Erik Brynjolfsson a Andrew McAfee

DRUHÝ VĚK STROJŮ

Práce, pokrok a prosperita v éře špičkových technologií

© 2014 by Erik Brynjolfsson and Andrew McAfee

Podle anglického originálu The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies vydalo v edici Pod povrchem nakladatelství Jan Melvil Publishing v Brně roku 2015. Žádná část této knihy nesmí být nijak použita či reprodukována bez písemného svolení, s výjimkou případů krátkých citací jako součásti kritických článků a recenzí.

Překlad Filip Drlík

Předmluva Petr Koubský

Odborná korektura Petr Koubský

Odpovědná redaktorka Andrea Brázdová

Redakční spolupráce Tomáš Baránek, Vít Šebor

Sazba a grafická úprava David Dvořák

Grafy Karel Hána

Jazyková korektura Vilém Kmuníček

Obálka David High, High Design

Ekniha Roman Kříž

Jan Melvil Publishing, s. r. o.

Melvil.cz | Mít vše hotovo.cz

[Ohodnoťte knihu prosím zde: melvil.cz/kniha-druhy-vek-stroju]

[Errata hlaste na nelibisemi@melvil.cz]

© Jan Melvil Publishing, 2015

ISBN 978-80-87270-83-7

Martě Pavlakisové, mé životní lásce.

Mým rodičům Davidu McAfeemu a Nancy Hallerové, kteří mě připravili na druhý věk strojů tím, že mi poskytli všechny výhody, jež mohli.

PŘEDMLUVA

Pokud si tuto knížku jen zběžně prolistujete, budete mít dojem, že to všechno dávno znáte. Naprosto mylný.

Mooreův zákon, exponenciální zrychlování vývoje, nové technologie, digitalizace všeho kolem nás; jistě, to jsou dobře známé věci. Tohle však není knížka o technologiích. Je o tom, co dělají technologie s lidmi, se společností a s ekonomikou. Je o tom, v jaké době vlastně žijeme, jaké jsou její skryté zákonitosti, která pracovní místa mají perspektivu a která ne, co je rozumné studovat. Je o tom, jak funguje hospodářství, ne o tom, jak budou vypadat za pár let vaše chytré hodinky. Je o druhé průmyslové revoluci, která probíhá právě teď a převrací svět neméně než ta první, poháněná parní lokomotivou. Je o „druhé polovině šachovnice“, což je její nejsilnější metafora, která by mohla být působivějším názvem knihy, kdyby si autoři potrpěli na takové efekty.

Erik Brynjolfsson a Andrew McAfee nejsou novináři, ale vědci, teoretičtí ekonomové z MIT. Nejsou taky zrovna teenageři, jde o pány v nejlepších letech. K tématu přistupují převelice střízlivě. Když něco tvrdí, mají to doloženo ‒ nalistujte si seznam citací a podívejte se, jak je dlouhý. Tato knížka stojí nohama pevně na zemi. A právě proto je mnohem fantastičtější než nejrůznější volná fantazírování. Popisuje blízkou budoucnost. A ten obrázek je v mnoha ohledech překvapivý, nepovědomý, matoucí. To proto, že je tak pravdivý, jak je to dnes poctivými vědeckými metodami možné. Tím pádem je nutně také neúplný. Autoři nepředstírají, že mají odpověď na všechno.

Druhý věk strojů budu doporučovat svým studentům jednak jako nezbytný podklad pro jakoukoli úvahu o ekonomických dopadech digitálních technologií, jednak jako ukázku, jak se dobrý popularizační výklad vědy liší od nezávazného tlachání. A také jako praktickou radu, jak v nadcházející době obstát.

8. dubna 2015, Petr Koubský

01

VELKÉ PŘÍBĚHY

„Technologie je dar od Boha. Po daru života je to možná jeden z největších božích darů. Je to matka civilizací, umění a vědy.“

– Freeman Dyson

K teré vývojové milníky byly v lidských dějinách nejdůležitější?

Každý, kdo se touto otázkou zabýval, zjistil, že se dá jen velice obtížně zodpovědět. Kdy vlastně začaly „lidské dějiny“? Anatomicky a behaviorálně moderní homo sapiens, nadaný schopností řeči, se rozšířil ze své africké domoviny zhruba před šedesáti tisíci lety.1 Do roku 25 000^2 před naším letopočtem se mu podařilo vyhladit neandrtálce a další hominidy. Potom už se nemusel obávat žádných jiných vzpřímených druhů s vyvinutým mozkem.

Rok 25 000 před naším letopočtem bychom mohli považovat za bod, od kterého lze sledovat velké příběhy lidstva, kdyby nebylo doby ledové, která v té době všechen pokrok na Zemi výrazně omezila.3 Antropolog Ian Morris ve své knize Why the West Rules – For Now (Proč má Západ (zatím) navrch) začíná sledovat vývoj lidské společnosti od roku 14 000 před naším letopočtem, kdy se svět začal oteplovat.

Tato otázka je problematická i z jiného důvodu. Není totiž jisté, jaká kritéria bychom měli použít – co můžeme považovat za opravdu důležitý milník? Většina z nás má pocit, že by to měla být událost nebo objev, který významně změní běh dějin a ohne pomyslnou křivku vývoje lidstva. Mnoho odborníků podotklo, že jedním z takto významných prvotních počinů byla i domestikace zvířat.

Je možné, že pes byl domestikován ještě před rokem 14 000 před naším letopočtem, ale trvalo dalších osm tisíc let, než jsme začali chovat koně a držet je v ohradách. Přibližně v té době (kolem roku 6000 př. n. l.) lidé ochočili i vola a zapřáhli jej do pluhu. Domestikace hospodářských zvířat urychlila přechod od sběračství k zemědělství. Tento významný krok už probíhal od roku 8000 před naším letopočtem.4

Zemědělství přináší hojné a spolehlivé zdroje jídla, díky nimž mohla vzniknout velká lidská sídliště a z nich nakonec i města. Z měst se pak staly lákavé cíle k rabování a dobývání. Mezi důležité lidské počiny tedy patří i velké války a říše, které z nich povstaly. Mnohé pak – například říše Mongolů, Římanů, Arabů či Otomanů – změnily okolní svět. Měly vliv na ostatní království, obchod i zvyklosti v rozsáhlých oblastech.

Jiné důležité počiny nemají nic společného se zvířaty, rostlinami nebo válkami; jsou to myšlenky. Filozof Karl Jaspers píše, že Buddha (563–483 př. n. l.), Konfucius (551–479 př. n. l.) a Sokrates (469–399 př. n. l.) žili v podobném období (ale na různých místech). Ve své analýze o nich uvažuje jako o ústředních myslitelích v „osové době“, kterou zasazuje do období mezi lety 800–200 před naším letopočtem. Jaspers tuto dobu popisuje jako „hluboký nádech přinášející nejjasnější vědomí“ a tvrdí, že tito filozofové zavedli významné myšlenkové směry ve třech velkých civilizacích – indické, čínské a evropské.5

Buddha navíc založil jedno z největších světových náboženství. Je zřejmé, že na seznamu významných milníků lidských dějin nesmí chybět založení dalších důležitých náboženství, jako je například hinduismus, judaismus, křesťanství a islám. Každé z nich ovlivňuje životy a ideály stovek milionů lidí.6

Tyto náboženské myšlenky a poznatky se mnohdy šířily prostřednictvím psaného slova, které samo o sobě představovalo zásadní inovaci v dějinách lidstva. Přesné místo, doba a způsob vzniku písma je předmětem zapálených debat, bezpečně však můžeme odhadnout, že to bylo nejpozději kolem roku 3200 před naším letopočtem v Mezopotámii. V té době již existovaly symboly užívané k počítání, ale nebyla mezi nimi nula. Moderní číselná soustava, kterou nazýváme arabskou, se objevila kolem roku 830 našeho letopočtu.7

Seznam důležitých milníků takto pokračuje pořád dál. Athéňané kolem roku 500 před naším letopočtem začali praktikovat demokracii. Černá smrt během druhé poloviny čtrnáctého století snížila evropskou populaci nejméně o 30 procent. V roce 1492 se Kolumbus přeplavil přes oceán a tím došlo ke spojení Nového a Starého světa, které oba navždy změnilo.

Dějiny lidstva v jediném grafu

Jakým způsobem můžeme jasně určit, který z těchto objevů či vynálezů byl nejdůležitější? Všechny zmiňované události mají své vášnivé zastánce, kteří se svými argumenty snaží dokázat, že daný milník vyčnívá nad ostatními. V knize Why the West Rules – For Now se Morris zamýšlí nad důležitější otázkou – zda má hodnocení či srovnávání událostí v lidských dějinách vůbec nějaký smysl či důvod. Podle mnoha antropologů a sociologů nemá žádný význam. Morris však s takovým závěrem nesouhlasí a ve své knize se směle pokouší kvantifikovat lidský rozvoj. Píše: „Omezování moře faktů na prosté číselné údaje má své nevýhody, ale má tu nesmírnou výhodu, že nás všechny nutí zvážit stejná fakta – a dospět k překvapivým výsledkům.“8 Jinými slovy, chceme-li vědět, jaké události ohnuly křivku lidského vývoje, je rozumné zkusit si ji nejprve nakreslit.

Morris pečlivě a promyšleně kvantifikoval rozvoj společnosti („schopnost skupiny ovládnout své hmotné a duševní prostředí za účelem dosažení nějakého cíle“) v průběhu času.1* Jak říká Morris, výsledky jsou opravdu překvapivé. Ve skutečnosti jsou zarážející. Ukazují, že žádný ze zmiňovaných lidských počinů se nevyrovná jistému objevu, který ohnul křivku lidských dějin víc než cokoliv jiného. V předešlém grafu je zobrazen růst světové lidské populace v průběhu času a zároveň s ní i růst hodnot společenského rozvoje. Jak je z něj patrné, obě křivky jsou téměř identické.

Lidstvo se po mnoho tisíc let vyvíjelo pozvolna a jeho rozvoj byl bolestně pomalý, téměř neviditelný. Ukazuje se, že zvířata a zemědělství, války a říše ani filozofie a náboženství neměly nakonec žádný výrazný dopad. Ale před pouhými dvěma sty lety se náhle stalo něco zásadního, co ohnulo křivku vývoje lidských dějin – populace a společenského rozvoje – skoro o devadesát stupňů.

Hnací motor rozvoje

Nejspíš už vám došlo, o jaký objev jde. Přece jen právě čtete knihu o významu technologií. Mohli jste tedy s jistotou čekat, že vám v úvodu ukážeme, jak jsou důležité. Náhlá změna v grafu na konci osmnáctého století odpovídá milníku, o kterém jsme toho všichni slyšeli mnoho – průmyslové revoluci, tedy souhrnu několika souběžných objevů ve strojírenství, chemii, metalurgii a dalších odvětvích. S největší pravděpodobností vám došlo, že za tím náhlým, prudkým a trvajícím růstem v lidském rozvoji stojí technický pokrok.

Jestli je to tak, hádali jste naprosto správně. Můžeme být dokonce přesnější a určit, která technologie byla nejdůležitější. Byl to parní stroj, nebo přesněji řečeno, parní stroj vyvinutý a zdokonalený Jamesem Wattem a jeho kolegy v druhé polovině osmnáctého století.

