Baidu. Как китайский поисковик с помощью искусственного интеллекта обыграл Google. Робин Ли

и ответственности. Кроме того, новые отрасли в сфере ИИ настолько разнообразны и междисциплинарны (все, что вы можете себе представить от генетики до робототехники), что компаниям требуются люди, способные работать с инновациями (найти их непросто, потому что сегодняшнее общество сосредоточено на развитии узкоспециализированных отраслей). Билл Бакстон, главный научный сотрудник Microsoft Research, предлагает эффективные решения для создания новаторской команды высшего руководства.

      Стоит напомнить, что в основе инновационного «маховика» ИИ лежит цикл обратной связи: данные – знания – опыт – новые данные. Оптимизация емкости и скорости этого цикла обратной связи является важной составляющей планирования.

      Необходимая макросреда

      Предприятия и научно-исследовательские институты не могут работать без хорошей макросреды. Национальный китайский интеллектуальный план призывает к созданию интеллектуальной инфраструктуры на уровне страны. Ведь чтобы встретить эру искусственного интеллекта, необходимо создать надлежащую почву.

      Во-первых, необходимо обеспечить беспрепятственный доступ к данным. Данные становятся стратегическим активом для многих организаций и могут рассматриваться как новый тип «природных ресурсов». Для правительств, в частности, данные могут быть полезны в процессе разработки стратегии политического управления. Это может послужить стимулом для более широкого внедрения инноваций.

      Во-вторых, нужны инструменты и платформы с открытым исходным кодом. Эра искусственного интеллекта требует нового стека программного обеспечения Silicon+. При этом важно, чтобы инструменты и платформы с открытым исходным кодом, такие как PaddlePaddle, были доступны и разработчикам, и новаторам. Глядя в будущее, мы должны постоянно снижать степень участия человека в процессах и передавать задачи инструментам и модулям. Например, AWS (Amazon Cloud Service) делает проще вычисления, а некоторые AI-as-a-service (AI-Service) делают технологии ИИ более доступными.

      В-третьих, новаторы должны быстро создавать рыночные и политические условия для своих продуктов и пользователей. Это также очень важно. Потому что инновационный «маховик» ИИ требует быстрого цикла обратной связи.

      В-четвертых, в начале эпохи искусственного интеллекта поощряются непрерывные прикладные исследования. В частности, разработка ML-алгоритма (машинного обучения), который может получать знания из данных и создавать опыт – ядро инновационного «маховика». На данном этапе развития ИИ непрерывные исследования – важная составляющая деятельности для всех предприятий этой сферы.

      В-пятых, следует озаботиться образованием. Требования ИИ к человечеству неизбежно приведут к проблеме нехватки талантов. Образование должно стать обширнее и качественнее для того, чтобы для проектирования и реализации алгоритмов машинного обучения хватало человеческого ресурса.

      Наконец, должен быть сформирован новый структурированный подход, превращающий