«Убийство путем машинного обучения» или «Святой Грааль инноваций»?

О двух важных, но малоизвестных потенциальных последствиях машинного обучения и, в целом, ИИ

Image for post
Image for post

Как говорится, есть 2 новости: плохая и хорошая.

О плохой недавно написал в Harvard Business Review Майкл Шраге из MIT — “Является ли «Убийство путем машинного обучения» новой «Смертью от PowerPoint»?”

Сухой остаток таков.

1) IT далеко не всегда ведут к повышению производительности (привет вчерашнему посту 😳). Зачастую их внедрение лишь усиливает уже имеющиеся дисфункции (автоматизация бардака лишь усиливает бардак). Например:

— Перегрузка эл-почтовых ящиков явно ухудшает управленческую производительность, моральный дух и настрой на продуктивную работу;

— Электронные таблицы изобилуют глубоко упрятанными ошибками и макро просчетами.

2) В результате этого, затраты на технологию часто конкурируют с ее преимуществами.

3) Однако, при внедрении IT обратного хода уже нет.
— Многие слышали о “Смерти от PowerPoint” — колоссальных отрицательных последствиях применения этого приложения, которых мало кому удается избежать

— Но несмотря на наличие десятков альтернативных приложений (Keynote, Slides, Prezi, SlideRocket, Easel.ly, Emaze, Slidedog …), PowerPoint с 1990 г. занимает 95%+ рынка, имея более 1.2 млрд. пользователей, делающих ежедневно много миллионов скучных и бездарных презентаций, убивающий у их читателей интерес к теме, а у их авторов, — элементарные навыки сторителинга (важнейшего качества для любого бизнеса).

4) С машинным обучением (МО) запросто может получиться, как с PowerPoint.

— МО создает новые сложные организационные риски, поскольку решения на основе МО склонны внушать ложную и / или неуместную уверенность в своих выводах; усиливать и / или укреплять привязку к данным; укреплять или даже усугублять недостатки людей, которые это ПО обучают и / или им пользуются.

— Никто ведь не хочет создавать скучные презентации, лишь убивающие кучу времени их авторов и слушателей… но они это все же делают.

— Аналогично, никто не захочет тренировать алгоритмы МО, чтобы они порождали ошибочные прогнозы, … но люди все равно будут это делать.

Подробней читайте у Майкла Шраге.

О хорошей новости читайте (27 слайдов) и смотрите (46 мин) совместный доклад NBER и MIT о том, что глубокое обучение может оказаться Изобретением кардинально нового способа изобретательства.

Сухой остаток здесь формулируется предельно лаконично.

Глубокое обучение (равно как и Машинное обучение, равно как весь спектр технологий ИИ):

1) Суть междисциплинарное явление — см. эффектный слайд 20, где показано почти равномерное распределение числа статей по ИИ между дюжиной областей

2) Это «Технология общего назначения» (вроде астролябии у Остапа Бендера — “Сама меряет. Было бы что мерять” и, одновременно с этим, средство поиска инноваций — см. слайд 11.

3) Это единственный известный человечеству способ извлечения информации (а потом и знаний) о т.н. «4ом квадранте» или «Неизвестном неизвестном» — крупнейшей и самой неисследованной области знаний об окружающей нас реальности (о которой, к слову, только и пишет Нассим Талеб) — см. что это такое

_________________________

Хотите читать подобные публикации? Подписывайтесь на мой канал вТелеграме, Medium, Яндекс-Дзене

Считаете, что это стоит прочесть и другим? Дайте им об этом знать, кликнув на иконку “понравилось”.

Written by

Малоизвестное интересное на стыке науки, технологий, бизнеса и общества - содержательные рассказы, анализ и аннотации

Get the Medium app

A button that says 'Download on the App Store', and if clicked it will lead you to the iOS App store
A button that says 'Get it on, Google Play', and if clicked it will lead you to the Google Play store