Думать нет времени и необходимости

Беспилотные автомобили, такие как Tesla, появились благодаря прогностическим машинам. Но использовать их для создания автоматической версии человека с целью замены его машинным контролем над транспортным средством – совсем другое дело. Логика ясна: между моментом прогноза аварии и требуемым действием человек не успеет ничего осмыслить и предпринять («думать нет времени»), а реакцию машины запрограммировать достаточно легко. Когда необходимо действовать быстро, выгода от передачи контроля машине высока.

При работе с прогностической машиной прогноз требуется сообщить тому, кто принимает решение. Но если прогноз непосредственно приводит к очевидным действиям («думать нет необходимости»), потребность в человеческом суждении в данном цикле отпадает. Если машину относительно несложно запрограммировать на суждение и осуществление последующих действий, то целесообразно возложить на нее задачу полностью.

Это привело к разнообразным инновациям. На Олимпийских играх 2016 года в Рио новая автоматическая камера снимала пловцов под водой, отслеживая их действия и передвигаясь одновременно с ними по дну бассейна[89].

Раньше камерой управлял оператор, но ему приходилось предполагать расположение спортсменов в воде, а сейчас это делает за него прогностическая машина. И плавание было только началом. Современные исследователи работают над автоматизацией камеры для более сложных видов спорта, таких как баскетбол[90]. И опять же потребность в скорости и возможность закодировать суждение способствуют переходу к полной автоматизации.

Что общего у предотвращения несчастных случаев и автоматических камер для спортивной съемки? В обоих случаях за прогнозом мгновенно следует действие, а суждение поддается кодированию или предсказуемо. Автоматизация целесообразна, когда отдача от возложения всех функций на машину выше отдачи от включения в процесс человека.

Автоматизация также имеет смысл при высоких издержках коммуникации. Возьмем космические исследования. Робота гораздо проще отправить в космос, чем человека, и сегодня несколько компаний изыскивают способы добычи полезных ископаемых на Луне, но им предстоит преодолеть множество технических преград. Нас интересует, как роботы будут ориентироваться и действовать на Луне: чтобы радиосигнал достиг планеты и вернулся обратно, требуется как минимум две секунды, поэтому управление роботом с Земли – медленный и трудоемкий процесс. В этом случае он не сможет реагировать на новые обстоятельства немедленно. Если, двигаясь по лунной поверхности, робот внезапно приблизится к обрыву, любые задержки в коммуникации могут стать фатальными. Решение проблемы – в прогностических машинах. При условии качественных прогнозов деятельность робота на Луне возможно автоматизировать, и людям не придется контролировать каждый его шаг с Земли. Без ИИ подобные коммерческие проекты вряд ли воплотятся в жизнь.