Тема лишнего человека

Грядет эпоха перемен – четвёртая промышленная революция, которая не только лишит человека рутинной работы, но и вызовет массовые сокращения специалистов: аналитиков, логистов, менеджеров. На смену человеческому интеллекту приходит искусственный, работающий с такими объемами данных, какие нам обработать не под силу. Новые технологии уже зарекомендовали себя на производстве и в повседневных задачах. Включились в модернизационную повестку и российские компании, тем более что к этому их стимулирует национальная программа «Цифровая экономика». Кажется, до кардинальных перемен в нашей жизни рукой подать. Какие технологии определят ход прогресса и чего им пока не хватает для массового внедрения, «Профиль» разобрался вместе с экспертами. Череда революций Четвёртая промышленная революция, или «Индустрия 4.0» – условная концепция, согласно которой внедрение кибернетических систем позволит мировой экономике выйти на новый технологический и производственный уровень, обеспечив человеку недосягаемый ранее жизненный комфорт. Она впервые была сформулирована в 2011 году группой немецких ученых, бизнесменов и политиков и оказалась настолько емкой, что стала применяться по всему миру в бизнес-практике, официальных документах и СМИ. «Точка ноль» в обозначении поколения не несет особой смысловой нагрузки, а скорее намекает на роль компьютеров в наступающую эпоху. Дополнительные цифры через точку – характерное обозначение версий ПО (например, iOS 13.1, 13.2…). А вот четверка показывает, что ранее успели произойти еще три промышленные революции. Первая протекала в XVII–XVIII веках и была связана с изобретением паровых двигателей. На то, чтобы технология получила массовое распространение, ушло не одно десятилетие. В 1764 году в Англии была открыта первая фабрика с паровым двигателем, затем стали появляться паровозы (1801 год) и пароходы (1807‑й). Революция второго поколения случилась спустя век, с открытием и распространением электричества, а также освоением конвейерного производства сложных механизмов, позволившего наладить массовый выпуск автомобилей, электропоездов, самолетов. Это обеспечило еще один скачок в развитии промышленности: возникли современные представления о комфорте, скорости и мобильности жизни, сократились расстояния, уплотнилось время. «Индустрию 3.0» сформировала технология полупроводников в середине ХХ века. Поначалу ученые и инженеры пользовались ламповыми ЭВМ, но быстро достигли потолка в развитии этого вида электроники. Изобретение транзисторов открыло путь для микроэлектроники, которая привела человечество в день сегодняшний – с массовым применением компьютеров, роботов и датчиков. Основой четвёртой промышленной революции должно стать внедрение интернета и продвинутой электроники на производствах, в инфраструктуру городов, в жилые дома. Тут возникает путаница: кажется, интернет и так уже повсюду, равно как и электронные системы управления, и промышленные роботы… Значит, революция уже свершилась? Не совсем – ее пик еще впереди. Осталось всего-то ничего… убрать человека. Бездушные автоматы Задачи людей в «Индустрии 4.0» – обеспечивать машинам инфраструктуру для работы, ставить задачи, следить за их выполнением и пожинать плоды. В самом же рабочем процессе человек лишний, что следует уже из определений ключевых технологий (см. список терминов). Взять Big Data – технологию обработки таких массивов данных, что человек, вероятно, за целую жизнь не сможет их проанализировать. Тогда как алгоритмам на это нужны дни или по крайней мере недели. «Во главе индустриального перехода лежит искусственный интеллект, – говорит руководитель p2b-платформы penenza.ru Дмитрий Пангин. – Большие данные бесполезны, если с ними некому эффективно работать. Для этого разрабатываются технологии машинного обучения, чтобы цифровое устройство само училось «соображать». Задачи людей в «Индустрии 4.0» – обеспечивать машинам условия для работы, ставить задачи и следить за их выполнением. В самом же рабочем процессе человеку места нет WHA / Vostock Photo В этом принципиальная новизна момента: исторически машины послушно выполняли команды человека, теперь же начинают принимать решения сами. Знакомый каждому пример «освобождения» человека – фотосъемка с помощью смартфона. Раньше, чтобы получить качественный снимок, от фотографа требовалось немало умений. Сегодня пользователю достаточно направить камеру мобильника в нужную точку и нажать кнопку, а дальше всю работу берет на себя устройство: ИИ-алгоритмы сделают одновременно до