Před Wattem byly parní stroje velmi nevýkonné a využívaly pouze zhruba jedno procento energie uvolněné při pálení uhlí. Wattovy pozoruhodné úpravy mezi lety 1765 a 1776 efektivitu parního stroje téměř ztrojnásobily.9 Jak uvádí Morris, právě to byla zásadní změna: „I když trvalo několik desetiletí, než revoluce [páry] pokročila ... šlo bezpochyby o největší a nejrychlejší proměnu v dějinách celého lidstva.“10

Průmyslová revoluce samozřejmě není pouze příběhem parní energie, ale u páry vše začalo. To hlavně díky ní jsme dokázali překonat omezení fyzické síly, lidské i zvířecí, a na přání vyrobit obrovské množství užitečné energie. Díky tomu vznikly továrny a masová výroba, železnice a hromadná doprava. Jinými slovy, díky tomu vznikl moderní životní styl. Průmyslová revoluce uvedla na scénu první světový věk strojů – poprvé v lidských dějinách náš pokrok poháněly technické inovace – a šlo o největší proměnu, kterou náš svět do té doby zažil.2* Schopnost vytvářet obrovské množství mechanické energie byla tak důležitá, že (jak píše Morris) „zastínila všechna dramata v předcházejících lidských dějinách“.11

Dnes stojíme na prahu druhého věku strojů. Počítače a další digitální technologie dělají pro naši duševní sílu – schopnost používat mozek k pochopení a formování světa kolem nás – totéž, co parní stroj a jeho následníci pro sílu fyzickou. Můžeme díky nim překonat dřívější omezení a vstoupit na nová území. Přesný budoucí vývoj této proměny je pořád neznámý, ale jde o velice důležitou záležitost, ať už druhý věk strojů ohne křivku stejně prudce jako Wattův parní stroj, nebo ne. V této knize se dočtete, proč tomu tak je.

Prozatím vám poskytneme krátkou odpověď – duševní síla je pro pokrok a rozvoj (pro ovládnutí našeho fyzického a duševního prostředí) přinejmenším stejně důležitá jako fyzická síla. Z toho důvodu by rozsáhlé a bezprecedentní zvýšení duševní síly mělo mít pro lidstvo obrovský význam, stejně jako jej mělo předchozí zvýšení fyzické síly.

Hra na honěnou

Tuto knihu jsme napsali, protože jsme přestali mít jasno. Celé roky jsme studovali význam digitálních technologií, jako jsou počítače, software a komunikační sítě, a mysleli jsme si, že docela dobře chápeme jejich schopnosti a omezení. Ale v posledních pár letech nás začaly překvapovat. Počítače začaly diagnostikovat choroby, naslouchat nám a mluvit na nás, psát kvalitní texty, zatímco se ve skladech a za volantem začali objevovat roboti, které není nutné téměř nijak řídit. Digitální technologie v těchto věcech bývaly až směšně špatné – ale teď v nich zničehonic jsou dobré. Jak se to stalo? A jaké budou důsledky tohoto pokroku, který je tak úžasný, a přece ho bereme jako hotovou věc?

Rozhodli jsme se dát hlavy dohromady a zjistit, zda na tyto otázky dokážeme odpovědět. Dělali jsme věci, které akademici obvykle dělají – přečetli jsme mnoho prací a knih, prozkoumali jsme různé druhy dat a společně jsme probrali řadu myšlenek a hypotéz. Bylo to nezbytné a přínosné, ale to nejpodstatnější a nejzajímavější jsme se začali dozvídat až po nahlédnutí pod pokličku skutečného světa. Mluvili jsme s vynálezci, investory, podnikateli, inženýry, vědci a mnoha dalšími lidmi, kteří vytvářejí a zavádějí nové technologie.

Díky jejich otevřenosti a laskavosti jsme zažili futuristická dobrodružství v dnešním neuvěřitelném světě digitálního pokroku. Jeli jsme v autě bez řidiče, viděli jsme, jak počítač porazil týmy studentů z Harvardu a MIT ve hře Jeopardy!, učili jsme průmyslového robota tím, že jsme ho chytili za zápěstí a projeli jsme s ním řadu kroků, měli jsme ve svých rukou krásnou kovovou misku vyrobenou ve 3D tiskárně a zažili jsme mnohá další ohromující setkání s technologiemi.

Kde jsme

Při naší práci jsme dospěli ke třem obecným závěrům.

Prvním z nich je zjištění, že žijeme v době úžasného pokroku v oblasti digitálních technologií – jejichž podstatou je počítačový hardware, software nebo sítě. Tyto technologie nejsou zbrusu nové; počítače se prodávají už více než půl století a časopis Time v roce 1982 označil osobní počítač za „Stroj roku“. Parní stroj se celé generace musel vyvíjet, aby mohl pohánět průmyslovou revoluci a stejně tak i digitálním systémům nějakou dobu trvalo, než se zdokonalily.

Ukážeme vám, proč a jak tyto technologie nedávno předvedly svůj plný potenciál, a uvedeme příklady jejich schopností. „Plný“ v tomto případě však neznamená „dospělý“. Počítače se budou i nadále zdokonalovat a budou dělat nové věci, které byly dřív nevídané. „Plným potenciálem“ máme na mysli pouze to, že klíčové stavební díly už jsou k dispozici, takže digitální technologie mohou mít pro společnost a ekonomiku stejný význam jako ve své době parní stroj. Zkrátka a dobře, právě se nacházíme v bodě zlomu – v bodě, ve kterém se křivka vývoje začíná výrazně zvedat – díky počítačům. Vstupujeme do druhého věku strojů.

Náš druhý závěr se týká toho, že změny způsobené digitálními technologiemi budou velice prospěšné. Směřujeme k éře, která nebude jen jiná; bude lepší, protože budeme schopni zvyšovat jak rozmanitost, tak objem naší spotřeby. Když to řekneme takto stroze v instancích ekonomiky – zní to téměř odpudivě. Kdo chce konzumovat čím dál tím víc? My však nekonzumujeme jen kalorie a benzin. Konzumujeme i informace z knih a od přátel, zábavu od hvězd a amatérů, odborné informace od učitelů a lékařů a k tomu nespočet dalších věcí, které nejsou složené z atomů. Technologie nám může přinést větší výběr a dokonce větší svobodu.

Až dojde k digitalizaci všech těchto věcí – až budou převedeny na bity, které lze uložit do počítače a poslat je po síti – získají podivné a zároveň úžasné vlastnosti. Jsou předmětem jiné ekonomiky, v níž je normou spíše hojnost než nedostatek. Jak vám ukážeme, digitální zboží se od fyzického liší a rozdíly mezi nimi jsou podstatné.

Fyzické zboží je samozřejmě stále velice důležité a většina z nás by ho ráda viděla ve větším objemu, rozmanitosti a kvalitě. Ať už chceme jíst víc nebo míň, rádi bychom jedli kvalitnější nebo rozmanitější jídla. Ať chceme či nechceme pálit více fosilních paliv, rádi bychom navštívili více míst při větším pohodlí. Počítače nám pomáhají uskutečnit tyto i další cíle. Digitalizace je zlepšování hmotného světa a tato zlepšení budou mít čím dál tím větší význam. Mezi odborníky na hospodářské dějiny převládá souhlasný názor, že „dlouhodobý nárůst vyspělé ekonomiky zcela závisí na vývoji technického pokroku“, jak praví Martin Weitzman.12 Jak se dozvíte v dalších kapitolách, technický pokrok roste exponenciálně.

Náš třetí závěr není tak optimistický – digitalizace s sebou přinese palčivé problémy. To by samo o sobě nemělo být nijak překvapivé či znepokojivé, i ty nejprospěšnější objevy mají nepříjemné důsledky, které se musí nějakým způsobem vyřešit. Průmyslovou revoluci provázela sazemi pokrytá obloha nad Londýnem a otřesné zneužívání dětí k práci. Jaké budou jejich moderní ekvivalenty? Rapidní a postupující digitalizace pravděpodobně přinese spíše ekonomické než ekologické potíže, což bude způsobeno skutečností, že s rostoucím výkonem počítačů potřebují firmy méně pracovníků některých profesí. Jak technický pokrok postupuje vpřed, zanechá některé lidi, možná mnoho lidí, za sebou. Jak vám ukážeme, ještě nikdy nebylo výhodnější být pracovníkem s nějakými speciálními dovednostmi nebo vhodným vzděláním, protože takoví lidé dokážou používat technologie, vytvářet a ukládat hodnoty. Na druhou stranu ještě nikdy nebylo méně výhodné být pracovníkem s pouhými „obyčejnými“ dovednostmi a schopnostmi, protože počítače, roboti a další digitální technologie si tyto schopnosti a dovednosti osvojují pozoruhodně rychle.

Angličané a lidé z dalších průmyslových zemí došli po nějaké době k závěru, že některé aspekty průmyslové revoluce jsou nepřijatelné, a podnikli kroky k jejich nápravě (k tomu jim pomohlo demokratické zřízení a technický pokrok). Ve Velké Británii dětská práce už neexistuje a londýnské ovzduší dnes obsahuje méně smogu a oxidu siřičitého než ve kterékoliv době od konce šestnáctého století.13 I výzvy digitální revoluce můžeme zvládnout, ale nejprve si musíme přesně ujasnit, o jaké výzvy vlastně jde. Je důležité diskutovat o potenciálních negativních následcích druhého věku strojů a začít dialog o tom, jak je můžeme zmírnit – jsme si jistí, že nejsou nepřekonatelné. Samy se však také nenapraví. V dalších kapitolách vám předestřeme vlastní úvahy na toto téma.

Toto je tedy kniha o druhém věku strojů, který se před námi právě teď začíná otevírat – o bodu, v němž křivku vývoje našeho hospodářství a společnosti ohýbá digitalizace. Je to bod ohybu správným směrem – hojnost namísto nedostatku, svoboda místo omezení – ale přinese s sebou i jisté obtížné výzvy a rozhodnutí.

Tato kniha je rozdělena do tří částí. První z nich obsahuje kapitoly 1 až 6 a popisujeme v ní základní charakteristiky druhého věku strojů. V těchto kapitolách naleznete mnoho příkladů nedávného technického pokroku, které vám budou připadat jako ze sci-fi románu. Vysvětlíme, proč k nim dochází dnes (počítače máme přece už několik desítek let). Dozvíte se také, proč bychom si měli být jistí, že míra a tempo rozvoje počítačů, robotů a dalších digitálních zařízení se bude v budoucnu jen zrychlovat.

Druhá část sestává z kapitol 7 až 11 a zkoumá hojnost a rozpětí, dva hospodářské následky tohoto rozvoje. Hojnost je nárůst objemu, rozmanitosti a kvality a současné snížení ceny mnoha výdobytků moderního technického pokroku. Z ekonomického hlediska je to nejlepší fakt dnešního světa. Rozpětí však není tak pozitivní – jde o rostoucí ekonomické rozdíly mezi lidmi – v majetku, příjmech, mobilitě a dalších důležitých věcech. V posledních letech rozpětí narůstalo. Takový vývoj je znepokojivý z mnoha důvodů, a pokud nezasáhneme, ve druhém věku strojů dojde k jeho prohloubení.

V poslední části – v kapitolách 12 až 15 – se zabýváme otázkou, která řešení budou v této době vhodná a účinná. Cílem našeho hospodářství by měla být maximalizace hojnosti a omezení negativních projevů rozpětí. Předneseme vám naše názory na to, jak by se tyto cíle daly nejlépe uskutečnit, a to jak v dohledné době, tak ve vzdálenější budoucnosti, až nás pokrok přivede do světa, který bude tak technicky vyspělý jako ve sci-fi příbězích. Jak zdůrazníme v další kapitole, naše dnešní rozhodnutí určí, jaký svět to bude.

