Ланч-тайм 212: краткий перевод свежих статей о digital

Содержание

• Говорить с человеком напрямую — это новая роскошь
• Третий Закон: будущее вычислительной техники за аналоговыми вычислениями

#756. Говорить с человеком напрямую — это новая роскошь

Speaking directly with a human is the new luxury

Долгое время технологии разграничивали услуги и продукты. Услуга, будучи более продвинутой в цифровом плане, имела больше шансов на успех. Это усложнило конкуренцию для маленьких игроков бизнеса. Если у вас нет огромных ресурсов, как быть более технологически продвинутыми, чем конкуренты?

Диджитал повсюду

Сейчас множество вещей автоматизированы, роботизированы или опираются на ИИ. Если у меня есть вопрос, я могу написать в чатик, и мне предложат три варианта ответа, прежде чем я смогу увидеть номер телефона для связи. Когда я звоню в компанию, мой звонок перенаправляется «роботом», по просьбе которого я нажимаю «1», чтобы связаться со службой поддержки клиентов. Я могу заказать всё что угодно в приложении или в интернет-магазине. Сейчас это верно и для мелких игроков. Открытие интернет-магазина больше не напоминает по сложности ракетостроение. Даже создание чатбота теперь доступно для местной пекарни.

МегаФон ПроБизнес

Получите Кешбэк 100% за запуск рекламы с МегаФон Таргетом!

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585

Сейчас мы наблюдаем ситуацию, когда малые и крупные компании имеют доступ к практически одинаковым технологиям. Так происходит, потому что стоимость так называемого «цифрового преобразования» сегодня низка. Как же тогда сервисы создают выгодные различия со своими конкурентами?

Возвращение человеческого участия

Новая роскошь — возможность иметь прямой контакт с человеком, минуя автоматизированные процессы на первых этапах общения. Сегодня многие маленькие сервисы любимы не из-за их великолепных технологий, а из-за их человеческого участия. Когда я искал новый инструмент для создания своего первого онлайн-курса, я опробовал несколько вариантов. В итоге я выбрал тот, который позволил мне общаться напрямую со службой поддержки. И это без необходимости вычитывать огромный FAQ или писать письмо. Нет, я могу просто поговорить с этими парнями, когда у меня возникнет вопрос. И они быстро отвечают: с учётом моей специфики и очень по-человечески.

Когда всё автоматизировано, участие людей отличает вас среди других

Gartner прогнозирует, что к 2020 году чатботы будут обеспечивать 85% всех взаимодействий с клиентами. Создаётся впечатление, что большинство взаимодействий, которые мы будем иметь в будущем, будут происходить не с людьми, а с различными автоматизированными системами. Хотите выделиться — предложите общение с живыми людьми.

Для малого бизнеса легче и дешевле сохранять человечность во взаимодействии с клиентом. Ведь не нужно нанимать тысячи людей, чтобы отвечать на запросы клиентов, так как количество запросов намного меньше. Можно просто уделить немного времени — персонально для каждого клиента.

Вывод: чтобы выделиться на фоне ну очень автоматизированных конкурентов, оставьте «живых» сотрудников хотя бы в техподдержке.
Вы сэкономили 4 минуты.

#754. Третий Закон: будущее вычислительной техники за аналоговыми вычислениями

The Third Law

Историю вычислений можно разделить на Ветхий Завет и Новый Завет: до и после электронных цифровых компьютеров и порождённых ими кодов, которые распространились по всей Земле. «Ветхозаветными пророками», которые стояли у истоков логики, были ещё Томас Гоббс и Готфрид Вильгельм Лейбниц. «Пророками Нового Завета» были Алан Тьюринг, Джон фон Нейман, Клод Шеннон и Норберт Винер. Они создали компьютеры.

Алану Тьюрингу стало интересно, что нужно для того, чтобы машины обрели интеллект. Джон фон Нейман задался вопросом, что потребуется для самовоспроизводства машин. Клод Шеннон интересовался, что потребуется для надёжной связи между машинами, независимо от уровня помех. Норберт Винер задался вопросом, сколько времени потребуется машинам, чтобы взять на себя управление.

Предупреждения Винера об управленческих системах управления без участия человека появились в 1949 году, когда было представлено первое поколение электронных цифровых компьютеров, управляемых программой. Они требовали непосредственного контроля со стороны программистов — то есть людей. В чём тогда проблема, если программисты полностью контролируют машины? С тех пор к спорам о рисках автономного контроля добавились дебаты о возможностях и ограничениях для машин с цифровым кодом. Несмотря на поразительные способности компьютеров, по факту их реальная автономия очень невелика. А если цифровые вычисления вытесняются чем-то другим?

