Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий - Эндрю Макафи, Эрик Бриньолфсон (2014)

Эта ситуация стала широко известна под названием парадокса Моравека, который в «Википедии» описан следующим изящным образом: «Принцип в областях искусственного интеллекта и робототехники, согласно которому, вопреки распространенному мнению, высококогнитивные процессы требуют относительно небольших вычислений, в то время как низкоуровневые сенсомоторные операции требуют огромных вычислительных ресурсов»[48].[49] Глубокое наблюдение Моравека очень точно и важно. По словам ученого-когнитивиста Стивена Пинкера,

главный урок 35 лет исследований искусственного интеллекта состоит в том, что сложные проблемы просты, а простые проблемы сложны… При появлении нового поколения разумных устройств с угрозой потерять свою работу из-за машин столкнутся фондовые аналитики, инженеры-нефтехимики и члены комиссий по условно-досрочному освобождению. А садовникам, портье и поварам удастся сохранить свои рабочие места еще несколько десятилетий.[50]

Пинкер хочет сказать, что для экспертов в области робототехники задача по созданию машин, навыки которых находятся на уровне, хотя бы немного сопоставимом с уровнем неквалифицированных рабочих, занимающихся ручным трудом, оказалась ужасно сложной. К примеру, пылесос Roomba iRobot не способен делать все то же, что делают горничные, – он просто пылесосит пол. В мире уже продано более 10 миллионов пылесосов Roomba, однако ни один из них не умеет выравнивать кипу журналов на кофейном столике.

Когда дело касается работы в физическом мире, люди имеют огромное преимущество над машинами с точки зрения гибкости. Автоматизировать отдельное действие, такое как припайка провода к печатной плате или скрепление двух деталей с помощью шурупов, довольно просто, однако эта задача не должна меняться с течением времени и должна выполняться в «регулярной» среде. К примеру, печатная плата должна все время быть ориентирована в определенную сторону. Для решения таких задач компании покупают специальное оборудование, инженеры программируют и тестируют его, а затем добавляют в имеющиеся производственные конвейерные линии. Каждый раз, когда задача меняется – к примеру, при каждом изменении местоположения отверстий для шурупов, – производство должно остановиться до тех пор, пока программисты не заменят программу. На современных фабриках, особенно крупных и расположенных в странах с высоким уровнем оплаты труда, высокий уровень автоматизации высок, однако даже там невозможно встретить роботов широкого профиля. Напротив, на этих фабриках стоит специализированное и весьма дорогое оборудование, которое довольно сложно настраивать и перенастраивать.

Переосмысление процесса автоматизации фабрик

Родни Брукс, сооснователь компании iRobot, заметил еще одну важную вещь, присущую современным автоматизированным фабрикам, – людей там редко встретишь, но они все равно там есть. И значительная часть их работы заключается в повторяющихся и довольно бездумных действиях. К примеру, на конвейере, где происходит заполнение банок вареньем, машины заливают точный объем варенья в каждую банку, закручивают крышку и прилепляют этикетку, однако весь этот процесс инициирует человек, который вручную ставит пустые банки на ленту конвейера. Почему этот шаг не автоматизирован? Дело в том, что банки поступают на конвейер упакованными в картонные коробки по 12 штук, и эти коробки просто не позволяют им оставаться в жестко заданной позиции. Подобная степень неточности не представляет никакой проблемы для человека (он просто видит банки в коробке, достает их и ставит на конвейерную ленту), однако у традиционных промышленных автоматов возникают огромные проблемы при работе с банками, которые не оказываются в точно заданном месте каждый раз.