Недавняя история показывает, что найти ответ на этот вопрос не так-то просто. В уже упоминавшейся великолепной книге Фрэнка Леви и Ричарда Марнейна «Новое разделение труда», одном из лучших исследований на эту тему, утверждается, что распознавание закономерностей и сложная коммуникация представляют собой две обширные области, в которых человек и далее сохранит преимущество… Однако, как мы уже видели, на практике порой оказывается иначе. Может ли получиться так, что по мере развития технологий следующее поколение отстанет от машин во всех областях или как минимум в большинстве из них?
Наш ответ – нет. Даже в тех областях, где цифровые машины уже опередили человека, последний будет по-прежнему играть важнейшую роль. Это может звучать несколько противоречиво, но давайте обратимся к истории шахматной игры, чтобы понять, что никакого противоречия тут нет.
Шах и мат – это еще не конец партии
После того как действующий чемпион мира Гарри Каспаров в 1997 году проиграл матч компьютеру IBM Deep Blue, прямое противостояние человека и шахматного компьютера утратило большую часть интриги; было понятно, какая сторона все чаще будет побеждать в будущих соревнованиях. Голландский гроссмейстер Йоганнес Хендрикус Доннер отлично выразил настроения, воцарившиеся среди профессиональных шахматистов. В ответ на вопрос, как он будет готовиться к матчу против компьютера, Доннер заявил: «Да я просто захвачу с собой молоток!»[325]
Кому-то может показаться, что люди больше не могут внести никакого существенного вклада в искусство шахматной игры. Однако изобретение турниров по шахматному фристайлу (freestyle chess tournaments) показывает, насколько далека от истины эта точка зрения. В ходе фристайл-турниров игроку (или команде игроков) разрешается определенное число обращений к помощи компьютера. В 2005 году сам Каспаров следующим образом прокомментировал результаты одного такого турнира:
Команды, состоящие из человека и машины, оказались сильнее самых сильных компьютеров. У суперкомпьютера Hydra, который, как и Deep Blue, спроектирован специально для игры в шахматы, не было никаких шансов против сильного игрока-человека, вооруженного относительно слабым ноутбуком. Сочетание человеческого стратегического руководства с тактической сообразительностью компьютера дало ошеломляющий результат.
Самый большой сюрприз случился под конец турнира. Победителем оказался вовсе не какой-нибудь гроссмейстер с уникальным ПК новейшего поколения, а двое американцев-любителей, использовавших одновременно три компьютера. Их умение управлять этими машинами и способность «натренировать» их таким образом, чтобы они умели самым глубоким образом анализировать положение на доске, позволили этим «любителям» эффективно противостоять и мудрости гроссмейстеров-оппонентов, и вычислительной мощности их компьютеров. Комбинация «слабый игрок + машина + хороший метод» оказалась сильнее, чем самый мощный компьютер, и, что еще более примечательно, лучше, чем связка «сильный игрок + машина + плохой метод».[326]
Самый главный вывод из этой истории состоит в том, что люди и компьютеры решают одни и те же задачи по-разному. Если бы это было не так, то после победы Deep Blue над Каспаровым человеку нечего было бы добавить. Машина, научившаяся имитировать умение играть в шахматы, просто закрепляла бы свой успех и дальше, согласно закону Мура. Однако на практике мы видим, что человеку все еще есть что сказать в шахматном турнире на самом высоком уровне – когда он играет не против машины, а вместе с ней.
Так в чем же состоят эти по-прежнему ценные и уникальные человеческие способности? Каспаров пишет о «стратегическом руководстве» человека и «тактической сообразительности» компьютера в шахматной игре, но различие между этими двумя понятиями кажется не вполне ясным, особенно на первый взгляд. Мы уже отмечали выше, что технологии продвинулись дальше всего именно в решении рутинных задач, а не творческих.
Это различие важно и понятно – суммирование цифр в колонке представляет собой стопроцентно рутинную задачу, и ее решение к настоящему времени уже полностью автоматизировано; не всегда понятным остается, где именно пролегает грань между «рутинным» и «творческим». К примеру, мало кто полвека назад назвал бы игру в шахматы «рутинным» занятием. Напротив, она считалась одним из величайших проявлений творческих человеческих способностей. Бывший чемпион мира Анатолий Карпов так писал о кумирах своей юности: «Я жил в одном мире, а гроссмейстеры существовали в совершенно ином. Они казались мне не обычными людьми, а богами или героями мифов».[327] Однако даже эти герои оказались вынуждены уступить компьютерам, которые рутинно перебирали числа и именно в этом были непобедимы. Тем не менее человек, едва ему разрешили работать вместе с машинами, а не против них, вновь обрел свою ценность. Каким образом?
Эврика: есть на свете кое-что, чего компьютеры не умеют!
