История компьютеров — это не просто рассказ о железках, микросхемах и коде. Это, прежде всего, история людей, которых постепенно заменяли машинами. Вычислительная техника прошла путь от огромных залов, набитых живыми работниками, до искусственного интеллекта, который сегодня «подглядывает» за нашими привычками. Технический прогресс всегда сопровождается гневом, борьбой за права и ощущением потери собственной значимости. Дэвид Аллен Гриер, автор книги «Когда компьютеры были людьми», рассказывает об истории замены людей машинами.
Компьютер — это не вещь, а процесс замены человеческого труда
История вычислений — это история того, как ручной труд заменяли механическим. Этот переход никогда не бывал гладким. Всегда есть группа людей, которая чувствует себя обманутой и ненужной, когда их навыки вдруг заменяются железной коробкой. Мы привыкли думать о компьютерах как о прогрессе, но для многих поколений это была история личной трагедии и потери работы.
Три кита вычислительного дела
Современный компьютер делает три вещи, которые раньше делали люди: хранит числа, запоминает инструкции и выполняет задачи, подразумевающие механическое исполнение конкретных действий, которые ранее требовали человеческого интеллекта, но были сведены к простым, повторяющимся операциям.. Интересно то, что люди по своей природе очень плохо справляются с первыми двумя пунктами. Мы легко забываем цифры — Грир приводит пример: раньше он на автомате набирал номера телефонов родителей и сестер, а сейчас не помнит ни одного номера друзей, потому что машина делает это за него. Мы также плохо помним инструкции без искажений — мы всегда пытаемся подстроить их под себя, чтобы сделать жизнь проще или гармоничнее. В итоге история распорядилась так, что человека в этой цепочке постепенно свели к самому простому — к механическому выполнению задачи.
«Проект математических таблиц» (Math Tables Project)
В 1937 году, когда в Америке бушевала Великая депрессия, правительство Рузвельта искало способы дать людям работу. В Нью-Йорке уровень безработицы был выше, чем в среднем по стране, и власти решили создать необычную «лабораторию». Формально задачей проекта было создание обширных таблиц функций, численных коэффициентов и решений уравнений, которые могли использоваться инженерами, физиками и математиками. Работу выполняли сотни вычислителей — людей, которые вручную, с помощью арифмометров и настольных калькуляторов, производили длительные цепочки вычислений. Представьте себе огромную комнату в Нью-Йорке, где сидят 450 человек за маленькими столами. Перед каждым — лист бумаги и ручка. И все, что они делают целый день — это бесконечные сложения и вычитания. На тот момент это была самая мощная вычислительная организация в мире, состоящая из «живых компьютеров».
Компьютеры как способ спасения от голода
Те 450 человек не были великими математиками. Это были бывшие продавцы и офисные клерки, которые долгое время оставались без работы. Для них работа «живым калькулятором» была последней надеждой накормить семьи. Они жили в Бронксе, Гарлеме и других бедных районах. Они ненавидели свою работу за ее монотонность, но держались за нее зубами. При этом правительство заставляло их постоянно искать другую «нормальную» работу, напоминая, что их нынешнее занятие — лишь временная подачка.
Шестикратный контроль ради идеальной точности
Люди часто ошибаются, особенно если делают одно и то же действие тысячи раз подряд. Если группа людей делает задачу одинаково, они неизбежно допустят одни и те же ошибки. Чтобы этого избежать, в «Проекте математических таблиц» придумали хитрую систему: каждое число рассчитывалось 6 или 7 раз. Причем расчеты делались разными способами, чтобы исключить случайные совпадения в ошибках. Большая часть работы заключалась в том, чтобы разобрать полученные группы чисел и понять, как они работают.
Вклад живых компьютеров в победу в войне
Работники проекта очень гордились тем, что их расчеты пригождались на фронте. В сентябре 1943 года, за восемь месяцев до высадки в Нормандии, им дали странное задание: делать расчеты, имитирующие разбрасывание монет по карте. Один из сотрудников, глядя на карту на полу, узнал очертания побережья Франции и догадался: они готовят вторжение. Расчеты нужны были для того, чтобы понять, сколько бомб нужно сбросить на пляж, чтобы взорвать мины, но при этом не разнести весь пляж и не сделать его непригодным для высадки и продвижения. Хотя планировщики в итоге решили просто обходить заминированные пляжи, сами «люди-компьютеры» были безмерно горды своей сопричастностью к великому делу.
