Образование для образованных. 2021

скачать книгу бесплатно

Образование для образованных. 2021
Анатолий Левенчук

В учебнике даётся краткое описание 17 мыслительных практик в версии 2021 года: труд (инженера, менеджера, предпринимателя), системное мышление, экономика, методология, риторика, этика, эстетика, исследования, объяснения, логика, алгоритмика, онтология, теория понятий, теория информации, семантика, собранность, понятизация. Учебник учит планированию усиления интеллекта людей с высшим образованием. Предназначен как составителям вузовских учебных программ, так и занимающимся саморазвитием.

Образование для образованных

2021

Анатолий Левенчук

© Анатолий Левенчук, 2021

ISBN 978-5-0051-2538-5

Создано в интеллектуальной издательской системе Ridero

Предисловие. Прошивка для мозга, версия 2021 года

Вы читаете уже вторую версию книги[1 - https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/ (https://ridero.ru/books/obrazovanie_dlya_obrazovannykh/)]/курса[2 - https://system-school.ru/uptodate (https://system-school.ru/uptodate)] «Образование для образованных 2021», практически полностью переписанную по сравнению с версией 2020 года. Основная идея книги в том, что жизнь абсолютно непредсказуема в плане самых разных проектов, в которых ты себя обнаруживаешь, и даже образованные люди должны обновить своё образование, чтобы оставаться современным и быстро разбираться с каждым новым проектом.

Проверьте: есть ли у вас какая-то устаревшая уже мечта? Не пора ли её обновить, заменить на более современную? Зацикливание на достижении стратегической мечты становится в 21 веке признаком не упорства, а меднолобости и нездорового фанатизма. Будьте современным: регулярно меняйте стратегию, не цепляйтесь за прошлые мечты, смелее идите в будущее. Что будет в этом будущем, какое и в чём потребуется мастерство – непонятно. Поэтому будьте готовы к чему угодно, прежде всего к постоянной смене собственных проектных ролей. Личное стратегирование придётся делать постоянно, а не один раз в студенческие годы. Кто не меняет регулярно жизненные планы – меднолобый фанат-фундаменталист, упёртый идиот, а не цельный человек. Люди адаптивны, подстраиваются под перемены. Одна мечта на длинную жизнь бессмысленна.

Эволюция бесконечна, ваше развитие не должно сводиться к достижению единственной выбранной в молодости цели, ибо это путь не к успеху, а к вечному чувству вины от романтических и утопических идей «верности цели». Меняющие жизнь и работу изобретения (disruption technologies) ворвутся в ваши мечты сбоку и неожиданно, жить и работать каждый раз при этом придётся по-новому, и вряд ли ваша долгосрочная цель вам в этих обстоятельствах поможет. Применяйте методы стратегирования, которые разработаны транснациональными корпорациями для себя, для стратегирования собственной судьбы. В корпоративном мире стратегии тоже не пишутся одна навсегда, но постоянно меняются. Техноэволюция не дремлет, сильные стороны компаний так же приходят и уходят, как и сильные стороны людей. И каждое из этих приходящих новых умений что-то сделать будет сложнее предыдущих, это усложнение и есть развитие. Нужно бежать со всех ног, чтобы только-только остаться на месте.

Биологический мозг у гениев оказывается примерно таким же, как и у всех остальных людей (не удаётся найти каких-то особых «структур гениальности»), так что разница в интеллекте, дающая разницу в скорости освоения новых видов мастерства, определяется главным образом версией «прошивки» интеллекта, удачно полученным образованием. Интеллект ведь только отчасти врождённый. Интеллект, он же «мыслительное мастерство», можно усилить. Если нужно непрерывно адаптироваться к новым обстоятельствам, то усиление интеллекта сделает эту адаптацию легче и быстрее. Книга/курс не только объясняет, почему нельзя придумать себе островок стабильности в океане перемен (это утопия!), но и объясняет, как стать умнее, чтобы чувствовать себя уверенней при стремительных переменах.

В книге/курсе предлагается уже образованным людям пройти дополнительное обучение упорядоченному ряду фундаментальных мыслительных практик, поддерживающих друг друга (поэтому мы назвали этот ряд дисциплин интеллект-стеком, технари этот термин понимают сразу, а нетехнарям можно представить стопку/стек учебников по каждой дисциплине, причём учебники вверху стопки требуют понимания учебников внизу стопки). Вот они: труд, системное мышление, экономика, методология, риторика, этика, эстетика, исследования, объяснения, логика, алгоритмика, онтология, теория понятий, теория информации, семантика, собранность, понятизация. В книге/курсе будет краткая характеристика текущего состояния этих дисциплин, ибо практически во всех из них уже в 21 веке произошли серьёзные изменения.

Для усиления интеллекта нужно не только получить фундаментальное образование по мыслительным практикам интеллект-стека, но и «отрастить» себе экзокортекс в виде компьютеризированного ведения заметок. У человека по факту животный мозг, которому трудно удерживать внимание и трудно вспоминать. Конечно, нужно тренировать память и внимание – но у мозга есть биологический предел, выше которого не прыгнешь. Мы предлагаем другой ход: всё писать, и дальше ничего не помнить, ибо помнить будет компьютер (бумагу оставим в прошлом веке). Человек не должен бояться быть киборгом, не-киборги сейчас только дикари из джунглей. Дикарь усиливает возможности своих рук палкой-копалкой, цивилизованный человек усиливает возможности своего мозга компьютером. Не пишешь, не используешь компьютер – не думаешь!

