Может ли компьютер полностью заменить человека
Обновлено: 25.06.2024
Стремительное развитие технологий заставляет современного человека опасаться за свое будущее. Кто знает, возможно, в скором времени роботы или ещё что-нибудь сможет полностью заменить или поработить нас. Своими страхами поделились пользователи сайта Quora.
Майкл Даниэль
Будущее может выглядеть несколько мрачным, но радует то, что оно у нас хотя бы есть!
Еще со времен промышленной революции технологии начали заменять людей. И этот процесс только ускорялся, ведь всё возрастающее количество компаний нанимало меньшее количество людей, автоматизируя конвейерное производство.
Скорее, вопрос заключается в том, что же будут делать люди, у которых появится огромное количество свободного времени и которым будут доступны почти все блага цивилизации? Ведь если они не будут задействованы в создании чего-либо, то им крайне быстро все наскучит. Так, на Западе зафиксирован максимальный за всю историю уровень недовольства жизнью, потому что сами вещи больше не приносят счастья людям.
Я могу с легкостью купить и установить домашний кинотеатр с системой объемного звука, но какой в этом смысл, ведь я собираюсь смотреть на нем те фильмы и видео, которые создавались совсем не для просмотра на большом экране. Поэтому намного логичнее будет смотреть все это на обыкновенном мониторе и с монофоническим звуком.
Что же касается непосредственно производства благ цивилизации, то человек будет постепенно отстраняться от подобного вида работы, а все свое внимание направит на поиск других форм выражения себя. Так, к примеру, на данный момент нам с друзьями намного веселее, когда мы просто собираемся в студии за музыкальными инструментами и играем что-то для души. Да, может быть, уровень нашей игры еще не дотягивает до выступления в ближайшем пабе, но особое удовольствие приносит непосредственно процесс активного создания чего-то, а не просто пассивное потребление.
Также в будущем, когда пропадет необходимость в каждодневной рутинной работе, известность станут приобретать по-настоящему талантливые артисты. Например, посмотрите на Youtube: кто-то создает далекий от идеала продукт и получает огромный доход от рекламы. В конце концов, особой популярностью начнут пользоваться самобытные артисты, которые будут способны создать что-то исключительное, а не очередной стандартизированный медиа-проект.
Если же говорить о создании или разработке дизайна какой-либо продукции, то, на мой взгляд, креативные люди всегда смогут найти себе работу, потому что именно они решают, как продукт будет выглядеть и функционировать.
Джонатан Дей, эрудит с углубленными знаниями математики и информатики
Нет. Я думаю, что будут стерты различия между ними. Это как у Артура Ч. Кларка в его фильме «2001 год: Космическая одиссея» – мы просто сами станем машинами.
Это, скорее, больше касается транспортировки и перемещения, как отмечал Фред Хойл в своем произведении «Андромеда». Все, что нам необходимо для перемещения в пространстве, это телескопы, поддерживающие радиоволновую передачу в начальной и конечной точке пространства.
Если вам нужно материальное тело – вырастите его. Для этого нужен не мозг, в первую очередь, а, скорее, ганглии, в которые будут встроены приемопередающие радиостанции. Управление телом будет полностью производиться с помощью компьютера, а ганглии будут соответственно реагировать на получаемые команды. Кроме того, они будут способны передавать сенсорные данные обратно на компьютер.
Тело можно будет использовать, не боясь его повредить, так как оно будет более здоровым и сильным, чем любой робот. А значит, его можно задействовать в таких небезопасных местах, как, к примеру, Чернобыль.
Также с его помощью можно колонизировать скалистые планеты и их спутники как в Солнечной системе, так и за ее пределами. При этом отпадает необходимость в создании зоны обитания для людей, помимо уже существующей на планете Земля.
Мигель Цапата, любитель хорошей музыки и вкусной еды
Во многих аспектах – да.
Наибольшим образом это касается роботов и искусственного интеллекта. Да, они могут ломаться, или в их работе может что-то идти не так, но именно они выглядят наиболее перспективными сферами разработки. При этом роботы существуют согласно придуманным человеком правилам – за исключением случаев нарушения Трех законов робототехники Айзека Азимова.
Многие люди уже заменены машинами, мы продолжаем этот процесс. Более того, мы искренне наслаждаемся тем, какие преимущества нам предоставлены благодаря этим заменам.
