×
Николас Лундбладт, Google. ПМЭФ: Технологии – это не то, что вы привыкли о них думать. У них потенциал другой: они позволяют вам за месяц научиться тому, что раньше бы вы выучили за год без технологий

Греф: Николас, вы сказали очень интересную фразу, что реальная проблема человечества - это следующее: «Мы имеем уровень эмоций из палеолита, мы имеем древние институты и мы имеем божественные технологии, и это гигантское противоречие, с которым мы столкнемся». Я бы сказал, что лучше, наверное, и не скажешь. Древние институты, максимально древняя эмоциональная система и совершенно немыслимые современные технологии. Что вы можете сказать, с какими сложностями мы больше всего столкнемся, учитывая вот эти противоречия, институты, наша эмоциональная сфера, самая несовершенная, и технологии?

 

Николас Лундблад: Большое спасибо за вопрос. Что мы в Google делаем? Изучаем напряжение между людьми, между древними институтами и очень мощными технологиями. Вы правильно сказали, что эти технологии зависят от того, как их используют. Использование технологий, вот тут мы можем получить реальную ценность. Я думаю, что основная проблема в обществе, которая охарактеризована вот этим напряжением между нашими биологическими людьми и нашими технологическими новыми возможностями, основная проблема – это учиться глубже понимать различные вещи.

 

Пракаш тоже об этом говорил, о складываемом микроскопе и любознательности. Вот это очень правильно. Когда мы смотрим на обучение и думаем о том, как мы можем активизировать обучение, призвать к обучению – тут очень интересная задача возникает. Нам учиться становится все сложнее, потому что мир, который нам нужно изучать, становится все более и более сложным. Посмотрите просто на то огромное количество информации, которое нас окружает. Более 400 часов видео на YouTube загружается каждую минуту, количество информации в год увеличивается в два раза. В два раза! И вот в этой среде нам нужно учиться.

 

Учиться – это эволюционное, это не то, что мы выбираем. Обучение – это то, как мы адаптируемся к новой среде, но динамика обучения ограничивает динамику изменений к лучшему, то есть те изменения, которые мы можем внести с точки зрения экономического роста, социальные улучшения, какие-то технологические улучшения и так далее.

 

Это ограничивается обучением. Обучение становится все сложнее и сложнее, потому что технологии становятся все более и более сложными. Как решить эту проблему? Я думаю, что это один из фундаментальных вопросов, которые нам нужно решить, и мы вот в этом вопросе как компания очень заинтересованы.

 

Есть несколько интересных ответов. Один ответ из 69-го года. В 69-м году лауреат Нобелевской премии Герберт Саймон, его спросили, задали вопрос, Brookings institute. 69-й год, прошу учесть. Не было никаких писем электронных, ну, может быть, из Стэнфорда туда-сюда пару писем. Ничего не было. Так вот, его спросили: «Вы знаете, слишком много информации в мире находится, мы не можем ею управлять, все, достаточно. Как нам бороться с перегрузкой информацией?»

 

Герберта Саймона пригласили в Brookings institute и попросили дать лекцию о перегрузке информацией. Он отказался. Он сказал, он написал научную статью, в которой говорил о богатстве информации, он говорил о том, что информации много, а не то, что её слишком много.

 

И ключевая часть этого анализа заключалась в следующем: мы сейчас находимся в очень тяжелой ситуации, у нас есть вся эта информация, вся эта сложность информации, но как нужно на это смотреть? Когда у нас есть богатство, мы можем создать что-то ещё, то есть основное в статье было что? Когда у нас есть богатство информации, это приводит к бедности внимания. И знаю сейчас не технологии, а сложности, мы можем по-другому немножко сказать.

 

Мы можем сказать: богатство сложности, которое сейчас есть в обществе, приводит к когнитивной бедности, к бедности мысли, потому что нам нужно думать о всей этой сложной системе и о том, что нам нужно учиться эффективно.

 

В 69-м году не только Саймон увидел это напряжение между богатством информации и бедностью внимания. Кстати, если подумать об этом, об этих двух элементах, там, собственно, вся Интернет индустрия, Google, Facebook, они посередине, они пытаются сократить разрыв между богатством информации и бедностью внимания.

 

Так вот, чтобы учиться эффективно, нам нужно разрабатывать искусственный интеллект.

 

Почему нам нужно инвестировать в искусственный интеллект и машинное обучение? Потому что это позволит нам эффективнее обучаться. Вот что он сказал.

 

Он говорит: "Технологии - это не все те вещи, которые вы делаете, у них потенциал другой: они позволяют вам за месяц научиться тому, что раньше бы вы выучили за год без технологий».

 

То есть динамика обучения и ускоренная динамика обучения – вот этот потенциал технологии. Это приводит меня к другой мысли. Я поговорил с Яном Маккарти, который, собственно, изобрёл искусственный интеллект и в 2006-м году, когда искусственному интеллекту исполнилось 50 лет, я встретился с ним Стэнфорде и сказал: "Знаете, очень здорово, что мы делаем с искусственным интеллектом, но люди боятся, что искусственный интеллект их заменит".

 

Он посмотрел на меня и сказал: "Знаете, нет. Замена не интересна, когда мы говорим об искусственном интеллекте. Единственное, почему мы говорим о подмене людей – это просто для того, чтобы деньги получить. Нам деньги платили, когда мы говорили, что мы людей заменим". Он говорил, что это был такой период, что искусственный интеллект был такой: "Мама, смотри, что я могу сделать!". Вот это была философия, понимаете?

 

А сейчас другая философия. Сейчас не замена, а когда искусственный интеллект помогает человеку, например, когда доктору нужно продиагностировать рак молочной железы, он это может продиагностировать не одного человека, а сто за один отрезок времени благодаря искусственному интеллекту. Или, например, если человек играет в шахматы друг с другом – это одно, а если человек играет с помощью искусственного интеллекта – то он может победить машину и человека. Игра в го. Посмотрите, искусственный интеллект уже выиграл.

 

Понимаете, речь идёт о том, чтобы человек работал вместе с технологиями, вместе с компьютером, и вот это позволит нам создать совершенно невероятные вещи. То есть нам нужно учиться более эффективно и для этого нам нужно разрабатывать искусственный интеллект и использовать вот это дополнение. Искусственный интеллект нужно использовать как дополнение, и вот это позволит получать конкурентные преимущества. Страна, которая лучше всего, быстрее всего и эффективнее всего будет обучаться, будет наиболее конкурентоспособной в будущем. Спасибо.