[9$] Цифровой директор. Как искусственный интеллект похоронит средний класс

Технологии искусственного интеллекта в последнее время достигли немалых успехов и этот факт будоражит умы. Такого ажиотажа не было, пожалуй, со времен перцептона Розенблатта. Правда, специалисты об "искусственном разуме" расуждают неохотно, предпочитая более скромные термины вроде "машинного обучения" или "больших данных". Но масштаб происходящих изменений, как и их социальных последствий, от этого нисколько не становится меньше.

Среди возможных последствий цифровизации чаще всего говорят о так называемой потере рабочих мест. И вроде правда: еще недавно я зарпавлял машину на заправке с живым оператором, а сегодня она полностью автоматическая. Рабочее место потеряно. Но если подумать, здесь нет ничего нового. Все развитие индустрии на протяжении XIX-XX веков и внедрение разнообразных изобретений непрерывно уничтожало рабочие места. Однако при этом создавалось еще большее количество новых рабочих мест. Количество рабочих мест вообще зависит не от техники, а исключительно от того, какое количество денег буржуазия соизволит направить на "развитие бизнеса" (т.е. на зарплату), а какое предпочтет потратить на собственное потребление или накопление мертвых активов. Что касается рабочих рук, то они нужны всегда. Универсальных роботов способных выполнять любые работы не хуже человека пока еще никто не создал, и их появление не предвидится на нашем с вами веку. А если, когда-нибудь что-то подобное и появится, далеко не факт, что в их использовании будет экономический или хотя бы здравый смысл.

Поэтому, о рабочих местах для пролетариата в обозримой перспективе беспокоиться не стоит. А вот то, что действительно вызывает беспокойство, так это положение так называемого "среднего класса". Прежде всего, конечно, мелкой буржуазии. "Малый бизнес" вследствие развития информационных технологий уже сейчас подвергается масштабной волне экспроприации, сравнимой разве что со временами промышленной революции XIX века. Как-то я уже писал об этом подробно. Но помимо собственно мелкой буржуазии большие перемены ждут управленческий персонал. То есть менеджеров всех звеньев снизу доверху. Данный текст как раз о верхнем звене.

Взять, к примеру, директора промышленного предприятия среднего масштаба. На предприятии это очень важная персона, хозяева ему доверяют всецело, и он, конечно, никогда их не подведет. Но вот вопрос, который всегда волнует нашу марксистскую братию: буржуй он или пролетарий? С одной стороны, вроде как и пролетарий, ведь наемный же работник все-таки. Но это только в воображаемом мире схоластического "марксизма", важно разобраться относится ли тот или иной индивид к пролетариату. В реальной жизни важен лишь другой вопрос - принадлежишь ли ты к буржуазии, к господствующему классу общества.

Так вот, директор промышленного предприятия, несомненно, к буржуазии принадлежит. Это определяется его функцией в системе общественного производства. А эта функция соответствует месту и роли буржуазии, класса собственников капитала. Да и зарплата у него соответствующая этому классу. А как же иначе? Ведь он распоряжается огромными финансовыми и материальными ресурсами. Однако история человеческого общества уже не раз демонстрировала, как развитие производительных сил ломает привычные уклады и создает новую реальность.

Внедряем ERP

Вот сидит наш директор в своем кабинете и думает, что он управляет работой фабрики (ну, или мы с вами так думаем). Но на самом деле это не совсем так. Предприятие состоит из большого числа людей, которые в основном действут по своему усмотрению и принимают многие решения самостоятельно. Другими словами, любая организация представляет собой самоорганизующуюся систему. Она не походит на точно подогнанный часовой механизм, движения которого управляются одной пружиной или на комьютер под управлением центрального процессора. Превратить ее в нечто подобное, прямо скажем, нереально, да и незачем.

Но для того, чтобы люди сами могли действовать как надо, они должны иметь информацию о текущем состоянии дел. К примеру, торговый представитель получил заказ от покупателя. Эта информация должна поступить на склад, для того, чтобы работники склада могли собрать необходимую продукцию в машину. В свою очередь, экспедитор должен получить информацию, куда необходимо доставить груз. Для многих компаний этот информационный поток - критическая вещь, от которой зависит конкурентоспособность и вообще всё. Не менее важен поток информации, проходящий через производство и службу снабжения, без него заказы не будут обеспечены продукцией.

