Искусственный интеллект на службе бизнеса | страница 52
Предположим, вы хотите не промокнуть и не брать зонт (присваиваете этому варианту рейтинг 10 из 10), а не просто не промокнуть, но лучше возьмете зонт (8 из 10), чем промокнете (однозначно 0; рис. 5.3). Этих данных достаточно для выбора действия.
Рис. 5.3. Брать или не брать зонтик: средняя отдача
С вероятностью дождя 1:4 и суждением о том, чтобы промокнуть или нести зонтик, вы можете просчитать усредненную отдачу от двух вариантов – брать или не брать зонтик. Исходя из этого получается, что лучше его взять (средняя отдача 8), чем оставить (средняя отдача 7,5)[67].
Если таскать с собой зонт совсем неохота (6 из 10), все равно можно вынести суждение о предпочтениях. В случае если вы не захватите с собой зонт, средняя отдача останется прежней (7,5), но, если возьмете, она составит уже 6. Ненавистники зонтиков оставят их дома.
Пример, конечно, пустяковый: понятно, что люди, предпочитающие промокнуть, лишь бы не тащить с собой зонт, оставят его дома. Но такое дерево решений пригодится и для расчета средней отдачи для нетривиальных решений, поскольку суждение в них особенно важно. Здесь действие – взять зонтик, прогноз – дождь или ясно, исход – промокнуть или нет, а суждение – насколько вы будете довольны («отдача») промокнуть или не промокнуть, с зонтиком или без него.
Прогнозы становятся лучше, быстрее и дешевле, мы чаще будем пользоваться ими для принятия решений, поэтому нам понадобится больше человеческих суждений, и, следовательно, их ценность возрастет.
Выводы
• Прогностические машины представляют собой ценность:
• потому что почти всегда дают более точный, быстрый и дешевый прогноз, чем люди;
• прогноз есть ключевая составляющая принятия решений в неопределенности;
• решения принимаются повсеместно в экономической и частной жизни.
• Однако сам по себе прогноз – не решение, а только одна из его составляющих; остальные – суждение, действие, исход и три типа данных (входные, обучающие и обратной связи).
• Разбив решение на составляющие, мы можем проследить влияние прогностических машин на ценность человека и других ресурсов. Ценность аналогов прогностических машин, а именно человеческих прогнозов, будет снижаться. При этом ценность других составляющих, таких как навыки человека в сборе данных, вынесении суждения и совершении действий, будет расти. Лондонские таксисты вложили три года в получение знаний – необходимых для прогноза кратчайшего пути из одной точки в другую в конкретное время суток, – и их профессионализм с появлением прогностических машин никуда не делся. Но и другие водители теперь могут выбирать оптимальный маршрут с помощью прогностических машин. Прогностические навыки таксистов больше не являются дефицитным ресурсом. А навыки вождения и человеческие «датчики» (глаза и уши) были и у других водителей, а сейчас стали эффективнее благодаря прогностическим машинам, что привело к росту конкуренции.
