Лекция директора по маркетингу сервисов «Яндекса» Андрея Себранта об отраслях, которые обречены на забвение в ближайшем будущем.
Сотрудникам технологических компаний — «Яндекса», Mail.Ru Group, Parallels, IBM — легко говорить о будущем. Ведь такие гиганты во многом сами его формируют.
При подготовке к этой лекции мне на глаза попалась обложка августовского номера журнала The Economist с изображением изношенного двигателя внутреннего сгорания. Оказалось, сейчас в мире происходит перестройка автомобильной промышленности и всего, что с ней связано.
Где двигатели внутреннего сгорания, там и топливо. А это интереснейшая отрасль нефтехимии и одновременно огромная инфраструктура, выросшая вокруг неё. На протяжении как минимум последнего столетия всё, что связано с двигателями внутреннего сгорания, было воплощением смелых инженерных идей. Теперь вся эта новизна постепенно исчезает. Выпуск двигателей внутреннего сгорания прекратится к 2050 году. Это значит, что и наука, и инфраструктура обслуживания должны будут перестроиться.
Многие ещё мечтают о том, как будут проектировать огромные двигатели для гоночных машин. Вузы готовят инженеров, наука улучшает технологии. Все они работают на обреченную отрасль.
Так происходит не впервые. На рубеже 20 и 21 веков то же самое случилось с наукой и технологиями обработки фото- и кинопленок. В начале 21 века на Kodak — крупнейшую мировую корпорацию — работали целые научные центры, не говоря уже про соответствующие кафедры и вузы. Однако это не помешало компании обанкротиться.
И так не только с двигателями. За пять минут я набросал список из шести отраслей, которые полностью изменятся в ближайшие 15-20 лет. Это лишь то, что сразу приходит в голову.
Я очень люблю рассуждать о технологиях машинного интеллекта. События 2017 года показывают, насколько быстро, радикально и неожиданно всё меняется. В человеческом сознании стала резко смещаться граница между человеческими и машинными способностями.
Начнём с вполне физических возможностей человека. Когда-то умение донести весть, пробежав марафонскую дистанцию в 42 километра, было важно потому, что другого способа передавать информацию не было.
Сейчас бег уже не служит таким решением. Однако марафонами увлекаются столько людей, сколько не увлекалось даже в Древней Греции. Мы не перестали бегать, хотя теперь в этом нет никакой практической необходимости. Изменилась мотивация.
Это справедливо и для других областей человеческой деятельности. Первыми под удар попали шахматы. На сайте Electronic Frontier Foundation есть интересный материал о том, как в разных областях машины отвоёвывали позиции у человека.
В середине 20 века возникла идея о том, что машина может неплохо имитировать человеческий интеллект, тогда же начали появляться программы для игры в шахматы. С 1980-х годов их уровень повышался, но до чемпионов мира им было далеко.
Потом появился суперкомпьютер Deep Blue, который в 1997 году обыграл Гарри Каспарова. На этом прогресс не остановился. В какой-то момент оказалось, что машины играют в шахматы на недостижимом для человека уровне. Однако чемпионаты мира по шахматам продолжили существовать.
Мы не соревнуемся с рациями в скорости доставки информации на 42 километра. Спортсмены бегают на марафонскую дистанцию потому, что им интересно соревноваться друг с другом. И в шахматах появились две лиги: машины играют с машинами, а люди — друг с другом, будто забыв о том, что никто из них никогда не обыграет программу.
Победа машины над человеком в шахматах, конечно, стала событием, но не таким большим, как когда компьютер начал хорошо играть в го. Шахматы — игра, просчитываемая до конца, в ней не так много позиций, а стратегии известны. До 1990-х годов компьютеры не выигрывали у человека только потому, что им не хватало вычислительных мощностей.
Технологический прогресс привёл к тому, что на рубеже веков стало возможным просчитать оптимальную партию. С этого момента выиграть у машины нельзя: она может просчитать столько ходов, сколько не просчитает ни один шахматист. Человеческая интуиция обесценилась, ведь по ту сторону доски — заведомо оптимальные решения. Это называется «брутфорс» — перебор всех вариантов, для которого достаточно вычислительных мощностей.
Когда машины начали хорошо играть в шахматы, для специалистов в машинном интеллекте возник следующий предел — игра в го. В го количество возможных ходов на много порядков превышает число атомов во Вселенной. Невозможно просчитать эту игру методом брутфорса.
Не существует учебников по игре в го. В неё нужно погружаться. Как человек постепенно начинает чувствовать прелесть сложной классической музыки, так и игрок в го чувствует гармонию позиций, правильность следующего хода, непредсказуемость хода противника. Это выражается не в количественных формулировках, а в таких категориях, которые, казалось, невозможно объяснить машине.