7. Роботы
Существо, размерами и формой напоминающее офисный ксерокс, c мягким урчанием пересекает склад. Его «руки» поднимаются и опускаются на ножничном подъемнике, готовые к следующему заданию. На обоих «кулаках» установлены камеры. Левый манипулятор подвигает картонную коробку на полку, а правый тянется и снимает с полки бутылку[86].
Как и многие новинки, этот робот сделан в Японии. Корпорация Hitachi представила его в 2015 году и к 2020-му надеется начать продажи[87]. Это не единственный робот, который умеет снимать с полки бутылку, но он ближе всех подошел к выполнению этой простой, на первый взгляд, операции, и делает это так же быстро и ловко, как старый добрый человек. Когда-нибудь такие роботы полностью заменят складских рабочих, но пока люди и машины обслуживают склады вместе. На хранилищах Amazon суетятся принадлежащие компании роботы Kiva: они не снимают товары с полок, а подвозят полки к человеку[88]. Это экономит время, которое в противном случае рабочие потратили бы на ходьбу между стеллажами, и повышает эффективность работы почти в четыре раза[89].
Уже несколько десятилетий на заводах роботы трудятся бок о бок с людьми: еще в 1961 году компания General Motors установила первых одноруких роботов Unimate, напоминающих маленькие танки. Они выполняли, в частности, сварку[90]. До недавнего времени роботы были отделены от рабочих: отчасти для того, чтобы избежать травм, а отчасти для того, чтобы люди не сбивали с толку роботов, которые функционируют в строго определенных условиях.
Некоторые новые роботы в этом уже не нуждаются. Очаровательный экземпляр по имени Бакстер умеет не натыкаться на людей и не переворачивается, если столкновение все же происходит. Глаза у Бакстера как у героя мультфильма, они показывают живым коллегам, куда он направляется. И если кто-то случайно выбьет из его руки инструмент, он не станет глуповато пытаться продолжить работу. Прежде промышленных роботов должен был программировать специалист, а Бакстер умеет перенимать навыки от коллег, которые показывают ему, что нужно делать[91].
Количество роботов в мире быстро растет: продажи промышленных роботов увеличиваются примерно на 13 процентов в год, а это значит, что каждые пять лет «рождаемость» повышается примерно вдвое[92]. Многолетняя тенденция выводить производство в офшоры, или развивающиеся рынки с дешевой рабочей силой, сменилась наметившимся решорингом, и частично это связано с роботизацией[93]. Роботы выполняют все больше и больше операций: собирают салат-латук[94], работают барменами[95], санитарами[96]. Тем не менее они, откровенно говоря, пока не оправдали надежд, которые на них возлагались. В 1962 году, через год после появления Unimate, в американском научно-фантастическом мультипликационном сериале «Джетсоны» появилась Рози, робот-горничная, которая делает всю работу по дому. Прошло полвека — и где наша Рози? И в ближайшее время она не появится, несмотря на все успехи последних лет[97].
Прогресс в роботизации происходит отчасти благодаря аппаратной составляющей, в частности более совершенным и дешевым сенсорам. Если сравнить робота с человеком, то это все равно что улучшить себе глаза, осязание на кончиках пальцев или внутреннее ухо — орган равновесия[98]. Однако свою роль играет и программное обеспечение: роботы «умнеют».
К слову, машинное обучение — еще одна область, первые надежды которой не сбылись. Попытки создать искусственный интеллект восходят к 1956 году, к летнему семинару в Дартмутском колледже, где собрались ученые, интересующиеся «машинами, которые пользуются языком, создают абстракции и концепции, решают проблемы, которые сегодня способен решить только человек, и самосовершенствуются». В то время появление машин с интеллектом, подобным человеческому, предсказывали в течение двадцати лет. Сегодня предрекают, что они появятся… через те же двадцать лет.
Философ-футуролог Ник Бостром едко заметил, что двадцать лет — это «золотая середина для предсказателей радикальных изменений». Назови они более ранний срок — и придется показать уже существующие прототипы, более поздний — и предсказание не привлечет такого внимания. Кроме того, «двадцатилетний срок бывает близок к оставшейся карьере прогнозиста, а это снижает репутационные издержки от чересчур смелых предсказаний»[99].
Лишь в последние несколько лет работы в области искусственного интеллекта по-настоящему ускорились. Точнее говоря, речь идет о так называемом узком искусственном интеллекте, или алгоритмах, которые хорошо умеют делать что-то одно, скажем играть в стратегическую игру го, фильтровать спам или узнавать лица на фотографиях в вашем аккаунте на Facebook. Процессоры стали быстрее, наборы данных больше, а программисты лучше пишут алгоритмы, которые теперь учатся улучшать собственное функционирование так, что сами создатели не всегда могут в нем разобраться.
87
88
https://www.technologyreview.com/s/538601/inside-amazons-warehouse-human-robot-symbiosis/.
89
94
99
Nick Bostrom, Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies (Oxford: Oxford University Press, 2014).