Таким образом, уже совсем скоро компьютеры научатся легко и быстро осваивать новые навыки, особенно в тех случаях, когда у них будет доступ к большому объему данных для обучения. В первую очередь под ударом окажутся позиции начального уровня. О том, что это уже происходит, свидетельствует ряд данных. В частности, в последние десять лет наблюдается снижение реальных зарплат выпускников колледжей. При этом 50 % из них вынуждены браться за работу, не требующую высшего образования. Более того, как я собираюсь показать в этой книге, развитие информационных технологий уже привело к ощутимому сокращению возможностей для трудоустройства даже высококвалифицированных профессионалов во многих областях, включая юриспруденцию, журналистику, науку и фармацевтику. Та же судьба ждет и остальных: большинство видов профессиональной деятельности так или иначе связано с рутиной и являются предсказуемыми, тогда как людей, которым в первую очередь платят за по-настоящему творческую работу и инновационную деятельность, относительно немного.
Как только машины возьмутся за эту рутинную, предсказуемую работу, люди, которые выполняют ее сейчас, столкнутся с беспрецедентными трудностями при попытке адаптироваться к новым реалиям. В прошлом технологии автоматизации, как правило, были достаточно узкоспециализированными, лишая будущего какой-то один сектор рынка труда за раз, благодаря чему у занятых в нем работников была возможность перейти в нарождающиеся отрасли. Сейчас ситуация совсем иная. Информационные технологии становятся по-настоящему универсальными, и их влияние будет ощущаться одинаково сильно во всех сферах. Велика вероятность того, что по мере внедрения новых технологий в бизнес-модели практически во всех существующих отраслях будет наблюдаться снижение потребности в труде человека - и снижаться она будет очень быстро. В то же время можно не сомневаться, что в новых отраслях, которые появятся в будущем, с самого момента их рождения будут активно использоваться все последние достижения из мира технологий с целью экономии расходов на персонал. Например, такие компании, как Google и Facebook, стали частью жизни всех и каждого и добились космического роста капитализации, используя труд совсем небольшого - относительно их размера и влияния - числа людей. Есть все основания полагать, что подавляющее большинство новых отраслей в будущем будет создаваться и развиваться по аналогичному сценарию.
Все это указывает на то, что мы вступаем в эпоху перемен, которые будут сопровождаться колоссальным давлением на экономику и общество. О большинстве рекомендаций, которые обычно получают молодые люди, в том числе студенты, в начале карьеры, скорее всего, можно будет забыть. Реальность такова, что даже если все делать правильно, т. е. стремиться получить высшее образование и все время учиться новому, огромному числу людей все равно не найдется места в новой экономике.
Наряду с потенциально разрушительным воздействием на жизнь отдельных людей и общества в целом длительная безработица и неполная занятость представляют значительную угрозу и для экономики. Та самая обратная связь между производительностью труда, ростом зарплат и увеличением потребительских расходов, которая так эффективно работала до сих пор, будет разорвана. Рождаемый ею положительный эффект уже снижается: мы наблюдаем колоссальный рост неравенства не только в доходах, но и в потреблении. На 5 % богатейших семей в настоящее время приходится почти 40 % расходов, и эта тенденция ко все большей концентрации потребления на верхних ступеньках социальной лестницы почти наверняка продолжится. Работа остается главным механизмом перераспределения покупательной способности в руки потребителей. Если деградация этого механизма продолжится, мы столкнемся с проблемой отсутствия такого количества платежеспособных потребителей, которое необходимо для дальнейшего роста нашей, ориентированной на массовый рынок, экономике.
Как будет показано в этой книге, в результате развития информационных технологий мы окажемся в принципиально новой для себя ситуации, когда снизится трудоемкость во всех без исключения секторах экономики. Однако этот переход необязательно будет носить поступательный характер и легко поддаваться прогнозированию. Например, двум секторам - высшему образованию и здравоохранению - до сих пор удавалось успешно противостоять разрушительному влиянию новых технологий, которые уже заявили о себе во всех остальных сферах экономики. Ирония в том, что стойкость этих двух секторов, в результате которой расходы на здравоохранение и образование будут становиться все более и более обременительными, может способствовать нарастанию негативных тенденций за их пределами.
