Вопрос замены человеческого интеллекта на искусственный беспокоит нас чуть ли не с появления первой машины. Недавно споры на эту тему возобновились снова — в ноябре 2022 года был открыт доступ к ChatGPT, чат-боту, который мало того что умеет поддерживать диалог, так еще и учится в процессе. Он пишет тексты, куски кода, идеи для рассказов, кампании для D&D и будущие музыкальные хиты.

Беспокоятся не только редакторы, художники и разработчики, но и простые трудяги, так называемые «синие воротнички», которых грозят заменить «умными» машинами. В Европе и США уже давно строят автоматизированные склады, где людям остается только контролировать работу машин из удобного места оператора.

Роботы подступают со всех сторон. Но есть ли тут на самом деле повод для беспокойства? Мы попробовали порассуждать об этом.

Обоснованные страхи

Есть такая платформа — Pew Research Center. Ее эксперты исследуют политику, СМИ и медиа, интернет, технологии; словом, все те темы, которые можно назвать мироформирующими в нынешних реалиях. Они исследовали и вопрос искусственного интеллекта, написав о результатах своих изысканий статью «AI, Robotics, and the Future of Jobs» («ИИ, робототехника и будущее рынка труда»).

Мнения опрошенных экспертов разделились: чуть меньше половины (48%) считают, что роботы и ИИ заменят собой значительную часть как «синих», так и «белых воротничков» (офисных работников). Из-за этого может возникнуть существенная разница в заработке, многие люди потеряют работу.

Другая же половина (52%) полагает, что развитие ИИ поможет создать больше рабочих мест. Произойдет то, что уже случилось однажды во время промышленной революции. Эксперты уверены в способностях подлинного интеллекта — человеческого.

Чем же отличается интеллект подлинный от интеллекта искусственного?

Машина против человека

Искусственный интеллект называется интеллектом, потому что умеет обучаться. Если в современный ИИ загрузить данные, он изучит их и примет решение на их основе. Как в случае с чат-ботом — стоит исправить его ошибку, как он начнет выдавать новую, более корректную версию ответа.

Однако ИИ только имитирует человеческие действия, речь, способность принимать решения. У этого есть плюсы: ИИ идентифицирует паттерны для оптимизации задач, а еще машина никогда не устает и не совершает ошибок из-за недосыпа или плохого настроения. Пока она получает команды и данные, она будет работать.

Умение вычленять паттерны и отсутствие потребности в отдыхе делает искусственный интеллект идеальным кандидатом для повторяющихся, тяжелых и скучных задач, при условии, что его не прерывают. Как в Amazon, где роботы безустанно трудятся на конвейерных линиях.

Совсем другое дело — подлинный человеческий интеллект. Люди не только опираются на предложенные данные, у них есть способность воображать, чувствовать, предсказывать и оценивать окружающую обстановку в том числе с позиции этики. Люди умеют думать наперед, понимая, какие последствия будут иметь принятые ими решения. Эти таланты не требуют дополнительных данных: они уже «встроены» в человека.

И люди пока еще незаменимы в «открытых» системах — в противовес «закрытым», вроде конвейерной ленты Amazon, где задачи неизменны день ото дня. В «открытых» системах команда сталкивается с внешним миром, который имеет привычку меняться, причем постоянно. На это оказывает влияние все — клиенты, тренды, падение акций и природные катастрофы. С этим ИИ не справиться.

Значит ли это, что машине никогда не сравниться с человеком? Для чего тогда нам вообще нужен искусственный интеллект?

В статье «AI Should Augment Human Intelligence, Not Replace It» («Искусственный интеллект должен улучшить человеческий, а не заменить его») Дэвид Де Кремер и Гарри Каспаров предлагают третий термин к уже известным искусственному и подлинному интеллекту — Augmented Intelligence, или дополненный интеллект, подразумевающий совместную работу машины и человека для того, чтобы получить лучший результат.

Машина вместе с человеком

Идея дополненного интеллекта предлагает использовать вычислительные мощности машины и ее способность видеть паттерны для того, чтобы отточить истинно человеческие характеристики, такие как воображение, умение прогнозировать и быстро реагировать на смену обстановки.