Тайные расчеты для атомной бомбы
В архивах проекта сохранились запросы на расчеты, смысл которых людям не объясняли. Одно из заданий касалось «схлопывания сферы» — взрыва, который сжимает сферу в крошечный объект. Инструкции запрещали работникам делиться информацией или спрашивать, для чего это нужно. Только позже стало ясно: они перепроверяли расчеты Лос-Аламосской лаборатории для Манхэттенского проекта, то есть помогали создавать атомную плутониевую бомбу. «Схлопывание сферы» описывало задачу, связанную с имплозией — быстрым и симметричным сжатием шарообразного объекта. В ядерной физике это ключевой принцип плутониевой бомбы: вокруг подъядерной массы плутония располагаются взрывчатые линзы, которые при детонации создают сходящуюся внутрь ударную волну. Эта волна сжимает плутоний, резко увеличивая его плотность и переводя вещество в надкритическое состояние, при котором начинается неконтролируемая цепная реакция деления.
От машин к людям: почему расчетчики стали учителями
Когда проект был расформирован, многим предлагали возглавить новые вычислительные отделы в других компаниях. Но большинство из них выбрали совершенно другой путь — они стали учителями математики в старших школах. Почему? Потому что за годы работы «живым винтиком» они почувствовали себя частью бездушного механизма. Работа с детьми и живое общение казались им более достойным и удовлетворяющим занятием, чем повторение за машиной.
Две скрытые цели автоматизации
Зачем вообще заменять людей машинами? Есть две причины. Первая — превратить сложную умственную работу в механическую, которую можно повторять бесконечно и быстро. Но есть и вторая причина — это систематизация. Когда действие становится частью большой системы обработки информации, оно помогает решать глобальные задачи и принимать решения на уровне всей организации. По сути, это способ заменить дорогой и непредсказуемый человеческий труд (с его профсоюзами и личными идеями) на дешевый и послушный механический процесс.
Битва за данные в 1950-х годах
В 1950-х годах в Америке начали внедрять автоматические станки. Сначала они работали по принципу «записи и воспроизведения». Станок записывал движения опытного рабочего, а потом просто прокручивал «пленку», копируя его действия. Это обещало удвоить производство. И тогда возник первый серьезный конфликт: рабочие возмутились. Они считали свои навыки своей собственностью и частью своей личности. Владельцы заводов же заявляли: «Мы построили завод, вы научились всему здесь, значит, ваши навыки принадлежат нам, и мы имеем право их скопировать». Это был первый в истории спор о том, кто владеет данными.
Современный ИИ как наследник фабричных споров
Сегодня история повторяется с искусственным интеллектом. Алгоритмы ИИ обучаются на данных о нашем поведении, мыслях и действиях. Если раньше битва шла на территории завода, то теперь она идет везде: в соцсетях, в интернет-магазинах, в наших рабочих программах. И снова встает вопрос: кто владеет информацией о том, как вы общаетесь с друзьями или что покупаете? Кто имеет право копировать ваше поведение и использовать его для заработка? Этот спор до сих пор не решен законодательно, хотя попытки (например, в Калифорнии) уже предпринимаются.
Искусственному интеллекту на самом деле 75 лет
Мы привыкли думать, что ИИ — это новинка последних лет. На самом деле программы ИИ «варятся» в научной среде уже около 75 лет. Просто раньше не хватало мощности компьютеров, чтобы заставить их работать масштабно. Постепенно системы становились все сложнее, чтобы ими могли пользоваться обычные люди, а не только эксперты. Расширение ИИ, которое мы видим сегодня — это просто результат долгого накопления сил и упрощения интерфейсов. Это банальное продолжение многолетнего процесса механизации человеческого интеллекта.
Сдержанный взгляд на технологическое будущее (U-образный путь)
Развитие технологий можно представить как U-образную кривую. Сначала появляется новая идея, все в восторге (верхняя точка буквы U). Затем наступает спад, когда выясняется, что в реальности все работает не так идеально, как в лаборатории. И только потом начинается медленное восстановление. Примером служит перевод текстов. В начале своей карьеры Грир видел программы, которые переводили фразу «Вы принимаете кредитные карты?» на польский, а затем при переводе обратно на английский выдавали: «Вы играете в покер на деньги?». Сегодня переводчики стали инструментом, которым он пользуется каждый день для общения с коллегами из Китая или Франции. Но он знает их ограничения: нужно писать короткими предложениями, не использовать сложные обороты, иначе машина запутается. ИИ сегодня очень интересен, но он все еще недостаточно надежен для серьезных задач. Для экспертов, чей авторитет зависит от точности работы, использование ИИ остается рискованным, так как они предпочитают нести ответственность за собственные ошибки, а не за сбои алгоритма. Хотя ИИ пытается экстраполировать данные на новые сферы, в ситуациях, выходящих за рамки его обучения, он может выдавать результаты, которые будут в корне неверными.
Финальный вывод, мораль и пафос истории, рассказанной Дэвидом Алленом Гриром?
Бояться стоит не столько «восстания машин» или полной замены, сколько потери собственности на свою идентичность и ответственности за свою работу. Мораль в том, что технология — это инструмент, с которым нужно уметь работать (зная его ограничения), но который никогда не заменит удовлетворение от человеческого труда и общения.