В наше время люди и компьютеры объединяют свои усилия самыми разными интересными способами. С помощью правильной комбинации человеческого фактора и электроники можно обыграть в шахматы гроссмейстера, самый лучший суперкомпьютер, а также лучшего гроссмейстера вместе с лучшим суперкомпьютером. Есть по крайней мере одна венчурная компания, которая предоставляет алгоритму формальный голос в решениях по поводу инвестиций. А еще роботы (которые я определяю как компьютеры с физическим присутствием) все чаще работают бок о бок с людьми на фабриках и складах.
В некоторых случаях нам ясно, что именно привносит в сотрудничество каждая сторона. Поскольку мелкая моторика все еще лучше у людей, именно они выбирают мелкие детали и предметы из корзин на новейшем складе компании Amazon, а роботы Kiva быстро и бесперебойно подвозят стеллажи, полные корзин и коробок. Алгоритм венчурных капиталистов, будучи правильно составленным, может системно и объективно учитывать потребности будущих компаний в финансах, их интеллектуальную собственность и предыдущие раунды финансирования таким образом, который не может повторить предвзятый и ограниченный во времени человек. Шахматные компьютеры предохраняют homo sapiens от некоторых видов глупых ходов, отрицательные последствия которых можно было бы предвидеть, но игрок пропустил их.
Но своеобразная алхимия между людьми и компьютерами — то есть те комбинации, которые получаются гораздо более эффективными, чем каждый компонент по отдельности, остается для нас загадкой. В частности, мне (и многим другим) непонятно, как люди по мере нарастания темпов технологического бума продолжают привносить что-то в союз с машинами. Нет сомнений, что компьютеры лучше для «грубых» вычислений и поиска, что их способности к вычислению закономерностей стремительно возрастают. Что же мы умеем лучше, чем они?
На этот вопрос на удивление сложно ответить. Кажется, что когда задача поставлена настолько широко, что недостаточно просто поискать подобные случаи в прошлом или перебрать все возможности. В таких различных аспектах, как игра го или прогноз свертываемости белков, человеческий мозг все еще является самым лучшим из доступных инструментов. В обоих случаях имеется слишком много возможностей, чтобы их перебрала даже целая сеть суперкомпьютеров.
Как же именно наш мозг работает над подобными сверхзадачами? Как ему удается найти более точные ответы? По моему скромному разумению, мы и сами толком не знаем. Но совершенно ясно, что мы делаем что-то такое, что наши лучшие специалисты по цифровым технологиям пока не смогли внедрить. То же самое касается, по крайней мере пока, многих сфер, где требуется вкус, творчество или эстетическая/эмоциональная реакция. Компьютеры по-прежнему не могут написать хороший рассказ или разработать качественный ноутбук.
Научатся ли они этому? «Никогда не говори „никогда“». Но я все-таки подобные таланты у машин еще не видал, что дает мне надежду на то, что еще некоторое время люди будут играть куда более важную роль в экономике и обществе.
Читайте по теме:
