В новом выпуске подкаста Deployed основатель компании Cobot Брэд Портер и партнер фонда Sequoia Capital Альфред Лин обсуждают эволюцию искусственного интеллекта и его переход из цифровой среды в физическую. Собеседники анализируют путь технологий от первых систем распознавания речи до современных роботов-гуманоидов, делятся закулисными историями поглощения Zappos и Kiva Systems компанией Amazon, а также объясняют, почему автоматизация не уничтожает рабочие места, а радикально расширяет человеческий потенциал.
🕰️ Эволюция AI: от распознавания речи до LLM 1:57
Альфред Лин считает, что термин «искусственный интеллект» — это своего рода движущаяся мишень. По его словам, с 1950-х годов, когда Алан Тьюринг предложил свой знаменитый тест, под AI понимали всё, что на данный момент кажется «магией» . Как только технология становится привычной, её перестают считать интеллектом.
В истории развития технологий Лин выделяет несколько этапов «магии»:
- Вычисления: В определённый период магическими казались сами способности машин проводить сложные расчёты.
- Интерфейсы: Затем фокус сместился на пользовательские интерфейсы.
- Распознавание речи: В конце 90-х, когда Лин и Портер работали в Tellme Networks, фронтиром AI было распознавание естественной речи .
- Современность: Сегодня компьютерное зрение и обработка естественного языка стали стандартными инструментами, а «магией» считаются большие языковые модели (LLM).
Брэд Портер вспоминает, что в Tellme Networks критически важным аспектом внедрения автоматизации было построение доверия . Чтобы пользователи не боялись общаться с роботом, система всегда предлагала легкий способ переключиться на живого оператора. По мнению Альфреда Лина, этот принцип «человека в контуре» (human-in-the-loop) остается актуальным и для современных систем, чтобы предотвращать галлюцинации моделей .
📦 История Kiva Systems: как Zappos научил Amazon автоматизации 9:14
Одной из самых значимых сделок в истории складской робототехники стала покупка Amazon компании Kiva Systems за $775 млн (в транскрипте упоминается $800 млн) в 2012 году . Однако, как вспоминает Лин, всё началось гораздо раньше, когда Amazon купил Zappos в 2009 году.
Во время проверки (due diligence) команда Amazon была поражена низкой стоимостью обработки заказов в Zappos. Выяснилось, что Zappos уже тогда использовала роботов Kiva для перемещения стеллажей . По словам Лина, реакция руководства Amazon была скептической:
- Джефф Уилке (тогдашний глава потребительского бизнеса Amazon) утверждал, что это «никогда не будет работать в Amazon» .
- Причина скепсиса крылась в масштабах: если у Zappos пиковые нагрузки в праздники вырастали в 4 раза, то у Amazon — в 25–50 раз.
- Казалось невозможным содержать парк роботов, рассчитанный на такие редкие всплески активности .
Тем не менее, через несколько лет Amazon осознал потенциал технологии. Брэд Портер, став вице-президентом Amazon по робототехнике, масштабировал парк с 50 000 до более чем 500 000 роботов всего за 5 лет. Сегодня в распоряжении корпорации находится более миллиона роботов .
📈 Философия инвестиций: миссия важнее выхода 12:12
Как инвестор Sequoia Capital, Альфред Лин утверждает, что никогда не рассматривает «экзит» (продажу компании или IPO) как самоцель . По его мнению, лучшие компании строятся основателями с «большими мечтами», которые хотят «оставить след во вселенной».
Основные тезисы Лина об инвестициях и поглощениях:
- Цель стартапа: Никто не должен создавать компанию только ради того, чтобы её перепродать. Настоящие таланты идут в стартапы ради миссии, а не ради краткосрочной выгоды .
- Роль поглотителя: Иногда продажа компании оправдана, если покупатель может вывести продукт на новый уровень. Примеры: WhatsApp и Instagram в составе Meta, YouTube в составе Google .
- Пример Kiva: На момент покупки доход Kiva составлял всего около $8–11 млн, но платформа Amazon позволила этой технологии изменить мировую логистику .
🚜 От фермера к банкиру: AI и рынок труда 31:02
Обсуждая страхи перед потерей рабочих мест из-за AI, Альфред Лин приводит историческую параллель, которую он называет «путь от фермера к банкиру».
Статистика, которую приводит Лин:
- 200 лет назад: ~80% американцев работали на фермах .
- 100 лет назад: ~40% на фермах.
- Сегодня: менее 2% .
По мнению Лина, люди не стали ненужными; они просто нашли более сложные занятия. Автоматизация ферм освободила 98% населения от необходимости добывать себе еду, что позволило развить науку, искусство и технологии .
Личная история Лина подтверждает этот тезис: его отец вырос в деревне и должен был стать фермером, но благодаря интересу к абаку (счётам) стал чемпионом по вычислениям, устроился в банк, изучил бухгалтерский учёт, затем компьютерные науки в США и в итоге возглавил банк . По словам спикера, технологии — это «прикладное знание», которое разблокирует человеческий потенциал .
Брэд Портер дополняет это примером из 1958 года, когда появились автоматические установщики кеглей в боулинге (pinsetters). Профессия людей, расставляющих кегли вручную, исчезла, но боулинг стал дешевле и доступнее, что привело к буму боулинг-клубов и созданию тысяч новых рабочих мест: операторов, строителей и уборщиков .
🤖 Будущее робототехники: гуманоиды или специализированные формы? 28:36
В индустрии ведётся активный спор: должны ли роботы быть похожими на людей (гуманоидами)? Существует популярное мнение, что гуманоиды победят, так как мир построен людьми для людей. Однако Альфред Лин оспаривает этот тезис.
Аргументы против обязательной гуманоидности:
- Враждебная среда: Океан и космос не созданы для людей, и там человеческая форма неэффективна .
- Эффективность перемещения: На плоских поверхностях (склады, больницы) колеса гораздо быстрее и стабильнее ног .
- Специализация: В промышленности важнее пропускная способность. Например, на скоростных шоссе машины эффективнее пешеходов .
Портер и Лин сходятся во мнении, что будущее за гибкими роботами, оптимизированными под конкретные домены (например, больницы). Лин предсказывает, что наступит день, когда роботы будут «учить» других роботов выполнять задачи способами, недоступными человеку — например, используя суставы, способные вращаться на 360 градусов .
🚀 Физический AI и «момент ChatGPT» в робототехнике 21:51
Брэд Портер отмечает, что полтора года назад Дженсен Хуанг (NVIDIA) подтолкнул лучших учёных в области AI заняться проблемой «физического AI». По мнению Лина, «момент ChatGPT» для робототехники уже наступил — это автономные автомобили . Они доказали способность AI обобщать опыт и ориентироваться в гибких, непредсказуемых средах.
В отличие от классических роботов, которые годами выполняли одну и ту же жестко закодированную операцию, современные системы на базе LLM и агентских моделей способны обучаться в новых условиях . Лин подчеркивает, что технология — это великая дефляционная сила: она делает вещи мощнее и дешевле одновременно, повышая общую продуктивность человечества .
