Читати книгу - "Пришестя роботів: техніка і загроза майбутнього безробіття"

Компанія Narrative Science накинула оком не лише на індустрію новин. Quill задумана як універсальна аналітична й письменницька система, здатна продукувати високоякісні звіти як про внутрішнє, так і про зовнішнє споживання по цілому спектру галузей. Спочатку Quill збирає дані з різноманітних джерел, зокрема й із бази даних про трансакції, систем звітності про фінанси й продажі, веб-сайтів і навіть соціальних мереж. Потім ця програма здійснює аналіз, призначений для виокремлення найважливіших і найцікавіших фактів і думок. І, насамкінець, вона сплітає всю цю інформацію у зв’язну розповідь, яка, на переконання представників компанії, утерла б носа найкращим аналітикам в людській подобі. Після відповідного налаштування система Quill здатна продукувати бізнес-репортажі майже миттєво і видавати їх безперервно — і все це робиться без втручання людини [3]. Одним із найперших спонсорів Narrative Science була In-Q-Tel, структура з венчурним капіталом, за якою стояло Центральне розвідувальне управління, і програмні інструменти, що їх створює компанія, будуть, скоріш за все, використовуватися для автоматичної обробки потоків сирої інформації, яку збирають розвідувальні кола Сполучених Штатів, і перетворення її на легкозрозумілий формат розповіді.

Технологія Quill демонструє нам рівень вразливості до автоматизації тих робіт, що колись були винятковою парафією високо досвідчених професіоналів з інститутською освітою. Безсумнівно, робота, базована на знаннях, зазвичай потребує широкого діапазону здібностей. Серед іншого, аналітику можуть знадобитися знання про те, як роздобувати інформацію з розмаїття різних систем, як здійснювати статистичне чи фінансове моделювання, а потім написати зрозумілі й читабельні звіти та презентації. Письменство, яке, зрештою, є і мистецтвом, і наукою водночас, може здатися сферою найменш піддатливою до автоматизації. Однак воно все ж зазнало автоматизації, і відповідні алгоритми швидко прогресують. І дійсно, завдяки тому, що з’явилася можливість автоматизувати базовані на знаннях робо́ти, вони в багатьох випадках можуть виявитися навіть більш вразливими, ніж ті робо́ти, що потребують менш високої кваліфікації і полягають у фізичних маніпуляціях.

Окрім того, письменство, як виявляється, є тією сферою, де роботодавці постійно нарікають на недостатній рівень кваліфікації випускників ВНЗ. Результати одного опитування, проведеного серед роботодавців, свідчать, що приблизно половина щой­но найнятих випускників із дворічною підготовкою та близько чверті випускників із чотирирічною підготовкою мають погані навички писання, а інколи — й читання [4]. Якщо розумна програма здатна, за твердженням компанії Narrative Science, невдовзі скласти конкуренцію найздібнішим людям-аналітикам, то майбутнє зростання кількості робочих місць, де необхідно застосовувати широку базу знань, стає вельми сумнівним для всіх випускників ВНЗ, а особливо для тих, хто має недостатню підготовку.

Великі масиви даних і навчання машин

Письменницька система Quill є лише однією з численних нових комп’ютерних програм, які розробляються з використанням гігантських обсягів даних, зібраних і збережених на підприємствах, в організаціях та урядових структурах усього спектру глобальної економіки. Згідно з одним прогнозом, загальний обсяг даних, які зберігаються в усьому світі, вимірюється нині тисячами ексабайтів (один ексабайт дорівнює мільярду гігабайтів), і ця цифра підвладна власному закону прискорення, схожому на закон Мура — вона подвоюється приблизно що три роки [5]. Майже вся ця інформація зберігається нині в цифровому форматі, а тому є придатною до комп’ютерної обробки. Одні лише сервери компанії Google щодня обробляють приблизно 24 петабайти (один петабайт дорівнює мільйону гігабайтів) початкової інформації про ті дані, пошуками яких зайняті мільйони користувачів [6].

Усі ці дані надходять з великої кількості різних джерел. В одному тільки інтернеті люди заходять на сайти, надсилають запити, електронні листи, спілкуються в соціальних мережах — і це лише деякі з прикладів. Усередині підприємств відбуваються ділові операції, контакти між клієнтами, внутрішні контакти, там зберігаються дані, отримані з фінансових, бухгалтерських і маркетингових систем. А назовні, в реальному світі сенсорні пристрої безперервно реєструють в реальному часі дані з фабрик, лікарень, автомобілів, літаків, а також із незчисленних споживацьких пристроїв і промислової машинерії.

Більшість цих даних є, за висловом спеціалістів-комп’ю­тер­ників, «неструктурованими». Іншими словами, вони реєструються в різноманітних форматах, які здебільшого важко сполучити або порівняти. Це сильно відрізняється від традиційних баз даних реляційного типу, де інформація акуратно розташовується впорядкованими рядками та стовпчиками, що роблять пошук та отримання інформації швидким, надійним і точним. Ця неструктурована природа великих масивів даних спричинилася до розробки нових інструментів, спеціально створених для раціоналізації та упорядкування інформації, зібраної з різних джерел. Швидкий прогрес у цій галузі є ще одним прикладом того, як комп’ютери, хоча й обмежено, починають вторгатися в сфери тих функціональних здібностей, які колись були винятково прерогативою людей. Здатність до безперервної обробки потоку неструктурованої інформації з джерел, розташованих повсюдно, є, зрештою, однією з операцій, до якої люди пристосовані унікальним чином. Звісно, що в царині великих масивів даних комп’ютери здатні здійснювати цю операцію в значно більших, немислимих для людини масштабах. «Великі» дані справляють революційний вплив на широкий спектр напрямів, включно з бізнесом, політикою, медициною і майже кожною галуззю природничих і соціальних наук.

Великі роздрібні торговці покладаються на великі масиви даних задля отримання безпрецедентно детального й глибокого аналізу купівельних преференцій окремих споживачів і задля забезпечення можливості робити на основі цього аналізу цільові пропозиції, що сприятиме збільшенню доходів і підвищенню лояльності клієнтів. Поліція в усьому світі вдається до алгоритмічних аналізів із метою передбачення часу й місця, де існує найбільша ймовірність скоєння злочинів, а тоді розміщує свої сили й засоби відповідно до отриманих результатів. Інформаційний портал міста Чикаґо дає можливість його жителям переглянути як тенденції в історичній перспективі, так і дані реального часу в широкому діапазоні напрямів, що відображають припливи й відпливи життєдіяльності у великому місті, разом зі споживанням енергії, показниками злочинності, показниками ефективності транспортних комунікацій, шкіл, закладів охорони здоров’я, навіть кількості вибоїн на дорогах, залатаних протягом конкретного проміжку часу. Інструменти, які забезпечують нові способи візуалізації даних, зібраних під час контактів у соціальних мережах, а також сенсори, вмонтовані у двері, турнікети й ескалатори, забезпечують міським планувальникам і керівникам міста наочне уявлення про те, як люди пересуваються, працюють і взаємодіють у місті. Таку інформацію можна