Тема роботизации и замены человеческого труда искусственным интеллектом будоражит человечество без малого 80 лет. Однако роботизации и искусственный интеллект никак не могут решить даже простейшую задачу — мытьё сортиров в общественных местах. Вот сегодня я начну большой лонгрид на эту тему.
ЧАСТЬ 1. ИИ — ФЕЙК
В 2018 году я проводил конференцию для руководителей агентств недвижимости совместно со Сбером. И мы пригласили советника Грефа по развитию ИИ с докладом.
Он чётко и внятно разъяснил, почему ИИ — фейк. И что за ИИ выдаются обычные «экспертные системы».
В чем отличие и как вас обманывают с нейросетями, которые якобы умеют рисовать как художники?
Поясняю на пальцах. Художник — человек, способный сам сформулировать идею, сам описать её в деталях как задачу и потом уже за счёт техники рисования реализовать свою идею в законченную работу.
Нейросеть не способна ставить себе задачи, не способна мечтать, фантазировать. Чтобы нарисовать что-то в нейросети надо вписать:
«Нарисуй мне мужчину, старого, седого, сажающего яблоню».
Вот только тогда вы получите результат.
Всё, что вам выдают, что якобы нейросеть так увидела Саратов, Москву — фейк! Так ей описали нарисовать этот город. Нейросеть ничего не видит без команды.
Экспертная система способна быстро найти информацию в массивах памяти, способна обрабатывать рутинные процессы очень быстро. Но она не способна саморазвиваться.
Программисты врут как мерины! Они выдают свои работы с подтасовкой результата. Сам ловил за руку в оценке недвижимости их не раз.
Давайте посмотрим может ли ИИ сделать оценку недвижимости для выявления цены будущей сделки?
Загрузим в неё 1 млн сделок по городу с реальными данными за последние 5 лет. Возьмём объявления в рекламе и тоже запихнём 1 млн объявлений в систему. И что? Что — она оценит и сама выберет, что оценивать? Нет, конечно.
Ок! Обучим дебила программного. Дадим ему алгоритм «агломеративной кластеризации» (для тех, кому интересно, Яндекс в помощь). Научим его собирать в схожие кластеры объекты. Потом дадим библиотеку построения выборки и графиков анализ цен. И что дальше-то?
Вот робот-оценщик выдал нам результат. Способен ли он на обратную связь? Способен ли он сделать выводы из картины и поставить задачу следующих действий? Может, он нам способен дать рекомендации для принятия решения? Принять за нас решение? Нет!
Все попытки писать роботов с торговыми решениями на бирже провалились. Максиму — сравнивать ежесекундно спред между ценой покупки и продажи бумаги и быстро переставлять заявки. Такого робота я первый раз видел в 2005 году! В 2005 году, мать вашу, 18 лет назад. Но дальше — ничего!
Поэтому сегодня масса аферистов-стартаперов водит за нос инвесторов.
ЧАСТЬ 2. ПОЧЕМУ С ИИ ВОЗНИКЛИ ТАКИЕ ПРОБЛЕМЫ?
Развитием «искусственного интеллекта» человечество занимается без малого 70 лет. Проблема в определениях.
Что мы с вами называем интеллектом? Начитанность? Хорошую память? Почему интеллектуалы часто не занимают руководящие позиции? Не думали ли вы об этом?
Оказывается, управление — это не интеллект, управление — это способность принимать решения, часто необъяснимые с точки зрения классической модели управления.
Все большие бизнесы начинались с фразы «так не делают». Все прорывы в науке начинались теми, кого классическая наука называла «фриками».
Что часто хранит наша память? Старый опыт. Вот давайте наш старый опыт загоним в систему обработки. На старом опыте научим машину принимать решения. Но! Появляются новые вводные, и всё! Старый опыт бесполезен. То есть наши миллионные вложения в сбор и хранение данных превращаются одним движением в тыкву.
Так, например, после 24 февраля 2022 все учебники артиллерийской подготовки можно выкинуть в помойку, а с ними ещё и программное обеспечение. Как так? А вот так. Все! Коптеры и корректировка с них «сломали» все старые наработки.
Это простой пример, как миллионные вложения в bigdata, на чем были помешаны программисты всех мастей 5-7 лет назад, бесполезны.
