У рубриці «Нове слово» Apparat розповідає про терміни, що недавно з'явилися, пов'язані з новим суспільством. У цьому випуску – цифровий двійник (digital twin). Комп'ютер, який знає про вас все і може імітувати вашу поведінку.

Цифровий двійник

Технологічна мрія футуриста та засновника Acceleration Studies Foundation Джона Смарта про те, що незабаром спеціальні комп'ютерні програмизможуть імітувати поведінку конкретних людей. Використовуючи різні технології збору та аналізу ваших даних, комп'ютер зможе замість вас відповідати на ваші листи і навіть спілкуватися з вашими родичами, доки ви самі зайняті. За твердженням Смарта, цифрові двійники мають з'явитися протягом п'яти років.

Передбачається, що для створення цифрового двійника спеціальне ПЗ аналізуватиме ваше листування в соцмережах і електронній пошті, історію браузера та покупок в інтернет-магазинах, інформацію з пристроїв, що носяться, смартфонів або розумного годинника, та будь-яку іншу доступну інформацію. Грунтуючись на цих даних, за допомогою спеціальних алгоритмів можна буде програмувати вашу поведінку: як би ви відповіли партнеру на діловий лист, щоб ви сказали дітям на їхнє повідомлення у Facebook. Комп'ютери вже зараз багато знають про наші уподобання, наприклад, рекламні компанії аналізують наші пошукові запитиі електронні листи, Створюють профайл на кожну людину і намагаються показувати йому лише ту рекламу, яка їй буде дійсно цікава.

Програмне забезпечення, що імітує поведінку людини, теж починає проникати в наше життя: цифрові помічники - Siri від Apple, Cortana від Microsoft і Watson від IBM - спілкуються з користувачем, відповідають на його запитання, можуть підтримати розмову навіть на абстрактні теми. Розроблено перші чат-боти, які успішно проходять тест Тьюринга — тобто вводять в оману людей, які з ними спілкуються, і змушують повірити, що вони не штучний інтелект, а реальний людський.

Вчені розглядають і більш фантастичні варіанти створення цифрового двійника: повне оцифрування мозку, так зване завантаження свідомості. Але роботи в цьому напрямку знаходяться зараз лише в зародковому стані: наприклад, у рамках проекту Blue Brain до 2023 року має бути повністю змодельовано цифрову версію неокортексу, основну частину кори головного мозку у людини.

Як використовувати цифровий двійник

Поговорити з людиною після її смерті

Один із найамбіційніших планів — створити такого двійника, який може замінити людину після її смерті. «Коли ми з вами помремо, наші діти не прийдуть на наші могили. Вони підуть і запустять наших цифрових двійників і поговорять із ними», - каже Джон Смарт. «Нехай цей сценарій звучить дещо надумано, – додає він. — Але люди вже зараз влаштовують стіну плачу на сторінках померлих родичів у соціальних мережах та продовжують надсилати їм особисті повідомлення». Такі перспективи люблять письменники та режисери-фантасти. Наприклад, один із сюжетів у серіалі «Чорне дзеркало» розповідає про те, як молода жінка замінила загиблого в автокатастрофі чоловіка на цифрову копію. Пізніше вона «завантажила» свідомість чоловіка в робота-андроїда, тобто практично оживила його.

Персональний асистент

Цей варіант набагато простіший у реалізації та не вимагає від двійника такого високого рівнякогнітивних здібностей. Якоюсь мірою це реалізується вже зараз, наприклад, цифровий помічник. Google Nowаналізує вашу пошту та пошукові запити, надаючи підказки, які полегшують вам життя. Однак цифровий двійник зможе не тільки підказувати вам що-небудь, але й взяти на себе частину ваших завдань, нехай і досить простих: записати вас до лікаря, призначити ділову зустріч, а в магазині вказати на продукти, які найбільше підходять до вашого раціону за змістом корисних речовин.

Недоліки проекту

Одним із головних недоліків цієї концепції, який визнає навіть її ідеолог Джон Смарт, є повне порушення прайвесі. Програма читатиме все ваше листування, аналізуватиме покупки і взагалі всіляко проникатиме в те, що називається особистим життям. З протестами вже зараз стикаються великі корпорації, які збирають менший обсяг даних.

