Читать книгу "Верховный алгоритм. Как машинное обучение изменит наш мир - Педро Домингос"

До сих пор я не произнес словосочетания «частная жизнь», и это не случайно. Частная жизнь — лишь один аспект более широкой проблемы предоставления доступа к информации, и, если сосредоточиться на нем в ущерб целому, как в сегодняшних дебатах, мы рискуем прийти к неправильным выводам. Например, законы, запрещающие использовать данные в любых целях за исключением исходно предусмотренных, крайне близоруки. Когда люди обменивают защиту частной жизни на другие блага, как при заполнении профиля на сайте, они ценят ее намного меньше, чем когда отвечают на отвлеченные вопросы вроде «Важна ли для вас защита частной жизни?». Тем не менее дебаты о частной жизни чаще загоняют в рамки именно таких вопросов. Европейский суд издал декрет о праве человека на забвение, но ведь у людей есть и право на память — как в собственных нейронах, так и на жестком диске. Такое же право есть у компаний до тех пор, пока интересы пользователей, собирателей данных и рекламщиков совпадают. Отвлекаться не на то, что надо, вредно для всех, и чем лучше данные, тем лучше будет продукция. Частная жизнь — это не игра с нулевой суммой, хотя к ней часто относятся именно так.

Компании, которые хранят вашу цифровую личность, и союзы защиты данных, на мой взгляд, определят картину работы с данными в развитом будущем. Наступит ли оно — вопрос открытый. Сегодня большинство людей не осознают, сколько данных они предоставляют и с какими затратами и преимуществами это может быть связано для них. Компании, со своей стороны, с удовольствием сохраняют статус-кво и работают негласно, боясь прокола. Рано или поздно такая система рухнет, и в атмосфере скандала будут приняты драконовские законы, от которых хорошо не будет никому. Лучше воспитывать сознательность сейчас и давать каждому право делать выбор — делиться ли данными, а если да, то как и где.

Нейронная сеть украла у меня работу

Каких интеллектуальных усилий требует ваша работа? Чем больших, тем в большей вы безопасности. На заре появления искусственного интеллекта считалось, что «синих воротничков» компьютеры заменят раньше, чем «белых», потому что последним приходится больше думать. Но дело обернулось совсем не так: роботы собирают автомобили, но не вытеснили строителей. С другой стороны, алгоритмы машинного обучения заняли место кредитных аналитиков и работников прямого маркетинга. Как оказалось, оценивать заявления о кредите машинам проще, чем не спотыкаясь ходить по стройплощадке, хотя у людей все наоборот. Общая тема здесь в том, что узко определенные задания легко научиться решать, имея данные, а вот задачи, требующие широкого сочетания навыков и знания, научиться решать не так просто. Большая часть мозга человека выделена для обеспечения зрения и движений, то есть ходьба — намного более сложное дело, чем может показаться, но мы принимаем необходимость ходить как должное, поскольку этот процесс доведен до совершенства эволюцией и в основном выполняется подсознательно. Narrative Science разработала систему искусственного интеллекта, которая довольно хорошо умеет писать отчеты по итогам бейсбольных матчей, но романы ей не под силу, потому что жизнь намного сложнее, чем бейсбол. Распознавание речи с трудом дается компьютерам, так как нужно в буквальном смысле заполнять пробелы — звуки, которые мы постоянно проглатываем, — не имея понятия, о чем идет речь. Алгоритмы умеют прогнозировать колебания курсов акций, но не представляют, как они связаны с политикой. Чем больше контекста требует профессия, тем менее вероятно, что компьютеры быстро ее освоят. Здравый смысл важен не только потому, что так говорила мама, но и потому, что у компьютеров его нет.

Лучший способ не потерять работу — самому ее автоматизировать и сосредоточиться на тех ее аспектах, на которые вам не хватало времени и которые компьютер пока не может освоить. (Если таких аспектов нет, опередите события и поищите новую работу прямо сейчас.) Если машины освоили вашу профессию, не пытайтесь с ними соревноваться. Впрягите их. H&R Block по-прежнему на плаву, а работа специалистов по оформлению налоговых деклараций куда менее занудная, чем раньше, потому что компьютеры взяли на себя большую часть рутины. (Хотя налоги, наверное, не лучший пример: налоговый кодекс растет экспоненциально, и это одна из немногих вещей, которая может тягаться с экспоненциальным ростом вычислительных мощностей.) Считайте большие данные продолжением ваших органов чувств, а обучающиеся алгоритмы — расширением мозга. Лучшие шахматисты сегодня — так называемые кентавры, наполовину люди, наполовину программы. Это справедливо для других профессий, от аналитиков фондовых рынков до агентов по подбору бейсболистов. Это не соревнование человека с машиной, а конкуренция человека, вооруженного машиной, с человеком без таковой. Данные и интуиция — как конь и наездник: не надо пытаться обогнать лошадь, надо ее оседлать.

По мере развития технологий человеческое и компьютерное будут все теснее переплетаться. Проголодались? Yelp предложит пару хороших ресторанов. Вы выбираете один из них и смотрите на подсказки GPS. Электроника автомобиля контролирует вождение на низком уровне. Все мы уже киборги. В реальности автоматизация не уничтожает, а создает возможности: некоторые профессии исчезают, но гораздо больше появляется. Прежде всего, она делает возможными вещи, которые в исполнении человека слишком дороги. Банкоматы отчасти пришли на смену банковским кассирам, но прежде всего они дали возможность снимать деньги в любом месте и в любое время. Если бы пиксели раскрашивали живые мультипликаторы, мы не знали бы «Истории игрушек»[111] и компьютерных игр.

Тем не менее может возникнуть вопрос: не останутся ли люди без работы? Я думаю, не останутся. Даже если когда-нибудь — очень нескоро — компьютеры и роботы опередят нас во всем, как минимум некоторым из нас будет чем заняться. Робот может идеально выполнить роль бармена — вплоть до милой беседы с клиентом, — но хозяева заведения все равно отдадут предпочтение человеку, просто потому, что он человек. Рестораны с официантами-людьми будут престижнее, как сейчас вещи ручной работы. У нас есть кино, автомобили и моторные лодки, но люди все равно смотрят спектакли, катаются на лошадях и ходят под парусом. Еще важнее, что некоторые специалисты окажутся поистине незаменимыми, потому что в их работе есть то, чего у компьютеров и роботов не может быть по определению: человеческий опыт. Я не имею в виду «сентиментальные» занятия, потому что сентиментальность несложно подделать: посмотрите на успехи механических домашних животных. Речь идет о гуманитарных дисциплинах, которые невозможно понять без опыта, доступного только людям. Сейчас есть опасения, что гуманитарные науки вошли в штопор и вымирают, однако, когда другие области будут автоматизированы, они восстанут из пепла. Чем обширнее и дешевле автоматизированное производство, тем ценнее вклад гуманитариев.

В то же время долгосрочные перспективы специалистов по точным и естественным наукам, к сожалению, не самые радужные. Науку будущего вполне могут продвигать только компьютеры, а люди, ранее называвшиеся учеными (такие как я сам), вынуждены будут положить жизнь на то, чтобы понять научные достижения, сделанные компьютерами. При этом они по-прежнему будут довольны своей работой, ведь наука, в конце концов, — это удовлетворение собственного любопытства. Сохранится и еще одна очень важная профессия для людей с техническим складом ума: присматривать за компьютерами. На самом деле для этого нужно быть не просто инженером, и в итоге к этому может свестись работа всего человечества: мы будем определять, чего хотим от машин, и контролировать, дают ли они то, что надо. Подробнее об этом мы поговорим ниже.