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.