Мечты о том, что роботы когда-нибудь будут делать рутинную работу за людей, настолько не новы, что над ними уже принято посмеиваться. Вот, к примеру, комментарий к недавнему посту про человекообразного робота: “Замечательные игрульки, но на Фукусиме почему-то радиоактивную воду пришлось носить людям вёдрами”, – пишет анонимный читатель. Оставим в стороне обсуждение того, какое участие роботы принимали в ликвидации последствий фукусимской катастрофы (а они его таки принимали). Возможно, сложные механические создания действительно пока не готовы к тому, чтобы взять на себя значительную часть людского труда. Но что, если первыми этого добьются не они, а хитроумные алгоритмы?

В интернете можно без труда найти множество статей о том, что роботы скоро заменят кассиров, водителей (вспомните хотя бы о беспилотных машинах Google, про которые мы писали совсем недавно), строителей (квадролёты с захватами уже умеют поразительно хорошо складывать простые конструкции), курьеров и так далее. Часть из них повествует о возможном будущем, часть – о вполне реальном настоящем.

“Новые технологии сеют хаос в статистике безработицы, – пишет на сайте CNN известный медиа-эксперт Дуглас Рашков. – Каждая новая программа, по сути, выполняет одну из задач, которой раньше был занят человек. Но компьютер обычно справляется с нею быстрее, аккуратнее и дешевле, вдобавок не требуя медицинской страховки”. В той же статье выражено серьёзное сомнение в том, что профессии, которые устареют из-за автоматизации, окажутся безболезненно заменены новыми.

Однако всё это – ещё далеко не самые новые и волнующие рассуждения. Что, если без работы по вине машин окажутся люди не только тех профессий, которые требуют монотонных физических действий? Тогда человеку будет совсем уж нечем заняться, кроме, возможно, борьбы за плоды труда машин. Такая идея кажется куда более дикой, но не совсем нереальной. В последнее время всё чаще встречаются новости о том, что компьютеры делают прогресс именно в специальностях, которые считаются творческими. За примером далеко ходить не надо: вот, например, январская история про картину, нарисованную компьютером.

Журналисты же с замиранием сердца следят за экспериментами стартапа Narrative Science, в котором разрабатывают программу, призванную взять на себя часть труда репортёра. Первые результаты исследований уже можно оценить. Усилиями команды бывшего профессора Йельского университета Кристиана Хаммонда была создана программа, выуживающая из сервиса Twitter информацию о том, что пользователи пишут о том или ином политике, а затем составляющая текст на практически безупречном английском.

К примеру, о кандидате в президенты от Республиканской партии США Ньюте Гингриче алгоритм сочинил следующий текст: “Ньют Гингрич сегодня получил наибольший прирост в количестве твитов о нём. Твиттерная активность, связанная с кандидатом, возрастала начиная со вчерашнего дня. Большинство пользователей пишут о налоговых и личностных вопросах. Ньют Гингрич продолжает быть популярным в “Твиттере”…” Следом идут цитаты и пара абзацев, необходимых для понимания контекста. Возможно, перевод на русский не идеально подходит для оценки результата, однако англоязычные обозреватели подтверждают: хоть кое-какие обороты и выглядят причудливо, этот текст несложно спутать с новостью, написанной человеком.

Конечно, никто пока не собирается заменять такими текстами настоящие новости, но в качестве инструмента этот алгоритм пригоден уже сейчас. Социальные медиа ежедневно (да что там – ежеминутно) создают такое количество информации, что уследить за ней и правда под силу лишь машине. Человек может получить от неё сводку в удобной для понимания форме текста, чтобы, руководствуясь полученными данными, делать дальнейшие выводы. Один из приятных бонусов – полная беспристрастность компьютера. У машины нет ни интересов, ни точки зрения. Когда речь идёт о спорных темах, это может оказаться полезным.

Не исключено, что поначалу качество поисковых выдач ещё сильнее пострадает от более интеллектуальных алгоритмов “сплоггинга”. Но если попытаться заглянуть в будущее подальше, то можно вообразить, что такие программы, наоборот, станут следующим этапом развития поиска в интернете. Представьте: вы задаёте очередной инкарнации Siri вопрос, а та, пролопатив за секунды весь интернет, сладким и лишь слегка неживым голосом даёт ответ, на который у человека уйдут многие часы блуждания по ссылкам. Причём спрашивать можно будет про что угодно и получать настолько детальную информацию, насколько захочется.

Эксперимент Кристиана Хаммонда – лишь один из первых шагов на пути к этой мечте, однако что будет дальше, понять несложно. Суперкомпьютер IBM Watson умеет не только резюмировать готовый материал, но и производить анализ собранных данных, сопоставляя факты и делая “умозаключения”.

Трудно поверить, что машины, которые не способны мыслить по-настоящему, когда-нибудь действительно составят людям конкуренцию. Это правомерное сомнение, однако в качестве поучительного примера стоит посмотреть список профессий, которые техника “съела” ещё до изобретения компьютеров. Не отметали ли лифтёры, фонарщики или операторы телеграфа идеи о том, что могут остаться без работы, так же легко, как мы сегодня отмахиваемся от, возможно, не менее опасных для наших рабочих мест новых изобретений?