Якими будуть роботи майбутнього? Чого чекати від співпраці розробників людиноподібних роботів та алгоритмів ШІ? Чи отримає ШІ тіло?
Після карколомного успіху ChatGPT від Open AI та інших успішних проектів у галузі розробок алгоритмів ШІ та машинного навчання все більше експертів замислюються саме над цим питанням.
Людиноподібні роботи завжди привертали увагу не тільки режисерів науково-фантастичних фільмів, але й інженерів та розробників. Людство бажало знайти собі штучного помічника – робота, який би допомагав у всьому, виконував важку та брудну роботу. І при цьому був слухняним та розумним.
Я не буду переказувати тут сюжети науково-фантастичних фільмів, в яких роботи по-різному себе поводили, інколи стаючи друзями та помічниками людини, а інколи становили загрозу людству. Про знаменитий Skynet годі й згадувати.
Ідея написати цю статтю в мене виникла після перегляду галузевого заходу “Imagination in Action”, про який мало хто писав і говорив. Саме на цьому заході інколи формується майбутнє у сфері розробок ШІ. Отже, про все по черзі.
Теж цікаво: Найкращі інструменти на основі штучного інтелекту
Галузевий захід “Imagination in Action”
13 квітня 2023 року. Триває галузевий захід “Imagination in Action”, організований одним із найкращих університетів світу – Массачусетським технологічним інститутом. Конференц-центр Samberg у Бостоні тріщить по швах від ентузіастів нових технологій. Стільців на всіх не вистачило. Багато відвідувачів стоять уздовж стін або сидять на сходах аудиторії. Всі чекають одного виступу. Зірка шоу — Сем Альтман, висхідна зірка у світі технологій.
Глава компанії OpenAI, чия мовна модель штучного інтелекту ChatGPT згадується поряд з головними новаторськими технологіями, такими як смартфон чи Інтернет. Важко судити, чи десятиліття поспіль це все ще буде вважатися таким важливим кроком у розвитку людства, але зараз ця тема домінує у світі технологій. Більше того, стартап, відомий поки що лише фахівцям, змусив великих технологічних монстрів, таких як Google чи Microsoft, зробити нервові кроки та включитися в гонку за створення найкращого штучного інтелекту.
І ось довгоочікуваний виступ Сема Альтмана. Всі, затамувавши подих, чекають на щось нове і неймовірне від довгоочікуваного гостя. А він під час зв’язку з учасниками через Zoom, вирішив цього разу здивувати. Сем Альтман заявив, що в майбутньому розмір мовної моделі не матиме великого значення. “Ми підходимо до кінця ери побудови гігантських мовних моделей”, — сказав він, додавши, що OpenAI продовжуватиме покращувати їх та використовувати іншими способами.
Що саме розробляють в Open AI? Сем Альтман цього поки не розкриває, але, схоже, сказав він ці слова не випадково. Дійсно, здається, ключовим є не те, щоб мовні моделі набували все більших і більших розмірів і заповнювалися все більшою кількістю даних, а те, щоб вони вміло використовувалися. А як це зробити, мабуть, уже очевидно. Буквально за два дні до цього OpenAI оприлюднив інформацію про те, що працює над гуманоїдним двоногим роботом, який стане “фізичним тілом” для штучного інтелекту.
Цікаво також: Щоденник сварливого старого ґіка: Bing vs Google
Мрії про роботів
Мрії про людиноподібних роботів ми чуємо від OpenAI не вперше. Кілька років тому компанія вклала значні кошти у дослідження в цій галузі. Вона навіть розробила роботизовану руку, яка могла скласти кубик Рубіка. Довгостроковою метою цього проекту було створити робота “загального призначення”, здатного розуміти природну мову та взаємодіяти з людьми. Тоді компанія OpenAI зазнала серйозної невдачі. Через кілька років роботи були припинені через відсутність даних, які дозволили б здійснити цю мрію. А кафедру внутрішньої робототехніки ліквідували у 2021 році. Здавалося, що все марно і не варто уваги, але…
Однак зтепер ситуація змінилася. У компанії зовсім інші ресурси, як щодо самих даних, так і фінансові. На цьому шляху OpenAI стала платформою, що розвивається найшвидше в історії. І Microsoft вклала в її розробки мільярд доларів. Такого фарту годі й чекати. Крім того, його дослідники виявили, що потужну мовну модель, яку вони розробили, можна успішно використовувати для керування дронами чи роботами. Тому, коли OpenAI оголосила, що інвестує в норвезький стартап 1X Technologies, який займається створенням людиноподібних роботів, це сприйняли як повернення до старих надзвичайно амбітних планів і мрій. До мрій створити машину, яка може виконувати майже будь-яке завдання краще, ніж людина.
