Aštuntajame dešimtmetyje, kai tai tikrai buvo apie silicį, Steve’as Blankas suaugo kaip verslininkas Silicio slėnyje, o iki 1990-ųjų jis įkūrė arba dirbo keturiose aukštųjų technologijų įmonėse. Galiausiai jis pasinaudojo šia patirtimi, kad sukurtų klientų ugdymo modelį, įkvėptą mokslinio metodo; reikia parengti įvairias hipotezes, tada jas išbandyti ir kartoti. Šis modelis tapo pagrindu, ant kurio buvo sukurtas taupaus paleidimo judėjimas, kurio „minimalus gyvybingas produktas“, „pivotas“ ir kitos sąvokos pateko į pagrindinę leksiką.
Dabar Blankas, dėstantis verslumą Stenfordo universitete, galvoja apie tai, kaip dirbtinio intelekto įrankiai yra pasirengę pakeisti jo lieso paleidimo metodą – sustiprinti hipotezių tikrinimo procesą, kurti naujus produktus ir kurti verslą tokiu greičiu, kurio žmonės niekada negalėtų prilygti.
Kaip AI ir mašinų mokymasis paveiks verslumą, inovacijas ir MTTP?
Tuščia: Tiesą sakant, buvau priblokštas, kad (Lean Startup) pasirodė ne mada, o tikrai pagrindiniai principai, kaip kurti dalykus. Buvo šimtai pakartojimų, bet grįžtama prie hipotezių tikrinimo, minimalių gyvybingų produktų ir kt.
Nesunku įsivaizduoti, kad tai automatizuoja AI: ryte galėčiau sukurti 100 skaitmeninių klientų archetipų ir užpildyti svetainę su 1000 jiems patikusio produkto vaizdų. Iki popietės jis galėjo atlikti A/B testavimą su tūkstančiais virtualių testų. Pagrindinės idėjos yra tos pačios, bet kai mašina ją valdo, palyginti su žmogumi? Dar nieko nematei.
Kaip įsivaizduojate žmogaus išradėjų ir dirbtinio intelekto bendradarbiavimo vystymąsi?
Tuščia: Mokslinis metodas yra 500 metų senumo metodas, kurį iki šiol taikė žmonės. Kitas lūžis gali būti tada, kai mes atiduosime tuos problemų rinkinius mašinoms, ir jie pradės suvokti apie išradimus, kurių žmonės niekada nebūtų matę. Mes pradedame matyti kai kuriuos dalykus, pradedant elektroninio projektavimo automatizavimu ir baigiant skaičiavimo skysčių dinamika – būdais spręsti problemas, kurios dar nebuvo išrastos.
Aš visada grįžtu prie AlphaFold (AI sistema iš Google DeepMind, kuri skaičiavimo būdu numato baltymų struktūras). Per 75 metus išsiaiškinome 10 000 baltymų struktūrų; „AlphaFold“ išsiaiškino 200 mln. Jei tai būtų žmogus, jis būtų gavęs Nobelio premiją.
Ką patartumėte išradėjams, norintiems integruoti dirbtinį intelektą į savo kūrybinius procesus?
Tuščia: Mano patarimas visiems, dalyvaujantiems bet kurioje savo karjeros dalyje, yra toks: kas šešis mėnesius skirkite tris dienas ieškodami naujausių įrankių jūsų erdvėje ir aplink ją. Pokyčio delta tempas vis dar didėja ir tikėtina, kad vienas (išankstinis) susikirs su jūsų domenu. Dabar tai gali būti teigiama arba neigiama, tačiau neturėtumėte stebėtis. Kas šešis mėnesius tai neatrodys kaip paskutiniai šeši mėnesiai.
Kaip verslininkai ir išradėjai turėtų galvoti apie savo vaidmenų išradimą dirbtinio intelekto amžiuje?
Tuščia: Jei vis dar būčiau verslininkas, kurčiau įmonės programinę įrangą – SAP arba „Salesforce“ atitikmenį, kuris veikia iki galo liesos (paleisties) principus. Iš pradžių tai būtų žmogaus padedamas mašininis mokymasis, o po kurio laiko tikriausiai net nebereikės kito žmogaus, išskyrus žmogų, kuriam išspjautų rezultatą. Matome (AI) automatiškai generuoja svetaines ir kodą. Įsivaizduokite, kaip jį naudojate, kad sujungtumėte liesos metodiką.
Man patinka rodyti žmonėms šią XX a. XX amžiaus trečiojo dešimtmečio nuotrauką: visas kambarys vyrų skaito skaičiavimo mašinas ir skaičiuoja aktuarines lenteles draudimo bendrovėje. Žinote, kaip dabar atrodo tas kambarys? Nieko. Tai neegzistuoja. Tačiau mes nepatyrėme masinio nedarbo. Žmonių darbai tiesiog pasikeitė. Štai kodėl aš linkęs būti optimistas. Programuotojai taps operatyviais inžinieriais; baltymų dizaineriai pradės dirbti su sudėtingesniais dalykais. Praeityje mes pakeitėme daug šių didelės vertės darbų, ir pasaulis nesibaigė.
Iš jūsų svetainės straipsnių
Susiję straipsniai visame internete
