5. Наше будущее в стиле «адванс»
На традиционных шахматных турнирах предпринимаются строжайшие меры, призванные помешать соревнующимся обратиться за помощью к компьютеру или сжульничать как-либо еще. В «адвансе» таких ограничений не существует. Вы можете искать подсказку в справочниках, работать с компьютерами, позвонить знакомому гроссмейстеру — вы вольны предпринимать любые шаги. «Если бы они запросили помощи у дьявола, то и это, наверное, было бы разрешено правилами»,— пошутил как-то Гарри Каспаров. Единственное, что имеет значение — это ходы. Тем не менее, чтобы сделать игру более привлекательной, существуют ограничения по времени (как правило — шестьдесят минут плюс пятнадцать секунд на каждый ход после истечения основного времени), поэтому скорость, с которой люди рассматривают подсказки машин, имеет первостепенное значение. Возможности компьютеров таковы, что они предлагают больше информации, чем человек в состоянии рассмотреть за время, отведенное для принятия решений. Однако окончательное решение необходимо принять. И принять его должен человек.
Что нужно, чтобы вырасти в гроссмейстера стиля «адванс»? Это не то же самое, что стать одним из лучших игроков в традиционные шахматы.
Начиная с 2005 г. был проведен целый ряд турниров стиля «адванс». В первом турнире приняли участие и гроссмейстеры, однако кубок достался некоему ЗаккСу. В финальном раунде ЗаккС нанес поражение российскому гроссмейстеру Владимиру Доброву и его коллеге с очень высоким рейтингом (2600+), которые, естественно, пользовались помощью шахматных программ. Кто оказался этим ЗаккСом? Двое парней из Нью-Гемпшира, Стивен Крэмтон и Захари Стивен, рейтинги которых перед турниром были более чем скромными: 1685 и 1398 баллов соответственно. С подобными рейтингами трудно стать чемпионом местного клуба любителей шахмат, не говоря уже о победе на региональных соревнованиях. Однако они проявили себя лучшими игроками, когда потребовалось свести данные из разных компьютеров. Кроме первоклассных компьютеров, ими использовались такие шахматные «движки», как Fritz, Shredder, Junior и Chess Tiger. Во время игры дуэт ЗаккС скорее напоминал собой бьющегося в исступлении, вооруженного осьминожьими щупальцами техно-диджея, а не типичного степенного шахматиста, в монолитной задумчивости обхватывающего руками свою голову. Эти двое отлично разбираются в программах — и, наверное, в себе самих.
Энсон Уильямс — еще один ведущий игрок стиля «адванс» без особого послужного списка в традиционных шахматах. Энсон живет в Лондоне и работает инженером в области телекоммуникаций и разработчиком программного обеспечения. Этот поджарый чернокожий парень — выходец из Вест-Индии, обожающий боулинг и Баха. Его напарник Нельсон Эрнандес описывает Энсона человеком не слишком разговорчивым, но очень религиозным и преданным своей работе.
Какого-либо официального шахматного рейтинга у Энсона нет. Сам он оценивает свое шахматное мастерство в 1700-1800 баллов, что соответствует уровню опытного игрока местного клуба. Тем не менее с помощью двух своих четырехъядерных ноутбуков ему удалось добиться в «адвансе» отличных результатов. Энсон и его команда разбили всех гроссмейстеров. В игре против других команд на четырех турнирах команда Энсона одержала двадцать три победы при одном-единственном поражении (и двадцати семи ничьих).
Третий участник команды Энсона и Нельсона Эрнандеса — Инёнь Чен. Чен — выпускница Лондонской школы экономики. Ей скоро тридцать. Она работает специалистом в области финансов. С традиционными шахматами ее не связывает ничего. Она — подруга Энсона, и всем премудростям шахматной игры научилась именно у него.
Свою страсть к шахматам «адванс» Нельсон Эрнандес охарактеризовал следующими словами:
По сравнению с обычными шахматами, «адванс» может показаться несложной игрой, однако это не так, ведь ваш соперник ничем не слабее вас: у него тот же набор потрясающих технических средств. Кроме того, чтобы сыграть достойно, требуется многое успевать за время, которое длится матч...
