Не стоит бояться того, что роботы заменят человека, - в обозримой перспективе этого не случится. И вот почему.
Роботы не умеют выполнять сложные и творческие задачи
У роботов нет интуиции
Это нелогичная, почти мистическая способность, свойственная лишь человеку, часто помогает принимать правильные решения вопреки фактам и логике. Исполнительный вице-президент агентства недвижимости Baird & Warner Лаура Эллис объясняет это на примере работы риелтора. «Покупатели домов часто описывают свои пожелания очень подробно. Используя технологии, я легко могу найти им стопроцентное совпадение по формальным критериям. Но потом происходит следующее: мы заходим в дом, и уже через три секунды понятно - это не то. Несложно найти подходящий „на бумаге“ дом - искусственный интеллект легко справится с этим, сверившись с базами данных. Гораздо тяжелее найти покупателям дом по душе. Выбор жилья сильно определяется интуицией и эмоциями», - говорит Лаура Эллис.
«Глюки» будут всегда
Подавляющее большинство американцев (88%) ненавидят ждать и толкаться в очередях на кассу. Автоматические сканеры могли бы стать хорошей альтернативой, разгрузить кассиров и сэкономить время покупателей.
Однако три четверти тех же респондентов заявляют, что избегают касс самообслуживания из-за возможных технических неполадок. И если с человеком в случае ошибки всегда можно договориться, то при поломке роботизированного кассира покупатель оказывается беспомощен. А для того, чтобы исправить неполадку, все равно потребуется человек.
Периодически появляются статьи о том, как скоро роботы заменят людей и оставят их без работы. На фоне этого все чаще публикуются материалы, авторы которых перечисляют профессии, которые «не вымрут», и зовут на курсы составления «правильного резюме». Действительно ли технологии смогли настолько изменить доступность работы для людей?
Ничего нового уже полтора века
Полагаю, что на деле роботизация - просто очередной виток технологической революции. Это исторический процесс, у которого нет начала или конца.
Самый большой страх роботы вызывают у граждан экономически развитых стран: высокий технологический уровень позволяет им максимально автоматизировать производство. Но глобальная статистика показывает, что пока замещения людей не происходит. В противном случае уровень безработицы должен был бы расти, но все ровно наоборот. По данным Международной организации труда, уровень безработицы в экономически развитых странах опустится в 2018 году до небывалых 5,5% впервые с 2007 года (при этом в отчете отмечается, что общий уровень безработицы в мире остается относительно высоким).
В начале XIX века машинист и малочисленная поездная бригада заменили сотни кучеров, работавших в междугородном дилижансе. На первый взгляд - трагедия для кучеров. Но занятость населения в транспортной сфере в те времена была лишь 2%, а на данный момент она выросла до 5%. Так происходит всегда, когда отрасль становится эффективнее, начинает быстрее и качественнее выполнять свое основное предназначение. Повышение качества услуг всегда формирует более высокий спрос, и это в конечном счете лишь увеличивает занятость в этой сфере, а не уменьшает ее.
Роботизацией пугают, как чем-то новым и опасным. Но она началась в 70-х годах прошлого века (если не раньше): первый микропроцессор, первый персональный компьютер, первая сотовая телефонная сеть. Расскажи вы тогда кассиру в банке, что можно подойти к коробке, вставить в нее пластиковую карту и получить наличные деньги, он, скорее всего, тоже подумал бы, что его работе угрожает робот. Но на деле кардинальная перемена произошла с самим кассиром: теперь он занимается сервисом, а вся механическая работа перешла машинам. Возросло ли от этого качество услуг? Безусловно.
Банкомат - это автоматизация механической работы, а вот нейросети - это уже некая интеллектуальная система. Допустим, нейросети, например, смогут полностью автономно составлять акты и платежные документы, на каком-то уровне контролировать финансовые потоки внутри компании. Тогда, по сути, профессия бухгалтера вымрет. Возможно, полностью, а возможно, останется специализация некого ревизора, который будет контролировать роботов.
Но когда одни рабочие места исчезают, на их месте появляются новые. Перетекание занятости из одной сферы в другую за последние 50 лет стало быстрее. И все, что, по сути, сделают нейросети - лишь ускорят этот процесс. Профессия бухгалтера может исчезнуть, но сотрудники клиентской поддержки для условной автоматизированной бухгалтерии с опытом ведения корпоративных финансов будут востребованы еще как минимум 10-15 лет, а затем для них появится какая-то другая работа.
