Текст книги "Homo Roboticus? Люди и машины в поисках взаимопонимания"

Mobileye превратилась в одного из крупнейших международных поставщиков систем видения на основе искусственного интеллекта для автомобильной промышленности, но у Шашуа были более масштабные идеи. После создания Cognitens и Mobileye он в 2001 г. работал научным сотрудником с ученой степенью в Стэнфорде и занимал один офис с Себастьяном Труном. Оба они в конечном итоге стали пионерами в создании беспилотных автомобилей. Шашуа использовал те же технологии, что и Трун, но с более прагматичным, менее «оторванным от земли» подходом. Большое влияние на него оказал Поджио, проповедовавший биологический подход к зрению, который был альтернативой использованию «грубой силы» – все более мощных компьютеров.

Статистический подход к вычислениям в конечном итоге оказался более работоспособным, когда стали доступными и мощные кластеры компьютеров, такие как облако Google, и большие массивы данных. Ну а если этих ресурсов нет? Такая ситуация и была коньком Шашуа. Mobileye выросла и стала уникальной израильской технологической компанией, расположенной в Иерусалиме возле Еврейского университета, где Шашуа преподавал информатику. Оборудованный Mobileye автомобиль Audi служил исследовательской платформой на колесах. В отличие от автомобиля Google c гирляндой датчиков, Audi Mobileye снаружи выглядел обычно – единственная видеокамера перед зеркалом заднего вида в центре ветрового стекла не бросалась в глаза. Поставленная задача – беспилотное движение – требовала мощных компьютеров, и они находились на борту, но были скрыты в багажнике.

У Mobileye, как и у Google, были грандиозные замыслы, реализованные пока лишь частично. Весенним днем 2013 г. два инженера Mobileye, Габи Хайон и Эйял Багон, пригласили меня на тест-драйв. Мы отъехали на несколько километров к востоку от Иерусалима по шоссе 1 и остановились у ничем не примечательного съезда с трассы, где нас поджидал другой сотрудник в сверкающем белом Audi А7. Когда мы сели в А7 и приготовились к тест-драйву, Габи и Эйял попросили не судить строго – работа над автомобилем еще продолжалась. Сегодня Mobileye поставляет системы машинного зрения компаниям BMW, Volvo, Ford и GM, использующим их в целях обеспечения безопасности. Системы третьего поколения Mobileye рекламируются как способные обнаруживать пешеходов и мотоциклистов. Не так давно Nissan намекнула на ожидаемые новшества, продемонстрировав автомобиль, который автоматически объезжает пешехода, появляющегося из-за припаркованного автомобиля.

Как и Google, израильтяне не собираются останавливаться в разработке технологий, необходимых для автоматического управления. Но если Google, похоже, вознамерилась конкурировать со всей отраслью, вступая в союз с новичками вроде Tesla, то Шашуа предельно деликатен по отношению к отраслевой культуре, о чем свидетельствует состав его нынешних заказчиков. Это означает, что его системы технического зрения должны стоить не более нескольких сот долларов для автомобилей премиум-класса и меньше сотни для рядового Chevy.

Google и Mobileye совершенно по-разному подходят к решению проблемы контроля пространства вокруг автомобиля на большой скорости. Система Google строит детальную карту местности с точностью до сантиметра с помощью радаров, видеокамеры и лидара Velodyne в дополнение к данным, собираемым автомобилями Street View. Автопилот подключается к базе картографических данных в облаке Google через беспроводной канал. Сеть – это электронный костыль для хромающей навигационной системы автомобиля, подтверждающий правильность восприятия локальными датчиками окружающей обстановки.

База глобальных карт, наверное, облегчила бы задачу Google. Но, как признался один из инженеров компании, когда проект уже запустили, команда Google была обескуражена динамичностью реального мира. «Из-за дорожных работ постоянно появляются и исчезают не только полосы движения на трассах, "движутся даже мосты"», – сказал он. Все же даже без базы данных автомобиль Google способен делать вещи, которые вроде бы под силу только человеку. Он может, например, без проблем встроиться в поток машин на шоссе и справиться с неравномерным движением на загруженной городской улице.

