Nemojte se bojati da će roboti zamijeniti ljude – to se neće dogoditi u dogledno vrijeme. I zato.
Roboti ne mogu obavljati složene i kreativne zadatke
Roboti nemaju intuiciju
Ova nelogična, gotovo mistična sposobnost, svojstvena samo ljudima, često pomaže u donošenju ispravnih odluka suprotnih činjenicama i logici. Izvršna potpredsjednica Baird & Warner Real Estate Laura Ellis objašnjava to na primjeru trgovca nekretninama. “Kupci stanova često vrlo detaljno opisuju svoje želje. Koristeći tehnologiju, mogu lako pronaći 100% podudaranje za njih koristeći formalne kriterije. Ali onda se dogodi sljedeće: uđemo u kuću i nakon tri sekunde jasno je da to nije to. Nije teško pronaći odgovarajuću kuću "na papiru" - umjetna inteligencija se s tim može lako nositi provjerom baza podataka. Kupcima je puno teže pronaći dom po svom ukusu. Izbor stambenog prostora snažno je određen intuicijom i emocijama”, kaže Laura Ellis.
Uvijek će biti grešaka
Velika većina Amerikanaca (88%) mrzi čekanje i naguravanje u redovima na blagajni. Automatski skeneri mogli bi biti dobra alternativa, rasteretiti blagajnike i uštedjeti vrijeme kupcima.
Međutim, tri četvrtine tih istih ispitanika kaže da izbjegava samokontrolu blagajne zbog mogućih tehničkih problema. I ako se uvijek možete dogovoriti s osobom u slučaju pogreške, onda ako se robotska blagajnica pokvari, kupac je bespomoćan. A da bi se riješio problem, i dalje će biti potrebna osoba.
Povremeno se pojavljuju članci o tome kako će brzo roboti zamijeniti ljude i ostaviti ih bez posla. U tom kontekstu sve se više objavljuju materijali čiji autori navode profesije koje "neće izumrijeti" i pozivaju ljude da pohađaju tečajeve pisanja "ispravnog životopisa". Je li tehnologija doista toliko promijenila dostupnost posla za ljude?
Stoljeće i pol ništa novo
Vjerujem da je u stvarnosti robotizacija samo još jedan krug tehnološke revolucije. Ovo je povijesni proces koji nema početka ni kraja.
Roboti izazivaju najveći strah kod građana ekonomski razvijenih zemalja: njihova visoka tehnološka razina omogućuje im automatizaciju proizvodnje u najvećoj mogućoj mjeri. Ali globalna statistika pokazuje da se ljudi još uvijek ne zamjenjuju. U suprotnom bi stopa nezaposlenosti morala porasti, no upravo je suprotno. Prema Međunarodnoj organizaciji rada, stopa nezaposlenosti u naprednim gospodarstvima pasti će na rekordnih 5,5% u 2018. prvi put od 2007. (iako se u izvješću navodi da je ukupna globalna nezaposlenost i dalje relativno visoka).
Početkom 19. stoljeća strojovođa i mala posada zamijenili su stotine kočijaša koji su radili na međugradskim diližansama. Na prvi pogled, to je tragedija za kočijaše. Ali zaposlenost u prometnom sektoru tada je bila samo 2%, a trenutno je narasla na 5%. To se događa uvijek kada industrija postane učinkovitija i počne brže i bolje ispunjavati svoju glavnu svrhu. Poboljšanje kvalitete usluga uvijek stvara veću potražnju, a to u konačnici samo povećava zaposlenost u ovom području, a ne smanjuje.
Ljudi se boje robotike kao nečeg novog i opasnog. Ali počelo je 70-ih godina prošlog stoljeća (ako ne i ranije): prvi mikroprocesor, prvo osobno računalo, prva mobilna telefonska mreža. Kada biste tada bankovnom službeniku rekli da možete prići kutiji, ubaciti u nju plastičnu karticu i dobiti gotovinu, i on bi najvjerojatnije pomislio da mu posao ugrožava robot. Ali zapravo se temeljna promjena dogodila sa samim blagajnikom: sada se on bavi servisiranjem, a sav mehanički rad prebačen je na strojeve. Je li to povećalo kvalitetu usluga? nedvojbeno.
Bankomat je automatizacija mehaničkog rada, ali neuronske mreže su već neka vrsta inteligentnog sustava. Recimo da će neuronske mreže, primjerice, moći potpuno autonomno sastavljati akte i isprave o plaćanju te na nekoj razini kontrolirati financijske tokove unutar tvrtke. Tada će, u biti, računovodstvena profesija izumrijeti. Možda potpuno, a možda će ostati specijalizacija određenog revizora koji će kontrolirati robote.
Ali kada neki poslovi nestanu, na njihovom mjestu se pojave novi. Tijek zapošljavanja iz jednog sektora u drugi postao je brži u posljednjih 50 godina. A sve što će neuronske mreže zapravo učiniti jest samo ubrzati ovaj proces. Računovodstvena profesija može nestati, ali će zaposlenici korisničke podrške za konvencionalno automatizirano računovodstvo s iskustvom u korporativnim financijama biti traženi još barem 10-15 godina, a onda će se za njih pojaviti neki drugi posao.
