Роджер Бутл
Искусственный интеллект и экономика. Работа, богатство и благополучие в эпоху мыслящих машин
Снова Мальтус?
Существует четыре основных контраргумента пессимистическим высказываниям Гордона о текущем и будущем росте производительности. Они все разные, но при этом не обязательно противоречат друг другу или конкурируют между собой, и я не собираюсь их оценивать. Опять же я оставляю это другим. Достаточно сказать следующее: я полагаю, что все они имеют достоинства и что уже не в первый раз «истинный» ответ почти наверняка будет включать элементы всех четырех.
Первый контраргумент состоит в том, что мы можем некорректно измерять рост производительности. Соответственно, видимое снижение производительности может быть просто статистической иллюзией. Таким образом, даже у исходной идеи о том, что наше будущее предполагает чрезвычайно медленный рост производительности (и, как следствие, уровня жизни), может не оказаться убедительной основы.
Это соображение выглядит достаточно правдоподобным. В конце концов, в любой экономике, кроме самой элементарной (если таковая существует), рост производительности трудно измерить даже в самые стабильные времена. Но мы только что прошли через потрясения, вызванные цифровизацией, которые изменили наш образ жизни и произвели революцию во всех отраслях экономики, от рекламы и газет до банковского дела.
Более того, многие из новых услуг, доступных в этом нынешнем цифровом мире, предоставляются пользователю бесплатно в отличие от нецифровых, то есть реальных версий, с которыми цифровые постоянно конкурируют, часто вытесняя их. Скажем, вместо посещения кинотеатра вы можете выбрать видео на YouTube. Учитывая, что для экономистов стоимость чего-либо тесно связана с рыночной ценой, сложность проблемы возрастает. Однако тот факт, что у некоторых цифровых услуг нет коммерческой цены, не означает, что их стоимость равна нулю.
Существуют явные признаки того, что занижение уровня ВВП (и, следовательно, производительности труда) на основе традиционных измерений является весьма значительным. Бюро экономического анализа США сообщает, что вклад информационного сектора в ВВП в настоящее время составляет чуть менее 4 %, что почти идентично его вкладу в 1980 г., еще до изобретения Всемирной паутины, не говоря уже обо всем остальном[52]. Неужели кто-то готов считать это правдой?
Были предприняты различные попытки оценить степень занижения объема производства и производительности труда. Исследование, проведенное в Великобритании сэром Чарльзом Бином, бывшим заместителем управляющего Банка Англии, привело его автора к выводу, что за период 2005–2014 гг. поправка на занижение цифровой экономики может добавить от 0,35 % до 0,65 % в год к темпам роста ВВП. Это число может показаться не таким уж большим, но если вы добавите его к ранее измеренному росту производительности, то получите цифру, которая не сильно отличается от среднего экономического роста, зарегистрированного с 1800 г. (за исключением так называемого «золотого века», длившегося с 1950 по 1973 г.). Да и сэр Чарльз Бин вполне мог недооценить масштабы неточности.
Его вывод, однако, подтверждается профессором Мартином Фельдстайном, который утверждает, что задача корректировки статистики ВВП с учетом различных скрытых изменений цен и улучшений качества, вызванных революционными технологическими изменениями, «невероятно трудна»[53]. Отчасти дело в том, что не все изменения в новой цифровой экономике привели к улучшениям: это может подтвердить любой, кто пытался дозвониться до своих поставщиков электроэнергии или газа. Итак, нужно сравнить имеющиеся улучшения с теми аспектами, в которых ситуация ухудшилась.
Время не ждет
Второй контраргумент заключается в том, что замедление развития мировой экономики вызвано длительностью негативных последствий финансового кризиса 2007–2009 гг. и последующей великой рецессии. Это привело к сокращению корпоративных инвестиций и к переходу предприятий, в том числе банков, к более рискованным деловым стратегиям. Отсюда мы можем заключить, что по мере преодоления последствий финансовой катастрофы нет никаких причин, по которым рост производства и рост производительности не должны вернуться к чему-то вроде привычной всем нормы. Темпы развития мировой экономики в 2017 и 2018 гг. эту точку зрения частично подтверждают.