Джон Смарт

ідеолог створення цифрових двійників

Ви знаєте, мені хотілося б тримати інформацію про моє здоров'я та фінанси в маленькому сейфі, щоб ніхто не міг отримати до неї доступ. Але таке мислення – атавізм. Ви не можете отримати багато, якщо не пожертвуєте своєю приватністю. Я впевнений, що поки люди відчуватимуть контроль над технологією, приватність даних буде вторинною.

Зображення: Edward Blake Edwards

Нейронні сітки, цифрові двійники, штучний інтелект. Технології «Індустрії 4.0» змінять нафтову галузь до невпізнання

Архітектори цифрової доби

Зазвичай найтехнологічнішими вважають сфери інформаційних технологійта біомедичні. До компаній традиційних галузей, які займаються, наприклад, металопрокатом або видобутком та переробкою нафти, ставлення зовсім інше. На перший погляд вони здаються консервативними, але саме їх багато експертів називають головними архітекторами нової цифрової доби.

p align="justify"> Автоматизувати виробничі процеси індустріальні гіганти почали ще в середині 30-х років минулого століття. Протягом багатьох десятиліть комплекси апаратних та програмних засобів безперервно вдосконалювалися та ускладнювалися. Автоматизація виробничих процесів, наприклад, у нафтопереробці, просунулась далеко вперед. Роботу сучасного нафтопереробного заводу контролюють сотні тисяч датчиків та приладів, а постачання палива в режимі реального часу відстежується системами супутникової навігації. Щодня середній російський НПЗ виробляє понад 50 000 терабайт інформації. Для порівняння, 3 мільйони книг, що зберігаються у цифровому сховищі Російської державної бібліотеки, займають у сотні разів менше — «всього» 162 терабайти.

Це і є ті самі «великі дані», або Big Data, — потік, який можна порівняти з інформаційним завантаженням найбільших сайтів і соціальних мереж. Масив даних, що накопичився, є унікальним ресурсом, який може бути використаний в управлінні бізнесом. Але традиційні методи аналізу інформації цього вже не підходять. По-справжньому ефективно працювати з таким обсягом даних можна лише за допомогою технологій Індустрії 4.0. В умовах економічної парадигми, що змінюється, багатий виробничий «історичний досвід» — серйозна перевага. Великі дані є основою штучного інтелекту. Його здатність навчатися, розуміти реальність та прогнозувати процеси безпосередньо залежить від обсягу завантажених знань. При цьому промислові компанії мають потужну інженерну школу, активно займаються впровадженням і вдосконаленням нових технологій. Це ще одна обставина, яка робить їх ключовими гравцями нової економіки.

Найкраще за тиждень

Зрештою, вітчизняні промисловці знають ціну ефективності бізнесу. Росія - країна великих відстаней. Нерідко виробничі активи знаходяться на великому видаленнівід споживачів. У умовах дуже непросто швидко реагувати на коливання ринку. Традиційні технології дозволяють заощаджувати не більше десятої частки відсотка. А тим часом, цифрові рішеннявже сьогодні дозволяють скорочувати витрати до 10-15% на місяць. Факт очевидний: в епоху четвертої промислової революції конкурентоспроможним буде той, хто навчиться найефективніше застосовувати нові технології у розрізі накопиченого досвіду.

Петро Казначєєв, директор Центру сировинної економіки РАНХіГС: «Як перший крок у бік «інтегральної» системи штучного інтелекту в нафтогазі можна було б розглянути «розумне» управління та корпоративне планування. В даному випадку мова могла б йти про створення алгоритму оцифрування всієї ключової інформації про діяльність компанії – від родовища до бензоколонки. Ця інформація могла б надходити до єдиного автоматизованого центру. На основі цієї інформації за допомогою методів штучного інтелекту могли б робитися прогнози та рекомендації щодо оптимізації роботи компанії».

Лідер цифрової трансформації

Усвідомлюючи цю тенденцію, індустріальні лідери Росії та світу перебудовують бізнес-процеси, що складалися десятиліттями, впроваджують у виробництво технології Індустрії 4.0 на основі промислового інтернету речей, штучного інтелекту та Big Data. Найбільш інтенсивно трансформація відбувається в нафтогазовій індустрії: галузь динамічно «цифровізується», інвестуючи в проекти, які ще вчора здавалися фантастикою. Заводи, керовані штучним інтелектом і здатні прогнозувати ситуації, установки, що нагадують оператору оптимальний режим роботи, — все це вже сьогодні стає реальністю.

