Сценарий фантастического боевика, в котором искусственный интеллект захватывает планету и порабощает человечество, перестает быть фантазией и становится главным страхом третьего тысячелетия. Разработка и внедрение алгоритмов в глобальных задачах требует пристального внимания всего человечества. ИИ может многое, но эмпатия, справедливость, этика и творчество ему все еще чужды. Подробно разбираемся, почему роботы пока не могут заменить живого человека.
Молниеносное развитие технологий искусственного интеллекта интересует глобальные организации и обсуждается на форумах мирового уровня. Эксперты придерживаются единого мнения, согласно которому люди все еще главные:
«Роботы могут помогать человеку в выполнении работы, не связанной с рутинным трудом и требующей развитых аналитических навыков, навыков межличностного общения, навыков работы в команде, выстраивания взаимоотношений, управления персоналом или ухода за детьми и больными. В ходе такой работы людям приходится взаимодействовать друг с другом, опираясь на подразумеваемые знания».
Иными словами, в современном мире и ближайшем будущем на первом месте стоит взаимодействие между людьми. В глобальном масштабе внедрение ИИ, не приведет к скорому вытеснению человеческого труда.
Тем не менее, цифровая трансформация происходит прямо сейчас. Автоматизация и роботизация постепенно освобождают человека от тяжелого физического труда, взамен чего создают новые рабочие места. Так что пока внедрение искусственного интеллекта в различные сферы не только не вытесняет человека с рынка труда, но и дает мощный толчок для развития в новых направлениях.
В чем ИИ может посоревноваться с человеком?
Всего в профессиональном сообществе выделяют 13 сфер, в производственные процессы которых уже встроены алгоритмы искусственного интеллекта. Эти сферы принято делить на три группы:
1. ИИ выполняет принципиально новые функции, которые не мог выполнять человек или делал это иначе
В медицине разрабатываются решения по транспортировке микрочастиц; в фармацевтике и материаловедении алгоритмы моделируют новые соединения и просчитывают их устойчивость в различных условиях; в фермерстве используются микроклиматические саморегулирующиеся системы и системы обследования состояния животных и растений; в финансовой сфере внедряются алгоритмы предотвращения мошенничества; спутниковые данные используются для анализа страховых случаев; в сфере автономных разработок развивается симуляция окружающей среды и моделирование ЧС.
2. ИИ работает с базами данных, принятие решения остается за человеком
В фармацевтике алгоритмы обрабатывают большое количество данных о химических соединениях, компонентах, реакциях для улучшения существующих лекарств; в здравоохранении анализ визуальных данных уточняет диагностику заболеваний; в фермерстве настраивается контроль теплиц и сбор урожая; в финансовой сфере алгоритмы принимают решения о кредитовании и предлагают финансовый менеджмент; в автоматизации складов роботизируется логистика и управление; в промышленном производстве искусственный интеллект организует труд; в автономной логистике предпринимаются попытки решить проблему «последней мили» (доставка до точного места или конкретного человека); спутниковые данные помогают планировать посев и сбор урожая в сельском хозяйстве; в государственной безопасности применяются комплексные алгоритмы анализа данных о гражданах.
3. ИИ заменяет человека
В промышленном производстве распространяется автоматизация рутинной работы и документооборота; ручная работа частично роботизируется в строительстве, промышленной уборке, охране; в сфере приватности и анонимности алгоритмы используются в защите персональных данных; в логистике транспорт становится автономным; в кибербезопасности алгоритмы отслеживают угрозы.
В первую очередь роботы заберут ту работу, где больше всего рутины и повторяющихся задач, меньше неизвестности и творчества: ремонт часов, пошив одежды, документооборот и т.д. Этот труд легко стандартизировать и воспроизвести алгоритмически.
Наименее подвержены алгоритмизации такие специалисты, как социальные работники, психологи, социологи, поскольку они выполняют тонкую и аналитическую работу, которая неподвластна искусственному интеллекту.
Почему ИИ не может полностью заменить человека?
«Дизайн, создание произведений искусства, исследования, управление командной работой, уход за больными – это задачи, которые, как выяснилось, слишком сложны для автоматизации. Роботам пока не удалось добиться успеха в воспроизведении этих навыков» – из доклада Всемирного банка.
Это не значит, что «машинного» искусства не существует. Просто ИИ сложнее конкурировать с человеком в областях, которые связаны с комплексным трудом, непредсказуемостью, разноплановой аналитической работой и эмпатией.
Возможности искусственного интеллекта сильно ограничены в отношении эмоций и чувств, проявлении понимания, определении неочевидного смысла и проявления спонтанности.
Это связано с тем, что в основе машинного обучения лежат формализация и математический анализ. Зато алгоритмы отлично справляются с воспроизведением уже изученных действий, без понимания их сути и разграничивая «да» и «нет». Именно поэтому у них нет чувства юмора, хотя они могут сочинять музыку. Секрет такого творчества схож с природой алгоритмов, которые могут обыграть человека в шахматы или даже в Dota 2. При этом один и тот же алгоритм не может научиться другим играм, потому что правила уже не настолько прозрачны.
К тому же ИИ в итоге проиграл человеку в Dota 2, потому что алгоритмы не способны на командную работу, ввиду ее спонтанной коммуникации и разделения обязанностей. Это доказывает и работа роботизированного отеля Henn-na в Японии: через 3 года руководство было вынуждено сократить штат роботов более чем в два раза, так как постояльцы жаловались, что роботы не справляются со своими обязанностями. Кроме того, они были экономически невыгодны, поскольку требовали постоянного обслуживания и обновления.
Все это дает надежду технофобам и технореалистам, что наш мир еще не скоро окажется под властью ИИ. Однако, если наша статья вас не очень-то и успокоила, то чекните свою профессию на сайте, который предсказывает вероятность и причины роботизации конкретной специальности, чтобы заранее знать, к чему готовиться.