Promjena profesije
Robotizacija ne dovodi do povećanja nezaposlenosti. Posao za ljude ne nestaje, on se samo prelijeva u područja gdje odlučivanje ovisi o osobi.
Ovo je glavni trend 2018. Zapošljavanje će se preraspodijeliti između proizvodnih sektora. Konkretno, nastavlja se trend preraspodjele zaposlenosti u poljoprivredi u korist poslova u uslužnom sektoru. Broj radnih mjesta u proizvodnji polako opada: ljudi su potrebni sve manje tamo gdje je potreban mehanički rad ili podučavaju automatizaciju ili je kontroliraju.
Robot neće zamijeniti osobu tamo gdje je potrebno izgraditi sustav i donositi informirane upravljačke odluke. Proces izgradnje sustava potpuno je inteligentan – računalo ne može stvoriti nešto slično sebi. Bankomat vam može dati novca, ali ne odlučuje koliko: bodovanje na temelju društvenih mreža i prethodnih troškova provodi umjetna inteligencija, ali konačna odluka upravljanja ocjenom ostaje na bankovnom analitičaru.
Zbog toga strojevi nikada neće u potpunosti preuzeti sektor ljudskih resursa, a još manje sektor prodaje. Uvijek postoji niz kriterija koji još nisu učitani u stroj. Big data je sustav koji je izgradila i prikupila osoba koja traži odnose u podacima kako bi osobi olakšala daljnje upravljanje njima.
Kakav će to točno posao biti?
Ono što se događa svijetu jednostavno je ubrzanje transakcija. Prije 200 godina pismo poštom je trebalo tri tjedna, ali sada u instant messengerima možete razmijeniti informacije u dvije minute.
Ako nas ne čeka masovna nezaposlenost, odakle onda informacijska buka? Sjetite se društvenih mreža: veća je vjerojatnost da će se podijeliti članak o promijenjenom svijetu i novoj stvarnosti nego o tome da se u biti ništa nije promijenilo oko nas.
Dok se svijet prirodno mijenja. Zapošljavanje teče iz jedne sfere u drugu, pa će iu takvim uvjetima uvijek biti mjesta za običan, ne visoko intelektualni rad.
Tvrtke koje razvijaju bespilotne sustave upravljanja stvorile su stotine tisuća radnih mjesta u Indiji. To su ogromni podatkovni centri u kojima zaposlenici svakodnevno pomažu u obuci sustava i za to primaju 200 dolara dnevno. Na monitoru se prikazuje slika s kamera testnih automobila, koju zaposlenik mora imenovati: vatrogasni hidrant, dijete, stablo: ti ljudi zapravo donose odluke i sudjeluju u izgradnji automatiziranog sustava. Iako ovo nije najintelektualniji rad.
Ni u doba kada se, kako nam se čini, događaju burne promjene, nezaposlenost neće progutati čovječanstvo. Svijet se stvarno razvija, automatizacija dolazi u proizvodnju. Ali osoba će ostati trenirati ili kontrolirati stroj. Radnje automatizacije, robota i svih vrsta inteligentnih sustava uvijek će trebati naše odobrenje.
Android modeli na Tokyo Game Showu. 2017 Fotografija: Kim Kyung Hoon/Reuters
Kalifornijske vlasti potpisale su zakon koji zabranjuje robotima, botovima i neuronskim mrežama da se pretvaraju da su ljudi. Na snagu će stupiti 1. srpnja 2019. godine.
Kako je objasnio državni guverner Jerry Brown, zakon će prvenstveno utjecati na automatizirane botove na društvenim mrežama, koje tvrtke koriste u komercijalne svrhe, primjerice, prodaju robe ili usluga. Sada ih kreatori botova moraju konfigurirati tako da odmah objave svoje umjetno podrijetlo i da ne obmanjuju ljude. To se također odnosi na glasovne pomoćnike koji telefoniraju u ime vlasnika.
O važnosti takvog zakona govori voditelj Istraživačkog centra za regulaciju robotike i umjetne inteligencije Andrej Neznamov:
Andrej Neznamov Voditelj Istraživačkog centra za regulaciju robotike i umjetne inteligencije“Postoji takva potreba. Možda su Sjedinjene Države sada malo ispred stvarne prijeke potrebe, ali jasno je da ćemo do ovoga doći prije ili kasnije. Kada je Google prije nekoliko mjeseci najavio svog glasovnog asistenta, demonstrirao je pozive u restoran ili frizerski salon. Ovaj poziv uputio je glasovni asistent, a nitko s druge strane nije shvatio da mu se obraća robot. Dakle, najvjerojatnije je to bio formalni razlog zašto se takav zakon pojavio. Svi su bili stvarno začuđeni ovime. Ljudi su u početku bili sretni, a onda su se bojali. Uostalom, ako sustav s druge strane, primjerice, automatski obrađuje informacije, onda mu komunicirajući s njim povjeravate, primjerice, svoje osobne podatke. Drugo, čovjek može biti doveden u zabludu o tome što mu je rekao robot ili umjetna inteligencija i na temelju toga donijeti neku odluku ili poduzeti neku radnju koju, da je znao da se radi o robotu ili umjetnoj inteligenciji, ne bi napravio to. Na primjer, burza: moguće je da iz nekog razloga osoba ne bi vjerovala robotu, već bi više voljela financijski savjet osobe s burze.”
