MI iespēju robežas nosaka dabiskais intelekts

Šādi ierobežojoši nosacījumi pastāv jebkurā uzņēmēja darbības jomā neatkarīgi no tā, vai viņš tos apzinās vai ne. Lai darbība jebkurā jomā būtu iespējama, ir nepieciešama zināma saskaņotība ar vidi. Piemēram, nav iespējams mājas pamatus izbūvēt gaisā; šāda darbība nav saderīga ar šāda veida vidi. Tādējādi datu novērtēšana vienmēr notiek zināmās robežās. Un tikai pēc tam, kad šīs robežas ir zināmas, kļūst iespējams strukturēt datus, izveidot attiecības starp tiem un izveidot holistisku zināšanu sistēmu.

Starp citu, tieši šī atziņa ir pamatā parādībai, ko mēs saucam par rūpnieciskajām revolūcijām. Vienkārši vienas zināšanu sistēmas kļūst tik ļoti pārākas par citām zināšanu sistēmām, ka sākas sprādzienveidīgs efektivitātes un produktivitātes pieaugums.

Zināšanu evolūciju pašu par sevi raksturo pakāpeniska jaunu ierobežojumu ieviešana. Šim faktoram jau izsenis tiek pievērsta uzmanība. Piemēram, māla apdedzināšanas tehnoloģija ļoti precīzi nosaka, kurš māls ir piemērots un kurš nav, kuras krāsvielas ir piemērotas un kuras nav.

Jo precīzākas kļūst zināšanas, jo stingrāk tās regulē dažādi ierobežojumi un aizliegumi.

Līdzīgs process notiek sportā. Piemēram, futbolā ir stingri noteikumi, kas ierobežo sportistu patvaļīgu rīcību un prasa par visiem 100 % ievērot noteikumus. Tas palīdz palielināt improvizācijas iespējas. Futbols, pateicoties stingriem noteikumiem, piemēram, aizliegumam spēlēt ar rokām, izceļas ar savu informatīvumu, sarežģītību un neparedzamību un šajos parametros bieži vien pārspēj citus sporta veidus.

Analizējot veiksmīgu cilvēku vai uzņēmumu sniegumu, mēs bieži riskējam saskatīt kaut ko pilnīgi atšķirīgu no tā, kas faktiski ir bijis par iemeslu viņu panākumiem. Visbiežāk mēs saskatām viņiem pieejamās iespējas, bet nepamanām tos ierobežojumus (noteikumus), kurus viņi ir pieņēmuši.

Piemēram, pieci zināmi fakti no Maikla Džordana dzīves:

1. ik dienu trenējās vairākas stundas;
2. spēlēja Čikāgas Bulls komandā;
3. valkāja Nike sporta apavus;
4. izcēlās ar drosmi;
5. nēsāja daudz garākus šortus nekā citi spēlētāji.

Kāds, kuram ne pārāk patīk iedziļināties detaļās, varētu teikt: “Ja es katru dienu vairākas stundas trenēšos, spēlēšu Čikāgā, noskūšu matus, valkāšu Nike un garus šortus, es spēlēšu kā Maikls Džordans!” Bet ko tad, ja patiesais iemesls viņa veiksmei palicis aiz kadra? Kā šo iemeslu saskatīt un, vēl jo vairāk, izmērīt?

Maikla gadījumā mums ir arī daudz nezināmo, jo īpaši – kāda loma viņa panākumos bija trenerim Filam? Kā basketbolists plānoja savu dienu? Kā izvēlējās spēles novērtēšanas kritērijus? Kā tuvākie cilvēki ietekmēja viņa veiksmi? Kādas rakstura iezīmes viņam palīdzēja?

Kāds savukārt varētu teikt: “Dariet tā, kā darīja Maikls Džordans, un mēs kļūsim par veiksmīgiem spēlētājiem!” Pieņemsim, ka visi iepriekš uzskaitītie faktori patiešām bija nozīmīgi šī amerikāņu basketbolista veiksmē. Bet tas vien, ka šīs lietas ir acīm redzamas, nepadara tās par galveno Maikla sasniegumu iemeslu. Visticamāk, viņa dzīvē, treniņos un spēlēs ir daudz kā cita, kas ir slēpts no publikas acīm. Tas viss kopā – gan redzamais, gan aiz kulisēm palikušais – ir konteksts, kas Maiklu Džordanu padarīja par Maiklu Džordanu. Šajā kontekstā viņam bija pieejams noteikts galveno resursu kopums un kāda mums nezināma šo resursu izmantošanas ierobežojumu sistēma (noteikumi), ko Maikls varēja pārvērst par iespējām un tādējādi gūt panākumus.

