ОТ ШАХМАТ ДО БИЗНЕСА: ЧТО ОБЪЕДИНЯЕТ ПОРАЖЕНИЕ КАСПАРОВА И КРАХ KODAK
Когда-то все было проще. Советские дети рассматривали портреты Капабланки и Алехина в «64 – Шахматное обозрение» ♟, а Гарри Каспаров казался вечным. Но в 1997 году случилось то, что можно назвать «пророческой» дуэлью человека и машины 🤖. Супергроссмейстер проиграл Deep Blue, и мир слегка ахнул: неужели теперь и нам крышка? А ведь это было только начало…
Часть первая. Шахматы и новые правила игры ♔
Если посмотреть с точки зрения классической логики, то шахматный компьютер от IBM заранее был обречен на успех — он мог просчитать миллионы вариаций за секунду ⚡. Но почему же сегодня, несмотря на колоссальные мощности современных шахматных движков, лучшим решением считаются «командные игры» человека и ИИ? Потому что одно лишь наличие знаний (в данном случае — способность перебирать варианты) уже не гарантирует победу. Нужно ещё понимать, когда и как эти знания использовать 🤔.
Здесь и начинается новый виток диалога «калькуляция против контекста» 📊. Представим два режима:
Часть вторая. Почему «иметь знания» — не та суперсила, что прежде 📚
В прошлом веке человек, прочитавший все тома БСЭ, буквально сиял в обществе — энциклопедические способности ценились как высший пилотаж. И это было правильно, ведь доступ к информации был ограничен. Но сегодня машина умеет «проглотить» эту БСЭ целиком и дополнить её миллионами статей из открытых источников за полсекунды 🤯.
Однако данные опросов и исследований показывают: предприятия, которые внедряют ИИ, периодически испытывают «цифровую ломку» — у них есть умные модели, кластеры, нейронные сети, а вот что со всем этим делать и когда нажимать на кнопку «Go», понимают не все 😵💫. В итоге имеем феномен «горы знаний без горы результатов». Упрятать всю корпоративную мудрость в облако — легко, но она сама по себе не конвертируется в решения и прибыль. Нужен… кто бы вы думали? Человек, который задаёт наводящие вопросы и указывает, в каком направлении машине «копать» big data 🕵️♂️.
Часть третья. Сила вопросов и роль человека ❓
Вот тут и вступает в игру знаменитая формула: «Задавать вопросы важнее, чем знать ответы» 💡. Когда мы хотим узнать, насколько ИИ окажется полезен компании, медицине или финансам, получается парадокс: ИИ может выдать ответ, но только если к нему обратились с корректным запросом.
- В бизнесе 💼: Модель предскажет тренды продаж, но конечное решение, почему важен этот тренд и как им воспользоваться — остаётся за топ-менеджерами.
- В медицине 🏥: Алгоритм найдёт миллионы похожих снимков МРТ и скажет: «Да, это онкология второй стадии». Но нужно ещё решить — какое лечение выбрать, какую схему взаимодействия с пациентом выстроить, какой риск этики и побочных эффектов.
- В финансах 💸: Автоматизированные системы могут проводить высокочастотную торговлю. Но «баффеты» мира смотрят на те сигналы, которые в базу данных может не попасть: психологию рынка, поведение «толпы», геополитику.
Именно здесь проверяется живая компетенция: человека, который спрашивает, сопоставляет и делает выводы 🤝.
Часть четвёртая. Когда знать «что-то» — мало, важно знать «куда» и «зачем» ⚖️
Взгляните на два сюжета. С одной стороны, Airbnb, которые спросили: «А не хотят ли путешественники вместо стандартных номеров чего-то посвежее?» ✈️. На другом поле — Kodak, великая компания, первой изобретшая цифровую камеру 📷, но так и не решившаяся применить своё же открытие. Почему? Потому что не смогли вовремя задать вопрос: «А не меняется ли весь рынок фотографий прямо сейчас?»
В результате, Airbnb — суперуспешный «юникорн» 🦄, а Kodak в 2012-м заявила о банкротстве. Изобретать-то умели, а вот рискнуть и применить новшество — не хватило смелости или видения.
Часть пятая. Контекст решает 🔑
Итак, в 2025-м нам обещают экономику, где ИИ напишет ваши статьи, ваши заметки, да и, возможно, сценарий к следующему фильмцу 🎬. Но решающий фактор — человеческий интеллект, который решит, где и когда такую технологию использовать.
- Юристы будущего ⚖️ будут не просто помнить все параграфы, а уметь просить ИИ анализировать судебную практику под правильным углом.
- Специалисты по данным 📊 уже не гонятся за «топовыми» алгоритмами, а умеют формулировать конкретную бизнес-проблему: какой показатель мы хотим улучшить и почему?
- Врачи 🏥 продолжают быть людьми, способными учесть этику, психологию, социальные факторы — то, что машинному алгоритму доступно лишь в виде сухих цифр.
Часть шестая. Финальная нота 🎼
Все это похоже на историю с Гарри Каспаровым, который, вопреки проигрышу Deep Blue, сегодня говорит: «У машин — расчёт, у людей — понимание» 🤖🤝. Казалось бы, мы капитулировали в числе и скорости, но именно человек задаёт контекст.
Получается, новый выигрышный план: уже не собираем как можно больше информации (здесь нас ИИ побьёт одной левой), а ищем умные пути применения и задаём острые вопросы 🔥. Такая себе «человеко-машинная гармония», в которой гениальность алгоритмов раскрывается через точные запросы и глобальные цели, придуманными людьми.
Как говорил Капабланка, «каждая партия шахмат — это загадка, которую надо разгадать заново» ♟. Но теперь вместо одной головы — целый цифровой «мозговой центр». И всё равно решающее слово — за нами. Потому что ставить задачи — это искусство, а уметь находить правильный вопрос в нужный момент — это и есть современный эталон интеллекта.
Подписывайтесь на мой Telegram-канал: https://t.me/druzin. На нём я делюсь инсайтами, рассказываю о профессиональной жизни и своих путешествиях 🛫.