двух десятков снимков, проанализируют освещенность, цвет, даже сюжет кадра и с учетом всех параметров склеят снимки в один. Который пользователь и увидит спустя считанные миллисекунды. Аналогичные процессы разворачиваются в городской инфраструктуре и быту. Компания Amazon совершила первую успешную беспилотную доставку товаров еще в 2016 году. В начале ноября «Яндекс» представил «Ровер» – колесного робота, который также предназначается для автоматической доставки по городу. Tesla, Uber и другие компании разрабатывают беспилотные системы для автомобилей: ожидается, что в течение нескольких лет начнется их коммерческое использование. Системы «умного» дома настраивают освещение и микроклимат по вкусу хозяев, причем со временем учатся делать это без напоминаний, автоматически. Как считает генеральный директор ЦНИИ «Электроника» Алена Фомина, в промышленности обработка данных с помощью алгоритмов позволит сэкономить трудовые ресурсы, снизить риски, вызванные человеческим фактором, и сократить время аналитики и принятия управленческих решений с нескольких недель до считанных часов. Таким образом, технологии способны заменить не просто работника на механическом производстве («синих воротничков»), но даже профессионалов умственного труда («белых воротничков»). Особые надежды эксперты возлагают на концепцию цифровых двойников. Генеральный директор BFG Group Алексей Евсягин считает, что технологии ИИ позволят создавать цифровую модель изделия с требуемыми свойствами (вес, размер, прочность, стоимость), чтобы шлифовать и тестировать будущий продукт прямо «в цифре». Такой симулятор, по словам Евсягина, позволит заранее увидеть, как планируемые изменения отразятся на бизнесе, насколько эффективным будет внедрение нового станка, изменение графика смен, сможет ли завод справиться с новым заказом. Словарь терминов Big Data (большие данные) – массив неструктурированной информации, собираемой и обрабатываемой программными алгоритмами. Блокчейн – система, подразумевающая хранение данных в цепочке независимых блоков, по отдельности не имеющих явного смысла. Сравнительно безопасный способ хранения и обмена информацией. Интернет вещей (Internet of Things, IoT) – система, при которой различная «умная» электроника взаимодействует между собой по Сети, обычно без вмешательства человека. Искусственный интеллект (ИИ) – комплекс нейросетевых алгоритмов сбора и обработки больших данных, способных выполнять ряд задач быстрее классических программ, а также способных к самообучению. Нейронная сеть (нейросеть) – ключевой элемент ИИ, набор взаимодействующих друг с другом параметров, значения которых могут изменяться в зависимости от поступающих данных. Это позволяет нейросети обучаться, то есть точнее выполнять поставленную задачу с течением времени. «Умный» город (дом, автомобиль и т. д.) – объект инфраструктуры, транспортное средство или бытовая техника, снабженная электроникой и программными алгоритмами, обеспечивающими подключение к системе интернета вещей. Цифровой двойник – виртуальная модель объекта, позволяющая отрабатывать различные сценарии его использования и поведения при форс-мажорных обстоятельствах. Логический предел, идеал цифровизации – полное исключение человека из производственной линии. «Умная» фабрика будет в абсолютно безлюдном режиме производить продукцию, – описывает гендиректор бизнес-платформы supl.biz Евгений Дьяченко. – Автоматически проанализировав спрос на рынке, специальный софт на основе нейросетей проектирует изделие, настраивает производственную линию и выпускает продукт». ©Shutterstock / Fotodom Уязвимое будущее Как это всегда бывает с новыми технологиями, на пути к массовому внедрению систем «Индустрии 4.0» стоит вопрос безопасности. Причем угроза может исходить буквально отовсюду. К примеру, в начале ноября ученые из Мичиганского университета в США продемонстрировали, что современные системы «умного» дома, управляемые с устройств Google и Amazon, можно взломать с помощью специально настроенного лазера, который воспринимается как голосовые команды. Таким образом злоумышленник может проникнуть в жилище или угнать автомобиль. Уязвимость устройств «интернета вещей» (IoT) стала притчей во языцех в IT-сообществе: подключенные устройства распространились на рынке задолго до того, как были продуманы стандарты их безопасности. Это настоящее раздолье для хакеров, использующих беззащитный «умный» чайник или «умную» лампочку для вторжения в домашнюю или корпоративную сеть и захвата устройств более высокого порядка. Только