С кем подружатся роботы? Три профессии, которые появятся в ближайшем будущем

Какие специалисты будут «воспитывать» машины?
Какие спе­ци­а­ли­сты будут «вос­пи­ты­вать» маши­ны?

Бла­го­да­ря раз­ви­тию искус­ствен­но­го интел­лек­та появят­ся новые рабо­чие места и дру­гие спе­ци­аль­но­сти. Они потре­бу­ют от людей спо­соб­но­сти «вос­пи­ты­вать» маши­ны. Воз­мож­но ли это, и кто это будет делать?

Искус­ствен­ный интел­лект ста­но­вит­ся умнее, он научил­ся писать музы­ку, играть в ком­пью­тер­ные игры, рисо­вать кар­ти­ны. Одна­ко спо­соб­ность к вычис­ле­ни­ям и твор­че­ству еще не гаран­ти­ру­ет умным маши­нам успеш­но­го «тру­до­устрой­ства». Для успеш­но­го сосед­ства с чело­ве­ком робо­там необ­хо­ди­мо научить­ся чув­ство­вать, и в этом им потре­бу­ет­ся помощь. По мере раз­ви­тия ИИ-реше­ний про­пор­ци­о­наль­но будет рас­ти и окно воз­мож­но­стей для про­фес­си­о­наль­но­го раз­ви­тия людей в этой обла­сти.

Специалисты по эмпатии

Чат-ботов вро­де Siri и Alexa смо­гут обу­чать спе­ци­а­ли­сты по эмпа­тии. Это поз­во­лит реа­ги­ро­вать на вопро­сы людей с глу­бо­ким пони­ма­ни­ем, состра­да­ни­ем и даже юмо­ром. Пси­хо­ло­ги выде­ля­ют три основ­ных вида эмпа­тии.

  • Эмо­ци­о­наль­ная – это спо­соб­ность пере­жи­вать те же чув­ства. У чело­ве­ка она воз­ни­ка­ет еще в мла­ден­че­ском воз­расте: когда пла­чет один ребе­нок, начи­на­ет пла­кать дру­гой.
  • Когни­тив­ная – спо­соб­ность поста­вить себя на место дру­го­го чело­ве­ка и понять, как он дума­ет. Это интел­лек­ту­аль­ный про­цесс, кото­рый уже далек от непро­из­воль­ной реак­ции.
  • Эмпа­ти­че­ская забо­та – спо­соб­ность, кото­рая побуж­да­ет забо­тить­ся о дру­гих людях и помо­гать.

Оче­вид­но, что самой «труд­но про­грам­ми­ру­е­мой» ока­жет­ся эмпа­тия пер­во­го типа. У робо­тов про­сто нет врож­ден­ных чувств. Одна­ко на эту про­бле­му сто­ит посмот­реть с дру­гой сто­ро­ны: дей­стви­тель­но ли это каче­ство необ­хо­ди­мо умным маши­нам? В иссле­до­ва­нии уче­ные из уни­вер­си­те­та Мин­не­со­ты не обна­ру­жи­ли вза­и­мо­свя­зи меж­ду агрес­си­ей и низ­ким уров­нем эмпа­тии. Ока­за­лось, что агрес­сив­ны­ми людей дела­ет не отсут­ствие сопе­ре­жи­ва­ния, а сла­бый кон­троль над импуль­са­ми и эмо­ци­я­ми.

Сле­до­ва­тель­но, вопрос лишь в когни­тив­ной эмпа­тии и забо­те. В этом слу­чае необ­хо­ди­мо решить про­бле­му «пред­взя­то­сти искус­ствен­но­го интел­лек­та» (AI bias), об этом мы уже подроб­но рас­ска­зы­ва­ли.

Специалист по обучению мировоззрению и локализации

Чат-боты буду­ще­го долж­ны счи­ты­вать локаль­ную спе­ци­фи­ку реги­о­на и обще­ства, в кото­рых они рабо­та­ют. Как пра­ви­ло, людям, рабо­та­ю­щим за рубе­жом, необ­хо­ди­мо изу­чить мен­та­ли­тет жите­лей дру­гой стра­ны, их куль­тур­ные коды. Боты так­же долж­ны быть чув­стви­тель­ны­ми к раз­ли­чи­ям меж­ду людь­ми из раз­ных стран мира.

Так, жите­ли США и Запад­ной Евро­пы часто испы­ты­ва­ют бес­по­кой­ство по пово­ду роста авто­ма­ти­за­ции. Они при­вык­ли к более пер­со­на­ли­зи­ро­ван­но­му сер­ви­су, в то вре­мя как япон­цы вос­хи­ща­ют­ся робо­та­ми и ощу­ща­ют куль­тур­ную бли­зость с ними.

Yeshi – бот для Facebook Messenger, создан­ный бла­го­тво­ри­тель­ной орга­ни­за­ци­ей Charity: Water сов­мест­но с ком­па­ни­ей Lokai. Он ведет диа­лог от име­ни девоч­ки из Эфи­о­пии, кото­рая вынуж­де­на по 2,5 часа в день ходить в поис­ках чистой воды.

Авиа­пе­ре­воз­чик KLM научил сво­е­го чат-бота в Facebook Messenger реги­стри­ро­вать пас­са­жи­ров на рейс, пока­зы­вать досто­при­ме­ча­тель­но­сти, еду, бан­ко­ма­ты и дру­гие полез­ные тури­сту мело­чи в ответ на эмод­зи.

