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.

Способность к самосовершенствованию заставляет некоторых мыслителей, например Бострома, задумываться, что же произойдет, когда появится общий искусственный интеллект — такая система, которая, подобно человеку, сможет взяться за любую проблему. Может быть, она очень быстро превратит саму себя в сверхразум? Как удержать ее под контролем? Пока эти опасения преждевременны. Считается, что общий искусственный интеллект на уровне человеческого появится через… гм… двадцать лет.

Однако даже узкий искусственный интеллект преобразует экономику. Алгоритмы много лет выполняют за «белых воротничков» нудную работу в бухгалтерии и обслуживают клиентов. Но и более престижные профессии не застрахованы от вторжения. Компьютер Watson компании IBM прославился тем, что победил чемпионов игры Jeopardy! а теперь лучше врачей диагностирует рак легких. Программы не хуже опытных юристов выбирают оптимальную линию аргументации, чтобы выиграть дело. Роботы-консультанты дают советы по инвестициям. Алгоритмы рутинно штампуют новостные сводки о финансовых рынках и спорте, но, к счастью для меня, книги по экономике они писать не научились[100].

По мнению некоторых экономистов, роботы и искусственный интеллект объясняют любопытный тренд. Ученые Эрик Бриньолфссон и Эндрю Макафи[101] утверждают, что существует «великое расхождение» между наличием рабочих мест и производительностью, и это мера того, насколько эффективно экономика превращает ресурсы, например людей и капитал, во что-то полезное. По традиции, как и следует ожидать, повышение производительности приводило к появлению новых рабочих мест и более высоким зарплатам. Но по мнению Бриньолфсона и Макафи, в Соединенных Штатах Америки этот тренд изменился: на переломе веков рабочие места и зарплаты перестали поспевать за ростом производительности[102]. Экономисты беспокоятся, что мы входим в «стагнацию века», когда недостаточный спрос не может подстегнуть рост экономики даже при нулевой или отрицательной процентной ставке[103].

Мысль о том, что технологии способны сделать ненужными некоторые профессии или уменьшить их значение, не нова: по той же причине двести лет назад луддиты ломали ткацкие станки. Однако, как мы видели, термин «луддит» со временем приобрел ругательный смысл, потому что именно благодаря технологиям всегда создаются новые рабочие места вместо тех, что перестали быть нужными, причем в среднем они лучше старых. Однако для рабочих или для общества в целом такие изменения не всегда были благом. Например, одно из преимуществ банкоматов заключается в том, что у кассиров освободилось время и они занялись рекламой сомнительных финансовых услуг. Что произойдет на этот раз, пока неясно: можно предположить, что по меньшей мере некоторые профессии, оставшиеся «человеческими», деградируют.

По всей видимости, технология успешнее развивается в области умственного, а не физического труда: мозги роботов совершенствуются быстрее, чем корпусы. Мартин Форд, автор книги «Роботы наступают»[104], замечает, что машины уже умеют посадить самолет и торговать акциями на Уолл-стрит, но все еще не научились чистить туалеты[105]. Поэтому, судя по всему, проблески будущего стоит искать не в горничной Рози, а в очередном складском устройстве Jennifer Unit. Эта гарнитура до мельчайших подробностей диктует рабочим, что надо делать. Если надо снять с полки девятнадцать одинаковых предметов, она попросит взять пять, пять, пять и четыре: если сказать просто «девятнадцать», будет больше ошибок[106]. Раз роботы обгоняют людей в эффективности мышления, а люди лучше умеют брать вещи с полок, почему бы не подключить человека к роботизированному мозгу? Возможно, такая карьера не слишком привлекательна, но определенная логика в этом есть.