Но технологии не заменят людей в более… общественных, гуманитарных сферах – искусство, политика, музыка и многое другое все так же будут оставаться областями, принадлежащими исключительно человеку.
Тайлер Регас, автор книги «Getting an IT Help Desk Job for Dummies»
С трудом понимаю, почему люди продолжают верить в подобное.
Долгое время в научной фантастике был крайне популярен сюжет, по которому искусственный интеллект побеждает человечество. Но, на самом-то деле, нет зверя более страшного, чем сам человек.
Я считаю, что на вашем месте было бы намного разумнее волноваться о том, куда ведет нас националист/фашист/белый супрематист, на данный момент стоящий у власти, и как он распорядится подобными технологиями, если они попадут к нему в руки.
С одной стороны, мне кажется, что подобная перспектива выглядит намного более пугающей.
С другой стороны, если грандиозный эксперимент, во время которого мы будем стремиться достичь всеобщего равенства, все-таки станет возможным, то такие технологии действительно смогут использоваться для улучшения качества человеческой жизни.
Также я бы обратил особое внимание на концепцию «Безусловного базового дохода». Она действительно того стоит.
Мэтт Чанофф, инвестор
Если вы подразумеваете, что технологии заменят людей и станут основной целью, ради которой разрабатываются дальнейшие технологии, то нет, это вряд ли случится.
Хотя сейчас по факту и получается, что именно люди обслуживают технологии или работающие системы, но в конечном итоге получается, что всю пользу от этого получают именно люди. Если технология сможет осознать себя (а не просто стать разумной и получить какое-то подобие сознания), то эта технология начнет функционировать ради обслуживания самой себя. И, если подобная технология превзойдет, убьет или просто перестанет воспринимать нас в качестве достойных ее внимания, вот только тогда на ваш вопрос можно будет ответить «Да».
Но, я предполагаю, что в расписанном мною сценарии слишком многое может пойти не по плану, а значит, и результат будет совершенно иной.
Каждый в глубине души боится, что рано или поздно будет заменён роботом. Эффективным, дешёвым, безотказным. Но не стоит паниковать, потому что человек незаменим в некоторых областях по ряду причин.
1. У компьютера нет эмоций
При работе с клиентами зачастую важен личный контакт. К примеру, при работе в кафе, ресторане или небольшом магазине важно иметь чувство юмора, уметь приспосабливаться к настроению клиента, чтобы что-либо продать и оставить у потребителя хорошее впечатление. Если покупателю понравилась атмосфера заведения, то велика вероятность, что он придёт снова. В качестве примера ещё одной отрасли, в которой важен личный контакт, можно привести психологию, где гораздо выше шанс, что нуждающийся в помощи обратится к живому, приветливому человеку, а не бездушному компьютеру.
Искусственный интеллект не способен чувствовать настроение клиента и не имеет своего собственного, поэтому вряд ли когда-нибудь заменит представителей вышеописанных профессий.
2. Алгоритм не способен мыслить творчески
Многочисленные компании пытаются создать "творческий" алгоритм, последний пример тому - приложение Prisma, которое по задумке превращает фотографии в неповторимые шедевры, используя различные фильтры. Вот оно, компьютерное творчество, верно? Не совсем. Подобные приложения лишь анализируют огромное множество произведений искусства и пытаются создать что-то подобное - о настоящем творчестве речи не идёт. Человек же, напротив, создаёт всё с нуля, работает на продуктивном, а не репродуктивном уровне.
3. У алгоритма нет интуиции
Программа делает решения, анализируя события и их последствия в прошлом. Компьютер выстраивает причинно-следственную цепочку лишь из опыта прошлого. Если подобное событие ещё не происходило, то алгоритм не сможет предугадать, когда оно произойдёт и каковы будут последствия. Также компьютер не всегда располагает нужной информацией, что негативно сказывается на эффективности его работы. Примером тому может служить кризис 2008 года: несмотря на достаточное развитие искусственного интеллекта, он не смог предугадать подобный сценарий, это событие стало полным шоком для большинства игроков рынка. С другой стороны, отдельные инвесторы, располагавшие большим количеством информации, более ясно видели всю картину и заранее вывели из оборота свои капиталы.