Третий контраргумент апеллирует к тому, что цифровой революции нужно время, чтобы войти в полную силу. Экономическая история полна соответствующих примеров. Машина, лежащая в основе промышленной революции, то есть паровая машина, была изобретена Томасом Ньюкоменом в 1712 г. для откачки воды из затопленных угольных шахт. После этого прошло более 50 лет, прежде чем Джеймс Уатт, ремонтируя двигатель Ньюкомена, модернизировал его, значительно подняв его мощность, что позволило широко использовать эту технологию.
Более того, выдающийся биолог, физик и историк Джаред Даймонд говорит, что сам Ньюкомен разработал свой двигатель на основе прототипов, созданных другими людьми[54]. По его (Даймонда) мнению, это вполне нормальный процесс. От нас часто требуют поверить в то, что великие изобретатели придумывают новую революционную идею или механизм буквально из ничего. На самом же деле они обычно опираются на фундамент, заложенный предшественниками.
Наконец, хотя Джеймс Уатт запатентовал первую паровую машину в 1769 г., ее влияние на производительность труда проявилось только через столетие. Точно так же создается впечатление, что электричество не оказало серьезного влияния на рост ВВП в США даже через полвека после того, как были построены первые электростанции.
Сколь бы ни были справедливы эти три контраргумента, у оптимистов в запасе есть еще и четвертый. По их словам, мы не только не исчерпали возможности радикальных технологических изменений, но и находимся на пороге новых разработок, которые обещают привести человечество к исключительно быстрому развитию. Вот что сказал об этом экономист Пол Ромер:
«Экономический рост происходит всякий раз, когда люди берут ресурсы и перераспределяют их таким образом, чтобы сделать их более ценными… Каждое поколение осознало пределы роста, которые могут создать ограниченные ресурсы, как и нежелательные побочные эффекты от этих ограничений, если не будут привнесены новые… идеи. И каждое поколение недооценивает потенциал для поиска новых… идей. Мы постоянно отказываемся признать, что существует множество идей, которые еще предстоит открыть… Возможности не просто складываются: они умножаются»[55].
Первая из новых идей – это биотехнология, которая может внести важный вклад в сельскохозяйственное производство, пищевую промышленность и защиту окружающей среды. А достижения в медицинской науке обещают нам как значительное улучшение качества жизни, так и существенное продление самой жизни, в том числе здоровой жизни. Другой пример – нанотехнологии и 3D-печать, которые также открывают перспективы увеличения производительности во многих традиционных областях экономики. А теперь вдобавок ко всему у нас есть роботы и искусственный интеллект[56].
Назад в будущее
Наш короткий экскурс в экономическую историю человечества выявил несколько принципиально важных вещей.
• Постоянное повышение уровня жизни не было нам дано с незапамятных времен. Действительно, на протяжении большого отрезка истории из года в год почти не наблюдалось никаких улучшений.
• Некоторые технологические достижения, которые казались значительными, мало повлияли на рост ВВП или уровня жизни. Другими словами, скорость изменений оказалась слишком низкой для заметных и быстрых трансформаций.
• Промышленная революция, напротив, выделяется как величайшее событие в нашей истории, знаменуя точку, после которой жизнь людей в среднем стала неуклонно меняться к лучшему.
• Тем не менее, с самого начала в этом процессе улучшения оказалось немало проигравших, положение которых в результате изменений ухудшилось. Потребовались десятилетия, чтобы ситуация более или менее выровнялась.
• Уничтоженные рабочие места и источники средств к существованию со временем оказались более чем восполнены за счет создания новых рабочих мест, притом часто в таких сферах, которые раньше невозможно было себе представить.