U bliskoj budućnosti, kažu nam futurolozi, stvorit će uistinu moćne robote koji će sami naučiti izrađivati i popravljati druge robote. Prije ili kasnije moći će se sami razmnožavati. Tada će nam biti kraj. Mnogo je ljudi koji kažu da će se to dogoditi - isti Elon Musk ili Stephen Hawking. Oni koji imaju takva stajališta imaju jednu zajedničku stvar: nažalost malo znaju o modernim robotima i računalima.
Počnimo s osnovama: sva danas poznata računala, "mozgovi" svih mogućih robota, algoritamski su strojevi. Sve što mogu je izvršavati algoritme. Sve dok te algoritme pišu ljudi, opseg onoga što računala i roboti mogu učiniti ostaje izuzetno uzak. Jasno je da čak i jednostavan posao može imati milijune nijansi koje se ne mogu uključiti u algoritme. Stoga su izumljene neuronske mreže s dubokim učenjem.
Neuronska mreža je program koji kopira princip bioloških neuronskih mreža - od živih živčanih stanica. Za razliku od konvencionalnog softvera, neuronske mreže, strogo govoreći, nisu programirane, već "trenirane". Tijekom procesa "obuke" oni se "hrane" parovima povezanih skupova podataka. Na primjer, uzorak prve polovice proizvoljne rečenice uparen s uzorkom druge polovice iste rečenice. Uspoređujući njihove zajedničke značajke, neuronska mreža može identificirati složene ovisnosti između članova svakog para podataka i generalizirati rezultate svojih "promatranja". Nakon uspješne obuke, mreža će moći proizvesti sličan izlaz na temelju unosa novih ulaznih podataka koji nisu bili u skupu za obuku. Primjerice, dobit će prvi dio rečenice, a ona će dati drugi u istom stilu. Na kraju može proizvesti čak i cjelovitu rečenicu, stiliziranu prema tekstovima na temelju kojih je uvježbana.
Upravo su to sustavi koji se zadnjih godina predlažu da bi zamijenili pjesnike i novinare. , zamjena nije uspjela. Neuronska mreža ne razumije (zbog nedostatka svijesti) što točno ulazi u nju i što točno izlazi. Stoga ne uzima u obzir semantičke veze između pojedinih pojmova. Kad joj se “naplati” zadatak za poeziju, proizvede tekst lišen pravog smisla, iako je gramatički sličan normalnom. Dobro funkcionira samo za pisanje burzovnih “vijesti”: nakon brojki o padu cijena dionica, ne treba vam pamet da napišete “pad je povezan s nesigurnošću burzovnih analitičara u pogledu perspektive tvrtke X”. Dovoljni su i algoritmi s neuronskim mrežama.
Često stvari nisu bolje ni u fizičkom radu. Da, robot može slagati cigle, ali sporije od čovjeka ili brže, ali ne tako uredno. Kao rezultat toga, jednog robotskog zidara ispravlja nekoliko radnika odjednom:
Postavlja se pitanje: je li moguće napraviti algoritamski stroj - pomoću jednostavnih algoritama ili algoritama "neuralne mreže" - tako da razumije koju vrstu informacija obrađuje? U teoriji - da. Ali da bi nešto razumio, program mora imati svijest, svijest o sebi i svijetu oko sebe, razumijevanje da postoji i ima svoju volju. Kako to učiniti, danas se ne zna, jer mi, zapravo, zapravo ne razumijemo kako funkcionira naš mozak. A njegovo djelo sigurno ne možemo reproducirati. Najbolje neuronske mreže koje su danas dostupne samo su vanjske kopije neuronskih mreža. Rado bismo kopirali bolje, ali tehnologija to ne dopušta.
Najbliži ljudski projekt prirodnom mozgu je Blue Brain. Uz pomoć superračunala do sada je uspio reproducirati trećinu kubičnog milimetra mozga štakora. Čini se da funkcionira. Istina, problem je što u našem mozgu ima daleko više od milijun kubičnih milimetara, a na Blue Brain je već potrošena milijarda eura. Kao što vidimo, čak i stvaranje hardverske kopije mozga jedne osobe iznimno je težak zadatak. S obzirom da je rast performansi procesora naglo usporen posljednjih godina, uopće se ne zna je li to rješivo. Osim toga, sama takva kopija neće dati ništa. Slon ima više mozga od nas, ali manje inteligencije. Zašto? Strogo govoreći, točan odgovor na ovo pitanje nije baš jasan. Očito, postoji nešto više od samih neurona i mreže koju čine. Ali što točno nije poznato.