Смена профессии
Роботизация не влечет повышения уровня безработицы. Работа для людей не исчезает, просто она перетекает в сферы, где от человека зависит принятие решений.
Это основной тренд 2018 года. Занятость будет перераспределяться между секторами производства. В частности, сохраняется тенденция перераспределения занятости в сельском хозяйстве в пользу рабочих мест в сфере услуг. Количество мест на производстве медленно падает: человек все меньше нужен там, где требуется механический труд, он либо обучает автоматику, либо контролирует ее.
Робот не заменит человека там, где необходимо выстраивать систему и принимать взвешенные управленческие решения. Процесс построения систем полностью интеллектуален - компьютер не может создать себе подобного. Банкомат может выдать вам денег, но не он решает, сколько: скоринг по социальным сетям и предыдущим тратам проводит искусственный интеллект, но финальное оценочное управленческое решение остается за банковским аналитиком.
Именно поэтому машины никогда полностью не захватят сферу HR, а уж тем более сектор продаж. Всегда остается набор критериев, которые пока не загружены в машину. Большие данные - это система, построенная и собранная человеком, которая ищет взаимосвязи в данных, чтобы человеку было легче дальше ею управлять.
Какая работа точно будет
Происходящее с миром - это просто ускорение транзакций. 200 лет назад письмо по почте шло три недели, а сейчас в мессенджерах можно обменяться информацией за две минуты.
Если нас не ждет массовая безработица, то откуда информационный шум? Вспомните социальные сети: с большей вероятностью будет расшарена статья об изменившемся мире и новой реальности, чем о том, что по сути вокруг нас ничего не изменилось.
Пока мир меняется закономерно. Занятость перетекает из одной сферы в другую, и даже в этих условиях всегда найдется место обычной, не высокоинтеллектуальной работе.
Бизнесы, которые занимаются разработкой беспилотных систем управления, создали сотни тысяч рабочих мест в Индии . Это огромные дата-центры, где сотрудники каждый день помогают обучать системы и получают за это 200$ в день. На монитор выводят изображение с камер тестовых автомобилей, которое сотрудник должен назвать: пожарный гидрант, ребенок, дерево: фактически эти люди принимают решения, занимаются построением автоматизированной системы. Хотя это и не самый интеллектуальный труд.
Даже в век, когда происходят, как нам кажется, турбулентные изменения, безработица не поглотит человечество. Мир действительно развивается, автоматизация приходит на производства. Но человек останется, чтобы обучать или контролировать машину. Действия автоматики, роботов и всевозможных интеллектуальных систем всегда будут нуждаться в нашем одобрении.
Модели андроидов на выставке Tokyo Game Show. 2017 год. Фото: Kim Kyung Hoon/Reuters
Власти Калифорнии подписали закон, который запрещает роботам, ботам и нейросетям притворяться людьми. Он вступит в силу 1 июля 2019 года.
Как пояснил губернатор штата Джерри Браун, прежде всего закон коснется автоматических ботов в соцсетях, которых компании используют в коммерческих целях, например, продавая товары или услуги. Теперь создатели ботов должны настроить их так, чтобы они сразу заявляли о своем искусственном происхождении и не вводили людей в заблуждение. Это также касается голосовых помощников, которые разговаривают по телефону от имени владельца.
О важности такого закона говорит руководитель Исследовательского центра проблем регулирования робототехники и искусственного интеллекта Андрей Незнамов:
Андрей Незнамов руководитель Исследовательского центра проблем регулирования робототехники и искусственного интеллекта «Необходимость такая есть. Может быть, США сейчас идут немножко впереди реальной насущной необходимости, но понятно, что мы к этому рано или поздно придем. Когда компания Google анонсировала своего голосового помощника пару месяцев назад, она на демонстрации делала звонок в ресторан, в парикмахерскую. Этот звонок делал голосовой помощник, и никто на той стороне не понял, что с ним разговаривает робот. Поэтому, скорее всего, это был формальный повод, почему такой закон появился. Всех действительно это поразило. Сначала люди порадовались, а потом испугались. Ведь если система на той стороне, например, осуществляет автоматическую обработку информации, то, общаясь с ней, ты доверяешь ей, например, свои персональные данные. Во-вторых, человек может быть введен в заблуждение относительно того, что ему сказал робот или искусственный интеллект и, основываясь на этом, принять какое-то решение или сделать какое-то действие, которое, если бы он знал, что это робот или искусственный интеллект, он делать бы не стал. Например, биржа: возможно, что человек по каким-то причинам не стал бы доверять роботу, а предпочел бы финансовый совет от биржевого человека».
