eye best_1 best_2 best_3 best_4 best_5 doubledot dot

Москва

Все, что вы боялись узнать про роботов

Как будет устроен мир, в котором всю работу за человека сможет делать искусственный разум, и что останется на нашу долю.

00:01, 02.01.2018 // Росбалт, Москва

СС0 Public Domain

Будущее — не улучшенная реальность. Это совершенно другая реальность, с которой мы пока не знакомы, считает, директор по маркетингу «Яндекс» Андрей Себрант.

Про Россию в эпоху роботов

Предваряя выступление Андрея Себранта на открытой лекции, экономический обозреватель «Ведомостей» Борис Грозовский отметил, что за всеми предрассудками и страхами, которыми сопровождаются сегодня разговоры об искусственном интеллекте и роботах, стоят реальные проблемы. Причем, для России эти проблемы могут оказаться даже более чувствительными.

«В структуре нашего рынка труда весомую долю занимают люди, которые, в общем-то, ничего не делают — просто сидят на входе в разные организации, и смотрят, чтобы все было в порядке. По разным подсчетам, это два-три миллиона человек. Очевидно, что в скором будущем всю эту „работу“ за них смогут делать интеллектуальные системы. Очевидно, что скоро отпадет надобность в людях, которые работают водителями. С этой задачей искусственный интеллект уже почти готов справиться. Автоматизируются любые производства, требующие выполнения одних и тех же операций. На одной из китайских фабрик в Дунгуане не так давно рапортовали о замене 90% сотрудников, которых было почти 700 человек, пятью или шестью десятками роботов.

Профессии, которые казались интеллектуальными, тоже достаточно быстро становятся подвластны искусственному интеллекту. В Сбербанке бот уже пишет стандартные исковые заявления в суд о взыскании с должников задолженности по потребительским кредитам. Умные машины Яндекса сочиняют музыку. Роботы справляются с диагностикой заболеваний в некоторых областях уже лучше, чем врачи, поскольку могут лучше разглядеть результаты снимков. В Британии порядка четверти миллиона госслужащих уже могут быть заменены искусственным интеллектом», — отметил Грозовский.

«Одна из крупнейших консалтинговых компаний мира Мак-Кинзи подсчитала, что 45% своих работников на горизонте 15-20 лет сможет заменить машинами. Почти половина всей торговли на мировой бирже — это сделки, которые совершаются между роботами. Такие инвестбанки как Голдман Сакс и Морган Стэнли свои трейдинговые подразделения во многом уже заменили на роботов. Колл-центры, HR со всей их бумажной работой — следующие кандидаты», — считает он.

Но люди привыкли работать, заниматься делами в какие-то четко обозначенные промежутки времени. Как будет устроено общество, где необходимости в этом отпадет? А главное — как скоро это случиться?

По словам директора по маркетингу компании Яндекс Андрея Себранта, простых ответов на эти вопросы нет.

Про будущее, о котором мы ничего не знаем

«Мы пытаемся перенести роботов в современный контекст, в нашу сегодняшнюю жизнь, словно завтра мы проснемся, и вокруг будет все та же реальность, но немного улучшенная. Так вот, правда в том, что будущее — не улучшенная реальность. Это совсем другая реальность, с которой мы пока не знакомы», — убежден Себрант.

По словам эксперта, это очень хорошо видно на примере образования. «Мы заменили деревянные доски интерактивными, оставив все ту же классно-урочную систему, те же методички, те же единые для всех программы. Но будущее совсем про другое — про Coursera (образовательный онлайн-проект для студентов из любой точки планеты, которым доступны лекции ведущих мировых профессоров — „Росбалт“), про предельно персонализированные курсы. Попытка технологиями улучшить прошлое выглядит всегда коряво, неуклюже, а главное, результат дает неважный. Производство, в котором не изменили производственный цикл, но поставили компьютеры, которые ничем не управляют, останется на прежнем уровне», — считает Себрант.

Про машины, которые умеют больше, чем мы думаем

Никто не знает, как будет устроено будущее, поэтому все, что сейчас могут делать эксперты — рассказывать «байки о будущем», признался он. Технарям, в отличие от футурологов и философов, делать это намного проще.

