Своими размерами и внешним видом он напоминает фотоувеличитель.
Издавая мерное жужжание, он движется по проходу на складе, а две его механические руки поднимаются и опускаются на подъемник, готовые к новым задачам.
На каждой руке установлено по камере. Пока левая аккуратно выдвигает с полки коробку, правая достаёт из нее бутылку.
Как и многие другие роботы, этот был создан в Японии. Компания Hitachi впервые показала его широкой публике в 2015 году, а в 2020 планирует начать его продажи.
Это не единственный робот, который может достать с полки бутылку, но он делает это уже почти так же ловко и быстро, как человек.
Когда-нибудь роботы, подобные этому, смогут полностью заменить людей, работающих на складе. Но пока что люди и роботы трудятся на складах бок о бок.
На складах компании Amazon трудятся 45 тысяч роботов Kiva
Роботы Kiva на складах гиганта интернет-торговли, компании Amazon пока не снимают товары с полок, зато подвозят сами эти полки к человеку, который выбирает нужную вещь. Таким нехитрым образом скорость работы на складе удается увеличить почти в четыре раза.
Роботы и люди работают совместно и на фабриках.
Роботы трудятся на заводах с 1961 года, когда компания General Motors впервые установила однорукого робота Unimate, который использовался для простых операций вроде сварки.
Однако до недавнего времени рабочие пространства для машин и людей на производстве были строго разделены: отчасти для того, чтобы обеспечить безопасность людей, отчасти – чтобы не мешать роботам, потому что условия и параметры их работы должны быть строго регламентированы.
Но некоторые новые роботы больше не нуждаются в таком разделении. Возьмем хотя бы Бакстера, созданного компанией Rethink Robotics.
Тенденция “возвращения”
Бакстер обучен таким образом, что не наталкивается на людей, а также может сохранять равновесие и не падать, если люди наталкиваются на него сами.
Традиционно промышленные роботы заранее программируются людьми, однако Бакстер может сам обучаться новым навыкам, перенимая их у своих коллег-людей.
Популяция роботов в мире быстро растет: продажи промышленных роботов увеличиваются примерно на 13% ежегодно, а значит, объемы их производства удваиваются примерно каждые пять лет.
В течение долгого времени существовал тренд на вывод промышленного производства в “оффшоры” с дешевой рабочей силой в развивающихся странах. Сегодня все более широкое внедрение роботов помогает возвращению производства туда, где располагаются головные подразделения.
Автоматы выполняют все более разнообразную работу: собирают урожай с грядок, заменяют барменов или больничных сиделок, доставляя пациентов к врачу в инвалидных креслах или на носилках.
Но они по-прежнему не могут делать многих вещей, на которые мы так расчитывали.
В 1962 году, через год после выпуска робота Unimate, в американском комедийном мультсериале “Джетсоны” появилась Рози – робот-горничная, выполняющая все домашние дела.
Похоже, до появления реальной Рози пока очень далеко.
Робота Рози в реальной жизни мы пока так и не дождались
Прогресс, которого удалось добиться в развитии робототехники, главным образом обязан усовершенствованиям в области “железа”: появлению более чувствительных и дешевых в производстве сенсоров, которые существенно улучшают роботам зрение, придают чувствительность пальцам и помогают сохранять равновесие.
Но дело, конечно, и в программном обеспечении: “мозги” у роботов теперь работают не в пример лучше.
Однако прогресс этот идет значительно медленнее, чем хотелось бы: изначально завышенные ожидания столкнулись с первыми разочарованиями.
Попытки создать искусственный интеллект традиционно ведут летоисчисление с 1956 года – летнего семинара в Дартмутском колледже для ученых, проявляющих особый интерес к созданию “машин, которые используют язык, формируют абстракции и концепции, решают проблемы, которые обычно решают люди, и самосовершенствуются”.
Тогда казалось, что до создания машин с интеллектом, подобным человеческому, остается всего какая-нибудь пара десятков лет.
Сегодня ученые по-прежнему говорят, что от создания таких роботов нас отделяет два десятилетия.
Однако философ-футурист Ник Бостром смотрит на подобные прогнозы крайне скептически.
Самосовершенствование = сверхразум?
Он считает, что 20 лет – самый комфотрные срок для всех, кто прогнозирует радикальные перемены. Чуть меньше – и люди начнут ожидать появления прототипов уже сегодня, чуть больше – и это уже не будет цеплять внимание.
Лишь в последние несколько лет прогресс в разработках искусственного интеллекта (ИИ) действительно начал ускоряться. В частности, в области так называемых “узких ИИ” – алгоритмах, которые способны делать хорошо лишь что-то одно: играть в го, фильтровать спам или распознавать лица в “Фейсбуке”.