Для того, чтобы все работники предприятия, ответственные за те или иные решения, всегда имели необходимую информацию, уже давно существуют автоматизированные системы управления. Использование АСУ привносит дополнительную централизацию. Теперь уже различные службы предприятия не передают сообщения друг-другу, а вводят информацию в базу и получают оттуда же. В том или ином виде автоматизированная система управления сейчас имеется на любом сколько-нибудь крупном предприятии. Правда, сама аббревиатура АСУ как-то вышла из моды еще в годы рыночных реформ и осталась каким-то советским воспоминанием.

Зато стала модной другая аббревиатура - ERP, расшифровывается как Enterprise Resource Planning (планирование ресурсов предприятия). Собственно, никаких особенно новых технологий за этой аббревиатурой не стоит, и на самом деле все это уже было еще в 70-80-е годы на больших ЭВМ и на больших производствах. В том числе было и в СССР.  Но широкое распространение персональных компьютеров позволило создать стандартные ("коробочные") системы для массового внедрения на большом числе предприятий. Такие системы и получили наименование ERP. В общем, ERP-система это просто хорошо спроектированная, надежная, современная АСУ, в которой отражаются все аспекты деятельности предприятия, благодаря чему руководитель может многое увидеть и многое понять, а также наладить эффективную работу всех служб. Если захочет, конечно.

Это звучит странно, но во многих случаях, которые мне приходилось наблюдать (а я тоже не хрен с горы, я программистом работаю), руководители предприятий, внедряющих новые системы управления класса ERP, сами очень смутно представляют, для чего такая система им нужна. Многие думают, что это типа каким-то образом помогает уменьшить трудозатраты на обработку информации. Видимо они рассчитывают, что можно будет если не сократить штат офисных служащих, то по крайней мере прекратится его расширение стремительными темпами. Но тут их неизменно ждет разочарование (пока еще). Так как более сложная система управления, как правило, требует больших трудозатрат. И в этом нет ничего удивительного, потому что ERP-система нужна вовсе не для того, чтобы экономить на зарплате операторов.

Назначение любой автоматизированной системы управления, внезапно, состоит в повышении эффективности управления ресурсами предприятия. Означает это очень простую вещь - все ресурсы, которыми располагает организация, должны использоваться так, чтобы это максимально удовлетворяло целям этой организации. Ну, все мы понимаем, что цель капитала всегда одна... прибыль, в общем. Вот как раз для того, чтобы направить все ресурсы на получение прибыли и необходима ERP-система.

Просто с помощью системы ERP, благодаря четкой организации информации в ней, можно увидеть какие ресурсы используются не так эффективно, как это было бы возможно, и, что еще важнее, понять причины этого. Недозагруженные производственные мощности, избыточные запасы сырья и готовой продукции, нерациональные материальные затраты, высокий уровень дебиторской задолженности, высокая доля отвалившихся покупателей, неадекватные себестоимости цены на продукцию и т.п. У всего есть свои причины, которые можно обнаружить, получив соответствующие отчеты из системы управления. Проблема только в том, что сама найти все эти неиспользуемые ресурсы и причины их "неиспользования" глупая ERP-система не способна (и даже отдел IT не может ее заставить). Это может сделать только существо обладающее интеллектом, ну, то есть наш директор, либо сотрудники, которых он сумеет организовать и мотивировать для этого.

Любая современная АСУ только предоставляет информационную среду, модель предприятия, но сам поиск решений в этой среде осуществляется исключительно людьми. А так как люди часто никаких решений искать не намерены и более того, не хотят даже разбираться в том, какую информацию и каким способом можно получить из системы, то как правило проекты внедрения модных программ терпят фиаско. А, чего еще можно ожидать при загнивающем капитализме? Впрочем, не все так плохо, медленно но верно ERP-системы завоевывают свое место под солнцем.

Однако все это на самом деле технологии прошлого, ХХ века, подготовка почвы для действительно умных машин.

Заря искусственного интеллекта

Мы с вами, дорогие товарищи, живем в совершенно новую эпоху, в эпоху говорящих смартфонов и роботов, выполняющих сальто-мортале. Ну, вот как-то так.


Прикольно да?

Это, на всякий случай. Для тех, кто по старой привычке думает, будто пониятие "искусственный интеллект" относится к области сказок про Алису Селезневу. Нет, все уже очень серьезно, прямо здесь и сейчас. Правда, человекоподобные роботы - это конечно, хоть и впечатляющая, но ерунда, игрушки. Гораздо серьезнее (во всяком случае на данном историческом этапе) последствия для человеческого общества, которые несет применение тех же технологий в сфере управления народным хозяйством.

