Стеклянная клетка. Автоматизация и мы - Николас Дж. Карр Страница 3

Оценивая способности компьютеров, экономисты и психологи уже давно выявили два вида знания: имплицитное и эксплицитное. Имплицитное знание называют иногда процедурным и обозначают им нашу способность делать некоторые вещи, не задумываясь: читать книги, ездить на велосипеде, ловить верхний мяч, вести машину. Эти навыки являются не врожденными, а приобретенными, и одни люди усваивают их лучше, а другие хуже. И те и другие практически невозможно описать простыми словесными выражениями. Когда вы делаете поворот на забитом машинами перекрестке, то, по данным нейрофизиологов, ваш мозг просто-таки перегружен работой. Многие участки головного мозга обрабатывают бесчисленные входящие сенсорные сигналы, оценивают время и расстояние, а также приводят в согласованные движения руки и ноги [5]. Однако, если кто-нибудь попросит вас подробно описать все, что вы чувствуете и делаете, совершая поворот, вам это удастся только в очень общих чертах. Способности к выполнению подобных навыков сидят глубоко в нашей нервной системе. Эти ментальные процессы происходят без участия сознания.

В основном наши способности оценивать разнообразные ситуации и быстро принимать адекватные им решения зависят как раз от имплицитных восприятий. Благодаря им проявляются творческие способности.

Эксплицитное знание, известное также как декларативное, можно осознанно описать: как поменять колесо; изготовить фигурку журавлика из бумаги; решить квадратное уравнение. Один человек может объяснить что-то другому в виде письменного или устного руководства: делай раз, делай два и т. д.

Компьютерная программа – это, по сути, набор письменных поэтапных инструкций. Следовательно, мы можем утверждать, что компьютеры способны имитировать навыки, зависящие от эксплицитного знания. Но возникает проблема – как обозначить строчками 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 программы находят свое применение: в медицине – диагностика заболеваний; в архитектуре – проектировка здания; в юриспруденции – оценка улик, в педагогике применяют обучающие программы и оценивают студенческие работы. Компьютеры, конечно, не заменили в этих областях специалистов, но взяли на себя значительную часть их труда. Электроника и автоматика проникли и в наш досуг, в наши развлечения. Благодаря распространению смартфонов, планшетов и других небольших, доступных и портативных устройств мы теперь зависим от программного обеспечения в выполнении множества повседневных дел. Нам необходимо это для того, чтобы сэкономить на покупках, научиться готовить, заниматься спортом, и даже для того, чтобы знакомиться, влюбляться, создавать семьи и рожать детей. Инструкции GPS ведут нас по родному городу. В социальных сетях – наши друзья. Программы советуют нам, что смотреть, читать и слушать. Google и Siri дают ответы на мучившие нас вопросы. Компьютер стал незаменимым инструментом нашей ориентации в физических и социальных сферах мира. Вы только вспомните, что происходит, когда люди теряют свои смартфоны или не могут выйти в интернет. Без цифровых помощников они чувствуют себя брошенными и беспомощными. Кэтрин Хэйлс, профессор литературы из университета Дюка (Duke University), пишет в вышедшей в 2012 году книге «How We Think» («Как мы думаем»): «Когда мой компьютер выходит из строя или нарушается связь с интернетом, я чувствую себя потерянной, дезориентированной; я теряю способность работать. Да что там: я чувствую себя так, будто мне ампутировали обе руки» [6].

Зависимость от компьютеров порой вызывает у нас недовольство, но в целом мы против нее не возражаем. Мы склонны хвастаться новыми гаджетами и приложениями, и не только потому, что они полезные или стильные. В автоматизации есть нечто магическое. Видя, как iPhone идентифицирует звучащую в баре песню и находит ее в Сети, мы испытываем чувство, неведомое представителям старших поколений. Видеть команду ярко окрашенных заводских роботов, без всяких усилий собирающих солнечную батарею или реактивный двигатель, – это значит присутствовать на балете, танцорами в котором выступают движущиеся с безупречной грацией и с выверенной до долей миллиметра точностью автоматы. Люди, ездившие в автомобилях Google, рассказывают об охватившем их трепете; их мозг не мог примириться с новыми ощущениями. Сегодня мы вступаем в новый мир, где у нас на службе будут самые разнообразные автоматы, которые избавят нас от рутины, станут предупредительно исполнять любой каприз, а иногда просто составлять нам компанию. Очень скоро, как пророчат мудрецы из Кремниевой долины, у человека появятся роботы-горничные и роботы-водители. Трехмерные принтеры смогут клепать всякую всячину, чтобы потом автоматические посыльные разносили ее по домам. Наступает и манит мир «Джетсонов» [2] или, по крайней мере, «Рыцаря дорог». [3]