В проекте Google сочетались немецкая педантичность Труна и пристрастие компании к секретности. Израильтяне были более открытыми. В тот жаркий весенний день в пригороде Иерусалима инженеры Mobileye не проявляли особой осторожности. «Не хотите ли сесть за руль?» – предложил мне Эйял, садясь на пассажирское место за большой дисплей с клавиатурой. Со мной провели краткий инструктаж по управлению роботом-автомобилем: просто включаете круиз-контроль и активизируете функцию удержания автомобиля в своей полосе движения, потянув рычажок круиз-контроля на руле к себе. На ветровом стекле отображались скорость автомобиля и иконка, сигнализирующая, что включен автопилот.

В отличие от автомобиля Google, который первоначально воспроизводил при старте мелодию из сериала «Звездный путь», здесь при включении автопилота загорался визуальный сигнал, и Mobileye Audi начинал двигаться по шоссе, иногда достигая скорости больше 100 км/ч. На ведущей к Мертвому морю дороге, которая проходит по извилистому пустынному каньону, не расслабишься. В беспилотнике новичку на водительском месте особенно трудно приходится, когда идущий впереди автомобиль начинает замедляться перед светофором. Требуется вся сила воли, чтобы не нажать на педаль тормоза и довериться технике, которая, как и следует ожидать, уверенно и плавно останавливает автомобиль в нужном месте.

В автомобиле Google ощущаешь присутствие некоего бесстрастного и призрачного машинного интеллекта, который обитает где-то в механических недрах или, возможно, в далекой облачной среде. Автомобиль Mobileye во время теста в 2013 г., напротив, производил впечатление машины-помощницы. При начале движения ему нужно немного порыскать по полосе движения – совсем не то поведение, которое внушает уверенность. Но если понять принцип его работы, беспокойство вроде бы должно уйти. Система искусственного зрения Audi снабжена одной монокулярной камерой. Третье измерение – глубина – вычисляется по разработанному Шашуа и его исследователями алгоритму, называемому «построение трехмерной структуры по набору изображений», – вот почему автомобилю приходится слегка рыскать.

Так или иначе, даже зная это, с непривычки чувствуешь себя не слишком комфортно. Во время теста, когда мы поравнялись с припаркованным автомобилем, наш Audi вдруг взял в его сторону. Инстинктивно, не пытаясь разобраться, что «задумал автопилот», я схватил руль и вернул Audi в центр полосы. Это совершенно не обеспокоило израильских инженеров, скорее позабавило их. После получасовой поездки по старой дороге, которая, наверное, сохранилась еще с древних времен, путешествие закончилось. Машина с автопилотом казалась научной фантастикой, но это был лишь намек на то, что постепенно приведет к серьезным социальным изменениям. Система помощи в пробках уже появилась на рынке. Технология, которая казалась поразительной в 2013 г., сегодня рутинно помогает водителям на автомагистралях по всему миру.

Следующая фаза развития беспилотников начнется задолго до 2020 г. – автомобили будут сами справляться с движением по автомагистралям не только в пробках, но и при въездах и съездах с дороги. General Motors называет эту функцию «супер-круиз-контроль», и она станет важнейшим шагом к изменению роли людей в управлении автомобилями.

Google стремится создать автомобиль, в котором человек будет пассажиром и перестанет участвовать в управлении. Шашуа считает, что даже Google еще очень далеко до настоящего беспилотного автомобиля. Такой автомобиль неизбежно столкнется с проблемой проезда нерегулируемого перекрестка, когда к нему подъезжают сразу четыре машины, – ситуация, вызывающая затруднение даже у человека. На перекрестках без светофора водители вступают в сложное социальное взаимодействие, и в обозримом будущем независимым, не поддерживающим связь друг с другом компьютерным системам будет трудно решить эту проблему.

