Технологии против человека

Ликвидация посредников очевидно является следствием экспоненциального развития технологий, и в будущем мы еще увидим много подобных примеров. Ураганы изменений ожидают нас в сферах здравоохранения и энергетики. Необходимо помнить о том, что одно лишь разрушение старого неэффективно и долго мы в этом русле не продержимся. Нам необходимо создать новые человеческие ценности и построить целостную экосистему, состоящую не только из алгоритмов, но и из андроритмов, которая будет способствовать распространению этих ценностей. Нам необходимо целостное восприятие для того, чтобы изменить мир к лучшему.

Прежде чем вы очаруетесь великолепными гаджетами и завораживающими видеодисплеями, позвольте напомнить вам, что информация – не знание, знание – не мудрость, а мудрость – не предвидение. Каждое понятие вырастает из предыдущего, и все они нам необходимы.

– Артур Кларк[44]

, ⁵⁹

Мегасдвиг 5: преобразование

Термин «цифровое преобразование» уже к 2015 году уже стал довольно заезженным и превратился в штамп вроде «социальной сети». И все же он хорош, так как выходит за рамки обыкновенного понятия изменения или инновации. Он буквально означает становление чем-то иным, перерождение гусеницы в бабочку, игрушечной машинки – в игрушечного робота, производителя машин – в поставщика транспортных услуг. Преобразование станет первым приоритетом компаний и организаций, когда экспоненциальные технологические изменения начнут оказывать на них повсеместное влияние. Преобразование, направленное на то, чтобы остаться на плаву спустя пять лет, потребует дальновидности и смелости, а также поддержки заинтересованных сторон и рынков капитала.

Но не стоит забывать, что матерью всех преобразований станет мегасдвиг от исходного нахождения отдельно от компьютеров и устройств к состоянию перманентного контакта с ними.

Мегасдвиг 6: интеллектуализация

Основной вызов человечеству бросает тот факт, что теперь вещи тоже становятся умными.

Все окружающие нас объекты, которые раньше существовали обособленно и статично, теперь подключаются к интернету с помощью сенсорных сетей и постоянно обновляются.

Мы сможем наделить интеллектом буквально все, потому что сейчас у нас есть для этого все средства.

Глубокое обучение – основной двигатель интеллектуализации. На смену традиционному подходу к программированию машин, при котором они должны следовать инструкциям и выполнять свою работу, приходит новая парадигма – обеспечить их большой вычислительной мощностью, предоставить доступ к огромному количеству информации и набор базовых правил обучения и дать простую команду, например: «Выясни, как выиграть в любую игру в го, шахматы или нарды». Затем машина самостоятельно находит такие правила и стратегии, до которых мы сами никогда бы не додумались.

DeepMind, компания Google, занимающаяся развитием ИИ, в 2015 году продемонстрировала эффективность глубокого обучения, показав, что компьютер может самостоятельно научиться играть и выигрывать в игры Atari[45] и достичь совершенных результатов за короткий промежуток времени⁶⁰.

Вскоре после этой демонстрации DeepMind разработали AlphaGo – компьютер, способный к самостоятельному обучению, который в совершенстве овладел более сложной древнекитайской игрой в го⁶¹. Это высший уровень компьютерного интеллекта: не математическое совершенство, которое продемонстрировал DeepBlue, когда обыграл Гарри Каспарова в шахматы⁶², а способность машины оценивать окружающие обстоятельства и самостоятельно рекурсивно выбирать наилучший ход действий. С помощью постоянного повторения этого процесса AlphaGo могут очень скоро экспоненциально усовершенствоваться.

Мегасдвиг 7: автоматизация

Экспоненциальные технологии обещают нам, что все может быть оцифровано и наделено интеллектом, а затем автоматизировано и виртуализировано. Автоматизация является главным фактором, ведущим к гиперэффективности, потому что она позволяет заменить человека машиной. Я подробнее остановлюсь на этом вопросе в четвертой главе, посвященной автоматизации общества.

Мегасдвиг 8: виртуализация