Всё это происходит, естественно, не на пустом месте; успехи ИИ очевидны. ИИ существенно продвинулся и практически применяется в распознавании образов, распознавании естественного языка, финансах, маркетинге и так далее. ИИ умеет играть в компьютерные и настольные игры. AplhaGo не только выиграл у человека в го, но и создал абсолютно новые, негуманоидные стратегии игры, которые человек теперь изучает. И сейчас разработчики ИИ пытаются совершить экспансию, в том числе, в область бизнес-задач: управление производством, логистику, цепочки поставок, бизнес-процессы, управление активами и так далее.
Далее в этой работе мы сузим область и будем говорить об ИИ, создаваемом с целью принятия решений по управлению каким-то объектом в изменяющихся условиях для достижения определённых целей, то есть о “политике”, “стратегии”, “поведении”.
Для того, чтобы ИИ мог учиться эффективному поведению в динамичной бизнес-среде, гораздо более сложной и многообразной, чем компьютерные игры, ему всё равно необходима некая виртуальная площадка, так как:
- Эксперименты для обучения в реальной среде недопустимо дороги и опасны.
- Они также слишком долгие: могут понадобиться миллионы и миллиарды циклов обучения.
Имитационное моделирование естественным образом предоставляют мощную реалистичную виртуальную среду, позволяющую проводить безопасную тренировку и тестирование обучающихся агентов. Поэтому в настоящее время мы наблюдаем всплеск спроса на имитационные модели со стороны разработчиков ИИ, что, конечно, не может нас не радовать.