Другая сложность – частое нарушение правил и предписаний водителями, не говоря уже о пешеходах. Это может стать реальным препятствием для будущего беспилотных автомобилей в городских условиях: мы пока что не знаем, как решать юридические проблемы попадания беспилотника в дорожно-транспортное происшествие. На взгляд Шашуа, есть компромисс, довольно близкий к подходу Google, но достаточно реалистичный для применения при движении по автомагистралям всего через пару лет. Он предполагает использование сложной системы датчиков и искусственного интеллекта, помогающих водителю, который остается участником процесса управления, но становится человеком с «супервозможностями», способным видеть дальше и более четко и, наверное, выполнять другие задачи помимо вождения. Система может подавать сигнал, когда необходимо участие человека, с учетом предпочтений водителя, а возможно, и автомобиля.

Когда я стоял возле Audi в пригороде Иерусалима, мне было ясно, что это новая земля обетованная. Нравится нам это или нет, но мы больше не живем в библейском мире, и будущее зависит не от достижения определенной территории, а от быстроты приближения мира технологических чудес. Машины, которые рождаются как големы, становятся более совершенными, способными брать на себя все больше функций человека – от механических действий до решения сложнейших задач.

У Google есть проблема. За три с лишним года работы по программе создания автомобиля без водителя небольшая группа исследователей базирующегося в Маунтин-Вью интернет-поисковика без происшествий накрутила в беспилотном режиме более 800 000 км. Они добились потрясающего прогресса в областях, которые были не по зубам традиционному автомобилестроению. Автомобили Google могут ездить днем и ночью, перестраиваться и даже ориентироваться на самой кривой улице мира – Ломбард-стрит в Сан-Франциско. Google добилась этих успехов, используя интернет для создания виртуальной инфраструктуры. Она не строила дорогостоящие «умные» шоссе, а опиралась на точные карты мира, создаваемые в рамках сервиса Google Street View.

Некоторые ее системы обладали почти что человеческими возможностями. Например, система искусственного зрения могла распознавать зоны строительных работ, притормаживать и уверенно прокладывать курс между препятствиями. Она видела частично перекрывающие дорогу автомобили и позволяла объезжать их. Ее научили не только распознавать велосипедистов, но и идентифицировать их жесты, притормаживать и пропускать при перестроении в другой ряд. Иными словами, Google приближалась к решению еще более сложной проблемы – обучение беспилотника реагировать на жесты регулировщика на месте дорожно-транспортного происшествия или проведения строительных работ.

Робототехнику Массачусетского технологического института Джону Леонарду особенно нравилось ездить по Кеймбриджу и снимать видеоролики о наиболее сложных для беспилотных автомобилей ситуациях. В одном из его роликов автомобиль останавливается перед знаком STOP на Т-образном перекрестке и ожидает возможности повернуть налево. Это никак не удается сделать из-за интенсивного потока машин справа, где нет знака STOP. Ситуация осложняется и редкими машинами, идущими с другой стороны. Проблема заключается в том, как убедить водителей, едущих слева, уступить дорогу и как при этом не столкнуться ни с кем из мчащихся справа{16}16
  John Markoff, «Police, Pedestrians and the Social Ballet of Merging: The Real Challenges for Self-Driving Cars,» New York Times, May 29, 2014, http://bits.blogs.nytimes.com/2014/05/29/police-bicyclists-and-pedestrians-the-real-challenges-for-selfdriving-cars/?_php=true&_type=blogs&_r=0.


[Закрыть].

Видеоролик, показывающий, пожалуй, самую большую проблему для системы зрения Google, был снят на оживленном переходе в центре города. У регулируемого перехода стоит толпа людей. Автомобиль едет на зеленый свет, как вдруг полицейский в левой части кадра поднимает руку, чтобы остановить движение и пропустить пешеходов. Возможно, для компьютерного зрения такая проблема вполне разрешима. Если уж современные системы умеют распознавать велосипедистов и их жесты, то почему бы им не справиться с жестами полицейских? Так-то оно так, да только вряд ли эта проблема получит решение легко и быстро.

