Technologie kan menselijke intelligentie nog steeds niet simuleren om complexe problemen op te lossen, in een variabele omgeving en met gedeeltelijke informatie. Maar het komt steeds dichterbij. Een voorbeeld is het geval van autonome voertuigen, in staat om in realtime optimale beslissingen te nemen, dankzij complexe algoritmen die rekening houden met meerdere gegevens.

Een ander voorbeeld is AlphaZero, het algoritme ontwikkeld door DeepMind, Google's kunstmatige intelligentie-divisie, waarover Wetenschap onlangs een artikel gepubliceerd. AlphaZero is in staat om te winnen in de bordspellen die het meest complex zijn voor de menselijke geest:schaken, shogi (Japans schaken) en go (traditioneel Chinees bordspel).

De belangrijkste vooruitgang van AlphaZero ligt in het feit dat het gebaseerd is op een zelflerend algoritme (vandaar de naam). Inderdaad, gewoon de regels van het spel kennen, het kan alleen beginnen met spelen en leren, het bereiken van hoge kennisniveaus die in staat zijn om de beste machines te verslaan (en, natuurlijk, ieder mens) in een paar uur zelfstudie. Het versloeg de beste spelprogramma's zoals Stockfish (schaken), Elmo (shogi) of AlphaGo (go). In tegenstelling tot AlphaZero, deze andere programma's baseren hun beslissingen op de kennis die eerder door mensen is verworven door duizenden uren spel en analyse.

In het geval van AlphaZero, de logica van de machine is anders dan die van de mens, wat de spelstrategieën soms verrassend maakt. Sommigen van hen hadden als riskant of zelfs dom kunnen worden beschouwd, zoals het plaatsen van een stuk in het midden van het bord in een positie van (vermeende) kwetsbaarheid of het opofferen van stukken die algemeen als onmisbaar worden beschouwd - maar dat leidt uiteindelijk tot de overwinning. Een van de conclusies is dat de menselijke geest een last kan zijn om rationeel en effectief te beslissen.

De manier waarop AlphaZero leert en wint, geeft ons enkele aanwijzingen over hoe nieuwe disruptieve ideeën organisatorische contexten en stabiele markten kunnen veranderen.

Vanaf het begin, zonder vooropgezette ideeën

In veel industrieën die radicaal zijn getransformeerd, de belangrijkste spelers van de paradigmaverschuiving zijn vaak niet de belangrijkste concurrenten op de markt, maar individuen, gemeenschappen of bedrijven die, aan de ene kant, de technische basis goed genoeg kennen, en aan de andere kant, zijn acteurs uit de periferie, wat hen de vrijheid geeft om te creëren en het lef om iets nieuws voor te stellen.

Bijvoorbeeld, Steve Jobs, Steve Wozniak en Bill Gates ontwikkelden de pc-industrie in de schaduw van de grote IT-bedrijven van dit moment, op dezelfde manier waarop Netflix momenteel de traditionele filmindustrie tart, of Uber verandert het traditionele concept van de taxi. Zoals in het geval van AlphaZero, het is belangrijk om niet voort te bouwen op successen uit het verleden, maar om Joseph Schumpeter's principe van "creatieve destructie" toe te passen volgens welke revoluties plaatsvinden binnen systemen, door gevestigde normen te vernietigen om ze door nieuwe te vervangen.

Op zoek naar efficiëntie in innovatie

Het succes van AlphaZero is niet gebaseerd op een hogere rekencapaciteit dan andere machines, maar op het feit dat het op een veel selectievere en efficiëntere manier beslissingen neemt. In plaats van alle mogelijke ketens van verschillende mogelijke posities te analyseren, het beschouwt alleen de meest veelbelovende bewegingen. In de huidige competitieve omgeving, innovatie is essentieel, maar dat is niet genoeg. Het is ook noodzakelijk om efficiënt te zijn bij het innoveren, innovatieve producten te ontwikkelen vóór de concurrenten, aangezien elk concurrentievoordeel slechts tijdelijk is:het bestaat alleen gedurende de tijd die de concurrenten nodig hebben om hetzelfde innovatieniveau te bereiken.

AlphaZero kan onsamenhangende beslissingen nemen volgens het huidige paradigma (menselijk leren), maar uiteindelijk leidt zijn strategie tot de overwinning. Op dezelfde manier, in de bedrijfswereld, de ogenschijnlijk wildste beslissingen blijken soms de meest relevante. Bijvoorbeeld, Andy Grove, CEO van Intel, in het midden van de jaren 80, deed zijn collega's en investeerders begrijpen dat de beste optie was om te stoppen met het verkopen van pc-geheugens en in plaats daarvan te wedden op de ontwikkeling van microprocessors (en hij had geen ongelijk).

Focus op innovatie, niet het product

Hoewel AlphaZero een duidelijk doel heeft, om het spel te winnen, het probeert niet voortdurend eerdere successen te herhalen. De strategie om te winnen is gebaseerd op de systematische toepassing van een leermethode. Op dezelfde manier, innovatie in organisaties is vaak gericht op het verbeteren van het product op basis van bestaande processen. Weinig bedrijven overwegen om te innoveren in organisatorische processen en, vooral, bij innovatieprocessen. Bijvoorbeeld, de creatieve routines die bij Pixar of Google zijn geïntroduceerd, maken de ontwikkeling van nieuwe producten mogelijk die met traditionele methoden niet mogelijk zouden zijn geweest.

Gezien het onbetwistbare succes van AlphaZero in bordspellen, het zou ten onrechte kunnen worden geïnterpreteerd dat een machine binnenkort beslissingen kan nemen als een mens. Het beslissingsproces van AlphaZero is gebaseerd op duidelijke en stabiele spelregels. bij het veranderen, slecht gedefinieerde of onzekere omgevingen, het zou veel tijd kosten om zich aan te passen. Echter, we kunnen zijn besluitvormingsprocessen analyseren om die van ons beter te begrijpen. De machine leert niet langer van mensen, het is alleen leren. Nutsvoorzieningen, het is tijd voor mensen om van de machine te leren.

Dit artikel is opnieuw gepubliceerd vanuit The Conversation onder een Creative Commons-licentie. Lees het originele artikel.