При цьому завдання-максимум полягає в тому, щоб створити систему управління видобутком, логістикою, виробництвом та збутом, яка б об'єднала «розумні» свердловини, заводи та автозаправки в єдину екосистему. В ідеальній цифровій моделі, в той момент, коли споживач натискає на важіль заправного пістолета, аналітики компанії в оперативному центрі миттєво отримують інформацію про те, яка марка бензину заправляється в бак, скільки нафти потрібно видобути, поставити на завод і переробити, щоб задовольнити попит конкретному регіоні. Поки що нікому із російських та зарубіжних компаній не вдавалося побудувати таку модель. Однак найдалі у вирішенні цього завдання просунулась «Газпром нафта». Її фахівці сьогодні реалізують низку проектів, які мають стати основою для створення єдиної платформи управління переробкою, логістикою та збутом. Платформи, якої поки що немає ще ні в кого у світі.

Цифрові двійники

На сьогоднішній день НПЗ «Газпром нафти» є одними із найсучасніших у галузі. Однак четверта промислова революція відкриває якісно нові можливості, одночасно висуваючи нові вимоги до автоматизації. Точніше, йдеться не так про автоматизацію, як про практично повне оцифрування виробництва.

Основою нового етапу стануть так звані цифрові двійники — віртуальні копії установок НПЗ. У 3D-моделях достовірно описані всі процеси та взаємозв'язки, що відбуваються у реальних прототипах. У основі лежить робота штучного інтелекту з урахуванням нейронних мереж. Цифровий двійник може пропонувати оптимальні режими роботи обладнання, прогнозувати його відмови, рекомендувати терміни ремонту. Серед інших його плюсів – здатність постійно вчитися. Нейросеть сама знаходить помилки, виправляє та запам'ятовує їх, покращуючи тим самим свою роботу та точність прогнозу.

Базою на навчання «цифрового двійника» служить масив історичної інформації. Сучасні установки нафтопереробки також складні, як організм людини. Сотні тисяч деталей, десятки тисяч датчиків. Технічна документація кожної установки займає приміщення розміром з актовий зал. Щоб створити «цифрового двійника», всю цю інформацію необхідно спочатку завантажити в нейронну мережу. Потім починається найскладніший етап - етап навчання штучного інтелекту розуміти настанову. До нього входять показання датчиків та контрольно-вимірювальних приладів, зібрані за останні кілька років роботи установки. Оператор моделює різні ситуації, змушує нейронну мережу відповідати питанням «що буде, якщо змінити одне із параметрів роботи?» — наприклад, замінити один із компонентів сировини або збільшити енергопостачання установки. Нейросеть аналізує досвід минулих років і методом обчислення виключає з алгоритму неоптимальні режими і вчиться прогнозувати майбутню роботу установки.

Найкраще за тиждень

«Газпром нафта» вже повністю «оцифрувала» два промислові комплекси, задіяні у виробництві автомобільного палива — встановлення гідроочищення бензинів каталітичного крекінгу на Московському нафтопереробному заводі та установку, що працює на нафтопереробному заводі компанії в Омську. Випробування показали, що штучний інтелект здатний одночасно враховувати величезну кількість параметрів їх «цифрових двійників», приймати рішення та сповіщати про можливі відхилення в роботі ще до того моменту, коли неприємність загрожує перерости у серйозну проблему.

Водночас «Газпром нафта» тестує комплексні рішення, які дозволять мінімізувати вплив людського чинника у масштабах цілого виробництва. Подібні проекти зараз реалізуються на бітумних заводах компанії в Рязані та Казахстані. Вдалі рішення, знайдені досвідченим шляхом, згодом можна буде масштабувати до рівня великих НПЗ, що дозволить створити ефективну цифрову платформу управління виробництвом.

Микола Легкодимов, керівник Групи консультування з перспективних технологій КПМГ у Росії та СНД:«Рішення, які моделюють різні вузли, агрегати та системи відомі та застосовуються досить давно, у тому числі й у нафтогазовій індустрії. Про якісний стрибок можна говорити лише тоді, коли досягнуто достатньої широти охоплення цих моделей. Якщо вдасться поєднувати ці моделі одна з одною, об'єднати їх у цілий складний ланцюжок, то це дійсно дозволить вирішувати завдання на абсолютно новому рівні — зокрема, моделювати поведінку системи в критичних, невигідних і просто небезпечних умовах роботи. Для тих сфер, де переоснащення та модернізація обладнання обходяться дуже дорого, це дозволить заздалегідь апробувати нові компоненти».