Увлекшись идеей преображения системы образования с помощью массовых открытых курсов дистанционного обучения и не желая состязаться за лидерство в X Lab с соучредителем Google Сергеем Брином, Трун отошел от исследовательской программы в 2012 г. Как это часто случается в Кремниевой долине, Трун не смог довести до конца свой проект. Он создал секретную лабораторию X Laboratory в Google и в течение нескольких лет руководил ею, но, когда к проекту подключился Брин, решил, что нужно двигаться дальше. Брин предлагал ему место содиректора, но Трун понимал, что в присутствии соучредителя Google ему уже не стоять у руля, а потому настало время новых задач.

Осенью 2011 г. Трун и Питер Норвиг взяли на себя один из бесплатных дистанционных курсов в Стэнфорде – «Введение в искусственный интеллект». Инициатива получила большой резонанс. Более 160 000 студентов зарегистрировались на курсе, что почти в 10 раз превышало количество невиртуальных студентов Стэнфорда. Хотя этот курс окончили далеко не все из тех, кто записался на него, он стал глобальным «событием интернета». Класс Труна и Норвига стал прообразом новой дешевой формы обучения, которая не только уравнивает правила игры, делая лучших преподавателей мира доступными для любого человека, но и угрожает бизнес-моделям дорогостоящих элитных университетов. Зачем платить за обучение в Стэнфорде, если можно пройти аналогичный курс в Городском колледже?

Трун все еще номинально, один день в неделю, работал в Google, но роль лидера в проекте перешла к приветливому робототехнику Крису Урмсону, который был главным помощником Рэда Уиттакера при создании автомобиля для соревнований DARPA. Он был одним из первых, кого Трун взял на работу после прихода в Google, чтобы начать работу над секретной в то время программой. Летом 2014 г. Урмсон заявил, что хочет создать надежный беспилотник до того, как его сын достигнет возраста, с которого разрешается управление автомобилем (тогда до этого момента оставалось около шести лет).

Урмсон после ухода Труна значительно приблизил программу к ее первоначальной цели – созданию беспилотного автомобиля, способного ездить по дорогам общего пользования. Google выделяла два вида движения – по автомагистралям и по городским улицам. На пресс-конференции, посвященной достигнутым результатам, Google признала, что главной проблемой было создание программы управления автомобилем в городских условиях. Урмсон, однако, в посте на сайте компании утверждал, что хаос на городских улицах, где автомобили, велосипедисты и пешеходы движутся вроде бы случайным образом, на самом деле предсказуем. Проведенные Google эксперименты выявили тысячи возможных ситуаций, и компания разработала модели, которые предполагают развитие событий и по ожидаемому сценарию (автомобиль останавливается на красный сигнал светофора), и по неожиданному (автомобиль едет на красный свет). Урмсон и его команда полагали, что проблема движения по автомагистралям в основном решена за исключением одной детали – в управлении по-прежнему участвовал водитель. Эта проблема проявилась, когда команда Google предоставила часть роботов-автомобилей сотрудникам для тестирования в процессе ежедневных поездок на работу. «Некоторые вещи заставили нас понервничать», – сказал Урмсон репортеру. Первоначально в программе испытаний принимали участие два профессиональных водителя, которые действовали в соответствии со строгим порядком, подобно пилотам самолетов. Водитель следил за ситуацией и был готов взять управление на себя в случае чего. Реальный мир оказался другим. Некоторые из сотрудников Google по дороге домой после работы отвлекались и даже засыпали!

Это назвали проблемой «передачи управления». Надо было решить, как быстро возвращать «к реальности» человека, который может читать электронную почту, смотреть фильм или даже спать. Понятное дело, люди в беспилотниках клюют носом гораздо чаще, чем думают. Именно с этим столкнулась автоиндустрия в 2014 г., когда появились системы помощи в пробках. Водитель должен держать руль хотя бы одной рукой с перерывами не более 10 секунд. Если он не демонстрирует «присутствие», система подает звуковой сигнал и выходит из режима автопилота. Но ДТП происходят за доли секунды. По мнению Google, выходило, что в будущем эту проблему, возможно, удастся решить, но с существующими технологиями она неразрешима.

Ряд автопроизводителей уже делают попытки решить проблему отвлечения водителей. Lexus и Mercedes выпустили на рынок систему, определяющую по положению глаз и головы водителя, что он отвлекся или задремал. Audi начала разрабатывать в 2014 г. систему с двумя камерами, следящую за вниманием водителя и при необходимости останавливающую автомобиль.