4. Программа не может сама себя написать
Да, недавно компания Microsoft представила утилиту Deep Coder, которая может писать код, выполняющий задачи, поставленные человеком. Да, она действительно работает. Но и тут компьютер наступает на те же грабли: он ничего не способен самостоятельно создать с нуля, а лишь вырезает куски уже существующего кода из базы данных и "сшивает" их вместе. К тому же, аналогов у программы пока что нет. Так что написать специфическую программу пока что под силу лишь человеку; работу программистов ещё долго ни одна программа не заменит.
5. Электроника уязвима
Перепад напряжения, сбои в подаче питания, вирусы, физические повреждения - и это лишь начало списка причин, способных вывести электронику из строя. Любого человека относительно легко можно заменить, как бы обидно это не звучало, а вот поломанный суперкомпьютер заменить уже куда сложнее. Кроме того, это также может означать, что важные данные и результаты работы утеряны, в то время как люди в этом плане куда надёжнее.
В целом, не стоит отчаиваться, ведь программы всё ещё не так совершенны, как люди и по ряду причин вряд ли их заменят.
В 1950 году математик Алан Тьюринг придумал тест для того, чтобы определить, может ли машина думать. Со временем идея теста стала прообразом искусственного интеллекта.
Этот тест проводят и сегодня. Под него специально пишут программы и алгоритмы, которые имитируют человеческое поведение.
Но вот что интересно.
Как компьютеру объяснить зачем нужны были мировые войны? Нужен был холокост, сексуальная революция в США и туалетная бумага со смываемой втулкой? Разве можно прописать это логически?
Мы не создадим искусственный интеллект, подобный человеческому. Он просто нас не поймёт. Потому что не скопирует самого главного – непредсказуемой человеческой тупости.
Как бы там ни было, а компьютеры уже умнее человека. Тесла уже водит машину лучше человека, телеграм боты уже умеют различать болезни, станки с чпу уже в сотни раз быстрее работают, чем человек.
Войны нужны чтобы ресурсы отжимать.Будет печально если машина это поймет.
чтобы избежать повторения ГУЛАГа в Германии.
чтобы прекратить беби-бум.
чтобы выкинуть помойное ведро из туалета.
логически прописать - это запросто. с человеческой точки зрение все это, может быть и спорно, а геноцид - это вообще военная уголовщина, но вот логически прописать - это запросто.
В том-то и дело, что если создадут чистый разум(ИИ) , то вопрос - что у него там будет с эмоциями. Ведь человек 95% своих поступпов совершает под руководством эмоций, а не разума. Уж на человеческий разум ИИ точно не будет похож.
Почему "непредсказуемой человеческой тупости", лол?
ИИ это просто инструмент. Зачем ему разбираться в проблемах вселенского масштаба? Его дело- помогать решать задачи которые можно формализовать.
Превосходство по ошибке
Помните один из главных примеров превосходство машины над человеком прошлого столетия? Победа компьютера Deep Blue в шахматном матче против Гарри Каспарова в 1997. По популярной версии компьютер смог обыграть человека благодаря багу. Это была уже вторая встреча Каспарова и Blue. Годом ранее Каспаров сумел обыграть компьютер заставляя его тратить время на выбор лучшей позиции из нескольких вариантов. Хотя уже тогда был впечатлён возможностями компьютера.
В первой партии Blue намеренно пожертвовал пешкой, что по признанию самого Каспарова выглядело по-человечески. К счастью для Каспарова он быстро сообразил что перед ним все еще компьютер. Что тот пожертвовал пешкой потому что этот ход был лучшим из 100 миллионов вариантов которые он обрабатывал за секунду.
В 1997 IBM улучшили алгоритм Deep Blue, и вызвали Каспарова на реванш. Каспаров был уверен своей победе так как понимал машинную логику, проводил много времени тренируясь против ботов на компьютере и в конце концов уже побеждал Blue ранее.
Он считал что машина нацеленная на победу всегда будет действовать на результат и не сможет сделать невыгодные ей ходы. Но в первой же партии на 44 ходу Blue ставит ладью в крайне невыгодную позицию без какой-либо логики и возможного развития, чем обрекает себя на проигрыш. Как считается именно этот ход оказал на Каспарова огромное психологическое давление его уверенность том что машина не способна на необдуманные ходы в тот момент рухнула.
