Молниеносное развитие технологий искусственного интеллекта интересует глобальные организации и обсуждается на форумах мирового уровня, однако пока эксперты едины во мнении — люди все еще главные.

«Роботы могут помогать человеку в выполнении работы, не связанной с рутинным трудом. Они могут помогать там, где не требуется развитых аналитических навыков, навыков межличностного общения и командной работы. Машины до сих пор не умеют выстраивать взаимоотношения, грамотно управлять персоналом и заботиться о больных и детях. В ходе такой работы людям приходится взаимодействовать друг с другом, опираясь на подразумеваемые знания (прим. ред.: к подразумеваемым относятся знания, которыми человек обладает и пользуется, но их трудно описать устно или письменно. При попытке выявить подразумеваемые знания люди, обладающие ими в значительном объеме, в от­вет на прямые вопросы неизменно повторяют: „Я просто это знаю“)».

Иными словами, в современном мире и в мире ближайшего будущего на первом месте стоит взаимодействие между людьми. В глобальном масштабе внедрение ИИ не приведет к скорому вытеснению человеческого труда.

Тем не менее цифровая трансформация происходит прямо сейчас. Автоматизация и роботизация постепенно освобождают человека от тяжелого физического труда, взамен чего создают новые рабочие места. И хотя внедрение искусственного интеллекта не вытесняет человека с рынка труда, но и дает мощный толчок для развития в новых направлениях.

Всего в профессиональном сообществе выделяют 13 сфер, в производственные процессы которых уже встроены алгоритмы искусственного интеллекта. Эти сферы принято делить на три группы:

В медицине разрабатываются решения по транспортировке микрочастиц; в фармацевтике и материаловедении алгоритмы моделируют новые соединения и просчитывают их устойчивость в различных условиях; в фермерстве используются микроклиматические саморегулирующиеся системы и системы обследования состояния животных и растений; в финансовой сфере внедряются алгоритмы предотвращения мошенничества; спутниковые данные используются для анализа страховых случаев; в сфере автономных разработок развивается симуляция окружающей среды и моделирование ЧС.

В фармацевтике алгоритмы обрабатывают большое количество данных о химических соединениях, компонентах, реакциях для улучшения существующих лекарств; в здравоохранении анализ визуальных данных уточняет диагностику заболеваний; в фермерстве настраивается контроль теплиц и сбор урожая; в финансовой сфере алгоритмы принимают решения о кредитовании и предлагают финансовый менеджмент; в автоматизации складов роботизируется логистика и управление; в промышленном производстве искусственный интеллект организует труд; в автономной логистике предпринимаются попытки решить проблему «последней мили» (доставка до точного места или конкретного человека); спутниковые данные помогают планировать посев и сбор урожая в сельском хозяйстве; в государственной безопасности применяются комплексные алгоритмы анализа данных о гражданах.

В промышленном производстве распространяется автоматизация рутинной работы и документооборота; ручная работа частично роботизируется в строительстве, промышленной уборке, охране; в сфере приватности и анонимности алгоритмы используются в защите персональных данных; в логистике транспорт становится автономным; в кибербезопасности алгоритмы отслеживают угрозы.

В первую очередь роботы заберут ту работу, где больше всего рутины и повторяющихся задач, и меньше неизвестности и творчества. Это, например, ремонт часов, пошив одежды, документооборот и так далее. Этот труд легко стандартизировать и воспроизвести с помощью математических алгоритмов.

Наименее подвержены алгоритмизации социальные работники, психологи и социологи, поскольку они выполняют тонкую аналитическую работу, которая неподвластна искусственному интеллекту.

Это не значит, что «машинного» искусства не существует. Просто И И сложнее конкурировать с человеком в областях, которые связаны с комплексным трудом, непредсказуемостью, глубокой аналитикой и эмпатией. Возможности роботов сильно ограничены в отношении эмоций и чувств, проявления спонтанности и поиска неочевидного смысла.

Это связано с тем, что в основе машинного обучения лежат формализация и мат. анализ. Зато алгоритмы отлично справляются с воспроизведением уже изученных действий без понимания сути и разделения на «да» и «нет». По той же причине у них нет чувства юмора. Хотя их и можно заставить писать шутки и сочинять музыку, секрет такого творчества схож с природой алгоритмов, которые могут обыграть человека в шахматы и даже в Dota 2. При этом один и тот же алгоритм не может научиться другим играм, потому что правила уже не настолько прозрачны.

К тому же ИИ в итоге проиграл человеку в Dota 2, потому что алгоритмы не способны на командную работу ввиду ее спонтанной коммуникации и разделения обязанностей. Это доказывает и работа роботизированного отеля Henn-na в Японии: через 3 года руководство было вынуждено сократить штат роботов в два раза, так как постояльцы жаловались, что роботы не справляются со своими обязанностями. Кроме того, они были экономически невыгодны, поскольку требовали постоянного обслуживания и обновления.

Все это дает надежду технофобам и технореалистам. Наш мир еще не скоро окажется под властью ИИ. Однако, если наша статья вас не очень-то и успокоила, то чекните свою профессию на сайте, который предсказывает вероятность и причины роботизации конкретной специальности, чтобы заранее знать, к чему готовиться.