НАШИ НОВОСТИ

Ученые запускают
«машину времени»
Читать


Последние изобретения
Читать

10 самых бесполезных
изобретений,
созданных за последние
несколько столетий
(на материале газеты Таймс)
Читать

Самые удивительные изобретения
Читать

Американские ученые нашли лекарство от радиации
Читать

Нижегородский стоматолог изобрел более полусотни полезных вещей
Читать

Ученые создали жидкий биополимер, залечивающий повреждения спинного мозга
Читать

Мышиная моча поможет предотвратить теракты
Читать

Ученые научили самолеты самостоятельно "заживлять" повреждения корпуса
Читать

Аудиоформат MT9 в будущем заменит MP3
Читать

Изобретатель топлива на воде оказался шарлатаном
Читать

Заправь машину минералкой
Читать

Ещё об уникальных изобретениях
Читать

Технологии учат инновациям


Технология по-прежнему не может имитировать человеческий интеллект для решения сложных проблем в изменчивой среде и с частичной информацией. Но это становится ближе. В качестве примера можно привести автономные транспортные средства, способные принимать оптимальные решения в режиме реального времени благодаря сложным алгоритмам, учитывающим несколько данных. Технологии учат нас инновациям.

Алгоритм AlphaZero

Примером является AlphaZero, алгоритм, разработанный DeepMind, подразделением искусственного интеллекта Google, о котором Science недавно опубликовала статью. AlphaZero может побеждать в самых сложных для человеческого ума настольных играх: шахматы, сёги (японские шахматы) и го (традиционная китайская настольная игра). Самое важное преимущество AlphaZero заключается в том, что он основан на алгоритме самообучения с нуля (отсюда и его название). Действительно, просто зная правила игры, он может начать играть и учиться в одиночку, достигая высоких уровней знаний, способных победить лучшие машины (и, конечно, любого человека) за несколько часов самообучения. Он победил лучшие игровые программы, такие как Stockfish (шахматы), Elmo (сёги) или AlphaGo (go). В отличие от AlphaZero, эти другие программы основывают свои решения на знаниях, которые ранее были получены людьми за тысячи часов игры и анализа.

В поисках эффективности в инновациях

Во многих отраслях, которые радикально трансформировались, ключевыми игроками смены парадигмы часто являются не основные конкуренты, присутствующие на рынке, а отдельные лица, сообщества или компании, которые, с одной стороны, достаточно хорошо знают технические основы. Например, Стив Джобс, Стив Возняк и Билл Гейтс развили индустрию ПК в тени крупных ИТ-компаний того времени, так же как Netflix в настоящее время бросает вызов традиционной киноиндустрии, или Uber меняет традиционную концепцию такси. Как и в случае с AlphaZero, важно не опираться на прошлые успехи, а применять принцип «творческого разрушения» Джозефа Шумпетера, согласно которому революции происходят в системах, разрушая установленные стандарты, чтобы заменить их новыми.

Успех AlphaZero основан не на более высокой вычислительной мощности, чем на других машинах, а на том факте, что он принимает решения гораздо более избирательно и эффективно. Вместо анализа всех возможных цепочек разных возможных позиций, он рассматривает только самые многообещающие движения. В нынешней конкурентной среде обучение технологическим новшествам необходимо, но этого недостаточно. Также необходимо быть эффективным при инновациях, разрабатывать инновационные продукты перед конкурентами, поскольку любое конкурентное преимущество является лишь временным: оно существует только в течение времени, необходимого для достижения конкурентами того же уровня инноваций. AlphaZero может принимать непоследовательные решения в соответствии с текущей парадигмой (человеческое обучение), но в конечном итоге его стратегия приводит к победе.