Моя роль... достаточно узка. Во время самих турниров мое участие сведено к минимуму. Я почти ничего не делаю, лишь наблюдаю, как Энсон расправляется с соперниками. А вот между турнирами я очень активно участвую в разработке шахматных дебютов. Это несколько парадоксально, ведь я не играю в шахматы. Моя задача — подойти к игре с аналитической точки зрения, учитывающей нюансы шахматных программ.
Во время матча Энсон постоянно в движении. Он перебегает от одного компьютера к другому и обратно, ведь, согласно утверждениям его напарника Нельсона, «главное в „адвансе“ — это как можно быстрее обработать как можно больше компьютерной информации».
Васику Райлиху, разработчику шахматной программы Rybka, ведущие игроки видятся в качестве «ошибок природы», однако он подчеркивает, что вкладывает в это определение положительный смысл — он сам один из ведущих игроков в «адванс». Главным в этом стиле, по его мнению, являются скорость реакции и быстрота обработки информации. Он считает, что людям это либо дано, либо нет. Лучшие игроки в «адванс» не обязательно отлично играют в шахматы. При этом начинающие игроки довольно быстро набираются мастерства, иногда — всего за одни сутки тренировок. Манеру игры Дага Нильсена, одного из ведущих игроков в «адванс», Райлих сравнил с вихрем.
Некоторые игроки участвуют в турнире, полагаясь лишь на шахматный «движок», работающий в автономном режиме без какого-либо участия со стороны человека. Победить в крупных турнирах им еще не удавалось, и более ревностные приверженцы «адванса» посматривают на таких «шахматистов» свысока. По оценкам Дага Нильсена, рейтинг команд «адванса» опережает одиночные компьютеры по крайней мере на 300 баллов (на основе анализа относительного мастерства игроков из числа людей) — однако эти оценки были озвучены еще несколько лет назад. Нельсон Эрнандес оценивает разницу в 100-150 баллов, что составляет разницу между чемпионом мира среди людей и гроссмейстером, занимающим в рейтинге семьдесят пятое место.
Пробиться в финальные стадии турниров «адванс» без помощи программ не под силу даже лучшим гроссмейстерам.
Ведущий американский гроссмейстер Хикару Накамура в игре в «адванс» не преуспел, хотя и пользовался компьютерными программами. В чем была его проблема? Он не слишком доверял машинам. Как-то он похвастался: «Я полагаюсь на свой мозг, потому что шесть дней в неделю он работает лучше, чем Rybka». Он оказался неправ.
Игроки в «адванс» внимательно изучают дебюты своих соперников в предыдущих играх, поскольку, как однажды заметил Каспаров, начальное преимущество в «адвансе», как правило, означает и общую победу. Кроме того, игрокам известны слабые стороны отдельных «движков» и то, в чем одни из них могут компенсировать недостатки других. Игроки разбираются в планировании времени — на каких этапах игры программе можно выделить больше времени на анализ — лучше, чем сами программы. Но самое главное, они понимают компьютерный анализ как процесс. Они обладают необъяснимой способностью определять, когда будет сделано еще несколько ходов и программа «подставится». В таких случаях они анализируют эти ходы с помощью другой версии той же программы или с помощью другой программы, чтобы заманить своего противника в западню. Если противник слепо следует рекомендациям своей программы, не подозревая о том, что она вот-вот «подставится», то более прозорливая команда может одержать победу. Другими словами, люди приспосабливаются к программам и осуществляют поиск решений более скрупулезно, чем это сделала бы машина без участия человека.
Арно Никель, специалист по «адвансу», как-то заметил: «чтобы победить, требуется создать что-то особенное». По словам Васика Райлиха, на сегодняшний день разница между собственно шахматными программами и лучшими командами стиля «адванс» остается практически неизменной. Вклад человеческого элемента пока заметен, однако Райлих не знает, сколько еще времени сохранится такое положение вещей.
Турниры между мастерами «адванса», возможно, являются самыми большими высотами, которых достигли шахматы, хотя кто об этом может судить? Пара человек — машина в состоянии совершенствоваться лучше любого человека или любой машины. Ни одна из машин не признает игру в паре в качестве оптимального варианта, поскольку стратегии парной игры глубже того, что машина в состоянии проанализировать сама по себе.