В недалёком будущем, сообщают нам футурологи, создадут по-настоящему мощных роботов, которые сами научатся делать и ремонтировать других роботов. Рано или поздно они смогут воспроизвести и себя самих. Тогда-то нам и наступит конец. Людей, которые говорят, что так и будет, много - тот же Илон Маск или Стивен Хокинг. Носителей таких взглядов роднит одно: они прискорбно мало знают о современных роботах и компьютерах.
Начнём с основ: все известные на сегодня компьютеры, "мозги" любых возможных роботов - это алгоритмические машины. Всё, что они могут - выполнять алгоритмы. До тех пор, пока эти алгоритмы пишут люди, рамки возможностей компьютеров и роботов остаются крайне узкими. Понятно, что даже простая работа может иметь миллионы нюансов, которые в алгоритмы не заложишь. Поэтому были придуманы нейросети с глубинным обучением.
Нейросеть - это программа, копирующая принцип биологических нейронных сетей - из живых нервных клеток. В отличие от обычного ПО нейросети, строго говоря, не программируются, а "обучаются". В процессе "обучения" им "скармливают" пары связанных массивов данных. Например, образец первой половины произвольного предложения в паре с образцом второй половины того же предложения. Сличая их общие черты, нейросеть способна выявлять сложные зависимости между членами каждой пары данных и обобщать результаты своих "наблюдений". После успешного обучения сеть сможет дать на выходе сходный результат на основании ввода новых исходных данных, которые отсутствовали в обучающей выборке. К примеру, ей дадут первую часть предложения, а она выдаст вторую в том же стиле. В конце концов она может выдать даже полное предложение, стилизованное под тексты, на базе которых её обучали.
Именно такие системы в последние годы предлагают для замены поэтов и журналистов. , замена не удалась. Нейросеть не понимает (в силу отсутствия сознания), что именно в неё поступает и что именно она выдаёт. Поэтому смысловые связи между отдельными понятиями она не учитывает. Когда ей "заряжают" задание на стихи, она на выходе выдаёт текст, лишённый реального смысла, хотя грамматически и похожий на нормальный. Прилично получается только для написания биржевых "новостей": чтобы после цифр падения курса акций написать "снижение связывают с неуверенностью биржевых аналитиков в перспективах компании Х", мозги не нужны. Достаточно и алгоритмов с нейросетями.
Часто не лучше дела и в физическом труде. Да, робот может класть кирпич, но либо медленнее человека, либо быстрее, но не так аккуратен. В итоге за одним робокаменщиком исправляют мелкие ляпы сразу несколько рабочих:
Возникает вопрос: можно ли сделать алгоритмическую машину - на простых или "нейросетевых" алгоритмах - так, чтобы она понимала, какую именно информацию обрабатывает? В теории - да. Но для того, чтобы она что-то понимала, программа должна обладать сознанием, осознанием самой себя и мира вокруг, пониманием того, что она существует и обладает собственной волей. Как это сделать - сегодня не известно, потому что мы, на самом деле, не очень понимаем, как работает наш мозг. И уж точно не можем воспроизвести его работу. Лучшие нейросети, имеющиеся сегодня, - это лишь внешние копии нейронных сетей. Мы бы и рады скопировать лучше, да техника не позволяет.
Ближайший к естественному мозгу человеческий проект - Blue Brain . С помощью суперкомпьютеров в нём пока удалось воспроизвести треть кубического миллиметра мозга крысы. Вроде бы получается. Правда, проблема в том, что в нашем мозгу далеко за миллион кубических миллиметров, а на Blue Brain уже потрачен миллиард евро. Как мы видим, даже создание аппаратной копии мозга одного человека - крайне сложная задача. Учитывая, что рост производительности процессоров в последние годы резко замедлился, вообще не известно, разрешима ли она. Вдобавок сама по себе такая копия ничего не даст. У слона мозгов больше, чем у нас, но интеллекта меньше. Почему? Строго говоря, точный ответ на этот вопрос не очень понятен. Очевидно, есть ещё что-то, кроме самих нейронов и сети, которую они составляют. Но что именно - не известно.
