Дмитрий Романофф – Роботы (страница 19)

Сбор данных через ПК часто был фрагментированным, привязанным офису и охватывал узкую, более обеспеченную прослойку населения. Мобильный телефон, особенно в условиях развивающихся стран, радикально поменял картину. Телефон собирает данные в режиме 24/7 и в реальном контексте жизни пользователя. Это даёт не просто сухие цифры, а понимание поведенческих паттернов. Например, можно анализировать не только факт платежа, но и время, место и частоту покупок сельхозпродукции.

Современный смартфон собирает структурированные данные вроде транзакций и поисковых запросов и неструктурированные данные вроде геолокации, характера движения и использования приложений. Это позволяет строить многофакторные модели. Например, совмещая данные о мобильных платежах и перемещениях, можно оценить деловую активность в разных районах. Проникновение мобильников в деревни и среди беднейших слоёв позволяет собирать репрезентативные данные о тех группах населения, которые раньше были невидимы для статистики и классических маркетинговых исследований с ПК.

Анализ миллиардов микроплатежей позволяет выявлять паттерны добросовестного поведения. На этой основе строятся скоринговые модели для цифрового кредитования людей без кредитной истории. Данные о том, какие страховки или сберегательные продукты пользуются спросом, помогают создавать более адаптивные и дешёвые финансовые инструменты.

Приложения для фермеров, отслеживая запросы на семена, удобрения и данные о перемещении товаров, помогают оптимизировать логистику, предсказывать спрос и сокращать потери. Например, анализ геоданных от водителей-курьеров помогает улучшать маршруты доставки в городах с хаотичной застройкой.

Образовательные платформы могут анализировать, какие уроки и форматы аудио или текст наиболее популярны в конкретных регионах и адаптировать контент. Аналогично и в здравоохранении. Данные о запросах к телемедицинским сервисам помогают выявлять вспышки заболеваний и планировать кампании вакцинации.

Агрегированные и анонимизированные данные о передвижении и активности используются городскими планировщиками для проектирования дорог и общественного транспорта. Эти же массивы данных Big Data важны для тренировки алгоритмов искусственного интеллекта, создаваемых местными высокотехнологичными компаниями для решения локальных задач.

Таким образом, мобильный телефон — это не только инструмент доступа, но и важнейший драйвер экономики и общества. Данные, которые он помогает собирать, позволяют точечно улучшать сервисы, предсказывать тренды и создавать решения, ранее невозможные. Однако этот прогресс требует развития цифровой грамотности и создания адекватных правовых рамок для защиты прав пользователей.

Смартфон совершил путь от дорогой игрушки для гиков и бизнес-элиты до повседневной необходимости для миллиардов. Его эволюция — это история о том, как технологическая сложность была принесена в жертву простоте, как маркетинг и поп-культура сформировали желание, а психологические триггеры превратили это желание в привычку.

Однако эта победа имеет и обратную сторону медали в виде цифровой зависимости. У пользователей наблюдается снижение концентрации внимания, тревожность и вытеснение живого общения. Смартфон интегрировался в общество так глубоко, что теперь нам приходится законодательно и культурно вырабатывать правила сосуществования с ним. Смартфон стал не просто устройством, а продолжением нашей личности и социальных отношений. Он массово распространился потому, что удовлетворил фундаментальные человеческие потребности в связи, информации и признании, предложив для этого невероятно простой и соблазнительный интерфейс.

В отличии от маркетинговых стратегий автоконцернов, у смартфонов намного более важные социальные задачи. Собирая более структурированные данные о взаимодействии с пользователем, они предоставляют ценные данные для анализа социального взаимодействия. Эти данные помогли в развитии технологий самих смартфонов, смежных областей и стали важнейшей основой для дальнейшего развития технологий персонализированного взаимодействия с роботами. Роботы, в свою очередь, могут собирать ещё больше персонализированных данных, что поможет вывести взаимодействие с человеком на новый уровень и породить ещё больший каскад перемен в обществе.

Глава 11. Моментум

Мы рассмотрели лидеров мировой робототехники, ознакомились с их видением отрасли, планами работы на ближайшее будущее и разобрали примеры бурного развития смежных отраслей на примере электротранспорта и смартфонов.

Что же станет триггером массового распространения роботов? Токенизация или дешевизна природных ресурсов? А может быть новая модель свехпотребления? Или внешние условия, которые сильно ограничат перемещения человека? Массовый уход человечества в виртуальную реальность? А может быть, новые эпидемии или военные конфликты?