• Самой важной, хотя и далеко не единственной причиной постоянного улучшения ситуации является технический прогресс. Он сделал возможным как производство большего количества продукции при тех же или меньших затратах, так и разработку новых продуктов и услуг в целом.
• Наибольший рост производительности и уровня жизни произошел тогда, когда технический прогресс совпал с коммерческими, политическими и социальными изменениями, которые способствовали более полному использованию технологий и ресурсов.
• Без правильной социальной, политической и коммерческой среды сами по себе технологии, как правило, не могли успешно развиваться, а если и развивались, то не способствовали росту производства.
• Согласно официальным данным, темпы роста производительности труда в последнее время значительно замедлились, что, возможно, свидетельствует о постепенном истощении возможностей технического прогресса и дальнейшего повышения уровня жизни.
• Но официальные данные, скорее всего, недостаточно точны. Благосостояние людей в своей основе, вероятно, улучшилось за это время намного значительней, чем можно было предположить на основе традиционных показателей.
А теперь мы подходим к роботам и искусственному интеллекту. Как и в случае с энергией пара и электричеством, первоначальное развитие искусственного интеллекта сильно повлияло на некоторые важные области экономики, но теперь, судя по всему, изменения, связанные с интеллектуальными технологиями, затронут практически все части экономики и любые аспекты нашей жизни.
Более того, в отличие от описанной Гордоном сути третьей промышленной революции то, что происходит в нынешней, то есть уже четвертой промышленной революции, соответствует идеальному образу технологического прогресса на протяжении всей промышленной истории, а именно – происходит замена человеческого труда машинным. Это означает и возвращение к нормальной жизни с удвоенной силой. Если подобное произойдет в том или ином масштабе, то революция робототехники и искусственного интеллекта, несомненно, не будет иметь такого небольшого экономического значения, как это постулирует Гордон, рассматривая случай появления компьютеров и цифровой революции. Все как раз наоборот – ее влияние окажется чрезвычайно могущественным.
Получается, что как только многие экономисты выступили с пессимистическими заявлениями относительно возможностей экономического прогресса и повышения уровня жизни в будущем, разразилась новая революция, которая обещает принести именно то, в чем они начинали отчаиваться. Но разве это все, на что она способна? Что если двигатель прогресса постиндустриальной революции снова заработает в деловой сфере? Не будут ли общие эффекты такими же, как те, которые доминировали в XIX и XX вв.? Иными словами, начнется ли и на этот раз «созидательное разрушение», которое позволило внедрить в экономику предыдущие достижения? Обеспечит ли она появление новых рабочих мест на месте старых? Или на этот раз мы столкнемся с тем, что будем вынуждены назвать «разрушительным разрушением»?
Глава 2
Может ли на этот раз все быть иначе?
«Нынешние темпы изменений как никогда велики, но в перспективе они будут восприниматься едва ли не как самые медленные».
Джастин Трюдо, 2018[57]
«В течение 20 лет машины будут способны выполнять любую работу, которую умеет выполнять человек».
Герберт Саймон, 1965[58]
Легендарный король инвестиций сэр Джон Темплтон однажды сказал, что шесть[59] самых дорогостоящих слов в инвестировании можно уложить в фразу: «На этот раз все будет по-другому»[60]. Он имел в виду финансовые вложения и затем приводил длинную цепочку аргументов, которые время от времени приводились для оправдания почти смехотворно раздутых цен на активы. Но «по-другому» никогда не бывало и не будет. Пузыри всегда остаются пузырями. Когда они лопаются, вся предыдущая апология в пользу катастрофически переоцененных активов выглядит как чистой воды пропаганда. Тем не менее об этом, похоже, все забывают, как только появляется следующая соблазнительная инвестиционная причуда, и вся история повторяется заново. Мудрость сэра Джона нашла убедительное подтверждение в крахе пузыря доткомов в 2000–2002 гг., а вскоре после этого – в крахе американского рынка субстандартного ипотечного кредитования в 2007–2010 гг.