В 1997 году гроссмейстер Гарри Каспаров впервые проиграл партию суперкомпьютеру IBM под названием Deep Blue, что подтолкнуло его к мысли объединиться с машиной для следующей игры. Его идея воплотилась в жизнь в 1998 году, на матче с болгарским гроссмейстером Веселином Топаловым, которого Каспаров всего месяц назад обыграл со счетом 4:0. Когда оба партнера получили в свое распоряжение искусственный интеллект, их счет сравнялся — до 3:3.

Логичное предположение — помощь ИИ «обнулила» то стратегическое преимущество, которое было у одного гроссмейстера над другим.

После матча, размышляя над произошедшим, Каспаров понял: помощь машины дала ему возможность больше фокусироваться на стратегии, пока компьютер занимался расчетами. Но это не значит, что такой тандем будет эффективен всегда. Машина и человек должны дополнять друг друга. Совсем необязательно, что мощный суперкомпьютер и блестящий специалист будут всегда показывать какой-то невероятный результат.

В 2005 году его мысли косвенно подтвердил онлайн-турнир, проведенный платформой Playchess.com. В этом турнире могли участвовать любые шахматисты в командах с другими шахматистами или компьютерами. Казалось бы — по логике вещей, победить должны были гроссмейстеры в тандеме с суперкомпьютерами, но победителем турнира стала команда из двух шахматистов-любителей и трех компьютеров. Они хорошо планировали и настроили машины под себя, что позволило им одолеть гроссмейстера и его суперкомпьютер.

Каспаров описал эту ситуацию такими формулами: схема «слабый шахматист + машина + хороший менеджмент» эффективнее схемы «сильный шахматист + машина + не очень хороший менеджмент». Совместная работа человека и машины однозначно эффективнее одних только вычислительных мощностей компьютера, каким бы продвинутым он ни был.

Что день грядущий нам готовит

К такому же выводу пришла Мартина Мара, специалистка в области робопсихологии из университета Иоганна Кеплера в Линце. У роботов нет тех навыков, которые есть у людей. У них нет софт-скиллов, они никогда не станут хорошими менеджерами, способными наладить взаимодействия внутри команды. Они буквально заточены на выполнение определенных заданий.

Для людей это плюс — человек с его живым умом может передать рутинные задачи машине и заняться чем-нибудь поинтереснее.

Иными словами: машина не заменит человека. Она будет ему помогать. Человек и робот создадут дополненный интеллект, где робот возьмет на себя вычисления или скучные тяжелые функции, пока человек будет использовать свои способности для решения исключительно человеческих задач.

Вот еще одно исследование, опубликованное в журнале Harvard Business Review: «Collaborative Intelligence: Humans and AI Are Joining Forces» («Объединённый интеллект: люди и ИИ работают сообща»). Оно посвящено совместной работе ИИ и человека. Авторы изучили 1500 компаний и пришли к выводу, что эффективность труда повышается, если к человеку присоединяется машина. И наоборот.

Люди делают три вещи, на которые искусственный интеллект не способен:

• обучают ИИ;
• разъясняют противоречивые и нелогичные моменты;
• помогают использовать машины ответственно.

Роботам без людей пока никуда, и если дело касается манипуляторов на складе, и если речь заходит о нейросетях. Вместе с коллегой-человеком они достигнут большего, чем в одиночестве, где результат их труда никем не будет контролироваться.

Эксперты советуют не считать искусственный интеллект чем-то вроде Hal 9000 из «Космической Одиссеи» или агента Смита из «Матрицы». К нему нужно относиться как к роботам Айзека Азимова — созданным в первую очередь для того, чтобы облегчать человеку жизнь.

И на чем людям действительно стоит сфокусироваться, так это на улучшении собственных технических умений, а также на продвижении типично человеческих навыков: софт-скиллов, этики, креативности, инициативности и критического мышления. Этого у ИИ точно нет.

? Начать улучшать свои технические навыки можно с бесплатного марафона по разработке без кода от нашего онлайн-университета. Мы рассказываем, как работать совместно с машинами для того, чтобы делать сайты и приложения.