Улучшение роботизированных технологий и дальнейшее снижение стоимости их производства неизбежно приведет к замещению определенной части людей на роботов и за пределами производственного сектора. В сфере обслуживания вы, возможно, уже встречались с таким изобретением как Pepper – миниатюрные машины, которые Softban ввел в работу с 2014 года в своих токийских филиалах. По всему городу эти роботы используются в качестве портье или администратора в ряде банков и офисов, где они приветствуют клиентов и предоставляют им базовую информацию об услугах. Роботы, подобные Pepper, сокращают расходы на персонал и освобождают сотрудников отдела продаж от рутины для более длительных и целенаправленных бесед с клиентами.
В перспективе диапазон применения роботов в сфере услуг огромен. Например, отель Henn-na в Японии уже позиционирует себя как «отель-робот»: с шеф-поваром-роботом по имени Эндрю, который профессионально готовит «окономияки» (омлет в японском стиле), и с целым штатом роботизированного персонала, включая сотрудников, которые регистрируют гостей в отеле и помогают им разобраться с багажом[11]. В калифорнийских ресторанах быстрого питания можно встретить механического повара Салли, специализирующегося на приготовлении салатов, и его коллегу Flippy, который (как можно догадаться по его имени) переворачивает гамбургеры. Робот Botlr работает в ряде отелей, разнося клиентам дополнительные полотенца и туалетные принадлежности, а итальянская фирма Makr Shakr, в свою очередь, разрабатывает робота-бармена. Непрерывный поток новых технологий, призванных решать проблемы человечества, привел к тому, что в 2016 году сеть ресторанов Domino впервые доставила своим клиентам из Новой Зеландии пиццу с помощью беспилотного квадрокоптера – это была пицца с курицей пери-пери и клюквой, и доставили ее в дом семейной пары, живущей в Вангапараоа.
Любой из нас в ближайшем будущем может стать клиентом того или иного робота или даже возьмет его в качестве помощника по дому[12]. К 2030 году вероятность этого возрастет. В первую очередь всеобщая роботизация станет прогрессировать в странах, подобных Японии, где население стареет и его численность сокращается, и новое поколение роботов станет помощниками тем людям, которым семья и друзья не могут регулярно помогать вследствие высокой занятости. Домашние роботы смогут выполнять набор базовых услуг, таких как сухая и влажная уборка, оплата счетов, а также ежедневно автоматически заказывать то, что вам может потребоваться, – еду, лекарства и многое другое.
Какая квалификация будет необходима человеку, чтобы сохранить карьеру?
На протяжении веков человеческая изобретательность создавала инструменты, которые увеличивали или преобразовывали мышечную силу человека – каменный топор, колесо, прядильный станок и пр. Характерное для современности создание и использование машин, увеличивающих или преобразующих интеллектуальную силу человека, более прогрессивно и при этом значительно труднее для понимания. Достижения в области искусственного интеллекта вывели технологии в сферу когнитивных процессов, которая традиционно была прерогативой людей.
Умные машины, на самом деле, уже не настолько молоды. Так называемая VisiCalc – первая полностью рабочая версия широко распространенных в настоящее время компьютерных таблиц, была запущена еще в 1979 году. Она заменила собой бумажные таблицы – большие листы бумаги 11×17 дюймов, на которых служащие размещали ряды и столбцы чисел – а это весьма долгий и тяжелый процесс, требующий массы внимания и все равно подверженный человеческим ошибкам. Впрочем, с 1979 года многое изменилось: главное, что современные поколения интеллектуальных машин делают расчеты по своим собственным принципам для достижения более сложных и комплексных целей, а не просто следуют на каждом шагу заранее определенным алгоритмам.
Этот переход достигнут благодаря использованию широко распространенного ныне метода – машинного обучения (англ. machine learning), который вместо последовательности чисто вычислительных алгоритмов, основанных на операторах if – then (если – то) использует так называемые «нейронные сети»[13] (англ. neural networks). Машинное обучение подразумевает, что машины могут находить собственные решения тех или иных задач, опираясь на обучающие данные, и адаптироваться к меняющимся обстоятельствам (точнее, к различным наборам обучающих данных). При этом искусственный интеллект имитирует некоторые операции человеческого мозга – но делает это быстрее. Повсеместное внедрение машинного обучения в полной мере соответствует описанному выше набору из четырех законов, которые, вместе взятые, описывают ускорение передачи и обработки больших объемов информации.
Рассмотрим, например, программу AlphaGo, которая в 2017 году победила китайца Ли Седола – 18-кратного чемпиона мира в игре го. Игровая система AlphaGo была создана британской компанией DeepMind, специализирующейся на создании систем искусственного интеллекта, а корпорация Google купила ее в 2014 году. Исходно были созданы три разные версии AlphaGo: Lee, Master и Zero[14]. Версии Lee и Master обучались (в разной степени) комплексным образом – основываясь на правилах игры, информации о партиях, сыгранных ранее лучшими игроками, учебниках, написанных для людей, и инструкциях, созданных экспертами по го. В отличие от первых версий, версия Zero получила лишь полную информацию о правилах игры и указание сыграть самой против себя как можно большее число раз, чтобы разработать собственные игровые стратегии без использования предыдущих знаний. Другими словами, AlphaGo Zero стала сама себе и учителем, и тренером, и спарринг-партнером.
За 40 дней AlphaGo Zero сыграла 29 миллионов игр и создала базу данных по игровым ситуациям, равной которой никто из игроков-людей никогда не имел. За четыре дня Zero научилась обыгрывать версию AlphaGo Lee, а спустя 34 дня она победила и версию AlphaGo Master.
Поразительно, что AlphaGo Zero смогла разработать стратегии, качественно отличающиеся от тех, которые используются людьми, играющими в го. Создатели новой системы описывали это так: «В течение нескольких дней, начав фактически с чистого листа, AlphaGo Zero смогла самостоятельно открыть для себя большую часть знаний об игре го вместе с новаторскими стратегиями, которые заставляют нас изменить традиционные представления об этой древнейшей из игр».
Если первые вычислительные таблицы VisiCalc были запрограммированы для быстрого выполнения стандартных цепочек сложных вычислений, то AlphaGo Zero получила более общее по смыслу задание – выиграть партию в го. В некотором смысле Zero и подобные ей современные системы искусственного интеллекта используют принципы, основанные на логике, а также намеренное воздействие на результаты процесса (игры), демонстрируя при этом технические возможности, выходящие за рамки человеческих.
Именно эта комбинация способностей и намерений искусственного интеллекта, вместе с тенденцией замены людей роботами и расширения сферы использования последних, и означает, что характер работы людей постепенно трансформируется, независимо от того, кем вы работаете сейчас – кассиром, водителем грузовика, юристом или финансовым консультантом. С этим процессом, разумеется, связан и риск потери работы – например, после повсеместного введения электронных таблиц в практику финансового учета, в отделах бухгалтерии было сокращено не менее 400 тысяч рабочих мест[15].