В здоровом бизнесе – здоровый дух. Как великие компании вырабатывают иммунитет к кризисам
Шрифт:
То же можно сказать о Таре Вандервеер. Ее нестандартное мышление, умение заимствовать идеи из других видов спорта дали ей существенное преимущество в высококонкурентном мире Национальной студенческой спортивной ассоциации: «Много лет назад мой отец учил меня, что в спорте невозможно запатентовать свои идеи. Поэтому их можно украсть. Так что я очень хороший „вор“: езжу по миру, наблюдаю тренировки футбольных команд; посещаю тренировки команд по водному поло. Я знакомлюсь с новыми идеями, обсуждаю их с тренерами, пытаюсь научиться делать свою работу лучше. Именно беседы с профессионалами о том, что и как сработало в их практике, обобщение достигнутых ими результатов и применение этих методик в собственной работе ведут к успеху».
Приехав в 1985 году в Стэнфордский университет, Вандервеер сразу же заинтересовалась методикой тренировок тренера по легкой
В общем, ищите себе наставников, рассматривайте свои ошибки как возможность чему-то научиться, разыскивайте блестящие идеи в других сферах деятельности и используйте их. Все эти шаги помогут вам узнавать больше и внедрять инновации быстрее. Ну а теперь давайте посмотрим, что же это за новый тип врача, о котором я обещал рассказать в этой главе.
Доктор Watson, я полагаю?
Долгое время считалось, что только человек и некоторые высокоразвитые животные, вроде обезьян и морских млекопитающих, обладают интеллектом. Однако экспоненциальное развитие компьютеров, роботов, программного обеспечения и искусственного интеллекта дает основания считать, что машины могут стать носителями того, что мы называем интеллектом. Это может означать одно из двух: либо наша конкуренция с роботами станет еще жестче и жарче, либо последние смогут компенсировать человеческие слабости и недостатки, затыкая тем самым дыры в человеческом познании.
Какой из вариантов более вероятен?
Прежде чем приступить к обсуждению данного вопроса, вспомним об основных проблемах в медицине, сформулированных докторами Дугом Вудом и Дэвидом Фарли из клиники Мэйо: слишком много информации и слишком мало часов на обучение практическим навыкам в реальных условиях. Во многих отношениях здравоохранение развивается и растет слишком быстро даже для самых ярких представителей этой сферы деятельности.
Включите последний суперкомпьютер IBM Watson [32] . Если вам нравятся телевикторины вроде Jeopardy [33] , то вы наверняка помните победу Watson над Кеном Дженнингсом и Брэдом Руттером. Насколько уверенной была эта победа? На ум почему-то приходит выражение «разгром». Но нет ничего постыдного в том, чтобы проиграть суперкомпьютеру. Ранней и менее мощной инкарнацией Watson был Deep Blue – суперкомпьютер, сумевший в матче из шести партий выиграть у Гарри Каспарова, которого многие считают сильнейшим шахматистом всех времен. Именно тогда люди поняли, каков на самом деле растущий потенциал искусственного интеллекта. Теперь Watson переключился на существенно более амбициозные задачи – принятие решений буквально уровня жизни и смерти.
32
Суперкомпьютер, оснащенный вопросно-ответной системой искусственного интеллекта, созданный группой исследователей под руководством Дэвида Феруччи. Его создание – часть проекта DeepQA. Основная задача Watson – понимать вопросы, сформулированные на естественном языке, и находить на них ответы в базе данных. Назван в честь основателя IBM Томаса Уотсона.
33
В России аналогом телевикторины Jeopardy является телепередача «Своя игра».
В качестве подготовки к написанию этой книги я посетил лекцию в Университете сингулярности, которую читал научный сотрудник IBM по компьютерным наукам Крис Уичер, отвечавший за проект Watson. Наполовину погруженный в свою науку ученый и наполовину популярный преподаватель, Уичер рассказал, что первое масштабное коммерческое использование суперкомпьютера планировалось в области здравоохранения.