Кто-то может возразить: мол руководить промышленным предприятием сложнее, чем выполнять акробатические трюки. Это нормальное человеческое заблуждение. В действительности, все ровно наоборот.

Но для начала неплохо бы разобраться, что такое вообще "искусственный интеллект". На самом деле этого, кажется, никто точно не знает. То есть, конечно все знают, что это такое примерно, но не существует определенной математической теории, строго формализующей это понятие. По этой причине каждый рассуждает об искусственном интеллекте как умеет, своими словами. Я тоже попробую это сделать, правда, опираясь всё же на авторитеты. А куда без них?

Понятие искусственный интеллект объединяет в себе множество самых разнообразных методов, моделей и алгоритмов. Большинство из них было придумано еще до наступления эпохи персональных компьютеров, какие-то были предложены совсем недавно. Но у них у всех есть что-то общее, некие универсальные общие принципы, которые неизменно применяются всякий раз, когда речь идет об "умных" машинах. Первым, кто на мой взгляд смог эти принципы сформулировать в общих чертах, был человек не имевший никакого отношения ни к изучению психологии и мышления, ни уж тем более к вычислительной технике. Это был Чарльз Дарвин, опубликовавший в 1859 году свое бессмертное «Происхождение видов путём естественного отбора, или Сохранение благоприятствуемых пород в борьбе за жизнь».

Вы, конечно спросите, а какое отношение теория эволюции растений и животных имеет к умным компьютерам и прыгающим роботам? И это будет резонный вопрос. А дело в том, что все разнообразные алгоритмы искусственного интеллекта в целом повторяют механизм, лежащий в основе эволюции: генерация различных решений, отбор из них наиболее удачных, и сохранение, наследование того, что уже получилось. Впрочем, параллель между теорией эволюции и алгоритмами искусственного интеллекта - только мое мнение, вы можете иметь свое. Одно ясно определенно - в феномене интеллекта, как и в происхождении видов, нет ничего божественного и сверхестественного. Также как эволюция создает миллионы сложнейших форм жизни, так и алгоритмы ИИ могут генерировать решения любой сложности. Были бы компьютеры достаточно мощные.

Например, для управления прыжками робота, распознавания речи, или в автомобильном автопилоте, используются так называемые нейронные сети. Это некая схема, состоящая из тысяч логических элементов (нейронов), каждый из которых способен принимать сигнал определенного уровня и передавать дальше. Параметры каждого нейрона, то есть то, сигнал какой величины он принимает, и какой передает, уникальны. И за счет того, что нейронов очень много, сеть может быть настроена таким образом, чтобы в каждом конкретном случае выдавать правильную реакцию. Заскочил робот на тумбу, начал терять равновесие, нейросеть не дремлет, она принимает сигналы с датчиков и выдает команды на сервоприводы, как надо наклонить туловище и поднять руки, чтобы привести все в норму. Разумеется, ни один программист не способен настроить параметры каждого нейрона таким образом, чтобы во всех случаях сеть выдавала правильную реакцию. А без точной настройки такая сеть не умнее валенка. Чтобы нейросеть работала, ее необходимо "обучить". Происходит это следующим образом. Сначала для нейронов устанавливаются любые параметры, что называется "от балды". Затем на вход сети подается некая информация, а сеть должна выдать ответ. Если ответ неправильный, параметры нейронов корректируются как-нибудь и проверка повторяется снова. Так происходит до тех пор, пока сеть не научится выдавать годную реакцию.

Конечно, процесс такого поиска вслепую может продолжаться бесконечно долго. Но существуют методы, позволяющие обучающему алгоритму увидеть в какую сторону нужно двигать параметры нейронов, чтобы ошибка была поменьше. Благодаря этому, а также возможностям современной вычислительной техники, хорошая, годная структура может быть получена не за миллионы лет, а гораздо быстрее.

Разумеется, те же самые принципы могут быть применены и для системы управления организацией. Правда, обучая робота прыжкам, мы можем заставлять его скакать сколько угодно. А вот с предприятием такой номер не пройдет. Нам пришлось бы ждать очень много лет, прежде чем мы смогли бы обучить нейронную сеть эффективно распределять ресурсы.

К счастью(или к несчастью), существует способ решить эту проблему. Можно построить имитационную модель предприятия и обучаться на ней. Имитационная модель это что-то вроде компьютерной игры. Вместо того, чтобы строить стального робота и заставлять его скакать в ангаре, можно написать программу с компьютерным роботом, который будет делать то же самое, но во много раз быстрее, без шума и пыли. Точно также можно создать компьютерную модель предприятия и экспериментировать на ней без ограничений.

