[7], и мы не в космосе».)
Пока мы ожидаем появления компьютеров, работающих в режиме беседы и способных пройти тест Тьюринга, разработанный в 1950 году Аланом Тьюрингом метод проверки искусственного интеллекта, состоящий в способности машины демонстрировать интеллектуальное поведение, эквивалентное человеческому или неотличимое от него, нет сомнений, что мы постоянно создаем все более умное ПО. В процессе продвижения седьмой волны незаметно набрал силу быстрый, эффективный и конкурентоспособный цикл инноваций. Искусственный интеллект, встроенный в самые разные приложения, постепенно распространяется все шире по мере того, как ПО становится умнее: улучшенный сервис рекомендаций в мобильных приложениях, через которые вы совершаете покупки, «интеллектуальный» выбор показываемой вам рекламы на тех или иных сайтах, медицинская диагностика, программное обеспечение колл-центра, формирование инвестиционного портфеля, анализ и оптимизация рисков, ценообразование продукции, маршрутизация транспорта.
Многие задачи, да и целые профессии, которые, как некогда считалось, могли выполнять только люди, теперь лучше делать с машиной-партнером. Обеспечьте компьютер необходимыми данными, и алгоритмы, быстро проникнув в область легко повторяемых задач, смогут планировать, анализировать, решать, прогнозировать, диагностировать и даже писать новости, помогая нам своим интеллектом, прикладываемым к огромным массивам информации. Растущее стремление загружать в машины все большие объемы данных впервые привело к разрушению системы изолированных и разрозненных хранилищ данных, созданных конкурирующими компаниями в различных отраслях промышленности. Образовавшееся сотрудничество в недалеком будущем может привести к глобальным изменениям в науке, что окажет существенное влияние на наши жизнь и здоровье.
Когда волна спадает
В течение десятилетий, которые потребуются новым компаниям, поднявшимся на волне искусственного интеллекта, чтобы добраться до берега, будут происходить новые сражения. Конкурентная активность и возможности фирм будут меняться. Открытые и коллективные цепочки поставок программного обеспечения могут показаться явным преимуществом для будущих победителей, но во многих отношениях эта открытость делает соревновательную гонку более быстрой и трудной. В отличие от момента, когда во вторую волну зарождающейся отрасли ПО вступала Microsoft, компаниям седьмой волны придется конкурировать со многими победителями прошлых времен — в том числе с IBM, Microsoft, Google, Amazon, Facebook и др. И хотя венчурные капиталисты, вероятно, продолжат вкладывать большую часть своих средств в компании, занимающиеся разработкой ПО, последним придется много потрудиться, чтобы превзойти признанных лидеров.
В списке привлекательных возможностей как для предпринимателей, так и для инвесторов уже сейчас происходят вполне заметные изменения. По большей части инвестиции в программное обеспечение исторически были сосредоточены в области разработки инструментов, платформ и приложений, призванных позволить предприятиям достичь большой операционной эффективности или масштаба. Во многих отношениях предприниматели и их венчурные инвесторы играли для предприятий роль своего рода торговцев оружием. Однако с некоторых пор Amazon и Netflix, к которым недавно добавились Uber и Airbnb, нацелились на основной бизнес предприятий: розничную торговлю, развлечения, транспорт и гостиничный. Программное обеспечение теперь во многом определяется и формируется клиентским опытом и обеспечивает потребителю большие возможности и прозрачность.
Uber, основанная на пятой волне, в 2009 году, является компанией, работающей с большими данными. В мире Uber в кармане каждого человека всегда лежит включенный многоядерный компьютер с геолокацией, который позволяет клиенту заказать автомобиль в любое время. Это же устройство дает возможность водителям входить в систему, находить работу или прекращать ее по своему желанию. Алгоритмы, использующие различные источники больших данных (начиная от погоды, новостей и культурных событий до транспортных проблем), определяют цены и наилучший маршрут. Не требуется особого воображения, чтобы увидеть, как именно искусственный интеллект принесет пользу Uber, улучшая бизнес и привлекая новых клиентов. Машинное обучение позволит Uber лучше предвидеть предложение и спрос, чтобы регулировать свои цены. Компания может дополнить свой парк беспилотными автомобилями. Обработка естественного языка позволит компьютерам полнее и лучше взаимодействовать со своими заказчиками. Ситуация с Airbnb аналогична, только здесь искусственный интеллект будет использоваться в индустрии гостеприимства.