Što sve gore opisano znači? Prije svega, danas ne postoji prava umjetna inteligencija. A ono što postoji razlikuje se od našeg intelekta više nego što se gumena žena razlikuje od žive. Postoje sustavi osposobljeni za rješavanje sličnih problema korištenjem a) jednostavnih algoritama ugrađenih u njih (softver na neuronske mreže), b) kopiranja algoritama iz skupova podataka koji su ugrađeni u njih (neuralne mreže).
To su vrlo, vrlo visoko specijalizirani programi koji nemaju ništa slično vlastitoj svijesti. Ponašanje većine životinja osjetno je složenije od najboljeg robota kojeg su stvorili ljudi. Običan mrav, suočen s atipičnim problemom (koji nije uključen u njegove “algoritme”) i bez ikakvog skupa podataka za “trening” (kopiranje), lako će riješiti složeni problem, usput izmišljajući alate. Čak im se ni najbolji roboti još ne mogu približiti:
Dakle, moderni robot nije mrav. Umjesto toga, to je složen i specijaliziran alat, analogan čekiću. Samo oni vrlo napredni. Osoba s čekićem može zakucati čavao brže nego bez čekića. Ali koliko je ljudi u svojoj povijesti čekić ostavio bez posla?
Kako su strojevi "ostavili ljude bez posla"
Strahovi da će strojevi čovjeku oduzeti radno mjesto nisu se pojavili ni prekjučer. Već 1811. bilo je posebno nadarenih pojedinaca (Luditi) koji su zahtijevali razbijanje tkalačkih stanova koji su omogućavali da jedan tkalac zamijeni desetke odjednom. Ideja je bila ista: strojevi smanjuju količinu potrebne radne snage, zbog čega višak radne snage odmah završava na ulici. Čini se logičnim.
Problem s ovom pričom je taj što je Luditski pokret započeo 1811. godine, kada je broj radnika u Britaniji bio u porastu. Najmasovnija industrija tih godina bila je tekstilna, a njezino središte bio je Manchester, gdje je gotovo cjelokupna muška populacija radila u tvornicama tekstila. I ako je 1800. godine u Manchesteru živjelo 89.000 ljudi, onda je do 1820. - 180.000, do 1851. bilo ih je 400.000. Još gore: uvođenje strojeva pratilo je... naglo povećanje broja radnih sati i masovno uključivanje dječjeg rada. "Prokletstvo našeg sustava tvornica je to što su, kako su se proizvodni strojevi poboljšavali, pohlepa poslodavaca navela mnoge da od svojih ruku zahtijevaju više nego što im je priroda namijenila da rade", rekao je stručnjak za tu temu na saslušanju u Britanskoj Parlament je 1833.
Ljudi su bili prisiljeni raditi 71 sat tjedno, a Britanija je po prvi put zakonom morala strogo ograničiti broj sati, smanjivši ih na 69 (danas - samo 40). Polovica tvorničkih radnika počela je raditi kao djeca, mnogi s četiri godine! Postoji paradoks: strojevi su trebali istjerati sve na ulicu, otkud toliki porast broja radnika? Čemu ludi prekovremeni rad i nedostatak radne snage, toliki da su se morala dovoditi djeca?
Zamislimo da smo u svim tekstilnim poduzećima uveli nove tehnologije koje su smanjile broj potrebnih radnika za 10 puta. Što će se dogoditi? Ako pogledamo strukturu troška bilo kojeg industrijskog proizvoda, vidjet ćemo da glavni dio toga čini rad industrijskih radnika. Smanjenje troškova rada za red veličine dovest će do značajnog pada cijene proizvoda. Isto se dogodilo i u svim ostalim industrijama. Strojna vršidba žita i žetelice, a potom i uvoz žita parobrodom, snizili su cijene hrane. “Plaće su ostale stabilne, ali su cijene industrijskih i poljoprivrednih proizvoda pale zbog industrijske i poljoprivredne revolucije”, navodi poznati ekonomski povjesničar Hartwell.
Nagli pad cijena doveo je do velikog povećanja potrošnje. U Engleskoj u 17. i 18. stoljeću odjeća je jednostavno bila preskupa da bi je mase kupovale. Dominantno seosko stanovništvo u to je vrijeme samo tkalo odjeću, tijekom dugih zimskih večeri; na sreću, zimi se ionako ne bi moglo sijati i žeti. Već u 19. stoljeću to je izgubilo svaki smisao: tvornički izrađena odjeća postala je prejeftina. I sami stanovnici zemlje, od kojih je većina postala gradski stanovnici, radili su ništa manje zimi nego ljeti. Kolosalan porast potražnje tjerao je sve više i više radnika da se zapošljavaju u tvornicama tekstila, a njihov apsolutni broj nikada nije počeo opadati.