Экономическая история, если сравнить ее с финансовой, – это, как говорится, совсем другой коленкор. Тем не менее, между ними можно провести некоторые параллели. Со времен промышленной революции было много людей, которые рассматривали технологические изменения в негативном свете, утверждая, что они приведут к обнищанию простых людей и вызовут массовую безработицу. До сих пор скептики всегда оказывались неправы. В своей книге-бестселлере «Конец работы» (The End of Work) экономист Джереми Рифкин писал о будущем, в котором автоматизация и информационные технологии намного повысят производительность труда, но большое количество рабочих окажется на обочине прогресса и успехи общества никак не улучшат их собственного положения. Эта книга была опубликована в 1995 г.[61]
Но являются ли изменения, происходящие сейчас благодаря широкому распространению искусственного интеллекта и роботов, продолжением того, что мы видели со времен так называемой промышленной революции? Или все-таки «на этот раз все будет по-другому»?
Как мы увидели в предыдущей главе, ключевыми характеристиками технологических изменений со времени промышленной революции были неуклонный рост производства (который лег в основу резкого повышения уровня жизни) и замена старых рабочих мест, потерянных из-за всех технологических достижений, рабочими местами нового типа.
По сути, существуют два основных аргумента в пользу того, что на этот раз все будет действительно иначе. Во-первых, разработки роботов и искусственного интеллекта на самом деле не являются в прямом смысле «революционными». Это утверждение является продолжением критики Роберта Гордона в отношении революции в области коммуникаций, с которой мы столкнулись в предыдущей главе. Его последователи считают, что, несмотря на шумиху, раздутую вокруг интеллектуальных технологий, мы имеем дело с мыльным пузырем. Они считают, что современная революция отличается от всего, что происходило со времен революции промышленной, тем, что двигатель экономического прогресса на самом деле уже больше не работает, вместо него остались только иллюзии и реклама.
Тем не менее, второй негативный аргумент в отношении искусственного интеллекта сводится к прямо противоположному. Революция искусственного интеллекта, говорят его сторонники, совершенно не похожа ни на что существовавшее ранее по своей скорости и масштабам. Что еще важнее, эта революция подрывает спрос практически на весь человеческий труд, и можно заключить, что она уже положила конец созданию новых рабочих мест, которые могли бы компенсировать потерю старых. Так что это не конец экономического прогресса в узком смысле слова, но зато нынешняя революция вполне может стать концом прогресса человечества.
Прежде чем прийти к более общим выводам по этому вопросу, нам необходимо рассмотреть по очереди каждое направление критики.
Действительно важные процессы
Итак, революция в области искусственного интеллекта – это действительно революция, или она просто прикидывается таковой? Ее значимость легко преуменьшить, но все же нам следует проявлять здесь осторожность. Это не первый случай, когда люди пытаются отнестись к технологическим инновациям с пренебрежением. Действительно, недооценка новых технологий имеет долгую и поучительную историю. Так, в 1943 г. Томас Дж. Уотсон, бывший председатель совета IBM, якобы заявил, что «спрос на мировом рынке на компьютеры составляет примерно пять штук». В 1949 г. считавшийся авторитетным журнал Popular Mechanics выдал прогноз, что «в будущем вес компьютеров можно будет уменьшить до каких-нибудь полутора тонн»[62].
Развитие интернета, которое было очень быстрым, тоже столкнулось с откровенным скептицизмом. В конце 1996 г. журнал Time авторитетно разъяснял, почему эта технология никогда не станет по-настоящему востребованной. В статье писалось буквально следующее: «Интернет не предназначен для ведения торговли, и чужакам там делать нечего». В феврале 1998 г. журнал Newsweek опубликовал статью под заголовком «Интернет? Да ладно вам!».
Самое поразительное, что автором упомянутой статьи был Клифф Столл, астрофизик и эксперт по сетевым коммуникациям, который заявил, что интернет-магазины и интернет-сообщества – это нереальная фантазия, противоречащая элементарному здравому смыслу. Вот его слова: «Правда в том, что никакая онлайн-база данных не заменит вашу газету». Затем последовала фраза о том, что «цифровой мир, полный взаимодействующих библиотек, виртуальных сообществ и электронной торговли, – это полная ерунда»[63].
До недавнего времени искусственный интеллект сталкивался с подобной же стеной скептицизма. Этот скептицизм подпитывается среди прочего тем фактом, что искусственный интеллект на самом деле уже существует довольно долго (по крайней мере теоретически) и на протяжении долгого времени не создал ничего действительно впечатляющего. В его основе лежали цифровые вычисления, которые разрабатывались и совершенствовались в Блетчли-парке[64] в Англии во время Второй мировой войны, что позволило британцам взломать нацистский секретный код Enigma.
История расшифровки военных кодов тесно связана с именем Алана Тьюринга. Тьюринг, собственно говоря, создал и первичную концептуальную основу искусственного интеллекта, опубликовав в 1950 г. свою статью, озаглавленную «Вычислительные машины и интеллект». В дальнейшем это направление развивалось в основном в США и Великобритании, причем отношение к нему постоянно менялось – от многообещающих заявлений до откровенного скепсиса.
Однако за последнее десятилетие искусственный интеллект резко продвинулся вперед благодаря прогрессу сразу в нескольких технологических областях. Его развитию способствовали в частности:
• огромный рост вычислительной мощности компьютеров;
• быстрый рост объема общедоступных данных;
• разработка усовершенствованных вычислительных технологий, в том числе в области работы с текстом и изображениями, включая распознавание лиц и голоса;
• развитие «глубокого обучения»;
• появление алгоритмов принятия решений.
Итак, сейчас искусственный интеллект, похоже, подошел к так называемому «моменту Джеймса Уатта». Известно, что паровой двигатель фактически существовал некоторое время до того, как Уатт разработал собственную его модель, которая и преобразовала дальнейшее производство. Точно так же искусственный интеллект, который присутствовал на сцене в течение некоторого времени, в своем нынешнем воплощении готов совершить скачок вперед.
Более того, влияние искусственного интеллекта теперь, вероятно, будет ощущаться во всей экономике. Некоторые технологические усовершенствования специфичны для определенных секторов или узких аспектов производства и имеют лишь ограниченное влияние на более широкую сферу производства или управления. Но время от времени появляются разработки, которые применяются повсеместно. Мы называем такие изобретения «технологиями общего назначения». Паровая машина также представляла собой разновидность GPT, а искусственный интеллект обещает стать таковой в ближайшее время. Вот почему я счел уместным называть грядущие десятилетия «экономикой искусственного интеллекта».
Роботы и мыслящие машины в перспективе способны оказать серьезное влияние на все аспекты производства, потому что в одних областях они могут полностью заменить людей, а в других – значительно увеличить производительность или улучшить качество и надежность выпускаемой продукции. Что, пожалуй, наиболее важно с учетом современных рыночных тенденций, они могут предоставить эффективные вспомогательные инструменты работникам сектора услуг, например, в сфере здравоохранения и ухода за престарелыми, тем самым обещая ускорить рост эффективности труда в этом секторе, до сих пор идущий очень вяло.
Кроме того, впечатляет сама скорость развития искусственного интеллекта. Футурологи и визионеры зачастую приходят в восторг при одной мысли о том, что в настоящее время развитие выглядит экспоненциальным, а значит, показатели в следующем отрезке времени всегда больше показателей в предыдущем периоде на определенный коэффициент или процент, а не на фиксированное число. Например, ежегодное удвоение какого-то показателя – это и есть экспоненциальный рост. Ежегодный прирост, скажем, на 20 % – тоже. В результате при неизменности роста в процентном выражении мы приходим со временем к возрастающему абсолютному приращению.