Інвестиції в 1X Technologies покликані створити робота під назвою Neo, який, як зазначено, має дозволити штучному інтелекту прийняти форму людського тіла. Машина, оснащена “алгоритмічним мозком” на основі ChatGPT, має стати робочою силою, яка підтримуватиме або замінюватиме людину у виконанні якоїсь особливо обтяжливої чи небезпечної роботи, наприклад, на висоті, або при контакті з небезпечними речовинами.
Перші результати будуть відомі вже наприкінці цього літа. І хоча все схоже на історію з науково-фантастичного фільму, тим паче, що обидві компанії дуже скупі на інформацію та мало що розкривають, це розпалює фантазії, які можна порівняти з золотою лихоманкою. Безсумнівно, той, хто першим представить робота, здатного самостійно виконувати якусь роботу або допомагати з нею людині, зможе розраховувати на неймовірні прибутки. Зараз це розуміють усі учасники перегонів.
Читайте також: Від CUDA до ШІ: секрети успіху NVIDIA
Роботизовані перегони
Звичайно, не тільки OpenAI хоче бути “царем гори” у цій сфері і отримати надприбутки. Багато компаній і стартапів працюють над різними типами роботів. Однак цей крок сприймається багатьма як виклик найбагатшій людині світу Ілону Маску. У Tesla він працює не тільки над автономними автомобілями, а й над власним роботом Optimus.
Останнім часом багато говориться про його плани створити стартап під назвою X.AI, який би конкурував з OpenAI. Я писав про TruthGPT, тому не будемо тут багато про це говорити. Лише зауважу, що мільярдер уже наймає найкращих дослідників, шукає інвесторів і купує обладнання, необхідне для розробки мовної моделі, щоб, принаймні офіційно, побудувати технологію, яка повинна бути безпечною і не становити загрози суспільству. Хоча, знаючи характер Маска, у ці заяви важко повірити.
Для Маска це не перша інвестиція у штучний інтелект. Понад десять років тому він вклав багато грошей у DeepMind, британський стартап, який мав створити машину, здатну робити все те, що може робити людський мозок. Однак менш ніж через чотири роки компанію придбала Google за $650 млн.
Приблизно в той же час, про що, можливо, не всі пам’ятають, Маск став одним із співзасновників OpenAI. Однак коли згодом вона перестала діяти як непрофільна організація, він пішов розчарований. Але за рішенням стояло щось інше, очевидно, конфлікт інтересів, адже Маск на той момент створював власний проект штучного інтелекту в Tesla, який мав дозволити розробку технологій для підтримки водіїв автомобілів. І для цього проекту мільярдер купив одного з ключових інженерів з OpenAI.
Отже, Маск зараз поводить себе дещо дивно, хоча й прогнозовано. Він критикує OpenAI і застерігає від ризиків, пов’язаних зі штучним інтелектом, але в той же час будує його сам. Він застерігає від роботів, керованих штучним інтелектом, оскільки вони можуть “забирати роботу в людей” і, перш за все, створення таких роботів матиме “жахливі наслідки”, як у фільмі “Термінатор”. У той же час він продає безпілотні автомобілі, які вже стали причиною низки смертельних аварій. Такому ставленню є чітке пояснення: Маск не хоче випасти з перегонів, коли ставки настільки високі. Навіть якщо це дещо суперечить тому, що він особисто думає про штучний інтелект.