Что значит всё описанное выше? В первую очередь, то, что никакого настоящего искусственного интеллекта на сегодня не существует. А то, что есть, отличается от нашего интеллекта больше, чем резиновая женщина - от живой. Есть системы, натасканные на решение однотипных задач по а) заложенным в них простым алгоритмам (софт до нейросетей), б) копирующие алгоритмы из наборов данных, которые в них закладывают (нейросети).
Это очень, очень узкоспециализированные программы, не имеющие ничего похожего на собственное сознание. Поведение большинства животных заметно сложнее, чем самого лучшего робота из созданных людьми. Обычный муравей, столкнувшись с нетипичной задачей (не заложенной в его "алгоритмы") и не имея никакого набора данных для "обучения" (копирования), запросто решит сложную задачу, попутно изобретя орудия труда. Даже самые лучшие роботы пока к ним и приблизиться не могут:
Итак, современный робот - это не муравей. Скорее, это сложный и специализированный инструмент, аналог молотка. Только очень продвинутого. Человек с молотком может забить гвоздь быстрее, чем без молотка. Но скольких людей молоток за свою историю сделал безработными?
Как машины "оставляли людей без работы"
Опасения, что машины отберут у человека его рабочее место, появились даже не позавчера. Уже в 1811 году находились особо одарённые личности (луддиты), которые призывали ломать ткацкие станки, позволявшие одному ткачу заменить сразу десятки. Мысль была та же: машины уменьшают количество потребного труда, из-за чего излишки рабочей силы сразу оказываются на улице. Вроде бы логично.
Проблема этой истории в том, что движение луддитов началось в 1811 году, когда число рабочих в Британии было на подъёме. Самая массовая отрасль тех лет - текстильная, а её центр - Манчестер, где почти всё мужское население работало на текстильных фабриках. И если в 1800 году в Манчестере жило 89 000 человек, то к 1820 году - 180 000. К 1851 году их было 400 000 человек. Хуже того: внедрение машин сопровождалось... резким повышением количества рабочих часов и массовым привлечением детского труда. "Проклятие нашей системы фабрик в том, что по мере улучшения в производящих машинах жадность хозяев заставила многих требовать от рабочих рук большего, чем им назначено работать природой", - повествовал на слушаниях в британском парламенте в 1833 году эксперт по этому вопросу.
Людей заставляли вкалывать по 71 часу в неделю, и Британии впервые пришлось законодательно строго ограничивать число часов, сбавив их до 69 (сегодня - всего 40). Половина работников фабрик начала работать детьми, многие в возрасте четырёх лет! Налицо парадокс: машины должны были всех выгнать на улицу, откуда такой резкий рост числа рабочих? Откуда безумные переработки и дефицит рабочих рук, настолько жестокий, что пришлось привлекать детей?
Представим, что мы внедрили на всех текстильных предприятиях новые технологии, которые уменьшили количество нужных работников в 10 раз. Что произойдёт? Если мы взглянем в структуру стоимости любого промышленного товара, то увидим, что основную часть её составляет труд промышленных рабочих. Уменьшение затрат труда на порядок приведёт к заметному падению цены на товар. То же самое случилось и во всех других отраслях. Машинный обмолот зерна и жатки, а затем и импорт зерна на пароходах снизили цены на еду. "Заработки оставались стабильными, но цены на промышленные и сельскохозяйственные товары упали из-за промышленной и сельскохозяйственной революции", - констатирует известный историк экономики Хартвелл.
Резко упавшие цены привели к колоссальному росту потребления. В Англии XVII–XVIII века одежда была просто слишком дорогой, чтобы массы её покупали. Доминировавшее тогда сельское население ткало одежду само, долгими зимними вечерами, благо сеять и жать зимой всё равно не получится. Уже в XIX веке это потеряло всякий смысл: заводская одежда стала слишком дешёвой. Да и сами жители страны, большинство из которых стали горожанами, зимой работали не меньше, чем летом. Колоссальный рост спроса заставил привлекать на текстильные фабрики всё новых и новых рабочих, и абсолютное их количество так и не начало сокращаться.