За последние сто лет электроника претерпела два фундаментальных перехода: от аналоговых вычислений к цифровым и от вакуумных ламп до полупроводников. То, что эти переходы случились одновременно, не означает, что они неразрывно связаны. Подобно тому, как цифровые вычисления реализовывались с использованием вакуумных ламп, аналоговые вычисления могут использовать полупроводники. Аналоговые вычисления живы-здоровы, а вот вакуумные лампы коммерчески вымерли.

Нет точного различия между аналоговыми и цифровыми вычислениями. В целом цифровые вычисления имеют дело с целыми числами, двоичными последовательностями, детерминированной логикой (когда у одного состояния может быть только один путь) и временем, которые идеализируются в дискретные приращения. Аналоговые же вычисления используют действительные числа, недетерминированную логику (когда у одного состояния может быть несколько путей) и непрерывные функции, включая время, поскольку оно существует как континуум (сплошная среда) в реальном мире.

Представьте, что вам нужно найти середину дороги. Вы можете измерить её ширину с помощью любой доступной меры (например, взять ширину за единицу), а затем с помощью цифровых вычислений найти середину от этого значения. Или вы можете взять кусок верёвки и, как аналоговый компьютер, сопоставить ширину дороги с её длиной, а затем найти середину.

Многие системы работают как в аналоговом, так и в цифровом режимах. Древовидная структура объединяет широкий спектр входных данных в виде непрерывных функций, но если зрить в корень, то можно обнаружить, что годы всё время считались в цифровом формате. Другими словами, как бы мы ни старались прийти к только аналоговому режиму, мы всё равно основываемся на цифровых данных, так как они в основе нашего мировосприятия.

Сложность аналоговых вычислений в топологии сети, а не в коде. Информация обрабатывается как непрерывные значения функций, таких как напряжение и относительная частота импульсов, а не посредством логических операций над дискретными (прерывистыми) строками битов. Цифровые вычисления не допускают ошибок или неоднозначностей и зависят от проверки ошибок на каждом этапе пути. Аналоговые вычисления допускают ошибки, позволяя вам жить с ними.

Вполне возможно создать «что-то», не понимая, что именно.

Природа использует цифровое кодирование для хранения, репликации и рекомбинации последовательностей нуклеотидов, но полагается на аналоговые вычисления в работе нервных систем, интеллекта и контроля. Генетическая система в каждой живой клетке — это компьютер с программой на борту. Никаких мозгов.

Цифровые компьютеры выполняют преобразования между двумя видами битов:

1) битами, представляющими изменения в пространстве;

2) битами, представляющими изменения во времени.

Преобразования между этими двумя формами информации, последовательностью и структурой кода, регулируются компьютерным программированием, и до тех пор, пока для компьютеров требуются программисты-люди, мы сохраняем контроль.

Но аналоговые компьютеры также способны связывать структуру в пространстве и поведение во времени. Без всякого программирования и кода. Каким-то образом, и мы не до конца понимаем как, природа создала аналоговые компьютеры, известные миру как нервные системы, которые интерпретируют информацию, собранную из окружающего мира. Они учатся — например, учатся контролировать своё поведение и окружение настолько, насколько возможно.

Информатика имеет долгую историю — настолько долгую, что тогда ещё и информатики-то не было. И пока всё, к чему мы пришли, это симуляция компьютерами природных нейронных сетей, и не более.

Но дело сдвинулось с мёртвой точки: уже появились беспилотные боевые машины, автономные транспортные средства и мобильные телефоны, которые подталкивают к разработке нейроморфных микропроцессоров, реализующих реальные нейронные сети. И крупнейшие и наиболее успешные компании всё чаще обращаются к аналоговым вычислениям в погоне за контролем над миром.

Пока мы спорим об интеллекте цифровых компьютеров, аналоговые вычисления спокойно превосходят цифровые. А ещё они совмещаются с цифровыми системами, образуя гибриды и обрабатывая потоки битов совместно, а не индивидуально, как в устройствах с дискретным состоянием, генерирующими поток. Биты — это новые электроны. Аналог вернулся, и его природное предназначение — взять на себя управление.

Эти системы управляют всем — от потока товаров до потока идей — и оперируют статистикой как информацией с импульсной частотой, которая обрабатывается в нейроне или мозге. Появление интеллекта пугает Homo sapiens, но гораздо больше нас должно беспокоить появление контроля.