Звичайно, у цих перегонах OpenAI та Ілон Маск не єдині. У змаганнях беруть участь й інші компанії, наприклад, Boston Dynamics. Їх роботи час від часу з’являються на різних технологічних виставках та шоу і вражають своєю спритністю, силою та мобільністю. Є ще стартап Figure, який працює над людиноподібним роботом Figure 01. Потім є Agility Robotics, який вже деякий час працює над роботами з ногами, а нещодавно продемонстрував такого, який навіть ходив.
Компанія Boston Dynamics, відома своїми роботами Atlas, які показують, наскільки величезними можуть бути мобільні можливості машин, наскільки вони можуть бути схожими на нас, на людей. Інтернет-користувачі всього світу в захваті від оприлюднених в мережі роликів, де можна побачити, наприклад, людиноподібних роботів, що танцюють. Проблема в тому, що ці машини шалено дорогі (до кількох мільйонів доларів), а експерти зазначають, що їм бракує програмного забезпечення, яке зробило б їх корисними. Однак, здається, тепер цю прогалину можна заповнити.
За компанією Figure AI стоїть Джеррі Пратт, досвідчений вчений з Інституту людського та машинного пізнання у Флориді. Зараз він є співзасновником стартапу, який створює гуманоїдного робота, призначеного для роботи на складі. Головне, що його ідею підтримують інвестори, які вже вклали в Figure AI $70 млн.
Машина, розроблена Figure AI, робить свої перші кроки в приміщеннях, призначених для складів. Це ключове завдання, тому що гуманоїдного робота саме в таких місцях і передбачається використовувати. Це рішення сьогодні набагато реальніше, ніж десять років тому, оскільки розвиток машинного навчання значно полегшив машинам здатність орієнтуватися в складних середовищах і виконувати складні завдання, такі як захоплення предметів або підйом по сходах.
Крім того, завдяки розвитку електромобілів ми маємо дуже потужні батареї, які необхідні для створення роботів, адже їм потрібна величезна кількість енергії, щоб рухатися швидко, динамічно та мати можливість балансувати, наприклад, у разі ковзання. Люди швидко реагують на такі ситуації, але роботи також стають кращими. Важливо, що машина, розроблена FigureAI, має бути не дорожчою за автомобіль, а це зробить її надзвичайно привабливою для багатьох підприємств.
Третя компанія — Agility Robotics, створює робота-гуманоїда, але вона обрала дещо інший напрямок. Її машини матимуть дві ноги, як люди, але не намагатимуться копіювати механізми руху людських ніг. Вони виглядають так, ніби розробники надихалися рухами і виглядом птахів. Результати, оприлюднені нещодавно, вражають.
Під час демонстрації машина Agility Robotics вразила виконанням обов’язків працівника складу. Вона легко підбирала тару з полиць і ставила її на конвеєр. А представники компанії запевняли, що її роботи можуть долати сходи, пандуси і пересуватися нестійкою поверхнею землі, згинатися або тягнутися вгору під час роботи і навіть протискатися у вузькі місця.
Читайте також: Чи є майбутнє у TruthGPT від Ілона Маска?
Технологічні гіганти теж не здаються
В конкурсі беруть участь і великі технологічні корпорації, які теж мріють створювати роботів.
Alphabet, материнська компанія Google, працює над роботом, який на базі мовної моделі PaLM уже може виконувати прості команди. Наприклад, принести щось перекусити або витерти розлитий на підлогу сік.
Meta, компанія Марка Цукерберга, використовує робота Spot від Boston Dynamics для розробки технології, яка дозволяє машинам самостійно вчитися орієнтуватися у світі, який вони бачать. Усе це без необхідності створювати обширне програмне забезпечення, яке пояснює, як виглядає цей світ і з чого він складається.
А Amazon вже продає Astro, автономного робота на колесах. Його можливості поки що досить обмежені. Astro допоможе вам керувати домашніми пристроями, здійснювати відеодзвінки, слухати улюблену музику або стежити за домом, але, здається, це лише перший крок.
Гігант електронної комерції також інвестував у згадану вище компанію Agility Robotics. І не можна забувати, що на його складах вже працює понад півмільйона роботизованих одиниць під назвою Proteus, які, хоч і не схожі на людей, виконують аналогічну роботу в центрах сортування посилок і центрах розподілу.
Цікаво також: Що таке мережі 6G і для чого вони потрібні?
