Чи правда, що через 20 років замість людей працюватимуть роботи? Якщо так, то що нам слід робити вже сьогодні, щоб конкурувати з ними на ринку праці? Чарльз Фадель, експерт із глобальної освіти, футуролог та засновник центру редизайну освіти Гарвардського університету спробував дати відповіді на ці запитання під час свого виступу на конференції EdCrunch. «Освіторія» записала найважливіші тези.
Сьогодні штучний інтелект за допомогою алгоритмів здатен написати музику так, ніби це зробив Бах, і створити картину, ніби її щойно завершив Рембрандт. Про що це свідчить? Коли ми, люди, вважаємо себе особливими, то треба дуже чітко розуміти, що саме робить нас унікальними. 95 % креативності та творчості — це так звані поетапні інновації, які можна взяти з алгоритмів. Тобто, інновації, креативні ідеї в нас виникають покроково, поступово. Про це слід пам’ятати, якщо хочемо зрозуміти сильні та слабкі сторони штучного інтелекту.
Кожні півтора року протягом 25 останніх років технології незмінно покращувалися. Раніше астронавти летіли в космос з оперативною пам’яттю в 64 кілобайти. Зараз 64 гігабайтів може бути недостатньо, щоб відкрити мобільний додаток. Увесь цей прогрес був зумовлений зростанням обчислювальних потужностей. Саме тому алгоритми штучного інтелекту сьогодні так добре працюють.
Слабкі сторони штучного інтелекту
Нас лякають, що технології і роботи замінять людей на робочих місцях. Це не зовсім так. Адже алгоритми і штучний інтелект мають свої обмеження. Наприклад, щоб система розпізнала обличчя людини, у програму потрібно завантажити мільярди облич. Інакше штучний інтелект просто плутатиме обличчя між собою або з іншими предметами: варто наклеїти на лице пластир, і система може ідентифікувати вас як жирафа або зебру. Якщо алгоритм налаштований на розпізнавання собак у просторі, то його можна трохи підкоригувати, і тоді програма бачитиме собак усюди.
Щоб алгоритми працювали правильно, дані повинні бути ідеально відформатовані і структуровані. А для цього потрібні люди, як наприклад, моя донька, яка займається структуруванням даних. Вона якраз і чистить бази даних, адже автоматично це зробити неможливо, бо система не знає, що саме треба вилучити. Тож якщо ви навчили систему чогось, то тільки це вона і робитиме.
Коли кажуть, що роботи дуже розумні, треба пам’ятати: так, вони дуже розумні, але в дуже вузькій ніші завдань. Наприклад, у грі в шахи, адже там чітко прописані правила, які не змінюються. Умовно кажучи, якщо задача квадратно-перпендикулярна, то штучний інтелект впорається краще, ніж людина. Але в реальному житті таких задач дуже мало.
Сильні сторони людини
Людина — значно складніше творіння, ніж штучний інтелект. У нашому мозку нейронних зв’язків у мільйони разів більше, ніж у будь-якого штучного інтелекту. Отже, люди будуть і далі займатися тими професіями, де робот не зможе впоратися: розробка складних концептів, робота з високим рівнем невизначеності, сфери, де потрібна емпатія, емоційний зв’язок.
Звісно, машини можуть симулювати почуття, але переживати їх вони точно не здатні. Коли йдеться про соціальні проблеми чи освітні потреби, штучний інтелект може бути помічником, бо це сфери, що не мають чітких кордонів і правил. Програма може легко діагностувати онкозахворювання, маючи в собі базу даних мільйонів пацієнтів, але робот не замінить лікаря.
Як конкурувати з роботами?
Виникає питання: що маємо знати ми і наші діти, щоб досягти успіху у світі штучного інтелекту? Коли запитую про це, найчастіше чую: емпатія, критичне мислення, емоційний інтелект, креативність. Люди називають навички та риси характеру, і ніхто не вважає, що нам у майбутньому знадобляться знання тригонометрії чи алгебри. Звісно, це не означає, що знання більше непотрібні. Це означає, що наш інтелект зовсім не повинен обмежуватися знаннями.
Маємо одночасно і розширювати, і поглиблювати наші знання і навички. Це поєднання широти і глибини робить нас людьми і дає нам змогу адаптуватися до змін. Якщо будемо надто вузькими спеціалістами, програємо роботу. Якщо навчимося адаптуватися до змін, виграємо в штучного інтелекту.
Протягом життя людина чергуватиме сфери своєї професійної діяльності, але при цьому зберігатиме широкі знання — і в точних, і в гуманітарних науках. Людина майбутнього буде схожа на героя доби Відродження — багатогранну і глибоку особистість. Якщо простіше, уявіть собі швейцарський армійський ніж — він дуже універсальний, має безліч інструментів. Такою буде і людина — здатною використати потрібний інструмент залежно від умов життя. Щоб інструмент був завжди напоготові, знання треба оновлювати, а навички постійно тренувати.
Метанавичка — навчитися вчитися
Провідні навчальні системи зі штучним інтелектом поділяють на три категорії: послідовні адаптивні системи, діалогові адаптивні системи та проєктно-орієнтовані.
Послідовні адаптивні системи дуже ефективні, коли йдеться, наприклад, про математику: зручно навчатися в темпі, який підходить саме тобі — система адаптує завдання під рівень прогресу студента. Такі програми дають змогу скоротити в середньому час навчання студентів — хтось схоплює швидше, хтось —повільніше, але загалом час на вивчення предмета зменшиться, а ефективність буде високою.
Діалогові системи засновані на правилах Сократівського діалогу і більше підходять для гуманітарних наук. Але не можна обирати лише одну із цих трьох систем. Викладач має поєднувати технології там, де це необхідно для конкретної студентської аудиторії, щоб зрештою досягти найголовнішого — щоб студенти навчилися вчитися.
Ми дуже віддалено можемо уявити, як далі розвиватимуться цифрові технології і як це змінить наші життя. Штучний інтелект — інструмент, і це нам вирішувати, використати його на благо чи на зло.
