Это значит, что искусственный интеллект способен превзойти человека даже в решении тех задач, которые якобы требуют «интуиции». Если говорить о состязании искусственного интеллекта с человеком в том, что касается мистических предчувствий, такая задача кажется невыполнимой. А вот соревнование искусственного интеллекта с нейронными сетями в вычислительных возможностях и распознавании закономерностей уже не выглядит невероятным.
В частности, искусственный интеллект может лучше справляться с задачами, которые требуют интуиции в отношении поведения других людей. Многие занятия (например, управление автомобилем на дороге с большим потоком пешеходов, выдача кредитов незнакомым людям, ведение деловых переговоров) требуют способности правильной оценки эмоций и желаний других людей. Выскочит ли этот ребенок на дорогу? Не собирается ли этот человек в приличном костюме взять деньги и исчезнуть? Намерен ли этот юрист выполнить свои угрозы или он просто блефует? Пока мы полагали, что такого рода эмоции и желания порождаются нематериальной душой, казалось очевидным, что компьютеры никогда не заменят водителей, банкиров и юристов. Разве машина может понять то, что мистическим образом создано человеческой душой? Но если эти эмоции и желания суть результат действия биохимических алгоритмов, нет никаких причин, по которым компьютеры не могли бы расшифровывать их – и гораздо успешнее, чем любой Homo sapiens.
Водитель, предвидящий намерения пешехода, банкир, который оценивает кредитоспособность потенциального заемщика, и юрист, чувствующий настроение партнера за столом переговоров, опираются не на магию. Они просто не осознают, что их мозг распознает биохимические закономерности, анализируя выражение лица, интонации голоса, движения рук и даже исходящий от человека запах. Искусственный интеллект, снабженный соответствующими датчиками, может делать все это гораздо точнее и надежнее, чем человек.
Поэтому угроза массовой безработицы связана не только с развитием информационных технологий. К ней ведет слияние искусственного интеллекта с биотехнологиями. Путь от сканера МРТ до рынка труда долог и тернист, но его можно пройти за несколько десятилетий. Те знания, которые сегодня исследователи мозга получают о миндалевидном теле или мозжечке, к 2050 году позволят компьютерам превзойти психиатров и телохранителей.
Искусственный интеллект может не только «взламывать» людей и превосходить их в умениях и навыках, которые до сих пор считались исключительно человеческими. Он также обладает уникальными способностями, отсутствующими у человека, что делает различие между ним и работником из плоти и крови не только количественным, но и качественным. Две важные сверхчеловеческие способности искусственного интеллекта – это возможность подключения и взаимодействия, а также обновляемость.
Люди – отдельные личности, и их трудно подключить друг к другу и проследить, чтобы все они отвечали современным требованиям. Зато компьютеры легко объединить в единую гибкую сеть. Поэтому речь идет не о замене миллионов отдельных работников миллионами роботов и компьютеров. Скорее всего, отдельных людей заменят интегрированные сети. Говоря об автоматизации, некорректно сравнивать возможности одного водителя с возможностями одного беспилотного автомобиля или одного врача с одним искусственным интеллектом, который ставит диагноз и назначает лечение. Нужно сравнивать возможности коллектива людей с возможностями интегрированной сети.
Например, многие водители не знают о последних изменениях в правилах дорожного движения и поэтому часто их нарушают. Кроме того, поскольку каждая машина автономна, то, когда две машины приближаются к одному перекрестку, водители могут неверно оценить намерения друг друга, что приводит к аварии. Два беспилотных автомобиля, приближающиеся к перекрестку, не полностью автономны – они части единого алгоритма. Поэтому вероятность неверной интерпретации намерений, а значит, и столкновения у них гораздо ниже. А если министерство транспорта решит изменить какие-то пункты ПДД, все беспилотные автомобили можно одновременно и без особого труда перепрограммировать, чтобы они в точности соблюдали новые правила[13].
13
Seyed Azimi et al., ‘Vehicular Networks for Collision Avoidance at Intersections,’ SAE International Journal of Passenger Cars – Mechanical Systems 4 (2011), 406–416; Swarun Kumar et al., ‘CarSpeak: A Content-Centric Network for Autonomous Driving’, SIGCOM Computer Communication Review 42(2012), 259–270; Mihail L. Sichitiu and Maria Kihl, ‘Inter-Vehicle Communication Systems: A Survey’, IEEE Communications Surveys & Tutorials (2008), 10; Mario Gerla, Eun-Kyu Lee and Giovanni Pau, ‘Internet of Vehicles: From Intelligent Grid to Autonomous Cars and Vehicular Clouds’, 2014 IEEE World Forum on Internet of Things (WF-IoT) (2014), 241–246.