Даже если брать математику в приложении к физике, то и тут всё быстро, и «классические учёные» могут уже не поспевать за прогрессом. Графовую нейронную сетку «дистиллировали» в алгебру, а затем подобрали в этой алгебре математическую форму (символьная регрессия37, или выявление/discovery символьных моделей) для выражения закономерностей в физических наборах данных. Чтобы проверить подход, переоткрыли уравнения ньютоновской механики, переоткрыли гамильтониан из квантовой механики, и предложили закон (математическую формулу) для описания гало тёмной материи в космологии – чтобы продемонстрировать не «переоткрытие», а «открытие»38. Основная физическая интуиция как раз и берётся символьной регрессией, в основе которой эволюционный алгоритм. Лидер в этой области символьной регрессии вполне уже коммерциализован39:, эволюционный/генетический алгоритм символьной регрессии Eureqa.
По большому счёту всё равно: у вас предпринимательская гипотеза, научная гипотеза, инженерная гипотеза: выдвижение гипотез и их проверка относится к общим мыслительным умениям, хотя по-старинке называется «научным мышлением». Научное мышление общеупотребимо, любое «проверить идею», «понять причины», то есть объяснить. Этим поиском объяснения, выдвижением и проверкой гипотез для объяснений занимаются ежедневно миллионы учёных, но также и менеджеров, предпринимателей, инженеров, разглядывающих многочисленные данные по их предметам интереса. Предпринимательская гипотеза – это не научная гипотеза, но она одной природы с научной гипотезой, это догадка, которая должна выдержать проверку! Eureqa предлагает облегчение труда для самых разных людей, занимающихся выдвижением догадок/гипотез/guesses в самых разных деятельностях, и таких AI-сервисов по выдвижению гипотез будет много, они будут конкурировать, цена типовых «объяснений» будет падать. При этом цена самых трудных объяснений будет оставаться прежней и не падать, зато доступная для этой высокой цены трудность поиска и разнообразность доступных приёмов объяснения будет всё время расти.
Сама физика в текущих работах только привлекает внимание к новым алгоритмам, демонстрирует работоспособность алгоритмов научного мышления. Разработчики Eureqa не имеют какого-то отношения ко всей этой космологии и гамильтонианам, они просто «разрабатывают искусственный интеллект», что бы это ни значило. Им всё равно, объяснять движение планет, или движение курсов акций на фондовом рынке. Но они со своими объяснениями сначала пришли в науку, и продемонстрировали, что их алгоритм выдвигает гипотезы не хуже Кеплера!
Наука уже не будет прежней, и к ней пришли «сбоку»: к физикам пришли люди, занимающиеся нейронными сетями и символьной регрессией, а не физикой.
Копают люди давно уже не руками, и не палкой-копалкой, и не лопатой, а экскаватором. Для вытаскивания законов природы из данных палка-копалка из нейронных сетей и символьной регрессии уже готова, статья опубликована. А лет через пять ждём, что новые законы будут грести уже лопатой. Лет через двадцать-тридцать можно ждать и «научного экскаватора». Просто удивительно, как мало людей, понимающих суть происходящих перемен. В науке тоже всё новое приходит сбоку, и неудивительно, что «старые физики» не будут понимать, что происходит – как уже сейчас «старые лингвисты» не понимают, как устроены современные системы машинного перевода.
