Humans Need Not Apply

Discuss this video: http://www.reddit.com/r/CGPGrey/comments/2dfh5v/humans_need_not_apply/

http://www.CGPGrey.com/

https://twitter.com/cgpgrey

## Robots, Etc:

Terex Port automation: http://www.terex.com/port-solutions/en/products/new-equipment/automated-guided-vehicles/lift-agv/index.htm

Command | Cat MieStar System.: http://www.catminestarsystem.com/capability_sets/command

Bosch Automotive Technology: http://www.bosch-automotivetechnology.com/en/de/specials/specials_for_more_driving_safety/automated_driving/automated_driving.html

Atlas Update: https://www.youtube.com/watch?v=SD6Okylclb8&list=UU7vVhkEfw4nOGp8TyDk7RcQ

Kiva Systems: http://www.kivasystems.com

PhantomX running Phoenix code: https://www.youtube.com/watch?v=rAeQn5QnyXo

iRobot, Do You: https://www.youtube.com/watch?v=da-5Uw8GBks&list=UUB6E-44uKOyRW9hX378XEyg

New pharmacy robot at QEHB: https://www.youtube.com/watch?v=_Ql1ZHSkUPk

Briggo Coffee Experience: http://vimeo.com/77993254

John Deere Autosteer ITEC Pro 2010. In use while cultivating: https://www.youtube.com/watch?v=VAPfImWdkDw&t=19s

The Duel: Timo Boll vs. KUKA Robot: https://www.youtube.com/watch?v=tIIJME8-au8

Baxter with the Power of Intera 3: https://www.youtube.com/watch?v=DKR_pje7X2A&list=UUpSQ-euTEYaq5VtmEWukyiQ

Baxter Research Robot SDK 1.0: https://www.youtube.com/watch?v=wgQLzin4I9M&list=UUpSQ-euTEYaq5VtmEWukyiQ&index=11

Baxter the Bartender: https://www.youtube.com/watch?v=AeTs9tLsUmc&list=UUpSQ-euTEYaq5VtmEWukyiQ

Online Cash Registers Touch-Screen EPOS System Demonstration: https://www.youtube.com/watch?v=3yA22B0rC4o

Self-Service Check in: https://www.youtube.com/watch?v=OafuIBDzxxU

Robot to play Flappy Bird: https://www.youtube.com/watch?v=kHkMaWZFePI

e-david from University of Konstanz, Germany: https://vimeo.com/68859229

Sedasys: http://www.sedasys.com/

Empty Car Convoy: http://www.youtube.com/watch?v=EPTIXldrq3Q

Clever robots for crops: http://www.crops-robots.eu/index.php?option=com_content&view=article&id=62&Itemid=61

Autonomously folding a pile of 5 previously-unseen towels: https://www.youtube.com/watch?v=gy5g33S0Gzo#t=94

LS3 Follow Tight: https://www.youtube.com/watch?v=hNUeSUXOc-w

Robotic Handling material: https://www.youtube.com/watch?v=pT3XoqJ7lIY

Caterpillar automation project: http://www.catminestarsystem.com/articles/autonomous-haulage-improves-mine-site-safety

Universal Robots has reinvented industrial robotics: https://www.youtube.com/watch?v=UQj-1yZFEZI

Introducing WildCat: https://www.youtube.com/watch?v=wE3fmFTtP9g

The Human Brain Project - Video Overview: https://www.youtube.com/watch?v=JqMpGrM5ECo

This Robot Is Changing How We Cure Diseases: https://www.youtube.com/watch?v=ra0e97Wiqds

Jeopardy! - Watson Game 2: https://www.youtube.com/watch?v=kDA-7O1q4oo

What Will You Do With Watson?: https://www.youtube.com/watch?v=Y_cqBP08yuA

## Other Credits

Mandelbrot set: https://www.youtube.com/watch?v=NGMRB4O922I&list=UUoxcjq-8xIDTYp3uz647V5A

Moore's law graph: http://en.wikipedia.org/wiki/File:PPTMooresLawai.jpg

Apple II 1977: https://www.youtube.com/watch?v=CxJwy8NsXFs

Beer Robot Fail m2803: https://www.youtube.com/watch?v=N4Lb_3_NMjE

All Wales Ambulance Promotional Video: https://www.youtube.com/watch?v=658aiRoVp6s

Clyde Robinson: https://www.flickr.com/photos/crobj/4312159033/in/photostream/

Time lapse Painting - Monster Spa: https://www.youtube.com/watch?v=ED14i8qLxr4

"Люди не требуются"

Раньше каждый человек должен был охотится или собирать, что бы выжить.