Проблема в том, что этим дисциплинам и их повседневному применению в мышлении с использованием компьютера не учат в школе, не учат в вузе, не учат почти нигде. Образованным людям, желающим обновить прошивку интеллекта в своём мозгу до версии 2021 года, нужно хотя бы узнать об этих дисциплинах интеллект-стека и сегодняшнем прогрессе в этих дисциплинах. И ещё нужно понять, как задействовать компьютер для того, чтобы усилить свой интеллект. Вот наша книга/курс выполняет ровно эту задачу.

Каждый человек – предприниматель по отношению к себе самому. Приходится выбирать, во что инвестировать своё время, чтобы через некоторое время получить свободного времени больше, чем было инвестировано. Мы предлагаем начать инвестировать время в обучение, но не прикладным практикам, а фундаментальным. По затратам времени обучение дисциплинам интеллект-стека на каком-то кругозорном уровне будет примерно эквивалентно затратам времени на обучение бакалавра. И учиться нужно не столько на учебных проектах, сколько на рабочих. И ещё нужно много писать и моделировать в ходе то ли учёбы (нужно как-то попрактиковаться в применении материала учебных курсов), то ли работы, задачи для практики берём сразу рабочие! Никаких «учебных проектов»! Надежда в этой учебной инвестиции в будущее только на себя, остальным или всё равно, или они ничего не знают про системность развития и существование современной «прошивки» усиления интеллекта.

Ну, а дальше просто продолжать бесконечное развитие и себя, и тем самым человечества. Единственный способ спасения человечества от всех напастей (смерть, болезни, бедность, голод, холод и жара, и так далее по длинному списку) – это усилить людской и машинный интеллекты, и поумневшие люди и машины смогут решить те проблемы, которые сегодня считают неразрешимыми.

Решения большинства проблем приходят «сбоку», а не из тех отраслей, откуда сами инновации – микроволновки изобрели те, кто занимались радарами, роботами-юристами занимаются телекоммуникационные компании, такси занимаются поисковые компании, и так везде. Вы должны быть достаточно умны, чтобы и самим находить такие решения «сбоку», и понимать, что делать, когда такие решения других людей приводят к очередной нестабильности в бизнесах, с которыми вы связаны.

Если вы уже проходили какие-то курсы в Школе системного менеджмента, наша книга/курс помогут разложить всё изученное по полочкам и определиться с дальнейшими шагами по вашему образованию. Если не проходили никаких курсов, то вам будет любопытно узнать о том, чему же именно нужно учиться, и в каком порядке.

Материалы книги/курса неоднократно разбирались на методологических семинарах Школы системного менеджмента и Русского отделения INCOSE, автор несколько лет вёл одноимённый лекционный курс в Школе системного менеджмента, значительная часть материалов была предварительно опубликована в блоге автора. Многочисленные комментарии, полученные за несколько лет, позволили существенно улучшить изложение. Огромное спасибо за эти комментарии! Отдельно нужно упомянуть советы по улучшению текста от Церена Церенова, Прапион Медведевой, Ильшата Габдуллина, Анны Лубенченко, Виктора Агроскина, Георгия Башилова, Антона Климата, Ирины Парамоновой.

В книге/курсе даже в этой второй версии не решены вопросы терминологии. Так, в книге два «предпринимателя» (роль агента, занимающегося трансдисциплиной «экономика», и трудовая роль, наряду с ролями инженера и менеджера), в методологии роль «практик», но в экономике и философии для обсуждения вопросов практики говорят просто «агент» (и в тексте тоже отражена эта двойственность – агент как играющий все роли, и агент как практик в методологии). Есть большое подозрение, что методологию в интеллект-стеке нужно будет разделить на несколько поддисциплин, недостаточно внимания уделено прикладным практикам и их дисциплинам, коллективным феноменам (культура и контркультура предприятий, сообществ, цивилизации), мало внимания уделено личности в целом (ибо интеллект-стек всё-таки показан в версии, поддерживающей участие личности в разделении труда, но не в версии, в которой он помогает обустраивать личную жизнь). Часть этих вопросов будет уточнена в следующих версиях книги (равно как и исправление огромного числа опечаток, выделение всех, а не только некоторых терминов жирным шрифтом, добавка упражнений в курс для более полной проработки материала), часть будет подробней освещена в других книгах/курсах.

Решение о выпуске версии книги/курса в таком виде принималось на основании принципа release early, release often («публикуй рано, публикуй часто»), автор считает, что польза от выпуска в текущем виде существенно превышает вред от недостаточной проработки материала. А замечания и комментарии будут с благодарностью приняты и учтены в следующей версии.

Новости по поводу книги/текста появляются в чате поддержки книги/курса https://t.me/odo_course (https://t.me/odo_course), онлайн-курс с текстом книги, упражнениями и задачами – https://system-school.ru/uptodate (https://system-school.ru/uptodate)

1. Личное стратегирование: выбирайте проекты

Будущее уже здесь

Будущее уже здесь, только оно

неравномерно распределено.

    У. Гибсон

Сегодня к этому высказыванию добавляют «и ужасно дорого стоит». А когда цена на «товар/услугу из будущего» падает (часто в несколько раз за год – экспоненциальная зависимость), это будущее вдруг становится широко распространённым, то есть настоящим. А новое будущее опять уже здесь, и опять дорого стоит.

Будущее как туман: на расстоянии вытянутой руки всё прозрачно, а в трёх метрах может оказаться абсолютно невидимая стена.