На самом деле, если бы у нас была такая модель предприятия, никакая нейронная сеть нам вовсе тогда не понадобилась бы. А зачем? Ведь мы могли бы достаточно быстро путем все того же "естественного отбора" или его модификаций, найти в системе все незадействованные ресурсы и подобрать четкий план действий для любой экономической ситуации.

500 тонн эскимо

Вот вам конкретный и реальный пример из практики Манчестера.

Допустим, у нас есть фабрика мороженого, которая производит мороженое самых разнообразных форм и расцветок и продает его нескольким тысячам магазинов в разных городах. Но все эти города расположены в довольно суровой климатической зоне, поэтому спрос подвержен сезонным колебаниям. Зимой люди едят мороженое как-то неохотно. Зато, как только ранней весной солнышко начнет припекать, народ выползает из квартир и бежит к киоскам за любимим вафельным стаканчиком. В июльскую жару спрос вырастает еще больше. Однако для фабрики это все создает определенные трудности. Ведь в летние месяцы не получится выпустить достаточно мороженого, чтобы удовлетворить спрос. Для этого не хватит ограниченных производственных мощностей. Нужно сделать запасы заблаговременно, зимой.  Кроме того, нельзя в любой момент сделать столько мороженого, сколько требуется. Оно производится партиями, которые измеряются в тоннах. Чем больше тонн сделать за раз, тем меньше хлопот с каждой отдельной тонной. С другой стороны, мороженое долго хранить нельзя. Оно теряет товарные качества, даже если установленный срок хранения еще не вышел. Да и само по себе создание запасов не есть комильфо, ведь мороженое стоит денег, а деньги лучше потратить на какие-нибудь более полезные дела, (новогодний корпоратив, например, провести) вместо того, чтобы хранить их замороженными на складе.

Таким образом, нам требуется составить производственную программу (план), которая удовлетворяла бы сразу нескольким противоречивым условиям. Сделать это тем же способом, каким настраивается нейронная сеть было бы несложно, если бы было точно известно какие ресурсы потребуются для выпуска каждого вида мороженого, и в каком объеме его будут покапать. То есть, если бы у нас была модель системы. Нужно просто двигать сроки выпуска партий мороженого и смотреть что получается, повторяя процедуру до тех пор пока не будет достигнут минимальный уровень складских запасов (в тонно-днях) и при этом план будет исполним для производственного подразделения.

Как вы понимаете, сделать систему управления, которая могла бы находить наилучший производственный план при заданных ограничениях намного проще, чем построить робота, способного научиться делать сальто в воздухе.

В чем же дело, почему до сих пор такие системы не захватили мир? А дело в том, что точно указать весь набор требуемых параметров системы для реального предприятия, занятого не подготовкой диссертаций, а получением прибыли, достаточно проблематично. Например, мы можем не знать точно производительность оборудования для каждого вида мороженого, сколько человеко-часов необходимо для выпуска одной тонны. То есть все это, конечно примерно известно людям, которые непосредственно отвечают за производственный процесс. Но ввести эту информацию в автоматизированную систему управления может оказаться слишком сложной задачей. Кроме того, производство зависит от многих факторов, формализовать которые вообще очень трудно. Да и потом, никому не известно точно, будут ли в этом сезоне широкие пролетарские массы покупать эскимо на палочке или отдадут предпочтение шоколадному пломбиру в стаканчике. Имея в системе такую большую долю неопределенности, сложно заставить компьютер выдать какой-то годный план.

Кому ворочать миллионами

Впрочем, все эти проблемы вполне решаемы средствами все того же искусственного интеллекта. Ведь все необходимые параметры можно подобрать тем же самым способом, каким обучается нейронная сеть. Был бы в распоряжении достаточный для этого объем достоверных данных. Но вот как раз с данными до недавних пор были проблемы. Да и мощности компьютеров не позволяли широко применять требовательные к ресурсам алгоритмы ИИ. Короче говоря, искусственный интеллект до сих пор не научился управлять предприятием по той же самой причине, по которой нейронные сети были изобретены в 50-х годах прошлого века, а делать сальто роботы научились только теперь.

Однако широкое распространение ERP-систем с их четкой организацией данных, доступность алгоритмов машинного обучения, с которыми теперь может экспериментировать любой студент, многократно возросшая мощь компьютеров делает получение точных экономических моделей любого предприятия лишь делом техники. А это означает, что капиталистам (пардон, собственникам бизнеса) не нужно будет больше ждать, когда управленческие кадры захотят разобраться с тем, как в ERP-системе найти незадействованные ресурсы. Можно будет использовать для этой цели интеллектуальную систему управления.