Наближається прорив
Ця гонка показує, що, як зазначив журнал Wired, сфера робототехніки наближається до гігантського прориву. Ніхто не знає, коли це станеться, але безсумнівно, що розробка гуманоїдного робота на основі штучного інтелекту, який буде готовий допомогти або замінити людину, стане величезним проривом на ринку праці.
Про це десятиліттями мріяли власники різного роду бізнесів. Зрештою, роботам не тільки не потрібно платити зарплату щомісяця. Вони згодні працювати у будь-яких умовах, навіть небезпечних і шкідливих для людини, 24 години на добу, 7 днів на тиждень. Крім того, вони не беруть відпусток і лікарняних, і їм ніколи не спаде на думку страйкувати. Заміна людини роботом, безсумнівно, принесе компаніям велику економію і, ймовірно, значно збільшить ефективність і прибутки.
Важко визначити, чи довгий шлях до здійснення цих бажань, але, як зазначають деякі експерти, безперечно, він дуже складний. Тому що, хоча машини добре справляються зі статичними завданнями в строго визначеному та описаному до міліметра середовищі мови програмування, трохи вийти за його межі стає для них справжнім викликом. Роботи люблять передбачуваність, а люди та їхній світ непередбачувані.
Поки що існує прірва між робототехнікою і тим, що ми сьогодні називаємо генеративним штучним інтелектом. Робототехніка, навіть з огляду на використання мовних моделей, однозначно позаду у порівнянні з текстовими програмами, такими як, наприклад, ChatGPT. Основною причиною такої ситуації є, так званий, парадокс Моравека.
Це відкриття було сформульовано у 1980-х роках групою дослідників під керівництвом Ганса Моравека. Цей парадокс заснований на тому факті, що, всупереч традиційним переконанням, мислення високого рівня вимагає невеликої обчислювальної потужності, тоді як низький рівень сприйняття та моторики вимагають величезної обчислювальної потужності.
“Порівняно легко змусити комп’ютери відображати навички дорослої людини в тестах на інтелект або у грі в шашки, але важко, або навіть неможливо, запрограмувати їх на навички однорічної дитини в сприйнятті і рухливості” – зазначив тоді Ганс Моравец.
Те, що кілька десятиліть тому Моравец точно описав сучасну реальність, можна побачити на прикладі ChataGPT. Він може пройти медичний іспит, але це не означає, що машина, оснащена цією системою, впорається з тривіальними людськими навичками, такими як наливання води в склянку. Коротше кажучи: складні проблеми легкі, а легкі проблеми складні.
Діяльність, яка є тривіальною для людини, розвивалася в процесі еволюції протягом мільйонів років. Дворічний малюк уже може легко впізнати обличчя батьків, підняти предмет з підлоги і дати його іншій людині, або зрозуміти, що ложка не є частиною кухонного столу. Для людей це очевидно. На відміну від машин. Це пекельно складне завдання, до якого потрібно підготувати робота. Крім того, навіть незначна зміна умов, наприклад, освітлення або переміщення об’єкта, який повинен підхопити робот, може призвести до того, що машина погано виконає завдання.
Однак це не означає, що вчені та великі компанії не намагаються вирішити цю проблему. Тут можуть допомогти мовні моделі. Тому не дивно, що все більше спроб «одружити» великі мовні моделі з робототехнікою. Перші в основному пов’язані з чатами, такими як GPT, але це лише один аспект їх використання. Зрештою, моделі чудово володіють природною мовою, але вони також пройшли навчання на мові програмування. Можливо, це змінить спосіб нашого спілкування з ними.
Досі, щоб робот зробив якусь дію, програміст мав спочатку написати код, а потім вручну завантажити його в машину. Тепер, мабуть, буде достатньо дати команду природною мовою, і машина сама напише відповідний код, щоб робота була виконана. Це був би великий крок вперед. Однак, навіть якщо це вдасться, до прориву буде ще далеко. Завдяки мовним моделям роботи можуть стати набагато більш здібними, ніж раніше, але їх розробка все ще стикається з багатьма невирішеними проблемами, пов’язаними з моторикою, звуком або сприйняттям світу.
