Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий

Азимов продолжает оказывать огромное влияние на научную фантастику и создание настоящих роботов уже более 70 лет. Однако одно из этих двух сообществ смогло значительно обогнать в своем развитии другое. Научная фантастика подарила нам болтливых и верных роботов R 2-D 2 и C-3PO, кибернетическую цивилизацию Сайлонов из сериала «Звездный крейсер „Галактика“», ужасного Терминатора и массу бесконечных вариаций андроидов, киборгов и репликантов. А десятилетия исследований в области роботехники подарили нам ASIMO, робота-гуманоида производства компании Honda, провалившего собственную демонстрацию, поскольку он не смог исполнить третий закон Азимова. На проведенной в 2006 году в Токио презентации ASIMO попытался пройти по узкой лестнице, выстроенной на сцене. На третьем шаге колени робота подогнулись, и он упал, полностью разбив свою лицевую панель.[46]

С тех пор ASIMO починили и научили новым навыкам – теперь он умеет подниматься и спускаться по лестнице, пинать футбольный мяч и танцевать. Однако его недостатки заставляют нас понять неприятную истину: многое из того, что просто и привычно для людей в нашем мире, невероятно сложно для роботов. Как отмечает известный футуролог и специалист по роботехнике Ханс Моравек, «сравнительно легко настроить компьютер так, чтобы он отвечал на вопросы тестов интеллектуальных способностей или играл в шашки на уровне нормального взрослого человека, но почти невозможно наделить его навыками годовалого младенца, когда дело касается восприятия и мобильности».[47]

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