Хотя этот подход уже принес заметные плоды, можно сделать гораздо больше. Инструменты виртуальной и дополненной реальности открывают огромные перспективы для расширения возможностей человека в таких задачах, как планирование, проектирование, контроль и обучение. Но их применение может выйти за рамки технических и инженерных работ.
Текущий консенсус в технологическом и инженерном сообществе резюмирует Кай-Фу Ли: "Роботы и ИИ возьмут на себя производство, доставку, дизайн и маркетинг большинства товаров". Несмотря на подобные утверждения, усилия по внедрению новых программных инструментов стали важным источником роста производительности в контексте немецкой программы "Индустрия 4.0", которая позволила повысить гибкость в условиях меняющихся обстоятельств или требований.
Этот потенциал еще лучше иллюстрирует японское производство, где многие компании отдают приоритет гибкости и участию работников в принятии решений, даже несмотря на внедрение передового и иногда автоматизированного оборудования. Пионером этого подхода стал У. Эдвардс Деминг, другой инженер, придерживающийся тех же взглядов, что и Винер, Ликлайдер и Энгельбарт. Деминг сыграл важную роль в создании гибкого подхода к производству, ориентированного на качество, в японском производстве. В ответ он получил самые высокие награды в Японии, и в честь него была учреждена премия Деминга. В настоящее время дополненная и виртуальная реальность предоставляет множество новых возможностей для такого рода сотрудничества между человеком и машиной, включая улучшенные возможности для точной работы человека, более адаптивные конструкции и большую гибкость в реагировании на изменяющиеся обстоятельства.
Второй тип МУ еще более важен: создание новых задач для работников. Эти задачи были критически важны для расширения спроса на квалифицированных и неквалифицированных работников, даже когда такие производители, как Ford, автоматизировали части производственного процесса, реорганизовали работу и перешли к массовому производству. За последние полвека цифровые технологии также создали различные новые технические и дизайнерские задачи (даже если большинство компаний отдали предпочтение цифровой автоматизации). Дополненная и виртуальная реальность также может породить новые задачи в будущем. Образование и здравоохранение служат яркой иллюстрацией того, как алгоритмические достижения могут породить новые задачи. Более четырех десятилетий назад Айзек Азимов отметил проблему нашей нынешней системы образования: "Сегодня то, что люди называют обучением, навязывают вам насильно. Всех заставляют учить одно и то же в один и тот же день с одинаковой скоростью в классе. Но все люди разные. Для кого-то занятия проходят слишком быстро, для кого-то слишком медленно, для кого-то в неправильном направлении". Когда Азимов писал эти слова, его предложение о персонализированном обучении было чисто умозрительным. Если бы не было возможности преподавать один на один со всеми учащимися, такая персонализация была бы маловозможна. Сегодня у нас есть инструменты, позволяющие сделать персонализацию реальностью во многих классах. Действительно, для этого необходимо изменить конфигурацию существующих цифровых технологий. Те же статистические методы, которые используются для автоматизации заданий, могут также использоваться для определения в режиме реального времени групп учащихся, испытывающих трудности при решении схожих задач, а также учащихся, которым можно предложить более сложный материал. Соответствующее содержание может быть скорректировано для небольших групп учащихся. Данные исследований в области образования показывают, что такая персонализация имеет значительную отдачу и наиболее полезна там, где именно общество испытывает наибольшую потребность: улучшение когнитивных и социальных навыков учащихся из низких социально-экономических слоев.
В здравоохранении ситуация аналогичная: правильный тип MU может значительно расширить возможности медсестер и других медицинских работников, и это будет наиболее полезно для первичного здравоохранения, профилактики и низкотехнологичных медицинских приложений.
Третий вклад машин в человеческие возможности может стать еще более актуальным в ближайшем будущем. Принятие решений почти всегда ограничено точной информацией, и даже творческие способности человека зависят от своевременного доступа к точной информации. Большинство творческих задач требуют проведения аналогий, поиска новых комбинаций существующих методов и конструкций. Люди, выполняющие эту работу, придумывают ранее не опробованные схемы, которые сталкиваются с доказательствами и рассуждениями и впоследствии дорабатываются. Все эти человеческие задачи могут быть облегчены благодаря точной фильтрации и предоставлению полезной информации.
