Вторым фактором будущей трансформации, скорее всего, станет бурный рост сектора самообслуживания, т. е. интеллектуальных торговых автоматов и киосков. Согласно прогнозу, сделанному в одном из исследований, оборот товаров и услуг на этом рынке вырастет приблизительно с $740 млрд в 2010 г. до более чем $1,1 трлн в 2015 г. Сфера применения торговых автоматов уже давно не ограничивается продажей газировки, шоколадных батончиков и жуткого растворимого кофе: во многих аэропортах и дорогих отелях сейчас устанавливаются сложные автоматы, продающие потребительскую электронику, включая iPod, iPad и другие устройства компании Apple. Компания AVT Inc., занимающая лидирующие позиции в производстве торговых автоматов, заявляет, что она может спроектировать на заказ систему самообслуживания практически для любого товара. Использование торговых автоматов позволяет значительно сократить три главных вида издержек в сфере розничной торговли: арендная плата, труд и кража товаров клиентами и сотрудниками. Помимо круглосуточного режима работы, многие автоматы оснащаются видеоэкранами для демонстрации целевой рекламы, призванной привлечь внимание клиентов к продуктам, связанными с продаваемым товаром. Иными словами, они способны заменить продавца даже в этом. Также они предоставляют клиентам возможность ввести адрес электронной почты и получить на него чек. Таким образом, по существу, автоматы обладают многими из преимуществ заказа товаров через Интернет за одним важным исключением - клиент сразу может получить товар.
Несмотря на то что распространение торговых автоматов и киосков наверняка приведет к исчезновению традиционных для розничной торговли форм занятости, это также, разумеется, приведет к созданию рабочих мест, связанных с их обслуживанием, наполнением и ремонтом. Однако количество таких рабочих мест будет намного меньшим, чем можно было подумать. Автоматы последнего поколения подключаются напрямую к Интернету и непрерывно отправляют поток диагностических данных и данных о продажах; также они специально сконструированы, чтобы минимизировать расходы на обслуживание и эксплуатацию.
В 2010 г. Дэвид Даннинг устроился в компанию Redbox на должность сотрудника, отвечающего за организацию обслуживания 189 киосков для аренды фильмов в Чикаго и его пригородах. У Redbox более 42 000 киосков в США и Канаде. Как правило, они располагаются в небольших магазинах и супермаркетах. Суточный оборот составляет приблизительно 2 млн фильмов. Даннинг управляется со всеми киосками в Чикаго, имея в своем подчинении всего лишь семь сотрудников. Процесс наполнения киосков практически полностью автоматизирован. По сути дела, самым трудоемким видом работ является замена полупрозрачных афиш с рекламой новых фильмом. Правда, и на это обычно требуется не больше двух минут. Часть своего рабочего времени Даннинг и его сотрудники проводят на складе, принимая новые партии фильмов, а другую часть - дома или в машине, где они могут в любой момент получить доступ к киоскам и управлять ими по Интернету. Киоски изначально были сконструированы так, чтобы ими можно было управлять удаленно. Например, в случае заедания автомат мгновенно оповещает об этом технического специалиста, который может подключиться к нему со своего компьютера, провести профилактику механизма выдачи и устранить проблему без выезда на место. Как правило, новые фильмы выходят по вторникам, но поместить их в киоск можно заранее, тогда, когда это удобно: киоск автоматически сделает их доступными для аренды в назначенное время. Таким образом, персонал может планировать выезды на места установки автоматов так, чтобы не попадать в пробки.
Несмотря на то что работа у Даннинга и его подчиненных, безусловно, интересная и комфортная, их команда не идет ни в какой сравнение с той огромной массой специалистов, которую пришлось бы нанять традиционной сети пунктов аренды фильмов. Например, прекратившая свое существование компания Blockbuster когда-то владела десятками магазинов в Чикаго и его пригородах, и в каждом работали сотрудники. В период расцвета у Blockbuster было около 9000 магазинов и 60 000 сотрудников. Таким образом, на один магазин приходилось семь рабочих мест, т. е. именно столько, сколько нужно Redbox, чтобы обслуживать всю территорию, за которую отвечает команда Даннинга.
Третий фактор давления на рынок труда в секторе розничной торговли - внедрение средств автоматизации и роботизации компаниями - операторами традиционных магазинов с целью сохранения конкурентоспособности. Те же самые инновации, которые помогают промышленным роботам становиться все более и более умелыми в обращении с предметами и дают им способность распознавать зрительные образы, в конечном счете позволят технологиям автоматизации в секторе розничной торговли выйти за пределы склада и найти применение в более требовательной и разнообразной среде магазина при выполнении таких задач, как, например, выкладка товара на полки. Более того, компания Walmart задумалась об этом еще в 2005 г., когда начала изучать возможность использования роботов в ночное время для сканирования штрихкодов находящихся на полках товаров с целью контроля запасов.
