От нуля к единице. Как создать стартап, который изменит будущее - Блейк Мастерс

Именно это сделал LinkedIn для специалистов по подбору персонала. В 2003 году, когда была основана компания, ее создатели не просили профессиональных рекрутеров обозначить наиболее проблемные точки в их работе. Не пытались они и создавать программы, способные полностью заменить специалистов по поиску кадров. Рекрутинг – это смесь работы детектива и торгового агента. Вам нужно внимательно рассмотреть анкету кандидата, оценить его мотивацию и способность работать в коллективе, а затем убедить наиболее перспективных поступить на работу именно к вам. Полностью переложить все эти задачи на компьютер совершенно невозможно. Поэтому создатели LinkedIn решили изменить методы организации работы рекрутеров. Сегодня более 97 % специалистов по найму персонала используют сеть LinkedIn и его мощный функциональный поисковик для отбора кандидатов на ту или иную должность. Сеть по достоинству оценили и сотни миллионов профессионалов, использующих ее для продвижения своих личных брендов на рынке труда. Если бы LinkedIn в свое время попытался заменить специалистов по подбору кадров компьютерной программой – сегодня рынок не знал бы такой компании.

Почему столь многие не задумываются о возможностях, которые открывает перед нами взаимодополняемость? Проблема начинается с обучения. Программисты предпочитают разрабатывать софт, способный заменить человека, – ведь именно этому их учили. Ученые создают себе репутацию исследованиями в строго определенных областях: их главная цель – опубликовать статью, а стремление к публикации ограничивает перечень подходящих направлений для работы. Для компьютерного специалиста это выглядит как попытки свести возможности человека к выполнению узкоспециализированных задач, с которыми компьютеры могут справляться не хуже.

Давайте взглянем, какие направления развития компьютерных технологий сегодня наиболее популярны. Сам по себе термин «компьютерное обучение» вызывает в воображении картину замещения человека компьютером. Сторонники этого метода, похоже, и сами верят, что компьютер можно научить выполнению практически любой задачи – достаточно «скормить» ему нужное количество учебных данных. Между тем любой пользователь Netfix или Amazon имел возможность на собственном опыте познакомиться с результатами машинного самообучения. Обе компании используют алгоритмы, позволяющие рекомендовать вам тот или иной продукт на основе вашей истории поисков и сделанных покупок. Дайте компьютеру больше данных – и рекомендации станут точнее. По тому же принципу работает Google Translate, предлагающий грубый, но понятный перевод на любой из 80 поддерживаемых им языков. Он умеет делать это не потому, что знает языки, а потому, что умеет извлекать закономерности с помощью статистического анализа большого массива текстов.

Еще одно распространенное словечко, символизирующее опасения человечества перед компьютерами, которые якобы способны заменить людей, – «большие данные», они же «супермассивы данных». Современные компании жаждут огромных объемов информации, ошибочно полагая: чем больше данных, тем больше на них можно заработать. Но «большие данные», как правило, бессмысленны. Компьютеры способны обнаруживать совпадения, ускользающие от внимания человека, но они не в состоянии сравнивать эти совпадения между собой или интерпретировать сложные модели поведения. Практические выводы способен делать лишь человек – профессиональный аналитик (или некий обобщенный искусственный интеллект, существующий лишь в научной фантастике). «Большие данные» приводят нас в восторг лишь потому, что мы полагаем данные технологии экзотикой. Мы поражаемся маленьким подвигам, которые компьютеры совершают без помощи человека, не обращая внимания на куда более впечатляющие результаты, которых добивается компьютер совместно с человеком, – ведь участие людей лишает их флера волшебства. Watson, Deep Blue и другие, еще более совершенные машины, способные изучать алгоритмы, конечно, поражают воображение. Но в будущем наиболее успешные компании не станут задаваться вопросом, на что способен компьютер сам по себе. Все, что будет интересовать их, – это как компьютеры могут помочь человечеству разобраться с его проблемами.

Будущее компьютерных технологий полно непознанного. Мы уже привыкли смотреть на разумные компьютеры, все более приобретающие антропоморфные черты – такие как SirI и Watson, – как на провозвестников новой реальности. И вот теперь, когда компьютеры оказываются способны ответить на все наши вопросы, почему бы им самим не задаться вопросом: доколе им оставаться в услужении у человечества?

Если довести до конца эту мысль о будущем, в котором компьютер займет место человека, мы придем к идее мощного искусственного интеллекта – компьютера, превосходящего человека по всем основным параметрам. Конечно, современных луддитов такая возможность ужасает, да и тех, кто с оптимизмом смотрит в будущее, она заставляет слегка нервничать. Невозможно сказать, чем станет мощный искусственный интеллект – спасителем человечества или его могильщиком. Но цель развития технологий – усилить нашу власть над природой и снизить роль случая в человеческой жизни. А создание компьютеров, более разумных, чем человек, действительно способно вернуть в нашу жизнь власть случая – в виде воздаяния. Искусственный суперинтеллект – как билет вселенской лотереи: выиграв, мы получим рай на земле, если проиграем – «Скайнет» вычеркнет нас из реальности.

Но даже если искусственный суперинтеллект – это реальность будущего, а не фантазия, недоступная воплощению, создать его удастся еще не скоро: замена людей компьютерами – проблема, которую придется решать людям XXII столетия. Абстрактные страхи, связанные с далеким будущим, не должны мешать нам строить конкретные планы уже сегодня. Луддиты заявляют, что нам не следует создавать компьютеры, которые однажды смогут претендовать на место человека; безумные футуристы утверждают, что именно такие компьютеры мы и должны проектировать. Эти две позиции исключают друг друга, но они не охватывают весь спектр вариантов: между ними пролегает широкий путь, двигаясь по которому разумные люди в грядущие десятилетия способны построить гораздо лучший мир. Нам еще предстоит найти компьютерам новые способы применения, и они не только станут лучше справляться с теми задачами, которые уже сегодня способен выполнить человек. Они помогут нам сделать многое, чего сейчас мы и представить себе не можем.

В начале XXI века все сошлись во мнении: следующей глобальной задачей, которую предстоит решить человечеству, будут экологически чистые технологии. Это считалось насущной необходимостью. В Пекине уже стоял столь сильный смог, что невозможно было разглядеть из окна соседнее здание, и просто дышать воздухом стало опасно для здоровья. Бангладеш, где в колодцах зашкаливала концентрация мышьяка, страдал от того, что New York Times назвала «самым массовым отравлением в истории человечества». В США ураганы «Айрин» и «Катрина», по утверждениям специалистов, были лишь первыми грозными вестниками грядущей катастрофы, связанной с глобальным потеплением. Альберт Гор призывал нас решать эти проблемы «с быстротой и решительностью, которую ранее народы демонстрировали, лишь мобилизуя все свои силы для победы в войне». Так что всем нашлось дело: предприниматели наперебой открывали компании по разработке экологически чистых технологий, а инвесторы ударными темпами влили в них около 50 миллиардов долларов. Так начался крестовый поход за чистый мир.