В том месте, где такие технологии внедрили первыми, занятость не падала, как боялись луддиты, а росла - ведь более дешёвый товар захватывал всё новые рынки. Индия, а затем и Китай были завалены манчестерскими тканями и одеждой к середине XIX века. Манчестер к этому моменту производил 40 процентов всего текстиля мира. Там, где новых технологий не внедрили, наступил закономерный упадок. Но только до тех пор, пока и туда не пришли эти самые технологии. В самом деле, британских тканей кругом не видно. А вот Китай и Индия снова стали крупными производителями текстиля.
"Лет шестьдесят или восемьдесят тому назад это была страна... с редким, преимущественно земледельческим населением. Теперь это страна с колоссальными фабричными городами, с промышленностью, снабжающей своими изделиями весь мир и производящей почти всё при помощи самых сложных машин; …население, две трети которого заняты в промышленности", - сообщает Энгельс в "Положении рабочего класса в Англии".
В принципе, любой учебник экономики может объяснить случившееся. Сам предмет экономики - использование ограниченных трудовых и сырьевых ресурсов оптимальным образом, так, чтобы обеспечить на их основе производство максимального количества товаров и услуг.
Когда в какой-то отрасли из-за автоматизации внедряется больше машин (или роботов), их надо откуда-то взять, их надо кому-то обслуживать. За счёт этого резко растёт спрос на тех, кто будет делать эти машины, - а также тех, кто делает металл и добывает энергоносители, без которых станки или роботов не построишь. Больше нужно и строителей - ведь фабрик и железных дорог для них тоже приходится строить куда больше.
В XIX веке количество жителей Британии выросло вчетверо, с 10 до 40 миллионов, но доля рабочих среди них росла опережающими темпами. Текстильная промышленность стала нуждаться в рабочих меньше, а вот промышленность в целом - больше. Число занятых в ней выросло в десять раз - и внедрение машин не только не помешало этому, но и, по сути, сделало рост возможным. В странах, где машины не внедрялись (например, Китай), число рабочих в это время вообще не увеличилось.
Как ещё машины порождают новые профессии
Роботы могут пахать и убирать урожай, собирать автомобили или класть кирпич. Но они точно не могут переводить художественную литературу, писать успешные книги или учить детей. Что-то не слышно о роботах-парикмахерах или гениальных поэтах. Наконец, робот не может быть инженером, проектировать новых роботов, да и вообще любые новые изделия. Нет пока и работоспособных роботов-программистов или ремонтников. Это значит, что у огромного количества профессий даже самое широкое использование промышленных роботов не должно вызывать никакой опаски. Чем больше будет железных рук на производстве, тем больше человеческих рук потребуется, чтобы их программировать и чинить.
Но самое главное: высвобождение рук на производстве создаёт мощнейший драйвер для роста профессий, которых сейчас не существует и которые мы пока даже не можем себе представить.
Вернёмся на сотни лет назад. В 1700 году девять десятых всех рабочих мест были в сельском хозяйстве, почти всё остальное приходилось на кузнецов, шорников и гончаров. Промышленные изделия делались только для сверхбогатых. Цены на них были соответствующие - тогдашний пистолет в пересчёте на нынешние деньги стоил как гранатомёт сегодня, а книга - как лёгкий ноутбук.
Если бы нашли экономиста той поры и сказали ему, что машины дадут одному крестьянину кормить 50 горожан, из-за чего большинство крестьян уйдёт в города, он сказал бы, что наступит катастрофа. Они там начнут голодать и бунтовать: работы-то для них в городах нет.
И вот прошло несколько веков. Крестьяне стали исчезающе редким видом тружеников, но переехавшие в город голодать и бунтовать почему-то не спешат. Число голодных резко уменьшилось, следов разинщины или пугачёвщины не видно. Люди, прибивающие себя за мошонку к брусчатке Красной площади, выглядят подозрительно упитанными. Что пошло не так?
Когда у людей освобождаются руки от удовлетворения самых простых потребностей - например, выращивания еды, - они тут же находят новые. Например, менять одежду, ездить в отпуск на море (ещё в XVI веке так не могли сделать и короли) или прикупить очередной смартфон и автомобиль. Фитнес-зал, наконец. Потребности нашего современника растут практически бесконечно. Из этого следует простой и очевидный прогноз: рост числа роботов будет увеличивать количество занятых в сфере услуг или производстве товаров, которые нам сейчас так же сложно себе представить, как современникам Ивана Грозного - поездки на черноморские курорты.