Но люди умные и ленивые, поэтому мы сделали инструменты, что бы облегчить нашу работу.

От палок, до плугов и тракторов. Мы ушли от необходимости всем производить еду, к современной
агропромышленности,

где почти никто не производит еду, и у нас все равно есть излишки.

Конечно это не только лишь фермерство, это всё.

Мы потратили последние несколько тысяч лет делая машины, что бы избавиться от ручного труда всех видов.

Это механические мышцы более сильные, надежные и неутомимые, чем мышцы любого человека.

И это хорошо. Замена ручного труда механическими мышцами дает возможность людям специализироваться,

и от этого все выигрывают все, даже те кто продолжает заниматься физическим трудом.

Так и растут экономика и уровень жизни.

Некоторые люди специализировались в программистов и инженеров, чья работа строить машинный разум.

Точно так же, как механические мышцы снизили спрос
на ручной труд, так же и машинный разум

делает умственный труд менее востребованным.

Это экономическая революция. Ты можешь думать
что мы такое уже переживали, но нет.

На это раз всё по-другому.

## Физический труд

Когда ты думаешь об автоматизации, ты наверное думаешь о них:

гигантских, специализированных, дорогих, эффективных, но очень тупых роботах, ничего не думающих ни о мире ни о своей работе.

Это была пугающая автоматизация,
но они не захватили мир потому, что они

рентабельны только в узком кругу задач. Но это старая автоматизация, а это новая.

Знакомьтесь -- это Бакстер.

В отличии от этих штук, которым нужны квалифицированные
операторы, специалисты и миллионы долларов

у Бакстера есть зрение и он может научится тому,
что ты от него хочешь, глядя на то, как ты это делаешь.

И он стоит меньше, чем средняя
годовая зарплата рабочего.

В отличии от его старых братьев он не запрограммирован на определенную работу,

он может делать любую работу, до которой
может дотянуться своими руками.

Бакстера можно
назвать роботом общего назначения
и универсальность очень важна.

Вспомни компьютеры, они начались с очень специализированных очень дорогих,

но когда появились “дешевые” универсальные компьютеры, они быстро стали повсюду необходимыми.

Универсальный компьютер может одинаково легко
считать сдачу, выбирать места на самолет
или запускать игры

или что угодно, просто меняя программу.

И этот большой спрос на компьютеры всех видов и есть то, что делает их одновременно и мощнее и дешевле, с каждым годом.

Бакстер сегодня -- это компьютер 1980-х. Не вершина, а только начало.

Несмотря на то, что Бакстер очень медленный, час его работы это копеечная цена электроэнергии,

в то время как его мясные конкуренты стоят минимальную зарплату.

Одна десятая скорости все равно выгодна, когда это в сто раз дешевле.

И хотя Бакстер не такой умный, как другие машины, о которых мы будем говорить,

он достаточно умен, что бы занять множество
низкоквалифицированных рабочих мест.

И мы уже видели, как ещё более глупые роботы, чем Бакстер, могут забирать рабочие места.

В новых супермаркетах где раньше было 30 человек, теперь 1 человек смотрит за 30-ю роботами.

Или сотни кофеваров работающих по всему миру?
Уже есть робот-кофевар который идет за ними.

Конечно возможно, что твой парень делает двойне мокко с чем то там ещё просто идеально и ты бы никогда бы не купи у кого-то другого

но миллионам людей всё равно, они просто хотят
чашку обычного кофе.

Да и кстати этот робот, вообще-то гигантская сеть роботов которая помнит кто ты

и какой ты любишь кофе, и не важно где ты сейчас. Довольно удобно.

Мы думаем о изменения в технология как о новых
причудливых, дорогих вещах,

но реальные изменения идут сейчас за счет удешевления и ускорения вещей придуманных
в предыдущие десятилетия.