Tādējādi mēs varētu apgalvot, ka jebkura uzņēmuma panākumi ir atkarīgi no trim galvenajiem faktoriem:

1. uzņēmēja nolūkiem;
2. viņam pieejamajiem resursiem;
3. šo resursu izmantošanas noteikumiem (ierobežojumu sistēma).

Šis skatījums mūs noved pie noteiktas paradigmas maiņas – mēs pārstājam skatīties uz uzņēmējdarbību kā uz mehānisku darbību un sākam skatīties uz to kā uz sistēmu.

Uznēmejdarbība kā sistēma

Jebkura sistēma sastāv no elementiem, kas savstarpēji mijiedarbojas un, pateicoties tam, veido veselumu, kas atšķiras no tā atsevišķo elementu vienkāršās summas. To pamanīja arī Aristotelis: “Veselums ir lielāks par tā daļu summu.”

Ņemiet, piemēram, automašīnu. Tā sastāv no šasijas, dzinēja, riteņiem, degvielas tvertnes, stūres, pārnesumkārbas utt. Bet, saliekot visas šīs detaļas kopā, automobilim tiek radīta jauna kvalitāte, kādas sistēmas elementiem atsevišķi nav. Tieši šī jaunā sistēmas kvalitāte padara automašīnu par vērtīgu produktu. Klientu neinteresē automašīnas atsevišķās daļas (stūre, ritenis vai lukturis), viņu interesē automašīnas (kā sistēmas) spēja droši un ērti braukt pa ceļiem. Citiem vārdiem, sistēmas elementu labi koordinēta kopīga darbība noved pie fundamentāli jauna kvalitātes līmeņa (un attiecīgi vērtības) radīšanas visai sistēmai (automašīnai), kas klientam ir ievērojami nozīmīgāks par visu šīs sistēmas komponentu summu.

Ar šādu sistemātisku pieeju pirmais jautājums, kas rodas uzņēmējam, ir šāds: “Kur ir šīs biznesa sistēmas robeža?”

Tam, kam nav robežas, nav struktūras. Un tam, kam nav struktūras, nav funkcijas. Jebkura funkcija bez struktūras ir nesasniedzams absolūts darbībā – tā nav atrodama reālajā dzīvē.

 

Mākslīgais intelekts

Pati mākslīgā intelekta parādīšanās izvirzīja jautājumu par tā korelāciju ar dabisko intelektu. Tas novedīs pie jaunas darba dalīšanas – mākslīgais intelekts nodarbosies ar aprēķiniem, dabiskais intelekts koncentrēsies uz izpratni.

Datu izpratne nav iespējama, ja tos nevar ievietot konkrētā kontekstā. A. Kaplans un M. Henleins definē mākslīgo intelektu kā “sistēmas spēju pareizi interpretēt ārējos datus, mācīties no šiem datiem un izmantot šīs zināšanas, lai sasniegtu konkrētus mērķus un uzdevumus, izmantojot elastīgu pielāgošanos”.

Aplūkojot mākslīgā intelekta struktūru attiecībā uz tā izmantošanas ierobežojumiem, galvenā tēze varētu būt tāda, ka mākslīgā intelekta lietderības robežas nosaka uzņēmēja dabiskā intelekta robežas.

Iedomāsimies to ar vienkāršotu piemēru. Viedtālrunī paņemsim ļoti gudru karti, kas var palīdzēt iegūt norādes uz galamērķi. Bet ko darīt, ja tālrunis nespēj precīzi noteikt mūsu pašreizējo atrašanās vietu? Tagad gudrā sistēma nezina, kur mēs šobrīd atrodamies un no kurienes tieši tai ir jāveido maršruts. Šāda sistēma kļūst bezjēdzīga.

Līdzīga situācija uzņēmējdarbībā ir tāda, ka pats uzņēmējs precīzi nezina, kur viņš ir attiecībā uz tirgus telpu, kurā viņš darbojas.

Šie apsvērumi novedīs pie tā, ka uzņēmējs arī nezina savas darbības funkciju un struktūru (nedrīkst sajaukt ar organizācijas struktūru). Darbības struktūra attiecas uz tirgus telpu un klientiem, savukārt organizācijas struktūra attiecas uz darba dalīšanas un koordinācijas metodēm organizācijā.

