Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу - стр. 5

Так же могло бы резко уменьшиться число ошибочных медицинских диагнозов. Сегодня от 5 до 10% выездов «скорой помощи» заканчиваются постановкой ложного диагноза^>10. Более двенадцати миллионов случаев неверного диагностирования каждый год приводят к четыремстам тысячам смертей, вызванных предотвратимыми ошибками, – и это только в США^>11. 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 стран^>12. 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.

Еще одна область, созревшая для преобразований, – это управление нашими деньгами. Джон Стейн (Jon Stein) не похож на Королей мира с Уолл-стрит – по сути, он их противоположность. Ему за тридцать, он носит синие джинсы и немного потрепанную рубашку и работает не в финансовой цитадели, а в расслабленном лофт-пространстве. В его речи нет бравады и высокопарности – Стейн рассуждает непринужденно, рассудительно и скромно.