В последнее время состоялся ряд форумов на самом высоком уровне, на которых отчетливо была поставлена задача подъема жизненного уровня в стране и, соответственно, ускорение экономического роста. Параллельно обсуждались в императивном ключе цели по внедрению искусственного интеллекта (ИИ). При этом, к сожалению, выпадало (или, как минимум, не было акцентировано) ключевое звено –прямая и непосредственная связь между перспективами экономического роста и ИИ. Проблемы ИИ преимущественно обсуждались с позиций творческих профессий, технических подходов специалистов айтишников, офисных работников в сопровождении критики под одобрительный гул, а то и аплодисменты аудитории.
Часть 1. Искусственный интеллект – драйвер промышленного роста
Между тем проблема выходит далеко за эти рамки. Цифровизация общественной жизни – процесс эпохального масштаба и глубины.
Понятие «искусственный интеллект» не стоит воспринимать буквалистски и сравнивать его с реальным мыслительным процессом, на чем строят свои пламенные речи критики. Да, это не более чем программное обеспечение, правда, весьма сложное и разветвленное, лишенное способности мыслить». Но за неимением иного термина (может быть, «пока») придется мириться с получившим распространение – «искусственный интеллект».
Важнейшее и принципиальное уточнение. Сферы применения искусственного интеллекта рассматриваются в двух плоскостях – промышленное использование и применение искусственного интеллекта в сфере творчества, в тех областях, где требуется креатив, мыслительный процесс в истинном понимании, а также сфере образования, идеологии, государственного управления. Бесспорно, здесь есть большие сомнения и претензии к искусственному интеллекту, реальная озабоченность границами и пределами его использования. Но в области промышленности эти сомнения сведены до приемлемых уровней, если не минимизированы. В промышленности, реальной экономики искусственный интеллект воспринимается, как техническое оборудование, только неосязаемое.
Производительность труда в экономике, обеспечивающая рост экономики, связывается не только и не столько с квалификацией работников, и тем более не с расширением рабочего времени, сколько с вооружением процесса производства передовыми орудиями труда. В переводе с политэкономического на практический – внедрением машин и оборудования, рационализации производственных процессов.
В свое время революционную роль сыграл пар, несколько позже электричество. Сейчас компьютеры и программное обеспечение. Причем с акцентом даже не на «металл», а на программные решения. Того, что и получило название «искусственный интеллект».
Революционность заключается в том, что искусственный интеллект берет на себя функцию замещения умственного труда. С точки зрения эволюции экономики путь к этому начался не вчера. Человеку свойственно экономить на трудозатратах. Именно поэтому мускульную силу человека, приводящую в действие орудия труда, последовательно заменяли энергией воды, ветра, электричества, атомного ядра.
Параллельно совершенствовались орудия труда – ткацкие и токарные станки, мельницы, лесопилки и так далее без счета. С помощью даже простых механизмов стало возможным массовое производство товаров одинаковых по качеству, для чего не требовалось большое искусство мастера. Прогресс не стоял на месте, и в настоящее время уже никого не удивляют роботы-манипуляторы, осуществляющие рутинные стандартные операции на конвейере, а то и целые безлюдные цеха.
Наконец, настала очередь оборудования (не на уровне давно будоражившей умы идеи, а реальных технических возможностях), позволяющего снять с человека часть умственной нагрузки. Первые робкие попытки были сделаны давно - счеты, арифмометры, механические калькуляторы «Феликс». Наконец, орудия труда приняли вид электронно-вычислительных машин, выступающих в современном мире в виде быстродействующих компьютеров. Иными словами, современная наука и техника массово производят долгожданные «орудия умственного труда». И это дает основания связывать применение новых орудий с качественным скачком в производительности труда и повышении эффективности производства, что имеет далеко идущие последствия и оказывает преобразующее воздействие не только на производство, но и все общество.
Именно поэтому ставка на искусственный интеллект, направление инвестиционных потоков в эту сферу принципиально отличается от надувания финансовых пузырей, например, на рынке недвижимости. Риск, о котором часто говорят критики. Но рынок недвижимости представляет совокупность сделок купли-продажи определенных объектов, торговые операции с ними. Массированный приток капитала, привлеченный прибылями, намного превысил возможности сектора удовлетворить возросший спрос, что закономерно обернулось кризисом.