Tamo gdje su takve tehnologije prvi put uvedene, zaposlenost nije padala, kako su se bojali Ludditi, već je rasla - uostalom, jeftinija roba osvajala je sve više i više novih tržišta. Indija, a potom i Kina, bile su preplavljene manchesterskim tkaninama i odjećom do sredine 19. stoljeća. Manchester je u to vrijeme proizvodio 40 posto svjetskog tekstila. Tamo gdje nisu uvedene nove tehnologije, došlo je do prirodnog pada. Ali samo dok te iste tehnologije nisu stigle tamo. Zapravo, ne možete vidjeti britanske tkanine u blizini. Ali Kina i Indija ponovno su postale glavni proizvođači tekstila.
“Prije šezdeset ili osamdeset godina bila je to zemlja s rijetkim, pretežno poljoprivrednim stanovništvom, a sada je to zemlja s ogromnim tvorničkim gradovima, s industrijom koja je opskrbljivala cijeli svijet svojim proizvodima i proizvodila gotovo sve uz pomoć većine. složeni strojevi; ... dvije trećine stanovništva je zaposleno u industriji,” izvještava Engels u “Stanju radničke klase u Engleskoj”.
U principu, svaki udžbenik ekonomije može objasniti što se dogodilo. Sam predmet ekonomije je korištenje ograničenih radnih i sirovinskih resursa na optimalan način, kako bi se na njihovoj osnovi osigurala proizvodnja maksimalnog broja dobara i usluga.
Kad se zbog automatizacije u neku industriju uvede više strojeva (ili robota), treba ih odnekud uzeti, treba ih netko servisirati. Zbog toga naglo raste potražnja za onima koji će proizvoditi ove strojeve, kao i onima koji proizvode metal i crpe energente, bez kojih se ne mogu graditi strojevi ili roboti. Treba i više graditelja - uostalom, za njih treba izgraditi mnogo više tvornica i željeznica.
U 19. stoljeću broj britanskih stanovnika se učetverostručio, s 10 na 40 milijuna, ali je udio radnika među njima rastao brže. Tekstilna industrija počela je trebati manje radnika, ali je industrija u cjelini trebala više. Broj zaposlenih u njemu se udeseterostručio - a uvođenje strojeva to ne samo da nije spriječilo, već je rast omogućilo. U zemljama u kojima strojevi nisu uvedeni (primjerice Kina) broj radnika se u to vrijeme nije uopće povećao.
Kako inače strojevi stvaraju nove profesije?
Roboti mogu orati i žeti usjeve, sastavljati automobile ili postavljati cigle. Ali oni sigurno ne mogu prevoditi beletristiku, pisati uspješne knjige ili podučavati djecu. Nešto se nije čulo o robotima frizerima ili briljantnim pjesnicima. Konačno, robot ne može biti inženjer niti dizajnirati nove robote, niti bilo kakve nove proizvode. Još nema funkcionalnih robotskih programera ili servisera. To znači da za ogroman broj profesija, čak ni najraširenija uporaba industrijskih robota ne bi trebala izazvati nikakvu zabrinutost. Što je više željeznih ruku u proizvodnji, to će više ljudskih ruku biti potrebno za njihovo programiranje i popravak.
Ali najvažnije: oslobađanje ruku u proizvodnji stvara snažan pokretač rasta zanimanja koja trenutno ne postoje i koja još ne možemo ni zamisliti.
Vratimo se stotinama godina unazad. Godine 1700. devet desetina svih poslova bilo je u poljoprivredi, a gotovo svi ostali odnosili su se na kovače, sedlare i lončare. Industrijski proizvodi izrađivani su samo za super bogate. Cijene su im bile primjerene - tadašnji pištolj, u današnjem novcu, koštao je koliko danas bacač granata, a knjiga kao lagani laptop.
Da su našli tadašnjeg ekonomista i rekli mu da će strojevi omogućiti da jedan seljak prehrani 50 stanovnika grada, zbog čega će većina seljaka otići u gradove, rekao bi da će biti katastrofa. Tamo će početi gladovati i buniti se: u gradovima za njih nema posla.
A sada je prošlo nekoliko stoljeća. Seljaci su postali nestajuća rijetka vrsta radnika, ali oni koji su se preselili u grad iz nekog razloga ne žure gladovati i pobuniti se. Broj gladnih se naglo smanjio, ne vide se tragovi ražinizma ili pugačovštine. Ljudi koji se pribijaju mošnjama na popločavanje Crvenog trga izgledaju sumnjivo uhranjeno. Nešto je pošlo po zlu?