02

SCHOPNOSTI NOVÝCH STROJŮ: TECHNOLOGIE UHÁNÍ MÍLOVÝMI KROKY

„Žádnou dostatečně pokročilou technologii nelze odlišit od magie.“

– Arthur C. Clarke

V létě roku 2012 jsme se projeli v autě, které nemělo řidiče.

Během našeho výzkumu jsme navštívili centrálu Google a naskytla se nám možnost jízdy v jednom z autonomních aut této společnosti, které vzniklo v rámci projektu Chauffeur. Původně jsme si mysleli, že pojedeme na zadním sedadle auta, za jehož volantem nikdo nesedí. Google má však pochopitelné obavy ohledně vypouštění viditelně prázdných aut bez řidičů na silnice. Mohli by tím vylekat chodce a ostatní řidiče nebo zbytečně přitáhnout pozornost policie. Seděli jsme tedy vzadu, zatímco vepředu jeli dva členové týmu Chauffeur.

Jeden z nich pak stiskl tlačítko, kterým vůz přepnul do plně automatického režimu. Když jsme vyjeli na dálnici 101, probudilo to naši zvědavost – a pud sebezáchovy. Dálnice 101 je občas dost nepředvídatelné a bouřlivé prostředí. Je pěkná a rovná, ale provoz bývá hustý a chybí mu zjevný rytmus a řád. Vzhledem k rychlostem, jakými se jezdí po dálnicích, mohou být jakékoliv chyby při řízení vážné. Jelikož jsme se experimentu fyzicky účastnili, podobné věci nás zajímaly více než jen z intelektuálního hlediska.

Vůz fungoval dokonale. Naše projížďka byla ve skutečnosti docela nudná. Auto nezrychlovalo a nekličkovalo mezi ostatními vozidly; jelo přesně tak, jak nás to učili v autoškole. Na přenosném počítači se v reálném čase zobrazovala vizualizace všeho, co auto Googlu „vidělo“ při jízdě po dálnici – všechny blízké objekty, které jeho snímače zaznamenaly. Rozpoznalo všechna okolní vozidla, nejen ta nejbližší, a sledovalo je celou dobu nehledě na to, jak se pohybovala. Bylo to auto bez mrtvých úhlů. Jeho software si navíc byl vědom, že osobní a nákladní auta řízená lidmi slepé skvrny mají. Na obrazovce laptopu se zobrazil softwarový odhad pozice těchto mrtvých úhlů a auto se jim snažilo vyhnout.

Zírali jsme na obrazovku a nevěnovali jsme žádnou pozornost dění na dálnici. V jednom okamžiku se provoz úplně zastavil. Autonomní vůz hladce zabrzdil a zastavil v bezpečné vzdálenosti od auta před ním. Když se ostatní účastníci provozu rozjeli, naše auto se také dalo do pohybu. Výzkumníci z Googlu na předních sedadlech po celou tu dobu nepřestali mluvit a neprojevili žádné známky nervozity či zájmu o aktuální stav na dálnici. Stovky hodin strávených v samořídícím autě je přesvědčily, že vůz bez potíží zvládne pohyb v daném provozu. Než jsme dojeli zpět na parkoviště, také jsme sdíleli jejich jistotu.

Nová nová dělba práce

Jízda po dálnici 101 pro nás byla obzvlášť podivná, protože jsme si ještě před pár lety byli jistí, že počítače nebudou schopné řídit auta. Naši kolegové, které velice uznáváme, ve své vědecké analýze dospěli k závěru, že auta budou v dohledné budoucnosti řídit jen lidé. Z této analýzy a ze způsobu, jakým Chauffeur a podobné projekty její závěry vyvrátily, plynou důležitá ponaučení o pokroku v oblasti digitálních technologií.

Frank Levy a Richard Murnane v roce 2004 vydali knihu The New Division of Labor (Nová dělba práce).1 Zaměřili se v ní na rozdělení lidské a digitální práce – jinými slovy, na dělbu práce mezi lidmi a počítači. Lidé by se v každém rozumném ekonomickém systému měli zaměřit na činnosti, v nichž mohou mít ve srovnání s počítači výhodu, a přenechat počítačům práci, pro kterou mají stroje lepší předpoklady. Levy a Murnane ve své knize popsali způsob, kterým můžeme jednotlivé činnosti zařadit do jedné z těchto dvou kategorií.

Před sto lety by předcházející odstavec nedával žádný smysl. Tehdy počítače byli lidé. Počítač původně nebylo označení stroje, ale název povolání. Na začátku dvacátého století se jako počítači živili lidé, nejčastěji ženy, které celý den prováděly výpočty a zanášely výsledky do tabulek. V průběhu následujících desetiletí vynálezci vytvořili stroje, které se této práce postupně ujaly. Zpočátku byly mechanické, potom elektromechanické a nakonec digitální. Dnes se málokdo, pokud vůbec někdo, živí prováděním výpočtů a zaznamenáváním výsledků. Dokonce ani v zemích s nejnižší průměrnou mzdou neexistují lidští počítači, protože strojové počítače jsou mnohem levnější, rychlejší a přesnější.

Když prozkoumáte jejich útroby, zjistíte, že počítače neslouží jen k přelouskání čísel, ale i ke zpracování symbolů. Jejich obvody se dají popsat systémem jedniček a nul, ale stejně dobře se dají vyložit jako systém „správně, nebo špatně“, „ano, či ne“, nebo jakýkoliv jiný systém symbolů. V zásadě mohou provádět celou řadu prací se symboly, od matematiky přes logiku až po zpracování jazyka. Stále však neexistují žádní digitální romanopisci, a tak lidé dál píší všechny ty knihy, které se objevují v seznamech nejprodávanějších titulů. Stejně tak jsme zatím nezautomatizovali práci podnikatelů, generálních ředitelů, vědců, zdravotních sester, pomocníků v restauracích a mnoha dalších povolání. Proč ne? Proč se jejich práce nedá zdigitalizovat tak snadno jako práce lidských počítačů?

Počítače se umí dobře řídit podle pravidel...

Těmto otázkám se Levy a Murnane věnovali ve své knize The New Division of Labor a jejich odpovědi rozhodně dávají smysl. Autoři sestavili spektrum činností spojených se zpracováním informací – úkolů, které můžeme považovat za základy veškeré znalostní práce. Na jednom konci najdeme například aritmetiku a podobné úkony, které vyžadují pouze využití dobré znalosti pravidel. Počítače se umí velice dobře řídit podle pravidel, a proto by měly dělat výpočty a podobné úlohy.

Levy a Murnane popisují i další typy znalostní práce, která se dá vyjádřit pomocí pravidel. Například osobní kreditní skóre je obecně dobrým prediktorem toho, jestli daná osoba zvládne splácet hypotéku podle plánu. Totéž platí i pro výši hypotéky ve vztahu k majetku, příjmu a zadluženosti člověka. Rozhodnutí poskytnout či neposkytnout hypotéku se tím pádem dá účinně zjednodušit na pravidlo.

Verbálně by pravidlo pro poskytování hypoték mohlo znít takto: „Pokud osoba žádá o hypotéku ve výši M a má kreditní skóre ve výši V nebo vyšší, roční příjem vyšší než I nebo celkový majetek o vyšší hodnotě než W a celkovou výši dluhů nižší než D, její žádost bude schválena.“ Vyjádříme-li podobné pravidlo počítačovým kódem, nazveme ho algoritmem. Algoritmy jsou zjednodušení; neberou a nemohou brát v potaz všechny okolnosti (třeba strýce miliardáře, který žadatele uvedl v závěti a mezi jehož koníčky patří lezení po skalách bez jištění) a ani to dělat nemohou. Algoritmy však zahrnují nejběžnější a nejdůležitější informace a obecně slouží dobře k predikci solventnosti klienta a k dalším podobným úlohám. Z toho vyplývá, že počítače můžeme používat ke schvalování hypoték a měli bychom je k tomuto účelu používat.3*

... ale neumí moc dobře rozpoznávat vzory

Na druhém konci Levyho a Murnanova spektra však leží úlohy zpracování informací, které se nedají zjednodušit na pravidla nebo algoritmy. Podle autorů tyto činnosti spoléhají na lidskou schopnost rozpoznávat vzory. Náš mozek je neobyčejně dobrý v získávání informací pomocí smyslů a následném hledání vzorů, tedy ve vyhodnocování toho, co vnímá. Tento proces však nedokážeme dost dobře popsat ani pochopit, zvlášť v případě, kdy k nám proudí velký objem informací, které se rychle mění. Jak si povšiml filozof Michael Polanyi: „Víme víc, než umíme říci.“2 Když jde o takovou situaci, pak podle Levyho a Murnanea tyto úlohy nemůžeme svěřit počítačům, a proto zůstanou v doméně lidské pracovní síly. Autoři uvádějí jako příklad takové činnosti řízení vozidla:

Když řidič odbočuje doleva, objeví se před ním stěna obrazů a zvuků přijíždějících vozidel, semafory, výlohy obchodů, billboardy, stromy a dopravní policista. Musí použít své znalosti a odhadnout polohu všech zmíněných objektů a pravděpodobnost nebezpečí, které by mohly představovat. ... Řidič nákladního auta má jisté schéma, díky němuž pozná, co je před ním. Ale popis této znalosti a její softwarové zpracování pro takto komplikované situace jsou v současnosti neskutečně obtížné úkoly. ... Počítače nedokážou jednoduše nahradit člověka v činnostech, jako je řízení.

Tak tahle dělba se neosvědčila

Když jsme v roce 2004 přečetli The New Division of Labor, Levy a Murnane nás svými argumenty naprosto přesvědčili. Naše přesvědčení navíc utvrdily i první výsledky soutěže DARPA Grand Challenge o sestrojení vozidla bez řidiče.

Agentura DARPA (Defense Advanced Research Projects Agency) byla založena v roce 1958 (jako odpověď na vypuštění satelitu Sputnik Sovětským svazem) a jejím primárním úkolem byl vývoj technologií, které by mohly mít vojenské využití. V roce 2002 agentura ohlásila svou první velkou výzvu (Grand Challenge), která spočívala v sestrojení zcela autonomního vozidla, které by projelo 250 km dlouhý úsek v kalifornské poušti Mojave. Kvalifikací prošlo patnáct soutěžících, kteří se potom zúčastnili samotného „závodu“, jenž proběhl 13. března 2004.

Výsledky nebyly ani trochu povzbudivé. Dvě vozidla nedorazila ani ke startu, jedno se už ve startovní oblasti převrátilo a po třech hodinách závodu fungovaly pouze čtyři vozy. „Vítězný“ vůz Sandstorm z Carnegie-Mellonovy univerzity ujel 11,9 kilometru (méně než 5 procent z celé délky trati) a poté sjel z cesty při projíždění serpentiny a zasekl se u násypu. Cenu 1 milion dolarů pro vítěze nikdo nezískal a magazín Popular Science událost nazval „Debaklem DARPY v poušti“.3

Za pouhých pár let se však z debaklu v poušti stala „legrace na stojedničce“, kterou jsme zažili my. Google v říjnu roku 2010 oznámil na svém blogu, že jeho zcela autonomní automobily už nějakou dobu úspěšně jezdí v provozu po amerických silnicích a dálnicích. Když jsme se v létě 2012 svezli jedním z těchto aut, projekt Chauffeur už zahrnoval menší flotilu vozidel, která dohromady najezdila stovky tisíc kilometrů bez lidského zásahu a při tom došlo jen ke dvěma nehodám. K jedné z nich došlo, když vůz Chauffeur řídil člověk; druhá nastala, když do vozidla Google nabouralo na světlech zezadu jiné auto (řízené člověkem).4 Je jisté, že existuje mnoho situací, které automobily Google nemohou zvládnout, zejména obtížnou dopravu ve městech, jízdu v terénu a také pohyb v jakékoliv lokalitě, kterou Google předem důkladně nezmapuje. Naše zkušenost na dálnici nás však přesvědčila, že jde o schůdný přístup k rozsáhlým a rostoucím každodenním situacím na vozovce.

Samořídící auta přestala být tématem science fiction a během několika málo let se stala skutečností. Nejmodernější výzkum, který vysvětloval, proč se jich v dohledné době nemůžeme dočkat, brzy překonala vyspělá věda a strojírenství, jež tyto vozy přivedly k životu, opět během pár let. Věda a strojírenství se rychle rozvinuly a z debaklu po zhruba šesti letech dospěly k triumfu.

Rozvoj autonomních vozidel nám připomíná Hemingwayův citát o tom, jak může člověk přijít o peníze: „Postupně a pak najednou.“5 Samořídící auta nejsou anomálie; jsou součástí významného, fascinujícího vývoje. Pokrok v některých starých a složitých výzvách v oblasti počítačů, robotiky a dalších digitálních zařízení se dlouho pohyboval jen pozvolna. V posledních pár letech k němu došlo náhle – digitální zařízení se začala hnát kupředu mílovými kroky a najednou zvládala činnosti, které jim odjakživa činily potíže. Získala najednou schopnosti, které u nich nikdo v dohledné době nečekal. Podívejme se na dalších pár nedávných příkladů překvapivého technického pokroku.

Dobří posluchači a uhlazení řečníci

Kromě rozpoznávání vzorů Levy a Murnane podotýkají, že oblast komplexní komunikace v novém rozdělení práce zůstane na straně lidí. Napsali: „Konverzace důležité pro efektivní učení, řízení lidí, prodej a mnoho dalších zaměstnání vyžadují přenos a interpretaci široké škály informací. V těchto případech je možnost výměny informací s počítačem namísto člověka hudbou vzdálené budoucnosti.“6 Na podzim roku 2011 Apple uvedl na trh iPhone 4S se „Siri“, inteligentní osobní asistentkou, která využívá uživatelské rozhraní na základě přirozené řeči. Jinými slovy lidé se Siri mluvili jako s jinou lidskou bytostí. Software, ze kterého vznikla Siri, původně vytvořili výzkumní pracovníci z kalifornského výzkumného institutu SRI International. Apple ho koupil v roce 2010. Siri měla za úkol poslouchat, co jí uživatelé iPhone říkají, pokusit se zjistit, co chtějí, a nakonec se podle toho zařídit a odpovědět jim umělým hlasem.

Kyle Wagner, přispěvatel blogu Gizmodo zaměřeného na technologie, po zhruba osmi měsících od uvedení Siri na trh popsal některé z jejích nejužitečnějších dovedností: „Můžete se zeptat na výsledky živých utkání – ,Jaké je skóre v zápasu Giants?‘ – nebo na statistiky jednotlivých hráčů. Můžete si také zarezervovat stůl v restauraci přes systém OpenTable, zjistit hodnocení podniku na serveru Yelp, zeptat se, co právě promítají v místním kině, a pak se podívat na trailer. Když nemáte čas vzít hovor, můžete Siri požádat, aby vám připomněla, že máte dané osobě zavolat zpátky. Přesně pro takové každodenní činnosti jsou hlasové příkazy neskutečně užitečné.“7

Článek na webu Gizmodo končil upozorněním: „Zní to docela parádně. Ale to všechno pod jednou podmínkou, která je pro Siri tak typická – když zrovna funguje.“8 Mnoho lidí brzy zjistilo, že inteligentní osobní asistentka od Applu má mouchy. Nechápala, co jí říkali, často je vyzývala, aby svůj požadavek zopakovali, poskytovala jim zvláštní nebo nepřesné odpovědi a rozčilovala je odpověďmi typu: „Je mi to velice líto, ale právě nemohu přijímat žádné požadavky. Zkuste to prosím později.“ Analytik Gene Munster sepsal otázky, se kterými měla Siri potíže:

- Kde je pohřbený Elvis? (Where is Elvis buried?) Odpověděla: „Tuto otázku nemohu zodpovědět.” Software předpokládal, že se uživatel ptá na osobu jménem Elvis Buried.

- Kdy byl uveden film Popelka? (When did the movie Cinderella come out?) Místo odpovědi vyhledala program kina na serveru Yelp.

- Kdy zase uvidíme Halleyovu kometu? (When is the next Halley’s Comet?) Odpověď zněla: „Nemáte žádné schůzky s Halleyem.”

- Chci jet k Hořejšímu jezeru. (I want to go to Lake Superior.) Vyhledala trasu k sídlu společnosti Lake Superior X-ray.9

Některé Siriiny bizarní, neuspokojivé odpovědi se sice proslavily, význam této technologie je však nezpochybnitelný. Může vám přispěchat na pomoc, když ji právě potřebujete. Zažili jsme to na vlastní kůži před naší vyjížďkou v autonomním vozidle. Dali jsme si sraz v San Francisku, nasedli do auta z půjčovny a vydali jsme se k sídlu Googlu ve městě Mountain View. Měli jsme s sebou přenosnou GPS navigaci, ale nezapojili jsme ji, protože jsme si mysleli, že cestu známe.

Jenže jsme ji neznali. Ocitli jsme se v escherovském bludišti nadjezdů, sjezdů a úrovňových křižovatek a s rostoucím napětím jsme se snažili najít správný nájezd. Když už se zdálo, že naše setkání s lidmi z Googlu, vznik této knihy a náš profesionální vztah jsou v ohrožení, Erik vytáhl telefon a zeptal se Siri na „cestu na U.S. 101 South“. Jeho mobil zareagoval okamžitě a bezchybně – na displeji se zobrazila mapa s naší aktuální polohou a vyznačenou trasou k nájezdu, který jsme se tak zoufale snažili najít.

Mohli jsme zastavit, vytáhnout navigaci, zapnout ji, zadat cíl cesty a počkat na výpočet trasy. Takto jsme však komunikovat nechtěli. Chtěli jsme jednoduše položit otázku a slyšet a vidět (protože v tom hrála roli i mapa) odpověď. Siri nám poskytla přesně tu komunikaci přirozeným jazykem, kterou jsme si přáli. V roce 2004 byl publikován přehled výzkumů automatického rozpoznávání řeči (což je rozhodující součást zpracování přirozeného jazyka) za posledních padesát let. Začínal tvrzením, že „rozpoznávání řeči na lidské úrovni se ukázalo být nedosažitelným cílem“. Avšak o necelých deset let později se lidem podařilo dosáhnout hlavních částí tohoto cíle. Apple a další firmy zpřístupnily technologii na zpracování přirozeného jazyka stovkám milionů lidí skrze jejich mobilní telefony.10 Tom Mitchell, vedoucí katedry strojového učení na Carnegie-Mellonově univerzitě, prohlásil: „Stojíme na začátku desetiletí, během něhož přecházíme od počítačů, které nerozumějí řeči, k počítačům, které už jazyku rozumějí podstatně lépe.“11

Digitální výřečnost: Babylonská rybka jde do práce

Softwaru na zpracování přirozeného jazyka k dokonalosti stále schází mnoho, a počítače ještě nejsou zdaleka tak dobré v komplexní komunikaci jako lidé, ale neustále se zlepšují. Například v oblasti překladu z jednoho jazyka do druhého došlo k významnému posunu. Přestože komunikační schopnosti počítačů nejdou tak do hloubky jako schopnosti průměrného člověka, jsou mnohem širší.

Člověk, který mluví více než jedním jazykem, dokáže překládat s rozumnou přesností. Systémy mechanického překladu jsou sice působivé, ale jen velice výjimečně bezchybné. I s průměrnou znalostí francouzštiny byste si poradili lépe než Google Translate s větou „Montypythonovský skeč ,Dirty Hungarian Phrasebook‘ je jedním z jejich nejvtipnějších skečů“. Google jako překlad nabídl: „Sketch des Monty Python ,Phrasebook sale hongrois‘ est l’un des plus drôles les leurs.“ Tato věta sice zachycuje hlavní sdělení, ale je velice špatná po gramatické stránce.4*

Navíc je ještě méně pravděpodobné, že by se vám tuto větu (nebo jakoukoliv jinou) podařilo lépe přeložit pomocí služby Google Translate do maďarštiny, arabštiny, ruštiny, norštiny, malajštiny, jidiš, svahilštiny, esperanta nebo jakéhokoliv jiného z dalších šedesáti tří jazyků, které Google Translate vedle francouzštiny zpracovává. Na druhou stranu se Google okamžitě pokusí o překlad textu v jakémkoliv z uvedených jazyků a zadarmo ho zobrazí komukoliv s přístupem na internet.12 Uživatelé mobilní aplikace Google Translate navíc mohou promluvit jedním z více než patnácti jazyků přímo do telefonu, a program potom nahlas syntetickým hlasem vysloví překlad v jednom z více než sedmi jazyků. Můžeme bezpečně hádat, že ani ten největší polyglot na světě se takovému rozsahu nemůže rovnat.

S programy na okamžitý překlad jsme se mnoho let setkávali pouze v doméně science fiction (nejvýraznějším příkladem je Babylonská rybka z knihy Stopařův průvodce po galaxii, zvláštní stvoření, které člověku po vložení do ucha umožní rozumět řeči v jakémkoliv jazyce).13 Google Translate a další podobné služby tuto fantastickou věc změnily ve skutečnost. Nejméně jedna z těchto služeb se již dnes používá k mezinárodním interakcím pro zákaznickou podporu. Překladatelská společnost Lionbridge se spojila s IBM a společně vytvořili GeoFluent, online aplikaci, která okamžitě překládá chat mezi zákazníky a pracovníky servisu, kteří hovoří rozdílnými jazyky. Při prvních zkouškách 90 procent uživatelů GeoFluent uvedlo, že software je pro pracovní účely dostačující.14

Nadvláda lidí ve hře Jeopardy!

Počítače nyní kombinují porovnávání vzorů s komplexní komunikací, aby doslova porazily lidi v jejich vlastní hře. Čtrnáctého a patnáctého února roku 2011 se pořadu Jeopardy! účastnil i soutěžící, který nebyl lidská bytost. Byl to superpočítač jménem Watson. Společnost IBM ho vyvinula specificky ke hraní této hry (a na známku úcty ho pojmenovala podle legendárního ředitele IBM Thomase Watsona staršího). Soutěž Jeopardy! se poprvé objevila v roce 1964 a v roce 2012 stále byla pátým nejpopulárnějším americkým televizním pořadem.15 V průměru téměř 7 milionů Američanů každý den sleduje moderátora Alexe Trebeka, který se ptá na znalostní otázky, zatímco soutěžící se předhánějí, aby na ně mohli správně odpovědět.5*

Popularita a dlouhověkost této soutěže pramení z toho, že se dá snadno pochopit, ale je extrémně těžké hrát ji dobře. Téměř všichni znají odpovědi na některé otázky v daném díle pořadu, ale jen velice málo lidí zná odpovědi na téměř všechny otázky. Ty se týkají širokého okruhu témat a soutěžící předem nevědí, o jaká témata půjde. Hráči musí navíc být zároveň rychlí, smělí a přesní – rychlí, protože se snaží získat možnost odpovědět na otázku dříve než spoluhráči; smělí, protože se musejí pokusit odpovědět na mnoho otázek, zvlášť těch těžkých, aby nasbírali dost peněz a zajistili si tak výhru; a přesní, protože za každou špatně zodpovězenou otázku přijdou o část nasbíraných peněz.

