Мир будущего: роботы – работают, люди – занимаются любимым делом

Многие люди ещё не осознали того факта, что стоят на пороге глобальных изменений. Развитие искусственного интеллекта и внедрение робототехники в процесс производства уже приводят к обесцениванию человеческого труда. Сегодня роботы успешно выполняют функции операторов колл-центров, консультантов, охранников и т.д. Поэтому, чтобы нормально жить в мире будущего, доход людей не должен зависеть от их работы.

Глубинное обучение поможет роботам с ИИ стать намного умнее человека

Писатель, психолог и физик Скотт Сантенс в своём блоге опубликовал интересную статью, обосновав, почему во всех странах мира необходимо ввести базовый доход для людей. По мнению известного журналиста, роботы смогут заменить людей на многих рабочих местах благодаря стремительному познанию мира с помощью глубинного обучения.

Скотт Сантенс долгое время изучал когнитивную нейробиологию, то есть, физику процессов в человеческом мозге. В мозге есть огромная сеть взаимосвязанных клеток-нейронов. Некоторые из них соединены только с соседними клетками, другие связи более длинные и разветвлённые. Через эти соединения очень быстро проходят электрические импульсы, возбуждая нейроны. Именно такой принцип постижения разумом окружающего пространства и взаимодействия с миром решили внедрить в робототехнику.

Глубинные нейронные сети для ИИ - это «урезанный» виртуальный мозг, который позволил совершить прорыв в машинном обучении. При этом огромную роль в революции ИИ сыграли массивы больших данных - Big Data.

Каждый год человечество производит огромное количество информации. В 2013 году исследователи подсчитали, что только за два предыдущих года было создано 90% всей информации в мире. Люди загружают в Интернет картинки и видео, пишут статьи, делятся впечатлениями. И именно это создаёт Big Data, что позволяет машинам обучаться с огромной скоростью.

Как они это делают? 

По принципу обучения людей. Когда детям указывают на стул и говорят, что это стул, то в мозге рождается определённая ассоциация. Чтобы закрепить знание, ребёнок может указать на стол и спросить - не стул ли это? Когда ему ответят, что нет, ассоциация закрепится. Так же обучается и компьютер, только намного быстрее. Он за несколько секунд может проанализировать тысячи стульев в Интернете из загруженных картинок и потом сможет без труда распознавать этот предмет. Причём этот метод работает намного эффективнее, чем программирование компьютера на распознавание стула с введением множества инструкций.

Таким образом, глубинное обучение машин возможно за счёт огромного массива данных, который сформировало человечество. Такой подход привёл к тому, что ИИ смог превзойти человека в тех областях, где, казалось бы, он не может этого сделать. Например, программа AlphaGo получила «божественный» девятый дан за игру в го, обойдя лучшего игрока планеты. Причём компьютер не стал анализировать все позиции, которых насчитывается 10 в 170 степени. За счёт работы глубинных нейронных сетей он просто научился оценивать ход, который выглядит, как лучший из возможных. Так же поступают и люди, делая выбор исходя из практики и опыта. Однако машина может оценивать общемировой опыт и делать это намного быстрее, чем кто-либо из людей.

Эксперты считали, что AlphaGo с ИИ сможет обыграть лучшего игрока в го только через десять лет. Что ж, компьютер доказал, что будущее уже наступило.

Роботы активно вытесняют людей с рабочих мест

По оценкам Скотта Сантенса, прогресс в области технологий происходит по экспоненте, а значит, вскоре достижений у ИИ будет явно больше, чем победа в го и прохождение теста Тьюринга. И человечество к этим достижениям явно не готово, по крайней мере, пока источником основного дохода людей является их работа.

Внедрение компьютерных технологий начало вытеснять людей с рабочих мест ещё в конце прошлого столетия. В частности, рутинную деятельность намного проще поручить машине, которая точно не допустит ошибок от усталости, невнимательности или скуки. Интересно, что как раз рутинная работа обеспечивает зарплату всему среднему классу США и в других странах. И именно этот вид деятельности является теперь менее востребованным, так как его можно автоматизировать.

На сегодняшний день необходимо только два типа сотрудников: дешёвая рабочая сила и люди с развитым интеллектом. И пока что мировая экономика держится на плечах у этих людей.

Что же случится, когда и их заменит робототехника, которая научилась учиться?

Производительность машин намного выше таковой людей. Сегодня роботы успешно функционируют в сфере обслуживания и на производстве. Автоматизация всё быстрее добирается до нерутинной работы. Так, робот с ИИ Amelia за 16 лет научился отлично справляться с работой сотрудников колл-центра и теперь может оставить без рабочих мест около 250 миллионов человек в мире. Робот Viv вскоре станет личным помощником пользователей, позволяя им просматривать новостные ленты в соцсетях без рекламы, что пошатнёт целую индустрию, на которой сегодня базируется Интернет. И таких примеров множество.

Таким образом, доход в будущем не может быть связан с работой, ибо большая часть населения земли будет безработной.

Работа - для роботов, жизнь - для людей

Если исследование Оксфордских учёных окажется верным, то к 2033 году половина рабочих мест будет автоматизирована. По статистике WEF, уже через четыре года исчезнет семь миллионов рабочих мест, и появится только два миллиона новых.

Скотт Сантенс считает, что с внедрением робототехники правительствам всех стран мира нужно ввести всеобщий базовый доход для граждан, то есть, выплачивать ежемесячную сумму средств независимо от работы человека и без всяких условий. Таким образом, люди смогут заниматься действительно ценной деятельностью, пока роботы выполняют всю остальную работу. Только так можно будет обеспечить защиту граждан от отрицательных последствий автоматизации.

Интересно, что введение базового дохода уже рассматривают Финляндия, Швейцария, Нидерланды и Канада. К слову, идею гарантированных и безусловных ежемесячных выплат поддерживают практически все специалисты в сфере ИИ. 

Источник: www.robo-hunter.com

Комментарии: