vitkvv2017 (vitkvv2017) wrote,
vitkvv2017
vitkvv2017

КУДА ДВИЖУТСЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОЦЕССЫ

                       Технологии очень быстро меняют наш мир. Какие именно технологии находятся в основе этого движения? Что двигает эти процессы вперед? Вот список инноваций, которые претендуют на то, чтобы совершить большой вклад в развитие технологии в течение двух лет.
На сайте Массачусетского технологического института сообщается, что американские инженеры установили роботу датчик осязания нового типа — благодаря ему машина сумела схватить USB-кабель,свободно висевший в воздухе,и вставить его в USB-порт. Новый датчик продемонстрировали в Чикагона Международной конференции по «умным» системам и роботам.
Инженеры из Массачусетского технологического института сообщили о коммерциализации проекта по созданию литий-металлической батареи, энергетическая плотность которой в два раза превышает показатель литий-ионной батареи. Об этом написано на сайте учреждения. Фактически это говорит о том, что электромобили ближайшего будущего на одной зарядке батареи смогут проехать расстояние, превышающее пробег от одной заправки почти любого современного автомобиля с двигателем внутреннего сгорания. Стоит также ожидать, что появятся автоматизированные электрические летательные аппараты для транспортировки грузов средней массы и людей.
оманда разработчиков из подразделения Microsoft, которое занимается исследованиями в области искусственного интеллекта (Microsoft Artificial Intelligenceand Research), в октябре 2016 года сообщила о том, что они создали систему распознавания речи, которая делает то же или даже меньшее число ошибок, чем люди, профессионально занимающиеся этой работой. Исследователи рассказали, что пословная вероятность ошибки (worderrorrate) уменьшилась до 5,9% по сравнению с 6,3%, результатом, о котором говорилось ещё в прошлом месяце. Фактически, прогресс в области специализированных нейросетевых архитектур, таких как, к примеру, LSTM, свёрточных нейронных сетей, сильно увеличил способности машин обрабатывать и понимать широкий спектр визуальных образов и человеческую речь.
Ещё одна прогрессивная модель, которая возникла на границе конвенциональных вычислительных методов и нейронных сетей — это нейронная машина Тьюринга (NTM) — алгоритм машинного обучения, который способен на основе анализа входных и выходных данных реконструировать алгоритм их трансформации. Подразделение Google — компания Deep Mind — занималось развитием этой модели, и она получила название Дифференциальный нейронный компьютер (DNC). Работы DNC бала продемонстрирована в рамках небольшого проекта, в ходе которого была показали умения модели самостоятельно обучиться эффективно использовать маршруты лондонского метро.
Компания Google смогла полностью перевести сервис на глубинное обучение GoogleTranslate. Как предварительно оценивает Google, нейросеть обеспечивает намного лучшее качество перевода, чем привычные статистические методы. Её уже испытали в очень сложной языковой паре английский — китайский, и нейросеть сразу на 60% уменьшила число ошибок перевода. Словом,практический каждый месяц в области нейронных сетей и машинного обучения случаются маленькие революции, и пока что эта область технологии находится на стадии экспоненциального роста.
К чему это всё приводит и сможет привести? Какие оценки дают специалисты? Через традцать лет роботы сумеют делать почти всё, что умеют делать люди, — такой прогноз дал Моше Варди (MosheVardi), профессор вычислительной инженерии и директор Института информационных технологий Кена Кеннеди (Ken Kennedy Institute for Information Technology) при Университете Райса (William Marsh Rice University). Этоскорее всего приведёт к тому, что более 50% жителей Земли окажутся безработными.
«Мы уже постепенно приближаемся к тому времени, когда машины сумеют превзойти людей почти в любой области, — говорит Варди. — Я полагаю, что общество должно посмотреть этой проблеме в лицо до того, как она поднимется во весь рост. Если машины станут способны делать почти всё, что способны делать люди, что же останется делать людям?»
С этим заявлением Варди выступил на ежегодной встрече Американской ассоциации содействия развитию науки, прочитав доклад «Умные роботы и их влияние на общество».
К каким же настолько существенные изменения на рынке труда приведут социальным последствиям? В своё время Джонатан Свифт, слыша речи современной ему элиты, создал довольно едкий памфлет, который назывался «Скромное предложение» (полностью:«Скромное предложение, имеющее целью не допустить, чтобы дети бедняков в Ирландии были в тягость своим родителям или своей родине, и, напротив, сделать их полезными для общества»).В этом памфлете Свифт подробно разъяснял, как можно было бы употребить детей бедняков на пользу общества.
«Один очень образованный американец, с которым я познакомился в Лондоне, уверял меня, что маленький здоровый годовалый младенец, за которым был надлежащий уход, представляет собою в высшей степени восхитительное, питательное и полезное для здоровья кушанье, независимо от того, приготовлено оно в тушёном, жареном, печёном или варёном виде. Я не сомневаюсь, что он также превосходно подойдёт и для фрикасе или рагу».
Словом, детей бедняков автор предлагал продавать как деликатес для стола представителей того класса, к которому принадлежал сам автор. Далее он изложил рецепты приготовления младенцев в пищу и калькуляции, которые доказывали экономические выгоды от осуществления такого предложения. Как негативный побочный эффект автор приводило безлюдение Ирландии, но другие варианты решения проблемы отбрасывал с ходу по причине их неэффективности.
Действительно, есть ли реальные альтернативы? Во-первых, если внимательно посмотреть на нашу экономику, а на неё необходимо всегда смотреть в некоторой степени как на историю убийства, то надо задавать тот же самый вопрос, который каждый раз задает детектив, который расследует преступление: quiprodest? Кому это выгодно? Кто основной бенефициар всей этой технологической истории? Основные бенефициары это большие технологические корпорации, ведь благодаря этим процессам именно их прибыли растут. И позиция, которую занимают левые, такая, что эти сверхприбыли стоит как минимум частично, изымать и расходовать на компенсацию негативных социальных последствий, сопутствующих в нашем обществе развитию технологий. Как одна из возможностей рассматривают внедрение безусловного базового дохода, когда каждый член общества получает некоторую фиксированную сумму денег, вне зависимости от того, имеет ли этот человек работу и какой у него уровень доходов. Первый всеевропейский опрос, который был проведёнв апреле 2016 года, продемонстрировал, что 64 % жителей Евросоюза поддержали бы введение безусловного основного дохода, 35 % знают о самой концепции, 23 % утверждают, что полностью понимают суть и задачи этой программы, четверть слышали о ней, 17 % ничего о ней не знают. Только 4 % граждан ответили, что откажутся работать после введения безусловного базового дохода. Самыми убедительными преимуществами данной модели люди считают то, что такие социальные выплаты «уменьшают тревогу о базовых финансовых потребностях» (40 %) и помогают людям иметь равные возможности (31 %). Интересно, что сама идея безусловного дохода возникла примерно во времени Свифта в работах Томаса Пейна и маркиза де-Кондросе.
Впрочем, по очевидным математическим причинам безусловный доход не может остановить имущественное расслоение в обществе. Чрезвычайно сложно достичь баланса между ситуацией, когда налоги, собираемые с корпораций для осуществления выплат, будут недостаточно велики, чтобы не допустить неконтролируемый рост богатства и могущества корпораций и ситуацией, когда слишком высокая планка налогообложения подавит в корпорациях любую возможность осуществлять развитие и внедрение инноваций.
Технологии
С развитием технологий вопрос вообще говоря не очень простой, их развитие основывается на прогрессе фундаментальной науки, а фундаментальную науку делают не корпорации. Корпорации в основном занимаются промышленным внедрением того, что было изобретено в академической среде. Большая часть фундаментальных инноваций делается в наши дни в некоммерческом секторе, будь то государственная наука или, например, если посмотреть на США (крупнейшие вузы Ivy League) — некоммерческие организации.
Корпорациям, какими бы крупными они ни были, для развития некоторых технологий банально не хватает «длинных» денег. Разработка новых технологических направлений — это очень серьёзный венчур с чрезвычайно высокими рисками и длительным сроком окупаемости. Классический пример: космические исследования. То, что сделала государственная космонавтика в СССР и США в конце 50-х — начале 60-х годов, до сих пор является недостижимой планкой для частных корпораций, несмотря на колоссальный технологический прогресс, произошедший за последние полвека. И причины здесь, в основном, чисто финансового характера.