Разумеется, будущее будет определяться не только технологиями. Разумнее рассматривать их в контексте других значимых социальных и экологических проблем, таких как старение населения, изменение климата и исчерпание ресурсов. Часто предсказывают, что на самом деле в будущем, когда старение поколения послевоенного бума рождаемости приведет к сокращению экономически активного населения, нам придется иметь дело с проблемой нехватки рабочей силы, которая сведет на нет - или даже затмит - любые последствия автоматизации. Наращивание темпов внедрения инноваций обычно трактуется исключительно в качестве компенсирующей силы, способной минимизировать или даже полностью нейтрализовать влияние нашей деятельности на окружающую среду. Однако, как мы увидим позже, многие из этих допущений покоятся на шатком основании: реальная картина, безусловно, намного сложнее. Более того, суровая действительность такова, что, если не отнестись с должным вниманием к последствиям развития технологий и не приспособиться к ним, можно оказаться в ситуации "идеального шторма", когда на нас одновременно будут влиять сразу три тенденции: растущее неравенство, безработица, вызванная автоматизацией, и изменение климата, - которые будут развиваться практически параллельно, в некоторых случаях усиливая друг друга.
В разговорах обитателей Кремниевой долины то и дело проскакивает фраза "подрывная технология". Никто не сомневается, что новые технологии способны подорвать существование целых отраслей или изменить до неузнаваемости определенный сектор экономики и рынка труда. В этой книге я ставлю вопрос несколько шире: может ли стремительное развитие технологий подорвать всю систему так, что в какой-то момент нам придется полностью ее перестроить, если мы хотим сохранить нынешний уровень материального благосостояния?
Глава 1
Волна автоматизации
Сотрудник склада подходит к груде коробок. Коробки различных форм, размеров и цветов беспорядочно навалены друг на друга.
Представьте себя на секунду на месте рабочего, которому поручено перенести эти коробки в другое место, и задумайтесь, какую сложную задачу ему предстоит решить.
Многие из коробок обычного картонного цвета; к тому же они плотно прилегают друг к другу, из-за чего трудно найти края. Где именно заканчивается одна коробка и начинается другая? Между некоторыми коробками есть большие зазоры, и они не выровнены относительно друг друга. Некоторые повернуты так, что один край выходит наружу. На самом верху под углом стоит маленькая коробка между двумя коробками большего размера. Большинство коробок сделано из простого коричневого или белого картона, тогда как на некоторых видны логотипы компаний. Несколько коробок предназначены для демонстрации на витрине - привлекать внимание покупателей яркими цветами.
Мозг человека, разумеется, способен практически мгновенно разобраться в этой сложной визуальной информации. Рабочий без труда определяет габариты и ориентацию каждой коробки и, кажется, на каком-то инстинктивном уровне понимает, что начинать нужно с коробок, стоящих на самом верху, а перемещать остальные следует так, чтобы не нарушить равновесие всей груды.
Это как раз тот тип проблем зрительного восприятия, необходимость преодоления которых послужила одним из факторов формирования человеческого мозга. В том, что рабочий успешно справляется с задачей перемещения коробок, не было бы ничего примечательного, если бы не тот факт, что в данном случае в качестве рабочего выступает робот. Точнее говоря, змееподобная роботизированная рука с пневматическим захватывающим устройством на конце. Чтобы разобраться в ситуации, роботу требуется больше времени, чем человеку. Он долго разглядывает коробки, слегка корректируя параметры наблюдения, обрабатывает информацию еще в течение некоторого времени и наконец делает движение вперед и берет коробку с самого верха. Впрочем, эта медлительность объясняется лишь одним - колоссальной сложностью вычислений, которые требуются для выполнения этой, кажущейся столь простой задачи. История развития информационных технологий подсказывает, что уже очень скоро этот робот будет работать намного быстрее.
