Hvordan maskiner lærer os at være mere innovative

Teknologi kan stadig ikke simulere menneskelig intelligens til at løse komplekse problemer, i et variabelt miljø og med delvis information. Men det nærmer sig. Et eksempel er tilfældet med autonome køretøjer, i stand til at træffe optimale beslutninger i realtid, takket være komplekse algoritmer, der tager højde for flere data.

Et andet eksempel er AlphaZero, algoritmen udviklet af DeepMind, Googles afdeling for kunstig intelligens, om hvilken Videnskab for nylig offentliggjort en artikel. AlphaZero er i stand til at vinde i brætspil, der er de mest komplekse for det menneskelige sind:skak, shogi (japansk skak) og go (traditionelt kinesisk brætspil).

AlphaZeros vigtigste fremskridt ligger i, at den er baseret på en selvlærende algoritme fra bunden (deraf dens navn). Ja, bare at kende spillereglerne, det er i stand til at begynde at spille og lære alene, nå højt niveau af viden, der er i stand til at besejre de bedste maskiner (og, selvfølgelig, ethvert menneske) i et par timers selvlæring. Det besejrede de bedste spilprogrammer som Stockfish (skak), Elmo (shogi) eller AlphaGo (go). I modsætning til AlphaZero, disse andre programmer baserer deres beslutninger på den viden, som mennesker tidligere har erhvervet gennem tusindvis af timers leg og analyse.

I tilfælde af AlphaZero, maskinens logik er forskellig fra den menneskelige, hvilket gør sine spilstrategier nogle gange overraskende. Nogle af dem kunne have været betragtet som risikable eller endda dumme, såsom at placere et stykke i midten af ​​brættet i en position med (formodet) sårbarhed eller ofre brikker, der generelt betragtes som uundværlige - men som i sidste ende fører til sejr. En af konklusionerne er, at det menneskelige sind kan være en byrde for at beslutte rationelt og effektivt.

Den måde, hvorpå AlphaZero lærer og vinder, giver os nogle spor om, hvordan nye forstyrrende ideer kan ændre organisatoriske sammenhænge og stabile markeder.

Fra starten, uden forudfattede ideer

I mange brancher, der er blevet radikalt transformeret, nøglespillerne i paradigmeskiftet er ofte ikke de vigtigste konkurrenter til stede på markedet, men enkeltpersoner, samfund eller virksomheder, der, på den ene side, kender de tekniske baser godt nok, og på den anden side, er skuespillere fra periferien, hvilket giver dem frihed til at skabe og frækhed til at foreslå noget nyt.

For eksempel, Steve Jobs, Steve Wozniak og Bill Gates udviklede pc -industrien i skyggen af ​​de store it -virksomheder i øjeblikket, på samme måde som Netflix i øjeblikket trodser den traditionelle filmindustri, eller Uber ændrer taxans traditionelle koncept. Som i tilfældet med AlphaZero, det er vigtigt ikke at bygge på tidligere succeser, men at anvende Joseph Schumpeters princip om "kreativ ødelæggelse", hvorefter revolutioner finder sted inden for systemer, ved at ødelægge etablerede standarder for at erstatte dem med nye.

Søger effektivitet inden for innovation

AlphaZeros succes er ikke baseret på en højere computerkapacitet end andre maskiner, men på det faktum, at det træffer beslutninger på en meget mere selektiv og effektiv måde. I stedet for at analysere alle de mulige kæder af forskellige mulige positioner, den betragter kun de mest lovende bevægelser. I det nuværende konkurrencemiljø, innovation er afgørende, men det er ikke nok. Det er også nødvendigt at være effektiv, mens du nyskaber, at udvikle innovative produkter før konkurrenterne, da enhver konkurrencefordel bare er midlertidig:den eksisterer kun i den tid, der er nødvendig for, at konkurrenterne kan nå det samme innovationsniveau.

AlphaZero kan træffe usammenhængende beslutninger i henhold til det nuværende paradigme (menneskelig læring), men i sidste ende fører dens strategi til sejr. På samme måde, i erhvervslivet, de tilsyneladende vildeste beslutninger viser sig nogle gange at være de mest relevante. For eksempel, Andy Grove, CEO for Intel, i midten af ​​80'erne, fik sine kolleger og investorer til at forstå, at den bedste løsning var at stoppe med at sælge pc -minder og i stedet satse på udviklingen af ​​mikroprocessorer (og han tog ikke fejl).

Fokus på innovation, ikke produktet

Selvom AlphaZero har et klart mål, at vinde spillet, den forsøger ikke konstant at replikere tidligere succeser. Dens strategi for at vinde er baseret på systematisk anvendelse af en læringsmetode. På samme måde, innovation i organisationer fokuserer ofte på at forbedre produktet baseret på eksisterende processer. Få virksomheder overvejer at innovere i organisatoriske processer og, i særdeleshed, i innovationsprocesser. For eksempel, de kreative rutiner, der blev introduceret hos Pixar eller Google, tillader udvikling af nye produkter, der ikke ville have været muligt med traditionelle metoder.

I betragtning af AlphaZeros ubestridelige succes i brætspil, det kunne fejlagtigt tolkes, at en maskine snart vil være i stand til at træffe beslutninger som et menneske. AlphaZero beslutningsproces er baseret på klare og stabile spilleregler. Ved ændring, dårligt definerede eller usikre miljøer, det ville tage lang tid at tilpasse sig selv. Imidlertid, vi kan analysere sine beslutningsprocesser for bedre at forstå vores. Maskinen lærer ikke længere af mennesker, det er at lære alene. Nu, det er på tide, at mennesker lærer af maskinen.

Denne artikel er genudgivet fra The Conversation under en Creative Commons -licens. Læs den originale artikel.