Так или иначе в настоящее время Google сменила стратегию и пытается решить другую, более простую задачу. В мае 2014 г., всего через несколько недель после оптимистичного брифинга для прессы относительно прогресса в разработке беспилотного автомобиля, она нацелилась на новое, более узкое, но радикальное решение для городских условий. Споткнувшись на проблеме отвлечения человека, инженеры Google решили полностью исключить людей из цепочки управления. Компания перенесла акцент со своего парка автомобилей Prius и Lexus с автопилотом на новый парк из сотни экспериментальных электромобилей без привычных органов управления. Хотя Google по обыкновению об этом не распространялась, фактически она занималась созданием автомобиля без водителя с самого начала своей программы, экспериментируя с автономными гольф-мобилями у себя в кампусе. Теперь она намеревалась вернуться к истокам и снова автономно возить людей по кампусу, на этот раз на новых, специально сконструированных автомобилях. Поездка на таком автомобиле будущего сродни поездке в лифте. Двухместный автомобиль напоминает сверхкомпактный Fiat 500 или Smart компании Mercedes-Benz, но у него нет ни руля, ни педали газа, ни тормоза, ни рычага переключения передач. Идея в том, чтобы в переполненных центрах городов или в кампусах пассажиры могли ввести место назначения на смартфоне и вызвать автомобиль. В его салоне есть только кнопка «Начать движение» и красная кнопка аварийной остановки. Инженеры установили предел скорости движения на уровне 40 км/ч, чтобы классифицировать транспортное средство как гольф-мобиль, а не как обычный автомобиль. Это позволяет обойтись без подушек безопасности и других обязательных атрибутов современного средства передвижения, увеличивающих стоимость, вес и сложность. Вместе с тем такие автомобили годятся только для поездок по городу с малой скоростью.

Хотя 40 км/ч ниже минимальной скорости для шоссе, средняя скорость движения в Сан-Франциско и Нью-Йорке составляет, соответственно, 29 и 27 км/ч, поэтому не исключено, что медленные, но эффективные автоматизированные автомобили однажды заменят сегодняшнее такси. По данным Института Земли, 13 000 такси Манхэттена выполняют 470 000 рейсов в день. Их средняя скорость 16–18 км/ч, и они везут в среднем 1,4 пассажира при средней дальности поездки 3 км и среднем времени ожидания такси 5 минут. По сравнению с этим, говорится в отчете института, футуристический парк из 9000 роботов, вызываемых через смартфон, может обеспечить такие же показатели при времени ожидания менее 1 минуты. Если принять маржу прибыли, равной 15 %, то сегодняшнее такси обойдется вам в $2,5 на 1 км, а будущее беспилотное такси – в 30 центов на 1 км. Отчет показывает аналогичную экономию и для двух других городов – Анн-Арбор, штат Мичиган, и строящийся населенный пункт Бабкок-Ранч, штат Флорида{17}17
  Lawrence D. Burns, William C. Jordan, and Bonnie A. Scarborough, «Transforming Personal Mobility,» The Earth Institute, Columbia University, January 27, 2013, http://sustainablemobility.ei.columbia.edu/files/2012/12/Transforming-Personal-Mobility-Jan-27-20132.pdf.


[Закрыть].

Руководство и инженеры Google приводят аргумент, которым уже давно оперируют градостроители: парк редко используемых автомобилей поглощает огромное пространство. Например, автомобили для поездок на работу и обратно стоят без движения большую часть дня, занимая городское пространство, которое может быть использовано для домов, офисов или парков. В городах автоматизированные такси будут работать непрерывно, возвращаясь только к станциям быстрой зарядки роботов для замены аккумуляторов. В этом свете легко представить города, не ориентированные на частные автомобили, с большими зелеными пространствами и широкими проспектами для пешеходов и велосипедистов.

Говоря об опасности и иррациональности современной транспортной системы, Трун затрагивал и вопросы повышения безопасности, и вопросы переустройства городов. Помимо расточительного использования значительных ресурсов транспортная инфраструктура уносит более 30 000 жизней в год в результате ДТП в США, а в Индии и Китае в 10 раз больше. В целом в мире жертвами ДТП становятся более миллиона человек в год. Это убедительный аргумент, но он наталкивается на стену проблем юридической и финансовой ответственности и еще более сложных этических вопросов. В качестве довода против беспилотных автомобилей указывают на неготовность законодательства к определению виновных в случае происшествий, связанных с дефектами конструкции или изготовления. Это сфера невероятно сложных взаимосвязей между недостатками конструкции автомобилей и юридическими последствиями. Претензии по внезапному разгону автомобилей Toyota, например, стоили компании более $1,2 млрд. General Motors столкнулась с конструкционным недостатком замка зажигания, из-за которого внезапно глох двигатель, и ей пришлось отозвать больше автомобилей, чем было выпущено в 2014 г. В конечном итоге эта акция может обойтись компании в несколько миллиардов долларов. В принципе такая проблема решается довольно просто. Конгресс может принять закон об освобождении от ответственности для беспилотных автомобилей, как в случае вакцин для детей. Страховые компании могут ввести режим «отсутствия виновных», если в ДТП участвуют только беспилотники.

У проблемы ответственности есть и морально-этический аспект, известный как «проблема вагонетки» – неуправляемая вагонетка мчится по рельсам в направлении пяти человек, вы можете спасти их, переведя стрелку на другой путь, где находится только один человек, и таким образом пожертвовать им. Допустимо ли с точки зрения морали изменить направление движения вагонетки и предотвратить пять смертей ценой одной? Впервые сформулированная в статье об этике абортов британского философа Филиппы Фут в 1967 г., эта проблема вызвала бесконечные дискуссии о последствиях выбора меньшего из зол{18}18
  William Grimes, «Philippa Foot, Renowned Philosopher, Dies at 90,» New York Times, October 9, 2010, http://www.nytimes.com/2010/10/10/us/10foot.html.


[Закрыть]. Позднее аналогичную задачу поставили перед роботами-автомобилями. Им надо было решить, что делать: наехать на пятерых выбежавших на дорогу школьников или свернуть на тротуар и сбить взрослого прохожего.

В программу, конечно, можно заложить принцип выбора меньшего из зол, но постановка вопроса представляется неправильной на других уровнях. Поскольку 90 % ДТП случаются из-за ошибок водителей, переход к использованию беспилотных автомобилей должен привести к резкому снижению травматизма и гибели людей на дорогах. Это явно будет значительным благом, несмотря на небольшое количество ДТП в результате чисто технологических сбоев. В определенной мере автомобильная промышленность уже согласилась с этой логикой. Подушки безопасности, например, спасают больше жизней, чем уносят из-за ошибочного срабатывания.

Потом, такая узконаправленная постановка вопроса не учитывает будущих возможностей беспилотников, когда, скорее всего, дорожные рабочие, полицейские, спецмашины, автомобили, пешеходы и велосипедисты будут электронным образом оповещать друг друга о своем присутствии. Это даже в отсутствие полной автоматизации должно значительно повысить безопасность. В настоящее время проходит испытания технология глобальной связи, известная как V2X, которая обеспечивает непрерывный обмен информацией о месте нахождения между соседними автомобилями. В будущем даже школьники будут носить сигнализаторы, предупреждающие автомобили об их присутствии и уменьшающие вероятность ДТП.

На фоне этого кажется странным, что философы рассматривают проблему вагонетки не с точки зрения большего блага, а как объект индивидуального выбора. Конечно, если техника подведет, это обернется чьей-то трагедией, а она несомненно будет давать сбои. Системы, повышающие общий уровень безопасности транспорта жизненно необходимы, даже если они несовершенны. Еще более интересная философская загадка касается экономических, социальных и даже культурных последствий исключения людей из цепочки управления автомобилем. В 2013 г. в США в результате ДТП погибло более 34 000 человек и 2,36 млн получило травмы. Сравните это с 3,8 млн человек, которые зарабатывали на жизнь коммерческими перевозками в 2012 г. в США{19}19
  «Transportation and Material Moving Occupations,» Occupational Outlook Handbook, Bureau of Labor Statistics, http://www.bls.gov/ooh/transportation-and-material-moving/home.htm.