Я посвятил много часов, играя дома в одну из разновидностей игры «адванс». У программы Shredder на моем iPad рейтинг составляет около 2200 баллов, что соответствует уровню мастера,— то есть довольно высокий уровень мастерства, хотя и не сравнимый с уровнем игрока мирового класса. (Программа в состоянии играть лучше, но при этом ее работа сильно замедляется; к тому же меня тешит мысль, что время от времени я могу ее обыграть). Мой принцип предельно прост. Я заставляю программу играть против себя самой, однако время от времени вмешиваюсь в игру и сам решаю, какой ход сделать. Иными словами, «я и Shredder» ведем игру против Shredder. Связка человек—компьютер обычно побеждает. В четырех-пяти ключевых моментах игры я отменяю стратегические решения программы и делаю более сильный ход,— во всяком случае я считаю, что предлагаемый мною ход сильнее. Затем я снова передаю ведение игры программе. Примерно в четырех случаях из пяти это срабатывает.
Для того чтобы я в паре с Shredder побил Shredder, мне не нужно быть настолько же сильным, что и Shredder. Мне достаточно просто хорошо понимать игру. Мне также требуется быть «метарациональным» — если воспользоваться термином из теории принятия решений. То есть мне требуется понимать, что в большинстве случаев суждения Shredder гораздо лучше моих, и полагаться на них. Чаще всего мое вмешательство уместно в сложных стратегических позициях, в некоторых концовках, когда программой предлагаются сомнительные дебюты (1. e4-g5), или когда программа начинает без разбору пожирать фигуры противника. У версии программы Shredder для iPad довольно ограниченный горизонт прогнозирования, и иногда я могу заглянуть вперед гораздо дальше, чем машина, хотя здесь мне следует соблюдать осторожность. Я не в состоянии просчитать игру лучше машины, если только здесь мне не поможет ее ограниченный горизонт прогнозирования, но я не всегда могу быть уверен, что ограниченность горизонта прогнозирования имеет ключевое значение. Тем не менее подобный риск чаще оправдывается, чем заканчивается поражением, но уж если я и проигрываю, то именно из-за этого.
Модель, основанная на принципах стиля «адванс», очень важна, ведь мы будем видеть все больше примеров ее использования в будущем. Не стоит думать об этом будущем, как об эпохе, где машины что-то отбирают у человека. В конце концов, машины воплощают в себе принципы сотрудничества человек—машина — даже когда играют в одиночку.
Машины — это мы
Чтобы начать игру, компьютер сверяется со своим «справочником по дебютам». Под справочником по дебютам подразумевается огромная база данных по уже сыгранным и задокументированным выдающимся шахматным партиям, включая (возможно) некоторые вариации, которые никогда не игрались, но тем не менее добавлены разработчиками программы для придания ей дополнительной мощности. Информация не занимает много места, поэтому справочник по дебютам хорошей программы может насчитывать миллионы вариантов. Другими словами, компьютер знает почти все, что следует знать о стандартных шахматных дебютах. Это можно сравнить с базой данных по задокументированным разговорам, которые должны помочь программе пройти тест Тьюринга (то есть помочь ей вести беседу так, как вел бы ее человек). Когда компьютер играет дебют, речь идет не о том, что компьютер «думает», а о том, что в компьютере задокументированы лучшие из существующих на сегодняшний день знаний человечества по шахматным дебютам. Программа обращается к своей памяти и играет, не производя никаких расчетов. Вместо этого ею осуществляется поиск дебютов, которые были когда-то сыграны лучшими шахматистами. Играть против компьютера — все равно что играть против человека, который в состоянии (молниеносно) обратиться ко всем шахматным справочникам и базам данных мира. Многое зависит от выбора дебюта, но, как правило, в течение двадцати-тридцати начальных ходов, играя против компьютера, вы играете чуть ли не против самого совершенства. Тем не менее это почти полное совершенство представляет собой коллективный опыт людей, а не компьютерные расчеты. Если вы не знаете эти дебюты так же хорошо, как их знает программа (здесь должен раздаться взрыв горького смеха), то вы оказываетесь в проигрышном положении уже в начале партии. Это уже игра из разряда «Фантастический Вы против Могущественных Человека и Машины».
