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

Именно этими вопросами задались авторы книги «Новое разделение труда» и дали на них в высшей степени осмысленные ответы. Авторы раскладывают процесс обработки информации – основу всей работы со знанием – на спектр задач. На одном конце спектра располагаются задачи типа арифметических – то есть такие, для решения которых требуется всего лишь применить хорошо понятые правила. А поскольку компьютеры отлично умеют следовать правилам, получается, что именно они должны заниматься арифметическими и другими сходными с ними задачами.

Леви и Марнейн выделяют и другие типы знания, которое может быть выражено в виде правил. К примеру, кредитная история – хороший предиктор того, сможет ли заемщик оплачивать ипотеку, как обещал, поскольку сумма ипотечного кредита зависит от состояния человека, от размера его доходов и наличия других кредитов. Поэтому решение о том, выдавать ли человеку ипотеку, может быть, в сущности, сведено к правилу.

Правило ипотеки, выраженное словами, может звучать следующим образом: «Если некто просит ипотеку на сумму M , и при этом его кредитный рейтинг равен V или больше, величина ежегодного дохода выше I или величина капитала выше W , а общая величина долговых обязательств не выше D , то заявка получает одобрение».

В случае если правило ипотеки такого рода выражено в форме компьютерной программы, мы называем его алгоритмом. Алгоритмы – это упрощения; они не могут и не должны учитывать все факторы (такие, к примеру, как наличие дядюшки-миллиардера, который когда-то включил нашего потенциального клиента в свое завещание, а сам увлекается скалолазанием без страховки). Тем не менее алгоритмы включают в себя самые распространенные и важные параметры, поэтому в целом вполне хорошо работают в решении ряда задач, в том числе и таких, как предсказание вероятности правильной выплаты ипотеки. Таким образом, компьютеры могут и должны использоваться для подобных операций. [20] В годы, предшествовавшие Великой рецессии, которая началась в 2007 г., банки выдавали ипотечные кредиты заемщикам со все более плохой кредитной историей, низкими уровнями дохода и благосостояния и постоянно нараставшим уровнем долгов. Иными словами, банки либо полностью отказывались от своих прежних алгоритмов оценки клиентов для получения ипотеки, либо значительно их пересматривали. Дело было не в том, что старые алгоритмы оценки для получения ипотеки перестали работать, – они перестали применяться.

На другом конце спектра, предложенного Леви и Марнейном, располагаются задачи по обработке информации, которые не могут быть сведены к правилам или алгоритмам. По мнению авторов, решение задач такого рода основано на умении человека распознавать закономерности. Наш мозг отлично воспринимает информацию через органы чувств и изучает ее в поисках закономерностей, однако нам очень плохо удается описать или вычислить, каким образом мы это делаем, особенно когда большой объем быстро меняющейся информации поступает к нам в достаточно быстром темпе. Как точно заметил философ Майкл Полани, «мы знаем больше, чем можем сказать». [21] Michael Polanyi, The Tacit Dimension (Chicago, IL: University of Chicago Press, 2009), стр. 4. С такими задачами, по мнению Леви и Марнейна, компьютеры не могут справиться, и следовательно, решать их по-прежнему будут люди. Авторы приводят в качестве примера такой задачи как раз управление автомобилем:

Поворачивая влево от основного потока, водитель вынужден противостоять огромному объему образов и звуков, которые создаются другими автомобилями, сигналами светофоров, витринами, рекламными плакатами, деревьями и дорожной полицией. Основываясь на своих знаниях, он должен рассчитать размер и положение каждого из этих объектов и вероятность того, представляют ли они угрозу. Водитель грузовика имеет в голове определенную схему, которая позволяет ему понять, с чем он имеет дело. Однако выразить эти знания и внедрить их в программу для применения в крайне разнообразных ситуациях на данный момент невероятно сложно… компьютеры не смогут легко заменить людей в таких заданиях, как вождение автомобиля.

Прочитав в 2004 году книгу «Новое разделение труда», мы были полностью убеждены аргументами Леви и Марнейна. Не менее убедительно выглядели и первоначальные результаты проведенного в том же году эксперимента с беспилотными автобилями.