TGViewer
Заводской советник Заводской советник @tech_advisor · 207 subscribers
Post #862 18
#деньвистории #заводскойсоветник

10 февраля 1996 года произошло событие, которое многие запомнили как “шоу человек против машины”: компьютер IBM Deep Blue выиграл первую партию у чемпиона мира Гарри Каспарова. Снаружи — сенсация. Внутри — урок про искусственный интеллект, который до сих пор неправильно понимают.

Главная мысль простая: Deep Blue победил не потому, что “думал как человек”. Он победил потому, что был построен как инженерная система: вычисления, алгоритм поиска вариантов, оценка позиции и огромная “память” в виде баз партий и эндшпилей. Это был ИИ старой школы — узкий, специализированный, без разговорных способностей и “понимания смысла”. Но в своей задаче он оказался опасно сильным.

И вот почему это важно для бизнеса и производства.

Многие до сих пор ждут от ИИ “универсального гения”, который придёт и наведёт порядок. Deep Blue показывает обратное: максимальный эффект даёт не “универсальность”, а формализованная задача, где есть:

понятные правила игры,

измеримая цель (“победа”),

критерии качества,

данные,

и дисциплина версии.

В производстве таких задач больше, чем кажется: планирование и диспетчеризация, выбор очередности заказов, контроль качества по сигналам, диагностика отклонений, поиск причин брака и простоев, оптимизация логистики. Везде, где вариантов много и цена ошибки высока, “машина-счётчик” начинает выигрывать у человеческой интуиции.

Но есть неприятный нюанс: ИИ не спасает хаос. Он усиливает то, что уже работает по правилам и данным. Если у вас нет классификатора причин (“прочее” вместо причин), нет журнала изменений, нет понятной приёмки на входе/выходе, то “внедрение ИИ” превращается в красивую игрушку. Она будет впечатлять в презентации — и не менять цех.

Практический вывод в стиле Deep Blue: выберите одну узкую задачу и соберите для неё минимальную “машину победы”.

Определите метрику результата.

Соберите базу фактов (данные).

Задайте правила оценки (“хорошо/плохо”).

Прогоните сценарии “если A — то B” и закрепите лучшее правило.

Вопрос: какая задача у вас уже достаточно формализована, чтобы построить свой “Deep Blue” — и перестать решать её руками каждый день?

https://pappusops.ru/10-fevralya-deep-blue-obygryvaet-kasparova-i-mir-vpervye-vidit-chto-intellekt-byvaet-raznym/
Операционная система решений 10 февраля - Deep Blue обыгрывает Каспарова - и мир впервые видит, что «интеллект» бывает разным - Операционная система решений Как Deep Blue выиграл первую партию у Каспарова и почему это важно для ИИ: узкий интеллект, вычисления, данные, оценочные функции. Перенос на производство.
More from @tech_advisor
  1. Oct 10, 2026#разговор #заводскойсоветник #законымаркетинга У производственного предприятия может быть…
  2. Oct 9, 2026#разговор #заводскойсоветник #пятничныйчай Помните фигурное катание с оценками 5,8 и 5,9?…
  3. Oct 8, 2026#разговор #заводскойсоветник #взглядсостороны У Ferrari есть все, о чем обычный бизнес мож…
  4. Oct 7, 2026#разговор #заводскойсоветник #утреннийчай Команда идет первой. Результат есть. А главного…
  5. Oct 7, 2026#разговор #заводскойсоветник #производство Производство редко начинается в тот момент, ког…
  6. Oct 6, 2026#разговор #заводскойсоветник #взглядсостороны Производственный план выполнен на 100 процен…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →