Роботы наступают: Развитие технологий и будущее без работы

скачать книгу бесплатно


Третий фактор давления на рынок труда в секторе розничной торговли – внедрение средств автоматизации и роботизации компаниями – операторами традиционных магазинов с целью сохранения конкурентоспособности. Те же самые инновации, которые помогают промышленным роботам становиться все более и более умелыми в обращении с предметами и дают им способность распознавать зрительные образы, в конечном счете позволят технологиям автоматизации в секторе розничной торговли выйти за пределы склада и найти применение в более требовательной и разнообразной среде магазина при выполнении таких задач, как, например, выкладка товара на полки. Более того, компания Walmart задумалась об этом еще в 2005 г., когда начала изучать возможность использования роботов в ночное время для сканирования штрихкодов находящихся на полках товаров с целью контроля запасов[33 - Alorie Gilbert, "Why So Nervous About Robots, Wal-Mart?", CNET News, July 8, 2005, http://news.cnet.com/8301-10784_3-5779674-7.html (http://news.cnet.com/8301-10784_3-5779674-7.html).].

В то же время очевидно, что с течением времени кассы самообслуживания и информационные киоски в магазинах становятся все более простыми в использовании, получая все более широкое распространение. Значение мобильных устройств как инструмента самообслуживания также повышается. В будущем потребители будут все больше и больше полагаться на свои телефоны как на средство совершения покупок, оплаты, а также получения информации о продуктах, находясь в традиционных розничных магазинах. Наступление мобильных технологий на ретейл уже началось. Например, компания Walmart тестирует экспериментальную программу, позволяющую потребителям сканировать штрихкоды и оплачивать товары с помощью телефонов, избавляя от необходимости стоять в длинной очереди у кассы[34 - Jessica Wohl, "Walmart Tests iPhone App Checkout Feature", Reuters, September 6, 2012, http://www.reuters.com/article/2012/09/06/us-walmart-iphones-checkout-idUSBRE8851DP20120906 (http://www.reuters.com/article/2012/09/06/us-walmart-iphones-checkout-idUSBRE8851DP20120906).]. Стартап Silvercar, занимающийся сдачей в аренду автомобилей, дает возможность зарезервировать и забрать машину без общения с сотрудниками: клиент просто сканирует штрихкод, получает доступ к машине и уезжает со стоянки[35 - Brian Sumers, "New LAX Car Rental Company Offers Only Audi A4s – and No Clerks", Daily Breeze, October 6, 2013, http://www.dailybreeze.com/general-news/20131006/new-lax-car-rental-company-offers-only-audi-a4s-x2014-and-no-clerks (http://www.dailybreeze.com/general-news/20131006/new-lax-car-rental-company-offers-only-audi-a4s-x2014-and-no-clerks).]. Нетрудно представить, как с совершенствованием и повышением доступности технологий голосового управления, на которых, например, основана работа голосового помощника Siri компании Apple и даже такие невероятно мощные системы, как суперкомпьютер Watson компании IBM, уже совсем скоро покупатели будут обращаться за помощью к своим мобильным устройствам точно так же, как они это делают при общении с сотрудником магазина. Единственное различие, разумеется, в том, что клиенту не придется ждать, когда сотрудник освободится, или искать его; виртуальный помощник будет всегда доступен, а его ответы практически всегда будут правильными.

Наряду с многочисленными ретейлерами, которые пойдут по пути внедрения средств автоматизации в условиях традиционных магазинов, наверняка найдутся компании, которые вместо этого займутся полноценной модернизацией своих торговых точек, превращая их в своего рода огромные торговые автоматы. Такой магазин будет состоять из автоматизированного склада с примыкающим к нему торговым залом, в котором клиенты смогут ознакомиться с образцами продукции и сделать заказ. После получения заказа товары будут передаваться непосредственно покупателям или даже доставляться с помощью роботов к их машинам. Независимо от того, какой именно путь технологического развития изберет отрасль розничной торговли, трудно представить сценарий, при котором это движение не приведет к увеличению числа роботов и машин, а значит, и к существенному сокращению рабочих мест.

Облачная робототехника

Одной из главных движущих сил будущей революции в мире робототехники может оказаться «облачная робототехника». Этим термином обозначают ряд технологий для переноса большой доли вычислительных задач, обеспечивающих управление мобильными роботами, в мощные централизованные вычислительные узлы. Облачная робототехника стала возможна благодаря громадному скачку в скорости передачи данных; теперь есть возможность разгрузить собственные системы сложной робототехники, перенеся значительную часть вычислений в огромные центры обработки данных и одновременно с этим обеспечив роботам доступ к сетевым ресурсам. Таким образом появляется возможность создавать более дешевых роботов, так как теперь для работы им требуется меньше вычислительной мощности и памяти. Еще одно преимущество – возможность оперативного обновления ПО на нескольких машинах одновременно. Когда один робот пользуется централизованными вычислительными ресурсами для обучения и адаптации к среде, это вновь приобретенное знание может быть мгновенно передано другим машинам при их обращении к системе, что упрощает процесс масштабирования результатов машинного обучения при работе с большим количеством роботов. Например, компания Google, которая объявила о поддержке технологий облачной робототехники в 2011 г., предоставляет интерфейс, дающий роботам возможность воспользоваться всеми преимуществами сервисов Google для устройств под управлением операционной системы Android[8 - Еще одним доказательством устойчивого интереса Google к робототехнике стало приобретение компанией восьми работающих в этой области стартапов в течение всего лишь шести месяцев в 2013 г. Одним из приобретений была упомянутая выше компания Industrial Perception. – Прим. авт.].

Наиболее заметное влияние облачная робототехника может оказать в областях, которые предполагают доступ к огромным базам данных, а также мощным вычислительным ресурсам, т. е. в таких, как распознавание зрительных образов. Взять, к примеру, техническую задачу колоссальной сложности – создание робота, который мог бы выполнять различные работы, связанные с ведением домашнего хозяйства. Чтобы прибраться в комнате, роботизированная домработница должна уметь распознавать практически бесконечное множество объектов и знать, что с ними делать. Каждый из объектов может не походить на эталонный, быть ориентирован в разных направлениях и даже представлять одно целое с другими объектами. Давайте сравним эти сложные задачи с работой, выполняемой роботом-грузчиком компании Industrial Perception, с которым мы познакомились в начале главы. Да, конечно, способность робота распознавать и брать отдельные коробки из беспорядочно наваленной кучи – впечатляющее достижение; но все-таки – это же просто коробки. Очевидно, что до способности распознавать практически любые объекты, независимо от их формы и сочетания, еще очень далеко.

Создание доступного по цене робота с комплексной системой восприятия и распознавания визуальных образов – задача не из легких. Впрочем, благодаря облачной робототехнике у нас хотя бы есть представление о том, в каком направлении следует двигаться для ее решения. В 2010 г. Google представила функцию Goggles для мобильных устройств с камерой. С того времени возможности данной технологии существенно расширились. С ее помощью вы можете сделать снимок объекта, такого, например, как историческое здание, книга, произведение искусства или товар в магазине, передать его системе для распознавания и получить дополнительную информацию о нем. Чтобы встроить функцию распознавания практически любых объектов в собственную систему управления отдельного робота, требуются колоссальные усилия и затраты. Но вот представить роботов, которые будут распознавать объекты вокруг себя, сравнивая их с огромными централизованными коллекциями изображений, подобными той, что используется системой Goggles, уже не так трудно. Находящаяся в облаке библиотека изображений может постоянно обновляться, а значит, каждый раз при обновлении библиотеки будет улучшаться и способность роботов распознавать зрительные образы.

Широкое применение облачных технологий в робототехнике, несомненно, будет способствовать дальнейшему прогрессу в этой области, но одновременно с этим оно создает серьезные причины для беспокойства, особенно в области безопасности. Даже если оставить в стороне настораживающее сходство со Skynet – контролирующей всех и вся системой искусственного интеллекта из фильмов «Терминатор» с Арнольдом Шварценеггером в главной роли, – возникает куда более утилитарная и актуальная проблема выявления и предотвращения попыток взлома и кибератак. Особую остроту она приобретет тогда, когда облачная робототехника станет частью нашей транспортной инфраструктуры. Например, если когда-нибудь мы придем к транспортировке продуктов питания и других жизненно важных товаров с помощью автоматизированных грузовиков и поездов, управляемых из единого диспетчерского центра, мы получим систему с крайне низким уровнем защиты. Уже сейчас встает проблема уязвимости промышленного оборудования и жизненно важных компонентов инфраструктуры, таких как электросети, для кибератак. О реальности угрозы свидетельствует пример компьютерного червя Stuxnet, созданного правительствами США и Израиля в 2010 г. для атаки на центрифуги, использующиеся в рамках иранской ядерной программы. Степень серьезности этих проблем возрастет многократно, как только важные компоненты инфраструктуры окажутся в зависимости от централизованных вычислительных ресурсов.

Роботы в сельском хозяйстве

Среди всех сфер занятости, образующих экономику США, в наибольшей степени развитие технологий сказалось на сельском хозяйстве, изменив его до неузнаваемости. Очевидно, что большинство нововведений относятся к области механики, и появились они задолго до современных информационных технологий. В конце XIX в. почти половина всего экономически активного населения США была занята на фермах. К 2000 г. этот показатель упал до 2 %. В настоящее время в развитых странах доля человеческого труда в производстве таких сельскохозяйственных культур, как пшеница, кукуруза и хлопок, т. е. тех, культивирование которых, включая сев, уход и сбор урожая, осуществляется с применением механических средств, настолько мала, что ею можно пренебречь. Многие виды работ, связанные с выращиванием скота и птицы, также механизированы. Например, на молочных фермах широко применяются роботизированные доильные системы, а убой и переработка кур осуществляются в автоматическом режиме, поэтому выращиваемые в США куры должны быть стандартного размера.

Практика применения ручного труда сохраняется лишь в некоторых областях сельского хозяйства, главным образом связанных со сбором ценных фруктов и овощей, нуждающихся в осторожном обращении, а также с культивированием декоративных растений и цветов. Как и в случае с другими относительно рутинными видами ручного труда, до настоящего время их спасала от механизации высокая степень зависимости от способности распознавать зрительные образы и ловкости. При сборе урожая фруктов и овощей высок риск повреждения плодов; к тому же зачастую при сборе необходимо учитывать цвет и мягкость. Для машины распознавание зрительных образов – серьезная проблема: освещенность может значительно меняться, ориентация плодов в пространстве может быть разной, кроме того, они могут быть частично или полностью скрыты листвой.