A.L.I.C.E. (Artificial Linguistic Internet Computer Entity) – вир­ту­аль­ный чат­бот, уже несколь­ко лет вхо­дя­щий в трой­ку луч­ших чат­бо­тов мира, спо­со­бен вести бесе­ду прак­ти­че­ски на есте­ствен­ном чело­ве­че­ском язы­ке. Для это­го систе­ма сопо­став­ля­ет фра­зы поль­зо­ва­те­ля с образ­ца­ми в базе зна­ний при помо­щи эври­сти­че­ско­го мето­да.

Специалист по интерпретации алгоритмов

Если систе­ма совер­ша­ет ошиб­ку, спе­ци­а­ли­сту необ­хо­ди­мо опре­де­лить алго­ритм, кото­рый к ней при­вел, и вне­сти необ­хо­ди­мые кор­рек­ти­вы.

Norman – алго­ритм, кото­рый обу­чен рас­по­зна­вать и интер­пре­ти­ро­вать фото­гра­фии и про­чие изоб­ра­же­ния. Но это не обыч­ный при­мер искус­ствен­но­го интел­лек­та (ИИ). Norman во всем видит ужа­сы. Напри­мер – стая птиц на вет­ке дере­ва. Norman, изу­чая то же самое изоб­ра­же­ние, видит чело­ве­ка, кото­ро­го пыта­ют током.

Алго­ритм Norman назван в честь пер­со­на­жа филь­ма Аль­фре­да Хич­ко­ка Пси­хо. Изоб­ра­же­ние: norman-ai.mit.edu.

Пси­хо­па­ти­че­ский алго­ритм раз­ра­бо­та­ли иссле­до­ва­те­ли Мас­са­чу­сет­ско­го тех­но­ло­ги­че­ско­го инсти­ту­та (MIT). Уче­ные выяс­ня­ли, как повли­я­ют на вос­при­я­тие мира искус­ствен­ным интел­лек­том фото­гра­фии и изоб­ра­же­ния из тем­ных угол­ков Интер­не­та.

Для это­го в базу дан­ных загру­зи­ли фото­гра­фии людей, поги­ба­ю­щих в ужа­са­ю­щих обсто­я­тель­ствах. Затем алго­рит­му, кото­рый научил­ся рас­по­зна­вать изоб­ра­же­ния и опи­сы­вать, что он видит, пред­ста­ви­ли тест Рор­ша­ха: сим­мет­рич­ные отно­си­тель­но вер­ти­каль­ной оси чер­ниль­ные кляк­сы раз­ных цве­тов. Он исполь­зу­ет­ся, что­бы понять, насколь­ко пози­тив­но или нега­тив­но чело­век отно­сит­ся к окру­жа­ю­ще­му миру.

В то вре­мя как Norman видел ужа­сы в каж­дой такой кляк­се, дру­гой алго­ритм, кото­рый «учил­ся» на пози­тив­ных фото­гра­фи­ях, рас­по­зна­вал на сним­ках людей и живот­ных.

 Norman на этой картинке увидит застреленного мужчину и кричащую жену, а обычный ИИ – человека с зонтом. Изображение: norman-ai.mit.edu.
Norman на этой кар­тин­ке уви­дит застре­лен­но­го муж­чи­ну и кри­ча­щую жену, а обыч­ный ИИ – чело­ве­ка с зон­том. Изоб­ра­же­ние: norman-ai.mit.edu.

Тот факт, что Norman видит толь­ко ужа­сы, демон­стри­ру­ет одну из фун­да­мен­таль­ных про­блем про­цес­са машин­но­го обу­че­ния, счи­та­ет про­фес­сор Мас­са­чу­сет­ско­го тех­но­ло­ги­че­ско­го инсти­ту­та Ияд Рахван. «Набор исход­ных дан­ных важ­нее само­го алго­рит­ма, – гово­рит он. – Отбор инфор­ма­ции, при­ме­ня­е­мой для тре­ни­ров­ки искус­ствен­но­го интел­лек­та, отра­жа­ет­ся на том, как этот искус­ствен­ный интел­лект вос­при­ни­ма­ет окру­жа­ю­щий его мир и к каким выво­дам он при­хо­дит».

Про­фес­сор Разван гово­рит, что экс­пе­ри­мент с Norman демон­стри­ру­ет, что про­грам­ми­сты долж­ны най­ти какой-то спо­соб балан­си­ро­вать вхо­дя­щую инфор­ма­цию.

Соглас­но иссле­до­ва­нию Genpact, чем чаще люди исполь­зу­ют ИИ-реше­ния в сво­ей жиз­ни, тем боль­ше они склон­ны им дове­рять. 41% опро­шен­ных заяви­ли, что ИИ-реше­ния изме­ни­ли неко­то­рые важ­ные аспек­ты их повсе­днев­но­сти, 35% оце­ни­ли эти изме­не­ния как поло­жи­тель­ные. Нега­тив­но к ИИ настро­е­ны лишь 11%. ИИ ради­каль­но пре­об­ра­зит про­цесс про­фес­си­о­наль­но­го обу­че­ния, открыв новые воз­мож­но­сти для реа­ли­за­ции сво­е­го потен­ци­а­ла.