В то же время очевидно, что с течением времени кассы самообслуживания и информационные киоски в магазинах становятся все более простыми в использовании, получая все более широкое распространение. Значение мобильных устройств как инструмента самообслуживания также повышается. В будущем потребители будут все больше и больше полагаться на свои телефоны как на средство совершения покупок, оплаты, а также получения информации о продуктах, находясь в традиционных розничных магазинах. Наступление мобильных технологий на ретейл уже началось. Например, компания Walmart тестирует экспериментальную программу, позволяющую потребителям сканировать штрихкоды и оплачивать товары с помощью телефонов, избавляя от необходимости стоять в длинной очереди у кассы. Стартап Silvercar, занимающийся сдачей в аренду автомобилей, дает возможность зарезервировать и забрать машину без общения с сотрудниками: клиент просто сканирует штрихкод, получает доступ к машине и уезжает со стоянки. Нетрудно представить, как с совершенствованием и повышением доступности технологий голосового управления, на которых, например, основана работа голосового помощника Siri компании Apple и даже такие невероятно мощные системы, как суперкомпьютер Watson компании IBM, уже совсем скоро покупатели будут обращаться за помощью к своим мобильным устройствам точно так же, как они это делают при общении с сотрудником магазина. Единственное различие, разумеется, в том, что клиенту не придется ждать, когда сотрудник освободится, или искать его; виртуальный помощник будет всегда доступен, а его ответы практически всегда будут правильными.
Наряду с многочисленными ретейлерами, которые пойдут по пути внедрения средств автоматизации в условиях традиционных магазинов, наверняка найдутся компании, которые вместо этого займутся полноценной модернизацией своих торговых точек, превращая их в своего рода огромные торговые автоматы. Такой магазин будет состоять из автоматизированного склада с примыкающим к нему торговым залом, в котором клиенты смогут ознакомиться с образцами продукции и сделать заказ. После получения заказа товары будут передаваться непосредственно покупателям или даже доставляться с помощью роботов к их машинам. Независимо от того, какой именно путь технологического развития изберет отрасль розничной торговли, трудно представить сценарий, при котором это движение не приведет к увеличению числа роботов и машин, а значит, и к существенному сокращению рабочих мест.
Облачная робототехника
Одной из главных движущих сил будущей революции в мире робототехники может оказаться "облачная робототехника". Этим термином обозначают ряд технологий для переноса большой доли вычислительных задач, обеспечивающих управление мобильными роботами, в мощные централизованные вычислительные узлы. Облачная робототехника стала возможна благодаря громадному скачку в скорости передачи данных; теперь есть возможность разгрузить собственные системы сложной робототехники, перенеся значительную часть вычислений в огромные центры обработки данных и одновременно с этим обеспечив роботам доступ к сетевым ресурсам. Таким образом появляется возможность создавать более дешевых роботов, так как теперь для работы им требуется меньше вычислительной мощности и памяти. Еще одно преимущество - возможность оперативного обновления ПО на нескольких машинах одновременно. Когда один робот пользуется централизованными вычислительными ресурсами для обучения и адаптации к среде, это вновь приобретенное знание может быть мгновенно передано другим машинам при их обращении к системе, что упрощает процесс масштабирования результатов машинного обучения при работе с большим количеством роботов. Например, компания Google, которая объявила о поддержке технологий облачной робототехники в 2011 г., предоставляет интерфейс, дающий роботам возможность воспользоваться всеми преимуществами сервисов Google для устройств под управлением операционной системы Android.
Наиболее заметное влияние облачная робототехника может оказать в областях, которые предполагают доступ к огромным базам данных, а также мощным вычислительным ресурсам, т. е. в таких, как распознавание зрительных образов. Взять, к примеру, техническую задачу колоссальной сложности - создание робота, который мог бы выполнять различные работы, связанные с ведением домашнего хозяйства. Чтобы прибраться в комнате, роботизированная домработница должна уметь распознавать практически бесконечное множество объектов и знать, что с ними делать. Каждый из объектов может не походить на эталонный, быть ориентирован в разных направлениях и даже представлять одно целое с другими объектами. Давайте сравним эти сложные задачи с работой, выполняемой роботом-грузчиком компании Industrial Perception, с которым мы познакомились в начале главы. Да, конечно, способность робота распознавать и брать отдельные коробки из беспорядочно наваленной кучи - впечатляющее достижение; но все-таки - это же просто коробки. Очевидно, что до способности распознавать практически любые объекты, независимо от их формы и сочетания, еще очень далеко.
Создание доступного по цене робота с комплексной системой восприятия и распознавания визуальных образов - задача не из легких. Впрочем, благодаря облачной робототехнике у нас хотя бы есть представление о том, в каком направлении следует двигаться для ее решения. В 2010 г. Google представила функцию Goggles для мобильных устройств с камерой. С того времени возможности данной технологии существенно расширились. С ее помощью вы можете сделать снимок объекта, такого, например, как историческое здание, книга, произведение искусства или товар в магазине, передать его системе для распознавания и получить дополнительную информацию о нем. Чтобы встроить функцию распознавания практически любых объектов в собственную систему управления отдельного робота, требуются колоссальные усилия и затраты. Но вот представить роботов, которые будут распознавать объекты вокруг себя, сравнивая их с огромными централизованными коллекциями изображений, подобными той, что используется системой Goggles, уже не так трудно. Находящаяся в облаке библиотека изображений может постоянно обновляться, а значит, каждый раз при обновлении библиотеки будет улучшаться и способность роботов распознавать зрительные образы.