Некоторые критики компьютерных шахмат полагают, что использование компьютером справочника дебютов неправильно или нечестно. В действительности же во многих программах предусмотрено отключение справочника дебютов, благодаря чему компьютеру придется думать над своими дебютными ходами самостоятельно. В этом даже самые мощные компьютеры не слишком сильны: в самом начале слишком много вариантов продолжения партии и большую важность приобретает не тактика, а долгосрочная стратегия. На протяжении примерно пятнадцати первых ходов сильный игрок (вернее гроссмейстер) ведет игру лучше любой первоклассной программы, оказавшейся без своего справочника дебютов. Это можно сравнить с попыткой написать значимую работу по бизнесу, государственному управлению или системе образования без знания истории предмета.
Кроме того, в старомодных шахматных партиях человека против человека много скрытого от глаз взаимодействия.
В людских шахматах возросла значимость способности поразить соперника уже в дебюте партии. Скажем, я могу предугадать ваши первые двадцать ходов, которыми вы будете отвечать на мой вариант игры, а на двадцать первом ходу я сыграю несколько неожиданно для вас. Более того, я оказался в состоянии предугадать, что игра дойдет до этого хода. Во время подготовки к игре — до собственно начала партии — я запросил у компьютера рекомендации относительно того, как мне стоит играть после любого вашего возможного ответа на мой двадцать первый ход. Я прихожу на игру, уже вооруженный подобным компьютерным анализом. Другими словами, на самом важном этапе игры вы играете против меня и компьютера. А теперь взгляните на это применительно к ситуации, когда соискатель приходит на собеседование по трудоустройству, имея в кармане предложения по увеличению прибыли вашей компании, которые выдала ему умная машина.
Если мне удастся довести игру до позиции, которую я спрогнозировал, а вы — нет, то вам придется играть против меня и компьютера. В более ранние дни моей шахматной жизни сюрприз, который я мог приготовить для соперника, состоял в том, чтобы заставить его играть против меня и моей домашней заготовки, что, конечно, было значительно менее серьезной проблемой для моего оппонента.
При подготовке к игре на серьезных турнирах ведущие гроссмейстеры уделяют много времени поиску ходов и комбинаций, способных ошеломить соперника и склонить чашу весов в их пользу. Все дебютные находки проверяются ими с помощью программ и используются в игре в надежде довести игру до ситуации, когда противник остается в одиночку против «меня и моего компьютера», что дает неоспоримое преимущество. В каком-то смысле гроссмейстеры пытаются добраться до того места воображаемого ринга, где находится оружие, способное обеспечить им победу. Чем выше мастерство самого шахматиста, тем выше потенциал подобного преимущества.
Наибольшую пользу из шахматных «движков» способны выжать те из профессиональных шахматистов, кто понимает, как следует тренироваться совместно с компьютером и как следует учиться у компьютера. Появление шахматных программ пошло на пользу игрокам с отличной памятью и добросовестным подходом к процессу обучения; игрок, который не в состоянии запомнить свои дебютные ходы, от подобной стратегии подготовки ничего не выиграет. Человек с хорошей памятью способен к весьма эффективному обучению компьютером и последующему спонтанному применению полученных знаний и навыков, например во время собеседования о трудоустройстве.
Действительно, во многих жизненных ситуациях возможность моментального применения фактических или аналитических данных представляет собой огромное преимущество. Участники заседаний и биржевых торгов, адвокаты, пытающиеся убедить присяжных, менеджеры в критических ситуациях — все они пытаются мгновенно воспользоваться уже имеющейся у них в памяти информацией. Во всех этих ситуациях все большее значение имеет то, чему специалисты научились или не научились у компьютера, и то, насколько хорошо они усвоили информацию и советы, полученные ими от компьютера.
Мастера стиля «адванс»
В шахматах стиля «адванс» подготовка неожиданных дебютов являет собой довольно четкую задачу и требует точного разделения труда. Вернемся к Нельсону Эрнандесу, одному из членов шахматной команды «адванс» Энсона Уильямса. Вот уже семь лет примерно 20-25 часов в неделю Нельсон посвящает работе над одной из лучших в мире баз данных по шахматным дебютам. Он осуществляет поиск информации по играм лучших гроссмейстеров и компьютерных программ, документирует их и проверяет записанную информацию на наличие возможных ошибок. В базе данных содержится столько информации, что Нельсон попросил меня не указывать ее объемы — чтобы не прознали соперники,— однако я все же скажу, что, когда он привел цифры, я был поражен. Он полностью отдается этой работе, в которой и заключается его роль в команде. Благодаря этой базе данных его команда обладает обширнейшей информацией, позволяющей ей определить, какие из дебютных ходов оказались успешными в уже имевших место играх гроссмейстерского уровня, а какие — нет. База данных позволяет команде разыгрывать одни из лучших дебютов в истории шахмат и при этом — на много ходов вглубь игры.