Управління ефективністю

У перспективі весь ланцюжок доданої вартості в блоці логістики, переробки та збуту «Газпром нафти» буде об'єднаний єдиною технологічною платформою на базі штучного інтелекту. "Мозком" цього організму стане Центр управління ефективністю, створений рік тому в Санкт-Петербурзі. Саме сюди стікатиметься інформація від «цифрових двійників», тут вона аналізуватиметься і тут же, на основі отриманих даних, прийматимуться управлінські рішення.

Вже сьогодні, в режимі реального часу понад 250 тис. датчиків та десятки систем транслюють інформацію до Центру з усіх активів компанії, що входять до периметру блоку логістики, переробки та збуту «Газпром нафти». Щосекунди сюди надходять 180 тис. сигналів. Людині лише на перегляд цієї інформації знадобилося б близько тижня. Цифровий мозок Центру робить це миттєво: в режимі реального часу відстежує якість продукції та кількість нафтопродуктів по всьому ланцюжку - від виходу з НПЗ до кінцевого споживача.

Стратегічна мета Центру в тому, щоб, використовуючи технології та можливості Індустрії 4.0, радикально підвищити ефективність сегменту downstream. Тобто не просто керувати процесами — це можна робити і в рамках традиційних систем, а зробити ці процеси найефективнішими: за рахунок прогнозної аналітики та штучного інтелекту на кожному етапі бізнесу скорочувати втрати, оптимізувати процеси та запобігати збиткам.

Найближчим часом Центр має навчитися вирішувати кілька ключових завдань, які впливають на ефективність управління бізнесом. У тому числі прогнозувати майбутнє на 60 днів уперед: як поведеться ринок через два місяці, скільки нафти потрібно буде переробити, щоб задовольнити попит на бензин в актуальний момент часу, в якому стані буде обладнання, чи зможуть установки впоратися з майбутнім навантаженням і чи потрібен їм ремонт. При цьому в найближчі два роки Центр має вийти на 50% потужність і почати відстежувати, аналізувати та прогнозувати кількість запасів нафтопродуктів на всіх нафтобазах та ТЗК компанії; в автоматичному режимімоніторити понад 90% параметрів виробництва; аналізувати надійність понад 40% технологічного обладнання та розробляти заходи, що попереджають втрати нафтопродуктів та зниження їх якості.

До 2020 року "Газпром нафта" ставить за мету вийти на 100% можливостей Центру управління ефективністю. Серед заявлених показників — аналіз надійності всього обладнання, запобігання втратам за якістю та кількістю продукції, передиктивне управління технологічними відхиленнями.

Дарія Козлова, старший консультант VYGON Consulting:«Загалом інтегровані рішення дають суттєвий економічний ефект для галузі. Наприклад, за оцінками Accenture, економічний ефект від цифровізації може становити понад 1 трлн доларів. Тому коли йдеться про великі вертикально-інтегровані компанії, то впровадження інтегрованих рішень дуже виправдане. Але воно й виправдане для невеликих компаній, оскільки підвищення ефективності може звільнити їм додаткові кошти рахунок зниження витрат, збільшити ефективність управління оборотним капіталом тощо.».

Обговорити 0

Інтерес до теми дигіталізації виробництва виявляє дедалі більше підприємств. В цьому змогли переконатись організатори регіональної науково-технічної конференції «Дигіталізація виробничих процесів. Застосування промислового програмного забезпечення для побудови цифрових підприємств», яка нещодавно пройшла в Самарі.

Її ініціатором стала група компаній "СМС-Автоматизація", відома як універсальний інтегратор, що спеціалізується на створенні та підтримці систем промислової автоматизації, спільно з департаментом "Цифрове виробництво" фірми "Сіменс" - одного з найбільших світових концернів у галузі автоматизації та електротехнічної продукції, з якою самарських розробників пов'язує понад два десятки років плідної співпраці.

Форум виробничників та розробників інформаційних систем підтримало і міністерство промисловості та технологій Самарської області. Його спеціалісти неодноразово відзначали успіхи групи компаній у сфері промислової автоматизації та побудови великих інформаційних систем.