Тоже самое происходит и с роботами сейчас. И из-за того что из машинный разум способен принимать решения,

они отнимают у людей рабочие места так, как никакие механические мышцы никогда не могли.

## Лошади луддиты

Представь себе пару лошад в начале 1900-х
беседующих о технологиях.

Одна волнуется, что все эти новые механические мышцы сделают их ненужными.

Другая напоминает, что пока это только
облегчает их жизнь.

"Помнишь всю эту работу в поле? Помнишь как носились с почтой на край света?

Помнишь как воевали? Лучше не вспоминать."

А в городе работа не пыльная -- и с такими такими толпами людей в городах

работы для лошадей много, как никогда.

Даже если эти штуковины тебя заменят,

то будет новая работа для лошадей, которую мы и представить себе не можем.

Но ты, мой дорой зритель из 2000-х знаешь что случилось

теперь всё ещё есть работа для лошадей но это совсем не то, что было раньше.

Популяция лошадей достигла пика в 1915 -- потом она только падала.

Нет такого правила в экономике: чем лучше технологии, теме больше рабочих мест для лошадей.

Это звучит так глупо, что даже стыдно это вслух говорить,

но замени лошадей на людей
и внезапно люди думают, что это вполне правильно.

Как механические мышцы вытолкнули лошадей из экономики, машинный разум сделает тоже самое с людьми.

Не сразу, не везде, но достаточно много и достаточно быстро, что бы

это стало большой проблемой, если мы не готовы.

А мы не готовы.

Ты как вторая лошадь, можешь смотреть сейчас
на развитие технологий и думать. что они не могут
заменить твою работу.

Но технологии становятся всё лучше, дешевле и быстрее со скоростями, с которыми биологии не сравниться.

Так же, как машины были началом конца лошадей,

так и теперь машины показывают нам образ будущего.

##Автомобили

Беспилотные машины это не будущее: они
здесь и они работают.

Беспилотные машины проехали сотни и тысячи километров по побережью Калифорнии

и через города, без вмешательства людей.

Вопрос не в том, заменят они автомобили, а в том как быстро.

Они не должны быть идеальными Они должны быть просто лучше нас.

Люди, кстати, убивают по 40 000 людей в год, своими машинами в США.

Учитывая то, что бесплотные машины не моргают пишут СМСки когда едут, не засыпают и не тупеют,

им очень просто быть лучше
людей, потому что они уже лучше.

Теперь называть беспилотные автомобили автомобилями это как называть первые автомобили механическими лошадьми.

Автомобилей всех видов на столько больше, чем лошадей

что называть их лошадями ограничивает твою возможность представить, что они могут.

Давайте называть беспилотные автомобили просто Авто:

решение проблемы доставки объекта из точки А в точку Б.

Традиционные были приспособлены под размеры людей, что бы их перевозить

но крошечные авто могут работать на складах, а гигантские авто могут работать на карьерах.

Перемещение вещей туда-сюда -- это, вообще-то, работа для, примерно, трех миллионов человек в США.

Экстраполируя на весь мир, это что-то около 70 миллионов рабочих мест, как минимум.

И их больше нет.

Обычно говорят, что профсоюзы этого не допустят.

Но история показала что рабочие, которые боролись с технологиями, которые забирали у них работу,

всегда проигрывали.

Экономика всегда побеждает и тут есть огромный стимул и широкие возможности для применения авто.

Для многих транспортных компания люди -- это примерно треть всех затрат.

И это только зарплаты.

Деньги и время тратит
сон дальнобойщиков.

Расходы при ДТП. Расходы на испорченный груз.

Ты думаешь что страховые компании будут против? Не угадал.

Идеальный водитель для них это тот кто платит свои небольшие отчисления и никогда не попадает в аварию.

Авто идут

и они будут первыми? кто покажет большинству людей, что роботы действительно меняют общество.

Но ещё много месть в экономике, где происходит
тоже самое, только менее заметно.

Как это происходит с авто, так это происходит со всем остальным.

##Образ будущего

Легко смотреть на Авто и на Бакстера и думать,

что технологии всё равно бы убрали низкоквалифицированные рабочие места.