Искусственный (он же машинный) интеллект развивается сейчас особенно быстро, и Тим Урбан даже нарисовал про это иллюстрирующую экспоненциальные технологии картинку40:
Это картинка 2015 года. В то время трудно было представить, что робот-юрист возьмёт на себя 80% юридической работы в фирме, держащей миллионы контрактов. Или что AI победит чемпионов мира в Го, в StarCraft II. Машинный интеллект по сфере своего использования такой же, как естественный: он может применяться везде. В том числе и в диджействе. Технология NeuralMix в приложении DjayProAI для iOS получила апдейт41: раньше она могла разделить запись музыки на вокал, перкуссию и всё остальное, а теперь может разделить на вокал, перкуссию, бас и всё остальное. Смешивать два трека диджею можно уже не целиком, а отдельно каждую из четырёх частей трека. Но тут нейронные сети не просто автоматизируют труд диджея, но делают то, что человек раньше делать не умел. А ведь диджейство по факту массовая профессия: раньше учились массово семь лет в музыкальной школе, а теперь учатся год в школе диджеев – и пультов диджеев продаётся уж не меньше, чем роялей, просто на это уже мало кто обращает внимания. Сочиняет ли компьютер музыку? Да, конечно. Сочиняет ли новую музыку, или только перемешивает в новых сочетаниях давно известное? Сочиняет, проверено42.
Последствия гиперэкспоненциального развития машинного интеллекта закрыты туманом будущего. Но уже сегодня понятно, что эти последствия будут весьма заметными для каждого человека на Земле. Масштабы? Например, треть IT-бюджетов реального сектора сегодня направлены на проекты с AI, это неожиданный, но факт43. Сегодняшние инвестиции дадут отдачу через пару лет (дайте время на разработку и запуск новых интеллектуальных IT-систем в производство). Жизнь на производстве будет меняться, и быстро: деньги-то в это изменение уходят не маленькие! Скажем, переход с плановых ремонтов (35% этих ремонтов «чинят не поломанное», то есть бесполезны) на ремонты по состоянию, моменты которых определяются программами AI высвобождает в масштабах планеты огромное количество труда, который сейчас абсолютно бесполезен. Представляете, сколько это труда на планете – треть плановых ремонтов? И дело не только в этом труде. Если оборудование не останавливать для ремонта, это дополнительный выигрыш. Человечество будет богаче. Машинный интеллект выгоден.
Машинный интеллект научился переводить с иностранных языков (включая самые экзотические) на уровне восьмиклассника (или уже десятиклассника? Или первокурсника? Всё меняется так быстро, что не уследишь!). Профессиональные переводчики пока не потеряли работу, но изменения в мире оказались в другом – миллиарды людей получили доступ к плохому, но переводу через Гугл, Яндекс, Фейсбук. И это существенно добавило возможностей этих миллиардов людей на рынке труда. Никаких людей-переводчиков не хватило бы на такой объём обслуживания. Конкуренция на рынке труда возросла для многих работ, языковой барьер с учётом машинного перевода для этих работ перестал быть существенным.
А что с другими гиперэкспоненциальными технологиями? Там тоже всё интересно. Например, появились квантовые датчики, работающие на основе квантовой запутанности фотонов. И это даёт возможность построить новые типы микроскопов, которые могут изучать живые клетки в ходе их работы, не повреждая их лазерной подсветкой. Дальше появляется новый класс квантовых датчиков, и их цена тоже будет падать экспоненциально. Пульсоксиметры (измеряют как пульс, так и насыщение крови кислородом) в лучших моделях смартфонов появились ещё в 2015 году44, а теперь (июнь 2021) их можно купить в Москве даже в отдельном корпусе-напальчнике один и тот же по цене от 250 рублей (включая батарейку) до 2500 рублей: продавцы не успевают обновлять цены, всё этими пульсоксиметрами затоварено, цены ведь упали за год практически вдесятеро!
Время изменения мира начинает быть более быстрым, чем время изменения образования – люди не успевают переучиваться и переоснащать свои предприятия, чтобы успевать адаптироваться к новому миру.
Техника Коллинза: стратегия ежа
Джим Коллинз в материалах своего сайта45 для книжки по корпоративной стратегии «От хорошего к великому»46 предложил вариант нахождения своего «призвания» (иногда сегодня это называют японским словом «икигай»47 – то, для чего вы просыпаетесь утром и вытаскиваете себя из постели).
При этом он неявно исходил из того, что в своей книжке назвал архистратегией (архистратегия – общий тип стратегии) ежа. Ёж использует один и тот же приём: чуть что, он сворачивается в клубочек и выставляет миру свои иголки. Одно и то же действие в ответ на любое изменение вовне – каждый раз. И это ежа почти каждый раз спасает, стратегия оказывается эффективна.