Чем больше роботов - тем больше рабочих мест
Ну хорошо, всё это теория. А что с практикой? Может, нынешние роботы такие продвинутые, что совсем уж не оставят места рабочим? Вон, посмотрите, как шустро они собирают машины - и люди им почти не нужны:
Что ж, есть простой способ проверить. Самая роботизированная страна мира - это Южная Корея, где в 2014 году было 440 многоцелевых промышленных роботов на 10 000 рабочих. В мире в среднем их тогда было всего 68. Выгнали ли роботы южнокорейцев на улицу? Не совсем: в 2015 году лишь 3,6 процента южнокорейцев были безработными. У соседа - КНДР - таких роботов ноль, а безработица в несколько раз выше. Кстати, в России таких роботов на 10 000 рабочих ровно 1 , в 440 раз меньше, чем в Южной Корее. Угадайте, что это значит? Верно: безработица в нашей стране намного выше (официально - 5,8 процента). Япония - на втором месте по роботам, безработица, однако, как в Южной Корее, а не как в России или КНДР. Вообще, чем выше уровень автоматизации в той или иной стране, тем там безработица.
Из предыдущей части читатель уже понял, почему так. Южная Корея с её роботами делает продукцию, с которой (без заградительных пошлин) не может конкурировать Россия, потому что у неё таких роботов почти нет. Точно так же британские станки в своё время позволили англичанам задавить индийских бесстаночных конкурентов. Уже в 1834-м британский генерал-губернатор констатировал факт: "Равнины Индии белеют костями ткачей". Наверно, так же белели костями мамонтов равнины Евразии в эпоху их вымирания. Поэтому вполне закономерно, что в Корее безработица ниже, чем в России: ведь роботы-то у них, а не у нас.
Волноваться, что русские рабочие повторят судьбу своих индийских коллег из 1834 года, не стоит. Ткачи умирали потому, что у них не было таможенных пошлин от дешёвой английской продукции. Суверенные страны - те же США - в те годы просто вводили пошлины и сохранили свою текстильную индустрию. Современная Россия идёт по тому же пути. Приходящий сюда автопроизводитель (именно в этой отрасли больше всего роботов) либо платит пошлину, либо строит в стране завод и доводит локализацию машины до 65 процентов.
В итоге корейцы (и прочие иностранцы) неизбежно принесут роботов и в Россию, за что, конечно, заранее им спасибо. Глядя на отечественных бизнесменов, нетрудно догадаться, что, если бы роботизация зависела только от их воли, мы бы её ещё долго не увидели. Кстати, процесс уже идёт. После установления иностранного контроля над ВАЗом количество промышленных роботов там заметно выросло, хотя пока ещё и недотягивает до французских и японских заводов Renault-Nissan. К счастью, как и в Корее, безработица от этого лишь сократится.
Наберите в поисковике словосочетание «робот научился», и вы будете удивлены количеством самых нетривиальных задач, которые сегодня умеют решать машины: они ездят на велосипеде, жонглируют, дерутся на мечах и пекут блинчики. Но за каждым из «умных» чудес техники стоят люди, которые учились их создавать. О том, какие задачи стоят перед конструкторами современных роботов, почему нас еще не окружают андроиды, и какие бонусы ждут студентов-робототехников после окончания вуза, рассказывает выпускник и преподаватель Университета ИТМО Антон Пыркин, недавно успешно защитивший диссертацию на соискание ученой степени доктора технических наук.
Насколько сейчас востребованы робототехника и ее преподавание в вузах?
Ее актуальность сегодня поистине огромна. Всю технику — телефоны, автомобили — сегодня собирают роботы. Многие об этом не задумываются, но если вы придете на современный завод, то увидите тысячи роботизированных манипуляторов. Типичный пример: выпускник нашей кафедры Валерий Гаврилюк возглавляет компанию «Термекс», которая конкурирует с ведущими мировыми производителями. «Термекс» производит водонагревательные котлы, и эти котлы целиком и полностью собирают роботы. Человек там присутствует только для того, чтобы наблюдать, как роботы выполняют технологическую цепочку, чтобы не было сбоев и сохранялся нормальный режим работы.
