Ключевые идеи книги: Искусственный интеллект для HR. Как использовать ИИ для поддержки и развития успешных сотрудников. Бен Юбенкс

Smart Reading

Smart Reading. Ценные идеи из лучших книг

Это саммари – сокращенная версия книги «Искусственный интеллект для HR. Как использовать ИИ для поддержки и развития успешных сотрудников» Бена Юбенкса. Только самые ценные мысли, идеи, кейсы, примеры.

Искусственный интеллект – давно не техническая новинка: это компаньон, которому мы охотно доверяем решение самых разных проблем. Где-то ИИ дает нам подсказку, где-то и вовсе полностью заменяет человека.

Один из самых важных вопросов: уничтожит ли ИИ рабочие места? Если да, то что делать миллионам безработных? Если нет, то что делать миллионам тех, чья работа никогда не будет прежней?

Бен Юбенкс – мировой эксперт в области развития сотрудников. Он знает все про то, как нанимать и мотивировать лучших работников. И он смотрит на будущее с оптимизмом. Его книга – это переосмысление HR с точки зрения неизбежных перемен. Что может быть интереснее, чем взгляд на проблему квалифицированного и очень осведомленного оптимиста?

В формате PDF A4 сохранён издательский дизайн.

Ключевые идеи книги: Искусственный интеллект для HR. Как использовать ИИ для поддержки и развития успешных сотрудников. Бен Юбенкс

Оригинальное название:

Artificial Intelligence for HR: Use AI to Support and Develop a Successful Workforce

Автор:

Ben Eubanks

www.smartreading.ru (http://www.smartreading.ru/)

Как устроен ИИ

Что такое искусственный интеллект (ИИ)? Одного общего определения нет. Правильнее говорить о множестве технологий, управляемых ИИ. Когда мы вызываем такси, смотрим видео в Сети, покупаем билет на самолет онлайн, позволяем сканировать себя в аэропорту, мы имеем дело с ИИ. Его работа основана на четырех ключевых факторах:

1. Машинное обучение, в основе которого – анализ повторяющихся паттернов: слов, изображений и т. д.

2. Нейросети. Структура компьютерной сети подобна структуре мозга. Мозг состоит из нейронов: чем больше мы узнаем и делаем, тем больше связей формируется между нейронами; эти связи и есть ум. Компьютер обрабатывает информацию, пропуская ее через множество слоев нейросети. Скажем, если машина распознает изображение, то первый слой нейросети имеет дело с массой необработанных пикселей. «Нейроны» следующего слоя складывают из этих пикселей штрихи. Следующий слой комбинирует из этих штрихов круги и квадраты. Наконец, все вместе складывается в целостное изображение.

3. Глубокое обучение. Чем больше таких слоев, тем глубже сеть, тем она умнее.

4. Обработка человеческого языка. Еще недавно нейросети изучали язык путем контролируемого обучения: получали правильные входные данные, а затем учились выдавать результат, соответствующий заданным параметрам. Это было долго и неэффективно. Ныне нейросети с помощью глубокого обучения умеют учить языку сами себя. Благодаря этому голосовые помощники и чат-боты общаются с нами все эффективнее.

Нейросеть GPT-3, разработанная компанией OpenAI, умеет писать не только инструкции и пресс-релизы, но даже стихи.

Что поручить ИИ

ИИ наиболее эффективен, когда имеет дело с огромным количеством исходных данных, но при этом решает узкоспециальную задачу. При этом компьютер уже обыгрывает человека в шахматы, но все еще путает кошку и тумбочку. Таков парадокс Моравека[1 - Парадокс Мора-века – назван по имени знаменитого австралийского робототехника и футуролога Ханса Мора-века (род. в 1948 г.).]: чем древнее навык, которым должен овладеть ИИ, тем труднее ему это сделать.

Игра в шахматы, решение задач, создание текстов – за это отвечают самые молодые с эволюционной точки зрения отделы нашего мозга. А вот ходьба относится к навыкам, контролируемым самыми древними участками мозга. Неудивительно, что нынешние роботы такие неуклюжие.

Какие же из рабочих процессов надо переложить на ИИ? Те, которые:

? связаны с большими объемами данных;

? все еще управляются вручную;

? чреваты большим количеством ошибок, вызванных человеческой рассеянностью.

Кроме того, любому продуктивному работнику знакома матрица Эйзенхауэра[