Когда вашу профессию заменит искусственный интеллект
Давайте пофантазируем. Недалекое будущее. Вы засиделись допоздна в гостях, общественный транспорт уже не ходит, нужно вызвать машину. Вы открываете приложение на смартфоне, делаете заказ и через несколько минут спускаетесь к такси на улицу. В салоне машины никого нет: место водителя занял автопилот. И это даже не фантастика “ближнего прицела”. В Дубае над переводом на беспилотное управление городского транспорта, включая такси, работают с середины “десятых” годов XXI века. Профессиональных водителей ожидает участь операторов колл-центров. Помните, как мы получали любые консультации? И о неполадках сообщали звонком, и такси, кстати, тогда искал живой человек, а не алгоритм приложения. Точно так же, как в середине XX века существовала профессия телефониста, который в ручном режиме соединял два номера для разговора. Но техника шагнула вперед, и надобность в этих людях исчезла.
Удивительного в этом нет ничего. Процесс появления новых специальностей и исчезновения старых сопровождал человечество с самого начала экономических отношений. Просто он ускорился. Сначала его подстегнула промышленная революция, потом мировые войны, а сейчас рынок труда переживает радикальную трансформацию из-за искусственного интеллекта. И пандемии, но сегодня не о ней.
Что такое искусственный интеллект и нейросети
Об искусственном интеллекте сегодня знают даже те, кто никогда не жаловал фантастику. Но фантасты обычно описывают ИИ на пике формы. Он или полноправный персонаж произведения, или бесчеловечный антагонист. Что ж, может быть, когда-нибудь… Пока что, ИИ специализируется на решении довольно специфического круга задач: вычисления, анализ массивов данных и прочая монотонная работа. И обучается прямо в процессе сбора данных. Когда в 40-х годах прошлого века американские кибернетики Питтс и МакКаллок доказали, что искусственный нейрон способен к самостоятельному обучению, это стало настоящим прорывом в науке. Тогда же начались разговоры об искусственном мозге, который сможет заменить человеческий. Пока же машинный интеллект умеет демонстрировать (точнее, имитировать) некоторые признаки человеческого мышления. Это и есть самое простое описание ИИ.
Искусственный интеллект - это способность машины имитировать поведение человека. Прежде всего, в решении задач и обучении новому.
Почему “имитировать”? Потому что машина использует чисто математическую логику там, где наш мозг задействует более сложный комплекс способностей, включая абстрактное мышление. Плюс, у искусственного интеллекта нет тела. Физический мир для него - точно такие же цифры, как и прочие базы данных. Это также налагает ограничения.
Так как же научить компьютер учиться? Отказаться от жестко заданных алгоритмов, а массивы данных снабдить комментариями. Например, “скормить” машине данные о множестве транзакций и указать, какие из них были мошенническими. ИИ научится не только распознавать их без помощи извне, но и прогнозировать. Примерно так же мы в детстве учимся говорить и читать.
А нейросети - это самый продвинутый на сегодня метод создания ИИ. На схематическом уровне он копирует работу нашего с вами мозга. Получается сложная сеть из аппаратных или программных элементов, которые выполняют роль нейронов. Обмен информацией внутри нейросетей более многоуровневый, чем в ИИ предыдущих поколений, поэтому система способна обучаться более сложным и абстрактным понятиям.
Самая популярная технология
Об ИИ и нейросетях действительно говорят в последние годы намного больше, чем, скажем, в “нулевые”. Почему? Причин несколько, но главная: машинному интеллекту стало проще учиться и процесс пошел быстрее. Главную роль сыграло удешевление технологий связи. Мобильный, кабельный и даже спутниковый интернет стали намного доступнее и массовее. Миллиарды людей носят в кармане смартфон и ежедневно используют поисковые системы, социальные сети, фотокамеры и навигаторы. За каждой из этих технологий стоит инфраструктура, собирающая данные. Массивы информации накапливаются нейросетями как для обучения, так и для дальнейшего развития. И чем больше приток данных, тем быстрее ИИ обучается чему-то новому. А его развитие, в свою очередь, позволяет запускать новые сервисы и собирать данные для обучения уже от них.