Дело даже не в том, что сбор котлов или телефонов — это настолько сложный технологический процесс, что человек его выполнить не может. Просто если операцию, которую нужно за день выполнить десятки тысяч раз, будут выполнять люди, то это достаточно дорогое удовольствие. К тому же есть риски, связанные с человеческим фактором, а робот — это техника, детали работы которой можно целиком предусмотреть на стадии разработки системы управления.
Роботы нужны для того, чтобы решать сложные технические задачи, которые человек выполнять по каким-то причинам не может: поднять тяжесть, пролезть куда-то. И это очень интересные игрушки. В моем детстве, например, «гремели» японские мультфильмы про трансформеров. Правда, нынешние студенты знакомы с ними скорее по фильмам.
Может быть, никто не воспринимает промышленные манипуляторы как роботов именно потому, что в массовой культуре робот — это что-то человекоподобное?
Андроиды — это очень популярная тема, самых известных из них долгое время делали в Японии. Мы даже отправляли наших студентов на стажировку к японскому профессору, который делал точные копии людей. Но в целом это дорогостоящее удовольствие с сомнительной выгодой, японцы в нем разочаровались. Они вкладывали в них гигантское количество денег, но выяснили, что люди их воспринимают не очень хорошо. Человек мгновенно идентифицирует человекоподобного робота, понимает, что это не человек, и эмоции, которые он начинает испытывать — это не радость, а скорее страх: вдруг схватит и что-то сделает. А месяц назад японцы закупили российских роботов на 1,5 млн долларов.
На какой позиции относительно других стран находится российская школа робототехники?
Достаточно прочные лидирующие позиции занимают школа и методика, автором которых является Марк Спонг , профессор Техасского университета в Далласе. Его учебник — самая цитируемая книга по робототехнике. Мы сейчас готовим своеобразный ответ, свой российский учебник, который, как мы надеемся, будет таким же удобным и полезным, и будет сразу давать весь нужный инструментарий. Еще на нашей кафедре была создана компания RoboEd , которая делает образовательный продукт — базовый курс робототехники для школьников. Профессиональных курсов подобного уровня до RoboEd не существовало, были только любительские подходы. Кроме, пожалуй, школы Сергея Александровича Филиппова из физико-математического лицея № 239 , который ведет там курс робототехники. Его мы тоже привлекли к созданию контента для нашего курса, чтобы вместе сделать нечто более интересное и привлекательное для российского и международного рынка. Мы создаем образовательное решение для школьников с разным уровнем подготовки, для младших и старших классов, и планируем переводить его на другие языки.
Я бы сказал, что в целом позиции у нас достаточно прочные: наши студенты ездят на международные соревнования и занимают там призовые и первые места. Но даже в Санкт-Петербурге школы разные, у них разный уровень. В Университете ИТМО относительно молодая школа — робототехника как образовательное направление развивается здесь только четыре года, а ранее мы больше занимались автоматикой и телемеханикой. Хорошо известен Центральный НИИ робототехники и технической кибернетики (ЦНИИ РТК). Это предприятие федерального уровня, и если вы посмотрите на автомобили, которые стоят там на парковке, то поймете, что робототехника — это не просто интересное и нужное, но еще и очень прибыльное занятие. Получая хорошее образование в этой области, вы обеспечиваете себе хороший заработок, как в России, так и за рубежом. Я преподаю свой курс на русском и на английском языке, и стараюсь, чтобы мои студенты получали самые современные знания в робототехнике.
Почему тогда нет известных российских роботов, в то время как многие слышали про BigDog и Asimo? Наши разработчики не умеют рекламировать то, что они делают?
Не забывайте, что BigDog — это продукт военного бюджета США. В него было вложено около 27 млрд долларов и 20−30 лет непрерывной работы. Неприятный сюрприз в том, что он работает на двигателе внутреннего сгорания. Это очень шумная штука, то есть если она предназначалась для того, чтобы незаметно переносить какие-то грузы, она для этого явно не подходит. Хотя с точки зрения науки это потрясающая вещь, ее делали специалисты высшего уровня.
У нас была сильная школа, но в девяностые произошел страшный отток специалистов. Если вы посмотрите на норвежские, шведские, американские, французские научные группы, на тех разработчиков, которым по 40−60 лет, то увидите людей, которые должны были бы строить BigDog здесь, у нас. Люди, которые были драйверами развития инженерной мысли в России, уехали и стали драйверами в других регионах. Кроме того, вы можете просто не узнать российские бренды — с маркетинговой точки зрения выгоднее выбирать англоязычные названия. Поэтому вместо робота «Матрешка» вы увидите xTurion , который, кстати, делает другая наша коммерческая структура. Сергей Колюбин сейчас заканчивает стажировку в Норвежском технологическом университете, буквально этой зимой должен вернуться с дипломом доктора наук. Его проект победил 40 международных коллективов на Skolkovo Robotics Challenge, мы работаем над дальнейшим развитием этого проекта.
