Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу

Такие компании, как Facebook, Amazon, Netflix и Google (иногда называемые группой разработчиков FANG), кажется, утвердились в роли заведомых и вечных победителей в этой области, однако в истории они, вероятнее, останутся как предвестники значительно более важного и демократичного экономического сдвига. Следующая волна цифровых титанов, скорее всего, не будет состоять из стартапов Кремниевой долины. Напротив, она будет запущена сложившимися компаниями из более «традиционных» отраслей – в таких городах, как Балтимор, Бирмингем, Берлин или Брисбен, – которые поймут, каким левериджем могут стать новые машины для надежных знаний о соответствующей индустрии.

Мы начинаем замечать, как это происходит, поскольку все вместе работаем над применением интеллектуальных систем для решения самых досадных общественных болезней в областях, где цифровые технологии нужны не только для развлечения или тому подобного, но и для изменения жизни. Конечно, многие институты – столпы нашего общества и повседневной жизни – созрели для обновления.

Например, каждый год мир теряет в автомобильных авариях 1,2 миллиона жизней, причем 94% происшествий становятся результатом человеческих ошибок⁷

. Только в Соединенных Штатах эти ДТП обходятся обществу в более чем один триллион долларов. Это почти треть того, что федеральное правительство США собирает в качестве налогов с физических лиц⁸. Беспилотные автомобили обещают спасти бесчисленное количество жизней и оградить нас от душевных мук.

Одна треть произведенной в мире еды выбрасывается. Только тех продуктов, что выкидывают в богатых странах, достаточно, чтобы накормить все страны Африки к югу от Сахары⁹. Организовав эту цепочку и применив искусственный интеллект, мы могли бы буквально накормить весь мир.

Так же могло бы резко уменьшиться число ошибочных медицинских диагнозов. Сегодня от 5 до 10% выездов «скорой помощи» заканчиваются постановкой ложного диагноза¹⁰

. Более двенадцати миллионов случаев неверного диагностирования каждый год приводят к четыремстам тысячам смертей, вызванных предотвратимыми ошибками, – и это только в США¹¹. Применение соответствующих данных в процессе диагностики могло бы кардинально улучшить результаты лечения.

Соединенные Штаты тратят на каждого ученика из системы среднего образования больше, чем все прочие страны мира, получая при этом довольно посредственные результаты. В недавнем международном исследовании американские ученики получили по естественным наукам, чтению и математике гораздо более низкие оценки, чем ученики из других развитых индустриальных стран¹². Адаптировав с помощью технологий уроки под индивидуальный стиль обучения каждого человека, мы могли бы сделать образовательный процесс намного более продуктивным и эффективным как для ученика, так и для учителя.

Вот некоторые важные вещи, к которым мы можем подойти с новыми машинами. Это цифры, имеющие цель, цифры, имеющие значение; и большие мозги, которые будут двигать вперед подобные инновации, необязательно будут обитать в Кремниевой долине или в общежитии Массачусетского технологического института. Они вполне могут сидеть в соседнем офисе, в вашей компании.

Так, например, McGraw-Hill Education применяет новые технологии, чтобы помочь учителям и детям улучшить обучение посредством системы, называемой ALEKS. Наделенная искусственным интеллектом система «Оценки и обучения в познавательных пространствах» (Assessment and Lеarning in K

nowledge Spaces) использует адаптивные вопросы, позволяющие быстро и точно определить, что именно знает и чего не знает ученик по программе курса. Далее ALEKS объясняет ученику темы, к восприятию которых он или она готовы в большей степени. По мере прохождения курса ALEKS проводит переоценку, обеспечивая надежное усвоение материала. Все это выливается в более гибкое обучение один на один со студентом и обеспечивает ученику заметный рост успеваемости. Что касается учителя, то ему ALEKS помогает преодолеть рутинную – и, давайте признаем, скучную – часть работы и по-настоящему сосредоточиться на работе с учениками.

Одна из ведущих страховых компаний Южной Африки Discovery использует платформу Vitality, чтобы предоставить экономические стимулы – скидки на путешествия, развлечения, здоровую еду, членство в спортклубе, спортивный инвентарь, товары для здоровья и тому подобное – своим клиентам, основываясь на том, придерживаются ли они здорового образа жизни. Участники зарабатывают очки, отмечая тренировки в привязанных к системе фитнес-девайсах и покупая здоровую еду (что также записывается на их карту Vitality). Страховую отрасль, возможно, нельзя назвать колыбелью инноваций, однако Discovery удалось построить процветающий бизнес, основанный на возможностях, исходящих от новых машин.

Сыграть в новую игру