Когда рост носит экспоненциальный характер, подавляющая часть изменений становится заметной на поздних стадиях процесса. Из-за этого на ранних этапах легко упустить значимость происходящего. В некоторой степени данная закономерность объясняет, почему мы иногда переоцениваем влияние технологий в краткосрочной перспективе и недооцениваем в долгосрочной[65]. Потенциально такой характер развития может превратить будущие возможности искусственного интеллекта в настоящие чудеса, но, с другой стороны, это нередко усиливает тенденции отдельных лиц, компаний и правительств поступать недостаточно решительно, чтобы адаптироваться к надвигающимся изменениям, а иногда вовсе ничего не делать, пока не станет слишком поздно.
Литература по искусственному интеллекту полна впечатляющих примеров экспоненциального роста, часто сформулированных достаточно просто и доходчиво, которые ясно выявляют контраст между невысокими темпами изменений на ранних этапах прогресса и драматическими явлениями, происходящими позднее. Рассмотрим следующий пример из Калума Чейса:
«Представьте, что вы находитесь на футбольном стадионе… который закрыт и водонепроницаем. Судья роняет каплю воды в середину поля. Через минуту он выливает туда две капли воды. Еще через минуту – четыре капли, и так далее. Как вы думаете, сколько времени потребуется, чтобы заполнить стадион водой? Ответ – 49 минут. Но что самое удивительное и пугающее во всем описываемом процессе, так это то, что к концу 45-й минуты стадион будет заполнен водой всего на 7 %. В этот момент люди в верхних рядах уже начинают замечать, что внизу происходит что-то необычное. Но уже через каких-нибудь четыре минуты все они утонут»[66].
Экспоненциальный рост лежит в основе постулата, широко известного как закон Мура, который предсказывает удвоение вычислительной мощности компьютера стоимостью 1000 долларов каждые 18 месяцев (в другой версии – каждые два года). Некоторые аналитики даже предполагают, что в этой области существует такое явление, как экспоненциальный рост темпа экспоненциального роста. Федерико Пистоно утверждает иное: действительно, скорость вычислительных устройств (на единицу стоимости) удваивалась каждые три года с 1910 по 1950 г. и каждые два года с 1950 по 1966 г., однако сейчас она удваивается уже ежегодно. «Согласно имеющимся данным, – пишет он, – мы можем сделать вывод, что эта тенденция сохранится в обозримом будущем по крайней мере еще на 30 лет»[67].
В мире компьютеров и искусственного интеллекта экспоненциальные темпы роста изобилуют повсюду. Основываясь на недавних примерах, можно вообразить, что количество роботов скоро превзойдет число людей. Доктор Ян Пирсон, британский инженер, изобретатель и писатель, прогнозирует, что количество роботов увеличится за те же 30 лет с 57 млн сегодня до 9,4 млрд. Более того, этот вывод основан на предположении, которое Пирсон считает скромным, а именно, что число роботов ежегодно увеличивается на 20 %. (Да, это еще один пример экспоненциального роста.)
Дело не только в том, что скорость и масштабы достижений в области искусственного интеллекта впечатляют людей и наполняют их предчувствием будущего. Мыслящие машины угрожают заменить людей даже в тех видах деятельности, которая недавно считалась исключительно человеческой. Еще сравнительно недавно существовало устойчивое убеждение, что игра в шахматы непосильна самому мощному компьютеру. Однако в 1997 г. специализированный шахматный компьютер Deep Blue, созданный корпорацией IBM, победил лучшего на тот момент шахматиста мира – Гарри Каспарова. Искусственный мозг Deep Blue был способен оценивать от 100 до 200 млн позиций в секунду. Каспаров сказал: «Я играл против многих компьютеров, но никогда не испытывал ничего подобного. Я действительно почувствовал, – как ощущают незнакомый запах, – что фигурами напротив меня управляет совсем иной вид интеллекта».
