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 Knowledge 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.