Представників промислових підприємств Самарської області познайомили з концептуальними основами та конкретними інструментами для побудови ефективного цифрового виробництва. Промислова автоматизація – лише частина дигіталізації, чи цифровізації, як її ще називають. Дигіталізація - це автоматизація процесів по всьому життєвому циклі вироби, устаткування, підприємства. У неї вписуються і проект, і його функціонування, модернізація.

Велику зацікавленість учасників конференції викликала доповідь голови ради директорів Групи компаній «СМС-Автоматизація» Андрія Сидорова «Індустріальне програмне забезпечення як інструмент дигіталізації». «Ми стоїмо на порозі інтелектуалізації систем управління, – зазначив Андрій Сидоров (на нижньому фото). – Зараз виробники обладнання на Заході змінюють модель виробництва. У устаткування починає з'являтися цифровий двійник. Зміна моделі бізнесу призведе до того, що істотним фактором при виборі постачальника буде цифровий двійник».

Цифровізація - це в тому числі і відпрацювання ситуацій на віртуальних цифрових моделях, що дозволяє заощаджувати величезні кошти. «Сіменс» вже зараз на своєму майданчику з дигіталізації, не чекаючи надходження верстата для виробництва деталей, отримавши його віртуальний образ, підключає до нього віртуальних роботів і починає налагодження технологічних процесів, не гаючи часу.

Теми, що порушуються експертами, пов'язані із застосуванням конкретних інструментів цифрового виробництва, були з інтересом сприйняті учасниками конференції, викликали чимало питань і дискусій. Окрім доповідей, увагу гостей конференції привернули демостенди із практичними прикладами втілення принципів дигіталізації у реалії АСУТП промислових підприємств Росії. Окрема увага на конференції була приділена питанням інформаційної безпеки сучасних системавтоматизації. Ознайомлення з актуальними тенденціями розвитку підприємств у рамках концепції «Індустрія 4.0», на думку експертів, може стати додатковим інструментому процесі підвищення конкурентоспроможності в епоху Індустрії 4.0.

У Росії сьогодні складно говорити про 4-ту промислову революцію, але ми віримо що говорити треба. Серед технологічних драйверів на промислових підприємствах у новому поколінні з'являться платформи індустріального інтернету речей, які реалізують концепцію цифрового двійника.

Аналітики Forrester визначають цифрового двійника як створення реального фізичного об'єкта в абстрактній цифровій формі, який виступає посередником для будь-якого зв'язку з реальним пристроєм.

Згідно з General Electric, ідея цифрового двійника полягає в тому, щоб йти далі, ніж просто працювати з цифровими моделями. Компанія каже, що технічне обслуговуваннятакож відбуватиметься в синхронізації з цифрової моделі з реальним об'єктом через системи датчиків та засоби зв'язку.

Аналітична агенція Gartner прогнозує, що до 2021 року половина великих промислових компаній використовуватиме цифрових двійників і в результаті ці організації отримають підвищення ефективності роботи на 10%.

"Цифрові двійники впливають на бізнес-вплив IoT, пропонуючи потужний спосіб моніторингу та управління активами та процесами", - говорить Альфонсо Велоса, віце-президент з досліджень у Gartner. Це особливо збуджує наш колектив, оскільки ми у проекті SAYMON дуже щільно займаємось автоматизованим моніторингом та управлінням, у тому числі й інформаційними системамита інтернет речами. Звичайно, конкуренція на ринку платформ для управління IoT досить велика — буквально кожна велика цифрова корпорація сьогодні заявляє про наявність платформ, але не всі встигли зробити власні напрацювання або придбати компанію з готовим рішенням. Часто заява про наявність є пристойністю — є технологічний тренд, є заява корпорації.

Сьогодні ми поки що не працюємо з цифровими моделями та кресленнями — відкриті до партнерів, які мають досвід у цій сфері. на Наразіє досвід співпраці з компанією, яка формує фото-реалістичні копії промислових об'єктів і в результаті на світ з'явився окремий проект VIOTR, що поєднує силу оцифрованого простору з можливістю отримання даних з реальних датчиків та відеокамер, можливість керувати вимикачами, реле та заслінками в реальному світі. Проект VIOTR сьогодні має орієнтир на освітні технології майбутнього, але, по суті, є частиною концепції цифрового двійника.