Producenti Jeopardy! navíc kladou soutěžícím i otázky založené na dvojsmyslech, rýmech a dalších slovních hříčkách. Mohou například dostat nápovědu typu „Rýmující se připomínka minulosti ve městě Králů NBA.“16

Chce-li hráč správně odpovědět, musí vědět, co znamená zkratka NBA (v tomto případě to je Národní basketbalová asociace, nikoliv zákon o národní bance nebo chemická sloučenina n-butylamin), ve kterém městě hraje basketbalový tým Kings (Sacramento) a že rýmující se připomínka minulosti znamená, že správná odpověď je otázka „Jaké má Sacramento memento?“ (What is a Sacramento Memento?) a ne například „Sacramento suvenýr“ nebo nějaká jiná fakticky správná odpověď. Správné řešení takových otázek vyžaduje mistrovství v porovnávání vzorů a komplexní komunikaci. A k vítězství v Jeopardy! je nutné obě věci dělat pořád dokola, přesně a téměř okamžitě.

Během zmiňovaných dílů v roce 2011 se Watson utkal s Kenem Jenningsem a Bradem Rutterem, dvěma nejlepšími v tomto zvláštním odvětví vědomostního průmyslu. Jennings v roce 2004 dospěl k rekordnímu vítězství, vyhrál po sedmdesáté čtvrté v řadě a domů si odnesl více než 3 170 000 dolarů, a mezitím se z něj stal v podstatě lidový hrdina.17 Jennings je vlastně občas považován za původce Watsona.18 Podle jedné historky, která se vypráví v IBM, večeřel Charles Lickel, vedoucí výzkumu ve společnosti zabývající se vývojem umělé inteligence, jednoho podzimního večera roku 2004 ve steakové restauraci ve městě Fishkill ve státě New York. V sedm hodin si všiml, že mnoho lidí vstalo a odešlo do vedlejšího baru. Šel za nimi, aby zjistil, co se děje. Shlukli se kolem televize u baru a dívali se, jak Jennings získal padesáté vítězství v řadě. Lickelovi došlo, že souboj mezi Jenningsem a superpočítačem stvořeným ke hraní Jeopardy! by spousta lidí mohla chtít vidět a že by to navíc byl dobrý test počítačového porovnávání vzorů a komplexních komunikačních schopností.

Vzhledem k tomu, že Jeopardy! je soutěž pro tři hráče, ideálním třetím soutěžícím byl Brad Rutter, který Jenningse porazil v roce 2005 ve speciálním pořadu Ultimate Tournament of Champions a vyhrál více než 3 400 000 dolarů.19 Oba muži měli plnou hlavu všech možných informací, byli naprosto obeznámeni se hrou a všemi jejími zvláštnostmi a věděli, jak zvládat stres.

Porazit tyto dva muže bylo pro stroje příliš těžké a první verze Watsona se k tomuto cíli ani neblížily. Programátoři mohli Watsona „vyladit“, aby byl při odpovídání na otázky spíše agresivnější (a tím pádem mohl dělat víc chyb), nebo spíše konzervativnější a přesnější. V prosinci roku 2006 byl Watson nastaven tak, aby odpověděl zhruba na 70 procent otázek (relativně agresivní přístup) a správně odpověděl zhruba v 15 procentech případů. Jennings oproti tomu zodpověděl správně 90 procent otázek, o které se zvládl přihlásit (když vyhrál právo zodpovědět otázku) v 70 procentech případů.20

Potom se však ukázalo, že Watson se velice rychle učí. Výkony superpočítače spojené s poměrem mezi agresí a přesností se rychle zlepšily. V listopadu 2010 byl dost agresivní na to, aby vyhrál právo odpovědět na otázku v 70 procentech ze všech otázek simulované hry, a zodpověděl 85 procent z nich správně. To bylo velice působivé, ale počítač se přesto nemohl rovnat nejlepším lidským hráčům. Tým programátorů pracoval na Watsonovi do poloviny ledna 2011, kdy se začaly natáčet soutěže pro vysílání v únoru. Nikdo však nevěděl, jak si jejich výtvor povede v souboji proti Jenningsovi a Rutterovi.

Watson je oba rozdrtil. Odpověděl správně na otázky na témata, která se pohybovala od „olympijských podivností“ (odpověděl „pětiboj“ na otázku „,Moderní‘ v roce 1976 zažil vyřazení závodníka za použití upraveného kordu, který připisoval body, aniž by se dotkl soupeře“) až po „církev a stát“ (počítač si uvědomil, že všechny odpovědi obsahují buď slovo church, nebo state, a odpověděl slovem „gestate“ – nosit plod v těle nebo myšlenku v hlavě – na otázku „Může to znamenat, že se postupně zrodí v hlavě nebo se přenáší během těhotenství“). Přestože superpočítač nebyl bezchybný (například v kategorii „alternativní významy“ místo „class“ odpověděl „chic“, když měl vymyslet otázku na tvrzení „stylová elegance, nebo studenti, kteří promovali ve stejném roce“), vedl si neskutečně dobře.

Watson byl také nesmírně rychlý a opakovaně získával právo zodpovědět otázku dříve než Jennings a Rutter. Při první hře se Watson přihlásil o otázku jako první 43krát a správně zodpověděl 38 z nich. Jennings a Rutter se dohromady v průběhu celé hry stihli přihlásit pouze 33krát.21

Na konci dvoudenního klání Watson nasbíral 77 147 dolarů, což bylo více než třikrát tolik, co získal kterýkoliv z jeho protivníků. Jennings skončil jako druhý a k závěrečné otázce klání připojil i osobní vzkaz: „Já osobně vítám naše nové počítačové pány.“ Potom přidal i vysvětlení: „Ve dvacátém století robotické montážní linky nahradily lidskou práci. Brad a já jsme první pracující ve vědomostním průmyslu, kteří kvůli této nové generaci ,myslících‘ strojů přišli o práci. ,Soutěžící ve vědomostním kvízu‘ je možná první práce, kterou Watson nahradil, ale jsem si jistý, že nebude jediná.“22

Paradox rozvoje robotiky

Poslední důležitá oblast, ve které můžeme pozorovat nedávné urychlení digitálního pokroku, je robotika – výroba strojů, které se orientují a pracují v hmotném světě továren, skladů, bitevních polí a kanceláří. Opět jsme svědky pozvolného pokroku, který se náhle začal prudce zrychlovat.

Slovo robot se do angličtiny dostalo v roce 1921 z českého dramatu R.U.R. (Rossumovi univerzální roboti) od Karla Čapka, a mechaničtí pomocníci nás od té doby nepřestali fascinovat.23 Během Velké hospodářské krize žurnalisté v časopisech a novinách spekulovali, že roboti rozpoutají válku, budou páchat zločiny, nahradí dělníky, a dokonce i porazí boxera Jacka Dempseyho.24 Isaac Asimov v roce 1941 vymyslel termín robotika a rok nato vytvořil pro nový obor základní pravidla, tři zákony robotiky:

- Robot nesmí ublížit člověku nebo svou činností dopustit, aby bylo člověku ublíženo.

- Robot musí uposlechnout příkazů člověka kromě případů, kdy jsou tyto příkazy v rozporu s prvním zákonem.

- Robot musí chránit sám sebe před zničením, kromě případů, kdy je tato ochrana v rozporu s prvním nebo druhým zákonem.25

Asimovův nezměrný vliv na ztvárnění robotů v science fiction i skutečném světě již trvá déle než sedmdesát let. Ale jedna z těchto domén výrazně předběhla tu druhou. Žánr science fiction nám dal upovídané a oddané R2-D2 a C-3PO, hrozivé Cylony ze seriálu Battlestar Galactica, děsivého Terminátora a nespočet různých androidů, kyborgů a replikantů. Desítky let výzkumu a vývoje robotiky nám daly ASIMO od firmy Honda, humanoidního robota, který se nejvíce proslavil neobyčejně pokaženou předváděcí akcí, na níž prokázal, že se nedokáže řídit Asimovovým třetím zákonem. V roce 2006 se na prezentaci pro živé publikum v Tokiu ASIMO pokusil vyjít po nevysokých schodech, které stály před pódiem. Na třetím schodu se robotovi podlomila kolena, ten pak přepadl na záda a rozbil si hlavu o podlahu.26

ASIMO se však od té doby vyvinul a předvedl řadu různých schopností – scházel a vycházel schody, kopal do fotbalového míče a tančil, ale jeho nedostatky podtrhují velkou pravdu – roboti mají obrovské potíže s ovládnutím mnoha věcí, které lidem přijdou přirozené a jednoduché. Odborník na robotiku Hans Moravec tvrdí: „Je poměrně snadné vyrobit počítače, které podávají výkony dospělých lidí při testech inteligence nebo hraní dámy, ale těžké či nemožné jim dát dovednosti jednoročního dítěte, co se vnímání a pohyblivosti týče.“27

Tato situace vešla ve známost jako Moravcův paradox. Stránka na Wikipedii ji pěkně shrnuje jako „zjištění výzkumných pracovníků v oboru umělé inteligence a robotiky, že navzdory tradičním předpokladům vyšší logické myšlení vyžaduje velice málo výpočtů, zatímco nižší senzomotorické dovednosti vyžadují obrovskou výpočetní sílu.“6* 28 Moravcův poznatek je velice přesný a důležitý. Jak tvrdí kognitivní vědec Steven Pinker: „Nejdůležitější lekcí získanou za třicet pět let výzkumu umělé inteligence je poznatek, že složité problémy jsou jednoduché a jednoduché problémy jsou složité ... S nástupem nové generace inteligentních zařízení jsou to například tržní analytici, ropní inženýři a členové výboru pro podmínečné propuštění vězňů, kdo se může bát, že je nahradí stroje. Zahradníci, recepční a kuchaři se o svá zaměstnání během následujících desetiletí nemusejí bát.“29

Pinker hovoří o tom, že odborníci na robotiku mají obrovské potíže postavit stroje, které by se v dovednostech vyrovnaly alespoň obyčejným dělníkům bez specializace. Například Roomba od firmy iRobot nedokáže vše, co zvládá uklízečka; jen vysává podlahu. Prodalo se jich více než milion, ale ani jeden z těchto strojů vám neposkládá časopisy na nočním stolku.

