Tekniken kan fortfarande inte simulera mänsklig intelligens för att lösa komplexa problem, i en variabel miljö och med delvis information. Men det närmar sig. Ett exempel är fallet med autonoma fordon, kunna fatta optimala beslut i realtid, tack vare komplexa algoritmer som tar hänsyn till flera data.

Ett annat exempel är AlphaZero, algoritmen utvecklad av DeepMind, Googles division för artificiell intelligens, om vilken Vetenskap publicerade nyligen en artikel. AlphaZero kan vinna i brädspelen som är de mest komplexa för det mänskliga sinnet:schack, shogi (japansk schack) och go (traditionellt kinesiskt brädspel).

AlphaZeros viktigaste framsteg ligger i det faktum att den är baserad på en självlärande algoritm från grunden (därav dess namn). Verkligen, bara att veta spelreglerna, den kan börja spela och lära sig ensam, nå hög kunskapsnivå som kan besegra de bästa maskinerna (och, självklart, någon människa) på några timmars självlärande. Det besegrade de bästa spelprogrammen som Stockfish (schack), Elmo (shogi) eller AlphaGo (go). Till skillnad från AlphaZero, dessa andra program baserar sina beslut på den kunskap som tidigare har förvärvats av människor genom tusentals timmar av lek och analys.

När det gäller AlphaZero, maskinens logik skiljer sig från den mänskliga, vilket gör dess spelstrategier ibland överraskande. Några av dem kunde ha ansetts vara riskabla eller till och med dumma, som att placera en bit i mitten av brädet i en position med (förmodad) sårbarhet eller offra bitar som i allmänhet anses vara oumbärliga - men som så småningom leder till seger. En av slutsatserna är att det mänskliga sinnet kan vara en börda att bestämma rationellt och effektivt.

Hur AlphaZero lär sig och vinner ger oss några ledtrådar om hur nya störande idéer kan förändra organisatoriska sammanhang och stabila marknader.

Från början, utan förutfattade idéer

I många branscher som har förändrats radikalt, nyckelspelarna i paradigmskiftet är ofta inte de viktigaste konkurrenterna på marknaden, men individer, grupper eller företag som, å ena sidan, känner till de tekniska grunderna tillräckligt bra, och å andra sidan, är skådespelare från periferin, vilket ger dem frihet att skapa och djärvhet att föreslå något nytt.

Till exempel, Steve Jobs, Steve Wozniak och Bill Gates utvecklade PC -industrin i skuggan av de stora IT -företagen för tillfället, på samma sätt som Netflix för närvarande trotsar den traditionella filmindustrin, eller Uber ändrar taxins traditionella koncept. Som i fallet med AlphaZero, det är viktigt att inte bygga på tidigare framgångar, men att tillämpa Joseph Schumpeters princip om "kreativ förstörelse" enligt vilken revolutioner äger rum inom system, genom att förstöra etablerade standarder för att ersätta dem med nya.

Söker effektivitet inom innovation

AlphaZeros framgång är inte baserad på en högre datorkapacitet än andra maskiner, men på det faktum att det fattar beslut på ett mycket mer selektivt och effektivt sätt. Istället för att analysera alla möjliga kedjor av olika möjliga positioner, den anser bara de mest lovande rörelserna. I den nuvarande konkurrensmiljön, innovation är viktigt, men det räcker inte. Det är också nödvändigt att vara effektiv och samtidigt vara innovativ, att utveckla innovativa produkter inför konkurrenterna, eftersom varje konkurrensfördel bara är tillfällig:den existerar bara under den tid som krävs för att konkurrenterna ska nå samma innovationsnivå.

AlphaZero kan fatta osammanhängande beslut enligt det nuvarande paradigmet (mänskligt lärande), men i slutändan leder dess strategi till seger. På samma sätt, i företagsvärlden, de till synes vildaste besluten visar sig ibland vara de mest relevanta. Till exempel, Andy Grove, VD för Intel, i mitten av 80-talet, fick sina kollegor och investerare att förstå att det bästa alternativet var att sluta sälja PC -minnen och att satsa istället på utvecklingen av mikroprocessorer (och han hade inte fel).

Fokus på innovation, inte produkten

Även om AlphaZero har ett tydligt mål, att vinna spelet, den försöker inte ständigt replikera tidigare framgångar. Strategin för att vinna är baserad på systematisk tillämpning av en inlärningsmetod. På samma sätt, innovation i organisationer fokuserar ofta på att förbättra produkten baserat på befintliga processer. Få företag överväger att förnya sig i organisatoriska processer och, särskilt, i innovationsprocesser. Till exempel, de kreativa rutiner som introducerades på Pixar eller Google tillåter utveckling av nya produkter som inte hade varit möjliga med traditionella metoder.

Med tanke på den obestridliga framgången för AlphaZero i brädspel, det kan felaktigt tolkas att en maskin snart kommer att kunna fatta beslut som en människa. AlphaZero beslutsprocess är baserad på tydliga och stabila spelregler. Vid förändring, dåligt definierade eller osäkra miljöer, det skulle ta mycket tid att anpassa sig. Dock, vi kan analysera dess beslutsprocesser för att bättre förstå vår. Maskinen lär sig inte längre av människor, det lär sig ensam. Nu, det är dags för människor att lära av maskinen.

Denna artikel publiceras från The Conversation under en Creative Commons -licens. Läs originalartikeln.