13 ноября 2018 Живой журнал
9. Критерий Нильссона
Мы исчерпали список различных тестов, в которых проверяются интеллектуальные способности машин. И под конец я бы хотел познакомить вас еще с двумя критериями по этой же теме. Нюанс в том, что критерии не подразумевают проведение экспериментов. Всё же, эти два критерия прекрасно дополняют данный обзор, формируя законченную картину и придавая ей должный масштаб.
В частности, мы так толком и не обращались к вопросу «зачем?». Зачем нам нужен ИИ, умеющий писать романы? Зачем ИИ, умеющий готовить кофе? Играть в «Контр-Страйк»? Решать ЕГЭ? Нильс Нильссон формулирует очень важный и очень прямой ответ на вопрос, к чему ведет постоянное расширение рамок способностей машин.
Итак, нам нужен ИИ человеческого уровня? Хорошо, соглашается Нильссон. Если ИИ на самом деле достигнет такого уровня, то он должен уметь всё то же, что умеют люди. А умения людей испокон веков были более всего востребованы в сфере экономики. Так что ИИ действительно человеческого уровня должен быть способен исполнять всю ту работу, на которой сейчас (и в будущем) заняты люди.
То есть, полное соответствие ИИ критерию Нильссона будет означать, что все рабочие места могут быть замещены ИИ и роботами. Вообще все. Абсолютно все. Без исключений. И это, со многих точек зрения, одно из самых важных следствий развития технологий искусственного интеллекта.
К сожалению, точность таких прогнозов близка к нулю. Представьте, что алхимиков прошлого спросили, когда мы овладеем энергией атома...
Прежде чем мы перейдём к обсуждению деталей, не лишним будет вспомнить о том хоре голосов «денди», что утверждают, будто «ИИ будет создавать больше рабочих мест, чем разрушать». Главная проблема с этими «денди» даже не в том, что они не в состоянии постичь значение термина «автоматизация». Главная проблема в том, что они не могут, в свою очередь, внятно ответить на вопрос «зачем?».
Зачем создавать рабочие места? Зачем упираться в ограничения человеческих ресурсов? Зачем отнимать у людей время, которое им никто не восполнит? Даже в тех редких случаях, когда «денди» приводят хоть какую-то аргументацию, она откровенно слаба и поверхностна. Те, кто громче всех провозглашают «ИИ-революцию», на деле боятся расставаться со старыми порядками. Впрочем, они далеко не первые, кто недооценивал масштаб революций, и будут далеко не первыми, чьи наивные взгляды будут сокрушены под её катком...
Каток ИИ-революции, впрочем, сейчас движется едва заметно. И стремительности от него явно ждать не стоит. Процесс вытеснения рабочих мест искусственным интеллектом растянется на десятки лет. Роботизация «абсолютно всех, без исключений» - это задача титанической сложности. Сначала будут автоматизироваться более простые профессии — и ближе к финалу будут оставаться всё более и более «крепкие орешки». Но критерий Нильссона очень полезен и при частичном успехе автоматизации. Определив, какая доля работников уже замещена машинами, мы получаем прекрасный показатель прогресса в области ИИ.
Поскольку мы говорим о реальной экономике, некоторые экономические условия могут остановить продвижение автоматизации. В частности, стоимость создания и эксплуатации ИИ на определенной позиции может превышать стоимость издержек на человеческий труд. Хотя, глядя с позиций сегодняшнего дня, такая перспектива практически везде выглядит маловероятной, мы не можем полностью её исключить.
Другое ограничение может быть связано с социопсихологической ролью занятости. Нельзя отрицать, что в нашем обществе есть определенные установки, определенная инерция по поводу рода (и наличия) занятий для разных возрастных групп. Этот фактор определенно будет влиять на рынок труда, даже несмотря на возможные экономические преимущества ИИ.
На индивидуальном уровне психологи находят ряд потребностей, которые можно связать с трудовой карьерой. Это потребность в самоутверждении, потребность в самоактуализации и т. п. Насколько полно удастся реализовывать эти потребности, если они потеряют связь с экономической сферой — пока совсем не ясно. Соответственно, они также могут помешать вытеснению человеческого труда из экономики.
Именно поэтому в формулировке критерия речь идёт о способности ИИ выполнять работу, а не о фактической (не)занятости людей. Как тогда нам оценивать эти способности? Нильссон предлагает тестировать ИИ по программам сертификации для конкретных профессий — тем же программам, которые подтверждают квалификацию людей. Это предложение отсылает нас к уже обсужденным общеобразовательным тестам, так как речь опять идёт о проверке знаний.
Как мы говорили и тогда, такая сертификация во многих случаях «заточена» под людей и не в состоянии адекватно оценить рабочие умения машины. Я, в свою очередь, могу предложить гораздо более подходящий вариант тестирования. Ни для кого не секрет, что одного диплома/сертификата недостаточно для получения хорошего рабочего места. Стандартной практикой при найме сейчас является проведение собеседований, часто весьма обстоятельных.
Почему бы машине не поучаствовать в собеседованиях наравне с людьми-соискателями? Интервью моментально определит, может ли система только угадывать правильные варианты ответа на тест, или же она является полноценным когнитивным агентом. Работодатель сможет проверить все интересующие его навыки ИИ-кандидата в близкой к рабочей обстановке, предложить несколько кейсов, обсудить проблемы, которые предстоит решать соискателю, да и просто оценить общее поведение системы.
Такой сценарий сейчас кажется фантастикой. Но с развитием технологий удаленных рабочих мест и виртуального присутствия разница между человеком и цифровым интеллектом станет постепенно стираться. По сути, это будет вариант теста Тьюринга, и даже ближе к тесту Фейгенбаума. Только машине не нужно будет притворяться человеком — машине нужно будет доказать свои умения в определенной задаче.
Профессии, требующие физического труда, конечно, в таком режиме не проверишь. Хотя традиционно считается, что и проблем с автоматизацией таких профессий будет меньше. В крайнем случае, владелец бизнеса легко найдёт способ оценить умения машины-кандидата. Например, в автосервисе - поручив какому-нибудь робо-шиномонтажнику поменять резину на одном из автомобилей.
В любом случае, если машина понравится работодателю — он выразит однозначное желание её использовать. И это согласие гораздо лучше соответствует духу критерия, чем прохождение сертификации. Хотя, конечно, организовать эти проверки сложнее.
Вполне вероятно, что такие проверки и не понадобятся. Экономический контраргумент («слишком дорогой ИИ») если и материализуется, то будет временным явлением. Социопсихологические факторы также попадут под каток ИИ-революции. Которому по силам сломать всё существующее экономическое и общественное устройство...
Наша история — это история созидательного разрушения. Самый главный урок, который мы можем из нее усвоить — во время технологической революции нельзя цепляться за старые, погибающие порядки. В противном случае ты окажешься на проигравшей стороне.
Потеряв работу, человечество приобретает беспрецедентные экономические возможности. Однако распорядиться ими смогут лишь те, кто встанет на сторону прогресса. Пока каток движется медленно...
Но определяться нужно уже сейчас.
/ (C) Источник
Не является индивидуальной инвестиционной рекомендацией | При копировании ссылка обязательна | Нашли ошибку - выделить и нажать Ctrl+Enter | Отправить жалобу