Метафора тумана для будущего была предложена одним из отцов современного искусственного интеллекта Geoffrey Hinton как вполне адекватная, туман ведь имеет экспоненциальную зависимость его прозрачности от расстояния[3 - Geoffrey Hinton, The Fog of Progress, https://youtu.be/FOqMeBM3EIE (https://youtu.be/FOqMeBM3EIE)], и это основная проблема для мышления людей о будущем: человек ожидает линейного развития ситуаций, но по отношению к будущему развитие идёт по экспоненциальным законам: совсем ничего, ничего, почти ничего, и вдруг ай-ай-ай сколько и сразу потом ой-ой-ой, уже всё!

Почему будущее так неопределённо? Почему нельзя выделить один какой-то ведущий тренд, и всё подробно и точно предсказать? Почему футурологи ничего не могут толком сказать?

В мире всё со всем связано неочевидным способом, мир целостен, он системен – части его взаимодействуют, и эти взаимодействия очень трудно предсказать. Единственного ведущего изменения, определяющего будущее, нет. Все радикальные новинки приходят «сбоку» от той сферы деятельности, в которой они вносят максимальные изменения в привычный уклад. Микроволновку на кухню изобрели спецы по радарам!

Первый компьютер сделали на радиолампах в середине 20 века, хотя всё программирование уже было изобретено ещё Бэббиджем в середине 19 века[4 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Бэббидж,_Чарлз (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%91%D1%8D%D0%B1%D0%B1%D0%B8%D0%B4%D0%B6,_%D0%A7%D0%B0%D1%80%D0%BB%D0%B7)]. Триоды пришли в компьютеры «сбоку», они совсем не для этого изобретались, изобретены были ещё в 1906 году[5 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Электронная_лампа (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BB%D0%B5%D0%BA%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D0%BB%D0%B0%D0%BC%D0%BF%D0%B0)], но технология массового производства была отлажена много позже, результирующая дешевизна триодов появилась отнюдь не сразу.

Дешёвые триоды придумали использовать как элементную базу для логических цепей в компьютерах только в августе 1942 года, когда Джон Мокли[6 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Мокли,_Джон (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%BE%D0%BA%D0%BB%D0%B8,_%D0%94%D0%B6%D0%BE%D0%BD)] написал 7-страничный документ «The Use of High-Speed Vacuum Tube Devices for Calculation», в котором предлагал Электротехнической школе Мура (подразделение Пенсильванского университета) построить электронную вычислительную машину, основанную на электронных лампах. Руководство Школы работу не оценило и сдало документ в архив, где он вообще был утерян.

В апреле 1943 года Мокли по памяти восстановил документ уже для Баллистической лаборатории, он был одобрен. В проекте машина называлась «электронный дифф. анализатор» (electronic diff. analyzer). Это была уловка, чтобы новизна проекта не вызвала отторжения у военных. Все они были уже знакомы с дифференциальным анализатором, и проект в их представлении просто предлагал сделать его не механическим, а электрическим. Проект обещал, что построенный компьютер будет вычислять одну траекторию за 5 минут. Военные сказали «ОК», и выделили деньги: $61700 на первые 6 месяцев исследовательских работ. В контракте под номером W-670-ORD-4926, заключенном 5 июня 1943 года, машина называлась «Electronic Numerical Integrator» («Электронный числовой интегратор»), позднее к названию было добавлено «and Computer» («и компьютер»), в результате чего получилась знаменитая аббревиатура первого в мире универсального (то есть программируемого на самые разные вычисления) электронного компьютера ENIAC[7 - https://ru.wikipedia.org/wiki/ЭНИАК (https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%9D%D0%98%D0%90%D0%9A)]. Абсолютно засекреченный компьютер был полностью готов лишь осенью 1945 года, а первыми его программистами стали шесть девушек[8 - https://www.lifehacker.com.au/2015/11/invisible-women-the-six-human-computers-behind-the-eniac/ (https://www.lifehacker.com.au/2015/11/invisible-women-the-six-human-computers-behind-the-eniac/)].

Такая витиеватая последовательность событий в начале, середине, конце (в любом месте!) технологических революций типична. Будущее непредсказуемо: ни содержание изобретения электронного компьютера, ни время изобретения, ни место изобретения – предсказать это всё было невозможно, хотя все необходимые для изобретения компьютера идеи были хорошо известны. Зато можно было предсказать, что дальше события развивались не линейно, а экспоненциально: разработка ENIAC на вакуумных радиолампах дала старт компьютерной революции, далее компьютерная революция следовала уже экспоненциальным, «революционным» законам.

Электронные вычислительные машины оказались быстры и надёжны, в отличие от механических, пневматических и даже электрических (реле) вычислителей. Вычисления от электронных ламп перешли к транзисторам, потом к транзисторным микросхемам, а сейчас вы уже можете купить и квантовый компьютер (прямо через облако, не выходя из дома, у более чем дюжины провайдеров[9 - Вы можете заказать вычисления на квантовых компьютерах у десятка разных провайдеров, https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud-based_quantum_computing (https://en.wikipedia.org/wiki/Cloud-based_quantum_computing). Один расчёт будет стоить в 2021 году единицы долларов.]), и оптические вычисления (оптический компьютер в 2021 году тоже уже можно купить, хотя не все даже профессионалы знают об этом). Обещание вычисления одной баллистической траектории за 5 минут кажется милым и наивным, сегодня такой счёт шел бы микросекунды, но начиналось всё именно так: это было запредельно круто для 1943 года!

Будущее как бы растягивается на некоторое время:

• Оно сначала очень долго невозможно в принципе. Функция чего-то нового уже обсуждается, но конструкция ещё непонятна. Это «знаем что, но не знаем как» может длиться сотни лет, а то и тысячи (летать-то людям хотелось давно! А сумели это осуществить не так давно. Кстати, между первым полётом братьев Райт и полётом человека на Луну прошло всего 60 лет, тут тоже была экспонента). Скажем, машинный интеллект казался невозможно далёким будущим (а многим и сейчас таким кажется, хотя с его применениями люди сталкиваются ежедневно: ожидается появление «человекоподобного искусственного существа», которого никогда и не будет – машинный интеллект просто приходит в неожиданных формах).

• Затем это «будущее-в-настоящем» очень дорого стоит и его немного, то есть оно недоступно для большинства. Скажем, искусственный интеллект ещё в начале 2012 в общественном мнении был невозможным за любые деньги. Но в конце 2012 года (после победы нейронных сетей в соревновании распознавания изображений ImageNet Challenge[10 - https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet (https://en.wikipedia.org/wiki/ImageNet)]) уже было понятно, что с машинным интеллектом всё в порядке, и развитие будет быстрым. Но стоимость машинного интеллекта приемлемого качества даже сегодня запредельно высока[11 - Занятия машинным интеллектом «на фронтире» в 2020 году требовали суперкомпьютерные вычислительные мощности, это миллионы долларов: https://ailev.livejournal.com/1536283.html (https://ailev.livejournal.com/1536283.html), в 2021 году в этом плане ничего не поменялось (суперкомпьютеры на единицу мощности стали дешевле, но и их размеры выросли).]. Очень немногие компании могут себе позволить с ним работать «на фронтире».

• Наконец, оно становится уже настоящим и повсеместным, «не будущим». Новые технологии (то самое «будущее») стоят дёшево, это не роскошь. Машинный интеллект, понимающий команды с микрофона уже обыден, все разговаривают со своими телефонами и даже не удивляются, что телефон отвечает не жестяным голосом робота, а нормальным голосом с человеческими интонациями, да ещё показывает картинку говорящего с вами никогда не существовавшего человека, робота-аватара. Будущим считают уже что-то другое, а не эту повседневность, которая ещё вчера была далёкой мечтой. Будущее – как стена тумана, отходящая с каждым шагом. Как горизонт, ускользающий при быстром к нему движении.

До сих пор принято мечтать о том, что будет в 21 веке – в будущем. Но мы давно уже в этом будущем, уже прошёл 21% от 21 века!

Подрыв подо всей цивилизацией сразу

Disruption technologies принято переводить как подрывные технологии[12 - В отличие от breakthrough technologies, прорывных технологий, которые означают просто новинки, «то, чего раньше нельзя было сделать, и вот получилось».] – это такие технологии, которые закрывают одни отрасли и открывают другие. Типичная такая цепочка – это телеграф, который был подорван технологией проводного телефона, который был подорван технологией сотового телефона, который был подорван технологией смартфона, и дальше через чаты происходит возврат к телеграфу, а звонки всё больше групповые видеозвонки. Виниловые пластинки стали CD-дисками, а потом и вовсе в сетевые музыкальные сервисы. Гибкие магнитные диски появились, уступили место «флешкам» буквально на несколько лет, а затем и флешки исчезли из употребления, данные передаются через облачные сервисы.

Каждый такой «подрыв» – это исчезновение одних массовых видов работ, требующих мастерства в уходящей технологии и приход новых видов работ, требующих мастерства в приходящей технологии. Десятки и сотни тысяч людей, а то и миллионы занятых в подорванных технологиях вынуждены были переучиваться. Сейчас это происходит с нарастающим масштабом, и увеличивающейся скоростью.

Кто помнит извозчиков? Буквально за 13 лет с 1900 по 1913 год гужевой транспорт в Нью-Йорке был заменён автоперевозками, с чего Tony Seba и начинает свою серию презентаций в 2014 году[13 - Версия доклада 2018 года (видео 37 минут): https://youtu.be/KVm74yE0aUE (https://youtu.be/KVm74yE0aUE), пересказ доклада 2016 года по-русски: http://tv2.today/TV2Old/Budushchee-uzhe-nastupilo-lekciya-andreya-pozdnyakova-0 (http://tv2.today/TV2Old/Budushchee-uzhe-nastupilo-lekciya-andreya-pozdnyakova-0)], которую потом он повторял и уточнял вплоть до 2020 года, когда тренд с электромобилями стал уже всем очевиден[14 - А в 2021 году переключился на изменения в энергетике, они не менее драматические: на наших глазах стремительно исчезают угольные электростанции, шахтёры остаются без работы! Вот его видео: https://www.youtube.com/user/tonyseba/videos (https://www.youtube.com/user/tonyseba/videos)]. Но это в мегаполисе, в Нью-Йорке. А в целом по США с 1910 по 1920 за десять лет число пассажиро-километров была поднято с 11% до 81%. Для этого была построена автомобильная промышленность, развёрнуты производство бензина и сеть автозаправок – и это в то время, когда страна отвлекала ресурсы на участие в первой мировой войне.

Такие же истории можно рассказывать о секретарях-машинистках и машинописных бюро. Об операторах ЭВМ в эпоху мейнфреймов. Веб-мастера на старте интернета просуществовали буквально несколько лет. Из массовых профессий буквально сейчас стремительно уходит профессия кассира, магазины без кассы в мире уже появились и потихоньку распространяются, одновременно безналичные расчёты резко сократили затраты времени нынешних кассиров – и людей на кассе теперь нужно меньше при сравнимой длине к ним очереди.