Co se týče práce ve fyzickém světě, lidé mají oproti strojům velkou výhodu díky své flexibilitě. Automatizace jedné činnosti, jako je například letování kabelu k obvodové desce nebo spojování dvou kusů šrouby, je poměrně jednoduchá, ale to pouze za předpokladu, že se tato činnost v průběhu času nijak nezmění a stále probíhá v „normálním“ prostředí. Například obvodová deska se před přístrojem musí vždy objevit ve stejné poloze. Společnosti si k těmto účelům pořizují speciální stroje, jejich inženýři je pak naprogramují a vyzkouší a přesunou je k montážním linkám. Když je potřeba změnit činnost – když se například přesune poloha vrtaných děr – je nutné zastavit výrobu a počkat, dokud programátoři nepřenastaví stroje. Dnešní továrny, zejména v zemích s vysokou průměrnou mzdou, jsou vysoce automatizované, ale nejsou plné univerzálních robotů. Jsou v nich jednoúčelové, specializované stroje, které jsou velice nákladné na zakoupení, nastavení i přenastavování.

Nový pohled na automatizaci továren

Rodney Brooks, spoluzakladatel společnosti iRobot, si všiml, že moderní, vysoce automatizované továrny spojuje ještě něco jiného. Není v nich mnoho lidí, ale přesto tam jsou. A často dělají nezáživnou práci, která se neustále opakuje. Například na montážní lince, na níž se plní sklenice marmeládou, stroje do každé sklenice vytlačí přesný objem marmelády, našroubují víčko a nalepí etiketu. Ale aby celý proces mohl začít, lidská obsluha musí na začátek pásu umístit prázdné sklenice. Proč tento krok není také automatický? Protože v tomto případě se sklenice dodávají po dvanácti kusech v lepenkových krabicích, které je nedrží pevně na místě. Pro člověka je tento detail nepodstatný (vidí sklenice v bedně, vezme je do ruky a položí je na dopravní pás), ale tradiční průmyslová automatizace má velké potíže se sklenicemi na marmeládu, které se neobjeví pokaždé na stejném místě.

Brooks v roce 2008 založil novou firmu, Rethink Robotics, aby vyvíjel a stavěl netradiční průmyslové stroje – roboty, kteří dokážou zvedat a pokládat sklenice a postarat se o mnoho dalších činností, které nejsou jasně definované a v dnešních továrnách se o ně starají lidé. Brooks se snaží postupně technologicky překonat Moravcův paradox. Navíc věří, že jednou bude vyrábět roboty, které nebudou muset programovat draze placení inženýři. Místo toho mohou stroje učit (nebo přeučovat k jiným činnostem) dělníci v továrně. Těm by mělo stačit hodinové školení, aby zjistili, jak podat instrukce svým novým mechanickým kolegům. Brooksovy stroje jsou navíc levné. Cena 20 000 amerických dolarů představuje pouhý zlomek nákladů na současné průmyslové roboty. My jsme měli to štěstí, že jsme si tyto potenciální bořiče paradoxů mohli prohlédnout ještě předtím, než firma Rethink představila svou první řadu robotů jménem Baxter veřejnosti. Brooks nás pozval do hlavního sídla v Bostonu, abychom si tyto stroje prohlédli a podívali se, co umějí.

Baxter je robot humanoidního typu. Má dvě silná kloubová ramena s klepety místo rukou, tělo a hlavu s LCD tváří, která se otáčí a „dívá se“ na nejbližší osobu. Nohy však nemá. Konstruktéři z Rethink se vyhnuli nesmírné výzvě, kterou představuje automatický pohybový aparát, a umístili Baxtera na kolečka. Z místa na místo ho tedy musí vozit lidé. Podle analýz svého výrobce může vykonávat mnoho užitečných činností i bez schopnosti samostatného pohybu.

Baxtera učíte činnosti tak, že ho chytíte za zápěstí a projdete s ním jednotlivé pohyby, které má provádět. Přitom se vám zdá, že jeho paže vůbec nic neváží – pracují v ní motory, které vám tuto úlohu usnadňují. Robot také zajišťuje bezpečnost takového procesu – jeho paže se nemohou srazit (když se o to pokusíte, motory vám v tom zabrání) a automaticky se zpomalí, když Baxter ve své blízkosti spatří člověka. Díky těmto a mnoha dalším konstrukčním vlastnostem je práce s tímto robotem přirozená, intuitivní a zcela bezpečná. Když jsme se k němu poprvé přiblížili, měli jsme strach, že by nás mohl trefit robotickou paží do obličeje. Naše obavy se však brzy rozplynuly a přemohla nás zvědavost.

Brooks nám ukázal několik Baxterů při práci v předváděcí části firmy. Bezpochyby překonali Moravcův paradox – vnímali spoustu různých objektů a manipulovali s nimi pomocí „rukou“, které byly osazené například upínadly nebo přísavnými držáky. Roboti sice nepracují tak rychle a plynule jako vytrénovaný lidský pracovník při plné rychlosti, ale v podstatě to ani nepotřebují. Většina dopravních pásů nepracuje plnou lidskou rychlostí – kdyby to tak bylo, lidé by se u nich ztrhali.

Baxter má ve srovnání s lidskými pracovníky několik nesporných výhod. Může bez přestávky pracovat den za dnem a nepotřebuje spánek, jídlo ani přestávky na kávu. Jeho zaměstnavatel za něj navíc nemusí platit zdravotní pojištění a odvádět daně. A Baxter může dělat dvě zcela rozdílné činnosti zároveň – jeho paže pracují nezávisle na sobě.

Brzy i na montážních linkách, ve skladech a halách ve vašem okolí

Po návštěvě v Rethink a sledování Baxtera při práci jsme pochopili, proč viceprezident společnosti Texas Instruments Remi El-Ouazzane na začátku roku 2012 řekl: „Pevně věříme, že trh s roboty brzy zažije obrovský boom.“ Tento názor podporuje celá řada důkazů. Objem a rozmanitost robotů používaných ve firmách velice rychle roste a inovátoři a podnikatelé nedávno vážně zpochybnili Moravcův paradox.30

Kiva, další začínající společnost z oblasti Bostonu, vyrábí roboty, kteří se dokážou bezpečně, rychle a efektivně přesouvat po skladech. Roboti Kiva vypadají jako kovové pohovky nebo jako slisovaný R2-D2. Prohání se po stavbách ve výšce zhruba v úrovni kolen a vyhýbají se lidem a ostatním robotům. Pohybují se nízko u země, takže mohou zajet pod regál, zvednout ho a přivézt lidským dělníkům. Když si tito dělníci vezmou potřebné produkty, robot odveze regál pryč a na jeho místě vzápětí zastaví další robot s jiným regálem. Software sleduje pohyb a polohu všech produktů, regálů, robotů a lidí ve skladu, a tak řídí nepřetržitý tanec automatických strojů Kiva. V březnu 2012 společnost Kiva koupil Amazon – světově nejpokročilejší firma ve skladové logistice – za více než 750 milionů dolarů v hotovosti.31

Boston Dynamics, další mladá firma z Nové Anglie, řeší Moravcův paradox zpříma. Tato společnost staví roboty, kteří podporují americké vojáky na bojišti například tím, že přenášejí těžké náklady přes obtížný terén. Jejich BigDog vypadá jako obří kovový mastif s dlouhýma tenkýma nohama a dokáže vyjít do prudkého kopce, zvednout se, když uklouzne na náledí, a k tomu i další věci, které běžně dělají psi. Vyvažování těžkého břemene na čtyřech bodech spojené s pohybem přes nerovný povrch je opravdu obtížný oříšek pro konstruktéry, ale Boston Dynamics se neustále posunuje dál.

Jako poslední příklad nedávného pokroku v robotice si můžeme uvést stroj jménem Double, který se od BigDoga liší tolik, kolik je jen možné. Neprohání se po nevlídném území nepřítele, ale popojíždí po koberci v kanceláři nebo po chodbách nemocnice s iPadem. V podstatě je to kyvadlo otočené vzhůru nohama, s motorem poháněnými kolečky a s tabletem na konci tyče o délce mezi 120 a 150 centimetry. Double zajišťuje telepřítomnost – umožňuje uživateli „chodit“ po vzdálené budově a vidět a slyšet, co se děje kolem. Kamera, mikrofon a obrazovka iPadu slouží jako oči, uši a tvář uživatele, který vidí a slyší totéž co iPad. Samotný Double slouží jako nohy a popojíždí s celou sestavou na základě příkazů uživatele. Firma Double Robotics ho nazývá „nejjednodušším, nejelegantnějším způsobem, jak se dostat na jiné místo na světě, aniž bychom tam museli letět“. První várka Doublů byla vyprodána krátce po oficiálním představení technologie na podzim roku 2012. Jeden kus stál 2 499 dolarů.32

Další kolo robotických inovací by mohlo Moravcovu paradoxu zasadit úplně největší ránu. DARPA v roce 2012 ohlásila další soutěž Grand Challenge. Tentokrát však nešlo o autonomní auta, ale o roboty. Výzva DARPA Robotics Challenge (DRC) se týká robotů, kteří kombinují schopnost používat nástroje, pohyblivost, telepřítomnost a mnoho dalších přetrvávajících výzev robotiky. Z webové stránky oddělení taktické technologie této agentury se dozvídáme:

Primárním technickým cílem DRC je vytvořit pozemní roboty schopné provádět složité úkoly v nebezpečném, poničeném, člověkem vytvořeném prostředí. Od soutěžících se očekává, že se zaměří na roboty, kteří mohou používat standardní nástroje a vybavení běžně dostupné v lidském prostředí – od ručních nástrojů až po vozidla. Agentura navíc klade důraz na přizpůsobivost nástrojům s rozdílnými vlastnostmi.33

DARPA prostřednictvím DRC vyzývá robotickou komunitu k sestavení a předvedení vysoce funkčních humanoidních robotů do konce roku 2014. Podle původních specifikací agentury by měli být schopni řídit auto, odstranit překážející suť, vylézt po žebříku, uzavřít ventil a vyměnit čerpadlo.34 Tyto požadavky mohou znít jako nesplnitelné, ale naši velice dobře informovaní kolegové (kteří se účastní výzvy DRC) nás ujistili, že se je splnit podaří. Mnoho z nich vnímalo Grand Challenge z roku 2004 jako zásadní nástroj ke zrychlení rozvoje autonomních vozidel. Je velice pravděpodobné, že by nás DRC mohlo posunout za Moravcův paradox.

Další důkazy, že se nacházíme v bodě obratu

Samořídící auta, superpočítače vítězící v Jeopardy! a celá řada užitečných robotů se objevila teprve v posledních pár letech. A tyto inovace nejsou jen laboratorní prototypy – předvádějí své schopnosti a dovednost ve skutečném světě. Přispívají k dojmu, že se právě nacházíme v bodě zlomu – v ohybu křivky, kde se mnoho technologií ze sci-fi stává skutečností. I další příklady naznačují, že tento dojem je naprosto na místě.