Kad se ljudima odriješe ruke od zadovoljenja najjednostavnijih potreba – primjerice uzgoja hrane – oni odmah nađu nove. Primjerice, presvući se, otići na godišnji odmor na more (to nisu mogli ni kraljevi u 16. stoljeću) ili kupiti drugi pametni telefon i auto. Fitnes soba, konačno. Potrebe našeg suvremenog svijeta gotovo beskrajno rastu. Iz toga proizlazi jednostavno i očito predviđanje: rast broja robota povećat će broj ljudi zaposlenih u uslužnom sektoru ili proizvodnji robe, što nam je sada jednako teško zamisliti kao što je bilo suvremenicima Ivana I. Strašno je zamisliti putovanja u crnomorska odmarališta.
Što više robota, to više poslova
U redu, ovo je sve teorija. Što je s praksom? Možda su današnji roboti toliko napredni da uopće neće ostaviti mjesta za radnike? Vidi, vidi kako brzo sklapaju automobile - a jedva da im trebaju ljudi:
Pa, postoji jednostavan način da provjerite. Najrobotiziranija zemlja na svijetu je Južna Koreja koja je 2014. imala 440 višenamjenskih industrijskih robota na 10.000 radnika. U prosjeku ih je tada bilo samo 68 u svijetu. Jesu li Južnokorejce na ulice tjerali roboti? Ne baš: 2015. samo je 3,6 posto Južnokorejaca bilo nezaposleno. Naš susjed, DNRK, nema takvih robota, a nezaposlenost je nekoliko puta veća. Inače, u Rusiji na 10.000 radnika dolazi točno 1 takav robot, 440 puta manje nego u Južnoj Koreji. Pogodite što ovo znači? Tako je: nezaposlenost je kod nas znatno veća (službeno – 5,8 posto). Japan je na drugom mjestu po broju robota, ali je nezaposlenost kao u Južnoj Koreji, a ne kao u Rusiji ili DNRK. Općenito, što je viša razina automatizacije u određenoj zemlji, to je veća stopa nezaposlenosti.
Iz prethodnog dijela čitatelj je već shvatio zašto je to tako. Južna Koreja sa svojim robotima proizvodi proizvode kojima Rusija (bez zaštitnih carina) ne može konkurirati, jer takvih robota gotovo da i nema. Na isti su način britanski alatni strojevi u jednom trenutku omogućili Britancima da slome indijske konkurente bez strojeva. Već 1834. godine, britanski generalni guverner izjavio je činjenicu: "Ravnice Indije bijele su od kostiju tkalaca." Vjerojatno su i ravnice Euroazije bile bijele od kostiju mamuta u doba njihova izumiranja. Stoga je sasvim prirodno da je u Koreji nezaposlenost niža nego u Rusiji: na kraju krajeva, oni imaju robote, a ne mi.
Ne treba se bojati da će ruski radnici ponoviti sudbinu svojih indijskih kolega iz 1834. godine. Tkalci su umrli jer nisu imali carine na jeftine engleske proizvode. Suverene zemlje - SAD na primjer - jednostavno su tih godina uvele carine i sačuvale svoju tekstilnu industriju. Moderna Rusija ide istim putem. Proizvođač automobila koji dođe ovdje (u ovoj industriji ima najviše robota) ili plati carinu ili izgradi tvornicu u zemlji i dovede lokalizaciju automobila na 65 posto.
Kao rezultat toga, Korejci (i drugi stranci) neizbježno će dovesti robote u Rusiju, na čemu im, naravno, unaprijed zahvaljujemo. Gledajući domaće gospodarstvenike, nije teško pogoditi da robotizacija ovisi samo o njihovoj volji, odavno je ne bismo vidjeli. Inače, proces je već u tijeku. Nakon uspostave strane kontrole nad VAZ-om, broj industrijskih robota tamo se osjetno povećao, iako još uvijek nije dorastao francuskim i japanskim tvornicama Renault-Nissan.Srećom, kao iu Koreji, nezaposlenost će se samo smanjivati.
U tražilicu upišite izraz "robot je naučio" i iznenadit ćete se brojem najnetrivijalnijih zadataka koje strojevi danas mogu riješiti: voze bicikl, žongliraju, bore se mačevima i peku palačinke. Ali iza svakog od “pametnih” čuda tehnologije stoje ljudi koji su ih naučili stvarati. Diplomant i profesor Sveučilišta ITMO Anton Pyrkin, koji je nedavno uspješno obranio disertaciju za stupanj doktora tehničkih znanosti, govori o tome s kakvim se izazovima susreću konstruktori modernih robota, zašto još nismo okruženi androidima te koji bonusi očekuju studente robotike nakon diplome .
Koliko je danas tražena robotika i njeno poučavanje na sveučilištima?
Njegova je važnost danas uistinu golema. Svu opremu - telefone, automobile - danas sastavljaju roboti. Mnogi ljudi ne razmišljaju o tome, ali ako odete u modernu tvornicu, vidjet ćete tisuće robotskih ruku. Tipičan primjer: diplomant našeg odjela Valery Gavrilyuk vodi tvrtku Termex koja konkurira vodećim svjetskim proizvođačima. Termex proizvodi kotlove za grijanje vode, a te kotlove u cijelosti sastavljaju roboti. Osoba je prisutna samo da promatra kako roboti provode tehnološki lanac, kako ne bi došlo do kvarova i kako bi se održao normalan rad.