Можно ли назвать занятость, приходящую и уходящую на несколько лет «профессией»? Нет, нельзя. Это просто «занятость», практикование какого-то мастерства. В долгой жизни можно стать мастером во многих деятельностях, но необязательно каждый вид своего мастерства называть «профессией».

Все эти технологические подрывы и связанные с ними сценарии вынужденного переучивания миллионов людей, вызваны одной и той же причиной: экономикой экспоненциальных технологий.

В экспоненциальных технологиях цена технологии нелинейно (в полтора-два раза за год) падает. Поскольку цена падает по экспоненте, эту технологию начинают покупать в больших масштабах. Распространённость новой технологии следует закону S-образной кривой, в которой есть участок буквально взрывного, экспоненциального роста – а потом просто становится некому продавать, все уже имеют эту технологию. Но тут обязательно появляется новый «неожиданный» подрыв – и всё повторяется: сначала дорого и у немногих, потом очень дёшево, и у всех. Так что кривая падения цены – экспонента, а кривая распространения технологии – логистическая, она же S-curve (Рис. 1).

Ничего линейного в будущем нет, это цепочка неожиданных экспоненциальных подрывов – и в каждом таком подрыве есть период с «ничего вроде не происходит» с последующим периодом «неожиданно всё стремительно». Вкладываться в устаревшую технологию становится неправильно по чисто экономическим соображениям, и происходит шаг развития – переход к новой технологии, у которой совершенно другой потенциал развития (Рис. 2).

Рис. 1

Рис. 2

Главное тут то, что самые разные «экспоненциальные технологии», каждая с каким-то своим «законом» (то есть коэффициентом к экспоненте, чаще всего этот «закон» называют по имени инженера, определившего этот коэффициент) кратного падения цены за год складываются вместе в одной результирующей технологии, и в этот момент начинается подрыв: эта технология стремительно распространяется, её использование в силу дешевизны вырастает кратно в год.

На картинке показана скорость распространения новых технологий. Видно, что чем позже появляется технология, тем быстрей она распространяется. Первый успешный смартфон (iPhone) появился в 2007 году, всего 14 лет назад. Первый планшет (iPad) – в 2010 году, всего одиннадцать лет назад.

Почему iPhone появился в 2007 году и имел сразу такой успех? Потому что в этом продукте сошлись множество других экспоненциальных технологий: экспоненциально падала стоимость транзистора в чипе (закон Мура), бита во внешней памяти (закон Кридера), числа пикселей в матрице камеры (закон Хенди), передачи данных (закон Баттера), а ещё сенсорный экран, литий-ионные аккумуляторы, GPS и датчики акселерометра. И когда всё это стало достаточно дешёвым и слиплось в один продукт за $600, он «взлетел». Помним, что Apple пыталась запустить до iPhone абсолютно инновационный наладонный компьютер Newton, это был 1993 год[15 - https://ru.wikipedia.org/wiki/Apple_Newton (https://ru.wikipedia.org/wiki/Apple_Newton)]. И ничего не получилось: технологии были ещё не готовы, они уже все были в наличии, но слишком дорого стоили. И речь идёт о продуктах, в которых этих разных стремительно дешевеющих технологий много. В какой-то момент цена самых разных составляющих падает в разы, стоимость самого сложного продукта падает (неожиданно для всех) в разы – и он мгновенно разлетается по планете.

Через пару лет после появления смартфона в 2009 году появился Uber, он предложил бизнес-модель заказа такси с использованием смартфона и облачных вычислений, и через 7 лет (в 2016 году) число заказов через Uber стало больше, чем во всех таксомоторных парках США. Через 8 лет (в 2017 году) Uber и Lyft с начального нуля получили 20% от всего объёма перевозок (в милях) в таких городах, как Сан-Франциско и Нью-Йорк. А в декабре 2020 Uber продал своё подразделение автопилотируемых автомобилей[16 - https://www.bbc.com/news/business-55224462 (https://www.bbc.com/news/business-55224462)] – там уже несколько лет ожидалось экспоненциальное развитие, но его не случилось! Самоуправляемые автомобили находятся пока на начальной стадии S-образной кривой. А потом? А потом, через несколько лет будет традиционное – «ах, когда же это всё успело произойти?!». Разговоры вдруг станут реальностью, и ключевое тут будет слово «вдруг».

Эти нелинейности и неожиданности моментов использования одних технологий в составе других и последующего стремительного распространения появляются за счёт чисто экономических причин: экспоненциального падения стоимости новаций, и массовых закупок вдруг «внезапно» подешевевшей технологической роскоши. Тут нет никаких «планов развития инноваций» от правительств, или ещё каких-то других конспиративных теорий, реализации чьих-то долгосрочных планов. Кто мог предсказать появление смартфонов и дата-центров по приемлемой для широких масс цене? Кто мог без этих дешёвых смартфонов и дешёвых дата-центров сделать аналог Uber?

Никакие эксперты не в состоянии предсказать будущее: каждая из технологий неочевидным образом снижает цены и делает доступными огромному количеству людей те технологии, в состав которых они входят. А если и не снижается цена, то при той же цене можно получить характеристику в разы лучше. Пять лет назад за $2000 можно было купить ноутбук с 8Gb памяти, 4 ядрами процессора и FullHD дисплеем. Сегодня за ту же сумму можно купить ноутбук с 32Gb памяти, 8 ядрами процессора и 4К дисплеем. И ещё там будет 1Tb твёрдотельный «диск» (который уже давно не диск!). Такие ноутбуки, какие были 5 лет назад, стоят $1000, вдвое дешевле, а то и меньше. «Вдвое за пару лет» гласит закон Мура по поводу числа транзисторов на микросхеме – это начальник службы исследований и разработки компании Fairchild Semiconductor Гордон Мур сформулировал ещё в 1975 году, он предположил тогда, что так будет ещё лет десять. Но это было 46 лет назад! Сейчас скорость падения цены по закону Мура немного уменьшилась, но закон до сих пор продолжает действовать. И даже «вдвое за четыре года» вместо «вдвое за два года» – это тоже экспонента, и это тоже очень быстро!