V seriálu Star Trek posádka běžně používá přístroje zvané trikordéry ke skenování a záznamu tří druhů dat – geologických, meteorologických a zdravotnických. Dnešní chytré telefony slouží ke všem těmto účelům. Můžeme je použít jako seismografy, mapy počasí zobrazeného v reálném čase i jako monitory dechu a tepu.35 Samozřejmě se neomezují pouze na tyto oblasti. Fungují také jako přehrávače médií, herní platformy, příručky, fotoaparáty a navigační zařízení. Ve Star Treku jsou trikordéry a komunikační přístroje oddělená zařízení, ale ve skutečném světě se oba spojily do chytrého telefonu. Jejich uživatelé díky nim mohou zároveň číst i vytvářet obrovské množství informací, což vytváří příležitosti pro inovace, které investor rizikového kapitálu John Doerr nazývá zkratkou „SoLoMo“ – sociální, lokální a mobilní.36

Počítače měly v minulosti obrovský problém s psaním smysluplných textů. Nedávno se naučily vytvářet gramaticky správné věty, které však nedávaly žádný smysl. Tato skutečnost se stala terčem nemilosrdného posměchu mnoha šprýmařů. V roce 2008 přijala Mezinárodní konference počítačové vědy a softwarového inženýrství práci nazvanou „Vstříc simulaci e-komerce“ a pozvala jejího autora, aby přijel přednášet. Práci však napsal SCIgen, program vytvořený v Laboratoři počítačové vědy a umělé inteligence při MIT, který „náhodně generuje vědecké práce z odvětví počítačové vědy“. Autoři SCIgenu napsali: „Naším cílem je spíše maximalizace zábavy než soudržnosti textu.“ Po přečtení abstraktu k práci „Vstříc simulaci e-komerce“ se jim dá těžko odporovat.37

Poslední počiny v oblasti kooperativních technologií a klasické komunikace jsou založeny čistě na předpokladu, že internet a aktivní sítě nejsou v rozporu s objektově orientovanými programovacími jazyky. Ve skutečnosti by jen pár informačních teoretiků nesouhlasilo s vizualizací distribuovaných hašovacích tabulek, díky kterým se zdokonalení a pravděpodobně i simulace osmibitových architektur stalo skutečností, což je přesvědčivým výrazem principů elektrotechniky.38

Poslední počiny však také jasně poukazují na to, že ne všechny počítačem generované texty jsou nesmyslné. Forbes.com si u společnosti Narrative Science objednal vytváření finančních zpráv o firmách pro svůj web. Všechny tyto zprávy vytvářejí algoritmy bez lidského zásahu. A jsou nerozeznatelné od textu, který by napsal člověk:

Forbes, předběžná finanční zpráva: H. J. Heinz

Oznámení zisků za první kvartál by mohl posunout akcie H. J. Heinz (HNZ) na nové roční maximum, jelikož jejich cena je před zveřejněním finančních výsledků, k němuž dojde ve středu 29. srpna 2012, pouze 49 centů od tohoto milníku.

Konsensuální odhad na Wall Street činí 80 centů na akcii, o 2,6 procenta více než minulý rok, kdy H. J. Heinz ohlásil zisk 78 centů na akcii.

Konsensuální odhad se za poslední měsíc nezměnil, ale snížil se oproti stavu před třemi měsíci, kdy jeho výše byla 82 centů. Analytici očekávají zisk 3,52 dolaru na akcii za fiskální rok. Analytici předpovídají, že tržby klesnou v meziročním srovnání o 0,3 procenta na 2,84 miliardy za kvartál oproti loňským tržbám ve výši 2,85 miliardy. Obrat za celý rok je odhadován na 11,82 miliardy.39

Dokonce i některé druhy počítačového příslušenství, například tiskárny, předvádějí užitečné schopnosti, které nám mohou připadat jako čirá science fiction. Místo pouhého tištění inkoustu na papír dnes vytvářejí trojrozměrné součástky z plastu, kovu a dalších materiálů. 3D tisk se občas označuje jako aditivní výroba a těží ze způsobu, kterým fungují počítačové tiskárny – nanesou velice tenkou vrstvu materiálu (tradičně inkoustu) na podklad (papír) podle schématu v počítači.

Inovátoři usoudili, že tiskárnám nic nebrání v tom, aby mohly nanášet jednu vrstvu na druhou. A místo inkoustu mohou aplikovat i jiné materiály, například tekutý plast, který lze vytvrdit ultrafialovým světlem. Každá vrstva je velice tenká – měří zhruba jednu desetinu milimetru – ale po nějaké době tak nabude tvaru trojrozměrný objekt. Vzhledem ke způsobu výroby může tento objekt být poměrně složitý – může v sobě mít prohlubně a tunely a dokonce i části, které se pohybují nezávisle na ostatních. V sanfranciském sídle společnosti Autodesk jsme vyzkoušeli funkční nastavitelný francouzský klíč, který byl vytištěn jako jediný kus bez jakékoliv další montáže.40

Tento klíč byl sice jen ukázkový výrobek z plastu, ale 3D tisk dnes pracuje už i s kovy. Generální ředitel Autodesku Carl Bass je členem velké a stále širší komunity výrobců a nadšenců do aditivní výroby. Během naší prohlídky firemní galerie, přehlídky všech produktů a projektů, na nichž se podílel software od Autodesku, nám ukázal překrásnou kovovou misku, kterou navrhl na počítači a potom si ji vytiskl. Miska měla po stranách složité mřížované vzory. Bass řekl, že se zkusil zeptat všech svých přátel, kteří pracují s kovem – sochařů, kovotepců, svářečů a dalších – jak byla ta miska vyrobena. Nikdo z nich nedokázal přijít na to, jak vznikla mřížka na boku. Nakonec jim vysvětlil, že laser postupně vytvořil jednotlivé vrstvy tavením práškového kovu.

3D tisk se dnes nepoužívá pouze pro umělecké výtvory, jakým je Bassova miska. Nespočet firem je používá k výrobě prototypů a součástí modelů. Používá se také k výrobě doplňků od plastových uzávěrů a krytů pro další generaci měsíčního roveru NASA až po kovovou protézu čelisti pro třiaosmdesátiletou ženu. V blízké budoucnosti díky nim možná budeme moct na místě tisknout náhradní součástky do rozbitých strojů a nebudeme je muset skladovat. Ukázkové projekty dokázaly, že tato technologie by se dala použít i ke stavbě betonových domů.41

Většina inovací popsaných v této kapitole se objevila teprve v posledních pár letech. Vznikly v oblastech, kde byl pokrok dlouho až bolestivě pomalý a kde nejlepší mozky došly k závěru, že k žádnému výraznému posunu nemůže dojít. Ale potom se, po dlouhé době pozvolného pomalého růstu, rozvoj digitálních technologií začal dít náhle. Došlo k tomu v několika oblastech, od umělé inteligence až po samořídící auta a robotiku.

Jak se to stalo? Byla to šťastná trefa – náhodné spojení několika jednorázových objevů? Ne, nebyla. Nedávný digitální rozvoj je jistě působivý, ale je to pouze malý náznak toho, co teprve přijde. Je to úsvit druhého věku strojů. Chceme-li pochopit, proč se před námi začíná otevírat právě teď, musíme porozumět vlastnostem technického pokroku v době digitálního hardwaru, softwaru a sítí. Konkrétně musíme pochopit jeho základní tři vlastnosti – exponenciálnost, digitálnost a kombinatoričnost. V dalších kapitolách se budeme postupně zabývat všemi třemi.

03

MOOREŮV ZÁKON A DRUHÁ PŮLKA ŠACHOVNICE

„Největším nedostatkem lidské rasy je naše neschopnost pochopit exponenciální funkci.“

– Albert A. Bartlett

Gordon Moore je spoluzakladatel Intelu, významný filantrop a držitel Prezidentské medaile svobody, ale znám je zejména díky prognóze, kterou v podstatě jen tak mimochodem učinil ve svém článku z roku 1965. Moore, který tehdy pracoval pro výrobce čipů Fairchild Semiconductor, napsal pro časopis Electronics článek s obdivuhodně přímočarým názvem „Cramming More Components onto Integrated Circuits“, tedy „Jak nacpat více součástek do integrovaných obvodů“. V té době byly takové obvody (které kombinovaly mnoho různých druhů elektronických součástek na jediný čip vyrobený převážně z křemíku) teprve necelých deset let staré, ale Moore už tehdy pochopil jejich význam. Napsal: „Díky integrovaným obvodům budeme jednou svědky hotových divů, například počítačů v domácnostech – nebo alespoň terminálů připojených k centrálnímu počítači – automatického řízení automobilů a osobních komunikačních zařízení.“1

Nejslavnější předpověď v článku, která Mooreovo jméno rozšířila do všech domácností, se týkala cpaní součástek zmiňovaného v názvu:

Hustota tranzistorů na integrovaném obvodu při minimální ceně komponent se každý rok zvýší zhruba dvojnásobně… V dohledné době se tato rychlost nezmění, možná se i zvýší. Z dlouhodobého hlediska je tento růst nejistý, ale není důvod pochybovat o tom, že tato rychlost bude nejméně po deset let konstantní.2

Toto je původní znění Mooreova zákona. Na okamžik se zamyslíme nad jeho významem. „Hustota tranzistorů na integrovaném obvodu při minimální ceně komponent“ v zásadě znamená výpočetní sílu, kterou koupíte za jeden dolar. Moore vypozoroval, že během tehdy relativně krátké historie tohoto odvětví se tato síla každý rok zdvojnásobila. V roce 1963 jste si za dolar mohli koupit dvakrát více výpočetního výkonu než v roce 1962, potom opět dvakrát tolik v roce 1964 a v roce 1965 se tato hodnota opět zdvojnásobila.

Moore předpovídal, že tento stav bude pokračovat, možná s nějakou změnou časových rozestupů, nejméně dalších deset let. Podle této smělé prognózy měly být obvody v roce 1975 pětsetkrát výkonnější než v roce 1965.7*

Nakonec se ukázalo, že Moore udělal chybu v tom, že byl příliš konzervativní. Jeho „zákon“ se neuvěřitelně dobře drží již po čtyři desetiletí a vztahuje se nejen na integrované obvody, ale i na pokrok v dalších oblastech digitálních technologií. Měli bychom podotknout, že doba zdvojnásobení digitálního výkonu je předmětem sporů. Moore v roce 1975 upravil svůj odhad z jednoho roku na dva, a dnes se jako doba na zdvojnásobení obecného počítačového výkonu běžně uvádí osmnáct měsíců. Mooreův zákon i přes to beze sporu platí téměř půl století.3

Není to zákon; je to jen hromada dobrých nápadů

Mooreův zákon se výrazně liší od fyzikálních zákonů, podle kterých se řídí termodynamika nebo klasická newtonovská mechanika. Tyto zákony popisují, jak funguje svět. Jsou platné nehledě na to, co děláme. Mooreův zákon je jiný; je to výrok o práci konstruktérů a vědců v počítačovém průmyslu; jde o postřeh, jak trvalé a úspěšné je jejich úsilí. V jiných odvětvích se s takto udržitelným úspěchem nesetkáváme.

U aut se za posledních padesát let nestalo, že by se dvojnásobně snížila jejich spotřeba nebo zvýšila jejich rychlost. Dolet letadel se periodicky nezdvojnásobuje a ani vlaky neuvezou dvojnásobně velký náklad. Olympijští běžci a plavci své časy nesníží o polovinu během celé generace, natož za pár let. Jak se tedy počítačovému průmyslu podařilo udržet toto závratné tempo rozvoje?

