В эпоху искусственного интеллекта Baidu является компанией поддержки. У нас есть такая возможность. Поэтому мы должны продолжать бороться за интеллектуальную революцию в Китае и в мире и внести свой вклад в это непростое дело.

Чтобы стать первопроходцами и основателями, мы должны позиционировать себя как «наделенные полномочиями». Baidu – это, прежде всего, китайский мозг Baidu. Интеллектуальное облако Baidu доступно для всех отраслей промышленности и для любой открывает широкие возможности для движения вперед.

Как основоположник отечественного искусственного интеллекта, Baidu имеет влияние на развитие и совершенствование во многих отраслях сферы искусственного интеллекта.

Например, здравоохранение и образование – очень большая область применения ИИ. Здесь особенно ярко наблюдается проблема недостатка данных. Знания и опыт могут быть только приобретены и накоплены. Поэтому высокую квалификацию имеют старые учителя и врачи. В будущем с помощью машин мы сможем автоматически анализировать данные, помогая тем самым врачам упростить подбор медикаментов, а учителям найти индивидуальный подход к каждому ученику. Здравоохранение станет давать людям больше здоровья, а образование – знаний. В обеих областях применение ИИ будет играть существенную роль.

Или беспилотные автомобили, например. Создание дронов также опирается на восприятие, познание и знание. Сегодня введение беспилотных автомобилей в эксплуатацию еще не представляется возможным и требует времени [8] . Но как только мы этого достигнем, у общества откроются огромные перспективы для трансформации. Это не просто решение транспортной проблемы. Беспилотная машина может двигаться сама по себе. И это скажется во всех отраслях промышленности.

Искусственный интеллект предоставляет нам такое количество возможностей, что реализовать их все и сразу не представляется возможным. Конечно, стратегия трансформации общества должна реализовываться шаг за шагом. Направление движения должно быть твердым, а темп устойчивым.

Однажды Лу Цзичанг сказал: «Голову держи над облаками, но ногами стой на земле». Это значит, что вы должны держать голову выше, чтобы видеть далеко и ясно, но ноги должны ступать по земле, чтобы шаг за шагом двигаться вперед.

Первое, что мы должны сделать, чтобы дать искусственному интеллекту жизнь, – приземлиться. ИИ сулит нам очень большие и долгие изменения. Для приземления потребуется хороший пользовательский опыт получения реальной выгоды. Также потребуется понятный сценарий – интеллектуальный помощник или беспилотный автомобиль должны иметь достаточно информации о людях, чтобы иметь для них ценность. И, наконец, нужна эффективная бизнес-модель, чтобы добиться устойчивости.

Таким образом, задача заключается в том, чтобы преобразовать пользовательский опыт в пользовательскую ценность, а затем подобрать бизнес-модель для создания инновационного цикла: данные – знание – опыт – новые данные. Попав в такой цикл, ИИ сможет продвигаться вперед стремительно, как снежный ком.

Рис. 2-2. Инновационный «маховик» искусственного интеллекта

Генеральный директор (CEO) каждой компании должен обратить внимание на искусственный интеллект. Затем необходимо найти ресурсы, в том числе нанять тех людей, которые действительно разбираются в ИИ, и тех, которые могут взять на себя ответственность за принятие решений. Компаниям, будь то розничная торговля, обрабатывающая промышленность или туризм, следует разработать собственную интеллектуальную стратегию в соответствии с их бизнес-целями, а затем твердо ей следовать. При этом у исполнителей должны быть достаточные полномочия, чтобы посредством стратегического их разделения внедрять ИИ в конкретные операции.

Модель «рабочего двигателя» может использоваться для реализации стратегии ИИ.

Во-первых, в соответствии с направлением развития искусственного интеллекта следует переосмыслить позиционирование предприятия – ориентируясь на свои бизнес-цели, выбрать новое направление развития, определить новую миссию и видение в эпоху ИИ.

Во-вторых, в соответствии с новым позиционированием предприятия разработать интеллектуальную стратегию. Это возлагает на руководство компании большую ответственность. Оно должно четко понимать, «что входит» в сферу, а «что выходит», чтобы принимать эффективные решения.

При принятии решений о «входе/выходе» следует придерживаться определенных принципов. Иерархическая структура принятия решения консультанта Кремниевой долины Джеффри Мура (Jeffrey Moore) – хороший пример оценки развития искусственного интеллекта. Суть в том, чтобы войти в сферу с высоким ростом и выйти из сферы с низким. Искусственный интеллект будет постоянно создавать новые сферы с огромным потенциалом роста, такие как беспилотные автомобили, роботы, умные устройства, диалоговые системы. Но в то же время он может и чинить препятствия для некоторых отраслей. Новые продукты с функциями ИИ заменят уже имеющиеся. Новые аппаратные средства и программные стеки нанесут ущерб старым стекам HW. Хорошей идеей будет составить полный список сфер и категорий высокого роста, возможного роста и низкого. Так руководство сможет принимать систематические и взвешенные решения.

Далее следует определить исходные данные продукта. Является ли он «ценным и уникальным»? Стоит отметить, что в эпоху ИИ успех продукта будет во многом зависеть от способности компании сохранять свою индивидуальность. Только так возможно получить уникальные активы данных (приносящие уникальные знания).

Следующий шаг – понимание неопределенности, риска, прибыли и графика для прогнозирования и управления. «Модель горизонта» – оптимальное решение. Примерный план развития: период H1 (следующие 18 месяцев) – упор делается на основное направление бизнеса; период H2 (следующие 18-36 месяцев) – инвестирует в создание прибыльной инновации; период H3 (следующие 36 месяцев+) – ставки делаются на долгосрочные инновации, которые имеют большой потенциал и высокий риск. Эра искусственного интеллекта предлагает широкий ассортимент возможностей для периодов H2 и H3. А некоторые из инвестиций в ИИ могут помочь увеличить прибыль и от периода H1. Сейчас искусственный интеллект находится на ранней стадии своего развития, что порождает множество неизвестных. Для того, чтобы глубже понять ИИ, важно принимать принципиальные и прагматические решения.