Читать «Осмысление. Сила гуманитарного мышления в эпоху алгоритмов» онлайн - страница 3

Подмоченная репутация вынудила нас придумать мантру для самоуспокоения. «Человеку свойственно ошибаться», – пожимаем мы плечами в ответ на критику коллег на работе или вечером в баре. Эта фраза отражает взгляд культуры на человечество: быть человеком значит иметь множество недостатков.

Инженеры называют это «человеческим фактором». Даже в таких далеких друг от друга сферах, как аэронавтика, логистика и фармацевтика, это выражение означает одно и то же и является синонимом фразы «способность ошибаться». Человеческий фактор выделяется в отдельную научную дисциплину, цель которой – оптимизация и коррекция наших недостатков при человеко-машинном взаимодействии. Ученые анализируют, почему машины справляются с проблемой, а мы, люди, наступаем на одни и те же грабли. К подобным исследованиям прибегает, например, компания Google. Ее машины с автопилотом пытаются «понять» противоречивое поведение человека-водителя. Люди печально известны своей непоследовательностью за рулем и зачастую срывают попытки алгоритмов достичь совершенства на дороге.

И это еще не все беды. Журналисты и футуристы утверждают, что людей вскоре вытеснят роботы. Первые на очереди рабочие и сотрудники служб поддержки клиентов, а под угрозой целые прослойки: работники ресторанов, фармацевты, врачи-диагносты, юристы, бухгалтеры и даже сиделки у пожилых. И вопрос не в том, произойдет ли это. Журналисты и ученые размышляют, что делать, когда это случится.

Решение человеческой проблемы кажется простым. Если мы хотим оставаться полезными и трудоустроенными, то должны уступить территорию алгоритмам, даже подчиниться им. Не проходит и дня без истории, как в фильме «Человек, который изменил все», о том, как экономист с престижным образованием находит выход из сложной ситуации с помощью точного анализа фактов, а не интуиции и опыта. Мы завалены историями больших данных от Amazon, Google и других бесчисленных приложений и стартапов. В 2016 году сайт по поиску работы Glassdoor назвал специалиста по работе с данными «вакансией № 1» в США. При этом учитывались открытые позиции, зарплаты и возможности карьерного роста. Мы искренне верим, что больший объем данных приведет к столь же обширным знаниям. Допустим, набор данных по сотне человек позволил сделать вывод x. Разве мы не узнаем больше, объединив сведения о сотнях тысяч человек? Или данные по сотням миллионов? Или миллиардов? Марк Цукерберг, генеральный директор Facebook, – яркий пример интоксикации большими данными. На недавнем собрании он озвучил инвесторам свое желание: чтобы алгоритмы машинного обучения в Facebook создали «самые точные модели всего, что можно изучить в мире».

Студенты тоже поймут, о чем идет речь. В лучших университетах США раньше были популярны гуманитарные предметы вроде английского языка и истории. Но после всплеска интереса к технологиям и естественным наукам гуманитарные факультеты опустели. С 1960-х годов число соответствующих дипломов уменьшилось вдвое. Финансирование этой сферы стремительно сокращается. В 2011 году оно составляло менее половины процента общего объема средств, затраченных на естественно-научные и технические исследования. В социальных науках доминируют количественные методы, такие как анализ социальных сетей и психометрия, в то время как традиционные для социологии и антропологии качественные методы будто бы канули в Лету. В 2015 году на встрече с электоратом кандидат в президенты от Республиканской партии Джеб Буш посетовал, что будущим психологам не останется ничего, кроме как работать в ресторанах быстрого обслуживания. В том же году японский министр образования распорядился закрыть факультеты социальных и гуманитарных наук либо преобразовать их с целью лучшего удовлетворения потребностей общества.