[Закрыть]. В течение двух последующих десятилетий беспилотные автомобили и грузовики приведут к исчезновению значительной, если не подавляющей, части этих рабочих мест.

У этой проблемы гораздо больше нюансов, чем узко поставленный вопрос о сохранении жизней и рабочих мест. Когда Дуг Энгельбарт в 1968 г. проводил то, что позже назвали «матерью всех демонстраций», – демонстрацию технологии, которая привела к появлению персональных компьютеров и интернета, – он неявно использовал аналогию управления автомобилем. Он сидел за клавиатурой и дисплеем и показывал, как работа через графический интерфейс в интерактивном режиме может использоваться для управления компьютером и «движения» через киберпространство, как его назвали потом. В этой модели усиления интеллекта человек в значительной степени сохраняет контроль. Если первоначально аналогией интерактивной работы на компьютере было управление автомобилем, то сегодняшние взгляды Google изменили картину. Новая аналогия ближе к поездке на лифте или поезде без вмешательства человека. В мире Google вы нажимаете кнопку, и вас доставляют к месту назначения. Такая концепция транспортировки подрывает некоторые представления, глубоко укоренившиеся в американской культуре. В прошлом веке автомобиль стал синонимом американского идеала свободы и независимости. Сейчас эта эпоха заканчивается. Что придет ей на смену?

Символично, что именно Google изменила аналогию. В некотором смысле она начиналась как компания по разработке методов усиления интеллекта. Разработанный Ларри Пейджем алгоритм PageRank для улучшения результатов поиска в интернете был ориентирован на извлечение конкретных знаний путем накопления большого числа принятых людьми решений о ценных источниках информации. Google начала со сбора и организации знаний и предоставления доступа к ним в качестве части известной Memex, первой глобальной системы поиска информации, предложенной Ванниваром Бушем в 1945 г. в журнале Atlantic Monthly{20}20
  Vannevar Bush, «As We May Think,» Atlantic Monthly, July 1, 1945, http://www.theatlantic.com/magazine/archive/1945/07/as-we-may-think/303881.


[Закрыть].

Так или иначе по мере развития компания начала все больше ориентироваться на системы, которые заменяют человека, а не расширяют его возможности. Руководство Google все же задумывалось о социальных последствиях создаваемых ими систем. Девиз у компании прежний – «Не навреди». Конечно, это довольно туманно и может означать что угодно, однако предполагает, что компания Google стремится не просто к максимизации акционерной стоимости. Например, Питер Норвиг, ветеран исследований в области искусственного интеллекта, директор по исследованиям в Google с 2001 г., видит в партнерстве человека и компьютера выход из сложной ситуации, возникающей в результате появления все более интеллектуальных машин. По его словам, партнерское взаимодействие шахматистов и шахматной программы позволяет обыграть в шахматы даже лучший искусственный интеллект. «Как сообщество, мы пойдем именно в этом направлении. Компьютеры станут более гибкими и производительными, а процветать, скорее всего, будут те, кто работает в партнерстве с машинами», – сказал он в 2014 г. на конференции NASA{21}21
  Peter Norvig, keynote address, NASA Innovative Advanced Concepts Conference, Stanford, California, February 5, 2014.


[Закрыть].

Как будет выглядеть партнерство людей и интеллектуальных автомобилей? То, что началось с желания военных автоматизировать ведение боевых действий, снизить затраты и обеспечить безопасность солдат, вот-вот приведет к перевороту в сфере транспорта. Мир стремительно идет вперед и автоматизирует транспортные системы, однако последствия этого пока что туманны. Ожидается колоссальный положительный эффект в плане безопасности, эффективности и влияния на окружающую среду. Но что станет с миллионами людей, работающими сейчас в транспортной сфере по всему миру? Что будут делать они, когда окажутся на месте кузнецов или изготовителей кнутов в XXI в.?