Читайте також: 7 найкрутіших варіантів використання ChatGPT
Робота людини тепер в зоні ризику?
На це питання спробували відповісти Джозеф Бріггс і Девеш Коднані, економісти Goldman Sachs. Їхні останні оцінки показують, що нова хвиля автоматизації на основі ШІ може призвести до втрати 300 мільйонів робочих місць у всьому світі. У США майже дві третини робочих місць ризикують бути частково автоматизованими, а кожне четверте – повністю замінене штучним інтелектом.
Ця хвиля також може сприяти збільшенню продуктивності праці на 1,5% на рік протягом наступного десятиліття тільки в Сполучених Штатах. Це була б можливість для стагнуючих економік США чи Європейського Союзу, де, незважаючи на збільшення інвестицій у дослідження та розробки, автоматизацію систем управління та організацію праці, темпи зростання продуктивності сповільнилися до найнижчого рівня з часів Другої світової війни.
Це одна сторона економіки, але є й інша: люди. З впровадженням нових рішень тиск на співробітників може посилитися. Адже, щоб не відставати від машин, їм доведеться працювати швидше, точніше, наполегливіше і, мабуть, дешевше.
Тиск на співробітників зростатиме, і це, безперечно, реальна загроза, але багато залежить від того, як виглядатимуть норми щодо штучного інтелекту. Безумовно, будуть певні обмеження для захисту працівників, щоб ця автоматизація проходила цивілізовано. Без регламентації вплив на статус і становище працівників, особливо робітників фізичної праці, буде величезним. Є багато ознак того, що штучний інтелект буде радше підтримувати людей на роботі, ніж замінювати їх. Однак деякі професії, наприклад, водії, будуть замінені машинами, що вже відбувається. Для багатьох людей це означатиме пошук іншої роботи. Тому влада та законодавці країн повинні бути пильними, щоб запобігти масовому безробіттю.
Побоювання, що роботи, навіть на базі штучного інтелекту, займуть наші робочі місця, хоч і досить поширені, не є чимось новим. Робітники на початку промислової революції мали подібний досвід. Проте, поки що ми не бачили, щоб технологічний прогрес призвів до скорочення зайнятості. Звичайно, ніхто не знає, що буде в майбутньому, але якщо нинішні тенденції збережуться, масове безробіття нам не загрожуватиме.
Однак статус-кво, зрозуміло, не збережеться. Зміниться структура виконуваних завдань. У нас буде робота, але ми будемо виконувати її не так, як раніше. Деякі речі, які легше автоматизувати, візьмуть на себе роботи або машини, але завдяки цьому співробітник зможе зосередитися на завданнях, які вимагають більшої взаємодії між людьми або навичок спілкування.
Також з’являться й нові виклики. Ось чому важливо розвивати цифрові компетенції та сприймати технологічні зміни. Ці навички будуть вирішальними для збереження нашої роботи, з одного боку, і щоб наша зарплата не була нижчою, з іншого. При впровадженні роботів або штучного інтелекту ми не спостерігаємо зниження зайнятості та заробітної плати у співробітників, навіть з базовими цифровими навичками, такими як навички роботи з комп’ютером. Людям, яким бракує цих навичок, безумовно, буде важко на ринку праці. Зміни також чекають на співробітників, які виконують повторювані завдання, які можна описати алгоритмами. Їхній статус на ринку праці та зарплата можуть впасти.
Зі збільшенням автоматизації та роботизації зростає нерівність доходів. І це попри зростання продуктивності. Так, прибутки компаній зростають, але вони йдуть не працівникам, а власникам капіталу, компаніям та інвесторам. Причиною таких тенденцій може бути автоматизація, але не тільки. Не менш важливими є зміни в структурі промисловості, великі відмінності між продуктивністю окремих компаній або надмірне навантаження на роботодавців витратами на робочу силу, які спричиняють втечу до сірої економіки та нетипових форм зайнятості.
Тому безсумнівно, що люди повинні, з одного боку, зосередитися на розвитку цифрових навичок, а з іншого — боротися за більш справедливий розподіл прибутків від своєї праці. Щоб у майбутньому роботи підтримували роботу людей, а не навпаки.
Читайте також: