Выводы

• Улучшенный прогноз позволяет принимающим решения людям и машинам использовать больше «если» и «то». Это чаще приводит к положительному исходу. Скажем, в случае навигации, описанной на примере почтового робота, прогностические машины освобождают автономные транспортные средства от ограничений функционирования, ранее возможного только в контролируемой среде. Для нее характерен немногочисленный набор «если» (или состояний). Прогностические машины позволяют автономному транспорту работать в неконтролируемой среде, такой как городские улицы, потому что вместо программирования всех возможных «если» машина учится прогнозировать, что сделал бы человек-оператор в любой конкретной ситуации. Аналогичным образом пример с залом ожидания аэропорта иллюстрирует, как с точностью прогнозов возрастает количество «то» (то есть «выходить в X, Y или Z часов», в зависимости от прогноза, сколько времени займет дорога до аэропорта в конкретное время и конкретный день), в отличие от необходимости прибавлять время «на всякий случай», а затем лишний час ждать в аэропорту.

• При отсутствии качественного прогноза мы склонны к разумной достаточности – выбираем приемлемые решения с учетом доступной информации.

• Всегда рассчитывать дорогу в аэропорт с запасом и, как правило, ждать после прибытия туда, потому что приехали раньше, – пример разумной достаточности. Это не оптимальное, но приемлемое решение с учетом имеющейся информации. Почтовые роботы и залы ожидания в аэропортах появились как следствие разумной достаточности. Прогностические машины снизят потребность в ней, а следовательно, средства реже будут вкладываться в решения вроде почтовых роботов и залов ожидания.

• Мы настолько привыкли к разумной достаточности в деловой и социальной жизни, что с трудом представляем себе все изменения, возможные в результате развития прогностических машин, способных учитывать больше «если» и «то» и, следовательно, принимать более сложные решения в более сложной обстановке. Большинству неочевидно, что залы ожидания являются решением проблемы неточных прогнозов и в эпоху совершенных прогностических машин станут не нужны. Еще один пример – биопсия, широко распространенная вследствие низкой точности прогнозов медицинской визуализации. С ростом надежности прогностических машин ИИ заметно повлияет на работу людей, связанных с проведением биопсии, потому что эта процедура, как и залы ожидания, была ответной мерой на неточные прогнозы. И то и другое представляет собой решение по управлению рисками. А прогностические машины предоставят для этого новые, более совершенные способы.