Nije stvar ni u tome da je sastavljanje kotlova ili telefona toliko složen tehnološki proces da ga čovjek ne može dovršiti. Samo, ako operaciju koju treba izvoditi desetke tisuća puta dnevno izvode ljudi, onda je to prilično skupo zadovoljstvo. Osim toga, postoje rizici povezani s ljudskim faktorom, a robot je tehnika čiji se detalji mogu u potpunosti predvidjeti u fazi razvoja upravljačkog sustava.
Roboti su potrebni za rješavanje složenih tehničkih zadataka koje osoba iz nekog razloga ne može izvršiti: podizanje teškog predmeta, puzanje negdje. A ovo su jako zanimljive igračke. U mom su djetinjstvu, primjerice, bujali japanski crtići o Transformersima. Istina, današnji studenti više ih poznaju iz filmova.
Možda industrijske manipulatore nitko ne doživljava kao robote upravo zato što je u popularnoj kulturi robot nešto humanoidno?
Androidi su vrlo popularna tema, najpoznatiji od njih dugo su se proizvodili u Japanu. Čak smo svoje studente poslali na praksu kod jednog japanskog profesora koji je napravio točne replike ljudi. Ali općenito, ovo je skupo zadovoljstvo sa sumnjivim prednostima; Japanci su razočarani njime. U njih su uložili ogroman novac, ali se pokazalo da ih ljudi ne percipiraju najbolje. Osoba odmah prepoznaje humanoidnog robota, shvaća da to nije osoba, a emocije koje počinje doživljavati nisu radost, već strah: iznenada će ga zgrabiti i učiniti nešto. A prije mjesec dana Japanci su kupili ruske robote za 1,5 milijuna dolara.
Koju poziciju zauzima ruska škola robotike u odnosu na druge zemlje?
Prilično jake vodeće pozicije zauzimaju škola i metodika čiji je autor Mark Spong, profesor na Sveučilištu Texas u Dallasu. Njegov udžbenik je najcitiranija knjiga o robotici. Sada pripremamo svojevrsni odgovor, vlastiti udžbenik ruskog jezika, koji će, nadamo se, biti jednako zgodan i koristan, te će odmah pružiti sve potrebne alate. Naš odjel stvorio je i tvrtku RoboEd koja proizvodi edukativni proizvod - osnovni tečaj robotike za školarce. Nije bilo profesionalnih tečajeva ove razine prije RoboEda; postojali su samo amaterski pristupi. Osim, možda, škole Sergej Aleksandrovič Filippov iz fizikalno-matematičkog liceja br. 239, koji tamo predaje tečaj robotike. Također smo ga uključili u kreiranje sadržaja za naš tečaj, kako bismo zajedno stvorili nešto zanimljivije i atraktivnije za rusko i međunarodno tržište. Izrađujemo obrazovno rješenje za školarce s različitim stupnjevima obuke, za mlađe i starije razrede, a planiramo ga prevesti i na druge jezike.
Rekao bih da je općenito naša pozicija prilično jaka: naši učenici idu na međunarodna natjecanja i tamo zauzimaju nagrade i prva mjesta. Ali čak iu St. Petersburgu škole su različite, imaju različite razine. Sveučilište ITMO ima relativno mladu školu - robotika kao obrazovno područje ovdje se razvija tek četiri godine, a prije smo se više bavili automatikom i telemehanikom. Poznat je Središnji istraživački institut za robotiku i tehničku kibernetiku (CSRI RTK). Ovo je poduzeće na federalnoj razini, a ako pogledate automobile koji su tamo parkirani na parkiralištu, shvatit ćete da robotika nije samo zanimljiva i potrebna, već i vrlo isplativa aktivnost. Dobivanjem dobrog obrazovanja u ovom području, osiguravate sebi dobar prihod, kako u Rusiji tako iu inozemstvu. Predajem na ruskom i engleskom jeziku i trudim se osigurati da moji studenti dobiju najsuvremenija znanja iz robotike.
Zašto onda nema poznatih ruskih robota, dok su mnogi čuli za BigDoga i Asima? Naši programeri ne znaju kako reklamirati ono što rade?
Ne zaboravite da je BigDog proizvod američkog vojnog proračuna. U njega je uloženo oko 27 milijardi dolara i 20-30 godina kontinuiranog rada. Neugodno iznenađenje je to što radi na motor s unutarnjim izgaranjem. Ovo je vrlo bučna stvar, odnosno, ako je bila namijenjena da neprimjetno nosi neku vrstu tereta, očito nije prikladna za to. Iako je to sa znanstvenog stajališta nevjerojatna stvar, radili su je stručnjaci vrhunske razine.
