Какие законы робототехники нужны бизнесу в XXI веке

Второго января исполнилось 100 лет со дня рождения фантаста Айзека Азимова – автора сборника рассказов «Я, робот». Азимов перевернул восприятие искусственного интеллекта (ИИ) в обществе: до этой книги о роботах говорили как о механических чудищах, которые хотят уничтожить мир. В 1941 г. писатель сформулировал три правила для роботов, которые позволяли им решать сложные задачи без угрозы для жизни людей: не причинять вред человеку, подчиняться его приказам, заботиться о своей безопасности, если это не противоречит первым двум законам. С того времени прошло больше 70 лет – попробуем разобраться, как изменился за это время ИИ и можно ли сегодня подчинить его трем законам.

От ящика к «человеку»

Роботы в эпоху Азимова были похожи на железные коробки. Три колеса, два моторчика, реле, конденсаторы – так выглядели предшественники трюкачей от Boston Dynamics. В 90% случаев они занимались тяжелым и опасным ручным трудом: двигали ящики на складе, хватали раскаленные детали автомобилей, позже собирали камни на Луне. Теперь же роботы становятся похожими на человека настолько, что иногда их можно принять за нас самих. Созданная несколько лет назад человекоподобный робот София от Hanson Robotics выглядела зловеще: криво улыбалась и не моргала. В 2019 г. на японском телевидении появилась механическая ведущая Эрика. Она еще не умеет двигать руками, но благодаря распознаванию речи понимает, кто говорит, поворачивается к нему и отвечает на вопросы. В голову Эрики встроено 14 инфракрасных сенсоров, лицо может выражать несложные эмоции. Конечно, разработчикам еще предстоит преодолеть «эффект зловещей долины». Это бессознательное отвращение, которое возникает, когда люди смотрят на человекоподобное существо, но маленькие детали выдают в нем не-человека. Возможно, поэтому производитель Geomiq обещал заплатить $130 000 обладателю «доброго и дружелюбного» лица, который поделится своим образом с тысячами андроидов. С этой целью ведутся и эксперименты в области мультимодальных коммуникаций: ученые анализируют, как мы говорим, улыбаемся, какие жесты используем, чтобы научить им интеллектуальных помощников. Это необходимо компаниям, если они хотят, чтобы потребители доверяли машинам – особенно когда речь идет о здоровье, больших деньгах или сложном моральном выборе.

Другие роботы в ходе эволюции лишились железного тела и превратились в компьютерные программы. Эти системы называют Robotic process automation (RPA). Они не поднимают грузы, а автоматизируют рутинные офисные задачи, которые делать скучно: скопировать файл, перенести контакты в базу, отослать тысячам контрагентов напоминание, что надо оплатить счет. Достоинство, но и недостаток таких технологий – полное соблюдение второго закона Азимова. Они буквально повинуются всем приказам человека. Кажется, что это хорошо. Но представим, что инструкцию составили неправильно, забыли какой-то шаг. Робот выполнит все, как ему сказали, ошибется, да еще и сделает это в десятки раз быстрее человека. Неудивительно, что до 30% проектов RPA заканчиваются провалом – такие данные приводит EY. Решить проблему помогают другие интеллектуальные технологии, а именно – процессная аналитика. Они изучают, как выстроен бизнес-процесс в компании, определяют, с какими из задач справится робот, и позволяют учить их более эффективно. Process Mining используют многие компании: Uber, Vodafone, Siemens, Heineken, в России – ВТБ, Tele2 и другие крупные игроки.

Роботы Азимова были универсальными: один персонаж мог и нянчиться с ребенком, и собирать детали на заводе. Современные же технологии почти всегда используются для конкретных задач. Если алгоритм оценивает закупки и находит оптимальных поставщиков, то он не может за один день переучиться выдавать кредиты. Впрочем, благодаря развитию transfer learning neural architecture search машины уже умеют получать дополнительные навыки в смежных областях. Например, если нейросеть анализирует рисковые факторы в новостях о банках, можно научить ее работать с похожими сообщениями о производителях сырья, фермах, а также читать новостные ленты на других языках.

Корпорации и три закона

Персонажи книги «Я, робот» решали задачи науки. Они выполняли эксперименты, искали ресурсы на далеких планетах и собирали образцы для новых исследований. Технологические разработки нашего времени в первую очередь нужны крупным корпорациям. Посмотрим, кто на мировом рынке активно работает с ИИ. Будь то обработка естественного языка, компьютерное зрение или распознавание голоса, список один и тот же: Google, Facebook, Microsoft, Amazon. Их совокупные инвестиции в ИИ превышают триллионы долларов. Крупнейшую сделку закрыл Microsoft, вложив $1 млрд в OpenAI – организацию, которая ведет разработки в области глубокого машинного обучения, распознавания объектов, генерации текста. В гонку включился и российский бизнес. По данным исследования IDC и ABBYY, в котором участвовало более 200 компаний, в 2019 г. объем инвестиций в эти технологии составил $139 млн, и эти вложения будут расти на 30% ежегодно до 2023 г.

Как в эту картину мира вписывается Азимов со своим гуманизмом, принципом «не навреди», верой в то, что роботы должны помогать человечеству? Все решило общественное мнение. Последний десяток лет компании работали с ИИ так же, как и с любым другим инструментом. Инвестировали деньги, чтобы сократить затраты: уволить больше людей и стать эффективнее. Но оказалось, что такое отношение к ИИ приносит компаниям убытки. Сотрудники и клиенты начинают бояться роботов и выступать против их использования. Отсюда бесконечные вопросы: что я буду делать, если за меня все сделают роботы? Могу ли я доверять ИИ так же, как человеку? Как работать в команде с роботом? По данным исследования Gartner «3 Barriers to AI Adoption», страх перед неизвестностью – на втором месте в списке препятствий для использования ИИ в бизнесе. На первом месте – отсутствие у сотрудников навыков для работы с этими технологиями.

Именно поэтому сначала три закона пришли в области, которые связаны со здоровьем людей и опасным трудом: в критической ситуации доверять машине необходимо на все 100. Роботы успешно ассистируют врачам в хирургических операциях. Соблюдая законы Азимова, Omnicell M5000 помогает выбирать наборы лекарств для пациентов. Задача этой технологии – раскладывать таблетки и капсулы по блистерам, учитывая аллергии и противопоказания. Микророботы перемещаются по крови человека к злокачественной опухоли и уничтожают вредоносные клетки. Технологии не только автоматизируют медицинские процессы, но и позволяют правильно выстроить их, чтобы люди не тратили время в очередях, быстро получали результаты анализов, сразу попадали к нужному специалисту. На других планетах роботы помогают людям искать воду, изучать рельеф, строить укрытия в зонах радиационного излучения.

Кажется, что время пересмотреть отношения с роботами и ИИ пришло и для других сфер бизнеса. Банки, страховые компании, промышленные гиганты понимают, что успешно применять ИИ смогут только те, кто создает эффективные команды из людей и роботов. По данным CPL Jobs, в будущем мы поделим свои задачи с ИИ так: 80% рутины будут делать машины, 20% – люди. В работе с данными наши обязанности разделятся в пропорции 50 на 50%. В нестандартных задачах, требующих творческого мышления, 80% работы останется человеку. В такой тесной связке с технологиями без новых правил игры, в том числе и для людей, не обойтись. Будет ли для этого достаточно только трех законов Азимова – вопрос остается открытым.