Поэтому следующих партиях Каспаров стал волноваться, допускал фатальные ошибки и обвинял IBM в жульничестве, считая что ходы делает человек. И спустя 15 лет после этого легендарного матча выяснилось что тот необдуманный ход ладьёй Blue сделал из-за бага в системе.
Обрабатывая 200 миллионов ходов в секунду компьютер столкнулся со слишком большим количеством вариантов действий и не смог обнаружить явных предпочтений для своего хода.
Поэтому пошел на манёвр и сделал ход ладьёй абсолютно случайно. Это был сбой системе который не предусмотрел IBM и который поправили к следующей партии. Но именно этот случайный ошибочный ход заставил Каспарова занервничать и усомниться своей победе.
OneDrive прикалывается
Сел только что за комп и вот что мне предложили )))
Ответ на пост «Tesla представила свой новый суперкомпьютер, который уже является пятым по мощности в мире»
Андрей Карпатый родился в 1986 году в Словакии. С 2017 года - директор по разработке технологий компьютерного зрения и искусственного интеллекта в Tesla.
Карпатый автор удивительной и перспективной идеи, которую можно интерпретировать следующим образом: если встроить обучаемую модель внутрь компьютера, то удастся сделать его обучаемым и таким образом вывести из состояния тупого программного автомата.
В 2017 году Андрей Карпатый, в прошлом ученый-исследователь в Стэнфордском университете, вступил на должность руководителя направления ИИ в компании Tesla, ответственного за разработку ПО для компьютерного зрения и автовождения. Стремительному карьерному скачку далекого от индустрии академического ученого, фаната скоростной сборки кубика Рубика предшествовала вызванная рядом автомобильных инцидентов отставка прежнего руководства этого направления в полном составе.
В своем посте он заявил, что нынешняя парадигма программирования, которую после появления Software 2.0 приходится называть Software 1.0, сохраняется неизменной 70 лет, несмотря на возникновение за прошедшие годы колоссального количества аппаратных и программных новых технологий. Суть ее в том, что строго детерминированное решение сначала описывается человеком на языке программирования, затем оно компилируется (реже интерпретируется) в машинных кодах и выполняется.
Предшественник Карпатого, Крис Лэттнер уволен. О начале его работы в компании было объявлено в январе 2017 года. До этого он считался одним из самых опытных программистов американской корпорации Apple.
Реализация парадигмы Software 2.0 может стать первым практическим шагом по направлению к работе с нечеткими данными. Если мы не можем алгоритмизировать задачу и написать программу из-за нечеткости исходных данных, то стоит снабдить компьютер каким-то начальными знаниями, чем-то вроде библиотек подпрограмм и функциональных модулей в сочетании с механизмом выбора нужного из библиотеки.
Далее можно вступить с компьютером в диалог, подавать на вход данные и смотреть на реакцию компьютера, корректировать данные на входе и снова оценивать результаты. В результате этого итерационного процесса, со временем в компьютере сложится необходимый код.
По замыслу Карпатого, процедура разработки Software 2.0 должна стать подобной парному программированию, где над кодом одновременно работают двое, сидя за одним рабочим местом. Один из них (исполнитель) пишет код, а другой (наблюдатель) мониторит процесс и сосредоточен на стратегии. Периодически эти двое меняются ролями. В процессе разработки Software 2.0 тоже будет пара. В ней исполнителем станет компьютер с предустановленной на нем системой машинного обучения, а человеку достанется роль наблюдателя.
Карпатый предлагает полностью передать формирование кодов машине, а за человеком закрепить управление человеко-машинным процессом разработки. Целью Software 2.0 служит создание модели, которая сама может породить коды, она обучается тому, какие коды в соответствие с заданными правилами должны быть созданы для получения тех или иных результатов. С точки зрения программиста при разработке в рамках Software 2.0 процессы написания текста и отладка программы деятельности уступают свое место работе с данными и итерационному процессу обучению модели, основанной на нейронных сетях.
Для такого подхода можно использовать известную аббревиатуру AI (Artificial Intelligence), но расшифровать ее как Augmented Intelligence, понимая под этим способность машины служить интеллектуальным помощником человеку. Важнейшим компонентом такого AI-подхода является итерационный режим работы с перманентным тестированием, то, что называют test-driven. Человек пишет задание и критерии его оценки, а машина ищет способ решения и предъявляет результат. В этом процессе разработчик освобождается от рутинной деятельности и получает возможность сосредоточиться на сути решаемой задачи. То есть, он должен быть квалифицированным специалистом в прикладной области.