Когда я встретился с Нельсоном, я не мог подобрать слова похвалы: «Сказать, что ты — один из лучших игроков за историю шахмат, не могу, но то, что ты — нечто потрясающее, это точно. Но что именно — не могу подобрать определение». Нельсон ответил мне улыбкой.
Кстати, настоящее название команды Уильямс — Эрнандес — Чен мало кому известно. Я знаю несколько вариантов названия, однако они не захотели, чтобы я узнал оригинальное название, а вслед за мной его узнали и вы. Они держат свое настоящее название в секрете, а для каждого турнира подбирают новое. Это значит, что для прочих участников турниров «адванс» задача подготовки дебютов усложняется, поскольку они могут и не знать заранее, с кем или чем им предстоит сразиться в следующем раунде.
Скрытность участников. Настольные игры. Кодовые названия. Не звучит ли это все слишком уж по-детски? Может ли модель шахматного стиля «адванс» быть столь уж значимой? Не глупость ли с моей стороны полагать, что прямое сотрудничество между человеком и машиной, предпринимаемое в целях определенного анализа или выполнения определенных задач, способно существенным образом революционизировать нашу экономику, включая многие области сферы обслуживания? Может ли это действительно стать вопросом жизни или смерти?
Медицинской диагностике срочно требуется расширение сфер применения искусственного разума. Компьютеры уже сейчас способны проводить диагностику некоторых заболеваний — здесь обычно применяется технология, известная как искусственная нейронная сеть, или ИНС. Клиникой Мэйо программы ИНС используются для выявления у пациентов эндокардита — инфекционного заболевания сердца, — а более точная постановка диагноза освободила некоторых пациентов от необходимости операции. Корпорациями General Electric и Artificial Intelligence in Medicine, Inc. проводится разработка новых программ медицинской диагностики.
Анализ цервикальных мазков крайне полезен в выявлении рака шейки матки. С 1990-х гг. для анализа слайдов мазков используется автоматическая система работы с изображениями. Программа поиска изображений способна выявлять признаки анормальных клеток быстрее человека, но работой собственно машины дело не ограничивается. Программой выявляются изображения, с которыми затем должны ознакомиться и специалисты. При этом существуют свидетельства того, что подобное сотрудничество между машиной и человеком гораздо более результативно, чем работа специалиста в одиночку, независимо от того, идет ли речь о точности или скорости работы.
Машины используются для проверки поставленных специалистами диагнозов, выявления ошибок, совершаемых врачами на фоне усталости, а также для отслеживания и хранения информации по новым разработкам, представленным в медицинской литературе. И кстати, каждые несколько лет объем этой литературы увеличивается вдвое. Тем не менее, несмотря на все наши технологические и медицинские достижения, неправильная постановка диагноза по-прежнему далеко не редкость.
Полностью полагаться в выявлении патологий лишь на способности компьютера было бы, конечно, безответственно, поскольку человеческий глаз способен определить ошибки изображения или неверные данные лучше любой машины. Однако связка «человек—машина» в меньшей степени подвержена ошибкам, чем работающий в одиночку компьютер. К тому же на контроле со стороны человека настаивают и разработчики медицинского программного обеспечения.
Медицинский прибор способен проанализировать симптомы пациента с помощью напоминающей доброго доктора Ватсона программы и определить, что с пациентом не так, на основе обширных баз данных. Но может ли компьютер задать уточняющие вопросы пациенту или определить, когда пациент говорит неправду или преувеличивает свои ощущения и проявления симптомов? В состоянии ли компьютер должным образом рассказать о диагнозе пациентам из разных социальных групп и с разным уровнем образования? Такое случится еще нескоро, поэтому мы вновь в связке с компьютером.