Ниже представлены «экспоненциальные технологии», которые Тони Себа отслеживал по состоянию на конец 2019 года, и которые повлияют на образ жизни и занятость, связанные с транспортом, энергетикой, строительством и огромным числом других сфер деятельности.

Этот список не очень поменялся за пару лет, и он очень похож по составу на самые разные другие подобные списки технологий. Все такие технологии следуют чему-то типа закона Мура в полупроводниковой промышленности, то есть цена на них существенно падает ежегодно, и сочетаются они в продуктах и услугах причудливым и неочевидным способом. И когда появляется продукт или сервис с их использованием, он распространяется по миру со скоростью пожара – ибо стоит дёшево.

Это распространение можно очень приблизительно разделить на следующие стадии[17 - https://arxiv.org/abs/1905.13178 (https://arxiv.org/abs/1905.13178)]:

• стандартизация (standardization, возникновение промышленных стандартов, позволяющих организовать встраивание новой технологии во внешние системы). Если вы обнаружили перспективную технологию, в которой ещё нет стандартов, то вам повезло: вы близки к началу её распространения.

• удобство использования (usability, обеспечение удобного интерфейса к технологии, иногда речь идёт о «ключевом приложении», killer application)

• переход в массовое потребление (сonsumerization)

• переход в инфраструктуру (foundationalization, изо всех утюгов, «потребление незаметно»).

В компьютерах сначала появились открытые архитектуры (стандартизация), затем графические интерфейсы (удобство использования), потом они стали потребительским товаром (iPhone и магазин приложений), а теперь основной компьютинг идёт вообще в инфраструктурных организациях – дата-центрах. Интернет начался со стандарта HTML (стандартизация), затем появился удобное его использование (разделение оформления и содержания страниц через стилевые описания CSS), затем появились социальные сети, а сейчас по факту интернет стал основой для большинства рабочих, промышленных и торговых коммуникаций. В AI стандарты уже появились (например, ONNX[18 - https://onnx.ai/ (https://onnx.ai/)]), удобство использования – это голосовые и чат-интерфейсы, это пока только появляется, так что ещё ждём перехода к массовому использованию (по аналогии с интернетом это может быть ситуация, в которой AI создаются самими пользователями, а не специалистами), и некоторое время ещё нужно ждать до инфраструктурности.

Эти все этапы довольно быстро пробегаются самыми разными технологиями.

Пример подрыва: электромобили уже сейчас дешевле бензиновых автомобилей

В своих презентациях (последняя по транспорту – 22 апреля 2020 года[19 - https://www.youtube.com/watch?v=O-kbzfWzvSI (https://www.youtube.com/watch?v=O-kbzfWzvSI)]) Tony Seba рассказывает, что по итогам «чистого подрыва» с 2025 года (это уже через 4 года) все новые автомобили будут электрическими. Jensen Huang (CEO компании NVIDIA) выпустил в 2021 году автомобильный компьютер Orin (по факту это стандартизация автомобильного компьютинга), который может обеспечить необходимую вычислительную мощность для полностью автономного (роботакси, высший уровень автономности 5) безопасного вождения, в 2022 году на его основе уже будут выпускаться автомобили[20 - https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/14/drive-platform-nvidia-ampere-architecture/ (https://blogs.nvidia.com/blog/2020/05/14/drive-platform-nvidia-ampere-architecture/), https://blogs.nvidia.com/blog/2021/04/12/volvo-cars-extends-partnership-nvidia-drive-orin/ (https://blogs.nvidia.com/blog/2021/04/12/volvo-cars-extends-partnership-nvidia-drive-orin/)]. Новые электромобили будут беспилотными, им не потребуются водители. Удобство использования технологии нейронных сетей: автомобиль без водителя как ключевое приложение.

Уже сегодня несколько китайских производителей имеют электромобили со стоимостью до $30тыс. при батарее с дальностью поездки от 300 километров. В 2021 году стоимость бензинового и электрического автомобилей из расчёта жизненного цикла на километр пробега сравнялись. Переход на электромобили стал чисто экономическим решением, например в расчёте на три года владения автомобилем и 12тыс. миль пробега ежегодно в UK нужно будет платить за электромобиль 67 пенсов за милю, а за бензиновый автомобиль 74 пенса за милю, это уже сегодня[21 - https://www.buyacar.co.uk/cars/economical-cars/electric-cars/650/cost-of-running-an-electric-car (https://www.buyacar.co.uk/cars/economical-cars/electric-cars/650/cost-of-running-an-electric-car)]. Через пару лет разница будет настолько ощутима, что бензиновые автомобили просто перестанут покупать даже «по привычке».

А дальше будут нелинейные эффекты от сочетания быстро проходящих свои стадии развития технологий: обычный легковой автомобиль 96% времени простаивает, и только 4% времени находится в движении. Автономный электромобиль, предоставляемый как сервис по вызову такси, будет в работе весь день. Иметь собственный автомобиль станет невыгодным. Стоимость поездки резко упадёт, и можно будет покупать абонемент на поездки за цену существенно меньшую, чем стоимость обслуживания и страховки собственного автомобиля. Это уже происходит с сервисами car sharing (аренда автомобиля на одну поездку, при этом ты сам его ведёшь) в крупных городах.

