Форсайт и искусственный интеллект

Благодаря машинному обучению, плоды среднесрочного технологического форсайта имеют все шансы в недалёком будущем превратиться в коммодити на информационных рынках. Но покамест форсайтеры-люди ходят гоголем и просят солидные гонорары.

Не могло быть, чтобы от скрещивания кривой Гартнера с форсайтом не родились какие-нибудь дети.

Два молодых китайских учёных из Государственной научной библиотеки Академии наук Китая Шяли Чен (Xiaoli Chen) и Тао Хан (Tao Han) на конференции TEMSCON, которую проводил в июне 2019 в Атланте Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), представили доклад о том, как тестировали алгоритмы машинного обучения с учителем (supervised machine learning) для раннего выявления «потенциально подрывных» (potentially disruptive) технологий [1].

Главная идея: поскольку для надёжного предсказания будущего необходимо собирать и интепретировать колоссальное количество факторов, искусственный интеллект способен делать это лучше человека. Алгоритмы машинной интерпретации, запитываемые данными «вручную» [2-4], как и алгоритмы автоматического сбора данных с человеческим – экспертным – синтезом уже применялись в форсайте [5-8]. Но Шяли Чен и Тао Хан решили задействовать ИИ как для непрерывного получения данных из многочисленных источников, так и для анализа и интерпретации. Вероятно, ими двигало стремление полностью устранить человека из форсайта и превратить прогнозы если не в коммодити, то в добротный товар, продаваемый по доступным ценам на информационных рынках.

Я подозреваю Шяли Чен и Тао Хана в замахе на многофакторное прогнозирование будущего, а не только на выявление подрывных технологий, несмотря на то, что в статье они фокусируют себя довольно узко. Пройдясь с помощью цитаты [9] по «Дилемме инноватора» за то, что из 77 технологий, названных в книге подрывными, лишь 7 отвечают критериям такого статуса, сформулированным самим же Кристенсеном, Шяли и Тао предложили собственные признаки потенциально подрывной технологии, которые и заложили в свою модель:

1. Должна наличествовать «подрываемая» технология (или, чаще, технологии).
2. Подрывная технология значительно быстрее, чем стабильная (sustainable), достигает оптимума эффективности.
3. Подрывная технология влечёт за собой существенные социально-экономические последствия.

То есть, deus ex-machina, задуманный Шяли и Тао для исследования технологий, на деле будет появляться на сцене с вестями о больших переменах в жизни множества людей.

Шяли Чен и Тао Хана по сути своих занятий – библиотекари. Поэтому из всего пантеона методов форсайта они выбрали библиометрику, хорошо алгоритмизируемый количественный доказательный метод. Организовав автоматический сбор данных для своей модели из Google Trends, Google Book Ngram, научных статей Scopus и Бюро патентов США, китайские исследователи обратились к экспертам-людям для того, чтобы те постфактум маркировали 387 состоявшихся технологий из списка Gartner Hype Cycle за период 1995-2018 как «подрывные» и «обычные». Таким образом были подготовлены данные и эталонная категоризация для машинного обучения.

История, увы, обрывается на самом интересном месте. Шяли и Тао протестировали и сравнили четыре алгоритма обучения, использовав кривую Гартнера и мнения экспертов в качестве «учебного пособия» для ИИ. Доклад китайских товарищей констатирует, что один из алгоритмов превосходит другие (но не решающе) и теперь необходимо продолжить исследования в направлении машинного форсайта. Какие конкретно потенциально подрывные технологии выявил их цифровой ученик в результате обучения, на конференции в Атланте сказано не было.

Очень любопытен один из источников, на который ссылаются Шяли Чен и Тао Хан, – британский Intellectual Property Office. В 2010 году он предложил использовать для форсайта подрывных технологий «автоматический алгоритм патентного поиска, тренируемый путём экспертной настройки весовых коэффициентов на базе ретроспективной модели» [10]. Во-первых, это вполне доступная для реализации в домашних условиях штука (разве что страшно звучит). Во-вторых, британцы предлагают с помощью их алгоритма обнаруживать на дальних подступах не только подрывные технологии, но и технологии «двойного бума» (double boom), что, на мой взгляд, ценно, так как последние представляют очевидный стратегический интерес для компаний. (Что такое технологии "двойного бума" объясняется в [11].)

Написал я всё это потому, что сегодня мне приснилось, будто мы живём в мире победившего блокчейна, где все транзакции необратимы. Проснувшись, я полез в Google Trends, оттуда пошёл к Гартнеру, который успокоил: у нас ещё есть от 2 до 5 лет (см. картинки).