Исходя из вышесказанного, наш фокус в этой книге специально направлен на узкий ИИ, поскольку здесь, в реальном мире, больше озабочены эффективным использованием инструмента для хороших бизнес-результатов современного предприятия. И пока кто-то продолжит мучить себя, волноваться о таких вещах, как супер ИИ, конкуренты выдавят его из бизнеса, применив на практике узкий ИИ. С этим определением искусственного интеллекта давайте углубимся в тему новой машины.

Каждая интеллектуальная система может делать совершенно разные вещи, но у всех схожая анатомия. По сути, если вы знакомы с технологиями для предприятия и с предшествующим поколением учетных систем (такими как ERP или CRM-системы), то многие составляющие покажутся уже известными. В конце концов, технологический «стек» учетных и интеллектуальных систем имеют многие общие элементы, такие как интерфейс, прикладная логика, последовательности операций, базы данных и инфраструктура.

Однако объективные различия есть у каждого слоя этого стека, и самые важные из них касаются трех отличительных характеристик новых машин, выделенных нами раньше: способность обучаться, значительная оперативная мощность и огромное количество данных. В таблице 4.1 мы обозначим несколько ключевых различий в каждом слое этого программного стека. Далее мы проработаем разные компоненты, общие для всех интеллектуальных систем, как показано на рисунке 4.1.

Рисунок 4.1. Анатомия интеллектуальной системы

Независимо от того, насколько цифровым становится наш мир, эта перемена в первую очередь ориентирована на людей; это наша, углеродная, форма жизни без кнопки вкл./выкл. Поэтому чем более технологичны успешные цифровые решения, тем более человечными будут ощущаться. Лучшие цифровые решения не замедляют нас, напротив, они как будто отходят в сторону, помогая достичь цели. Мы не хотим обучать системы, мы просто хотим получать результат. GPS-навигаторы Waze дают нам возможность добраться до места самым быстрым путем, платформа Predix от GE – наша ветроэлектростанция, юридический аналитический сервис Lex ех Machina ведет запись действий конкретного судьи. Машины способны на невероятные вещи, но общая черта успешных систем – они ставят в центр разработок человеческое восприятие. Часто даже среди самых автоматизированных, будто богатых искусственным интеллектом средах все еще очень много следов человеческого участия.

В нашей частной жизни мы думаем о Netflix, Strava, Linkedin и другом как о приложениях. Большинство из нас уже даже не зовет их «программным обеспечением». То, до чего вы дотрагиваетесь, контент, которым делитесь, получаемые информация или идеи, – все это проходит через приложение (или через слой приложения), являющееся входом в оставшуюся часть новой машины. Годами вы загружали приложения в свой компьютер, смартфон или планшет, а сегодня их внедряют и в промышленные машины (такие как автомобили). Важнейшим является то, что ваше впечатление будет сформировано приложением. Остальная часть интеллектуальной системы, если она хоть сколько-то хороша, для нас невидима.

Кроме того, как мы подчеркивали в нашей книге «Code Halos», приложение должно обеспечивать пользователя чувством прекрасного. Приложение должно проходить по критериям FANG в части элегантности и простоты использования. Это объясняет стремительный подъем «дизайн-мышления» в корпоративных IT-кругах, ведь эти интерфейсы должны подходить вашим клиентам, партнерам и сотрудникам для использования в повседневных делах (никакие учебники или тренинги для пользователей не разрешаются!). Ключ к успеху в том, что интерфейс приложения должен быть простым и интуитивным, вписываться в контекст пользовательских потребностей.