Вторая эра машин. Работа, прогресс и процветание в эпоху новейших технологий - Эндрю Макафи, Эрик Бриньолфсон (2014)

Правило ипотеки, выраженное словами, может звучать следующим образом: «Если некто просит ипотеку на сумму M, и при этом его кредитный рейтинг равен V или больше, величина ежегодного дохода выше I или величина капитала выше W, а общая величина долговых обязательств не выше D, то заявка получает одобрение».

В случае если правило ипотеки такого рода выражено в форме компьютерной программы, мы называем его алгоритмом. Алгоритмы – это упрощения; они не могут и не должны учитывать все факторы (такие, к примеру, как наличие дядюшки-миллиардера, который когда-то включил нашего потенциального клиента в свое завещание, а сам увлекается скалолазанием без страховки). Тем не менее алгоритмы включают в себя самые распространенные и важные параметры, поэтому в целом вполне хорошо работают в решении ряда задач, в том числе и таких, как предсказание вероятности правильной выплаты ипотеки. Таким образом, компьютеры могут и должны использоваться для подобных операций.[20]

…Но довольно плохо распознают закономерности

На другом конце спектра, предложенного Леви и Марнейном, располагаются задачи по обработке информации, которые не могут быть сведены к правилам или алгоритмам. По мнению авторов, решение задач такого рода основано на умении человека распознавать закономерности. Наш мозг отлично воспринимает информацию через органы чувств и изучает ее в поисках закономерностей, однако нам очень плохо удается описать или вычислить, каким образом мы это делаем, особенно когда большой объем быстро меняющейся информации поступает к нам в достаточно быстром темпе. Как точно заметил философ Майкл Полани, «мы знаем больше, чем можем сказать».[21] С такими задачами, по мнению Леви и Марнейна, компьютеры не могут справиться, и следовательно, решать их по-прежнему будут люди. Авторы приводят в качестве примера такой задачи как раз управление автомобилем:

Поворачивая влево от основного потока, водитель вынужден противостоять огромному объему образов и звуков, которые создаются другими автомобилями, сигналами светофоров, витринами, рекламными плакатами, деревьями и дорожной полицией. Основываясь на своих знаниях, он должен рассчитать размер и положение каждого из этих объектов и вероятность того, представляют ли они угрозу. Водитель грузовика имеет в голове определенную схему, которая позволяет ему понять, с чем он имеет дело. Однако выразить эти знания и внедрить их в программу для применения в крайне разнообразных ситуациях на данный момент невероятно сложно… компьютеры не смогут легко заменить людей в таких заданиях, как вождение автомобиля.

Различие не настолько велико

Прочитав в 2004 году книгу «Новое разделение труда», мы были полностью убеждены аргументами Леви и Марнейна. Не менее убедительно выглядели и первоначальные результаты проведенного в том же году эксперимента с беспилотными автобилями.

DARPA, Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США, было основано в 1958 году (в ответ на запуск Советским Союзом первого спутника). Его основная задача состояла в стимулировании технологического прогресса, достижения которого могли бы найти применение в военной области. В 2002 году агентство сообщило о проведении первого конкурса, участники которого должны были создать полностью автономный автомобиль-робот, способный проехать расстояние в 150 миль через калифорнийскую пустыню Мохаве. Основной заезд должен был состояться 13 марта 2004 года, и квалификационный отбор для него прошли пятнадцать участников.