Разумеется, для того, чтобы эта связка работала, машина должна быть очень умной. А насколько разбираться в том или ином вопросе должен человек? Если специалист — высокооплачиваемый врач, то связка «человек—машина» становится весьма дорогостоящей, даже если она полезна с медицинской точки зрения. Мир, не говоря уже об Американской медицинской ассоциации, не готов принять тот факт, что человек, работающий с компьютером, не обязательно должен быть врачом или даже медицинским специалистом. Ему достаточно хорошо разбираться в ошибках компьютера и уметь исправлять их, а это уже совершенно иное. Хотя здесь и требуются определенные знания медицины, навыки сканирования мозга и другие знания и умения, этому специалисту все же не требуется иметь столь же обширные познания в медицине, что и у доктора медицинских наук. Здесь в большей степени может потребоваться знание умных машин, принципов их функционирования, их типичных недостатков и неполадок.
Ну а пока связка «человек—машина» зачастую используется в медицинской диагностике незаконно или полулегально. Кто или что является сегодня в Америке «доктором», к совету которого прибегают чаще всего? Это поисковик Google, предоставляющий пользователям доступ к трем миллиардам размещенных в Интернете медицинских статей. Вам нездоровится? Миллионы людей просто вводят свои симптомы в строку поиска и знакомятся с найденной информацией. И только потом решают, обращаться ли к врачу, вызывать ли скорую, увеличить ли дозу лекарства или, наоборот, вообще прекратить принимать его. Нравится нам это или нет, но эпоха компьютерного врача уже наступила.
Применение принципов стиля «адванс»
Насколько правильно использовать поисковик Google в качестве диагностического инструмента? У нас пока нет ответа на этот вопрос. А многим ли из простых пользователей известно, что результаты поиска можно улучшить, если сформулировать запрос, например, следующим образом: «метаболический синдром site: edu»? Думаю, немногим.
Ханви Тан и Дженнифер Хви Квон Нг проанализировали двадцать шесть диагнозов и ввели симптомы по каждому из случаев в поиск Google. В 58% случаев Google выдал правильный диагноз, а в ряде других — полученные ответы просто не были достаточно конкретными. В исследовании не стояла задача определения возможной цены неточных или вводящих в заблуждение результатов поиска, поэтому мы пока далеки от того, чтобы медицинские организации взялись за проведение подобного масштабного эксперимента. И тем не менее это аргумент в пользу продолжения сотрудничества между человеком и машиной в медицине, хотя и в более упорядоченных и легальных формах. Компьютерные доктора у нас уже есть, и это наглядно иллюстрирует способности информационных технологий к быстрому распространению; следующий вопрос заключается в том, насколько компетентными и надежными окажутся наши компьютерные слуги-врачи.
Наши образовательные принципы, а в более далекой перспективе — и нормативно-правовая база, должны будут измениться. Наша система сертификации и подтверждения квалификации отстает от реалий сегодняшнего дня и грядущего мира, где работают связки «человек—машина», прежде всего — в медицине. Хотя это — всего лишь одна из областей.
Представление о том, чем является диагностическая процедура, довольно размыто. Диагностика осуществляется не только врачами, но и менеджерами, юристами, преподавателями младших классов и банковскими специалистами, отвечающими за выдачу кредитов. И в каждой из этих специальностей существует потенциал применения машинного разума.
Новая система труда отлично резюмируется двумя недавними комментариями к моему блогу, MarginalRevolution. Первый — от читателя блога под именем Wil W:
Мне кажется, мы недооцениваем потребность в работниках с частичными функциями специалистов по IT (информационным технологиям) в ближайшие пять лет. Потребность в работниках, не занимающихся разработкой IT, но в то же время имеющих соответствующую подготовку и навыки, возрастает. Собственно работа с IT занимала бы у них не более 20% рабочего времени, но эти 20% уходили бы на использование и корректирование технологий в целях повышения общей эффективности работы предприятия. Это часто называют децентрализацией IT, однако речь здесь больше идет об используемом в работе оборудовании.
Представьте себе на секундочку ценность работника на сборочной линии, не имеющего ни подготовки в работе с компьютером, ни соответствующих навыков. Раньше в 99% случаев так оно и было. Теперь же компьютеры становятся все более значимой частью производственного процесса. Ценность подобных работников для предприятия снижается, или как минимум не увеличивается, даже если производительность их труда растет.