И действительно, если верить инженерам стартапа Industrial Perception, Inc. в Кремниевой долине, которые спроектировали и собрали этого робота, в перспективе он будет работать со скоростью одна коробка в секунду. Для сравнения - пределом человеческих возможностей является перемещение одной коробки в шесть секунд. Само собой разумеется, робот может работать без остановки; он никогда не устанет, не надсадит спину, ну и, конечно же, не подаст заявление на получение пособия по нетрудоспособности.
В основе разработки Industrial Perception лежит сочетание технологий зрительного восприятия, пространственных вычислений и развитых средств манипулирования объектами. Можно сказать, что ее появление означает преодоление последнего рубежа на пути к полной автоматизации, за которым машины начинают претендовать уже и на те немногочисленные относительно рутинные виды ручного труда, которые пока еще выполняются людьми.
Разумеется, в использовании роботов в промышленном производстве нет ничего нового. Они уже стали незаменимыми практически во всех отраслях промышленности - от автомобилестроения до производства полупроводников. На заводе производителя электромобилей Tesla в Фремонте, в штате Калифорния 160 универсальных промышленных роботов собирают приблизительно 400 автомобилей в неделю. Как только шасси нового автомобиля оказывается в следующей точке сборочной линии, к нему опускаются сразу несколько манипуляторов и начинают работать в тесном взаимодействии друг с другом. Роботы способны самостоятельно менять инструменты, установленные на манипуляторах, что позволяет выполнять различные задачи. Например, один и тот же робот сначала монтирует сиденья, а затем, поменяв инструменты, наносит клеящий состав и устанавливает лобовое стекло. По данным Международной федерации робототехники, в период с 2000 по 2012 г. мировой объем продаж промышленных роботов вырос более чем на 60 %, достигнув $28 млрд в 2012 г. Абсолютным лидером по темпам роста является рынок Китая, где в период с 2005 по 2012 г. ежегодный темп прироста количества устанавливаемых роботов составил приблизительно 25 %.
Несмотря на то что промышленные роботы - это уникальное сочетание скорости, точности и грубой силы, в большинстве своем они являются слепыми актерами в мастерски срежиссированном спектакле. Они нуждаются в точной синхронизации во времени и точном позиционировании. Очень немногие из них обладают средствами визуального восприятия, как правило, обеспечивающими возможность видеть в двух измерениях и только при определенном освещении. Например, они могут выбирать детали на плоской поверхности, но из-за неспособности воспринимать глубину поля зрения они плохо приспособлены к работе в средах даже с незначительной степенью непредсказуемости. Вследствие этого ряд рутинных работ на промышленных предприятиях по-прежнему приходится выполнять людям. Очень часто это работы, которые подразумевают выполнение промежуточных операций при передаче изделия от одного робота другому, либо выполняемые на последних этапах производственного процесса. В качестве примера может служить функция рабочего, который берет детали из ящика и вставляет их в манипуляторы робота на конвейере, или работа грузчиков, занимающихся загрузкой и разгрузкой машин, увозящих продукцию с фабрики или доставляющих детали.
Технология, благодаря которой робот Industrial Perception может ориентироваться в трехмерном пространстве, является яркой иллюстрацией плодотворного междисциплинарного взаимодействия, обеспечивающего появление новых разработок в неожиданных областях. Можно возразить, что впервые роботы научились видеть еще в ноябре 2006 г., когда компания Nintendo представила свою игровую приставку Wii. В комплекте с устройством Nintendo пользователь получал игровой контроллер принципиально нового типа: беспроводной модуль, в который было встроено недорогое устройство под названием "акселерометр". Акселерометр воспринимал движение в трех измерениях и формировал поток данных, который затем интерпретировался игровой приставкой. Теперь у игроков была возможность контролировать движения персонажей видеоигр с помощью движений собственного тела и жестов. Это полностью перевернуло представления об игровом процессе. Инновационная разработка Nintendo разрушила стереотип занудного игромана, не спускающего глаз с монитора и не выпускающего из рук джойстик, и открыла новую страницу в истории игр, сделав их активным времяпрепровождением.