Любая из приведённых технологий может дать прорыв и кардинально поменять условия жизни человека. Массовое внедрение децентрализованной энергетики может решить многие социальные проблемы, но потребует мощнейшего перестроения экономики. Вытеснение роботами людей из многих профессий в корне поменяет социальную модель общества. Сложение и наложение этих технологий может иметь ещё более непредсказуемые последствия. И всё же, постараемся смоделировать как роботы будут распространяться и какие социальные потрясения наиболее вероятны.

Есть немецкое слово «Zeitgeist», хорошо описывающее то состояние, которое витает в воздухе. Это склад идей и мыслей, который даёт новый мощный виток для развития цивилизации. Или, по‑другому, «быть в теме». Это мощнейшее ощущение и потребность в жизни каждого человека. Такие моменты держат и притягивают умнейших людей планеты в определённые отрасли науки и творчества. Именно тогда сам процесс может быть намного более значимым и важным для человека, чем что‑либо ещё. В такие моменты и появляется настоящее ощущение остроты жизни, желание жить и созидать!

Моментум встречается в разных сферах жизнедеятельности человека. Наиболее близкое, ощутимое и понятное из того что мне встречалось, это сёрфинг.

Чтобы взять волну и прокатиться на ней, надо выбрать место и подготовиться. Заметив надвигающуюся волну, надо подгрести поближе, приложить фокус усилий и быстро встать. Хопа! Поехали! Кажущаяся простота в реализации обманчива. Для того, чтобы прокатиться на волне нужен опыт и куча практики. Более того, чем массивнее волны, тем сложнее их взять даже профессионалу. Поймаем ли мы надвигающуюся волну робототехники, покажет время!

Почему именно сейчас роботы начинают активно входить в нашу жизнь? Роботы пылесосы уже убирают наш дом, робопитомцы развлекают нас, роботакси возят нас по делам. Да, эти проекты пока не получили массового распространения, но пилотные проекты работают уже давно и планы по их расширению вполне реалистичны. В истории человечества было множество моментов, когда технологии отторгались обществом. Или же, очень сильно отодвигались во времени, как это было с электромобилями. На то был ряд причин из-за необходимой синхронизации огромного количества факторов. Похожая ситуация была и со смартфонами, прежде чем они вошли в жизнь каждого человека. Когда же нам ждать массового появления роботов в нашей жизни и быту?

Попробуем смоделировать развитие робототехники на 2025–2035 годы. В начале книги мы разбирали планы большинства компаний разработчиков роботов на ближайшие годы. Особенно это касается отдельных провинций Китая. Массовое внедрение начнётся с промышленности и логистики постепенно переходя в быт к 2030 году. Благодаря удешевлению компонентов и внедрению 5G сетей, роботы помощники станут обыденностью в 40 % домохозяйств к 2035 году. Роботизируются сиделки, готовка еды, уборка и другие мелкие бытовые нужды. Беспилотные такси заменят 20 % личных авто к 2030 году.

Триггеры технологических прорывов:

1. Искусственный интеллект, глубокое обучение и компьютерное зрение. Как пример, современный прототип робот Ameca, распознающий эмоции.

2. Сенсоры и материалы, тактильные датчики, гибкие актуаторы, позволяющие роботам работать с хрупкими объектами.

3. Инфраструктура 5G и облачные вычисления для управления роями роботов.

4. Социально-экономические драйверы. Например, пандемия 2020 ускорила автоматизацию в три раза для компенсации дефицита кадров.

5. Роботы заменяют 30 % рутинных профессий в сфере логистики и продаж. Рост спроса на инженеров операторов.

6. Точность операций возросла на 60 % с применением роботов хирургов. Повсеместно внедряется телемедицина.

7. Автоматизация 70 % домашних дел.

Влияние на общество:

1. Роботы возьмут на себя опасные задачи вроде ликвидаций аварий и работу в шахтах.

2. Рост ВВП ежегодно за счёт производственной эффективности.

3. Социальное неравенство прогрессирует. 45 % низкоквалифицированных работников останутся без доходов.

4. Дальнейшая деградация живого общения и замена его роботами друзьями.

Глава 12. Искусственный интеллект и роботы

Идея создания искусственного существа, наделённого разумом, встречалась ещё в древних философских трактатах о «мыслящих машинах». Однако путь от этих идей к научной дисциплине был длительным. Он потребовал формализации самой идеи мышления через математическую логику и создания устройства для его воплощения в виде универсальной вычислительной машины.