Ситуацию могла бы поправить передача управления экономикой эффективному ИИ, подчинённому политической системе, построенной на базе принципов прямой демократии, но такой подход вряд ли понравится финансовой элите и самим технологическим корпорациям, рассматривающим прогресс как источник собственной неконтролируемой власти. Поэтому решения, подобные предложенному Свифтом, имеют все шансы оказаться внедрёнными на практике. Когда Свифт писал своё эссе, конечно, он не имел в виду, что люди его времени, представители правящего класса всерьез хотели бы употреблять людей в пищу. Но он доводил до абсурда идеи, которые звучали тогда и звучат сейчас. Безо всякого стыда в интеллектуальной среде высказываются предложения об искусственном снижении рождаемости в третьем мире, платежах за стерилизацию, экономическом стимулировании бездетности.
Проблема перенаселения вообще в определённой мере переоценивается. Если посмотреть на опыт развитых стран, в них в целом ряде случаев не достигается даже естественное воспроизводство, потому что репродуктивные модели поведения городских жителей существенно отличаются от репродуктивных моделей аграрного общества. В индустриальной экономике от количественной стратегии размножения люди переходят к качественной. Если вы живете в аграрном обществе и рожаете ребенка, то это дополнительная рабочая сила в вашем хозяйстве, вы рожаете нового работника себе на подмогу. Прошло 4—5 лет, и вот он уже помогает родителям, участвует в общем деле. И чем больше детей ты нарожал, тем лучше тебе живется в старости.
В городе рождение ребенка — это роскошь, и у городских жителей соответствующее отношение к этому. Да, мы родим ребенка, мы любим друг друга, но вначале нам надо купить квартиру, машину, найти средства, чтобы потом дать этому ребенку хорошее образование и так далее. Часто этот момент рождения ребенка откладывается в никуда вообще. А где не откладывается, там возникают семьи с одним, максимум, двумя детьми. В мире постоянно растет доля городского населения, и если мы в ХХ веке держались за голову и говорили, что население земного шара — о ужас! — растет по гиперболическому закону, то с конца 90-х годов стало ясно, что произошло серьезное отступление от этого гиперболического тренда. Если бы этот тренд продолжился, то сейчас население Земли составляло бы уже больше 10 млрд человек.
Заключение
Честно говоря, все эти размышления о вытеснении человека машинами в наши дни отдают некоторой поверхностностью. На мой взгляд, в них не учитывается тот момент, что рано или поздно уровень развития нашей технологии превысит уровень машинерии нашего собственного тела. И с этого момента всё сильнее будет стираться разница между людьми и машинами. Скорее всего, мы будем образовывать с собственными сложными интеллектуальными инструментами всё более синтетическое единство.
По какому пути здесь пойдут люди? На эту тему много фантазируют фантасты, учёные, создатели компьютерных игр. Например, есть прекрасная игра DeusEx, любимая технофагами во всём мире. По сценарию игры люди в будущем приобретают различные улучшения (аугментации) организма, чтобы лучше видеть, слышать, бегать, запоминать, считать… В принципе, это одна из возможных моделей развития. По всей вероятности, развитие технологий приведёт не к тому, что машины вытеснят людей, а к тому, что возникнет синтетическое единство человека и машины, где вы не сможете провести четкую границу, разделяющую машину и человека. Это является одним из возможных выходов.
Другое дело, что эта идея неплохо выглядит с фундаментальной, теоретически-философской точки зрения, но какие конкретно наша история обретёт формы? Кто будет соединяться с машинами? Почему люди будут это делать? Будут ли это богатые люди, которые будут приобретать улучшения собственного организма? Или, быть может, сотрудники корпораций, которые будут находиться под угрозой увольнения, и пойдут на то, чтобы улучшать при помощи имплататов свою ценность на рынке рабочей силы? Подключил к мозгу дополнительный модуль, который позволяет тебе лучше считать, лучше выполнять указания начальства, и вот ты уже не на самой обочине жизни. Тут воображение рисует огромное количество картин от просвещённого технокоммунизма до ужасающего технофашизма. Думаю, каждый из вас, дорогие мои читатели, может на эту тему пофантазировать и подумать, порадует или ужаснет нас та картина, которую вам самим предстоит создавать.
Tags: прогнозы
Subscribe
promo vitkvv2017 september 8, 07:00 36
Buy for 10 tokens
Легендарные советские фильмы просмотрены миллионы раз, но вдумчивый зритель всегда найдет множество вопросов, над которыми можно поразмышлять. Будь то просто мелкие нестыковки или сознательно оставленные режиссерами ниточки. Сколько всего было Шуриков — один или несколько? Как Лукашина пустили в…
  • Post a new comment

    Error

    Anonymous comments are disabled in this journal

    default userpic

    Your reply will be screened

    Your IP address will be recorded 

  • 0 comments