Вот вам ещё пример. Вы собирали системы распознавания лиц. Собирали их данные. И тут! Что? Пан-де-мия. И все в масках легально едут в транспорте. Всё! Ваша система с миллиардами данных не работает.
Когнитивная работа мозга не подвластна сегодня программистам. Как оценить при продаже недвижимости такой параметр как «вид из окна»? А он меняет цену объекта на 10%. Как? Работает ваша интеллектуальная система оценки.
В 30-е годы считалось научным лечить шизофрению лоботомией. Сейчас за такое уедешь в тюрьму. Вот и анализ данных сегодня в моде, а завтра с такими данными уже и не знаешь, что делать.
Дело не в сборе данных, не в обработке, а в принятии решений на основе этих данных. И вот великие принимали решения, которые никак не могут объяснить даже современные люди. Как вы этому машину хотите обучить?
Это называется «критическое мышление», это называется «яйца принятия решений» Вот за это и платят бешеные деньги РИСК-менеджерам.
ЧАСТЬ 3. Какие профессии исчезнут
Давайте теперь разделим профессии на две кучки: кому грозит «экспертная система», кому нет.
Аналитики могут расходиться по домам. Большинство аналитиков на самом деле не занимаются анализом данных и сложными выводами. Они просто парсят и обрабатывают данные, выдавая графики и картинки. Можно сразу не учиться. Это точно уже через 5 лет сможет сделать экспертная система.
Юристы, отвечающее за заполнение однообразных документов и компиляцию типовых договоров. Туда же.
Иллюстраторы. Те, кто не придумывает свои картины, просто рисуя, что сказал автор идеи — «постановщики задач».
Программисты-«кодеры», которые разрабатывают типовые формы, типовые рутинные задачки.
Верстальщики. Можете гулять.
Копирайтеры. Тексты из поставленных автором идеи тезисов напишут без вас.
Кассиры. Домой. 5 лет, и мы увидим супермаркеты без людей на кассах.
Причём и сканер будет типовой не нужен. Умная корзина уже выдаст счёт.
Декораторы. Архитектор справится без вас.
Инженеры, участвующие в расчётах конструкций. Половину сократят из-за высокой производительности систем bim-проектирования.
Что объединяет эти профессии? Отсутствие влияния человека на конечный результат своими когнитивными способностями.
Половина учителей тоже будет сокращена. Один талантливый учитель будет за счёт он-лайна обучать 10 000 учеников. Будет бешено зарабатывать. А остальные просто будут не нужны. Причём школы в глубинке, где нет качественных учителей, от этого только выиграют.
ЧАСТЬ 4. Какие профессии не исчезнут и как готовить к такому детей
Не исчезнет ни одна профессия:
- где нужен навык работы под давлением, под психологическим давлением;
- где нужен навык проведения сложных переговоров;
- где нужно реально применять фантазию и воображение;
- где нужно применять неординарные решения;
- ремесленные профессии такие как парикмахер, тату-мастер;
- медицинские специальности, где нужен навык работы руками (хирург, стоматолог и т.д.); вот диагностику в терапии «экспертная система» будет делать лучше, но принимать решения будет врач, который способен брать на себя ответственность.
Поэтому, если хотите подготовить детей к будущему, работать надо не на Гарвард и «первый мед». Работать надо над собой. Дайте ребенку возможность: мечтать, творить, настаивать на своём, спорить с вами (аргументировано), принимать самостоятельные решения и нести за них ответственность.
Школа в нынешнем её состоянии способна выпускать только: покорных болванов, приспособленцев и подавленных фантазёров, которых зачесали под гребёнку.
Поэтому, чем быстрее вы поймёте, что стандартное образование опасно, тем быстрее приготовите своего ребёнка к новому миру.
Развивать когнитивные способности мыслить, не работать по шаблону, ориентироваться только на свои мысли школьные учителя не способны. Если вы это не поймёте, будете твердить свои мантры «социализация», «коллектив», вы убьёте своего ребёнка.
Коллективное бессознательное – готовый продукт потребления витаминов через трубочку. В будущем низкооплачиваемая позиция, даже при наличии диплома.
Чем меньше локус контроля ребёнка будет смещён на коллектив, тем проще ему будет выжить в новом дивном мире «социальных сетей» и «общественной морали».
Таких невозможно обсчитать за счёт ИИ и таких будут брать на работу туда, где ИИ ещё долго не сможет их заменить.
