Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

''Пол Доэрти; Джеймс Уилсон.'' Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта. Издательство «Манн, Иванов и Фербер». — 2024. — 368с.<includeonly>{{подробнее|Публикация:Доэрти и Уилсон 2022 Душа машины}}</includeonly><noinclude> ''Paul R. Daugherty, H. James Wilson.'' Radically Human: How New Technology Is Transforming Business and Shaping Our Future. — Harvard Business Review Press, Boston. — 2022. {{well|Статья написана с использованием LLM '''DeepSeek-V4''' и проверена участником [[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 19:11, 6 июля 2026 (MSD)}} {{TOCright}} «Душа машины. Радикальный поворот к человекоподобию систем искусственного интеллекта» (англ. ''Radically Human: How New Technology Is Transforming Business and Shaping Our Future'') — книга Пола Доэрти (Paul R. Daugherty), главного директора по технологиям и инновациям [[Accenture]], и Джеймса Уилсона (H. James Wilson), руководителя исследовательских программ Accenture Research. Опубликована в 2022 году; на русском языке выпущена издательством «Манн, Иванов и Фербер». Книга предлагает концепцию «радикального человекоподобия» (radical humanness) — подхода, при котором технологии искусственного интеллекта проектируются для усиления уникальных человеческих качеств, а не для замены человека. == Введение. Технологии совершают радикальный разворот к человеку == Авторы утверждают, что мы вступаем в новую эру, где эффективность технологий будет определяться не столько их вычислительной мощью, сколько способностью взаимодействовать с людьми на естественном, интуитивном уровне. Ключевой тезис введения: «Будущее не в том, чтобы люди соперничали с машинами, а в том, чтобы люди и машины вместе соревновались с проблемами». Радикально человечные технологии — это системы, которые понимают контекст, проявляют эмпатию, обучаются на ходу и вызывают доверие, а не отчуждение. == Часть I. Преобразующие инновации: сила IDEAS == Центральная концепция первой части — фреймворк IDEAS, описывающий пять измерений радикально очеловеченного бизнеса: Intelligence (интеллект), Data (данные), Expertise (знание/экспертиза), Architecture (архитектура), Strategy (стратегия). === Глава 1. Интеллект. Больше человеческого, меньше искусственного === Радикально человечный интеллект предполагает отказ от «ИИ для автоматизации» в пользу «ИИ для сотрудничества». Системы должны понимать намерения, а не просто обрабатывать запросы. Ключевые идеи: * '''Переход от правил к обучению''' — вместо жёстко запрограммированных инструкций используется машинное обучение, позволяющее моделям справляться с неопределённостью. * '''Объяснимость''' — критически важной становится способность ИИ объяснить своё решение пользователю. * '''Проактивность''' — ИИ предугадывает потребности, а не ждёт команд. Примеры: * Airbus создал ассистента для пилотов, который не заменяет человека, а даёт контекстные подсказки, снижая когнитивную нагрузку и повышая безопасность в критических ситуациях. * Mercedes-Benz переосмыслил автомобильный интерфейс: система анализирует обстановку и предлагает водителю перестроиться ещё до того, как тот заметит затор. === Глава 2. Данные. От максимума к минимуму и обратно === Авторы вводят метафору «данных как воды» — ценного ресурса, который требует очистки и ответственного обращения. Эпоха бездумного накопления сменяется фокусом на качестве и этичности. Основные темы: * '''Предвзятость данных''': рекрутинговые алгоритмы воспроизводят гендерные и расовые стереотипы из исторических данных; решение — аудит обучающих выборок. * '''От больших данных к «правильным» данным''' — компаниям нужны не петабайты, а релевантные и согласованные с пользователем сведения. * '''Данные для общества''': Unilever использует ИИ для отслеживания углеродного следа и соблюдения прав работников в режиме реального времени. === Глава 3. Знание. Машина: от тренировки к обучению === Традиционный подход к созданию ИИ — «тренировка» модели на статическом наборе данных, после чего она застывает. Радикально человечный ИИ переходит к непрерывному обучению — как у человека: через опыт, обратную связь и адаптацию к новым условиям. * '''Непрерывное обучение (continual learning)''' позволяет моделям дообучаться в процессе эксплуатации без катастрофического забывания. * '''Обучение с подкреплением и обратная связь от человека ([[RLHF]])''' делают поведение системы более естественным и полезным. * ''Пример'': чат-бот в здравоохранении, который подстраивает стиль общения под эмоциональное состояние пациента, обучаясь на каждом взаимодействии. * ''Цитата'': «Машина, которая просто тренирована на прошлом, устаревает. Машина, которая учится, — развивается вместе с нами». === Глава 4. Архитектура. От громоздкого наследия к живым системам === Технологическая архитектура радикально человечного предприятия базируется на облачных платформах, микросервисах и открытых API. Это позволяет быстро комбинировать компоненты под конкретные задачи, как живой организм. * ''Пример'': Siemens MindSphere — облачная экосистема промышленного интернета вещей, где клиенты из разных отраслей подключают оборудование и получают предиктивное обслуживание через открытые API. Производитель становится поставщиком цифровых услуг. * ''Принцип'': «Архитектура должна быть настолько гибкой, насколько гибки человеческие потребности». === Глава 5. Стратегия. Теперь все компании === Технологии радикального человекоподобия стирают грань между «цифровыми» и «традиционными» компаниями. Каждая организация должна переосмыслить бизнес-модель вокруг человеческих потребностей и возможностей сотрудничества с ИИ. * ''Пример'': John Deere трансформировалась из производителя тракторов в поставщика услуг точного земледелия. Дроны и ИИ анализируют поля, а фермер получает готовые рекомендации — техника продаётся по подписке «на урожай». * ''Идея'': стратегия теперь — это не оптимизация процессов, а создание новых ценностных предложений, где продукт неотделим от ИИ-сервиса. == Часть II. Конкуренция в тотально очеловеченном будущем == === Глава 6. Таланты. Человек + радикально очеловеченные технологии === Авторы отказываются от страха «ИИ отнимет работу» и предлагают концепцию «нового ремесленничества» — сотрудничества человека и машины, в котором ценность создаётся уникальной комбинацией человеческой интуиции и вычислительной мощи. * '''Reskilling вместо upskilling''' — не просто повышение квалификации, а полное переобучение на новые роли. * ''Пример'': Walmart внедрил систему обучения на базе виртуальной реальности и ИИ-тьюторов, позволяя кассирам и складским работникам осваивать аналитику и управление роботами без отрыва от работы. * ''Цитата'': «Мы должны перестать спрашивать, какую работу ИИ может отнять, и начать спрашивать, какую работу ИИ может создать». === Глава 7. Доверие. Обращение к главному чувству === Доверие названо «валютой экономики ИИ». Без него люди не примут технологию, какой бы совершенной она ни была. Глава описывает, как встроить доверие в ДНК продуктов. Элементы доверия: * '''Прозрачность и интерпретируемость''' решений. * '''Подотчётность''' — у каждой системы есть владелец, отвечающий за её действия. * '''Инклюзивность''' — вовлечение всех заинтересованных групп в проектирование. * ''Пример'': Microsoft внедрила обязательную Human Rights Impact Assessment для всех новых ИИ-продуктов с публикацией результатов для внешнего аудита. === Глава 8. Опыт. Плюсы радикально очеловеченного дизайна === Пользовательский опыт, основанный на радикальном человекоподобии, — персонализированный, проактивный и эмпатичный. Дизайн не просто удобен, он создаёт «моменты магии», когда технология кажется естественным продолжением человеческих отношений. * ''Пример'': Khan Academy применяет ИИ, чтобы подстраивать сложность и формат урока под конкретного ученика, определяя пробелы в знаниях и сильные стороны. * ''Идея'': «Лучший опыт — тот, который кажется естественным продолжением человеческих отношений, а не взаимодействием с машиной». === Глава 9. Устойчивое развитие. IDEAS для планеты === Финальная глава второй части показывает, как принципы IDEAS применимы к решению глобальных экологических и социальных проблем. * Использование ИИ для оптимизации цепочек поставок с целью снижения выбросов (пример Unilever). * Энергоэффективные центры обработки данных, работающие на возобновляемых источниках. * Идея «цифровой чистоты»: технологии должны не только приносить прибыль, но и восстанавливать окружающую среду. == Заключение. Три истины и новая возможность == Авторы суммируют три «истины» радикально очеловеченного будущего: # Человек незаменим там, где требуется эмпатия, творчество и принятие этических решений. # Машины становятся по-настоящему полезными, когда перенимают человеческие качества, а не просто механически исполняют задачи. # Бизнес, который ставит человека в центр, выигрывает в долгосрочной перспективе, потому что завоёвывает доверие. Также Доэрти и Уилсон очерчивают три сценария развития: * '''Путь ускорения (Acceleration)''' — широкое внедрение принципов человекоподобия, рост инноваций и занятости. * '''Путь изоляции (Isolation)''' — развитие в закрытых экосистемах, геополитическая напряжённость и замедление прогресса. * '''Путь двойственности (Duality)''' — разделение на высокотехнологичный и отставший секторы, резкое неравенство. Авторы подчёркивают, что выбор траектории — не предопределённость, а результат осознанных решений бизнеса и общества. == Послесловие от авторов == '''Наша приверженность навыкам, необходимым в эпоху радикального разворота к человеку.''' В послесловии Доэрти и Уилсон предлагают личную программу для читателей и организаций: развивать любопытство, эмоциональный интеллект, системное мышление и этическую осознанность. Они настаивают, что в мире умных машин самыми дефицитными и ценными станут сугубо человеческие навыки — сочувствие, умение вдохновлять, задавать вопросы и находить смысл. == См. также == * [[Человеко-центрированный искусственный интеллект]] * [[Ответственный ИИ]] * [[Будущее труда]] * [[Объяснимый искусственный интеллект]] == Литература == * ''Доэрти П., Уилсон Д.'' Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2019. * ''Bhaskar Ghosh, Adam Burden, James Wilson.'' [https://www.accenture.com/us-en/insights/future-systems/future-ready-enterprise-systems Full Value. Full Stop. How to Scale Innovation and Achieve Full Value with Future Systems]. Accenture, 2019. * ''Paul Daugherty, Bhaskar Ghosh, Annette Rippert, Ramnath Venkataraman, H. James Wilson.'' [https://www.accenture.com/us-en/insights/technology/scaling-enterprise-digital-transformation Make the Leap, Take the Lead]. Accenture, April 28, 2021. * [https://mcluhangalaxy.wordpress.com/2013/04/01/we-shape-our-tools-and-thereafter-our-tools-shape-us Here, we are, of course, paraphrasing Marshall McLuhan’s observation].

• Шаблон:Mbox
• Шаблон:TOCright
• Шаблон:Well

Возврат к странице Публикация:Доэрти и Уилсон 2022 Душа машины.