В целом мы сейчас сравниваем легкоатлета, который бежит в кроссовках по беговой дорожке, с человеком в кирзовых сапогах, который бежит по асфальту. Но второй может обогнать благодаря волевым качествам. На нашей кафедре был профессор Илья Васильевич Мирошник , который в качестве девиза пропагандировал цитату из Кэрролла: чтобы оставаться на месте, нужно бежать со всех ног, а чтобы куда-то попасть, надо бежать как минимум вдвое быстрее. Нужно много работать, и тогда будет результат. Я прикладываю столько усилий, сколько могу, привлекаю молодежь и нахожу средства, чтобы вознаграждение за их работу было не просто приятным поощрением. Они получают зарплату выше средней по Санкт-Петербургу и ощущают, что не зря сюда пришли.
Какие сферы приложения и задачи в робототехнике еще только предстоит решить?
Робот — это просто груда железа и проводов, и чтобы он выполнял фокусы, надо прикладывать массу усилий. Нерешенные задачи, как правило, ориентированы на технологический процесс. Например, ваша задача может быть в том, чтобы робот взял сотовый телефон и переложил его на другое место, не раздавив при этом. Все популярные видеоролики о том, как плавно и деликатно роботы выполняют что-либо — это, как правило, очень хорошо подготовленные одноразовые эксперименты. Не существует готовых решений того, как двум роботам взять одну деталь, как ориентироваться по видеокамерам внутри помещения, и так далее. В рамках xTurion мы как раз над этим работаем — создаем совершенную систему навигации, которая обрабатывает и комплексирует данные с нескольких камер, лазерных дальномеров, сонаров.
Еще огромные проблемы появляются, как только робот оказывается в экстремальных условиях — под водой, в космосе. Если дело касается прикладной области, возникает масса сложностей, связанных с запаздыванием, техническим зрением, возмущающими воздействиями, неопределенностью, невозможностью куда-то проникнуть, измерить, передать данные. Нельзя сказать, что люди, которые придут в робототехнику завтра, не смогут найти, чем заняться, — задач масса. Но в первую очередь им нужно будет освоить серьезный багаж знаний: геометрию, дифференциальную алгебру, массу разных аспектов естественных наук, специализированную литературу и справочники. Но это стоит того — образование в сфере робототехники открывает невероятные возможности, и при этом не ориентирует на какое-то определенное место работы. Вы станете специалистом широкого профиля. Если вы владеете материалом и знаете, как управлять многозвенными динамическими системами, то вы не обязаны работать с роботами-манипуляторами на заводе. Это еще и надводные суда, подводные аппараты, ледоколы и так далее, технология синтеза законов управления везде практически одинакова.
Теоретики искусственного интеллекта пророчат наступление технологической сингулярности уже в ближайшие годы. Вы можете предсказать, когда наступит «робобум» и роботы действительно будут везде?
Роботы и так уже везде, хотя это произошло не вполне заметно. Коробки передач в современных автомобилях, как правило, автоматические и роботизированные, инжекторные двигатели внутреннего сгорания умеют определять, в каких пропорциях составлять воздушно-бензиновую смесь. Кладете вещи в стиральную машину — она определяет их вес и пересчитывает алгоритм, чтобы вы достали чистое и сухое белье независимо от того, сколько загрузили.
Конечно, фантасты не так воображали будущее. Когда я в 2002 году поступил в Университет ИТМО, у меня был телефон Nokia 3310, он тогда стоил очень дорого и не был настолько необходимой вещью, как сейчас. А сейчас уже никого не удивляет, каждый из нас носит в кармане целый компьютер. Через пять-десять лет роботов будет гораздо больше, их уже не будут воспринимать как нечто из ряда вон выходящее. Мир не стоит на месте, и я надеюсь, что научно-технический прогресс будет развиваться и помогать нам жить еще лучше.
Беседовал Александр Пушкаш ,
Редакция новостного портала Университета ИТМО