В нынешних условиях методами Software 2.0 можно будет создавать коды для фон-неймановских машин, иного выбора нет. Но это решение открывает интереснейшие перспективы для создаваемых нейроморфных процессоров, обладающих элементарными способностями к более сложным действиям, чем исполнение заданной программы.
В ближайшие годы наши отношения с роботами будут все более и более сложными. Но одна тенденция уже просматривается и повторяется. Какова бы ни была ваша нынешняя работа или ваша текущая зарплата, вы будете снова и снова переживать предсказуемый цикл отрицания. Вот семь этапов роботизации:
1. Роботы и компьютеры просто не в состоянии делать то, чем занимаюсь я.
2. [Позже.] OK, они могут выполнять многие из этих задач, но они не могут делать все, что я делаю.
3. [Позже.] OK, они могут делать все то же, что и я, но они нуждаются во мне, когда что-то в них ломается, а это происходит часто.
4. [Позже.] OK, они безупречно выполняют рутинные задачи, но мне нужно обучать их решать новые задачи.
5. [Позже.] OK, OK, пусть они забирают мою старую и скучную работу, ведь очевидно, что люди этим заниматься не должны.
6. [Позже.] Ничего себе, роботы выполняют мою прежнюю работу, а моя новая работа гораздо интереснее и лучше оплачивается!
7. [Позже.] Так здорово, что роботы и компьютеры не в состоянии делать то, чем я занимаюсь сейчас.
Это не соревнование с машинами. Если мы вступим в такое соревнование, мы проиграем. Это гонка вместе с машинами. В будущем оплата вашего труда будет зависеть от того, насколько хорошо вы работаете с роботами. 90% ваших коллег будут машинами. Большую часть задач, которую вам придется решать, без них будет невозможно решить. И грань между тем, что делают они, и тем, что делаете вы, будет трудно провести. Вы, возможно, даже не будете воспринимать это как работу (по крайней мере, сперва), потому что все самое нудное будет передано в руки роботов.
Это неизбежно. Пусть роботы отнимут у нас работу, и пусть они помогут нам придумать новую работу, которая действительно важна.
Интересная статья? Подпишитесь на наш канал в Telegram, чтобы получать больше познавательного контента и свежих идей.
В ближайшие годы наши отношения с роботами будут все более и более сложными. Но одна тенденция уже просматривается и повторяется. Какова бы ни была ваша нынешняя работа или ваша текущая зарплата, вы будете снова и снова переживать предсказуемый цикл отрицания. Вот семь этапов роботизации:
1. Роботы и компьютеры просто не в состоянии делать то, чем занимаюсь я.
2. [Позже.] OK, они могут выполнять многие из этих задач, но они не могут делать все, что я делаю.
3. [Позже.] OK, они могут делать все то же, что и я, но они нуждаются во мне, когда что-то в них ломается, а это происходит часто.
4. [Позже.] OK, они безупречно выполняют рутинные задачи, но мне нужно обучать их решать новые задачи.
5. [Позже.] OK, OK, пусть они забирают мою старую и скучную работу, ведь очевидно, что люди этим заниматься не должны.
6. [Позже.] Ничего себе, роботы выполняют мою прежнюю работу, а моя новая работа гораздо интереснее и лучше оплачивается!
7. [Позже.] Так здорово, что роботы и компьютеры не в состоянии делать то, чем я занимаюсь сейчас.
Это не соревнование с машинами. Если мы вступим в такое соревнование, мы проиграем. Это гонка вместе с машинами. В будущем оплата вашего труда будет зависеть от того, насколько хорошо вы работаете с роботами. 90% ваших коллег будут машинами. Большую часть задач, которую вам придется решать, без них будет невозможно решить. И грань между тем, что делают они, и тем, что делаете вы, будет трудно провести. Вы, возможно, даже не будете воспринимать это как работу (по крайней мере, сперва), потому что все самое нудное будет передано в руки роботов.
Это неизбежно. Пусть роботы отнимут у нас работу, и пусть они помогут нам придумать новую работу, которая действительно важна.
Интересная статья? Подпишитесь на наш канал в Telegram, чтобы получать больше познавательного контента и свежих идей.
Читайте также: