Мартин Форд - Роботы наступают

Все авторские права соблюдены. Напишите нам, если Вы не согласны.
Описание книги "Роботы наступают"
Описание и краткое содержание "Роботы наступают" читать бесплатно онлайн.
Смогут ли роботы обеспечить людям материальное изобилие, избыток свободного времени, качественную медицину и образование или же они превратят нашу планету в мир неравенства и массовой безработицы? Правда ли, что усердие и талант перестанут быть залогом жизненных достижений?
Успешный разработчик программ и IT-предприниматель Мартин Форд не претендует на то, что знает ответы на все вопросы, но аргументированно и веско показывает, почему современные технологии способны оказаться намного более разрушительными для рынка труда, чем инновации прошлого. Цель автора — не испугать читателя, а привлечь внимание к этим непростым темам. Эту увлекательную и содержательную книгу стоит прочитать всем, кто хочет понять, как развитие новых технологий влияет на экономические перспективы, на наших детей и на общество в целом.
Технология Narrative Science используется крупнейшими средствами массовой информации, в том числе Forbes, для написания статей на различные темы, включая спорт, бизнес и политику. Разработанное компанией ПО генерирует новостные материалы приблизительно каждые 30 секунд; при этом многие из них публикуются на популярных сайтах, которые предпочитают не афишировать свою связь с данным сервисом. В 2011 г. в ходе отраслевой конференции корреспондент Wired Стивен Леви попросил одного из основателей Narrative Science Кристиана Хэммонда оценить, какой будет доля новостных материалов, написанных с помощью программных алгоритмов, в ближайшие 15 лет. В ответ он услышал: более 90 %{118}.
Narrative Science строит далекоидущие планы, не собираясь ограничиваться одной лишь индустрией новостей. Назначение Quill — служить универсальной платформой для анализа и написания нарративных текстов, составлять высококачественные отчеты как для внутреннего пользования, так и для публикации в ряде отраслей. Работа Quill начинается со сбора данных из различных источников, включая базы данных о транзакциях, системы финансовой и торговой отчетности, сайты и даже социальные медиа. Затем система выполняет анализ собранных данных, выбирая самые важные и интересные факты и выводы. Наконец, она сплетает из всей этой информации связное повествование, которое, по заверениям компании-разработчика, сопоставимо с результатами труда лучших аналитиков. После соответствующей настройки система Quill способна практически мгновенно формировать бизнес-отчеты с заданной периодичностью — и все это без вмешательства человека{119}. Учитывая, что одним из первых инвесторов, поддержавших Narrative Science в самом начале пути, было In-Q-Tel — подразделение ЦРУ, отвечающее за венчурные проекты, можно с большой долей уверенности утверждать, что разработанные компанией инструменты будут использоваться для автоматического преобразования потоков необработанных данных, собираемых специалистами американской разведки, в удобный для понимания повествовательный формат.
Пример технологии Quill демонстрирует, насколько уязвимыми для автоматизации оказываются задачи, которые когда-то считались исключительной прерогативой высококвалифицированных профессионалов с высшим образованием. Разумеется, связанная со знаниями работа обычно предполагает наличие широкого круга навыков и талантов. Среди прочего аналитик должен уметь извлекать информацию из различных систем, строить статистические или финансовые модели, а затем доходчиво доносить результаты своей работы до аудитории в виде отчетов или презентаций. Может показаться, что писательский труд — в котором, как ни крути, столько же искусства, сколько и науки, — относится к видам деятельности, в последнюю очередь поддающимся автоматизации. Но, как оказывается, это совсем не так, а алгоритмы с каждым днем становятся все более совершенными. Более того, учитывая то, что для автоматизации профессий, связанных с умственным трудом, достаточно одного лишь ПО, соответствующие рабочие места во многих случаях могут оказаться более уязвимыми, чем рабочие места для людей с низкой квалификацией, предполагающие физический труд.
Стоит отметить, что письменная речь относится к тем навыкам, которые, судя по жалобам работодателей, чаще всего недостаточно хорошо развиты у выпускников колледжей. По данным одного из недавних опросов работодателей, около половины всех принятых на работу выпускников, проведших в колледже два года, и более четверти выпускников с четырехлетним образованием не умеют письменно излагать свои мысли, а в некоторых случаях еще и недостаточно хорошо читают{120}. Если интеллектуальное ПО способно, как это утверждают специалисты Narrative Science, составить конкуренцию самым талантливым аналитикам, рост потребности в специалистах, чья работа связана с умственным трудом, в будущем оказывается под большим вопросом. Это касается всех выпускников колледжей, в особенности наименее подготовленных.
Большие массивы данных и машинное обучение
Система написания нарративных текстов Quill — лишь один из многих примеров нового прикладного ПО, разрабатываемого с целью обеспечения максимально эффективного использования тех огромных объемов данных, которые собирают и хранят частные компании, организации и государственные органы повсюду в мире. По некоторым оценкам, общий объем хранимых в мире данных в настоящее время измеряется тысячами экзабайт (1 экзабайт равен 1 млрд гигабайт); причем эта величина постоянно растет в соответствии с законом, напоминающим закон Мура, удваиваясь приблизительно каждые три года{121}. Почти все эти данные сегодня хранятся в цифровом формате, а значит, компьютеры могут работать с ними напрямую. Одни только серверы Google ежедневно обрабатывают около 24 петабайт (1 петабайт равен 1 млн гигабайт) данных, главным образом относящихся к поисковым запросам миллионов пользователей{122}.
