Глава 15. Стратегия обучения

В марте 2017-го во вступительном слове к ежегодному событию I/O СЕО Google Сундар Пичаи объявил, что компания «вместо мобильных устройств начинает ориентироваться на ИИ». Затем последовал ряд заявлений с упоминанием ИИ в той или иной форме: от разработки специальных чипов для оптимизации машинного обучения до использования глубокого обучения в новых программах, в том числе по исследованию онкологических заболеваний, с целью внедрения ИИ-ассистента Google в как можно большее количество устройств. Пичаи сообщил, что компания переходит «от поиска и организации мировой информации к ИИ и машинному обучению».

Заявление в большей степени касалось стратегии, чем основополагающей концепции компании. Основатель Google Ларри Пейдж подчеркнул это в 2002 году:

«У нас не всегда получается то, чего от нас хотят люди, но это действительно трудно. Нужны недюжинный ум, понимание всего на свете, а также собственной задачи. Мы интенсивно работаем над созданием искусственного интеллекта… Итоговая поисковая машина будет умной – мы всё ближе и ближе к этому результату»[130].

В этом смысле Google уже много лет идет по пути создания ИИ. И лишь недавно открыто поставила технологии ИИ в центр всей своей деятельности.

Google не одинока в данной стратегической приверженности; Microsoft анонсировала «ориентированные на ИИ» намерения, также отодвинув на второй план мобильные устройства и облака[131]. Но что означает ориентированность на ИИ? В отходе от приоритизации мобильных устройств ориентация на них – это привлечение к ним трафика и оптимизация пользовательского интерфейса даже в ущерб всему сайту и другим платформам. Последнее имеет стратегическое значение. Цель – «качество воспроизведения на мобильном устройстве». Стремление к ней даже во вред остальным каналам и есть настоящая приверженность стратегии.

Что это значит в контексте приоритизации ИИ? Руководитель исследований Google Питер Норвиг отвечает:

«Если полнота и точность информации составляет более 80 %, это уже хорошо. Не всякое предположение должно быть идеальным, хотя пользователь наверняка проигнорирует плохие прогнозы. Гораздо больше препятствий – в отношении услуг. Сервис, допускающий 20 % ошибок (например, при бронировании отеля), да хотя бы и 2 %, никому не нужен. Поэтому ассистент должен действовать намного точнее, а следовательно, быть умнее и осведомленнее. Вот это мы и называем ориентацией на ИИ»[132].

Хороший ответ для IT-специалиста: в нем подчеркнута техническая эффективность и, в частности, точность, но подразумевается кое-что еще. Если ИИ оказывается на первом месте (максимизации прогностической точности), то что на втором?

Экономисту очевидно, что в любом утверждении вроде «мы направим свое внимание на Х» подразумевается компромисс. Что-то придется принести в жертву. Чем чревато возведение прогностической точности во главу угла? Ответ подскажет ключевая экономическая структура: ориентация на ИИ означает выделение ресурсов на сбор данных и обучение (долгосрочная цель) в ущерб важным краткосрочным вопросам, таким как мгновенный опыт пользователя, прибыль и количество пользователей.