А теперь возьмите нового работника. У него нет диплома инженера-компьютерщика, однако он прошел соответствующую подготовку и его компьютерные навыки выше среднего. Самое же главное, что он готов заниматься компьютерами и вне рамок предписанных процессов. Ценность данного работника для предприятия не просто выше ценности первого работника. Она растет вместе с увеличением использования компьютеров.
Я не утверждаю, что решение в образовании, но IT уже сейчас, не говоря уже о будущем, находят себе все большее применение в работе человека. А труд тех работников, которые имеют или приобретают соответствующие навыки, будет оплачиваться лучше (во всяком случае, должен был бы).
А это — второй комментарий, от пользователя под
именем JWatts:
Я работаю на предприятии индустрии автоматических средств управления. Моя специализация — разработка ИПМ (интерфейсов «пользователь—машина»). Поэтому у меня большой опыт в вопросах, о которых вы говорите. Я бы сказал, что те изменения, которые индустрия привносит в тяжелую автоматику в США, проникают и в другие отрасли. Наиболее наглядные примеры, знакомые большинству людей,— это банкоматы, кассы самообслуживания в супермаркетах и прочие подобные устройства, а также дисплеи с иллюстрированным меню в ресторанах быстрого питания.
Может показаться, что в дисплее меню в ресторане нет ничего особенного, однако он помогает сильно сократить уровень отходов и сэкономить труд человека. Благодаря ему число ошибочных заказов значительно сократилось, а процесс обслуживания ускорился...
На сегодняшнем американском предприятии ценность работника, не умеющего пользоваться компьютером, невелика. Теперь компьютеры устанавливают даже на автомобильные эвакуаторы. На любом производстве дорогостоящих изделий сегодня занято больше компьютеров, чем людей. (А все производства дешевых изделий выведены или выводятся из США и Канады...)
Я не думаю, что решение в образовании, поскольку оно здесь лишнее. Работник, легко управляющийся со смартфоном, управится и с современным промышленным компьютером. Если вы хорошо играете в любую стратегическую видеоигру, то вы более чем подходите для управления современной производственной линией. Однако факт остается фактом: современное общество требует постоянной переподготовки и переобучения. Правда, от собственно формального образования толку будет немного.
Ни одному из операторов, с которыми мне доводилось работать, не требовалось писать многозвенные логические коды, хотя некоторые операторы вполне могли бы справиться с такой задачей, причем на «отлично». Если я выполню свою работу хотя бы наполовину так же хорошо, как от меня требуется, то разработанные мною ИМП и производственные компьютеры должны будут автоматизировать повторяющиеся этапы производственного процесса. Главная задача оператора состоит в устранении неисправностей, а грамотно сконструированная система эту работу ему облегчает. Устранению неисправностей в колледже не научишься. Но этому научишься, настраивая под себя свой новый iPhone.
Каковы более широкие выводы из применяемого в стиле «адванс» подхода к работе и игре с умными машинами? Они довольно похожи на более общие выводы относительно рынка труда, сделанные во второй и третьей главах:
1. Лучшие команды — это команды, основанные на связке «человек—компьютер».
2. Человек, управляющий умной машиной, не обязательно должен быть специалистом в той области, где она применяется.
3. Если квалификация работника ниже требующегося уровня, то его работа в паре с машиной будет менее эффективной, чем самостоятельное функционирование аппарата.
4. Знание работником границ своих возможностей приобрело гораздо большее значение, чем раньше.
Мы можем использовать концепцию связки «человек—машина» для определения разницы между никчемным работником, или работником с «нулевым предельным продуктом», и потенциально ценным. Никчемный — это работник, работа которого в паре с машиной ухудшает, а не улучшает результаты труда. Потенциально же ценный работник, действующий в паре с машиной, способен добиться лучших результатов по сравнению с самостоятельно функционирующей машиной. Говоря языком экономики, продуктивный работник и умная машина дополняют друг друга, как никогда прежде.
Подобная взаимодополняемость может вывести нашу экономику из великой стагнации, о которой я писал в другой своей книге. Но, несмотря на те плоды и награды, что будут ждать нас в конце, сам этот путь для многих из нас окажется пугающе сложным.