«В 2014—2015 годах серьезные философы, психологи говорили о том, что машину никогда не научить играть в ГО на уровне профессионалов, что это задача на десятилетия вперед, потому что мы даже близко не подошли к определению того, что такое человеческая интуиция, что это совершенно некодируемо. В это время программисты просто писали код и учили машину играть в го, и через год она обыграла всех на свете, а потом ее, как известно, обыграла Альфа Го Зиро, которая вообще не училась на опыте человечества, а просто с нуля изобрела все стратегии», — подчеркнул Себрант.

По его словам, Яндекс, Камаз, НАМИ уже тестируют беспилотники. «Так что не только на солнечных дорогах Калифорнии, но и на наших заснеженных трассах через какое-то время появятся машины, в которых руль будет крутиться сам. А потом очень быстро появятся машины, в которых руля вообще не будет. Когда мы стали исследовать реакцию людей на беспилотники, выяснилось, что пассажиры больше нервничают, когда руль крутится сам, чем когда руля в машине нет как класса. Кстати, эта история о том, что психология будет определять технологии. Это еще один важный аспект будущего», — заметил Себрант.

По словам эксперта, хорошо обученный алгоритм уже способен принимать операционные решения, особенно в производственном процессе, гораздо лучше, чем самый опытный технолог, который жизнь положил на то, чтобы плавить металл или управлять процессами нефтехимического производства.

Классический пример, по словам Себранта, — плавка металла. «Каждый раз этот процесс немного разный. Основное сырье в современной плавке — металлолом. Сегодня привезли остатки автомобильных кузовов, завтра — старые чугунные ограды из сквера. При этом, на выходе должно быть примерно одно и то же. И каждый раз технологи в ручном режиме решают эту задачу. Но в хорошо компьютеризированном современном производстве есть огромное количество исторических записей: что загружали, как вели плавку, какое количество добавок и в какой момент подкладывали в печь, что получили на выходе. Оказывается, когда у тебя есть результаты десятков тысяч таких плавок (все это легко цифруется), технолог не очень нужен. Обученный на этом опыте алгоритм примет решение лучше, чем технолог. Это проверено практикой», — отметил Себрант.

По словам эксперта, в этот момент люди обычно говорят, что в работе с железками машина легко заменит человека, но вот искусство, креатив — здесь у роботов нет шансов. И они неправы. В последнее время большой популярностью в мире пользуется маркетинговый робот. «Альберт» — первая и единственная в мире маркетинговая платформа на базе искусственного интеллекта. Алгоритм самостоятельно генерирует маркетинговые ходы, подстраивает их под аудиторию. Он делает работу в том объеме и с такой скоростью, которая недоступна человеку. Он никогда не спит, не страдает похмельем, не ссорится с девушкой. «Альберт» всегда «бдит» и постоянно обучается. Можно сказать, что он ведет маркетинговые компании «под ключ». При этом всего за месяц он способен увеличить возврат инвестиций в  рекламу на 50%, отмечают в компании, уже воспользовавшейся услугами новой маркетинговой платформы.

Яндекс создал нейронную сеть, которая пишет музыку. Причем, это не просто музыка. Авторы проекта познакомили нейросеть с творчеством Скрябина — около 150 тысяч треков, и она написала мелодическую основу классического музыкального произведения в стиле известного композитора — родоначальника светомузыки. Условно говоря, машина продолжила писать за Скрябина. «Нейросеть написала по-скрябински, в ней читается и ритмическая структура, и фактура, и гармония композитора. В то же время это звучит самобытно», — отмечают знатоки творчества Скрябина.

Главная проблема — оценить качество машинной музыки, признаются создатели алгоритма. «Если нашей нейронной сети нравится играть одну и ту же ноту четыре минуты, хорошо это или плохо? Человек всегда может сказать „я так вижу мир“, и его сочтут гением. Машину, скорее всего, забракуют», — признается создатель нейросети, уже получившая  имя — «Пианола».

