Какие законы робототехники нужны бизнесу

Второго января исполнилось 100 лет со дня рождения фантаста Айзека Азимова – автора сборника рассказов «Я, робот». Азимов перевернул восприятие искусственного интеллекта (ИИ) в обществе: до этой книги о роботах говорили как о механических чудищах, которые хотят уничтожить мир. В 1941 г. писатель сформулировал три правила для роботов, которые позволяли им решать сложные задачи без угрозы для жизни людей: не причинять вред человеку, подчиняться его приказам, заботиться о своей безопасности, если это не противоречит первым двум законам. С того времени прошло больше 70 лет – попробуем разобраться, как изменился за это время ИИ и можно ли сегодня подчинить его трем законам.

Роботы в эпоху Азимова были похожи на железные коробки. Три колеса, два моторчика, реле, конденсаторы – так выглядели предшественники трюкачей от Boston Dynamics. В 90% случаев они занимались тяжелым и опасным ручным трудом: двигали ящики на складе, хватали раскаленные детали автомобилей, позже собирали камни на Луне. Теперь же роботы становятся похожими на человека настолько, что иногда их можно принять за нас самих. Созданная несколько лет назад человекоподобный робот София от Hanson Robotics выглядела зловеще: криво улыбалась и не моргала. В 2019 г. на японском телевидении появилась механическая ведущая Эрика. Она еще не умеет двигать руками, но благодаря распознаванию речи понимает, кто говорит, поворачивается к нему и отвечает на вопросы. В голову Эрики встроено 14 инфракрасных сенсоров, лицо может выражать несложные эмоции. Конечно, разработчикам еще предстоит преодолеть «эффект зловещей долины». Это бессознательное отвращение, которое возникает, когда люди смотрят на человекоподобное существо, но маленькие детали выдают в нем не-человека. Возможно, поэтому производитель Geomiq обещал заплатить $130 000 обладателю «доброго и дружелюбного» лица, который поделится своим образом с тысячами андроидов. С этой целью ведутся и эксперименты в области мультимодальных коммуникаций: ученые анализируют, как мы говорим, улыбаемся, какие жесты используем, чтобы научить им интеллектуальных помощников. Это необходимо компаниям, если они хотят, чтобы потребители доверяли машинам – особенно когда речь идет о здоровье, больших деньгах или сложном моральном выборе.

Другие роботы в ходе эволюции лишились железного тела и превратились в компьютерные программы. Эти системы называют Robotic process automation (RPA). Они не поднимают грузы, а автоматизируют рутинные офисные задачи, которые делать скучно: скопировать файл, перенести контакты в базу, отослать тысячам контрагентов напоминание, что надо оплатить счет. Достоинство, но и недостаток таких технологий – полное соблюдение второго закона Азимова. Они буквально повинуются всем приказам человека. Кажется, что это хорошо. Но представим, что инструкцию составили неправильно, забыли какой-то шаг. Робот выполнит все, как ему сказали, ошибется, да еще и сделает это в десятки раз быстрее человека. Неудивительно, что до 30% проектов RPA заканчиваются провалом – такие данные приводит EY. Решить проблему помогают другие интеллектуальные технологии, а именно – процессная аналитика. Они изучают, как выстроен бизнес-процесс в компании, определяют, с какими из задач справится робот, и позволяют учить их более эффективно. Process Mining используют многие компании: Uber, Vodafone, Siemens, Heineken, в России – ВТБ, Tele2 и другие крупные игроки.