Читаем Технологии, которые изменят мир полностью

Но ведь это неправда. Очень часто можно услышать фразу «Мне не нравится моя профессия» или «Я работаю, чтобы жить, и только». Насколько вы сами, как обычный человек, любите свою работу? Вне работы вы можете читать книги, слушать определенный вид музыки. Возможно, у вас есть хобби или увлечение. А может быть, вы серьезно переживаете из-за политики или окружающей среды. Вы, безусловно, много заботитесь о своих детях, семье и близких людях. Все эти особенности формируют вашу личность. Передача подобных черт в роботе до сих пор остается в области научной фантастики. Но как много этих характеристик вам нужно для выполнения своей работы? Суть в том, что преграда, которую нужно преодолеть технологиям для замены многих людей на их рабочих местах, намного ниже, чем мы можем себе представить.

Для осознания того, как искусственный интеллект работает в реальном мире, давайте разберем пример компьютерных шахмат. В 1989 г. Гарри Каспаров, чемпион мира по шахматам, провел матч против специального компьютера Deep Thought. Он был разработан совместными усилиями университета Карнеги – Меллон и компании IBM. Каспаров с легкостью победил машину за две партии.

В 1996 г. Каспаров столкнулся с новым компьютером под названием Deep Blue, разработанным IBM. И вновь Каспаров одержал победу. В 1997 г. IBM предприняла новую попытку с усовершенствованной версией компьютера Deep Blue, который в конечном счете обыграл Каспарова за шесть партий. Впервые в истории машина одержала победу над игроком-человеком.

С тех пор компьютерные шахматы продолжают развиваться. В 2006 г. другой чемпион мира по шахматам, Владимир Крамник, проиграл немецкой компьютерной программе Deep Fritz. В то время как Deep Blue от IBM был полностью заказным компьютером размерами с холодильник, Deep Fritz – это программа, которая может работать на компьютере с двумя стандартными процессорами Intel. Вполне очевидно, что в ближайшем будущем такие программы, как Deep Fritz, работающие практически на любом недорогом ноутбуке, будут способны обыграть даже самых лучших шахматистов мира.

Если задуматься над тем, что нужно человеку, чтобы стать чемпионом мира по шахматам, большинство согласится, что для этого требуется определенный уровень творческой способности, как минимум в пределах установленных правил. Однако едва ли машине можно приписать такую черту, как творческие способности, даже если эта машина может одержать победу над игроком в шахматы. Отсутствие интереса к достижениям машин, возможно, связано с тем, что работа человеческого мозга остается для нас загадкой.

Кто может объяснить, что происходит в голове у шахматиста, когда он играет очередную партию? Мы просто не знаем этого. Именно поэтому это кажется загадочным. Но в случае с компьютером мы четко знаем, что происходит. Компьютер просто просчитывает миллионы различных возможных ходов и затем выбирает самый лучший. Он использует алгоритм полного перебора. Преимущество компьютера заключается не в том, что он очень умен, – он просто невероятно быстрый. Для нас естественно больше доверять креативности и точному мышлению, характерным для человека, нежели методу полного перебора. Но вопрос здесь заключается в следующем: защитит ли нас это от алгоритмов полного перебора, которые смогут выполнять нашу работу?

Если вы согласны с тем, что игра в шахматы требует креативности в пределах установленных правил, тогда нельзя ли подобное сказать и о юридической сфере? В настоящее время в США работают тысячи юристов, которые очень редко посещали зал суда либо вообще там никогда не бывали. Такие юристы заняты в сферах правовых исследований и договоров. Они работают в юридических фирмах и проводят большую часть времени в библиотеке или изучают правовые базы данных на своих компьютерах. Они занимаются судебной практикой и пишут резюме, где обобщают похожие судебные дела и юридические стратегии в прошлом. Они пересматривают договоры и ищут там лазейки. Они также предлагают возможные стратегии и правовое обоснование для новых дел своих фирм.

С учетом предыдущих глав первой на ум приходит идея о том, что работа этих правоведов уже является объектом офшоринга. И это правда: в Индии уже существуют команды юристов, которые специализируются на исследовании судебной практики, но не своей страны, а США.

А как насчет автоматизации? Может ли компьютер справиться с работой юриста? Одним из первых направлений в исследовании искусственного интеллекта было создание «умных» алгоритмов, при помощи которых можно быстро найти, оценить и обобщить информацию. Результат этой работы мы можем наблюдать каждый раз, когда используем Google или любой другой мощный сервер поиска в интернете. Можно предположить, что такие умные алгоритмы будут повсеместно использоваться в сфере юридических исследований. Программное обеспечение может вначале играть роль инструмента для повышения производительности и облегчения работы юристов, а затем успешно перерасти во всеобщую автоматизацию.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Практика управления человеческими ресурсами
Практика управления человеческими ресурсами

В книге всемирно известного ученого дан подробный обзор теоретических и практических основ управления человеческими ресурсами. В числе прочих рассмотрены такие вопросы, как процесс управления ЧР; работа и занятость; организационное поведение; обеспечение организации управления трудовыми ресурсами; управление показателями труда; вознаграждение.В десятом издании материал многих глав переработан и дополнен. Это обусловлено значительным развитием УЧР: созданием теории и практики управления человеческим капиталом, повышенным вниманием к роли работников «передней линии», к вопросам разработки и внедрения стратегий УЧР, к обучению и развитию персонала. Все эти темы рассмотрены в новых или существенно переработанных главах. Также в книге приведено много реальных примеров из практики бизнеса.Адресовано слушателям программ МВА, аспирантам, студентам старших курсов, обучающимся по управленческим специальностям, а также профессиональным менеджерам и специалистам по управлению человеческими ресурсами.

Майкл Армстронг

Деловая литература / Управление, подбор персонала / Финансы и бизнес / Деловая литература
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются
Как гибнут великие и почему некоторые компании никогда не сдаются

Джим Коллинз, взирая взглядом ученого на безжизненные руины когда-то казавшихся несокрушимыми, а ныне канувших в Лету компаний, задается вопросом: как гибнут великие? Действительно ли крах происходит неожиданно или компания, не ведая того, готовит его своими руками? Можно ли обнаружить признаки упадка на ранней стадии и избежать его? Почему одни компании в трудных условиях остаются на плаву, а другие, сопоставимые с ними по всем показателям, идут ко дну? Насколько сильными должны быть кризисные явления, чтобы движение к гибели стало неотвратимым? Как совершить разворот и вернуться к росту? В своей книге Джим Коллинз отвечает на эти вопросы, давая руководителям обоснованную надежду на то, что можно не просто обнаружить и остановить упадок, но и возобновить рост.

Джим Коллинз

Деловая литература