Стоит напомнить, что в основе инновационного «маховика» ИИ лежит цикл обратной связи: данные – знания – опыт – новые данные. Оптимизация емкости и скорости этого цикла обратной связи является важной составляющей планирования.
Необходимая макросреда
Предприятия и научно-исследовательские институты не могут работать без хорошей макросреды. Национальный китайский интеллектуальный план призывает к созданию интеллектуальной инфраструктуры на уровне страны. Ведь чтобы встретить эру искусственного интеллекта, необходимо создать надлежащую почву.
Во-первых, необходимо обеспечить беспрепятственный доступ к данным. Данные становятся стратегическим активом для многих организаций и могут рассматриваться как новый тип «природных ресурсов». Для правительств, в частности, данные могут быть полезны в процессе разработки стратегии политического управления. Это может послужить стимулом для более широкого внедрения инноваций.
Во-вторых, нужны инструменты и платформы с открытым исходным кодом. Эра искусственного интеллекта требует нового стека программного обеспечения Silicon+. При этом важно, чтобы инструменты и платформы с открытым исходным кодом, такие как PaddlePaddle, были доступны и разработчикам, и новаторам. Глядя в будущее, мы должны постоянно снижать степень участия человека в процессах и передавать задачи инструментам и модулям. Например, AWS (Amazon Cloud Service) делает проще вычисления, а некоторые AI-as-a-service (AI-Service) делают технологии ИИ более доступными.
В-третьих, новаторы должны быстро создавать рыночные и политические условия для своих продуктов и пользователей. Это также очень важно. Потому что инновационный «маховик» ИИ требует быстрого цикла обратной связи.
В-четвертых, в начале эпохи искусственного интеллекта поощряются непрерывные прикладные исследования. В частности, разработка ML-алгоритма (машинного обучения), который может получать знания из данных и создавать опыт – ядро инновационного «маховика». На данном этапе развития ИИ непрерывные исследования – важная составляющая деятельности для всех предприятий этой сферы.
В-пятых, следует озаботиться образованием. Требования ИИ к человечеству неизбежно приведут к проблеме нехватки талантов. Образование должно стать обширнее и качественнее для того, чтобы для проектирования и реализации алгоритмов машинного обучения хватало человеческого ресурса.
Наконец, должен быть сформирован новый структурированный подход, превращающий