Терри Гоу — генеральный директор производителя электроники Foxconn. Также он один из самых ярых сторонников замены людей роботами на заводах. Гоу говорил, что Foxconn заменит миллион своих работников роботами. Это было три года назад. И действительно, после этого заявления Гоу начал разрабатывать собственные автоматизированные манипуляторы (Foxbot), следуя своим целям. Но вот миллионная роботизированная рабочая сила пока не оправдала затрат.

Но что оправдала?

В начале этого года Foxconn сообщила, что готовится развернуть 10 000 фоксботов по цене от 20 до 25 тысяч долларов, чтобы производить iPhone. Было заявлено, что роботы могут делать порядка 30 000 устройств в год, а Foxconn будет добавлять по 30 000 роботов в год.

Это не миллион роботов, но тоже представляет собой серьезную угрозу для людей-работников, особенно если учесть точность и масштабируемость автоматизированного труда. На сегодня причина того, почему Foxconn не полностью автоматизирована, одна: роботы не могут состязаться в ловкости рук с людьми (пока) и им не хватает мозгов, чтобы оценивать качество продукции на сборочной линии.

Чтобы справиться со спросом на последний iPhone, компании пришлось снова нанимать 100 000 работников. Не роботов. В дальнейшем, как сообщили представители Foxconn, роботы будут только помогать людям, а не заменят их.

Еще один момент: Гоу был недоволен первым поколением фоксботов. Они не выполнили возложенные на них обязательства в плане мастерства и гибкости. Поколение два еще только в пути. Но уже очевидно, что миллионную робототехническую революцию Гоу проспал.

Так кого должно волновать, что генеральный директор сделал слишком переоцененный прогноз? С одной стороны, зачастую громкие амбиции делают крупные заголовки и не оправдываются в будущем. Но есть и еще одна веская причина, по которой стоит следить за фоксботами Гоу.

В прошлом мы уже писали о том, что роботы будут заменять людей и вызовут структурную безработицу — то есть не-циклическую долгосрочную безработицу. В некоторой степени компания Foxconn — это начало для таких опасений.

Дано: производственный гигант, вливающий ресурсы в автоматизацию. У него было три года, чтобы разработать роботов, достаточно гибких для работы с микросхемами, размещения тачскринов и вообще для всего.

Задача, однако, оказалась более сложной, чем казалось ранее, развитие было медленным, а о соответствии человеческому уровню производительности и говорить не стоит. Кроме того, количество обещанных роботов оказалось меньшим на два порядка, а количество необходимых работников-людей только растет.

Мы не говорим о том, что революции не будет. Или что она будет надвигаться медленнее, чем ожидалось. Однако все это дает ясное представление о возможностях робототехники — особенно когда дело доходит до подмены людей в тех делах, которые они делают не моргнув глазом.

Здравый смысл подсказывает, что первая волна роботов автоматизирует ручной и физический труд. Но, видимо, все не так. Останется достаточно рабочих мест такого плана, поскольку поначалу будет гораздо проще и дешевле нанять человека.

Этот класс труда включает в себя любую работу, которая может быть непредсказуемой от одного задания к другому. Такой труд требует от работника навыков видеть и реагировать на изменения окружающей среды, чтобы изменять свою рабочую ориентацию или вовремя подмечать ошибки производства.

К примеру, роботы сегодняшнего дня никогда не смогут построить дом самостоятельно. Тем не менее, хотя роботы пока не способны на такие подвиги, они смогут делать это в будущем. Компьютерное зрение, ключевой компонент, необходимый для анализа и адаптации к меняющимся условиям, активно прогрессирует в настоящее время.

Точность, с которой машины могут распознавать изображение или видео и определять, что они видят, удвоилась за последний год. Уже есть роботы (вроде тех, что купил Google вместе с Industrial Perception), которые могут смотреть на стопку бессистемно сложенных коробок, распознавать их положение и определять, как их лучше поднять.

Роботы, участвующие в DARPA Robotics Challenge, все еще показывают определенные ограничения — но и они совершенствуются с каждым годом. Им тяжело открывать двери, управлять автомобилями и пользоваться инструментами, сделанными для людей, но это решаемые проблемы.

В любом случае интеллектуальным программам будет парадоксально сложно заменить людей, особенно в так называемом «неквалифицированном» труде. Как выяснилось, этот труд все же требует определенных навыков, которые сложно даются роботам.

Создатели Siri, например, работают над новым цифровым ассистентом, который вполне может стать будущим интеллектуальных агентов. И они не одиноки — Google и Facebook набирают экспертов искусственного интеллекта толпами.

Интеллектуальная программа, понимающая естественный язык, будет полезна в смартфоне или в автоматизированном доме, но она также может положить конец call-центрам в Индии или Китае.

Роботизированные писатели уже создают шаблонные отчеты о доходах и спортивных успехах команд. Не так много времени осталось до того, как они начнут искать по многим первичным источникам, разбивать их на факты и писать второсортные новостные заметки. Способности обработки естественного языка у Watson уже почти соответствуют этим навыкам.

Что касается полной замены, когда роботы смогут делать все, что делаем мы, и даже лучше — этого пока и в помине нет. Но вполне возможно — будет.

Один из трех знаменитых законов прогнозирования Артура Кларка звучит так: «Когда известный, но пожилой ученый заявляет, что кое-что возможно, он почти наверняка прав. Когда он заявляет, что кое-что невозможно, он почти наверняка ошибается».

Некоторые считают, что в будущем нас ждет общество развлечений, некоторые — массовой безработицы и нищеты. Но зачем делить все на черное и белое? Возможно, это просто будет настоящий мир. Где-то меньше работы останется, где-то появится больше — мир просто трансформируется, он не станет утопией или антиутопией. Правда, сейчас нам сложно представить даже это.