Всемирная паутина, которую часто ассоциируют с британским компьютерным ученым Тимом Бернерсом-Ли, является квинтэссенцией такого рода помощи человеческому познанию. К концу 1980-х годов Интернет, глобальная сеть компьютеров, общающихся друг с другом, существовала уже около двух десятилетий, но не было простого способа получить доступ к сокровищам информации, которые существовали в этой сети. Бернерс-Ли вместе с бельгийским компьютерщиком Робертом Кайо расширил идею гипертекста Энгельбарта и ввел гиперссылки, позволяющие связать информацию на одном сайте с соответствующей информацией в других частях интернета. Эти двое ученых написали первый веб-браузер для получения этой информации и назвали его Всемирной паутиной или просто Вебом. Веб — это веха в человеко-машинной взаимодополняемости: он позволяет людям получать доступ к информации и мудрости, которые другие люди произвели в такой степени, которая, по сути, не имела аналогов в прошлом.
MU может обеспечить работу многих других приложений, которые предоставляют более качественную информацию людям в их качестве работников, потребителей и граждан. Системы рекомендаций, в лучшем случае, обладают такой способностью: они могут объединять массу информации от других людей и представлять соответствующие аспекты пользователям, чтобы помочь им в принятии решений.
Четвертая категория, основанная на использовании цифровых технологий для создания новых платформ и рынков, может оказаться наиболее важным применением концепции Винера-Ликлидера-Энгельбарта. Экономическая производительность неотделима от сотрудничества и торговли. Объединение людей с различными навыками и способностями всегда было одним из основных аспектов экономической динамики и может быть мощно расширено с помощью цифровых технологий.
Блестящей иллюстрацией этого явления является рыбная промышленность в южном индийском штате Керала, которая была революционизирована благодаря использованию мобильных телефонов. На некоторых местных пляжных рынках в Керале рыбаки приходили с хорошим уловом рыбы, но сталкивались с недостаточным спросом, в результате чего цена падала до нуля, а большая часть рыбы оставалась гнить. На другом пляжном рынке, расположенном в нескольких километрах, рыбы для продажи мало, а покупателей много, что приводит к высоким ценам, неудовлетворенному спросу и повсеместной неэффективности. Начиная с 1997 года, по всей Керале была введена мобильная телефонная связь. Рыбаки и оптовики начали использовать мобильные телефоны для получения информации о распределении спроса и предложения на пляжных рынках. Впоследствии разброс цен и потери рыбы резко снизились. Основная экономическая суть этой истории ясна: коммуникационные технологии позволили создать единый рыбный рынок, и тщательное изучение этого эпизода показывает, что и рыбаки, и потребители получили значительную выгоду.
Возможности для установления новых связей и создания рынка потенциально более широки благодаря цифровым технологиям, и некоторые платформы уже воспользовались ими. Вдохновляющим примером является система мобильных валют и денежных переводов M-Pesa, которая была введена в Кении в 2007 году и предоставляет дешевые и быстрые банковские услуги с помощью мобильных телефонов. Через два года после внедрения эта система охватила 65% населения Кении и с тех пор была принята на вооружение в ряде других развивающихся стран. По оценкам, она принесла широкую выгоду экономике этих стран. Другой пример - компания Airbnb создала новый рынок, на котором люди могут арендовать жилье, расширяя выбор для потребителей и создавая конкуренцию гостиничным сетям.
Даже в таких областях, как перевод, где автоматизация на основе ИИ оказалась весьма успешной, существуют дополнительные альтернативы, основанные на создании новых платформ. Например, вместо того, чтобы полагаться на полностью автоматизированный и зачастую некачественный перевод, можно создать платформы, объединяющие людей, нуждающихся в более качественных языковых услугах, и квалифицированных многоязычных специалистов по всему миру.
Новые платформы не обязательно должны ограничиваться теми, которые специализируются на денежных операциях. Децентрализованные цифровые структуры могут быть использованы для создания платформ для более широких форм сотрудничества, обмена опытом и коллективных действий.