Existují dva hlavní důvody. Zatímco tranzistory a další součásti výpočetních systémů podléhají zákonům fyziky stejně jako auta, letadla a plavci, omezení v digitálním světě jsou mnohem volnější. Týkají se toho, kolik elektronů za sekundu může projít kanálem na integrovaném obvodu nebo jak rychle mohou světelné paprsky cestovat optickým kabelem. V určitém okamžiku narazí i digitální pokrok na své meze a růst podle Mooreova zákona se zpomalí. To však ještě bude nějakou dobu trvat. Henry Samueli, hlavní technický ředitel Broadcom Corporation, společnosti vyrábějící čipy, v roce 2013 předpověděl, že „Mooreův zákon se chýlí ke konci – v příštím desetiletí v podstatě přestane platit, takže nám zbývá kolem 15 let“.4

Doposud však podobně předvídalo konec Mooreova zákona již mnoho odborníků. Ukázalo se, že se všichni mýlili.5 Není to tím, že by nerozuměli příslušným fyzikálním principům, jen podcenili lidi, kteří pracují v počítačovém průmyslu. Druhý důvod, proč se Mooreův zákon drží tak dlouho, můžeme nazvat „brilantními vychytávkami“ – konstruktérská řešení, objížďky kolem zábran, které do cesty staví fyzika. Když se například stalo, že se nedalo nacpat víc integrovaných obvodů k sobě, výrobci čipů je místo toho začali skládat na sebe. Tím změnili celé další směřování vývoje. Když například komunikační přenos téměř přerostl kapacitu optického vlákna, inženýři vyvinuli vlnový multiplex (WDM), technologii pro souběžný přenos mnoha světelných paprsků o různých vlnových délkách. Brilantním vychytávkám se podařilo obejít fyzikální omezení již mnohokrát. Jak tvrdí vedoucí pracovník Intelu Mike Mayberry „Když používáte pořád tutéž technologii, nevyhnutelně narazíte na strop. My jsme však během posledních čtyřiceti let zhruba každých pět až sedm let technologie modifikovali. Zatím nic nenaznačuje, že by tomu v budoucnu něco mělo bránit.“6 Díky těmto neustálým modifikacím se z Mooreova zákona stál ústřední fenomén věku počítačů. Můžeme si ho představit jako pravidelný rytmus na pozadí ekonomiky.

Jak znázornit trvalé zdvojnásobování

Když ke zdvojnásobování dochází už nějakou dobu, výsledná čísla po čase mnohonásobně převýší výchozí hodnoty, a ty se pak zdají zcela zanedbatelné. Ukážeme si to na příkladu. Představte si, že Erik dá Andymu tribbla, chlupatého tvora z jednoho dílu Star Treku, proslulého neuvěřitelnou rychlostí rozmnožování. Každý tribble jednou za den porodí dalšího tribbla a Andyho zvěřinec se tak každý den zdvojnásobí. Geek by řekl, že rodina tribblů roste exponenciálně, protože matematický vzorec pro určení počtu tribblů v den x je 2x–1, kde číslo x–1 je exponent. Takový exponenciální růst je velmi rychlý; po dvou týdnech má Andy víc než šestnáct tisíc tvorů. Níže je uveden graf růstu rodiny tribblů v průběhu času:

Tento graf je přesný, ale v jednom důležitém ohledu zavádějící. Může se zdát, že podle něj dochází k veškeré akci během posledních pár dní a že v prvním týdnu se nic moc neděje. Ale daný fenomén – každodenní dvojnásobný nárůst tribblů – probíhal celou dobu bez urychlení či zpomalení. Tento stabilní exponenciální růst je na Andyho dárku to nejzajímavější. Pro zpřehlednění musíme změnit rozestupy mezi hodnotami na grafu.

V předchozím grafu jsme viděli standardní lineární stupnici. Každý úsek na svislé ose znázorňuje dva tisíce dalších tribblů. Takový graf je zcela dostačující pro mnoho účelů, ale není úplně nejlepší pro znázornění exponenciálního růstu. Když však použijeme logaritmickou stupnici, pak každý úsek svislé osy představuje desetinásobný nárůst tribblů – zvýšení z 1 na 10, potom z 10 na 100, potom ze 100 na 1 000, a tak dále. Jinými slovy: popíšeme osu podle mocnin 10 neboli v desítkových řádech.

Logaritmické grafy mají jednu úžasnou vlastnost – ukazují exponenciální růst jako přímku. Takto vypadá růst Andyho rodiny tribblů na logaritmické stupnici:

Toto zobrazení zdůrazňuje spíše pravidelnost zdvojnásobování v průběhu času než velikost čísel, k nimž se dojde. Díky tomu se logaritmické stupnice často používají k tvorbě grafů zdvojnásobení a dalších řad exponenciálního růstu. Jsou vyobrazeny jako přímky a jejich rychlost se dá snáz posoudit. Čím větší exponent, tím rychlejší nárůst a tím prudší sklon přímky.

Bezmocní císaři, popravení vynálezci a druhá polovina šachovnice

Náš mozek není dobře vybaven k tomu, aby rozuměl stabilnímu exponenciálnímu růstu. Konkrétně jde o to, že vážně podceňujeme, jak velká tato čísla mohou být. Vynálezce a futurolog Ray Kurzweil tuto problematiku vysvětluje pomocí jednoho starého příběhu. Šachy vznikly v dnešní Indii v šestém století našeho letopočtu, v období Guptovské říše.7 Podle tohoto příběhu je vynalezl velice moudrý muž, který cestoval do tehdejšího hlavního města Patáliputry a ukázal svůj výtvor císaři. Vladaře tato složitá a překrásná hra tak ohromila, že vynálezci řekl, ať si sám zvolí odměnu.

Vynálezce císaři poděkoval za jeho štědrost a odpověděl: „Přeji si jen rýži, abych mohl nakrmit svou rodinu.“ Vzhledem k tomu, že císařova štědrost vycházela z vynálezu šachů, vynálezce navrhl, aby k určení množství darované rýže použili šachovnici. „Na první políčko položte jedno zrnko rýže, na druhé dvě zrnka, na třetí čtyři zrnka, a tak dále,“ prohlásil vynálezce, „aby na každém dalším poli bylo dvakrát více rýže než na předchozím.“

„Staniž se,“ odpověděl císař, kterého ohromila vynálezcova zjevná skromnost.

Díky Mooreově zákonu a příkladu s tribbly víme něco, co císař nevěděl – po šedesáti třech zdvojnásobeních dostaneme neuvěřitelně obrovské číslo, i když začneme s jedním kusem. Kdyby vynálezcova žádost byla vyplněna, dostal by 264 – 1, neboli více než osmnáct trilionů zrn rýže. Tak veliká hromada rýže by snadno převýšila Mount Everest; je to více rýže, než se v lidských dějinách podařilo vypěstovat. Císař takový požadavek samozřejmě nemůže splnit. V některých verzích příběhu vynálezce nechá připravit o hlavu, jakmile si uvědomí, že ho podvedl.

Kurzweil vypráví příběh o císaři a vynálezci ve své knize vydané v roce 2000, kterou nazval The Age of Spiritual Machines: When Computers Exceed Human Intelligence. Nesnaží se jen popsat sílu stabilního exponenciálního růstu, ale zdůrazňuje i bod, ve kterém začnou být čísla tak veliká, že si je nedokážeme představit:

Po třiceti dvou polích dal císař vynálezci zhruba 4 miliardy zrnek rýže. To je rozumné množství – výnos jednoho velkého pole – a v tom okamžiku to císaři došlo.

Císař však mohl i nadále zůstat císařem. A vynálezce ještě o hlavu nepřišel. Potíže pro nejméně jednoho z nich nastaly, když se dostali na druhou půlku šachovnice.8

Kurzweil trefně poznamenal, že čísla v první polovině šachovnice jsou sice opravdu velká, ve skutečném světě se však s nimi setkáváme. Čtyři miliardy si dokážeme snadno představit. Taková množství vidíme, když sklízíme obilí, odhadujeme majetek dnešních nejbohatších lidí nebo když počítáme výši státního dluhu. Avšak na druhé polovině šachovnice – kde čísla narostou do výše bilionů, biliard a trilionů – nám hodnoty přestanou dávat smysl. Přestaneme také chápat, jak rychle taková čísla rostou, když exponenciální růst pokračuje.

Kurzweilovo rozdělení na první a druhou polovinu šachovnice nás inspirovalo k rychlému výpočtu. Americký Úřad pro ekonomické analýzy (BEA) kromě jiného sleduje i výdaje amerických společností. Tento úřad poprvé zaregistroval „informační technologie“ jako samostatnou položku firemních investic v roce 1958. Tento rok považujeme za výchozí bod, ve kterém Mooreův zákon vstoupil do světa obchodu, a za dobu zdvojnásobení pokládáme osmnáct měsíců. Po třiceti dvou zdvojnásobeních vstoupily americké společnosti na druhou polovinu šachovnice, co se používání digitálního vybavení týče. To se stalo v roce 2006.

Tento výpočet je samozřejmě jen malé cvičení, rozhodně nejde o seriózní pokus o určení bodu, kdy se ve světě firemních počítačů všechno změnilo. Výchozí bod v roce 1958 a osmnáctiměsíční interval zdvojnásobení můžete snadno odmítnout. Změny kteréhokoliv z těchto dvou předpokladů by posunuly bod zlomu mezi polovinami šachovnice. A firemní technologie se nezdokonalovaly jen ve druhé polovině. Později si povíme, proč dnešní a budoucí pokrok zcela závisí na minulých počinech. Bez nich by k němu nemohlo dojít.

Uvedli jsme zde tento výpočet, protože podtrhuje důležitou myšlenku – exponenciální růst nakonec vede k závratně velikým číslům, která nemůžeme snadno uchopit ani rozumem, ani zkušenostmi. Jinými slovy, na druhé polovině šachovnice je všechno docela divné. A většina z nás s tím má stejně jako císař problém.

Jedna z věcí, na níž závisí příchod druhého věku strojů, je rychlost příchodu druhé poloviny šachovnice. Netvrdíme, že žádná jiná technologie se nevyvíjela exponenciálně. Pravdou je, že po náhlém zdokonalení parního stroje díky Wattovým inovacím další úpravy vedly k exponenciálnímu rozvoji po dobu dvou set let. Exponenty však byly poměrně malé, takže se během této doby účinnost parního stroje zdvojnásobila pouze třikrát až čtyřikrát.9 Při takové rychlosti bychom se na druhou polovinu šachovnice dostali za tisíc let. V druhém věku strojů však dochází ke zdvojnásobení mnohem rychleji a exponenciální růst je mnohem výraznější.

Technologie z druhé poloviny

Díky našemu rychlému výpočtu můžeme lépe pochopit, proč nám pokrok v oblasti digitálních technologií dnes připadá o tolik rychlejší a proč jsme se nedávno stali svědky tolika příkladů vymožeností ze science fiction, které se stávají skutečností v reálném světě. Je to tím, že stabilní a exponenciální růst Mooreova zákona došel do bodu, kdy se nacházíme v jiném režimu výpočetních technologií – nyní jsme na druhé polovině šachovnice. Inovace popsané v předchozí kapitole – samořídící auta; superpočítače vítězící v Jeopardy!; automaticky generované články; levní, víceúčeloví tovární roboti; a dostupná spotřební zařízení, která jsou zároveň komunikátory, trikordéry i počítače – se všechny objevily od roku 2006, stejně jako nespočet dalších zázraků, které se podstatně liší od všeho, co přišlo před nimi.

Jedním z důvodů, proč se objevují právě teď, je skutečnost, že digitální zařízení tvořící jejich jádro je konečně dost rychlé i levné na to, aby mohla fungovat. Před pouhými deseti lety tomu tak nebylo. Jak vypadá digitální pokrok na logaritmické stupnici? Na to se právě teď podíváme.

Vážení čtenáři, právě jste dočetli ukázku z knihy Druhý věk strojů.
Pokud se Vám líbila, celou knihu si můžete zakoupit v našem e-shopu.