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].
Другая героиня нашей книги – Инь работает в Сиднее бухгалтером, и она на себе испытала последствия внедрения искусственного интеллекта. Руководство фирмы приняло решение перенаправить инвестиции в интеллектуальные технологии, что привело к значительному сокращению числа сотрудников, работавших в отделе обработки счетов, которым руководит Инь. Женщина хотела работать на своем месте до тех пор, пока в 65 лет не выйдет на пенсию, однако сейчас ей только 55, а начальство предложило ей в течение шести месяцев найти другую работу. Инь считает, что она – высококвалифицированный специалист, поскольку получила степень бакалавра в области бухгалтерского учета, а затем аттестацию дипломированного бухгалтера, но, хотя она подала несколько заявлений о приеме на работу, ее не пригласили ни на одно собеседование. Ранее от развития автоматизированных технологий больше всего страдали сотрудники, чей уровень образования был существенно ниже, но теперь даже Инь, с ее высокой профессиональной квалификацией, пришлось вступить в борьбу за существование.
Наша британская героиня Эстель работает, как вы помните, кассиром в лондонском супермаркете и сейчас столкнулась с теми же проблемами, что и Инь в Австралии. Все больше покупателей используют систему самообслуживания, и скоро наступит время, когда и ее работодатели пойдут по пути торговой сети Amazon Go и введут политику сокращения кассиров вплоть до окончательной отмены касс. Эстель обеспокоена, потому что от своего бывшего мужа получает очень ограниченную финансовую поддержку – после того, как тот потерял работу на одном из складов – и тоже по причине автоматизации. В дополнение к своему основному доходу и алиментам, Эстель работает по ночам в местном доме престарелых. Друзья предложили ей перейти туда на полный рабочий день, для этого потребуется пройти обучение и сдать квалификационный экзамен, что в совокупности продлится два года. Эстель попыталась учиться на вечерних курсах, но уже дважды их бросала, и теперь, похоже, у нее нет ни времени, ни денег, чтобы получить новую профессию.
Примеры Инь и Эстель демонстрируют масштабы проблем образования, стоящих перед обществом, поскольку новые технологии и увеличивающаяся продолжительность жизни усиливают давление безработицы. Образовательным учреждениям необходимо развиваться – это единственный способ успеть за возникающими проблемами и предоставить желающим обучающие курсы, чтобы помочь людям справиться с потерей рабочих мест. Правительствам, со своей стороны, придется расширять финансовое и организационное участие в создании системы образования, дающей людям возможность учиться практически в течение всей жизни.
В каких областях люди все еще будут превосходить машины?
Если закономерности развития новых технологий сохранятся и в будущем, то уже через несколько лет на фоне новых интеллектуальных систем сверхсовременная AlphaGo будет выглядеть столь же ограниченной и малопроизводительной, какими таблицы VisiCalc 40-летней давности представляются нам сегодня. Хотя нынешние машины можно считать достаточно «умными» для выполнения ряда специфических задач, в частности для победы над людьми в таких играх, как шахматы, го или покер, они все же не настолько разумны, как человек[16]. Человеческий мозг исключительно хорошо приспособлен к тому, чтобы формулировать и ставить вопросы, выдвигать гипотезы, переключаться между решением множества различных проблем и прогнозировать будущие возможности. Исходя из этого, конечной целью нынешнего направления технологического развития является создание универсального искусственного интеллекта – машинных систем, которые могут успешно решать любые интеллектуальные задачи, доступные человеку. Переломным моментом для универсального искусственного интеллекта считается достижение «сингулярности» – момента, когда машины станут способны изобретать машины, более умные, чем они сами, что приведет к быстрому и автономному наращиванию потенциала, и в конечном счете, как ожидается, машины станут значительно умнее людей во всех сферах.
15
См. https://www.npr.org/sections/money/2017/05/17/528807590/episode-606-spreadsheets?t=1533803451907.
16
Еще в XVII в. над этим вопросом размышлял Декарт, написавший следующее: «Даже если такие машины могут делать некоторые вещи подобно тому, как их делаем мы, или, может быть, даже лучше, они неизбежно потерпят неудачу в других вещах, и это позволило бы сразу убедиться в том, что они могут действовать чисто механически, а не через понимание: «Discourse on the Method» («Беседа о методе»), 1637.