Начав карьеру в медицине, Watson в настоящее время работает с врачами, диагностирующими и лечащими рак,
Но, как можно представить, для таких невероятно сложных случаев нет и не может быть готовых решений или простых ответов. Честно говоря, для человеческого мозга практически нереально поглотить всю информацию о раке, изучить все имеющиеся варианты и понять каждую статью.
Именно на этом этапе в дело вступает Watson. По сути дела, сотрудники IBM и центра Слоуна – Кеттеринга «отправили суперкомпьютер в медицинскую школу». В его память было заложено содержание учебников по медицине и медицинских журналов; материалы исследований и результаты всех когда-либо проводившихся заметных клинических экспериментов. И это по каждому конкретному виду рака! Кроме того, Watson ничего не принимает на веру, а проверяет надежность информации. Это невероятно, но Watson взвешивает приводимые доказательства, результаты различных клинических исследований, содержание всех статей и присваивает им оценку качества.
Именно онкологи из центра Слоуна – Кеттеринга определяли «учебную нагрузку» суперкомпьютера. Идея отбора состояла в следующем: обладай эти специалисты неограниченными интеллектуальными возможностями и необходимым временем, какие материалы они прочитали, изучили и усвоили бы, чтобы стать лучшими в своем деле? Все эти материалы они и предоставили Watson, поглощавшему информацию из миллионов и миллионов документов по каждому виду рака.
В дополнение к описанию каждой разновидности рака компьютер запоминает информацию медицинских карт всех пациентов, в том числе заметки лечащего врача, примечания медсестер, результаты тестов, анализов крови и итоговые отчеты всевозможных аппаратурных исследований.
Понимаете ли вы теперь потенциал суперкомпьютера?
Теперь Watson «окончил» медицинскую школу и знает все имеющиеся факты по каждому отдельному случаю заболевания. И, конечно, одним из главных преимуществ компьютера является способность оперировать большими данными и легко обобщать отдельные и вроде бы не связанные между собой сведения, выявляя корреляции, которые трудно (практически невозможно) заметить. Вы вводите в Watson симптомы пациента, течение болезни, ее геномику, а компьютер ищет корреляции между этой информацией и результатами клинических исследований и экспериментов, где бы в мире они ни проводились.
Это очень серьезно!
Обычно онколог осматривает пациента и, следуя установленному протоколу, может свести возможные дальнейшие медицинские процедуры примерно к 25 различным вариантам, каждый из которых теоретически одинаково эффективен для больного. Но как выбрать лучший из этих 25 вариантов?
Именно здесь способности Watson проявляются во всем блеске. Он сводит число возможных лечебных методик к минимуму – скажем, к пяти-шести.
И когда речь идет о таких вещах, как качество жизни, исключение побочных эффектов или даже смерти, – это огромный скачок вперед. Это то, что помогает людям, услышавшим смертный приговор, прожить более долгую и лучшую жизнь. Никто не собирается замещать врачей суперкомпьютером Watson, но он – идеальный консультант.
Что же будет дальше? Когда беседуешь со специалистами по искусственному интеллекту уровня Криса Уичера и учеными из Университета сингулярности, становится совершенно очевидно, что следующий гигантский шаг вперед будет сделан, когда появятся сети когнитивных систем, подобных Watson. Именно они станут реальной силой будущего. Это будет сеть, состоящая из разнородных суперкомпьютеров, специализирующихся на конкретных дисциплинах. Подумайте о широкой сети когнитивных систем, способных взаимодействовать друг с другом, консультировать друг друга и мгновенно обмениваться гигантскими массивами информации. Можно как угодно шутить на тему Skynet (фантастической сети искусственного интеллекта из фильмов о Терминаторе), но сама идея обладает огромной притягательностью. Именно она способна изменить мир вокруг нас. Особенно это касается тех отраслей, которые исторически медленно развиваются, в том числе здравоохранения.