Четвертая промышленная революция — это революция ИИ
Logo
Cover

Двигателями первой промышленной революции были уголь и пар, второй — электричество и автомобили, третьей — компьютеры и интернет. Сейчас мы, похоже, становимся свидетелями четвертой: движущей силой которой станут искусственный интеллект и роботы.

1714

Первым идею о смене экономического формата благодаря распространению искусственного интеллекта озвучил Клаус Шваб — основатель и бессменный президент Всемирного экономического форума в Давосе в своем выступлении 2016 году. С тех пор ИИ-технологии сделали колоссальный рывок, требуя развития беспроводных сетей, дата-центров и принципиально нового уровня роботизации промышленности, пишет Wall Street Journal.

Это оказывает влияние на абсолютно все индустрии, а не только на производство, логистику и перевозки.

Главное: четвертая промышленная революция меняет жизнь не только промышленных рабочих (как делали первые три), но и «белых воротничков».

Работа в том виде, к которому мы привыкли, может вовсе исчезнуть. Или же нам придется полностью пересмотреть подход к тому, какие функции должны выполнять люди. Многие тенденции развиваются по совершенно непредвиденным сценариям, особенно в сфере автоматизации фабрик и заводов. Другие отрасли, напротив, притормаживают темпы производства после резкого наращивания мощностей в предыдущие годы, что отпугивает потенциальных инвесторов.

Экран смартфона меняет мир

Взрывной рост рынка смартфонов привел к необходимости разработки нового ПО (от приложений до ИИ) новых платформ (от облачных вычислений до блокчейна), новых сетей (4G и долгожданной 5G), а также целой плеяды компонентов, которые раньше были слишком дорогими (все виды датчиков и камер).

Доступность и простота технологий, в свою очередь, начала затрагивать сферы, которые еще 20 лет назад казались предельно защищенными от автоматизации: работу в области информационных технологий. Здесь, нужно сразу оговориться: многие функции, вроде анализа больших массивов данных, будет выполнять ИИ. Но у специалистов появятся новые профессии, вроде ученых по данным и операторов дронов.

Теперь детям гораздо сложнее решить, кем они хотят стать, когда вырастут. Потому что не совсем понятно, какие профессии все еще будут существовать. Но очевидно, что именно технологическая индустрия будет доминировать.

По данным Бюро трудовой статистики США, с 2011 по 2017 годы количество людей, занятых в сфере компьютерных технологий, выросло на 32% и составляет 4,5 млн человек.

Помимо новых профессиональных навыков, ИИ-экономика требует сверхразвитой инфраструктуры, в том числе — невидимой глазу. Это означает тысячи километров оптоволоконных линий связи и сотни тысяч новых сотовых вышек. Сейчас, например, в США, их 323 448.

Роботы вместо людей

Сочетание мобильного интернета, облачных технологий и автоматизации с торговлей приводит к трансформации системы дистрибуции всех товаров. А значит, изменения ждут как продавцов розничных сетей, так и складских рабочих.

Но если на складах и в магазинах по-прежнему будут вакансии, то фабрики постепенно станут практически свободными от людей помещениями с монотонно движущимися машинами. В странах «первого мира» это заметно уже сейчас: уровень трудоустройства на заводах сильно снизился, а производительность, напротив, растет.

В 2017 году предприятия со всего мира приобрели 381 000 промышленных роботов. К концу 2018 эта цифра будет еще выше — предположительно 421 000.

ИИ как ключ ко всему

Беспилотные автомобили — еще одна сфера, которая в ближайшее десятилетие изменит мир. Инвестиции в разработки автопилотов, похоже, достигнут $4 млрд в 2018 году. Применение этой технологии будет самым широким, от доставки еды до предоставления очень пожилым людям возможности чаще выбираться из дома и навещать друзей в других городах, не завися от детей и внуков.

Ключевым фактором остается развитие ИИ. Технология далеко не такая опасная, какой ее видят алармисты. Но далеко не такая умная, какой кажется простым обывателям. Пока ИИ просто анализирует гигантские объемы данных и находит в них определенные закономерности. Но результаты все равно впечатляют: недавно в США впервые добились эксафлопсной производительности системы машинного обучения.

Классические компьютеры не справляются с обработкой нарастающего объема данных. Ускорить вычисления помогут алгоритмы, сочетающие квантовые вычисления с машинным обучением, которые разрабатывают в одном из университетов США.