Люди станут более профессиональными и лучше
образованными -- как это было всегда.

Даже если не рассматривать проблему обучения дополнительной сотни миллионов человек в ВУЗаз

умственный труд это тоже не тихая гавань.

Если твоя работа -- это сидение за монитором,
печатание и кликанье,

как, например, та, что ты
должен делать прямо сейчас,

боты идут и за тобой, приятель.

Софт боты нематериальные, они одновременно , быстрее и дешевле, чем материальные роботы.

Учитывая это, умственный труд, с точки зрения компаний, одновременно

более дорогой и более распространенный

стимул его автоматизировать ещё больше, чем для низкоквалифицированного труда.

Как раз для того и существуют инженеры автоматизации.

Это профессиональные программисты, чья работы заключается в замене твоей работы ботом.

Ты наверное думаешь, что даже самый умный в мире автоматчик никогда не напишет программу для того, что делаешь ты

и возможно ты прав

но на переднем крае программирования супер-умные программисты пишут не ботов

супер-умные программисты пишут программы которые сами учатся тому,

как делать то, чему программист никогда бы не смог их обучить.

Как это работает -- далеко за рамками нашего видео, но в целом,

есть определенные способы показать программе то, что она должна сделать,

показать то, что сделано правильно и она может сама разораться, как правильно сделать данную работу.

Даже с одной лишь поставленной целью, без примеров того, как нужно делать, программа все равно может научиться.

Взять к примеру биржи, которые уже давно нечеловеческая деятельность.

В основном это машины которые научились торговать на бирже с другими машинами которые научились тому же. И повторюсь: это не роботы которые выполняют приказы которые ми дал оператор, это машины, которые сами решают что купить или продать.

В результате этого Нью-Йоркская фондовая биржа
больше не заполнена людьми, работающими там каждый день,

это так только по телевизору.

Как программы научились торговать, так же они научились и писать.

Взять любую газету, скорее всего, ты недавно уже читал статью написанную программой.

Есть компании которые учат программы писать обо всем: Спортивные сводки. Отчеты о тестировании,

и даже те квартальные отчеты, которые ты пишешь на работе.

Бумажная работа, принятие решений, переписка -- множество человеческой работы подпадает под эту классификацию

и спрос на человеческий умственный труд в этих
областях начинает падать.

Но конечно же профессионалы могут не бояться программ. Ведь так?

## Профессии

Когда ты говоришь адвокат легко можно представть
себе суд. Но большая часть судебной защиты

Но большая часть судебной защиты это разбор законов и следствий из них, которые могут повлиять на дело,

а то что называется расследованием,

это огромное количество бумажной работы которая сваливается на адвокатов

и они должны найти какую-то закономерность или один подозрительный перевод.

Всё это может быть сделано программой. Во многих фирмах расследование уже не совсем человеческая работа.

И не потому, что там больше нету бумажной работы, её много как никогда,

а потому что умные исследовательские боты могут просмотреть миллионы писем, заметок, и счетов и всё в течение часов, не недель

превосходя людей, как в стоимости так и, что важнее, в точности.

Программы не клонит в сон во время чтения миллионов писем.

Но это всё простые примеры.

У IBM есть ИИ по имени
Ватсон, возможно вы видели его по ТВ, где он разгромил людей в Jeopardy

но это просто развлечение для него.

Основная работа Ватсона -- это быть лучшим врачом в мире,

понимать что говорят люди своими словами и ставить им точные диагнозы.

И он уже делает это в Слоун-Кеттеринг, давая рекомендации в лечении рака легких.

Как и с Авто не нужно быть идеальным нужно быть просто лучше,

так же и с программами врачами.

Люди-врачи далеко не идеальны,

частота и тяжесть последствий от неправильной диагностики просто ужасна

и люди-врачи очень сильно ограниченны в обращении со сложной историей болезни.

Понимание каждого лекарства и их взаимодействия между собой

это далеко за пределами человеческих возможностей.

Особенно когда есть исследовательские роботы, чья единственная работа -- это тестировать 1000-и новых новых лекарств за раз.

Люди-врачи могут совершенствоваться только за счет своего опыта.

