автоматизации. В дополнение к своему основному доходу и алиментам, Эстель работает по ночам в местном доме престарелых. Друзья предложили ей перейти туда на полный рабочий день, для этого потребуется пройти обучение и сдать квалификационный экзамен, что в совокупности продлится два года. Эстель попыталась учиться на вечерних курсах, но уже дважды их бросала, и теперь, похоже, у нее нет ни времени, ни денег, чтобы получить новую профессию.
Примеры Инь и Эстель демонстрируют масштабы проблем образования, стоящих перед обществом, поскольку новые технологии и увеличивающаяся продолжительность жизни усиливают давление безработицы. Образовательным учреждениям необходимо развиваться – это единственный способ успеть за возникающими проблемами и предоставить желающим обучающие курсы, чтобы помочь людям справиться с потерей рабочих мест. Правительствам, со своей стороны, придется расширять финансовое и организационное участие в создании системы образования, дающей людям возможность учиться практически в течение всей жизни.
В каких областях люди все еще будут превосходить машины?
Если закономерности развития новых технологий сохранятся и в будущем, то уже через несколько лет на фоне новых интеллектуальных систем сверхсовременная AlphaGo будет выглядеть столь же ограниченной и малопроизводительной, какими таблицы VisiCalc 40-летней давности представляются нам сегодня. Хотя нынешние машины можно считать достаточно «умными» для выполнения ряда специфических задач, в частности для победы над людьми в таких играх, как шахматы, го или покер, они все же не настолько разумны, как человек[16]. Человеческий мозг исключительно хорошо приспособлен к тому, чтобы формулировать и ставить вопросы, выдвигать гипотезы, переключаться между решением множества различных проблем и прогнозировать будущие возможности. Исходя из этого, конечной целью нынешнего направления технологического развития является создание универсального искусственного интеллекта – машинных систем, которые могут успешно решать любые интеллектуальные задачи, доступные человеку. Переломным моментом для универсального искусственного интеллекта считается достижение «сингулярности» – момента, когда машины станут способны изобретать машины, более умные, чем они сами, что приведет к быстрому и автономному наращиванию потенциала, и в конечном счете, как ожидается, машины станут значительно умнее людей во всех сферах.
Размышляя о возможных сценариях нашего будущего, очень важно понимать принципиальное различие между современным искусственным интеллектом (еще называемым «узким» ИИ) и универсальным искусственным интеллектом, который мы только что упомянули. Подавляющее большинство самых мрачных прогнозов, касающихся экономики, социального устройства и экзистенциальных проблем, основано именно на предположениях о доминирующей роли универсального ИИ – когда машины во всем станут лучше, чем люди, и сделают окружающий
Еще в XVII в. над этим вопросом размышлял Декарт, написавший следующее: «Даже если такие машины могут делать некоторые вещи подобно тому, как их делаем мы, или, может быть, даже лучше, они неизбежно потерпят неудачу в других вещах, и это позволило бы сразу убедиться в том, что они могут действовать чисто механически, а не через понимание: «Discourse on the Method» («Беседа о методе»), 1637.
