Предположим, вы только что поссорились с близким человеком. Алгоритм, управляющий аудиосистемой в вашем доме, сразу же заметит ваше эмоциональное возбуждение и, основываясь на том, что он знает о вас лично и о человеческой психологии в целом, включит композиции, соответствующие вашему мрачному настроению и созвучные вашим переживаниям. Эти мелодии не обязательно подойдут другим, но для вашего типа личности они идеальны. После того как алгоритм поможет вам осознать глубину ваших страданий, он включит единственную в мире песню, которая способна вас утешить – возможно, потому, что ваше подсознание ассоциирует ее с воспоминаниями о счастливом детстве, хотя вы об этом даже не догадываетесь. Ни один диджей никогда не сравняется в этом умении с искусственным интеллектом.
Вы можете возразить, что таким образом искусственный интеллект убьет интуицию и запрет нас внутри тесного музыкального кокона, сотканного из предыдущих предпочтений. А как насчет того, чтобы ознакомиться с новыми музыкальными стилями? Не проблема. Вы легко сможете запрограммировать алгоритм так, чтобы в 5 % случаев его выбор был абсолютно случайным – он будет без предупреждения проигрывать вам записи индонезийского оркестра гамелан, оперы Россини или последние южнокорейские хиты. Со временем, регистрируя вашу реакцию, искусственный интеллект сумеет даже вычислить оптимальный уровень случайности, который будет обеспечивать необходимую новизну, не вызывая раздражения: например, понизит его до 3 % или повысит до 8 %.
Другое возможное возражение – непонятно, как алгоритм будет устанавливать «эмоциональную цель». Если вы поссорились с другом, к каким эмоциям должен подталкивать вас алгоритм – к печали или к радости? Будет ли он слепо придерживаться жесткой шкалы «хороших» и «плохих» эмоций? А что, если в жизни бывают минуты, когда грусть полезна? Тот же вопрос можно адресовать музыкантам и диджеям. Однако алгоритм может предложить много интересных решений и для этой задачи.
Одно из них – просто предоставить решать пользователю. Вы можете выбрать желательные эмоции, а алгоритм будет следовать вашим указаниям. Иногда вам хочется жалеть себя, иногда – прыгать от радости. Алгоритм будет покорно вам подчиняться. Он научится распознавать ваши желания даже тогда, когда вы сами плохо их понимаете.
А если вы не хотите полагаться на себя, то можете попросить алгоритм следовать рекомендациям любого выдающегося психолога, которому доверяете. Если вы расстанетесь с близким человеком, алгоритм проведет вас через пять стадий переживания горя: сначала поможет отрицать случившееся, проигрывая Don’t Worry, Be Happy Бобби Макферрина, потом подстегнет ваш гнев песней Аланис Мориссетт You Oughta Know, заставит торговаться с помощью Ne Me Quitte Pas Жака Бреля и Come Back and Stay Пола Янга, повергнет в депрессию композицией Адель Someone Like You и Hello и, наконец, поможет принять неизбежное, включив I Will Survive Глории Гейнор.
Следующий шаг для алгоритма – работать с самими песнями и мелодиями, слегка меняя их, чтобы адаптировать к запросам клиента. Возможно, вам не нравится небольшой фрагмент в целом отличной песни. Алгоритм знает об этом, потому что ваш сердечный ритм меняется, а уровень окситоцина падает, когда вы слышите раздражающий вас кусок. И он может переписать или отредактировать ноты, которые вам не по душе.
Когда-нибудь алгоритмы научатся сочинять целые мелодии, играя на человеческих эмоциях, словно на клавишах фортепиано. Используя ваши биометрические данные, алгоритм сможет даже писать персонализированную музыку, которую сможете полностью понять и прочувствовать только вы.
Часто говорят, что люди воспринимают искусство потому, что находят в нем себя. Мы увидим удивительные и несколько пугающие результаты, если, скажем, Facebook начнет создавать персонализированные шедевры на основе всего, что он о вас знает. Если вас бросит партнер, Facebook утешит вас песней об этом конкретном негодяе, а не о каком-то незнакомце, разбившем сердце Адель или Аланис Мориссетт. Песня даже напомнит вам о реальных эпизодах ваших взаимоотношений, о которых во всем мире знаете только вы двое.
Конечно, персонализированное искусство может и не войти в моду – не исключено, что люди по-прежнему будут предпочитать знакомые хиты, которые нравятся всем. (Как петь с друзьями песни, известные только вам, или танцевать всем вместе под такую музыку?) Но в создании мировых хитов алгоритмы способны проявить еще большую гибкость, чем в сочинении персональной музыки. Используя массивы биометрических данных миллионов людей, алгоритм сможет выяснить, на какие биохимические «кнопки» нужно нажать, чтобы будущий хит захватил все танцполы мира. Если искусство действительно призвано вызывать у человека эмоции (или манипулировать ими), то музыкантам-людям будет очень трудно или даже невозможно тягаться с алгоритмом: ведь они не в состоянии так глубоко понять главный инструмент, на котором играют, – свою биохимическую систему.
Появится ли в результате великое искусство? Все зависит от того, что мы вкладываем в это понятие. Если красота действительно в глазах смотрящего (и в ушах слушающего) и если клиент всегда прав, то у биометрических алгоритмов есть шанс создать лучшие шедевры в истории. Если искусство – это нечто более глубокое, чем человеческие эмоции, и оно должно выражать некую истину, не имеющую отношения к нашим биохимическим колебаниям, то биометрические алгоритмы, возможно, будут не слишком хорошими художниками. Как, впрочем, и большинство людей. Чтобы выйти на музыкальный рынок и потеснить многих композиторов и исполнителей, алгоритму не обязательно писать музыку лучше Чайковского. Для начала достаточно превзойти Бритни Спирс.
Новые профессии?
Исчезновение многих традиционных профессий в самых разных областях, от искусства до здравоохранения, отчасти будет скомпенсировано созданием новых. Семейного врача, который занят в основном диагностикой известных болезней и выпиской знакомых лекарств, вероятно, заменит искусственный интеллект. Но благодаря этому у нас останется больше денег на врачей и лаборантов, которые проводят революционные исследования, разрабатывают новые лекарства или хирургические процедуры
[21].
Искусственный интеллект будет способствовать созданию новых профессий и другим путем. Вместо того чтобы соревноваться с искусственным интеллектом, люди могут сосредоточиться на его обслуживании и совершенствовании. Например, замена летчиков беспилотными аппаратами сделала ненужными некоторые профессии, но вместе с тем создала новые рабочие места в сферах технического обслуживания, дистанционного управления, анализа данных и кибербезопасности. Вооруженным силам США для управления каждым дроном Predator или Reaper в небе над Сирией требуется 30 человек, а обработкой информации, поступающей от беспилотного аппарата, занимаются еще как минимум 80 сотрудников. В 2015 году американским ВВС не хватало опытных специалистов для этих должностей. Довольно забавный кризис – нехватка людей для управления беспилотными летательными аппаратами
[22].
