Да трансформираш гигант

Ако при Третата ставаше дума за автоматизация, то Индустрия 4.0 е преходът към автономия. И казвам към, защото много често хората си представят 100% автономни машини. Но ние смятаме, че пак ще има замесени хора, чиято роля постепенно ще намалява - в началото ще е много важна, но в течение на времето намесата им ще се ограничава. Софтуерът ще става все по-умен, а човекът ще трябва да знае и следи какво правят роботите. Един от най-добрите примери за това при нас е бизнесът ни с индустриални роботи. Днес те следват специфични инструкции, но утре ще стават все по-автономни - ще се движат, ще учат нови задания, ще се оптимизират сами. Всичко това ще се случи с постепенни подобрения. Например днес една ръка на индустриален робот се движи и хваща предмети чрез предварителното задаване на координати. Но утре тя ще има камера, ще вижда обекта и вместо да има предварителни инструкции какво да прави стъпка по стъпка, тя просто ще изпълнява командата "хвани предмета". Тоест ще има крайна цел.

Също така с други компании си сътрудничим в създаването на първите автономни кораби. Първият може да бъде управляван дистанционно между пристанището на Хелзинки и близък остров, системата има множество камери, сензори, които предават информация на брега, където капитанът и останалият екипаж се намират. В течение на времето автопилотът ще започне да изпълнява все повече задачи сам.

"Изкуственият интелект" се използва все повече като фраза и за евентуалните рискове на технологията. Къде са рисковете, според вас?

Изкуственият интелект е технология, която през последните 30-40 години имаше периоди на възходи и падения. В момента разбираемо сме в цикъл на абсолютен възход. Фундаментално вярвам в ползите от AI и машинното самообучение. Но рисковете, които виждам, не са онези, за които четем във вестниците. Не става дума дали роботите ще ни превземат, за терминатори, SkyNet, и т.н. По-скоро за мен рисковете се коренят в това хората да не разбират в какво изкуственият интелект е добър и в какво не е. Ще дам пример: виждаме много голям напредък в т. нар. AI, базиран на определени задачи - разпознай лице, разбери реч, направи резюме на текст. В тези определени задачи изкуственият интелект може да е по-добър от хората, които извършват повтаряеми задачи и в един момент могат да сгрешат.

Къде са рисковете? Един от тях е, че AI не генерализира. Фактът, че AI играе на GO, не означава, че може да шофира колата ви. Да, друг AI може да кара автомобила, но той пък не играе GO. Тоест добър е в една определена задача. Другият риск е т. нар. AI загадка. Когато той получава информация, която не е част от обучението му, не можем да предвидим какво ще направи. Ако е трениран да разпознава хора с бради, а му покажем човек без брада, изкуственият интелект може въобще да не го разпознае като човек.

Също така AI е използван, за да прави предвиждания. И дори да разполага с лоша информация, той пак ще направи предвиждане на базата на нея. Ако имате изкуствен интелект, който шофира и попадне на непознато кръстовище и трябва да направи ляв завой, той пак ще го стори. И може да не го направи добре. А е нужно изкуственият интелект да осъзнава, че не може да направи добро предвиждане на базата на информацията, с която разполага. Например Андрю Енг създаде невронна система, която прави предвиждания, но изчислява и вероятността от изпълнението им. Тоест машината смята, че може да направи този ляв завой, но е 50% убедена в успеха на тази задача. И тези вероятности може да се използват при изпълнението на задачи - например при вероятност под 80% машината да се обажда на човек и да пита какво да прави.

Често надценяваме какво могат да правят машините, защото им придаваме човешки качества. Човек може да генерализира и да поиска помощ, когато не е сигурен, но днешните системи с изкуствен интелект не могат.

Но не помага ли именно машинното самообучение на изкуствения интелект да се подобрява сам?

Да, но ако разполага с много информация. И дори тогава не е сигурно. Например един изкуствен интелект гледа много партии на множество известни шахматисти. И при едни от първите си партии още в началото премества кралицата напред и тя естествено е взета от противника. А защо прави такава необяснима грешка? Защото при някои партии вижда как гросмайстори жертват кралицата, за да постигнат бърз шахмат. И изкуственият интелект стига до извода, че за да спечели, трябва да жертва кралицата. Но това е приложимо само в много ограничени случаи.

В едно от интервютата си казвате "местете битове, а не атоми". Какво имате предвид?

Това е една от любимите ми теми. През последните 100 години създадохме нещо, което аз наричам индустриалната операционна система. Страхотно подобрихме продължителността и качеството на живота: например хората имат топла вода и отопление по домовете си, което е страхотно, докато не стигнем до ефекта върху планетата.