Сфера искусственного интеллекта в известной мере подвержена аналогичному риску. Однако у сферы информационных технологий (искусственного интеллекта) есть существенное отличие – она продуцирует средства производства, а не просто товар. А еще точнее искусственный интеллект сам выступает средством производства. И эти средства производства все увереннее занимают свои ниши в технологических процессах. Хотя, конечно, кто спорит – всегда найдутся любители получить прибыли на волне инвестиционной активности, да еще с государственной поддержкой особенно если объект неосязаемый (в прямом смысле виртуальный) и потому трудно контролируемый.
Не вполне корректно ссылаться на то, что надежды на ускоренное развитие связывали с ЭВМ и их массовым внедрением в середине прошлого века. Счетно-вычислительные машины были лишь первым младенческим шагом на этом пути. Они выполняли конкретную счетную задачу. Постановка задачи, ввод данных и, главное, интерпретация полученных результатов оставалась за человеком. Машина от этой ключевой функции не освобождала, она лишь беспристрастно выдавала результат и на этом ее функция заканчивалась. Тем не менее и это уже был прорыв. В том, что ожидания были завышенными, инструмент не виноват. Перефразировав известную поговорку, можно сказать: «В оператора ЭВМ просим не стрелять, он делает то, что в его силах.
Современные программы в союзе с компьютерами помогают найти необходимые для решения задачи данные (не говоря об объеме), скорректировать постановку задачи и в известной мере сделать выводы на основании полученного результата. Иными словами, расширяют функции и «на входе» и «на выходе». Причем машинный результат вполне надежный. Ведь анализ, который проводит человек, во всяком случае в первой итерации тоже базируется на стандартных апробированных приемах и методиках. То есть мало отличается от машинного.
Принципиальное отличие современных компьютерных программ от возможностей ЭВМ прошлых лет, заключается в том, что выводит их применение за пределы счетных операций. Общество последовательно идет к все более широкому использованию искусственного интеллекта. На вопрос : «Где?», ответ простой и ясный: «Везде». Даже на вопрос: «Когда?» можно с уверенностью ответить: «Уже», правда с поправкой на «фрагментарность». Перечислить их в рамках статьи невозможно. Но примеры привести стоит.
Так все-таки где и когда?
Обычно цифровизацию, применение искусственного интеллекта ассоциируют с документооборотом, безбумажными технологиями, хранилищами данных. Действительно, в офисной работе и финансовых организациях он успешно заменяет клерков, занятых рутинной работой по составлению стандартной периодической отчетности, ведению бухгалтерии и отвечающих на повторяющиеся изо дня в день стереотипные вопросы.
Но сферы применения искусственного интеллекта намного шире. Искусственный интеллект в той или иной степени уже используется:
- В управлении транспортом, включая беспилотные транспортные средства, проектировании городов и дорожной сети.
- В управлении городским хозяйством все чаще применяются системы «умный город» и «умный дом».
- В отраслях материального производства: начиная от горнодобывающих предприятий и заканчивая обрабатывающей промышленностью.
Об этой сфере можно написать отдельный том. Яркий пример – труд, например, нефтедобытчиков и газовиков , которых вооружили средствами дистанционного управления удаленными объектами (по аналогии с космическими кораблями), что актуально в суровых климатических условиях, более точное определение границ разрабатываемых месторождений и многое другое.
На уровне отдельного промышленного предприятия создается его математическая модель с технологическими линиями. (Которая может быть визуализирована на экране компьютера, то есть можно «побывать» внутри цехов!). Приемы моделирования позволяют оценить перспективы модификации производственных процессов, целесообразность запуска нового товара с учетом предстоящих изменений технологических линий, перспектив сбыта и т.д.
Искусственный интеллект выводит на новый уровень управление производственными процессам и предприятием в целом, позволяя оперативно реагировать на меняющийся спрос и адаптировать продукцию под рыночный запрос, а также более рационально расходовать ресурсы.