Саме так формулюють і наші колеги з журналу Computer Weekly — новий підхід передбачає управління зв'язком між прикордонними пристроями та внутрішніми системами та дзеркальне відображеннязмін у віртуальній моделі пристрою - іншими словами, з'являється цифровий двійник.

Приклади показують, що навіть на таких простих операціях, як управління замками дверей, можна отримати суттєву економію при експлуатації. Компанія Dormakaba, яка робить розумні дверні замки, з 2012 року використовує програмне забезпечення для управління польовими роботами ServiceMax, допомагаючи йому контролювати його установки. Детальні дані про роботу кожних дверей допомагають Dormakaba та її партнерам ефективніше керувати будинками. Недавнє дослідження Vanson Bourne для ServiceMax показало, що промислові компанії втрачають 260 000 дол. США за годину через незаплановані простої. Прогнозування невдачі з використанням цифрових близнюків допоможе подолати цю проблему. Цифровий двійник може надати інженерам у Dormakaba найсвіжіший запис про кожну дію або подію, яку реєстрували датчики на дверях, зареєструє встановлення компонентів та оновлень прошивки та може використовуватися сервісною командою Dormakaba для визначення терміну служби продукту разом з докладним описомжурналу безпеки, який пов'язаний з дверима. Важливо також забезпечити тісний зв'язокз постачальниками деталей та компонентів та управлінням життєвим цикломпродукту, забезпечуючи надзвичайно точний рівень контролю та обслуговування. Використовуючи цифрове прогнозування роботи замків, компанія Dormakaba розраховує знизити кількість звернень клієнтів та підвищити якість обслуговування. Спільно з компанією Swisscom було створено хмарну платформу для керування замками. Навчання партнерів є важливим елементом даних інновацій та трансформації бізнесу, визнають у компанії Dormakaba.

У звіті Gartner Digital Twins Will Impact Economic and Business Modelsаналітична фірма проводить аналогію між обсягом збору даних, виконаним такими компаніями, як Google, Amazon і Netflix, і тим, який обсяг даних створять цифрові двійники в промислових фірмах для постійного моніторингу роботи, підключеного до систем управління обладнання.

Аналітики попереджають, що це вимагатиме ще більшого контролю компонентів та оновлення програмного забезпечення, а також вимагатиме, щоб виробники автомобілів стали постачальниками програмного забезпечення. «Оператори активів повинні додавати навички роботи з програмними засобамиу свої підрозділи експлуатації, оскільки вони додають розумніші активи, а також додати володіння програмним забезпеченнямта даними у контракти на підтримку», — попереджають аналітики.

Image from https://www.ge.com/

Нещодавно Герман Греф, президент Ощадбанку, сказав, що через 5 років штучний інтелект замінить багатьох людей: 80% рішень прийматимуть машини, і це призведе до того, що роботи втратять десятки тисяч людей.

Експерт з машинного навчання та штучному інтелектуПедро Домінгос йде ще далі: він припускає, що люди мають комп'ютерну психологічну модель своєї особистості. Якою вона буде?

Секс, брехня та машинне навчання

Цифрове майбутнє починається з усвідомлення факту: взаємодіючи з комп'ютером - чи то ваш власний смартфон або віддалений за тисячі кілометрів сервер, - ви щоразу робите це на двох рівнях. Перший – бажання негайно отримати те, що вам потрібно: відповідь на запитання, бажаний товар, нову кредитну картку. На другому рівні, стратегічному та найважливішому, ви розповідаєте комп'ютеру про себе.

Чим більше ви його навчаєте, тим краще він вам служитиме або маніпулюватиме вами.

Яку модель вашої особи ви хочете запропонувати комп'ютеру? Які дані можна йому надати, щоб він побудував цю модель? Ці питання треба тримати в умі щоразу, коли ви взаємодієте з алгоритмом машинного навчання - так само як при спілкуванні з людьми.

Цифрове дзеркало

Подумайте про всі свої дані, записані в усіх комп'ютерах світу. Це електронні листи, документи MS Office, тексти, твіти, акаунти на Facebook та LinkedIn, історія пошуку в інтернеті, кліки, завантажені файли та замовлення, кредитна історія, податки, телефон та медична карта, інформація про керування, записана в бортовому комп'ютері вашого автомобіля , карта переміщень, зареєстрована вашим мобільним телефоном, всі фотографії, які ви коли-небудь робили, короткі появи в записах камер стеження.

