Люди больше не беспокоятся о том, что роботы в будущем будут их убивать. Однако, какова будет совместная жизнь людей и роботов? На конференции Next:Economy назвали 4 направления, по которым людям придется “сотрудничать” с роботами уже в ближайщем будущем.
Хотя идея сосуществования людей и роботов может показаться сомнительной, нам вряд ли удастся этого избежать. Эта идея была ключевой по теме “Minds and Machines”, с которой открылась конференция Next: Economy в Сан-Франциско. Тему автоматизации и того, как она повлияет (или не повлияет) на нашу жизнь, осветили в целом ряде бесед с профильными специалистами.
Вот 4 основные точки соприкосновения людей и роботов в будущем.
Автомобили
Первая беседа затронула тему автономных, роботизированных автомобилей. Беседовали Стивен Леви из Backchannel и Себастьян Трун, директор и со-основатель Udacity. Трун, который учился в Стэнфордском университете, был лично приглашен на работу в Google Ларри Пейджем, чтобы работать над роботизированными автомобилями. Трун вспомнил, что, когда Пейдж поделился с ним идеей создания роботизированных авто, он ответил, что это невозможно. Пейдж поинтересовался почему. Именно после этого Трун и сам задал себе этот вопрос и пришел к выводу, что, если раньше никто этого не делал, это не значит, что создать полностью роботизированный, самодвижущийся автомобиль не представляется возможным.
Леви задал Труну вопрос о том, как введение в строй роботизированных авто повлияет на экономику. Не потеряют ли таксисты работу? На это Трун ответил, что роботизированные авто сократят количество аварий и смертей на дорогах, уменьшат потребление бензина и позволят людям жить гораздо дальше от работы.
Размышляя о том, как роботизированные авто сократят количество аварий со смертельным исходом, Трун затронул тему машинного обучения. Когда водитель делает ошибку на дороге, он учится и, скорее всего, он (и только он) ее больше не допустит.
“В мире роботов все иначе: стоит роботизированому автомобилю совершить ошибку, она сразу же вносится в базу, и больше ни один автомобиль никогда ее не совершит”, – заявил Трун. Так как машины учатся гораздо быстрее людей, собранные данные можно будет использовать и в других областях.
Наконец, Леви поднял тему того, что многие люди не доверяют машинам. Трун парировал, что, хотя людям часто сложно признаться самим себе, доверяют они машинам или нет, они зависят от них, будь то смартфоны, приложения или счета в банке.
Персональные помощники
В следующей секции Леви беседовал с Адамом Чейером из Viv (компания, которая создала Siri) и Александром Лебруном из M (личный помощник, недавно приобретенный Facebook).
Чейер представил идею постмобильного мира, в котором персональные помощники будут перенесены в “облако”, а люди смогут делать сложные запросы, такие как “По пути к брату надо выбрать хорошее вино, которое подходит для лазаньи”. Viv пройдется по всем сайтам и сервисам и определит, как быстрее и удобнее добраться до заданной точки, в какие винные магазины стоит зайти, какое вино лучше всего подойдет к тому или иному рецепту лазаньи и т.п.
Viv – это “новый способ работы с сайтами и сервисами в Сети по всему миру”, – сказал Чейер.
М, в свою очередь, будет персональным помощником встроенным в Facebook Messenger. С его помощью можно будет заказывать цветы, столики в ресторанах и номера в гостиницах, отправлять запросы в телефонную компанию и т.п.
Леви задал Чейеру и Лебруну очевидный вопрос, не заберут ли технологии рабочие места у людей. Лебрун сказал, что, наоборот, M будут нужны тренера и много доменов, так что в каком-то смысле будут созданы дополнительные рабочие места.
Эмоции
Затем Леви вызвал на ковер Джона Маркова из The New York Times и Джерри Каплана из Стэнфордского университета, автора документального фильма Humans Need Not Apply.
Марков рассказал про свои годы в Стэнфорде, где было два лагеря, придерживающихся разных взглядов на искусственный интеллект – первые работали над полностью автономными системами, вторые использовали искусственный интеллект, чтобы усилить способности людей. Оба лагеря особо не общались. Марков следил за процессом и в первом, и во втором лагере.
“У них был выбор, создавать ли людей будущего или нет”, – сказал он.
Когда речь зашла о роботах-начальниках и их отношениях с людьми, Леви вспомнил фильм 2013-го года “Она”, в котором мужчина влюбляется в операционную систему.
Чейер сказал, что, когда он смотрел фильм, постоянно пытался проанализировать и предсказать, что ОС ответит инженеру. Однако, когда “она” стала действовать слишком эмоционально, он опустил руки.
“В реальности, нам еще очень далеко до того момента, когда у машин появятся эмоции”, – сказал Чейер.
Участники поговорили о склонности людей наделять эмоциями и очеловечивать все вокруг. Марков заявил, что на самом деле Тест Тьюринга – тест на легковерие человеческой расы.
“Требования невероятно низкие. Мы готовы очеловечить все, что угодно”, – заявил он.
Потом речь зашла о нашумевшем докладе Оксфордского университета о том, что 47% всех профессий в США могут быть автоматизированы.
И Каплан, и Марков парировали, что многие профессии требуют участия человека.
“Никто не хочет прийти к гробовщику, который скажет, что сожалеет об утрате голосом робота”, – сказал Каплан. Дело совсем в другом: нам надо автоматизировать не профессии, чтобы заменить людей, а отдельные задачи и процессы, участие людей в которых не требуется.
Анализ
Раньше причина напряжения между людьми и роботами была очевидна, считает Кристиан Хаммонд из Narrative Science. Ожидалось, что они нас просто всех перебьют. Сейчас же, однако, проблема еще серьезнее – роботы собираются отнять наши рабочие места.
Хаммонд рассказал про то, как Narrative Science и разработанный компанией сервис Quill совершили фурор, собрав данные о квартальных отчетах компаний и сгенерировав полноценную журналистскую статью для Forbes. Ожидалось, что профессии журналиста подписан смертный приговор.
“Мы можем проанализировать, что и как они делают, собрав необходимые данные, понять, что нам нужно сказать, а затем облечь все это в письменную форму”, – заявил Хаммонд.
Однако, заигрывание с данными привело не к созданию легиона роботизированных журналистов, а к автоматизации труда самих аналитиков. Хаммонд объяснил это просто: в мире генерируется столько данных, что никаких аналитиков не хватит, чтобы ее обработать.
К тому же, мы живем в эпоху персонализации, и, возможно, имеет смысл использовать Quill для анализа выписок по кредитным картам небольших компаний и генерации предложений по тому, как более эффективно расходовать средства, а не писать статьи вместо людей.
Также Quill можно использовать для генерации комментариев для финансовых портфолио или отчетов по работе сенсорных IoT-устройств.
“Анализ данных был самой привлекательной профессией 21-го века. Теперь же, это лишь следующий кандидат на автоматизацию”, – заявил Хаммонд.
Перевод подготовили: greebn9k(Сергей Грибняк), silmarilion(Андрей Хахарев)
Автор: greebn9k
