примере с Крёзом, прогноз может касаться и настоящего. Мы предполагаем, правомерная или мошенническая операция проводится по кредитной карте, злокачественная опухоль на снимке или доброкачественная, в камеру телефона смотрит владелец iPhone или посторонний человек.

Слово «прогноз» происходит от греческого слова πρόγνωσις, буквально означающего «предузнавание» (то есть знание того, что произойдет), но в современном понимании это скорее способность видеть скрытую информацию как в будущем, так и в прошлом и настоящем. Наверное, самый известный символ магического предсказания — хрустальный шар. И хотя в нашем представлении он связан с гадалками, обещающими финансовое процветание или успех в любви, в книге Фрэнка Баума «Волшебник страны Оз» Дороти с его помощью видит, что делает ее тетя Эм в настоящем. Все это приводит нас к определению прогностики.

Волшебство прогностики

Несколько лет назад Ави Голдфарб обнаружил, что в казино Лас-Вегаса с его кредитной карты снята крупная сумма. Но он в это время был совершенно в другом месте. А в Лас-Вегас ездил лишь однажды и очень давно — азартные игры не вписываются в его экономическое мировоззрение. После продолжительных переговоров банк отменил транзакцию и выдал новую карту.

Недавно неприятность повторилась. Кто-то снова сделал покупку по кредитной карте Ави. Но на этот раз он даже не успел увидеть транзакцию, так что ему не пришлось сто раз описывать ситуацию вежливому, но строгому сотруднику службы поддержки. Ави сообщили по телефону о подозрительной операции по карте и что уже выслали новую по почте.

Банк совершенно правильно заключил, исходя из потребительских привычек Ави и тонны другой информации, что транзакция мошенническая. И был настолько уверен в этом, что даже не стал блокировать карту до выяснения обстоятельств.

Вместо этого у Ави, как по волшебству, появилась другая карта, для чего он и пальцем не шевельнул. Конечно, хрустального шара у банка нет, но есть данные и надежная прогностическая машина. Повышение качества прогнозов позволило снизить риск мошенничества и одновременно, как выразился президент MasterСard по вопросам безопасности Аджай Бхалла, «избавить клиентов от ошибочного отклонения транзакций»^[18].

В сфере бизнеса применение прогностики полностью соответствует ее определению как процесса заполнения информационных пробелов. Эмитентам необходимо знать, не была ли недавняя транзакция мошеннической. Для прогноза по конкретной операции используются данные о совершенных мошеннических (и правомерных) переводах денежных средств. В случае подтверждения неправомерности эмитент может заблокировать карту, а если прогноз сделан достаточно быстро, то успеет отменить и текущую транзакцию.

Данный принцип — когда из имеющейся информации выводится отсутствующая — положен в основу главных современных достижений ИИ в области перевода. Об этой цели говорилось еще в предании тысячелетней давности о Вавилонской башне; цивилизация шла к ней на протяжении всей своей истории. Раньше для разработки автоматических переводчиков нанимали лингвиста (владеющего каким-либо языком), чтобы он изложил грамматические правила в приемлемой для программирования форме^[19]. Таким образом, например, если требовалось перевести фразу с испанского языка, слова не просто последовательно переводились, но существительные и прилагательные менялись местами, чтобы в итоге получилось грамотно составленное и понятное предложение.

Недавний рывок в развитии ИИ позволил поместить переводы в сферу прогностических задач. После этого качество Google Translate прямо-таки чудесным образом изменилось.

Рассказ Хемингуэя «Снега Килиманджаро» начинается такими словами: «Килиманджаро — покрытый вечными снегами горный массив высотой в 19 710 футов, как говорят, высшая точка Африки». В ноябре 2016 года профессор Юн Рекимото, ученый, IT-специалист из Токийского университета, переводил рассказ в Google-переводчике с японского языка на английский и получил такой результат: «Килиманджаро высота 19 710 футов гора снежный покров, и сказал самая высокая в Африке». На следующий день перевод выглядел уже по-другому: «Килиманджаро гора высотой 19 710 футов покрыта снегом и считается самой высокой в Африке».

Разница невероятная! Прошла всего одна ночь, а вместо корявого автоматического перевода получилось складное предложение, словно вместо недоучки работу делал человек, одинаково хорошо владеющий обоими языками.

Конечно, следует признать, что автору перевода до Хемингуэя далеко, но налицо явный прогресс. Вавилон возродился. И это не случайная перемена и не сбой: Google перекроила машинный переводчик с учетом недавних достижений в области ИИ, о которых мы рассказываем. Если быть точнее, Google-переводчик базируется на глубоком обучении повышению точности прогнозов.

Перевод заключается в определении японских эквивалентов английских слов и выражений. Прогнозируемые отсутствующие данные — это японские слова и их грамматический порядок. Если на основании данных иностранного языка составлять алгоритм слов и их правильный порядок на известном языке, то перевод получается читабельным. А если сделать все точно, то не всегда можно догадаться, что это перевод.

Конец ознакомительного фрагмента.

Примечания

17

В качестве напоминания о том, как важно правильно интерпретировать прогноз: дельфийский оракул предсказал, что великая империя будет уничтожена, если царь атакует. Воодушевленный Крёз напал на Персию, но, к его удивлению, Лидийская империя рухнула. Прогноз в принципе оказался верным, просто неправильно понятым.

18

MastercardRolls Out Artificial Intelligence across Its Global Network // Mastercard press release. 2016. November 30 // https://newsroom.mastercard.com/press-releases/mastercard-rolls-out-artificial-intelligence-across-its-globalnetwork/.

19

Geitgey, A. Machine Learning Is Fun, Part 5: Language Translation with Deep Learning and the Magic of Sequences // Medium. 2016. August 21 // https://medium.com/@ageitgey/machine-learning-is-fun-part-5-language-translationwith-deep-learning-and-the-magic-of-sequences-2ace0acca0aa/.