Imali smo jaku školu, ali devedesetih je bio strahovit odljev specijalista. Ako pogledate norveške, švedske, američke, francuske znanstvene grupe, te programere koji imaju 40-60 godina, vidjet ćete ljude koji su BigDog trebali napraviti ovdje, kod nas. Ljudi koji su bili pokretači razvoja strojarstva u Rusiji otišli su i postali pokretači u drugim regijama. Osim toga, možda jednostavno ne prepoznajete ruske marke - s marketinške točke gledišta, isplativije je odabrati imena na engleskom jeziku. Dakle, umjesto robota Matryoshka, vidjet ćete xTurion, koji je, usput, napravio naša druga komercijalna struktura. Sergej Koljubin Trenutno završava praksu na Norveškom tehnološkom sveučilištu i trebao bi se vratiti s doktoratom ove zime. Njegov projekt osvojio je 40 međunarodnih timova na Skolkovo Robotics Challengeu, radimo na daljnjem razvoju ovog projekta.
Općenito, sada uspoređujemo sportaša koji trči u tenisicama na traci s osobom u ceradnim čizmama koja trči po asfaltu. Ali drugi može prestići zahvaljujući kvalitetima jake volje. Na našem odjelu bio je profesor Ilja Vasiljevič Mirošnik, koji je kao moto promovirao citat iz Carrolla: da biste ostali na jednom mjestu, morate trčati što brže možete, a da biste negdje stigli, morate trčati barem dvostruko brže. Treba puno raditi, a onda će biti rezultata. Trudim se koliko god mogu privući mlade ljude i naći načina da nagrada za njihov rad ne bude samo lijep poticaj. Primaju plaću iznad prosjeka Sankt Peterburga i osjećaju da su ovdje došli s razlogom.
Koja područja primjene i izazovi u robotici tek trebaju biti riješeni?
Robot je samo hrpa željeza i žica i potrebno je mnogo truda da bi se natjerao da izvodi trikove. Neriješeni problemi obično su orijentirani na proces. Na primjer, vaš bi zadatak mogao biti natjerati robota da podigne mobitel i premjesti ga na drugo mjesto bez da ga zgnječi. Svi popularni videi o tome kako roboti nešto rade glatko i delikatno u pravilu su vrlo dobro pripremljeni jednokratni eksperimenti. Ne postoje gotova rješenja kako dva robota mogu uzeti jedan dio, kako se kretati pomoću video kamera u zatvorenom prostoru i tako dalje. Unutar xTuriona, radimo upravo na ovome - stvaramo savršen navigacijski sustav koji obrađuje i integrira podatke iz nekoliko kamera, laserskih daljinomjera i sonara.
Ogromni problemi nastaju čim se robot nađe u ekstremnim uvjetima – pod vodom, u svemiru. Kada je riječ o primijenjenom području, javlja se dosta poteškoća vezanih uz kašnjenja, tehničku viziju, smetnje, nesigurnosti i nemogućnost prodiranja, mjerenja ili prijenosa podataka negdje. To ne znači da ljudi koji sutra dođu na robotiku neće moći naći nešto za raditi - zadataka je jako puno. Ali prije svega, trebat će svladati ozbiljnu količinu znanja: geometriju, diferencijalnu algebru, mnoštvo različitih aspekata prirodnih znanosti, stručnu literaturu i priručnike. Ali isplati se - obrazovanje u području robotike otvara nevjerojatne mogućnosti, a pritom se ne fokusira ni na jedan konkretan posao. Postat ćeš generalist. Ako dobro vladate materijalima i znate kako upravljati dinamičkim sustavima s više veza, tada niste obavezni raditi s robotskim manipulatorima u tvornici. To također uključuje površinska plovila, podvodna vozila, ledolomce i tako dalje; tehnologija za sintetiziranje zakona upravljanja gotovo je svugdje ista.
Teoretičari umjetne inteligencije predviđaju početak tehnološke singularnosti u nadolazećim godinama. Možete li predvidjeti kada će doći "procvat robota" i kada će roboti zaista biti posvuda?
Roboti su već posvuda, iako se to nije dogodilo previše vidljivo. Mjenjači u modernim automobilima obično su automatski i robotizirani; motori s unutarnjim izgaranjem s ubrizgavanjem mogu odrediti omjere mješavine zraka i benzina. Stavljate stvari u perilicu - ona određuje njihovu težinu i preračunava algoritam kako biste dobili čisto i suho rublje, koliko god ga stavili.
Naravno, tako pisci znanstvene fantastike nisu zamišljali budućnost. Kada sam 2002. godine upisao ITMO, imao sam telefon Nokia 3310, tada je bio jako skup i nije bio toliko potreban kao sada. I sada nikoga ne čudi, svatko od nas nosi cijelo računalo u džepu. Za pet do deset godina bit će mnogo više robota; oni se više neće doživljavati kao nešto neobično. Svijet ne stoji na mjestu i nadam se da će se znanstveni i tehnološki napredak razvijati i pomoći da živimo još bolje.
Razgovarao Alexander Puskash,
Uredništvo informativnog portala Sveučilišta ITMO