в нынешнем году ситуация стала меняться. Международная организация по стандартизации разработала технический стандарт ISO/TR 22100-4 для промышленных IoT-устройств, а Технический комитет по кибербезопасности (TC CYBER) Европейского института телекоммуникационных стандартов представил стандарт TS 103 645 для потребительских гаджетов. В конечном итоге то, что создает проблему, станет ее же решением, надеются эксперты: на помощь придут нейросети. «Текущие системы безопасности не способны справиться с потоком информации, эффективно искать закономерности в неструктурированных данных, – объясняет менеджер по развитию сервисов CyberART Роберт Низамеев. – Зато эту задачу решат алгоритмы обработки Big Data, которые могут построить карту атаки, определить ее механизм и предупредить возникновение подобных случаев в будущем». Весьма перспективной для усовершенствования систем IT-безопасности считается технология блокчейна. Большинство упоминаний о ней в СМИ связано с криптовалютами, которые не имеют однозначного правового статуса во многих государствах. Однако принцип блокчейна применим в любой другой сфере: в банковских и биржевых операциях, при заключении договоров, ведении учета. Суть одна: избежать утечек данных при передаче информации. ©Shutterstock / Fotodom Всегда на связи Для работы устройств «Индустрии 4.0» требуется постоянное подключение к Сети. Причем критические системы (удаленно управляемые или автономные роботы, важные производственные линии) требуют сверхбыстрого высокочастотного подключения – для этого мощный источник сигнала должен находиться в прямой видимости. Маломощные датчики, напротив, могут передавать и получать данные с задержкой в сотни миллисекунд, но требуются в большом количестве на небольшой площади – здесь на выручку приходит низкочастотный широкополосный сигнал. Оба сценария предусмотрены спецификациями сетей 5G, которые тестируются в крупных городах мира, включая Москву, и уже эксплуатируются в Южной Корее и Китае. Но одних сетей пятого поколения мало, поскольку они эффективнее всего работают на улицах, а в помещениях сигнал теряет силу. Здесь на выручку придет стандарт Wi-Fi 6: роутеры нового поколения могут подключаться к Сети как через 5G, так и по обычному кабелю и затем раздавать сигнал внутри помещений. А за пределами городов, где ставить вышки 5G невыгодно, быструю связь должны обеспечить спутники «всемирного интернета», которые готовятся запускать SpaceX, OneWeb и другие компании. Пятилетка цифровизации По рассказам экспертов «Профиля», российские предприятия интересуются технологиями «Индустрии 4.0», но не торопятся их внедрять. К примеру, среди участников радиоэлектронной отрасли, которые, по идее, должны быть особенно открыты к инновациям, «интернет вещей» применяют лишь 16% предприятий, автономных роботов – 9%, блокчейн – 8% (данные ЦНИИ «Электроника»). Активизировать усилия на этом направлении призвана государственная программа «Цифровая экономика», рассчитанная до конца 2024 года. К этому сроку авторы программы предполагают увеличить затраты на развитие цифровых технологий в России втрое, с 1,7% до 5,1% ВВП (за счет всех источников). «Программа «Цифровая экономика» является хорошим ориентиром, какие сквозные технологии имеет смысл изучать и внедрять, в какую сторону развиваться компаниям, которые не хотят оказаться в числе отстающих, – делится мнением директор департамента инновационного развития «Норильского никеля» Александр Виноградов. – Но такие программы не являются готовыми дорожными картами, где учтены все аспекты конкретного бизнеса». Руководитель практики Blockchain российского офиса компании Accenture Антон Епишев согласен, что нацпрограмму трудно считать руководством к действию для всех субъектов экономики. В ней власти скорее обозначили стратегический курс на необходимую, хотя и непростую трансформацию в противовес краткосрочным успехам за счет надежных, но устаревающих технологий. В октябре из отчета Счётной палаты РФ стало известно, что за 9 месяцев 2019 года на «Цифровую экономику» было потрачено лишь 12,3% запланированного годового бюджета – меньше, чем по всем остальным нацпроектам. То есть реализация заявленных в документе инициатив находится в самой начальной стадии. По сути, несмотря на заявленное участие властей, большинству российских компаний придется осваиваться в реалиях «Индустрии 4.0» самостоятельно, без подсказок и распоряжений сверху. Чем все это закончится? Ответ на этот вопрос мог бы дать только искусственный интеллект – слишком уж большие данные.