Меньше автомобилей обслужат больше жителей, и они не будут долго стоять. 80% парковочного места освободятся. Они экономичны, и нефти для автомобилей потребуется меньше, цена нефти резко упадёт, этому помогает ещё и солнечная энергетика плюс наличие дешёвых аккумуляторных батарей (а дешевизна аккумуляторов объясняется в том числе и тем, что они нужны прежде всего для электромобилей, но и их с удовольствием используют и для солнечных и ветровых электростанций).

Там будет и много других чудесных следствий – но тут главное в скорости, с какой изменится мир уже в ближайшее время. Точка перегиба S-образной кривой автономного электротранспорта на быстрый взлёт – как раз 2021 год, до нынешнего года изменения были практически незаметны, а после – неизбежно стремительны. В 2030 году автомобили с бензиновым двигателем будут как гужевой транспорт в 1930 году. Для этого не хватает только инфраструктуры «электрозаправок», но она появляется очень быстро, у всех ведущих автопроизводителей есть планы на этот счёт.

И переход на электромобили – это не единственный тренд, который изменит городской транспорт. Удалённая работа больше не считается чем-то неправильным (и дело тут даже не в экспериментах на живых людях, которые провели правительства всех стран в 2020 году, пандемия ковида просто немного ускорила ход событий в этой сфере). Сервисы доставки продемонстрировали, что они реально экономят время на походы в магазины, а доставка необязательно через пять лет будет делаться людьми. Электросамокаты стали массовыми буквально за пять лет, они порождение того же тренда на экспоненциальное уменьшение цены батарей и доступность безналичных расчётов через смартфоны.

Мир неузнаваемо изменится за ближайшие десять лет, и продолжит меняться так же быстро и дальше. Бояться этого не нужно, нужно радоваться. Человечество за это время станет:

• более здорово

• более сыто

• более недовольно происходящим, ибо кто был никем, тот станет всем, и наоборот.

Вывод: менять работу и образ жизни придётся практически всем, а то и по нескольку раз за десяток лет.

Роботы заберут работу? Нет!

Учитываем, что на первом месте отслеживаемых Tony Seba экспоненциальных подрывных технологий – машинный интеллект. Он занимает особое положение, потому как он может быть направлен на улучшение самого себя, «компьютерные программы, которые пишут компьютерные программы».

Tony Seba считал ещё в 2019 году, что развитие машинного интеллекта не экспоненциально, а гиперэкспоненциально. Похоже, что он прав. Использован машинный интеллект может быть так же, как и любой человеческий интеллект: везде, где используется интеллект людей. Интеллект универсален, нет закрытых от него сфер. Как эта гиперэкспоненциальная подрывная технология повлияет на мир, предсказать нельзя – как нельзя предсказать, как именно повлияет на мир интеллект естественный. Это покрыто туманом будущего.

Изменения в мире произойдут стремительно, и в 2030 году, уже через девять лет (вам сколько в этот момент будет лет?) 400—800 млн. нынешних рабочих мест будут автоматизированы, труд на этих местах существенно изменится (читай: «исчезнет в его текущем виде»). Это древний отчёт 2017 года от McKinsey, и как раз по поводу таких отчётов Tony Seba предупреждает в своих презентациях и книгах, что они недооценивают масштабы перемен в разы из-за неучёта экспоненциального характера затрагиваемых ими технологий: автоматизация к 2030 году коснётся миллиардов рабочих мест. То, что сейчас говорят «цифровая трансформация», а иногда и «гиперавтоматизация», ничего не меняет: это всё маркетинговые замены термина, но суть дела остаётся: человеческий труд заменяется машинным, как физический труд, так и умственный.

Почему применяют роботов, а не людей? Часто не потому, что роботы не болеют, не уходят в отпуск, не спят, а работают быстрее. Нет, роботы работают лучше, чем люди – или делают недостижимое людьми (быстрее, точнее, меньше ошибок), плюс меньше отвлечений при решении рутинных задач и отсутствует время для отдыха.

Так, с января 2019 в Walmart вместо уборщиков вышли 360 роботов фирмы BrainOS, в апреле к ним добавили ещё 1500. Эти роботы убирают лучше и быстрее, управляя обычными уборочными машинами, плюс их не нужно часто нанимать и дополнительно учить (среди уборщиков в год меняется от 30% до 100% персонала. И всех этих новеньких нужно найти, нанять, обучить – с роботами этого не нужно, их покупка, ввод в эксплуатацию и настройка занимают меньше времени). Чтобы покупатели не катались на этих машинах, место водителя на них отгораживают жёлтыми ленточками[22 - https://www.braincorp.com/newsroom/brain-corp-to-expand-ai-services-in-retail-industry (https://www.braincorp.com/newsroom/brain-corp-to-expand-ai-services-in-retail-industry)]. И это даже не единственное использование роботов в магазинах, сами магазины становятся роботами (из них исчезают в том числе и кассиры, контролем наличия товара на полках занимаются роботы, и всё остальное тоже переходит к роботам)[23 - https://www.roboticsbusinessreview.com/opinion/robots-will-transform-retail-operations-in-2021-heres-why-how/ (https://www.roboticsbusinessreview.com/opinion/robots-will-transform-retail-operations-in-2021-heres-why-how/)].

Это нормально, этого не нужно бояться. Ещё недавно 90% людей были заняты сельским хозяйством, а сегодня – именно благодаря машинам – осталось всего 3% «крестьян» (хотя работников современных ферм меньше можно назвать «крестьянами», они больше похожи на заводских работников по стилю их жизни и виду занятий).

Несмотря на это, все высвободившиеся из сельского хозяйства люди оказались заняты, даже с учётом того, что число людей на земле сильно подросло! Более того, и пролетариата, заводских рабочих, сегодня тоже не так много, как ещё полвека назад! А бедность, тем не менее, существенно в планетарных масштабах уменьшилась.

Основная ошибка рассуждений на тему «роботы отберут работу» в том, что количество работы в мире не константа, постоянно появляется новая работа по мере вовлечения в деятельность людей всё новых ресурсов и бесконечного развития технологий. Все эти заявления «роботы заберут работу у людей» – пугалки из ненаучной фантастики, фэнтези. Люди (а через некоторое время люди с машинами) придумывают себе и машинам всё новые и новые занятия вместо тех, от которых их освободили машины, сумма труда в мире с распространением каждой подрывной технологии только растёт. И прежде всего уходит самый тяжёлый, неблагодарный, опасный труд.

Есть ещё и резерв увеличения свободного времени, которое можно потратить и на просто отдых, и на развитие/образование: люди радуются, а не печалятся, что «электричество и машины отняли работу». Одну работу отняли, пять других дали!

Этот тренд на сокращение рабочих часов для нормальной жизни проявляется и в росте свободной занятости (freelance, gig economy, platform economy[24 - https://en.wikipedia.org/wiki/Gig_worker (https://en.wikipedia.org/wiki/Gig_worker)]) с использованием для поиска работы онлайн-платформ для самых разных видов мастерства. Есть даже платформы для оплаты меценатами чьих-то хобби (patronization). Если ты мастер в каком-то хобби, то тебе за это могут заплатить! Хобби и работа постепенно теряют чёткую границу между ними.

Тем не менее, автоматизация гарантирует вам частую смену работы: вам не удастся много и долго заниматься в жизни одним и тем же делом, это уже точно невозможно! Старая работа будет существовать некоторое время, а затем «неожиданно» подрываться и исчезать по самым разным причинам, поэтому вам нужно будет постоянно задействовать своё умение делать что-то новое. Вам нужно будет регулярно вписываться в новые проекты. Если вы этого не умеете, то придётся научиться.

Инновации: всегда сбоку

Проблема с непредсказуемостью будущего в том, что все подрывные инновации приходят не из тех отраслей, где они появляются – поэтому-то их и невозможно отследить. Микроволновку изобрели спецы по радарам, а не производители мясорубок и холодильников. Компьютер на радиолампах радиоэлектронщики, а не математики. Самолёт – владельцы мотоциклетной мастерской братья Райт[25 - https://en.wikipedia.org/wiki/Wright_brothers (https://en.wikipedia.org/wiki/Wright_brothers) – и дело даже не в том, что они догадались поставить на самолёт лёгкий мотоциклетный двигатель, изготовленный в их мастерской. Они придумали проводить эксперименты в аэродинамической трубе, а ещё придумали систему управления самолёта по трём осям воздушными рулями. Но они не были «профессиональными авиаторами»!]. Роботами-юристами начали торговать в России провайдеры сотовой связи МТС и Мегафон[26 - Мегафон – https://www.cnews.ru/news/top/2020-01-29_novyj_servis_megafona (https://www.cnews.ru/news/top/2020-01-29_novyj_servis_megafona), МТС – https://rb.ru/news/mts-norma/ (https://rb.ru/news/mts-norma/).]. Рынок такси взрывает не только Uber, но в России это Яндекс. такси (в России Uber и Яндекс уже слились вместе)[27 - https://www.rbc.ru/technology_and_media/07/02/2018/5a7b20d29a79473903543eaa (https://www.rbc.ru/technology_and_media/07/02/2018/5a7b20d29a79473903543eaa)]. Сбербанк уже торгует музыкой[28 - Сервис «Сбер-звук», https://sber-zvuk.com/ (https://sber-zvuk.com/)], и он уже не «банк», а просто «Сбер».

Откуда придёт подрыв вашей текущей занятости – непонятно, но чаще всего это будут «пришельцы со стороны». Своих-то конкурентов вы отслеживаете, но что делать с тем, когда самые сильные конкуренты появляются стремительно «из ниоткуда»? Их не отследить, это нельзя спланировать.

Экспоненциальные технологии делают эти подрывы стремительными. Вот пример вычислительной оптики:

На рисунке[29 - http://www.macdigger.ru/iphone-ipod/iphone-7-plus-protiv-zerkalki-canon-semka-fotografij-s-effektom-boke.html (http://www.macdigger.ru/iphone-ipod/iphone-7-plus-protiv-zerkalki-canon-semka-fotografij-s-effektom-boke.html)] один из снимков сделан в сентябре 2016 году смартфоном iPhone 7 Plus, а другой – камерой-зеркалкой с большим объективом EOS650D. Вы можете угадать, какой снимок чем был сделан? Левый – смартфоном, правый – зеркалкой.

До сентября 2016 года было принято считать, что позиции производителей больших фотоаппаратов хорошо защищены законами физики: эффект bokeh[30 - https://en.wikipedia.org/wiki/Bokeh (https://en.wikipedia.org/wiki/Bokeh)] красивого размытия фона при чёткой фигуре на переднем плане мог проявляться только на фотоаппаратах с большими объективами.