«Убийство путем машинного обучения» или «Святой Грааль инноваций»?
О двух важных, но малоизвестных потенциальных последствиях машинного обучения и, в целом, ИИ.
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»?” https://goo.gl/4tDFvr
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" https://goo.gl/XvrfKy – колоссальных отрицательных последствиях применения этого приложения, которых мало кому удается избежать https://goo.gl/XETYEC
— 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 https://goo.gl/kNwpUa (27 слайдов) и смотрите https://goo.gl/NNcR3H (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 https://yadi.sk/i/-EXXDPBJ3JqoUj
#МО #ИИ #Инновации #НеизвестноеНеизвестное #Производительность
О двух важных, но малоизвестных потенциальных последствиях машинного обучения и, в целом, ИИ.
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»?” https://goo.gl/4tDFvr
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" https://goo.gl/XvrfKy – колоссальных отрицательных последствиях применения этого приложения, которых мало кому удается избежать https://goo.gl/XETYEC
— 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 https://goo.gl/kNwpUa (27 слайдов) и смотрите https://goo.gl/NNcR3H (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 https://yadi.sk/i/-EXXDPBJ3JqoUj
#МО #ИИ #Инновации #НеизвестноеНеизвестное #Производительность
Harvard Business Review
Is “Murder by Machine Learning” the New “Death by PowerPoint”?
New tools don’t always promote efficiency.