Интереснейшим наблюдением за развитием вычислительной техники, кибернетики и искусственного интеллекта стал парадокс Моравека (Moravec’s paradox). Он состоит в том, что те занятия, которые людям кажутся сложными, ответственными и требующими большого образования сравнительно легко автоматизируются. А виды работ, изначально считающиеся простыми — автоматизируются сложно.
«Главный урок тридцать пять лет исследований искусственного интеллекта является то , что сложные проблемы просты и легкие проблемы трудны. Умственные способности четырехлетнего ребенка , которые мы считаем само собой разумеющимся — узнавание лиц, поднятие карандаша, хождение по комнате, ответы на вопросы — на самом деле это одни из самых сложных технических проблем для искусственного интеллекта … По мере того как появляются новые поколение интеллектуальных устройств, это будет замена фондовых аналитиков, инженеров нефтехимических компаний… Садовники, секретари и повара могут рассчитывать на своих рабочие места на десятилетия вперед.»
https://en.wikipedia.org/wiki/Moravec%27s_paradox
Это хорошо просматривается в научной фантастике 50-80 годов 20 века. Часто там фигурируют антропоморфные двуногие роботы, делающие за человека тяжелый и опасный физический труд. Своеобразные железные рабы.
Однако практика автоматизации показала, что легче изготовить станок с ЧПУ, выполняющий операции токаря или фрезеровщика 6 разряда, чем робота заменяющего подсобника. Более того, многие инженерные премудрости, типа учета сопромата, можно вставить в различные инженерные пакеты *CAD и сократить множество инженеров-конструкторов. А вот изготовить робота-уборщика для этого конструкторского бюро и сократить уборщицу ох как непросто.
Распространенным объяснением этого парадокса является то, что сенсорные и моторные навыки развивались у человека и его предков миллионы и миллионы лет и отшлифованы до блеска. Логика и дедукция, составляющие значительную часть беловоротничковой деятельности появились сравнительно недавно по меркам эволюции — возможно около ста тысяч лет тому назад.
Поэтому, с антропоцентрических позиций, логические умственные занятия трудны, а сенсорные и моторные легки. На самом деле сенсорные и моторные способности развивались давно, а умственные — недавно и еще не достигли их совершенства.
От себя добавлю, что парадокс далеко не абсолютный. Одной из его причин является то, что вся человеческая цивилизация развивалась именно вокруг человеческих способностей, в том числе и выдающихся сенсорно-моторных способностей. Вся наша индустрия рассчитана именно на «человека внутри».
Но если нужна автоматизация — надо рассчитывать на «робота внутри». Именно по этому пути пошли в Kiva Systems (ныне Amazon Robotics) и не прогадали. Стеллажи там рассчитаны на роботов и абсолютно неудобны для людей. Но это неважно, так как роботы привозят стеллажи к людям и работникам остается только взять с полки нужный товар, услужливо подсвеченный лазерной указкой. Это легко для человека и до сих пор очень трудно для робота. Зал же со стеллажами закрыт для людей, там работают только роботы.
Подобным образом работает и стартап Instacart. Программа рассчитывает необходимые продукты по предоставленному покупателем рецепту с сайта рецептов, создает карту магазина и список покупок для наборщика, ведет учет заказов и доставки. Собирает же продукты в тележку человек.
Думаю в том же направлении будут развиваться и активно рекламируемый сейчас машины-автопилоты. Самая элитная часть водительского мастерства — дальние перевозки, для них хоть и нелегки, но достижимы. А вот более низкие в водительской иерархии работы — шиномонтаж, экспедиторство, парковка и постановка под погрузку/разгрузку останутся за людьми.
А часть задач, считавшихся очень трудными для машин 25 лет назад сейчас становится решаемыми за счет технологий работы с большими данными — то же распознавание лиц.