კორპორაციული ხელოვნური ინტელექტი კვლავ „ხელოსნურ“ (artisanal) ეტაპზე რჩება და ეს არც მოდელების სისუსტის, არც კონტექსტის სიმცირისა და არც კომპანიების მხრიდან ტექნოლოგიის დანერგვის შიშის ბრალია. რეალური და ყველაზე ღრმა პრობლემა ის არის, რომ ინდუსტრია სისტემებს ისევ მეტაფორებზე აშენებს, მეტაფორები კი ინდუსტრიალიზაციას არ ექვემდებარება.
ბოლო ორი წლის განმავლობაში AI ინდუსტრია ადამიანური ანალოგიებით აივსო. ჩვენ ვსაუბრობთ მეხსიერებაზე, დაგეგმვაზე, რეფლექსიაზე და AI აგენტების „სიზმრებზეც“ კი. ეს მეტაფორები სასარგებლოა, რადგან რთულ სისტემებს გასაგებს ხდის, თუმცა მეტაფორა მხოლოდ აღწერს მოვლენას, რეალური მოდელი კი მის ფორმალიზებას ახდენს. პროგრამული უზრუნველყოფის ისტორიაში ყველა დიდი რევოლუცია ერთი სცენარით ვითარდებოდა: ჯერ ჩნდებოდა შესაძლებლობა, შემდეგ ფორმალიზაცია და მხოლოდ ამის შემდეგ – პლატფორმა.
მონაცემთა რელაციური ბაზები იმიტომ კი არ შეიქმნა, რომ ვიღაცამ უკეთესი საარქივო კარადა გამოიგონა, არამედ იმიტომ, რომ ედგარ კოდმა მონაცემთა რელაციური მოდელი შეიმუშავა. ინტერნეტი ტრანსფორმაციული გახდა არა გალამაზებული ბრაუზერების, არამედ ფორმალური იდენტობების (URL, HTTP, HTML) გაჩენის გამო. ERP სისტემებმაც (მაგალითად, SAP) წარმატებას მიაღწიეს არა ლამაზი ინტერფეისით, არამედ ბიზნესპროცესების, ტრანზაქციებისა და აღრიცხვის ლოგიკის ფორმალიზებით. სწორედ ეს საერთო გრამატიკა და აბსტრაქცია არის ის, რაც დღეს ხელოვნურ ინტელექტს აკლია.
ხელოვნურ ინტელექტში დღეს ერთ-ერთი ყველაზე პოპულარული კონცეფცია მეხსიერებაა. მიუხედავად იმისა, რომ AI პლატფორმებს ის უკვე აქვთ და წარსული საუბრების აღდგენა შეუძლიათ, მეხსიერება მონაცემთა მოდელი არ არის. მეხსიერება გეუბნებათ, რა მოხდა, მოდელი კი განსაზღვრავს, რა შეიძლება მოხდეს. სრულფასოვანი მოდელი ადგენს იდენტობას, სტატუსს, ურთიერთკავშირებს, უფლებებსა და შეზღუდვებს. მეხსიერება ფორმალურად ვერ წარმოადგენს მომხმარებელს, კონტრაქტს, შესაბამისობის წესს ან სამუშაო პროცესის სტატუსს. კომპანიები კი სწორედ სტრუქტურებზე დაფუძნებით ოპერირებენ და არა მოგონებებით.
სწორედ სტრუქტურის არარსებობა ხსნის იმ უცნაურ ტენდენციას, რომ რაც უფრო ძლიერდება AI, მით უფრო მეტ ადამიანურ რესურსს მოითხოვს მისი დანერგვა. ტექნოლოგიური გიგანტები იძულებულნი არიან, თითოეულ მომხმარებელთან გაგზავნონ ინჟინრები ბიზნესპროცესების შესასწავლად და შეზღუდვების დასაწესებლად. სანამ ეს დამაკავშირებელი ფენა ხელით იქმნება, ინდუსტრია რჩება ინდივიდუალურ საკონსულტაციო მომსახურებად და ვერ იქცევა გლობალურ პლატფორმად. დეველოპერებს შეუძლიათ პროგრამების შექმნა SQL-ზე ან ვებზე, რადგან იქ წესები და შეზღუდვები პროგნოზირებადია. ხელოვნურ ინტელექტში კი ყოველი ახალი დანერგვა კომპანიის უნიკალური სპეციფიკის თარგმნის მცდელობაა.
ბევრი კომპანია დღეს სვამს კითხვას, თუ როგორ დაამატოს AI უკვე არსებულ სამუშაო პროცესებში. რეალურად კი უნდა იკითხონ, სამუშაოს როგორი ფორმალური მოდელი მისცემს AI-ს კომპანიის შიგნით უსაფრთხოდ და განმეორებად რეჟიმში ოპერირების საშუალებას. ეს ახალი ფენა არ იქნება მორიგი ჩატბოტი ან უფრო გრძელი ბრძანება (prompt). ეს იქნება ფორმალური სტრუქტურა, რომელიც წარმოადგენს იდენტობებს, უფლებებს, პროცესებსა და ბიზნესსემანტიკას ისე, რომ ის გასაგები იყოს როგორც მანქანისთვის, ისე ადამიანისთვის.
კორპორაციული AI-ის ინდუსტრიული ერა მაშინ დაიწყება, როდესაც ტექნოლოგია უფრო სტრუქტურირებული გახდება. მეტაფორას შეუძლია შთააგონოს პროდუქტი, მაგრამ ინდუსტრიას მხოლოდ ფორმალური მოდელები ქმნიან.
წყარო: Fast Company
