Как это часто бывает, китайская модель – наиболее яркая иллюстрация этого вопроса. Чтобы не отвлекаться от проблемы вождения автомобилей, я отправился в штаб-квартиру компании Didi. Она находится в самом центре района Чжунгуаньцунь, который часто называют китайской Кремниевой долиной. Didi – это китайский эквивалент Uber; водители этого агрегатора выполняют 30 миллионов рейсов… в день. Компания, основанная всего-то пять лет назад, уже оценивается в несколько десятков миллиардов долларов, а ее кампус простирается на несколько километров. Стеклянные здания, украшенные оранжевым логотипом Didi, выстроились в ряд до самого горизонта – живое свидетельство поразительной скорости роста китайской экономики. После долгого блуждания по кампусу мне наконец удалось найти нужный адрес. Я встретился с Ву Гуобином, одним из руководителей исследовательского подразделения, специалистом по компьютерным наукам. Когда мы прошли мимо недовольных охранников департамента коммуникации, он безо всякого стеснения объяснил мне, что GPS – лишь первый этап в автоматизации всех решений, связанных с траекторией движения. Система виртуальной реальности будет точно показывать пассажиру, в каком направлении он должен идти, чтобы найти водителя в месте встречи; ему достаточно будет просто следовать за стрелками на экране. Что касается водителя, Didi в этом вопросе занимает еще более амбициозную позицию. Если в традиционных агрегаторах такси водители выбирают поездки в зависимости от меняющихся цен, Didi предпочитает из офиса назначать им «лучшую» поездку. Но самое интересное еще впереди… Ву Гуобин рассматривает возможность оснащения водителей биометрическими датчиками, способными измерять уровень их стресса и подсказывать им, когда нужно остановиться, выпить стакан воды и т. д. Вероятно, в ближайшем будущем ИИ будет предсказывать и тот момент, когда водитель захочет облегчиться, основываясь на количестве потребленной жидкости и его метаболизме. Система в таком случае сможет выбирать поездки так, чтобы в удобный момент он оказался неподалеку от общественного туалета. Разве это не лучше, чем оказаться в пробке с нетерпеливым пассажиром и нестерпимым желанием сходить в туалет? Разве это не станет заметным улучшением условий труда? Как искренне считает Ву, «ИИ вносит вклад в социальное благосостояние».
Так, водитель в Didi станет лишь скоплением плоти и нейронов, подключенным к сети, а ИИ будет указывать ему, какого пассажира взять, по какой улице поехать, когда сделать паузу и где остановиться. Даже базовое человеческое решение – когда сходить в туалет – тоже может быть делегировано машине. Как противиться этому безусловному приросту благосостояния? Но как в то же время не видеть в нем запланированного уничтожения наших когнитивных функций? Тут можно даже пожалеть об упразднении работы на конвейере, когда разум еще мог взбунтоваться против тупого повторения телесных движений. Но кто станет бунтовать, когда наши ментальные процессы будут выявляться, предсказываться и контролироваться? Какая зона свободы нам останется? Быть может, все мы станем такими водителями из Didi?
Конечно, городское пространство особенно хорошо поддается такого рода оптимизации. Как объяснил мне доктор Мин Ванли, главный программист проекта City Brain, развиваемого в компании Alibaba, в городе устойчивая типология (конечное число улиц, перекрестков, линий метро) сочетается с динамичным потоком действий (повседневные маршруты, которые более или менее повторяются). Это идеальные условия для тренировки ИИ. Доктор Мин одним из первых точно предсказал колебания городского трафика в 2007 году в Сингапуре, а позднее и в южной части Шанхая. Для инициативы компании Alibaba, одного из четырех цифровых гигантов Китая[95], было выбрано удачное название: разработать «мозг города» – значит получить способность предсказывать и контролировать его основные потребности, то есть не только трафик, но также организацию уборки улиц, управление парковочными местами, качество воздуха и даже городское планирование. Alibaba намеревается стать гением городов.
Ладно, пусть так… Устойчивая типология, динамический поток. Наши ежедневные поездки можно предоставить ИИ. В конце концов, все это мелочи: по какой улице поехать, где припарковаться… Однако мелочи служат моделью для всего нашего поведения в целом.
Главное же в том, что ИИ готовится проникнуть в самые важные вопросы нашей жизни. Даже в подвижных типологиях его результаты постепенно становятся все более точными. Так, я с изумлением обнаружил, что машина отныне готова взять на себя наши профессиональные и любовные решения, реализуя процесс, который очень похож на GPS, предлагающий самый быстрый маршрут.