В качестве резюме: онлайн-образование, когда оно правильно построено и реализовано, является превосходным каналом передачи контента, который не нужно обсуждать в аудитории. Закон Бойля-Мариотта есть закон Бойля-Мариотта, и видеоролик может его объяснить лучше, чем преподаватель в классе у доски. Тот факт, что учебное видео можно посмотреть в любое время и в любом месте, является существенным дополнительным преимуществом. В этом новая технология выигрывает. Однако дискуссии между студентами и между ними и преподавателями стали бы гораздо менее эффективными и увлекательными, если бы они проводились онлайн, а не «вживую»; здесь старые и новые образовательные технологии будут существовать параллельно. Для направления высшего образования, где требуется лабораторная база, эти новые технологии не подходят. Учитывая все вышесказанное и понимая неоднозначность вердикта, можно утверждать, что онлайн-образование станет подрывной технологией для традиционных университетов. Это произойдет не только потому, что половина университетских аудиторий окажется ненужной, но и потому, что традиционные университеты могут разориться ввиду неконкурентоспособности на фоне эффектов масштаба в онлайн-образовании. Разработка онлайн-курсов требует огромных инвестиций, в то время как затраты на их тиражирование практически нулевые. Это неизбежно приведет к процессу отсеивания неэффективных вузов, после чего все выгоды от данной новой технологии получит относительно небольшое число университетов-победителей.
Вторая и даже еще более подрывающая традиционные университеты тенденция, которая стала набирать обороты уже после выхода в свет англоязычного оригинала этой книги, заключается в том, что постепенно наступает эра искусственного интеллекта (ИИ). Точные, быстрые и надежные роботы были нам известны уже последние 20 лет, когда они заменили немало «синих воротничков» в промышленном производстве (см. об этом великолепную книгу Мартина Форда «Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы». Эти роботы выполняют то, что им велят, но это и ограничивает их возможности: им всегда необходимо получать команду. Но вот в 2011 г. компьютер Watson, созданный компанией IBM, победил двух абсолютных чемпионов американской телевикторины Jeopardy[2], самостоятельно отвечая на вопросы типа: «Назовите слово из четырех букв, обозначающее выгодную видовую позицию или верование» (ответ: a view (вид/точка зрения). Это означает, что компьютеры оказались способны на ассоциативное мышление. Компьютер Watson понимает человеческий язык и говорит на нем. Он не использует интернет, поскольку это замедляло бы его действия. Технология Watson в настоящее время используется в системе поддержки принятия клинических решений, которая помогает врачам ставить диагнозы и определять оптимальные стратегии лечения, причем обычным стало использование при этом информации о диагнозе или методе лечения, которая была загружена на компьютер всего полчаса назад исследователем, находящимся на другой стороне земного шара. Можно предположить, что компьютеры Watson будут в центре многих глобальных систем знаний, позволяющих их пользователям находить ответы на самые сложные вопросы. Это произведет революцию в науке и ускорит диффузию ноу-хау. Ученым будет уже не достаточно писать научные статьи, они должны будут интегрировать результаты своих исследований в системы ИИ. Аналогичным образом, в системы ноу-хау на основе ИИ должны будут инкорпорироваться все патенты. Хранение информации больше не является проблемой: компания Amazon только что объявила, что предоставляет в аренду модули памяти объемом 50 терабайт под названием Snowball всего за несколько долларов; причем 50 терабайт информации – это, возможно, больше, чем было написано за всю историю человечества. Такой модуль весит 20 кг (включая источник питания), но с учетом процессов миниатюризации, возможно, уже скоро все эти знания студенты будут иметь в своих смартфонах. Благодаря своей высочайшей квалификации в математике и логике российские ученые могут сыграть ведущую роль в развитии систем знаний на основе ИИ.