Нами управляет ИИ?
Нет, по крайней мере, пока. Искусственный разум сегодня выполняет кропотливую и монотонную работу. Например, анализирует ваши предпочтения в музыке и кино, подбрасывая соответствующие предложения на стримингах. Управляет простыми механическими процессами, вроде упаковки товаров или экосистемы умного дома. Берет на себя навигацию, когда вы ведете машину. Занимается распознанием лиц, помогая поимке преступников. Делает подстрочные переводы текстов. Иными словами, конкурирует с людьми в тех сферах, где от живых работников требовались в первую очередь усидчивость и терпение. В мире больших денег ИИ используется для анализа финансовых рисков, прогнозирования будущих затрат и выгод, персонализации в электронной коммерции. Все это тоже задачи важные, но скорее рутинные. А вот программа GauGan, разработанная компанией NVidia, делает нечто уникальное — превращает текстовые описания в изображения фотографической реалистичности. Иллюстраторам можно начинать беспокоиться.
Кто владеет нейросетью?
В современном мире нет, кажется, ни одного техно-гиганта, который не инвестировал бы в искусственный разум. Никто не хочет отстать от конкурентов и оказаться в зависимости от чужих разработок. К тому же, это вопрос статуса. Нельзя быть “компанией, которая создает будущее” и не иметь собственных разработок в области ИИ. Поэтому в самообучающиеся машины активно инвестируют усилия и Google, и Facebook, и Apple, и Microsoft. С Гугл все очевидно в принципе. Их “камень силы” — самый продвинутый поисковый механизм из доступных на сегодня, это, можно сказать, квинтэссенция искусственного разума. Фейсбук активно использует нейросети для изучения предпочтений своих пользователей и формирования на их основе ленты новостей. Плюс, разумеется, таргетирование при показе рекламы. Этим занимаются и Фейсбук, и Гугл. А Нетфликс, например, в принципе, обязан своему успеху именно ИИ, с помощью которого сервис формировал для каждого клиента индивидуальные рекомендации. Кстати, а ведь не выстрели Нетфликс, возможно, мы не жили бы в эру стримингов…
Как не попасть в зону риска
К 2030 году исчезнет целый ряд профессий и как минимум часть из них — из-за развития ИИ. Прежде всего, это будут специальности в сфере обслуживания, не требующие творческих способностей. В супермаркетах уже сейчас все меньше кассиров и больше касс самообслуживания. Банки отказываются от отделений, заменяя их терминалами и мобильными приложениями. Упаковщики товаров на фабриках почти исчезли. Про таксистов мы говорили в самом начале. Уборщикам грозит конкуренция со стороны роботов-пылесосов, а почтальоны станут анахронизмом, когда большинство печатных изданий откажется от выпуска бумажных версий своей продукции. Под угрозой, кстати, и некоторые IT-специалисты, те, кого принято называть “кодерами”. Компилировать код машина может быстрее. А вот тестировщики останутся, ведь пользовательский опыт пока ИИ эмулировать не способен. Хорошая же новость состоит в том, что развитие нейросетей и новых технологий не только отбирает рабочие места, но и создает новые. Еще большим спросом будут пользоваться специалисты по сетевой безопасности, контент-менеджеры, инженеры-робототехники, и сетевые юристы. И, разумеется, специалисты по искусственному интеллекту.
От потери работы не застрахован никто. Но в эпоху цифровой экономики самый действенный способ почувствовать себя в безопасности — не бояться перемен. Если вы готовы постоянно интересоваться новым и учиться, то вряд ли останетесь у разбитого корыта. Наш мозг все еще намного способнее даже самых продвинутых нейросетей и, подкармливая его новыми знаниями, вы поддерживаете в боевой готовности самый главный инструмент для достижения успеха.
Посмотрите какие провайдеры работают по вашему адресу
в 