И един от фундаменталните изводи, до който стигнахме, е, че за да доставяме енергия, храна, вода в мащаб, сме преминали към много централизирани и големи структури - големи ферми, добиваме петрол от огромни залежи, който превозваме през целия свят, ядем ягоди през зимата, които идват от Южна Африка. Тоест превозваме атоми - неща. Но според мен трябва да се откажем от големите, централизирани системи и да преминем към малки системи на дистрибуция. Например, соларният панел на дома ми е добър пример за такава система на дистрибуция - живея в Калифорния и панелите на покрива ми ме правят независим. Ползвам само колкото произвеждам. На теория не се нуждая от електрическа мрежа около мен. Но какво правим с водата например. Има места в Китай, които пренасят огромни количества вода на стотици километри. А за това се използват огромни помпи, които се нуждаят от много енергия. В Калифорния 20% от електричеството се използва за пренос на вода. С което искам да кажа, че ако източниците на енергия, вода, храна бъдат децентрализирани, но запазим сигурността на големите централизирани системи, можем да имаме най-доброто и от двата свята. Тоест може да дистрибутираме източниците на енергия, вода, храна в малък мащаб, но да използваме експертизата на големите – например аз самият не знам как да филтрирам водата си, как да създавам енергия и т.н. Но мога да получа това знание по дигитален път. И когато казвам "да местим битове", имам предвид, че можем да си сътрудничим през всички тези системи и да ги направим една могъща дигитална платформа, чрез която можем да имаме децентрализирани доставки.

Ще ви дам пример със съхранението на енергия - все по-голяма част от енергията ни идва от възобновяеми източници: вятър и слънце. Но тя е волатилна и зависи от определени фактори – дали има достатъчно слънце или вятър. Така че мрежата трябва да разполага и с много места за съхранение на тази енергия. И въпросът е дали правим една централна голяма система за съхранение или например използваме батериите на електромобилите, които през голяма част от времето се зареждат и са вързани към мрежата. Може да използваме тези батерии, които да стабилизират мрежата. Вместо да имаме една огромна батерия, разполагаме с милиони малки. Но за да ги направим да изглеждат като една голяма, е нужно да ги организираме, да им казваме кога да се зареждат и разреждат, кога да връщат енергия в системата. Трябва да съм като диригент, да казвам на атомите, тоест колите, кога да се зареждат и разреждат, чрез дигитален алгоритъм/система, тоест битовете, които да координират всичко. Искаме да създадем индустриалната операционна система на бъдещето, която е децентрализирана, но е координирана по дигитален път.

Как отговаряте на опасенията на много хора, че роботите ще закрият работни места?

Ясно е, че с възхода на технологиите роботите първо ще могат да извършват задачи, които днес са вредни: тъй наречените три D - dirty, difficult and dangerous. И тогава трябва да мислим какво друго да правят тези хора, които са заместени. Но такъв е случаят при всяка индустриална революция досега. Също така е истина, че всяка от тези индустриални революции в крайна сметка създава повече работни места, отколкото е имало преди нея. В определени области като селското стопанство преди над сто години е работила основната част от населението. Но днес в много европейски държави и САЩ делът им е под 5%. Но пък производителността е по-висока от всякога. Какво се е случило с всички тези фермери? Много от тях преминали към други професии, например работник във фабрика. Проблемът сега е, че още не можем да кажем какви ще са тези нови професии. Можем да гадаем за някои: например хората, които ще се занимават с роботите - дизайнери, оператори, поддръжка. Но достатъчно е да погледнем в близкото ни минало - ако преди 25 години бяхме казали, че стотици хиляди ще работят в област като оптимизация на интернет търсенето, никой нямаше да ни повярва. Но днес тази професия е факт.

Така че не знаем точно какви ще са тези нови основни работни места, но можем да кажем, че темповете на промяна ще са далеч по-бързи при Индустрия 4.0 спрямо предишните революции. Ако преди на земеделските стопани са били нужни три-четири поколения, преди окончателно да се откажат от земята си и да преминат към други професии, сега тази трансформация ще отнеме едва едно поколение. Цели дейности и задачи ще бъдат променени - но ще започне не чрез закриването на цели професии, а чрез изменянето на задачите и умението. Така хора и изкуствен интелект ще започнат да работят заедно, като се допълват.

Тоест сте оптимист?

Да, защото макар тези технологии да могат да бъдат използвани и със зловредни цели, например оръжия, има възможности чрез тях да решим някои от големите предизвикателства пред човечеството. Например в здравеопазването: населението в развитите икономики остарява все повече и не знаем как можем да отговорим на тези казуси без помощта на изкуствения интелект. В някои страни в Европа здравните системи струват 12% от БВП, в САЩ са 19%, и разходите продължават да растат. И не става дума за замяна на лекарите, а за допълнителна помощ от машините: например при диагностицирането, при отпускането на лекарства, при хроничната грижа и т.н.

Интервюто взе Константин Николов