AlphaGo, созданная компанией Google, выиграла в го у чемпиона из Южной Кореи в 2016 году
Процессоры становятся быстрее, массивы обрабатываемых данных больше, а программисты совершенствуются в написании алгоритмов, способных к самообучению.
Возможности самосовершенствования настораживают мыслителей подобных Бострому. Что будет, если мы создадим искусственный интеллект так сказать генерального характера: такой, который смог бы браться за решение любой задачи, как это делает человек?
Станет ли он сверхразумом? Сможем ли мы его контролировать?
Во всяком случае эта проблема пока еще не нависла над нами. До создания искусственного интеллекта, подобного человеческому, остается по-прежнему – да-да – 20 лет.
Однако и существующий сегодня “узкий” искусственный интеллект уже меняет экономику.
Годами эти алгоритмы отбирали скучную работу у клерков – такую как бухгалтерия и обслуживание клиентов. Но и те, кто выполняет более престижную работу, не могут чувствовать себя в безопасности.
Суперкомпьютер IBM Watson победил в телевикторине Jeopardy, участие в которой считалось раньше исключительной прерогативой человека
Суперкомпьютер IBM Watson победил в телевикторине Jeopardy, участие в которой считалось раньше прерогативой человека. А кроме того он уже способен диагностировать рак легких лучше, чем это делают врачи.
- Искусственный интеллект опознает рак кожи не хуже онколога
- IBM планирует вложить $1 млрд в суперкомпьютер Watson
Компьютерная программа уже лучше, чем живой адвокат, может определить, какие аргументы помогут выиграть дело.
“Длительный застой”
Роботы-советники уже дают компетентные рекомендации по инвестициям.
Компьютерные алгоритмы выпускают новости спорта и финансовых рынков – однако, к счастью для меня, они пока не пишут тематические статьи о технологиях или экономике.
Некоторые экономисты полагаются на искусственный интеллект при объяснении кое-каких любопытных тенденций в экономике.
Эрик Бринйолфссон и Эндрю Макафи утверждают, что сегодня существует большой разрыв между работой и производительностью – в том, насколько эффективно экономика получает ресурсы, такие как люди и капитал, и превращает их в полезный продукт.
Традиционно высокая производительность означала большее число рабочих мест и более высокую заработную плату.
Однако Бринйолфссон и Макафи утверждают, что эта схема больше не работает в США. С начала века производительность труда в США увеличивалась, в то время как число рабочих мест и зарплаты отставали.
Некоторые экономисты опасаются, что мы вошли в эпоху “векового застоя” – когда спрос оказывается недостаточным для того, чтобы подстегнуть экономику к росту, даже с процентными ставками, равными нулю или меньше.
В том, что технологии губят рабочие места, нет ничего нового. Именно поэтому 200 лет назад луддиты уничтожали машины.
Луддиты превратились в объект насмешек, потому что технологии всегда в конечном итоге создавали новые рабочие места на замену тем, которые отнимали. Лучшие рабочие места. Или, по крайней мере, другие рабочие места.
Гаджет Jennifer Unit дает инструкции работнику, что ему нужно сделать
То, что происходит сегодня, остается предметом горячих дебатов. Возможно, что рабочие места, которые останутся людям, будут хуже.
Причина в том, что технологии, похоже, совершают большой рывок в развитии “мозгов” у роботов, в то время как развитие “тела” заметно отстает.
Мартин Форд, автор книги “Расцвет роботов”, отмечает, что умные алгоритмы способны сажать самолеты и торговать акциями на Уолл-стрит, но все еще не научились убирать туалеты.
Поэтому, возможно, для того, чтобы увидеть будущее, нам стоит не ориентироваться на Рози, а присмотреться к другому устройству, которого используют в складских операциях – имя ему Jennifer Unit.
Это компьютерная гарнитура, которая говорит человеку, что ему нужно делать, вплоть до мельчайших деталей.
Если вам нужно взять 19 одинаковых предметов с полки, она говорит вам взять пять, затем еще пять и пять, а затем четыре. Это приводит к меньшему числуу ошибок чем простая инструкция “взять 19 предметов с полки”.
Раз роботы оказываются умнее человека, а человек физически совершеннее робота – по крайней мере в снятии вещей с полок, – то почему бы не управлять действиями человеческого тела при помощи компьютерного мозга?
Возможно, для человека это и не та карьера, о которой можно было бы мечтать, однако же, согласитесь, своя логика в этом есть.