кодировок и алгоритмов то, что нельзя описать словами? Граница между имплицитным и эксплицитным всегда была очень жесткой, хотя многие талантливые люди пытались перешагнуть ее. Именно этот рубеж должен определить пределы автоматизации, чтобы обозначить работу исключительно для человека. Гуглмобиль решительно устанавливает границу между владениями человека и компьютера. Достижения инженеров показали, что наши представления о пределах автоматизации достаточно примитивны и мы, люди, не так совершенны, как нам кажется.
Разделение имплицитного и эксплицитного знания остается полезной концепцией в области психологии, хотя оно и утратило часть своей актуальности в области автоматизации.
Все сказанное не означает, что компьютеры приобрели имплицитное знание. Они не стали думать, как люди, и не скоро научатся делать все, что умеем мы. Нельзя уравнять искусственный интеллект с человеческим разумом. Но когда речь идет о выполнении задач, сложных для разума или мышц, машины могут воспроизводить наши действия, не вникая в их смысл. Беспилотный автомобиль делает левый поворот на нерегулируемом перекрестке благодаря программе, а не интуиции и искусству. Но, несмотря на различие способов достижения целей, результаты действий оказываются одинаковыми. Сверхчеловеческая скорость, с какой компьютеры способны следовать инструкциям, вычислять вероятности различных параметров, получать и отправлять данные, означает, что они могут использовать эксплицитное знание для того, чтобы разобраться с задачами, которые мы решаем, применяя знание имплицитное. В некоторых случаях уникальная мощь электроники позволяет ей справляться с проблемами из области имплицитного знания, где человек пасует. В мире самоуправляемых автомобилей не будут нужны светофоры и знаки остановки. Мгновенно обмениваясь данными, транспортные средства взаимно скоординируют свое движение даже на самых загруженных перекрестках, так же как сегодня пересылается информация по магистралям и закоулкам интернета. То, что невозможно описать нашим мозгом, поддается, как выясняется, рациональному отображению в схемах микрочипов.
С возрастанием быстродействия компьютеры стали проявлять способности, считавшиеся ранее сугубо человеческими (например, распознавание сложных образов), а также делать выводы и обучаться на основании прежнего опыта. Первый урок на эту тему состоялся в 1997 году, когда шахматный компьютер Deep Blue, сделанный на фирме IBM и способный оценивать миллиард возможных ходов за пять секунд, выиграл матч из шести партий у чемпиона мира Гарри Каспарова. Автомобиль Google, который может проанализировать в секунду миллион ситуаций, кажется, готов преподать нам следующий урок. Многие весьма замысловатые наши действия в принципе не требуют участия мозга. Интеллектуальные достижения профессионалов защищены от автоматизации не больше, чем левый поворот на перекрестке для беспилотного автомобиля. Доказательства мы видим повсюду. Во всех видах деятельности компьютерные