«Мы просто не замечаем тех технологий, с которыми сталкиваемся ежедневно, — считает Себрант. — Вся охота за спамом в наших почтовых ящиках — целиком машинное обучение. Люди давно перестали вручную отсекать спам — это невозможно. Спамеры тоже используют алгоритмы, пытаются обдурить спам-оборону, но пока оборона выигрывает, и даже самый изобретательный спам просачивается в почту только в исключительных случаях.

Поисковые системы, электронные платежи — это тоже обучаемые алгоритмы».

Про взаимопонимание

Еще один шаг в будущее — кардинальное изменение интерфейсов. «На всем протяжении общения людей с компьютером всегда нужен был специально обученный человек — программист, который был своего рода посредником, переводчиком. В свое время появилось огромное количество курсов для пользователей Windows. Много вы видели курсов для пользователей Android? Сейчас каждый сам в состоянии настроить работу гаджета. Я своими глазами видел, как полуторагодовалый ребенок, который еще и говорить не умеет толком, берет планшет, запускает Скайп, находит по фотографии бабушку, запускает сеанс связи и начинает агукать в камеру.

Еще пять лет назад, чтобы хорошо пользоваться поиском, нужно было знать язык поисковых запросов. Можете вы сейчас что-то такое представить? Сегодня машина, наконец, начала понимать смыслы. То есть, формулировка запроса может быть не точной, но в качестве вариантов вам предложат подходящие по содержанию. И система постоянно учится», — заметил Себрант.

Роботы научились работать с картинками. Появились программы, которая автоматически выдают теги к загруженным фотографиям, и способны определить, что на картинке, например, горы, что горы эти находятся в Швейцарии, что изображение можно связать с таким видом деятельности человека, как туризм и отдых. «В то же время, программа понимает, что это „красота природы“. То есть, машина уже способна оценить эстетическую ценность картинки», — заметил Себрант.

По его словам, всего за пять лет машины сильно продвинулись в распознавании картинок, и стали ошибаться даже реже, чем люди. Именно поэтому медицинские приложения, настроенные на работу с изображением, показывают такую эффективность.

Компьютеры начали понимать звук. То есть, машина превращает звук в текст, текст в смысл. На этом построена история с современным переводом. По словам Себранта, система неплохо работает в Яндексе и в Гугле, где уже заявили, что их наушники способны переводить в реальном времени. По мнению эксперта, это не совсем так. Но в любом случае, это не вопрос десятилетий. «На шлифовку системы может уйти год-два, после чего мы вообще забудем про языковые барьеры, за исключением, может быть, очень редких языков, материалов о которых нет в Сети. Конечно, такой перевод вряд ли подойдет для дипломатических переговоров или чтения художественной литературы, где важна каждая деталь. Там человеку будет что делать. Но обычный бытовой перевод сможет делать машина», — считает Себрант.

По его словам, мессенджеры уже пытаются с этим работать. В скором времени все мы сможем разговаривать с собеседником из любой страны, не чувствуя языкового барьера. «Конечно, в какой-то ситуации вам придется что-то уточнить, но мы уже выяснили, что это лучше, чем нанимать синхрониста, который ничего не понимает в теме разговора», — заметил Себрант.

Он убежден: история про то, что в мире падут языковые барьеры, — это культурная история, которая сильно изменит жизнь человечества.

Про роботов, которые все больше похожи на людей

Роботы уже умеют копировать мимику. Но если раньше эмоции, которые отображаются на лице человека, просто переносили на картинку, то сейчас программисты пошли другим путем. Они изучили, как меняется лицо при появлении разных эмоций, выяснили, какие команды каким мимическим мышцам посылает мозг в это время, а потом научили этому машину.

Появилась «Алиса» с ее режимом болталки, которому ее обучили на коллективном бессознательном российского интернета. В мире уже существуют «умные колонки» или «домашние системы», с которыми можно поговорить, попросить включить любимую музыку или заказать ужин. «Алекса» от Амазона, по словам Себранта, уже умеет это делать.

Про машинное обучение

«Никаких ответов про будущее у нас нет. Но мы понимаем одну общую вещь: граница между тем, что могут делать машины, и тем, что подвластно только людям, постепенно смещается. Мы не сможем все время сидеть на попе. Работа юриста, бухгалтера, врача может быть компьютеризована. В то же время, у нас останется куча других дел, которые мы сами для себя придумаем. Мы научили робота играть в шахматы, но ведь шахматы от этого не умерли. Просто люди перестали играть с машинами», — отметил эксперт.

