Hogyan hat a mesterséges intelligencia a gazdaságra, hogyan lehet beilleszteni egy cég mindennapi működésébe a gépi tanulás eredményeit, milyen hatással lesz ez a munkára? Agrawal, Gans és Goldfarb könyve ezeket a kérdéseket járja körül.
A könyv alaptétele egyszerű, a predikció (a szerzők így neveznek mindent, ami a hiányzó információ megtippelését jelenti, vagy adatokra alapozva információt szolgáltat) egyre olcsóbbá válik a technológia fejlődésével. Agrawal és tsai szerint azonban a gazdaságtörténet arra tanít minket, hogy ilyenkor gyors és alapvető átalakulás történhet, maga a kötet arra tesz kísérletet, hogy bemutassa, mi vár ránk. A kötet öt részre oszlik, az első magát a predikciót, azaz a gépi tanulást mutatja be, a második a predikció szerepét a döntéshozatalban, a harmadik az eszközöket, a negyedik a stratégia alkotást, az utolsó pedig a lehetséges társadalmi hatásokat.
A könyv legérdekesebb részei azok, amikor a három szerző a Creative Destruction Labs-ben végzett munkája kapcsán egy-egy cégről ír. A CDL-ben mentorált cégek nagyobbik része a University of Toronto deep learning laborjából kerül ki, ahol maga Hinton (a deep learning atyja) is dolgozik. A mentoráltak számára kidolgozott AI canvas remekül összesűríti, hogy milyen alapvető dolgokat kell végiggondolni egy intelligens rendszer tervezése során.
Azoknak, akiket az érdekel, hogy saját területükön miképp tudnának alkalmazkodni korunk kihívásaihoz, nem igazán ad válaszokat a kötet. Habár a szerzők bevallott célja, hogy inkább egy elméleti keretet nyújtsanak a kész megoldások helyett, a startup vonalon kívül eléggé elnagyoltan írnak. Ha valakit az izgat, hogyan állíthatja át üzletét az adatok és a mesterséges intelligencia korának megfelelő üzemmódba, akkor a blogunkon korábban már bemutatott, The Mathematical Corporation című könyvvel jobban jár.
- Ajay AgrawalJoshua Gans, Avi Goldfarb: Prediction Machines: The Simple Economics of Artificial Intelligence, Harvard Business Review Press, 2018