Рис. 5.3. Рост спроса на программы: цепочка поставок ПО из репозитория Maven Central
Запросов на загрузку ПО с открытым исходным кодом, млрд
Предприниматели и венчурные капиталисты принялись наперегонки вылавливать все, что может быть оцифровано, просматривая отрасль за отраслью и бросая глобальному бизнесу перчатку в стремлении захватить как можно больше. В 2015 году венчурные инвестиции в компании, создающие новое ПО, в одной лишь отрасли финансовых услуг достигли 13,8 млрд долларов, что более чем вдвое превышает общий объем инвестиций в подобные компании в 2014-м и в шесть раз больше, чем в 2011-м. В других отраслях ситуация схожа. Армии разработчиков ПО неистово работают, стремясь победить в конкурентной борьбе. Ускоряющийся темп разработки иллюстрирует статистика одной из бесчисленных цепочек поставок программного обеспечения — скачивание из Maven Central, центрального репозитория одноименной системы сборки ПО (рис. 5.3).
Билл Гейтс был прав: ПО может создавать весьма значительные ценности. Но даже он сейчас считает, что риски, связанные со «слишком поумневшим» искусственным интеллектом, проблема весьма отдаленного будущего. Волна искусственного интеллекта начинает становиться заметной, и вряд ли созданный на ее гребне продукт сможет сравняться с творческими способностями Билла Гейтса, Стива Джобса, Марка Цукерберга или новых предпринимателей. Однако нет сомнений в том, что в будущем основным полем боя станет способность разумно использовать «Интернет всего» и огромные объемы данных для обслуживания клиентов и предоставления им новых возможностей.
6. Великий спор об инновациях
Райан Авент
На наших глазах происходит бурная дискуссия, сможет ли технология в будущем обеспечить что-либо подобное всплеску роста производительности, который мы видели в прошлом.
В течение нескольких недель в начале 2016 года можно было видеть занимающийся над горизонтом рассвет новой и яркой технологической эпохи. Пока колонны грузовиков ехали по Европе, их водители расслаблялись и на несколько часов передавали управление компьютерам. Посреди Атлантического океана приземлилась многоразовая ракета частной космической компании SpaceX, способная доставлять в космос спутники на управляемом компьютером носителе. А в Сеуле построенная Google мощная система искусственного интеллекта AlphaGo победила лучшего в мире игрока в го — игре с намного большим числом потенциальных ходов, чем поддается прямому перебору, в отличие от шахмат.
Менее чем за два десятилетия текущего тысячелетия человечество создало новые технологии, казалось бы, с безграничными возможностями практического применения. Тем не менее даже когда мир с удивлением наблюдал за этими чудесами, дискуссии о будущем пронизывал глубокий пессимизм. Примерно в это же время экономист из Северо-Западного университета Роберт Гордон опубликовал впечатляющую книгу о прошлом и будущем роста эффективности производства в США — The Rise and Fall of American Growth: The U. S. Standard of Living Since the Civil War («Рост и падение уровня эффективности производства в США: Уровень жизни в США со времен гражданской войны»). В ней он утверждал, что волна инноваций во второй половине XIX века преобразовала богатые экономики и создала предпосылки для быстрого роста производительности труда в течение ста последующих лет. Электричество и автомобили, канализация и современная медицина заложили основу для десятилетий глубоких перемен, создавших современный мир.
В недалеком будущем Гордон не видит возможности повторения подобной картины. По его мнению, цифровая революция хотя и важна, но сравнительно ограничена по своему трансформационному потенциалу. Десятилетия развития информационных технологий не породили ничего похожего на резкий рост производства на душу населения (с учетом инфляции), который можно было наблюдать в промышленно развитых странах в середине XX века (рис. 6.1). Ожидаемая продолжительность жизни растет не так быстро, как когда-то. Предсказания светлого будущего, широко распространенные в 1950-х и 1960-х годах и опиравшиеся на появление робототехники, прогресс в ракетостроении и изобретение мощных компьютеров, не смогли воплотиться в жизнь. Окружающий мир сам был лучшим доказательством правоты Гордона. Компьютеры, чудесные плоды цифровой революции, стали быстрее, приобрели новые возможности, но оплата труда многих рабочих с учетом инфляции росла совсем не так, как пятьдесят лет назад. Население стран с самой богатой экономикой скорее обозлено и разочаровано, чем удовлетворено и оптимистично.
Рис. 6.1. Головоломка производительности.
Ежегодное изменение производительности труда в США, %
Вопрос, на который трудно ответить, заключается в том, будет ли технология по-прежнему разочаровывать людей. Когда машины станут беседовать с нами на человеческом языке, а беспилотные автомобили правильно и вовремя доставлять драгоценные товары прямо к дому, предвосхищая желания клиента, — будет ли мир по-прежнему чувствовать себя застрявшим в тупике, как сегодня? Гордон и многие другие ученые утверждают, что да. Цифровые технологии, хотя и великолепно смотрятся, не могут обеспечить такого же качественного улучшения уровня жизни, как фундаментальные изобретения конца XIX века. Хотя инновации, порожденные цифровыми технологиями, и будут стимулировать рост экономики, он столкнется с серьезными препятствиями в виде старения насел