Представьте: 1958 год, и вы пытаетесь защитить континентальную часть Соединенных Штатов от воздушных атак. Чтобы идентифицировать вражеские самолеты, помимо сети компьютеров и радиолокационных станций раннего оповещения, вам нужна карта всего коммерческого воздушного движения, обновляемая в режиме реального времени. Соединенные Штаты создали такую систему и назвали её SAGE (полуавтоматическое наземное окружение). SAGE, в свою очередь, породила Sabre, первую интегрированную систему для бронирования авиабилетов в режиме реального времени. Sabre и её потомки вскоре стали не просто картой свободных мест, но и системой с децентрализованным интеллектом, которая контролировала, где и когда будут летать авиалайнеры.

Но разве в диспетчерской нет кого-то за пультом? Может, и нет. Скажем, например, вы строите систему для картографирования дорожного движения в режиме реального времени, просто предоставляя автомобилям доступ к карте в обмен на сообщение о своей скорости и местоположении в данный момент. Как результат — полностью децентрализованная система управления. Никакой управляющей модели системы, только сама система.

А теперь представьте, что вы в первом десятилетии 21-го века и хотите отслеживать сложность человеческих отношений в режиме реального времени. Если речь о социальной жизни в небольшом колледже, то можно создать центральную базу данных и поддерживать её в актуальном состоянии. Но её содержание будет стоить несметных средств, если эту систему начать масштабировать. Лучше раздавать бесплатные копии простого полуавтономного кода, размещённого локально, и позволить социальной сети обновляться. Этот код выполняется цифровыми компьютерами, но аналоговые вычисления самой системы намного превышают сложность базового кода.

Следующая революция в области вычислительной техники обозначится возвышением аналоговых систем, над которыми цифровое программирование не будет иметь контроля.

Как насчёт устройства, чтобы собрать всё, что известно человечеству, и оцифровать эту информацию? С учётом закона Мура это не займёт много времени. Вы сканируете каждую когда-либо напечатанную книгу, собираете каждое когда-либо написанное электронное письмо и собираете всё имеющееся видео каждых прожитых суток, отслеживая, где люди и что они делают, в режиме реального времени. Но как вы поймёте смысл?

Даже в эпоху, когда все вещи цифровые, это не может быть определено в каком-либо строго логическом смысле, потому что смысл среди людей не является фундаментально логичным. Лучшее, что вы можно сделать после сбора всех возможных ответов, — это предложить чётко определённые вопросы и составить взвешенную по частоте обращений карту того, как всё соединяется. Прежде чем вы всё это узнаете, ваша система уже будет наблюдать и отображать значение вещей, а также начнёт придавать смысл происходящему. Со временем она будет контролировать смысл точно так же, как онлайн-карта дорожного движения начинает контролировать дорожные потоки, даже если кажется, что никто не контролирует ситуацию.

Три закона искусственного интеллекта

Первый, известный как закон Эшби, в честь кибернетика У. Росса Эшби, автора книги «Дизайн для мозга», утверждает, что любая эффективная система управления должна быть такой же сложной, как и система, которой она управляет.

Второй закон, сформулированный Джоном фон Нейманом, гласит, что определяющая характеристика сложной системы — это то, что она представляет собой собственное простейшее поведенческое описание. Простейшей полной моделью организма является сам организм. Попытка свести поведение системы к любому формальному описанию усложняет ситуацию, а не упрощает её.

Третий закон гласит, что любая система, достаточно простая, чтобы быть понятной, не будет достаточно сложной, чтобы вести себя разумно, в то время как любая система, достаточно сложная, чтобы вести себя разумно, будет слишком сложной для понимания.

Третий закон удобен для тех, кто считает, что пока мы не поймём наш разум, нам не нужно беспокоиться о сверхчеловеческом интеллекте, возникающем среди машин. Но в третьем законе есть лазейка. Вполне возможно создать нечто, не понимая, что это такое. Не нужно полностью понимать, как работает мозг, чтобы создать его подобие. Это лазейка, которую никогда не сможет закрыть ни один из наблюдателей за алгоритмами со стороны программистов и их консультантов по этике. Видимо «хороший» ИИ — это миф. Наши отношения с истинным ИИ всегда будут вопросом веры, а не уверенности.

Мы слишком беспокоимся об искусственном интеллекте и недостаточно о самовоспроизведении, общении и контроле. Следующая революция в области вычислительной техники будет обозначена возвышением аналоговых систем, над которыми цифровое программирование больше не имеет контроля. А тем, кто верит, что может создавать машины для контроля всего, природа приготовит ответ: позволит им создать машину, которая вместо этого будет управлять ими самими.

Вывод: оказывается, онлайн-карты дорожного движения незримо управляют нами — восстание машин уже близко.
Вы сэкономили 10 минут.

Читать по теме: Ланч-тайм: краткий перевод свежих статей о Digital (все выпуски)