Луддиты[1] пытались бороться против промышленной революции и удешевления труда, они уничтожали оборудование на фабриках, но так и не смогли сдержать распространение машин.
По мнению Мустафы Сулеймана, технологии оказываются слишком полезными для того, чтобы общество всерьез решилось их подавлять. И сегодняшняя технологическая революция не исключение. Но широкое распространение новых технологий может привести к глубокому «эффекту мести». Всего человечество пережило около 25 глобальных технологических революций: от выведения домашних растений до нанотехнологий. Между ними были сельскохозяйственная революция, изобретение бронзы, печатного станка, автомобиля, телевидения, смартфона и многое другое.
Любые технологии постепенно становятся все дешевле и доступнее, а каждое следующее нововведение проходит быстрее предыдущего. Это историческая норма и то, чего мы ожидаем от новых волн.
Технологии грядущей волны
Волна, по Мустафе Сулейману, – это совокупность технологических открытий, получающих развитие примерно в одно и то же время и базирующихся на одной или нескольких новых технологиях общего назначения, имеющих глубокие социальные последствия.
Основа грядущей волны – это искусственный интеллект и синтетическая биология. С их помощью происходит развитие робототехники, квантовых компьютеров и альтернативной энергетики.
Искусственный интеллект
DQN. В 2012 году в DeepMind работали над системой DQN (Deep Q Learning), которую учили играть в Breakout[2]. Впервые в истории программа не просто научилась играть и передвигать брусок, но и выработала более эффективную стратегию. Это был первый шаг к самостоятельному обучению нейросетей.
AlphaGo. В 2016 году программа AlphaGo обыграла в го чемпиона мира Ли Седоля, профессионала высшего ранга. При разработке программы авторы использовали только элементарную теорию игры в го. Но, обучаясь на партиях профессионалов, программа сама достигла высокого уровня и создала собственные уникальные стратегии.
AlexNet. Глубинное обучение алгоритмов берет свое начало с системы AlexNet. Ее задача – распознать главный предмет на картинке. В 2012 году AlexNet показала феноменальный для отрасли результат – улучшение качества работы на 10 %. Систему продолжили совершенствовать, и сегодня ее принципы работы используются во многих технологиях: от умных камер смартфонов до автопилота Tesla. Успех AlexNet сделал ИИ приоритетом для многих компаний и даже государств.