Широкое применение облачных технологий в робототехнике, несомненно, будет способствовать дальнейшему прогрессу в этой области, но одновременно с этим оно создает серьезные причины для беспокойства, особенно в области безопасности. Даже если оставить в стороне настораживающее сходство со Skynet - контролирующей всех и вся системой искусственного интеллекта из фильмов "Терминатор" с Арнольдом Шварценеггером в главной роли, - возникает куда более утилитарная и актуальная проблема выявления и предотвращения попыток взлома и кибератак. Особую остроту она приобретет тогда, когда облачная робототехника станет частью нашей транспортной инфраструктуры. Например, если когда-нибудь мы придем к транспортировке продуктов питания и других жизненно важных товаров с помощью автоматизированных грузовиков и поездов, управляемых из единого диспетчерского центра, мы получим систему с крайне низким уровнем защиты. Уже сейчас встает проблема уязвимости промышленного оборудования и жизненно важных компонентов инфраструктуры, таких как электросети, для кибератак. О реальности угрозы свидетельствует пример компьютерного червя Stuxnet, созданного правительствами США и Израиля в 2010 г. для атаки на центрифуги, использующиеся в рамках иранской ядерной программы. Степень серьезности этих проблем возрастет многократно, как только важные компоненты инфраструктуры окажутся в зависимости от централизованных вычислительных ресурсов.
Роботы в сельском хозяйстве
Среди всех сфер занятости, образующих экономику США, в наибольшей степени развитие технологий сказалось на сельском хозяйстве, изменив его до неузнаваемости. Очевидно, что большинство нововведений относятся к области механики, и появились они задолго до современных информационных технологий. В конце XIX в. почти половина всего экономически активного населения США была занята на фермах. К 2000 г. этот показатель упал до 2 %. В настоящее время в развитых странах доля человеческого труда в производстве таких сельскохозяйственных культур, как пшеница, кукуруза и хлопок, т. е. тех, культивирование которых, включая сев, уход и сбор урожая, осуществляется с применением механических средств, настолько мала, что ею можно пренебречь. Многие виды работ, связанные с выращиванием скота и птицы, также механизированы. Например, на молочных фермах широко применяются роботизированные доильные системы, а убой и переработка кур осуществляются в автоматическом режиме, поэтому выращиваемые в США куры должны быть стандартного размера.
Практика применения ручного труда сохраняется лишь в некоторых областях сельского хозяйства, главным образом связанных со сбором ценных фруктов и овощей, нуждающихся в осторожном обращении, а также с культивированием декоративных растений и цветов. Как и в случае с другими относительно рутинными видами ручного труда, до настоящего время их спасала от механизации высокая степень зависимости от способности распознавать зрительные образы и ловкости. При сборе урожая фруктов и овощей высок риск повреждения плодов; к тому же зачастую при сборе необходимо учитывать цвет и мягкость. Для машины распознавание зрительных образов - серьезная проблема: освещенность может значительно меняться, ориентация плодов в пространстве может быть разной, кроме того, они могут быть частично или полностью скрыты листвой.
Те же самые инновации, которые раздвигают границы применения робототехники в промышленности и складском деле, наконец-то добрались и до многих видов деятельности, сохраняющихся по сей день в сельском хозяйстве. Теперь и им грозит автоматизация. Компания Vision Robotics из Сан-Диего в Калифорнии занимается разработкой похожей на осьминога установки по сбору урожая апельсинов. Робот будет использовать трехмерное машинное зрение для создания компьютерной модели целого апельсинового дерева, запоминая расположение каждого фрукта. Затем эта информация будет передаваться восьми роботизированным рукам установки, которые быстро соберут все апельсины. Стартап Harvest Automation из окрестностей Бостона с самого начала сосредоточился на создании роботов для автоматизации работ в питомниках и теплицах. По оценке компании, доля ручного труда в затратах на выращивание декоративных растений составляет свыше 30 %. По расчетам, роботы смогут выполнять до 40 % работ, которые сейчас выполняются вручную в США и Европе. Ее экспериментальные модели уже занимаются подрезкой виноградных лоз во Франции, используя технологию машинного зрения в сочетании со специальными алгоритмами для определения нуждающихся в обрезке веток. В Японии разработали установку, которая умеет собирать спелые плоды клубники: обладая способностью распознавать даже незначительные оттенки цвета, она собирает урожай со скоростью одна ягода каждые восемь секунд, работая без перерывов и выполняя большую часть работы в ночное время.