Парадокс Моравека гласит: «Компьютерам относительно легко достичь уровня взрослого человека в таких задачах, как тест на интеллект или игра в шашки, однако сложно или невозможно достичь навыков годовалого ребенка в задачах восприятия или мобильности». Этот принцип отражает трудно автоматизируемый характер многих видов работ. Займут ли роботы наши рабочие места? Ищем ответ в книге «Экспонента».
Высокооктановый театр
Чтобы увидеть, как это работает на практике, стоит взглянуть на два сектора экономики: один обычно характеризуется, грубо говоря, как «высококвалифицированный», другой — как «низкоквалифицированный». Для начала вспомните трейдера с Уолл-стрит. И перед вами предстанет образ — теперь уже немного устаревший — мужчины в деловом костюме, что-то вопящего через торговый зал и окруженного нагромождением экранов. Его цель — покупать и продавать акции или другие финансовые инструменты от имени клиентов.
Сегодня, посетив торговый зал, вы увидите, что трейдеров в основном заменили компьютеры. Когда вы покупаете или продаете акции, скорее всего, они продаются с помощью алгоритма, который находит лучшую цену на рынке. Личная торговля основными финансовыми инструментами становится все более редкой.
Акция — это акция. Заявленная цена — это заявленная цена. Предложение — предложение. Покупка и продажа акций всегда была вопросом соответствия заявок и предложений. Оказалось, что компьютерные программы справляются со всеми этими активами — лоскутным одеялом из составляющих портфель акций — лучше, чем люди.
Мы знаем больше, чем можем высказать
Однако большинство профессий не похожи на торговлю на Уолл-стрит. Они намного сложнее, чем слежение за фондовым индексом или покупка-продажа случайной акции. Они полны задач, которые мы не удосуживаемся записывать. Люди знают, как входить в контакт и общаться с другими людьми, — и эти человеческие отношения в значительной степени помогают компаниям функционировать. Многие аспекты взаимодействия на рабочем месте регулируются скрытыми кодами, которые возникают в ходе общения с коллегами.
Английский философ Майкл Полани сказал, что «мы знаем больше, чем можем высказать». Это восхитительное человеческое свойство — обладание знаниями, которые мы не можем выразить словами. Это то, чему мы учимся, просто находясь рядом с коллегами, начальником, клиентами. Когда мы вживаемся в среду, мы получаем подсказки и ключи к тому, как все делается: что действительно важно, кто важен, каковы компромиссы, каков оптимальный кратчайший путь. Редко кто это записывает. Да даже если бы это было так, мы все равно бы лучше усваивали эти знания на опыте, чем в процессе обучения.
Может быть, это даже более верно в отношении якобы «низкоквалифицированной» работы, нежели «высококвалифицированной» — такой, как работа трейдера на Уолл-стрит. На практике большая часть труда, который экономисты считают «неквалифицированным», вряд ли поддается автоматизации. Должностная инструкция обычно оказывается весьма приблизительным руководством — она не охватывает и половины того, что необходимо для успешной деятельности.
Системе ИИ нужна четкая и однозначная цель, и современные системы должны обучаться на этих данных. Если ноу-хау о работе в значительной мере скрыты, системе обучения ИИ будет доступна лишь половина общей картины. Короче говоря, если среда создана для человека, она, скорее всего, будет слишком сложной для машин как сейчас, так и в ближайшем будущем.
Упрощение
В результате, когда автоматизация все же случается, она происходит медленно и постепенно. «Работу» приходится разделять на мелкие, более управляемые части. Потом отделяется простой кусок, возможно самый простой. Затем базовый робот или часть программного обеспечения выполняет этот элементарный участок работы.
«Упрощение — вот как в основном происходит автоматизация, — считает экономист Карл Фрей. — Даже самая современная робототехника не смогла бы повторить движения и процедуры, которые выполняли средневековые ремесленники. Производство стало автоматизируемым только потому, что ранее неструктурированные задачи были разделены и упрощены в заводских условиях».
Подготовлено по книге «Экспонента».