Это также стало вызовом для других ключевых игроков в мире компьютерных игр, на который они не могли не ответить. Корпорация Sony, производитель PlayStation, пошла по пути копирования идеи Nintendo, представив собственный модуль с датчиками движения. Однако Microsoft решила превзойти Nintendo и разработать нечто принципиально новое. С выходом дополнения Kinect к игровой консоли Xbox 360 необходимость в контроллере движений отпала вовсе. Чтобы добиться этого, инженеры Microsoft спроектировали похожее на веб-камеру устройство с возможностью трехмерного машинного зрения, основанной на технологии обработки изображений небольшой израильской компании PrimeSense. Kinect "видит" в трех измерениях, используя специальное устройство, которое, по сути, представляет собой радар, работающий со скоростью света: оно испускает пучок инфракрасных лучей в сторону находящихся в помещении людей и объектов, а затем определяет расстояние до них, рассчитывая время, требуемое для того, чтобы отраженный луч вернулся в инфракрасный датчик. Для взаимодействия с консолью Xbox игрокам достаточно жестикулировать или двигаться в поле зрения камеры Kinect.
По-настоящему революционной особенностью Kinect была его цена. Сложная технология машинного зрения, которая прежде стоила десятки или даже сотни тысяч долларов и требовала использования громоздкого оборудования, теперь была доступна в компактном и легком бытовом устройстве по цене $150. Исследователи, работавшие в области робототехники, сразу же увидели в технологии Kinect огромный потенциал, который мог полностью преобразить их сферу деятельности. Уже через несколько недель после выхода устройства на рынок инженеры из университетов и изобретатели-одиночки научились управлять Kinect и начали публиковать в YouTube видеоролики с роботами, которые теперь могли видеть в трех измерениях. Специалисты Industrial Perception также решили использовать в своей системе восприятия изображения технологию, лежавшую в основе работы Kinect, результатом чего стало появление относительно недорогого устройства, быстро приближающегося к человеку по умению воспринимать внешнюю среду и взаимодействовать с ней в условиях обычной для реального мира неопределенности.
Универсальный робот-рабочий
Робот Industrial Perception - узкоспециализированное устройство, предназначенное для перемещения коробок с максимальной эффективностью. Компания Rethink Robotics из Бостона выбрала иной путь, разработав легкого человекоподобного промышленного робота по имени Бакстер (Baxter), которого можно легко научить выполнять различные повторяющиеся задачи. Rethink была основана Родни Бруксом, исследователем робототехники с мировым именем из Массачусетского технологического института (MIT) и сооснователем iRobot, компании - производителя роботов-пылесосов Roomba, а также военных роботов, занимающихся обезвреживанием бомб в Ираке и Афганистане. Бакстер, стоимость которого значительно меньше годовой зарплаты обычного американского рабочего, по сути дела, является уменьшенной версией промышленного робота, предназначенной для безопасной работы в непосредственной близости от людей.
В отличие от промышленных роботов, нуждающихся в сложном дорогостоящем программировании, научить Бакстера требуемым движениям очень просто: достаточно повторить их с помощью его манипуляторов. Если на предприятии используется несколько роботов, достаточно обучить одного Бакстера, а затем передать нужные знания остальным роботам, подключив к каждому из них USB-устройство с соответствующими данными. Робот может выполнять широкий круг задач, включая сборочные работы, перемещение деталей между конвейерными лентами, расфасовку продукции и обслуживающие работы при обработке металлов. Особенно хорошо Бакстеру удается упаковка готовой продукции в коробки. По данным K'NEX (компании - производителя детских конструкторов из Хатфилда в Пенсильвании), умение Бакстера упаковывать продукцию с максимальной плотностью позволило уменьшить количество используемых коробок на 20–40 %. Робот Rethink обладает двухмерным зрением, обеспечиваемым камерами на его запястьях, что дает ему возможность брать детали и даже выполнять несложные работы по проверке качества.