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

Издано с разрешения Ajay Agrawal, Joshua Gans and Avi Goldfarb c/o Levine Greenberg Rostan Literary Agency

Благодарим за помощь в подготовке издания Артура Усанова

В тексте неоднократно упоминаются названия социальных сетей, принадлежащих Meta Platforms Inc., признанной экстремистской организацией на территории РФ.

Все права защищены.

Никакая часть данной книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме без письменного разрешения владельцев авторских прав.

© Ajay Agrawal, Joshua Gans and Avi Goldfarb, 2018. This edition published by arrangement with Levine Greenberg Rostan Literary Agency and Synopsis Literary Agency.

© Перевод на русский язык, издание на русском языке, оформление. ООО «Манн, Иванов и Фербер», 2023

Нашим семьям, коллегам, студентам и стартапам, вдохновившим нас всесторонне и глубоко задуматься над искусственным интеллектом

Прошло пять лет, как мы написали «Искусственный интеллект на службе бизнеса». Книга появилась спустя пять лет после того, как исследователи Университета Торонто показали, что результаты глубокого обучения в распознавании изображений значительно превосходят то, что могут люди. Это был поворотный момент, олицетворявший, возможно, самые значительные достижения в области искусственного интеллекта на сегодняшний день. За эти 10 лет искусственный интеллект разошелся во все стороны. Многие результаты мы можем наблюдать воочию – например, когда наши телефоны распознают наши лица даже в очках или масках. Но не все мы замечаем. Например, как ИИ (искусственный интеллект) упрощает анализ качества товаров, поставляемых по международным цепочкам поставок. Сегодня у нас появилась отличная возможность дополнить наш бестселлер, чтобы идти в ногу со временем.

Анализируя ИИ и его влияние на бизнес, мы прежде всего смотрим на экономические показатели. Как экономисты, мы отходим от фанфар и стремимся свести удивительные технологии к их не столь фантастической сути. Мы показали, что эти новые достижения в области ИИ были в некотором смысле просто прогрессом в статистических методах прогнозирования, однако они перевели прежние методы в другую плоскость. Благодаря уменьшению стоимости прогнозирования им нашлось применение там, где прогнозированием уже занимались (например, в финансовых учреждениях), а также там, где прежде не задумывались об этом (например, при классификации изображений или в машинах с автопилотами). Последние пять лет только подкрепили пользу осмотрительного применения статистики в бизнесе.

Мы получили возможность наблюдать, как компании используют инструменты, которые мы описываем здесь, и разрабатывают приложения для прогнозирования с помощью ИИ. А также получили представление о некоторых связанных с этим проблемах. Вот почему мы решили дополнить книгу двумя главами. В одной мы говорим о том, как прогнозирование заменяет другие способы управления рисками (например, в страховании), а в другой показываем, что ставки при принятии решения действительно имеют значение, когда вы рассчитываете на машины прогнозирования, которые несовершенны (в конце концов, это всего лишь прогнозы). Мы уверены, эти главы помогут вам определить правильные точки входа для ИИ в ваш бизнес и сделать ваше следующее десятилетие прибыльным и инновационным.