Проекты искусственного интеллекта (ИИ) становятся обычным явлением как для крупного бизнеса, так и для предпринимателей. В результате многие люди, не имевшие опыта работы с ИИ, теперь возглавили проекты ИИ. Почти 5 лет назад это случилось со мной впервые, и с тех пор я многому научился. Итак, вот шесть вещей, которые мне хотелось бы знать, когда я делал свой первый проект по искусственному интеллекту.

1. Данные — самая дорогая часть

Об ИИ часто говорят как о технически очень сложной, требующей значительных ресурсов для разработки. Но на самом деле это не полная правда. Разработка может быть дорогостоящей, но подавляющая часть работы и необходимых ресурсов обычно связана со сбором, очисткой и подготовкой данных для разработки.

Данные также являются наиболее важным элементом при попытке заставить ИИ успешно выполнять свою работу. В результате при создании моделей ИИ всегда следует отдавать предпочтение превосходным данным перед превосходными технологиями.

Поэтому при составлении бюджета для проекта ИИ убедитесь, что вы выделяете большую часть времени и денег на получение большого количества данных хорошего качества. И помните, что вам может даже понадобиться постоянно получать свежие данные, если в домене, в котором вы работаете, меняются условия.

2. Технология ИИ доступнее, чем вы думаете

За очень короткое время ИИ совершил скачок от необходимости специалистов по данным и инженеров по машинному обучению к тому, что теперь мы можем создавать модели ИИ без единой строки кода. В последние годы появилось множество поставщиков AutoML (автоматического машинного обучения), и они быстро совершенствуются. Это означает, что для начала работы с ИИ не требуется таких больших инвестиций, как раньше.

Сбор данных и человеческие процессы, такие как обучение и адаптация, по-прежнему требуют тяжелой работы, и их нельзя недооценивать.

3. ИИ экспериментальный

Разработка ИИ — это экспериментальный процесс. Вы не можете знать, сколько времени потребуется, чтобы разработать то, что вы задумали, и насколько это будет хорошо. В некоторых случаях вы даже не можете быть уверены, что ИИ является возможным решением вашей проблемы, прежде чем пытаться.

Лучший способ добиться успеха в подобных неопределенных условиях проекта — это ограничить сроки и поэтапно финансировать проект. Устанавливайте короткие вехи и выделяйте больше средств на проект только в том случае, если цели для каждой вехи были достигнуты или, по крайней мере, вы видите значительный прогресс. Если вы профинансируете весь проект заранее, вы можете в конечном итоге вложить все свои деньги в тупик, который можно было бы обнаружить раньше.

4. Четко определите, в чем успех вашего проекта

Прежде чем приступить к работе, вы должны очень четко определиться со своими заинтересованными сторонами, как будет выглядеть успешный проект. Новые технологии, такие как ИИ, могут быть быстро приведены в соответствие с золотыми стандартами, которых они никогда не достигнут. Если ожидания не совпадут до начала, вы можете в конечном итоге подумать, что сделали фантастическое решение, в то время как некоторые из ваших заинтересованных сторон будут разочарованы. По моему опыту, одно и то же решение ИИ может удивить одних людей и показаться новым другим.

Хороший способ справиться с этим — заставить все заинтересованные стороны согласиться с тем, что первая версия ИИ должна просто обеспечивать статус-кво. Оттуда вы можете улучшать и постепенно увеличивать значение.

5. Пользователи потеряют чувство контроля

Может быть трудно объяснить внутреннюю работу и причины вывода ИИ. В то же время вы не можете точно знать, какой результат он даст при заданном входе. Это заставит его чувствовать себя таким же или даже более непредсказуемым, чем люди, выполняющие те же задачи. Поскольку пользователи ИИ не могут задавать вопросы или знать, будет ли иметь значение обратная связь с ИИ, пользователи часто теряют чувство контроля.

Чтобы избежать этого чувства, вы должны прежде всего подготовить пользователя этой новой парадигмы. Гораздо проще, если они согласятся на эти условия до того, как попробуют ИИ. Если возможно, вы также можете предоставить механизмы обратной связи, чтобы пользователи, по крайней мере, чувствовали, что они могут что-то изменить. Не то, чтобы это срабатывало каждый раз, но это лучше, чем ничего.

Также неплохо управлять ожиданиями с помощью правильного повествования. Уточните, является ли ИИ системой принятия решений, которая принимает решения самостоятельно, или системой поддержки, которая просто предлагает. Четко понимая назначение ИИ, пользователи обычно быстрее привыкают к нему.

6. Люди по-разному понимают, что такое ИИ

Как правило, у всех разное понимание ИИ. Менеджеры, пользователи, разработчики и все другие заинтересованные стороны будут иметь свое уникальное понимание того, что такое ИИ на самом деле. Это очень справедливо, поскольку у ИИ нет однозначного определения, но это будет источником проблем, если все участники проекта будут иметь разное понимание того, что происходит. Поэтому, прежде чем приступить к проекту, убедитесь, что никто не думает так же, как вы. Четко объясните, что для вас значит ИИ и как вы к нему подойдете.