В аграрном секторе с помощью автоматики рассчитывается кормовой рацион буквально для каждого животного индивидуально, что позволяет рационально использовать корма при обеспечении надоев и привесов, а система капельного орошения оптимизирует расход воды с одновременным внесением необходимой дозы удобрений. Поля открывают просторы для беспилотных тракторов и комбайнов.
В науке и медицине сбор, обработка широкого круга данных и подготовка предварительных выводов, прогнозы, моделирование, избавляющее от дорогостоящих и требующих длительного времени экспериментов.
Ощутимыми будут социально-экономические последствия цифровизации и широкого использования искусственного интеллекта прежде всего в части трудовых ресурсов – в результате освобождается значительная часть профессиональной занятости (не только офисной и сферы услуг), снимает остроту демографической проблемы, а вместе с ней иммиграции, со всем шлейфом сопутствующих непростых задач.
Часть 2. Критики ИИ – критикуем то, не знаем что
Технические возможности искусственного интеллекта, действительно, обширные. Но есть и проблемы, заставляющие все-таки осторожно и осмотрительно относится к внедрению, пусть умных, но все-таки машин.
Скептики, коих немало, предъявляют процессу цифровизации претензии, имеющие, по их представлению, фундаментальный характер. На первый взгляд, они кажутся логичными и обоснованными. Но, как правило, критике подвергается то, что не свойственно цифровизации, или то, на что процесс цифровизации и не претендует. А во многих случаях под сомнение ставятся недостатки (а они, естественно есть), которые в полной мере присущи человеку. Более того, деятельность машины оценивается по некоей абсолютной шкале, возможности достижения идеального результата. А эта планка недостижима в принципе, в том числе человеком. И никем, понимающим содержание процесса, не обозначается.
ИИ традиционно обвиняют в том, что он охватывает не все возможные данные, необходимые для решения задачи. А человек способен охватить еще меньше. Что машина «обучена» на определенном материале, а потому изначально страдает односторонностью и заданностью. А человек? Он впитывает знания, которые преподают ему в учебном заведении, и мало кто может вырваться за пределы этого круга. Говорят, что человек может сообразить, что он идет по ложному пути и прекратить исследование, а машина будет считать до конца. Но и человек далеко не всегда осознает ошибку, а зачастую движимый присущими лишь человеку качествами упорствует в своих заблуждениях. Машина же не работает без присмотра. Человек, приставленный к ней, если он такой умный, ошибку заметит и процесс остановит, внесет коррективы в программу.
Наиболее острой критике подвергается интерпретация результатов и их надежность. В первую очередь, под сомнение ставится обоснованность выводов, полученных машинным путем. Но ведь и человек ошибался не раз. Причем фундаментально. И не только с гелиоцентрической моделью мира, что традиционно объясняется неразвитостью науки и бытовавшими в те мрачные времена заблуждениями. Уже в наш просвещенный век предвзятость в принятии решений буквально эпохального значения знает немало примеров. Так, в «Кратком философском словаре», выпущенным в свет в 1954 году Государственным издательством политической литературы, «кибернетика» названа реакционной лженаукой, а «вейсманизм-морганизм» реакционным антинаучным направлением в биологической науке. Хотя всего три года спустя лженауки и заблуждения позволили запустить спутник Земли. Руководство Институтом генетики АН СССР приглянувшимся Вождю «народным академиком» Денисом Трофимовичем Лысенко с 1940 по 1965 год (четверть века!), делает вопрос о субъективизме, которым может грешить машина, вообще неуместным. Циолковский считался едва ли не городским сумасшедшим, хотя теперь он патриарх и классик.
Не менее острой критике подвергаются проблемы авторства и личного творческого участия исследователя в полученных результатах. Вопрос может быть и правомерный. Но для дальнейшего прогресса и тем более промышленного предприятия не важно, кто пришел к выводу, позволившему выбрать верный курс. Главное, что он есть и снимает проблему, позволяя двигаться дальше. Да и с авторством в «творческой, креативной» сфере не все однозначно. Великие мастера живописи располагали мастерскими с учениками и ограничивались парой мазков на готовом полотне и личной подписью. Александр Дюма первым нанял бригаду тружеников пера, поэты пользуются далеко не изящными подстрочными переводами, а современные признанные авторитеты науки окружены стайкой младших научных сотрудников и аспирантов, выполняющими вспомогательные операции и готовящими проекты отчетов и научных статей. И чем такая организация творческого труда отличается от услуг машины?