Программы-врачи могут учится из опыта других программ-врачей. Они могут читать новые исследования,

следить за что происходит со всеми его пациентами по всему миру миру

и отслеживать такие корреляции, которые нельзя было бы заметить другими способами.

Не все врачи исчезнут, но если сравнивать врачей и программы

и когда все что тебе нужно это телефон, то необходимость в обычных врачах явно уменьшится.

Итак профессионалам, работникам умственного труда и низкоквалифицированным работникам -- всем есть из-за чего переживать.

Но предположим ты всё ещё не волнуешься, потому что ты такая вся уникальная, креативная снежинка.

Ну и угадайте что? Вы не такие уж и особенные.

## Творческий труд

Может казаться, что творчество -- это магия, но это не так. Мозг сложная машина,

возможно самая сложная во всей вселенной,

но это не останавливает нас от попыток сымитировать его.

Многие уверенны, что так же как механические мышцы позволили нам заниматься только умственным трудом,

так и машинный разум позволит нам заниматься только творческой деятельностью.

Но даже если мы предположим, что человеческой творчество -- это магия,

а это не так, просто примем как аргумент,

то творчество, это не то, от чего зависит большинство рабочих мест.

Писателей, поэтов, режиссеров, актеров и художников

которые зарабатывают этим себе на жизнь -- очень, очень мало.

И учитывая что это профессии, которые зависят от популярности,

то это всегда будет лишь малая часть населения.

Не может быть такой вещи, как поэтически- или художественно-ориентированной экономики.

Да и кстати, фоновая музыка которую ты сейчас слышишь, была написана программой.

Она называется Эмили Ховел, и она может писать новую музыку бесконечно круглые сутки, бесплатно.

И люди не могут отличить её от созданной людьми композиторами при проверке слепым методом.

Искусственное творчество, звучит странно. Что это вообще значит?

Но это тем не менее развивающееся направление.
Раньше люди думали,

что игра в шахматы, это уникальный человеческое умение и машины никогда ему не научатся,

до тех пор пока они не победили лучших из нас.

Так же будет и со всему другими человеческими талантами.

## Заключение

Согласен, возможно это слишком много информации для восприятия, и вы откажетесь её принять

легко быть скептиком, глядя на все идиотские предсказания о будущем которые так и не сбылись.

Именно поэтому важно снова подчеркнуть, что все это не научная фантастика.

Роботы уже тут, прямо сейчас. Уже автоматизированно огромные количество работы

в лабораториях и складах по всему миру.

Мы уже переживали промышленную революцию,
но роботизация -- это другое.

Лошади не работают сегодня не потому ,что они стали ленивыми как вид,

а потому что они не нужны.

Есть очень мало работы для лошади, которая может оплатить конюшню и солому.

И множество одаренных и трудоспособных людей станут новыми лошадьми:

нетрудоспособными не по своей вине.

Но если ты всё ещё думаешь что новые рабочие мести спасут нам: вот тебе последний аргумент.

Американская перепись 1776 года зафиксировали лишь несколько видов профессий.

Теперь есть сотни видов профессий, но новые заминают лишь незначительную долю рынка труда.

Вот список профессий по количеству занятых людей.

Это отрезвляющий список
с транспортной индустрией во главе.

Спускаясь вниз мы видим, что все эти профессии, так или иначе, существуют сотни лет

и почти все они -- легкая цель для автоматизации

Лишь когда мы доходим до номера 33, в списке наконец-то появляется что то новое.

Не думаю что каждый официант или офисный работник должен потерять работу, что бы это стало проблемой.

Безграмотность во времена великой депрессии была 25%

В этом списке выше -- 45% рабочей силы.

Только то о чем мы говорили сейчас, то что уже работает,

позволит превысить это количество уже скоро.

И учитывая что даже в нашем мире технологических чудес, новые виды профессий

это не очень то и большая часть экономики, это очень большая проблема.

Это видео не о том, что автоматизация это плохо,

оно скорее о том, что это необратимо.

Это инструмент для того, что бы производить много без усилий.

И мы теперь должны начать думать, что делать

когда большая часть населения станет нетрудоспособной не по свой вине.

Что делать в будущем, где на большинство работ

Люди не требуются