Все эти данные поступают из множества разнородных источников. Если взять один только Интернет, это будут данные о посещениях сайтов, поисковых запросах, сообщениях электронной почты, общении в социальных медиа, переходах по рекламным ссылкам и многое, многое другое. Если брать бизнес-сектор, то следует упомянуть данные о транзакциях, договорах с клиентами, внутренних коммуникациях, а также данные из финансовых, бухгалтерских и маркетинговых систем. На заводах, в больницах, автомобилях, самолетах и бесчисленных устройствах бытового и промышленного назначения непрерывно собираются данные в режиме реального времени.
Подавляющее большинство этих данных представляют собой то, что специалисты по компьютерным вычислениям называют «неструктурированными» данными. Другими словами, они поступают в различных форматах, которые трудно поддаются сопоставлению или сравнению. Это очень сильно отличает их от содержимого традиционных реляционных баз данных, в которых информация хранится в виде аккуратно упорядоченных строк и столбцов, что обеспечивает высокую скорость, надежность и точность поиска. Обработка неструктурированных данных потребовала создания новых инструментов, специально предназначенных для углубленного анализа информации, собранной из различных источников. Стремительный прогресс в этой области — всего лишь еще один пример того, как компьютеры, пускай и в довольно упрощенной форме, учатся делать то, что совсем недавно было доступно только людям. Все-таки способность непрерывно обрабатывать поток неструктурированной информации из множества различных источников во внешней среде всегда относилась к числу уникальных для человека механизмов адаптации. Разница, разумеется, в том, что человек никогда не сможет оперировать большим объемом данных в тех же масштабах, что и компьютеры. Большие данные оказывают революционное воздействие на широкий круг областей, включая бизнес, политику, медицину и практически все группы естественных и социальных наук.
Благодаря большим данным крупнейшие ретейлеры могут получить небывало подробное представление о покупательских предпочтениях отдельных потребителей, что дает им возможность формулировать адресные предложения и тем самым увеличивать собственную выручку, при этом повышая лояльность клиентов. Полицейские по всему миру обращаются к алгоритмическому анализу для прогнозирования наиболее вероятных мест и периодов совершения преступлений и распределяют свои силы в соответствии с полученными результатами. На специальном портале жители Чикаго могут ознакомиться как с ретроспективными, так и с актуальными данными, относящимися к самым разным сферам жизни и отражающими самые разные аспекты существования в большом городе, включая потребление энергии, уровень преступности, показатели эффективности работы транспортной инфраструктуры, школ, учреждений здравоохранения и даже количество выбоин и ям на дорогах, которые латали в конкретный период времени. Благодаря инструментам, которые реализуют новые способы визуализации данных, полученных путем анализа общения в социальных медиа, а также поступающих с датчиков, встроенных в двери, турникеты и эскалаторы, градостроители и сотрудники городской администрации могут наблюдать за тем, как люди перемещаются, работают и общаются в пределах городской среды, получая возможность оперативно корректировать свои действия с целью повышения эффективности работы городских служб и создания максимально комфортных условий для жизни.
Однако у этой тенденции есть и обратная сторона. Деятельность компании Target, Inc. является примером куда более спорного подхода к использованию огромных массивов чрезвычайно подробных данных о клиентах в коммерческих целях. Эта компания наняла специалиста по анализу и обработке данных, который обнаружил сложный набор корреляций, позволяющих с очень большой долей вероятности предсказывать наличие беременности на раннем сроке у покупательниц на основе анализа продаж по двадцати пяти различным видам косметической и медицинской продукции. Проводимый компанией анализ был настолько точным, что даже позволял с высокой степенью точности определять срок беременности у конкретной женщины. Получив эти данные, сотрудники Target начинали забрасывать женщин предложениями о покупке товаров для беременных, да еще и на столь раннем сроке, что во многих случаях ближайшее окружение женщины даже не знало о ее положении. В начале 2012 г. в The New York Times была опубликована статья, в которой рассказывалось об одном любопытном случае: ничего не подозревавший отец девочки-подростка пожаловался руководству магазина на неподобающие рекламные материалы, присылаемые на почтовый адрес семьи, а потом узнал, что сотрудники Target фактически были лучше осведомлены о жизни его дочери, чем он сам{123}. Некоторые критики опасаются, что эта не самая приятная история — лишь начало и что большие данные все чаще и чаще будут использоваться для получения информации, которая может нарушать неприкосновенность частной жизни или даже угрожать свободе.
Подписывайтесь на наши страницы в социальных сетях.
Будьте в курсе последних книжных новинок, комментируйте, обсуждайте. Мы ждём Вас!
Похожие книги на "Роботы наступают"
Книги похожие на "Роботы наступают" читать онлайн или скачать бесплатно полные версии.
Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.
Отзывы о "Мартин Форд - Роботы наступают"
Отзывы читателей о книге "Роботы наступают", комментарии и мнения людей о произведении.