Цифровизация как медиатор профессий и наук
Цифровизация стремительно захватывает мир. Машины становятся умнее, все чаще заводят разговоры о том [1], что роботы заменят людей, а значит, рабочих мест станет меньше, безработица усугубится. Приход роботов к власти маловероятен, но по данным Международной федерации роботизации IFR [2], тенденция к сотрудничеству робота и человека усиливается. В ближайшем будущем простые задачи автоматизируют, и это кардинально изменит рынок труда.
Внедрение машин в процессы, где раньше работали исключительно люди продвигается впечатляющими темпами. Согласно данным World Robotics 2020 от IFR [3], к концу 2019 года количество роботов на предприятиях увеличилось на 12% — до 2,7 млн по сравнению с началом года. Это на 85% больше, чем в 2014 году, и на 300% по сравнению с 2009-м. Объем мирового рынка робототехники превысил $95 млрд. Лидером по приобретению и внедрению роботов остается Китай. За ним — Япония и США, Корея и Германия. В остальных странах динамика слабее.
России нет в мировом Топ-15, но это не значит, что до нас тенденция не дошла.
Точных данных по объему российского рынка нет — последний раз Национальная Ассоциация Участников Рынка Робототехники НАУРР оценила [4] сегмент промышленных роботов в 3 млрд руб. в 2018 году. С тех пор новые исследования не проводились. Цифры ниже, чем мировые, но они растут: в 2018 году на производствах установили на 40% больше роботов, чем в 2017 [5]. Это только промышленный сегмент, он действительно слабо развит, если не считать автомобилестроение — лидирующую нишу. Есть еще образовательная, медицинская, сервисная и другие сферы, часть из которых выросли из-за пандемии.
Как сообщает «Российская Газета» [6], инженеры НАУРР создали робототехнический комплекс, который помогает снизить риск распространения инфекции. Он работает до шести часов без перебоев и передвигается по лестницам. «Сбер» превратил своего робота-курьера в станцию дезинфекции. А в компании «СтарЛайн» запустили роботизированный комплекс для сборки и пайки гибких шлейфов электронных плат [7], который заменяет 28 живых сотрудников и в месяц создает более 50 тыс. изделий.
Роботизация возможна там, где есть однотипные задачи, выполняемые по одному и тому же алгоритму: условная резка металла на ровные квадраты, накладывание начинки в ватрушки, обработка помещений дезинфектором, внесение данных в таблицы, сбор зерна с полей, консьерж-сервис.
Машины помогают снизить расходы на труд, защитить человека от возможных опасных условий работы. При этом чем активнее оно практикуется, тем выше вероятность, что в определенных профессиях живые люди совсем не понадобятся. Чтобы оставаться успешным программистом в ближайшем будущем, уже недостаточно знать информатику. Нужны компетенции на стыке нескольких профессий и дисциплин. Например, ИТ и химии или ИТ и биологии.
Инновации — результат многопрофильности
Интересные продукты рождаются на стыке дисциплин. Создание роботов, без которых невозможна автоматизация, предполагает применение знаний из программирования, математики и физики, отмечают в исследованиях ISRES [8]. Набирающая популярность технология 3D-печати требует навыков на стыке дизайна (творчества) и математики с физикой (технологий).
Создание дронов, которые стали особенно востребованы в пандемию для доставки на «последней миле», — это совместное изучение робототехники, математики, химии, электроники и программирования. Активно развивающийся в пандемию BioTech требует знаний ИТ и биологии на высоком уровне, а языки и программирование сегодня слились в речевую аналитику: распознавание синтаксиса и его генерацию с помощью ИИ, как Алиса на базе сервиса «Яндекса» Speechkit.
Многопрофильность важна даже для более «базовых» задач: например, биологам, медикам, ученым в целом сегодня нужно владеть хотя бы минимальными знаниями программирования.
Чем активнее развиваются машины, тем больше в них данных, тем сложнее осуществлять поиск релевантной информации. Ученым требуется овладеть основами работы с агрегаторами вроде Web of Science, Scopus, PubMed, сайтами издательств и отдельных журналов, специализированными социальными сетями: Academia.edu, Research Gate, ресурсами с исследованиями — Clinical Trials. Здесь недостаточно просто найти поисковую строку — машинный поиск, применение скриптов и парсеров дают более точные результаты. И даже результаты научных экспериментов уже можно проверить через специализированные системы, написанные программистами.
В России немало примеров продуктов, созданных специалистами с компетенциями на стыке нескольких дисциплин. Владение химией и программированием помогли отечественному ученому Александру Жаворнковому создать компанию «Инсилико», где алгоритмы генеративной химии создают новые молекулы с помощью искусственного интеллекта, а облачная платформа Pandomics изучает гены. По данным журнала Nature Biotechnology [9], созданные машиной гены могут бороться с фиброзом (разрастанием) соединительных тканей. В перспективе это может решить проблемы с лечением болезни Альцгеймера и других патологий.
На стыке географии и программирования появился стартап «ГеоСплит». Он моделирует структуры и формирует прогнозы для геологов с помощью нейросети [10]. А стартап TraceAir — это веб-платформа, которая помогает строителям сокращать расходы и не выбиваться из графика [11]. Специалисты компании получают данные от дронов, которые ежедневно сканируют поверхность строительной площадки и делают ее 3D-модели.
Профессии на стыке дисциплин
Помимо уже существующих стартапов и проектов, появляются и новые профессии, лежащие на стыке технологий. Например, дата-журналист создает тексты, опираясь на большие данные, поэтому изложенные факты и мнения получают количественное обоснование. Такой специалист активно взаимодействует с большими данными: фильтрует, анализирует, перерабатывает.
По данным ВШЭ [12], драйверами профессии становятся увеличение объемов открытых данных и распространение подходящих программ. Согласно исследованию Edelman Trust Barometer 2020 года [13], более 50% респондентов не верят СМИ, потому что они транслируют недостоверную информацию. Дата-журналисты могут решить эту проблему.
Новые образовательные подходы STEM и STEAM
Частью тренда на многопрофильность и работу на стыке дисциплин стал STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) — комбинация науки, технологий, инжиниринга и математики. Эти четыре дисциплины могут стать наиболее востребованными в новом цифровом будущем, где оставаться узким специалистом уже неэффективно. Вариант этого подхода — STEAM — те же четыре дисциплины плюс искусство или творчество (Art).
Навыки творчества не может заменить ни одна машина, потому что они не поддаются алгоритмам.
В STEM- и STEAM-моделях естественные и инженерные науки объединяются и преподаются единым «предметом». Их сразу доносят до учеников в связке друг с другом: объясняют биологию в комплексе с химическими процессами, математику — с физическими свойствами. Так учащийся не просто видит условную формулу «x + y», а понимает проблему, которую она решает.
Как подчеркивает Britannica [14], помогает и проектная деятельность: создание роботов, моделирование городов и другие задачи. Преимущество такого образования — развитие самостоятельности у учеников. Например, работая над умной теплицей на уроке информатики придется обратиться с вопросами к биологу или искать данные в книгах и интернете.
Еще в 2011 году по программам STEM в университетах обучались от 30 до 50% студентов ряда стран Азии и Европы, причем лидировали Финляндия, Корея и Сингапур. Во многих странах появились свои стратегии развития, связанные со STEM-образованием в школах и университетах. По данным STEM.org Educational Research на 2019 год [15], более чем в 4,5 тыс. школ США внедрили STEM-образование.
Основы инжиниринга, физики и математики можно показать детям с помощью домашних экспериментов и простых игр. Например, инженеры Dyson придумали 44 технических эксперимента для детей:
В России не хватает педагогов, чтобы внедрить STEM-методики, но в некоторых образовательных учреждениях пробуют с ними работать, появляются частные STEM-центры для школьников и студентов. Например, в МГУ работает сеть таких учреждений [16], РУДН открыл свой центр совместно с Intel [17]. Лаборатория Интеллектуальных Технологий Линтех помогает детям развивать soft skills и изучать профессии, чтобы осознанно принять решение о будущей карьере [18]. В школах STEM-подход выражен в формате мастер-классов, соревнований, тематических недель с дополнительными уроками [19].
Лучший возраст для развития на стыке дисциплин
Упор на всестороннее развитие лучше делать со школы — это касается любого освоения новых навыков. В ранние годы мозг развивается интенсивнее [20], нейропластичность ребенка выше, чем взрослого, поэтому обучается он лучше.
Но это не означает, что взрослым нельзя или не нужно учиться — напротив, получение новых навыков позволяет поддерживать когнитивные способности на высоком уровне [21].
Смена парадигмы на усиление роли технологий в нашей жизни означает, что даже высококвалифицированные специалисты должны постоянно прокачивать свои навыки, чтобы оставаться в тренде.