Якби майбутній біограф мав доступ тільки до цього «вихлопу даних» і ні до чого більше, яка б картина у нього склалася? Певно, досить точна.

Уявіть, що ви взяли всі свої дані та віддали їх справжньому Верховному алгоритму майбутнього, в якому вже є знання про людське життя, якому ми можемо його навчити. Він створить вашу модель, і ви зможете носити її на флешці у кишені. Безумовно, це буде чудовий інструмент самоаналізу – як подивитися на себе у дзеркало. Але дзеркало було б цифрове і показувало б не тільки вашу зовнішність, а й усе, що можна дізнатися, спостерігаючи за вами. Дзеркало могло б ожити та поговорити.

Користь цифрового двійника

Що б ви захотіли зробити, які завдання доручити своїй цифровій половинці? Мабуть, перше, що ви захотіли б від своєї моделі, - доручити їй домовлятися зі світом від вашого імені: випустити її в кіберпростір, щоб вона шукала для вас будь-яку всячину.

З усіх книг у світі вона порекомендує десяток, які ви захочете прочитати в першу чергу, і поради будуть такими глибокими, що Amazon і не снився. Те саме станеться з фільмами, музикою, іграми, одягом, електронікою чим завгодно. Зрозуміло, ваш холодильник завжди буде повний. Модель стане фільтрувати вашу електронну та голосову пошту, новини на Facebook та оновлення на Twitter, а коли це доречно, відповідати замість вас.

Вона подбає про всі набридливі дрібниці сучасного життя, наприклад про перевірку рахунків за кредиткою, про оскарження неправильних транзакцій, про планування розкладу, оновлення підписок та заповнення податкової звітності. Вона підбере вам ліки, звіриться з лікарем і замовить його в інтернет-магазині.

Модель підкаже, хто вам сподобається. А після того, як ви познайомитеся і сподобаєтеся один одному, ваша модель об'єднається з моделлю вашої обраниці і вибере ресторани, які вам можуть сподобатися. І тут стає по-справжньому цікаво.

Суспільство моделей

У майбутньому, що дуже швидко насувається, ви опинитеся не єдиною людиною з «цифровою половинкою», яка цілодобово виконує ваші доручення. Подібна модель особистості з'явиться у кожного, і моделі постійно спілкуватимуться один з одним.

Якщо ви шукаєте роботу, а компанія X – співробітників, то її модель проводитиме співбесіду з вашою. Їхня «розмова» багато в чому нагадає справжню, «живу», - ваша модель буде добре проінструктована, наприклад, вона не стане видавати про вас негативну інформацію, - проте весь процес займе всього частку секунди.

У світі Верховного алгоритму "мої люди зв'яжуться з вашими" перетвориться на "моя програма зв'яжеться з вашою програмою". У кожної людини буде почет ботів, покликаний зробити легшим і приємнішим його шлях по світу. Угоди, переговори, зустрічі – все це буде організовано, не встигнете ви ворухнути пальцем.

Ваша цифрова половинка виявиться схожою на гідропідсилювач керма: життя піде туди, куди хочете, але з меншими зусиллями з вашого боку.

Це не означає, що ви опинитеся в «фільтруючому міхурі» і бачитимете тільки те, що вам гарантовано сподобається, без якихось несподіванок. Цифрова особистість виявиться набагато розумнішою, у неї буде інструкція залишати місце для шансу, давати вам торкатися нового досвіду, шукати щасливі випадковості.

У міру вдосконалення моделей взаємодія буде все більш схожою на те, що склалося б у реальному світі, проте відбуватися вона буде in silico і в мільйон разів швидше. Кіберпростір завтрашнього дня перетвориться на дуже широкий паралельний світ, який вибиратиме все найперспективніше, щоб випробувати в реальності. Це буде схоже на нову, глобальну підсвідомість, колективний «Ід» людства, чи «Воно».

Сьогоднішній світ примітний тим, що теорії розуму почали з'являтися у комп'ютерів. Поки що ці теорії все ще примітивні, але вони швидко розвиваються, і нам доведеться з ними працювати не менше, ніж з іншими людьми, щоб отримати бажане.

За матеріалами книги «Верховний алгоритм»