Каспаров предлагает важный ключ к ответу на этот вопрос, описывая свой матч с болгарином Веселином Топаловым. Оба гроссмейстера в ходе матча могли беспрепятственно консультироваться с компьютером. По его собственным словам, Каспаров знал, что «поскольку у нас имелся один и тот же доступ к одной и той же базе данных, для получения преимущества в конечном итоге все равно требовалась какая-то новая идея».[328] Итак, эта «идея о новой идее» снова и снова всплывает в наших рассуждениях о том, чем еще пока не может заниматься компьютер.
До сих пор нам еще не приходилось видеть по-настоящему творческие компьютеры, предприимчивые компьютеры, компьютеры-изобретатели. Мы знаем программы, способные выдавать рифмованные строки текста, но ни одна из них не способна создать настоящее стихотворение («спонтанный поток мощных чувств», словами Вордсворта). Программы, умеющие писать ясные прозаические тексты на заданную тему, – это уже огромное достижение, но мы пока еще не видели программы, которая могла бы самостоятельно продолжить сюжет и знала бы, о чем писать дальше. Не встречался нам и софт, который умел бы создавать другой хороший софт; во всяком случае, до сих пор все попытки в этом направлении заканчивались неудачей.
Для всех этих видов деятельности требуется нечто общее – идеация (ideation), то есть способность порождать новые понятия, идеи или концепции и оперировать ими. Точнее, речь здесь идет о хороших новых идеях или концепциях, поскольку компьютеры можно легко запрограммировать так, чтобы они создавали новые комбинации уже существующих элементов, таких, например, как слова. Но это нельзя ни в коей мере считать рекомбинационной инновацией. Скорее это ближе к цифровому эквиваленту гипотетической комнаты, в которой множество обезьянок случайным образом стучат на множестве пишущих машинок в течение миллиона лет – и все же никак не могут повторить ни одной пьесы Шекспира.
Идеация во множестве своих форм – это область, в которой у людей и по сей день имеется преимущество перед машинами. Ученый создает новую гипотезу. Журналист раскапывает факты для хорошей истории. Шеф-повар добавляет новое блюдо в меню. Инженер в фабричном цеху выясняет, почему станок не работает как надо. Стив Джобс и его коллеги из Apple пытаются понять, какой именно планшетный компьютер мы на самом деле хотим. Многие из этих видов ментальной деятельности можно поддержать и ускорить с помощью компьютеров, однако ни одним когнитивным процессом не может управлять машина.
Слова Пикассо, приведенные в начале этой главы, – шутка лишь наполовину. Компьютеры не бесполезны, но это и в самом деле пока еще машины для создания ответов, а не постановки новых интересных вопросов. Судя по всему, на второе по-прежнему способы только люди, и эта способность остается абсолютно ценной. Мы готовы поручиться, что люди, умеющие порождать идеи, будут и дальше иметь сравнительное преимущество перед машинами. Такие люди останутся востребованными. Иными словами, мы убеждены, что работодатели в наши дни и в обозримом будущем станут в поисках талантов следовать совету Вольтера, гения эпохи Просвещения: «Суди о человеке больше по его вопросам, чем по его ответам».[329]
Идеация, творческое воображение и изобретательность часто объединяются выражением «нешаблонное мышление» – и эта характеристика определяет еще одно значительное и довольно устойчивое преимущество человеческого труда перед цифровым. Компьютеры и роботы остаются довольно беспомощными за пределами запрограммированных рамок. Суперкомпьютер Watson умеет отлично побеждать в «Своей игре», но в «Колесе фортуны» или другом телевизионном игровом шоу его смог бы побить любой ребенок – если только машину заранее не перепрограммируют ее создатели-люди. Самостоятельно Watson с этим не справится.
Однако вместо того чтобы выигрывать в других телешоу, команда IBM, совершенствующая компьютер Watson, обратилась к другим областям, например к медицине (о чем мы уже говорили выше). Но и здесь будут сохраняться определенные рамки. Хотим уточнить: мы верим в способность Watson стать отличным врачом. И хотя сейчас диагностика находится полностью в руках людей-специалистов, мы не сомневаемся, что Watson, которому уже удалось обыграть Кена Дженнингса, Брэда Раттера и всех остальных звезд «Своей игры», сможет оставить позади и «Доктора Кто», и «Доктора Хауса», и множество реальных врачей-диагностов в игре на их собственном поле.
Компьютер, умеющий делать заключения на основе заранее определенных правил и сравнения с примерами, заложенными в базу данных, способен помочь диагносту во множестве случаев. Но люди-диагносты сохранят свою ценность даже после того, как этот «доктор Ватсон» завершит свое медицинское обучение, поскольку хороший диагност способен учесть множество мелких вариаций и особых случаев, которые всегда неизбежны. Гораздо труднее построить полностью автоматический автомобиль, чем такой, который просто может самостоятельно ехать по автостраде при нормальных условиях. Точно так же создать компьютерную систему, которая сможет решить любые медицинские проблемы, принципиально сложнее, чем создать машину для самых распространенных ситуаций. Как и в случае с шахматами, партнерство «доктора Ватсона» и