Šajā gadījumā ir tikai neliela iespēja, ka sarežģīti intelektuāli līdzekļi, tostarp mākslīgais intelekts, patiešām palīdzēs, jo visas šīs darbības būs vērstas uz atbildes meklēšanu uz vienu jautājumu – kur es esmu?

Jebkurā inteliģentā sistēmā maršruta aprēķināšanai ir nepieciešami divi punkti – brauciena sākuma un beigu punkts. Ja pirmais punkts nav zināms, tad arī maršruts paliks nezināms.

Atgriežoties pie mākslīgā intelekta – tā lietderīgās izmantošanas robežas nosaka tā spēja skaitļot.

Mākslīgais intelekts spēj veikt aprēķinus daudz labāk nekā dabiskais intelekts. Bet, kad mēs šķērsojam skaitļošanas spēju robežas un nonākam pie spējas apzināties un izprast savu apkārtni, tad mākslīgā intelekta iespējas ātri izsīkst un pie darba ķeras dabiskais intelekts.

Man patīk metafora par alu cilvēku, kas apgalvo, ka Zippo šķiltavas ir drošas. Iedomājieties, ka šis alu cilvēks atradis Zippo šķiltavu no nākotnes! Mūsdienu šķiltavu koncepcija  alu cilvēkam būtu bijusi nesaprotams, jo viņa prāts nespētu uztvert ideju par uguns iedegšanu, neizmantojot akmeņus. Mēģinājums izmantot divas Zippo šķiltavas kā akmeņus, lai iedegtu uguni, iespējams, beigtos ar neveiksmi. Alu cilvēkam būtu grūti saprast, kā šis nepazīstamais objekts varētu radīt uguni, jo tas izskatās pilnīgi atšķirīgs no visa, ar ko viņš ir saskāries līdz šim, un viņš pat nemēģinātu saprast, kā tās darbojas.

Ja cilvēks nezina, ka šķiltavas pastāv un kāpēc tās ir vajadzīgas, tad mākslīgais intelekts viņam nepalīdzēs iekurt ugunskuru, jo viņš nespēs aprakstīt un saprast tās kategorijas, kuras mēs te apspriežam...

Mākslīgais intelekts neizdzīvo šī vārda ierastajā nozīmē, tāpēc lēmumu pieņemšanā tam var būt morāle, noteikumi un likumi, bet tas nevar izdarīt spriedumus par cilvēka izdzīvošanu, jo nezina, kas ir dzīve: sajūtas, ko piedzīvojam, piedzimstot bērnam, saziņa ar draugiem, tikšanās pēc ilgas atšķirtības, mīļotā cilvēka nāve utt.

Mākslīgais intelekts nevar patiesi just līdzi, dusmoties, apbrīnot... Tas var šīs izpausmes un jūtas tikai atdarināt. Mākslīgā intelekta piemērošanas robeža atrodas krietni pirms saprašana – to ierobežo spēja veikt aprēķinus. Bet aprēķinu ziņā mākslīgais intelekts ir neaizstājams instruments cilvēkiem – kā, piemēram, šķēres drēbniekam.

Abi intelekta veidi – dabiskais intelekts un mākslīgais intelekts – ir savstarpēji saistīti, gluži tāpat kā šķēru metaforā. Šķēres ir vienkārša ierīce – divi asmeņi, divi gredzeni un kniedes pa vidu. Abas šķēru daļas sagriež visu, kas atrodas starp tām. Asmeņi paši viens otram nekaitē un neko nespēj viens bez otra. Bet šie asmeņi viens ar otru ir savienoti ar kaut ko mazu un neuzkrītošu – kniedi. Ja šī kniede tiek izņemta, abas šķēru daļas zaudē visas savas spējas, tās vairs neko negriež ne kopā esot, ne atsevišķi.

Šis piemērs ilustrē domu, ka katrā darbības jomā ir kaut kas ļoti svarīgs, bet parasti nepamanīts.  Kaut kas tāds, ap kuru koncentrējas visa šī darbība.

Un šis kāds – tas vispirms ir pats uzņēmējs ar savu pasaules redzējumu, audzināšanu, izglītību, intelektu un tamlīdzīgi.

Tas ir tas, bez kā jebkura darbība zaudē visu nozīmi un kļūst par vēl vienu vāveri ritenī, kas enerģiski skrien, bet tā arī nekur nenokļūst.

Šajā ziņā cilvēkam pašam ir divi kalpi – dabiskais intelekts un mākslīgais intelekts. Un, kad šķēres sāk komandēt drēbnieku, mums ir radusies problēma ar drēbnieku, ar viņa prāta stāvokli.