В первый год нового тысячелетия другая машина, созданная IBM, – ее назвали Watson – победила лучших игроков-людей в телевизионной викторине «Jeopardy!». А в 2013 г. система искусственного интеллекта DeepMind научилась играть в видеоигры Atari, такие как Breakout и Pong, где используется зрительно-моторная координация. Это было более важным достижением, чем может показаться. Систему искусственного интеллекта учили не тому, как играть в видеоигры, а тому, как научиться играть в игры.
Кевин Келли считает, что искусственный интеллект уже сделал принципиальный шаг вперед, но его значение до сих пор оценено не полностью. Он пишет:
«Когда компьютер справляется с задачей лучше, чем люди, многие готовы счесть эту задачу простой. Вот следующая задача, говорят они, действительно сложна – до тех пор, пока и она не будет успешно выполнена компьютером, и т. д. Действительно, как только машина приобретает способность выполнять определенную задачу, мы часто перестаем относить ее к области приложений искусственного интеллекта. Так называемая теорема Теслера даже определяет сам искусственный интеллект как “то, что машина еще не умеет делать”»[68].
Похоже, число вещей, которые машина не может делать, все время сокращается. В 2016 г. система искусственного интеллекта AlphaGo, разработанная дочерней компанией Google DeepMind, победила Фан Хуэя, чемпиона Европы по настольной игре го. Система обучалась этой игре сама, используя методику, которая называется «глубокое обучение с подкреплением». Двумя месяцами позже AlphaGo обыграла чемпиона мира со счетом 4:1. Этот результат был признан особенно впечатляющим в Азии, где игра го гораздо популярнее, чем в Европе или Америке.
Именно благодаря интернету искусственный интеллект стал более интеллектуальным. Важнейшим этапом восхождения человека к господству над физическим миром было развитие специализации и обмена, что можно образно назвать «сетевым эффектом». По аналогии, когда появился интернет, объединивший компьютеры в сеть, это сильно расширило возможности искусственного разума[69].
А вскоре у нас появится то, что британский предприниматель Кевин Эштон назвал «интернетом вещей» («Internet of Things»), хотя это не единственный возможный термин. Например, в IBM ту же сеть называют «умной планетой» («Smarter Planet»), а в компании Cisco (Cisco Systems, один из ведущих мировых производителей оборудования для компьютерных сетей) используют словосочетание «интернет всего» («Internet of Everything»). Другой промышленный гигант GE (General Electric Company, транснациональная американская энергетическая корпорация) придумал свое название: «промышленный интернет» («Industrial Internet»), в то время как правительство Германии предпочитает термин «индустрия 4.0» («Industry 4.0»). Все эти слова и словосочетания относятся к одному и тому же явлению, идея которого заключается в том, что датчики, микросхемы и передатчики будут встроены в бесчисленное количество окружающих нас объектов и станут передавать в глобальную сеть информацию обо всем на свете в реальном времени.
Интернет-предприниматель Марк Андриссен замечает по этому поводу: «К чему это все приведет, для меня довольно очевидно – каждая лампочка, каждая дверная ручка будут подключены к интернету»[70]. Не приходится сомневаться в том, что вся эта связь глобальной сети с материальным миром будет приспособлена для взаимодействия с роботами и искусственным интеллектом. Впрочем, благодаря такой технологии вещи смогут напрямую общаться и с людьми, разговаривать с ними. По иронии судьбы некоторые энтузиасты искусственного интеллекта предполагают, что это может вернуть наше отношение к вещам на уровень воззрений, существовавших задолго до технологий и все еще широко распространенных по сей день в различных регионах планеты. Речь идет о том, чтобы приписывать неодушевленным предметам наличие чего-то вроде «личности» или «души».
Короче, что бы вы ни думали о возможностях развития человека в период экономики искусственного интеллекта (уже совсем скоро я собираюсь сделать несколько вводных заявлений на эту тему, прежде чем перейти к общей оценке проблемы), нельзя не признать: процессы, происходящие сегодня в мире роботов и мыслящих машин, без всяких сомнений, заслуживают того, чтобы принимать их всерьез.