Поэтому Коллинз предлагает в личном стратегировании найти эту стратегию ежа, найти своё главное преимущество, главное дело жизни. И дальше развивать это преимущество, сделать это своей профессией.
Он предлагает написать на трех разных листах бумаги списки деятельностей, которые а) вы делаете страстно, б) которые вы делаете лучше всех, в) за которые вы могли бы получать оплату.
После чего вам надо отдать эти листки вашим друзьям, чтобы не вы, а они обобщили то, что объединяет эти списки. Этим общим (тем, к чему у вас страсть, к чему есть талант, и за что платят) и занимайтесь, это и есть ваш личный икигай. Друзьям отдать списки надо, ибо у вас самих глаз замылен, и вы можете не заметить общее между пунктами в этих списках.
Но мы живём даже не во время перемен, а во время перемен перемен (меняется уже способ, которым проходят сами перемены), стратегия ежа сегодня перестала срабатывать! Коллинза критикуют, его теории оказались не работающими! Все пункты в трёх списках закрываются туманом будущего. Меняется то, к чему у нас страсть (мы ещё не знаем, от чего будем без ума через пару месяцев, оно просто ещё не открыто, а к чему страсть была, к тому мы охладеваем – надоедает!), меняется то, к чему талант (мы тоже можем не знать об этой деятельности, но завтра выяснится, что у нас к ней талант!), а уж за что платят – так это и так очевидно, что существенно меняется каждые несколько лет.
Всё покрыто облачками тумана будущего, и поэтому приходится прибегать к другой архистратегии – архистратегии лисы. Лиса (недаром она считается «хитрой») каждый раз делает что-то новое: то хвостом помашет, то засаду устроит, то тявкать начнёт, то побежит со всех ног, и всё это в зависимости от обстоятельств. Лиса тоже добивается успеха во многих случаях, но в совсем новых обстоятельствах у неё появляется шанс угадать подходящее действие – этого шанса уже нет у ежа, он новое угадать не может, он гарантированно проиграет. Преимущество ежа пропадает, если изменения становятся достаточно разнообразными.
Туман будущего не позволяет поставить какую-то цель, и дальше использовать стратегию ежа: быть меднолобым упёртым фанатиком, делающим одно и тоже независимо от стремительно меняющихся обстоятельств. Если цель хорошо видна, то она уже не в будущем и не может считаться мечтой. Это просто очередной шаг в жизни, и нужно как лисе, что-то придумывать новое для достижения понятной цели. Не романтично, но работает!
Что же делать? Стыдно ведь не быть романтиком, не иметь какой-то очень далёкой и плохо сформулированной цели в жизни?! Ежу легче рассказывать о себе, ему не нужно думать: у него стратегический день сурка. Как жить, когда тебя с детства учат, что в плане мечты ты должен устроить себе этот день сурка, но обстоятельства жизни меняются с такой скоростью, что невозможность многолетнего преследования одной цели в резко изменяющихся обстоятельствах становится очевидной? Если не можешь бежать в направлении цели, не можешь идти, то лежать в направлении цели – это же враньё? Поэтический язык? Что делать с этой романтикой, с этой утопией вечной мечты, к которой тебя приучают с детства, но которая очевидно не работает – ибо реализуешь давнюю мечту не ты, а те, кто придёт в эту мечту сбоку?
Против целей (against objectives)
МЕЧТЫ НУЖНО ОБНОВЛЯТЬ, ЧТОБЫ БЫТЬ СОВРЕМЕННЫМ!
Если вам стыдно, что вы ещё не нашли смысла жизни, у вас нет долгосрочных планов, вам трудно сформулировать мечту – познакомьтесь с литературой, обсуждающей порочность долгосрочного мечтательного целеполагания. Такой литературы сегодня много, и это счастье. Раньше таких книжек не было, всех поголовно уговаривали выбрать «дело жизни», желательно в раннем детстве. Люди страдали, если у них не обнаруживалось цели в жизни, или эту цель в жизни приходилось менять каждые несколько лет. А страдать не нужно, это ведь нормально! Концепт «цель жизни» придуманный, он абсолютно искусственный, в нём нет ничего естественного.
Как бы вы выбрали себе профессию data scientist, поставили бы целью в жизни стать «учёным данных», когда это слово появилось в обиходе где-то в конце 2011 года? Восемь лет спустя это популярнейшая «профессия», фронтир прогресса и мечта студента. Но вот беда, популярность её начинает падать в 2019 году, в 2021 году, через эти восемь лет опять случился какой-то очередной подрыв! Disruption technologies опять что-то изменили. Вот данные Гугла (популярность запроса data scientist по годам):
Интуиция подсказывает, что в текущей ситуации непрерывных технологических подрывов лучше долгосрочных целей не ставить, ибо это всё равно бесполезно, вы этих целей не достигнете, это будет источник постоянного расстройства. Но художественная литература вроде как требует такие цели иметь. Что делать?
Нужно ставить краткосрочные цели. Всю жизнь. Но эти цели не должны быть любыми. Их нужно тщательно выбирать. Нужно заниматься стратегией собственного развития, и развиваться всю жизнь. Не преследовать всю жизнь мечту, а всю жизнь развиваться. Бесконечно развиваться, преследуя самые разные цели развития – это много круче, чем быть романтиком-фанатиком, то есть слепо преследовать долгосрочную мечту!
БУДЬТЕ РАЦИОНАЛЬНЫМ ФЛАНЁРОМ
Самая известная книжка из литературы по постановке краткосрочных жизненных целей и избеганию долгосрочных – это «Антихрупкость» Нассима Талеба48. Описанный в книжке идеал – быть «рациональным фланёром49», который пересматривает свой маршрут на каждом шагу, чтобы сделать его зависимым от полученной новой информации. Это ключевой момент: никогда не планировать «в будущее» на расстояние больше, чем один шаг. Никогда не бежать «куда», не иметь долгосрочной цели, которую вы хотите достигнуть. Нужно всегда бежать «откуда», отталкиваясь от того, что вам уже известно. На следующем шагу будет известно больше, меняйте цели, делайте новые ставки.
Не нужно быть рабом собственной мечты и уверенности. Долгосрочная мечта призрачна, она обманет. Не чувствуйте вины от того, что вы поменяли мечту50. Идите за текущим интересом, ибо ваш интерес тоже может меняться. Фланируйте, доверяйте интуиции. Но фланировать нужно рационально, не делать очевидных ошибок.
В книжке Талеб формулирует, что «ставить нужно на всё что угодно», ибо никто не знает, где лежит твоё счастье – будущее принципиально непредсказуемо. Но нужно быть «лохом»51, чтобы ставить на реализацию мечты, которую можно осуществить только через много-много не просто рискованных, но вообще непонятных шагов.
На рисунке 24 в книге Нассим Талеб приводит картинку «штанги» во временном ряду, как главного способа достижения успеха и заработка:
Основная идея в том, что можно крупно выиграть в проекте один раз – и это покроет многочисленные убытки от прошлых проектов. Для этого нужно ограничивать величину убытка, и ввязываться в проекты, где не ограничен выигрыш. А дальше работает статистика: хотя бы один раз из многих проектов должно повезти, если не будете лохом, не наделаете ошибок, и не попадёте на неограниченный убыток. И этот один раз даст выигрыш во всей серии проектов. Проигрышей избежать не удастся: неожиданности всё равно будут, и плохие, и хорошие. На каждый десяток обычных ожидаемых белых (известных, это не обязательно «хорошие») лебедей обязательно прилетит один чёрный полностью неожиданный (тоже необязательно плохой, но полностью неожиданный – в книге это символ неожиданности, хорошей или плохой, раньше ведь не знали о существовании чёрных лебедей, они водились только в южном полушарии).