Фишка тут в том, что делать сальто может и человек (если он акробат, конечно), у него это по-любому получится лучше, чем у робота. Сидеть у фризера или конвейера с мороженым тоже лучше доверить людям, как и огромное множество других функций, которые выполняют рабочие. А вот управлять ресурсами предприятия многократно более эффективно, чем на это способен любой человек, сможет интеллектуальная информационная система.

Да, без рабочих не обойтись, и пока люди будут играть в производстве ключевую роль, ими кто-то должен руководить. Командовать людьми, компьютеры тоже еще не скоро научатся. Но это и не особенно нужно. Однако по мере того, как интеллектуальные системы начнут брать на себя все больше функций управления, роль руководителя будет все более и более понижаться, до функций простого администратора, задача которого командовать людьми, контролировать действия людей, не вмешиваясь в реальное управление ресурсами предприятия.

Однако, управлять людьми - совсем не то же самое, что управлять финансовыми и материальными активами на миллионы рублей (не говоря уже о миллиардах). Тут нужны совсем другие зарплаты и совсем другой социальный статус. Но этот новый социальный статус уже намного меньше будет выделяться из общей массы пролетариата.

Глобально все это будет означать дальнейшее размывание "среднего класса", этой социальной базы капитализма, и создание предпосылок для установления пролетарской диктатуры, которая откроет человечеству дорогу в будущее.

blog comments powered by Disqus

Добавить комментарий



 

 
 

Promo в Твиттере

Twitter февраля 22, 16:44
[10$] Друг или враг? Проблема бродячих собак https://ift.tt/2EpbJ6w

Twitter февраля 22, 16:14
[9$] Адвокатский опрос Свидетеля Иеговы - жертвы пыток в сургутском отделении СК https://ift.tt/2Nt6Bl7

Twitter февраля 22, 15:39
[8$] Самовыдвиженцем был Путин, можешь стать и ты https://ift.tt/2STUOlL

Twitter февраля 22, 14:39
[5$] Неуловимая ракета, которую не хочется применять https://ift.tt/2SXBlQX

Twitter февраля 22, 12:39
Когда анонимность в сети бьет по нам самим https://ift.tt/2Tbu3IO

Twitter февраля 22, 12:39
[3$] Не пали контору – убери телефон и жри https://ift.tt/2IxwAZB

Twitter февраля 22, 11:44
[9$] В Чечне завтра день без носков и пены для бритья https://ift.tt/2TbfbKi

Twitter февраля 22, 09:44
[9$] А ты откосил? Приближается тот самый день, когда магазины наварятся на про https://ift.tt/2SYLwFa

Twitter февраля 22, 09:24
[5$] 19.02.14 начался захват власти на Украине https://ift.tt/2TYe25T

Twitter февраля 22, 08:54
[4$] Ждули. Кто и зачем знакомится с зэками ? https://ift.tt/2SeeNGC

Twitter февраля 22, 08:14
[2$] Смотрите, как Арашуковы воровали газ https://ift.tt/2VfVkXZ

Twitter февраля 22, 07:54
[6$] Как элитная "Азбука вкуса'' кормит лохов просрочкой https://ift.tt/2NiwZ0T

Twitter февраля 22, 06:49
[6$] "Я бы ей отлизала" ТОП-5 самых красивых видеоблгерш Ютуба в обзоре от набирающе https://ift.tt/2U2AevU

Twitter февраля 22, 05:09
[5$] Как выглядит российская женщина-миллиардер. Фото https://ift.tt/2T86IHL

Twitter февраля 22, 04:39
[4$] Как не быть Аленем? Судьба Аленя в современном мире незавидна. В жизни его ждут https://ift.tt/2H1Bf3s

Twitter февраля 22, 04:39
[3$] Клевета и ответственность моя https://ift.tt/2tyHfck

Twitter февраля 22, 03:49
[1$] Национальность всего лишь фантик-2 https://ift.tt/2E0HiCy

Twitter февраля 22, 03:10
Экс-генсек НАТО готов повторить в Беларуси https://ift.tt/2SlcwsY

Twitter февраля 22, 01:09
Фильм - казахский кандидат на "Оскар": как москвичи травят мигрантов https://ift.tt/2BNqgYd

Twitter февраля 22, 01:09
[1$] Что должны были посчитать американцы? На что намекал Путин? https://ift.tt/2U3587g

Подпишись в Твиттере