Все это стало возможным, и касается каждого, потому что сегодня у нас есть открытый код. Алгоритмы, которые еще лет пять назад были охраняемой ценностью компаний, доступны каждому. «Обучение алгоритмов будет сильно зависеть от доступности данных, которые компании сейчас хранят в секрете и делятся ими неохотно. Но главное — все коды открыты, и любой стартап сейчас может настроить свою нейронную сеточку трудом двух программистов средней руки», — считает эксперт. Так что если ваша работа легко укладывается в понятные алгоритмы, скоро ваше место займут роботы.

«Многие вещи, которые мы сейчас считаем сугубо человеческими, будут получаться быстрее, лучше, дешевле у роботов. В итоге, рано или поздно, им эти вещи делегируют. Резко изменились интерфейсы, исчезла боязнь перед общением с компьютерами», — заметил Себрант.

При этом он подчеркнул: «когда мы говорим, что что-то изменится, это не означает, что всех людей заменят роботы. Кино не убило театр, а телевидение не убило кино. С роботами будет та же история. Уже сейчас 30% позвонивших в кол-центр просят соединить с оператором. Кто знает, может, в будущем возможность поговорить с живым человеком из колл-центра станет премиальной функцией».

Однако уже сейчас в целом ряде стран идут эксперименты с базовым доходом, основная задача которых — выяснить, что будут делать люди, если им дать достаточно денег и не гнать их на работу. «Но иного выхода, кроме базового дохода, нет. Люди должны потреблять, иначе все остановится», — заметил Себрант.

Про то, как подготовиться к будущему

Технологии меняют жизнь человечества не впервые. Но никогда еще это не происходило такими темпами. «Сколько лет потребовалось электричеству, чтобы оно стало доступным 25% населения? Почти полвека. Персональному компьютеру понадобилось 16 лет, интернету — 7 лет, для соцсетей этот срок сократился до 5 лет. Это серьезная психологическая проблема. Когда-то ты мог вступить в жизнь оператором паровой машины, и через 46 лет в 75% случаев эти паровые машины остались на месте, а в четверти уступили место чему-то новому. Сегодня масса профессий рождаются и умирают за срок куда более короткий, чем нормальный период трудовой активности человека. Людям, которым предстоит жить в этом постоянно меняющимся будущем, придется постоянно переучиваться. Более того, самые интересные профессии еще не появились. За 15 лет возникнет много новых профессий. Причем, мы даже не представляем — каких. Скажи вам кто-нибудь лет 10 назад, что будет такая профессия как Social Media Manager или SMM, и что специалисты смогут вести свои проекты прямиком из Тайланда, вы бы не поверили. Какой SMM, какие медиа? 15 лет назад этих слов не было», — отметил Себрант.

«В то же время люди, которые заняты в традиционном образовании, готовят детей к прошлому, там вообще нет ничего про будущее. Они апеллируют к традициям советской школы. Между тем, когда в советские годы стране потребовалось много физиков-ядерщиков, тут же появился Физтех с его феноменальной системой обучения, и физтехшколы, и специализированные классы. Сейчас все новое давится на уровне министерств. Догмой берется то очень правильное для 1970-х годов прошлого века политехническое образование, которое совершенно не адекватно сейчас. Говорить о том, что что-то сможет сделать государственная система образования, не стоит. Потому что люди, которые учат учителей, такие же догматики», — полагает эксперт.

По его словам, нормальные дети сейчас учатся онлайн. Система сетевого образования неплохо развита. «Если ей уделять внимание, можно нормальные мозги иметь и без какой-либо специализированной школы. Нужно максимально дистанцироваться от того, что считается традиционным образованием, и вырабатывать привычку учиться и переучиваться, используя все доступные способы, в том числе онлайн», — заключил эксперт.

Анна Семенец

По теме

Статьи

Новости

Все новости

Погода

Москва: 23°, ясно
Санкт-Петербург: 14°, ясно