Машины нас не заменят — они заставят нас развиваться
На протяжении всей истории человечества мы создавали инструменты, которые помогали нам делать свои дела — быстрее, лучше, дешевле. Однако нам всегда приходилось направлять эти инструменты; говорить им в точности, что им делать, чтобы достичь нужных целей. Это не менялось со времен каменных орудий труда (которые нужно было держать в руках) до современных инструментов цифрового дизайна (которые мы держим с помощью кликов мышки).
Если архитектор, проектирующий дом, хочет переместить стену, он сначала должен представить все возможные варианты размещения этой стены, которые подойдут в его дизайне. Проанализировав все эти возможности в своей голове, он примет решение и руками передвинет стену в своем САПР-чертеже. Обычно он может представить лишь несколько вариантов, а еще больше альтернатив будут безнадежно потеряны, поскольку о них он даже не подумал.
Примерно так мы разрабатываем всякие вещи на протяжении всей истории: сначала в голове возникает идея, потом вы воплощаете ее на бумаге. Но в последние годы в дизайне начала зарождаться новая эпоха: генеративный дизайн.
Несколько дней назад Джефф Ковальский, CTO Autodesk, рассказал о генеративном дизайне на конференции. Он утверждал, что генеративный дизайн позволит дизайнерам и инженерам эволюционировать от прямых операторов до кураторов, а потом и наставников.
Давайте немного углубимся в эту новую эпоху.
Генеративный дизайн использует алгоритмы для изучения целых наборов решений. Вы указываете свои цели и ограничения и позволяете компьютеру сгенерировать проекты и итерации для вас, о которых вы, возможно, никогда и не подумали бы — в некотором роде это ускоренная искусственная эволюция.
И хотя эта новая сфера дизайна весьма захватывающая, она также может показаться пугающей. Что происходит с ролью дизайнера, когда компьютерная программа вроде Autodesk Dreamcatcher может генерировать сотни уникальных дизайнов за часы — а у человека уходят дни на создание только одного?
Нас так часто беспокоит мысль, что мы можем потерять рабочие места из-за компьютеров и роботов, что мы порой даже не представляем, как наши меняющиеся роли и взаимоотношения с машинами могут изменить нас: сделать нас более творческими и свободными.
В генеративном дизайне больше не нужно быть оператором инструмента, человек освобождается и становится куратором; он начинает работать совместно с компьютером над созданием самого идеального дизайна. Учитывая разнообразие возможностей, мы можем выбирать, какой дизайн наиболее соответствует требованиям с точки зрения структуры, веса, формы и так далее.
Хорошо, допустим, концепция генеративного дизайна уже нашла свое место в этом мире. Но наш мир — это мир переплетений, где самые удивительные инновации рождаются в точке слияния разных тенденций. К примеру, объединив машинное обучение и генеративный дизайн, может открыть целый поток новых возможностей.
Даже на ранних этапах генеративный дизайн начал давать интересные результаты. Но когда процесс проектирования завершается, программа перестает хранить все, что выучила. А теперь представьте, что программное обеспечение генеративного дизайна учится с каждым проектом, который создает при поддержке дизайнера или инженера.
Как пишет Ковальский: «Сколько раз вы говорили о том, что пора бы выучить новый инструмент проектирования? Я думаю, что пришло время, когда инструмент проектирования будет учить вас».
Что же происходит с ролью дизайнера и инженера, когда компьютер начинает иметь свое мнение и создавать креативные решения, основанные на том, что он узнал в процессе получения опыта и обратной связи? Машины не заменяют людей, нет. Напротив, мы входим в новую фазу наставничества, где нам придется наблюдать за машинами, которые пытаются творить.
Генеративный дизайн и машинное обучение, и то и другое, требуют ввода от человека в виде целей, значений и параметров. Какие цели и какие значения мы хотели мы видеть от машин? Что они могли бы создать, когда получат возможность принимать творческие решения? Это нам еще только предстоит выяснить. Нам придется решить, какой мир нам нужен — изоляции или связанности, жесткости или текучести, мир построенный или выращенный.
Англоязычные пользователи Gmail не могли не заметить, что система стала предлагать им быстрые ответы на некоторые письма. Например: «Рад, что вам понравилось». «Спасибо, что поделились». «Счастливого пути». «Да, я получил ваше письмо».
Используя эти сгенерированные компьютером ответы, человек выступает в роли куратора. Люди же, которые программируют этих ботов, выступают в роли наставников. Варианты ответа в Gmail вежливые, учтивые, приятные — и это отражение не только машин, генерирующих сообщения, но и людей, стоящих за кулисами.
В предстоящие годы мы увидим еще много примеров этих новых ролей куратора и наставника. Но остается решить важный вопрос: какие цели и ценности мы хотели бы передать нашим машинам?