Современные гении от музыки не стесняясь говорят, что они создают свои трехаккордные шедевры с помощью синтезаторов, а группы вокалисток не могут обойтись без студий звукозаписи, где их рулады машина приводит в соответствии с партитурой. И не потому ли они волнуются по поводу ИИ, который может лишить их гонораров?
Часто слышны сетования по поводу того, что человечество отучится думать. Примечательно, что такого рода критика поступает в подавляющем большинстве не от научного сообщества, а от домохозяек и офисных работниц. Они крайне встревожены тем, что машина возьмет на себя функцию составления стандартных ответов на письма, годами повторяющихся отчетов и запросов, перекладывания бумажек слева направо и обратно, и им не придется посещать офис, где эти процедуры позволяют расширять кругозор и оттачивать когнитивные способности. О том, что освободится время для книг, музеев и концертов, персоны, испытывающие жажду знаний, даже не упоминают.
Кроме того, излишне строгим критикам следует иметь в виду, что искусственный интеллект находится на начальной стадии своего развития, со всеми присущими процессу болезнями роста. На них необходимо указывать, но они не должны перекрывать дорогу прогрессу. И вообще стоит вспомнить, что любые новшества встречали сопротивление на фоне непонимания или опасения потери работы. Критике подвергались паровозы, автомобили, электрические опыты считали не более чем пустой забавой для развлечения публики, а первые станки вообще ломали. Между прочим, особого прока в промышленности не видела оживленно переписывавшаяся с Вольтером Екатерина Вторая.
Аналогично о завышенных ожиданиях, которые пока не оправдывает цифровизация. Но это не вина искусственного интеллекта. Это проблема ошибающихся в оценках. Научно-технический прогресс не линейный. Он переживает этапы более динамичного движения, паузы, пробы и ошибки. Но паузы и ошибки вовсе не повод заявлять о провале.
И все-таки есть, как минимум три, фундаментальные препятствия.
Первое – это денежные средства. На уровне государства, поощряющего цифровизацию, разрабатываются и внедряются специальные программы, резервируются средства, на уровне предприятий ситуация сложнее. Цифровизация получит прописку лишь тогда, когда прибыль от внедрения компьютерных новинок превысит затраты, связанные с ними.
Второе. Даже более серьезное - компьютерные технологии исключительно энергозатратны. К 2030 году для обеспечения работы Центров обработки данных в России потребуется значительный объем новых энергомощностей, для создания которых по оценке ВТБ потребуется 6 трлн рублей. Мировое потребление электроэнергии дата -центров в 2024 году было сравнимо с потребностями в электричестве целой Франции. Экономические выгоды от цифровизации несомненные, но умозрительные и в будущем, а расходы электроэнергии более чем конкретные и ощутимые и не в будущем, а сейчас.
И, третье, последнее по порядку, но не по значению. Это специфические для всех аспектов цифровизации риски взлома программного обеспечения, выведение его из рабочего состояния, или, что еще хуже, внедрение хакерских программ, направляющих работу искусственного интеллекта по ложному пути со всеми негативными последствиями. Особенно опасны в сфере управления на уровне государства.
И тем не менее научно-технический прогресс остановить невозможно. Главное в применении искусственного интеллекта – подход без эйфории, форсирования процесса и гипертрофированной уверенности, что эта компьютерная новация все решит. Вместе с тем вряд ли приемлемо и огульное отрицание цифровизации. На данном этапе рациональное использование искусственного интеллекта с учетом затрат на его внедрение несомненно способно принести положительные результаты и содействовать решению ряда актуальных социально-экономических проблем.
Михаил Беляев, кандидат экономических наук, ведущий аналитик Агентства СЗК
Понравился материал? Тогда ставьте палец вверх и подпишитесь на канал, ведь это - совершенно бесплатный способ поблагодарить автора за труд и стимулировать на создание новых публикаций!