سيُظهر سوق الذكاء الاصطناعي العالمي حتى عام 2024 نموًا سنويًا بنسبة 17.5% وسيتجاوز 500 مليار دولار من الإيرادات، كما
طبيب تشخيص
استبدل الإنسان بالروبوتات في مجال الرعاية الصحيةصعبًا ، لكن لا يزال بإمكان الطبيب التشخيص نقل جزء من مهامه إلى الجهاز. عند إجراء التشخيص ، يعتمد الطبيب على خبرته ومعرفته ، ولكن هناك دائمًا خطر أن يفقد شيئًا ما من الاهتمام لمجرد العامل البشري. يسهل على الذكاء الاصطناعي التعامل مع كميات كبيرة من البيانات والعمل بالتفاصيل ، مما يقلل من نسبة الأخطاء في التحليل.
على سبيل المثال ، يمكن لشركة Zeba الناشئة تقديم المساعدة.الرؤية الطبية: خدمة لأخصائيي الأشعة وتستخدم الذكاء الاصطناعي لدراسة صور الأشعة السينية ووصف وتحليل التشوهات. تحتوي الخدمة على قاعدة بيانات خاصة بها من عدة ملايين من الصور وسرعة ودقة معالجة عالية. بادئ ذي بدء ، يسمح لك بتقليل العبء على الطبيب وتسريع عملية تحليل الصور.
أكبر قاعدة البيانات والأمثلة التيالتي تعلمتها الآلة ، كلما قلت المخاطر التي ستفقدها القضية. وعلى الرغم من أن الذكاء الاصطناعي قد لا يكون دقيقًا تمامًا ، إلا أنه من غير المرجح أن يكون خطأ من البشر. في هذه الحالة ، سيبقى القرار النهائي للطبيب الحي.
سائق سكة حديد
قطارات المسافات الطويلة بدون سائق أمر غير محتملسيظهر في المستقبل القريب ، لكن الذكاء الاصطناعي بدأ بالفعل في التنفيذ في مترو الأنفاق. على عكس الشخص الذي يقود النقل بالسكك الحديدية ، فإن الكمبيوتر محصن ضد الأخطاء المرتبطة بالإهمال والتعب. هذا يزيد من سلامة الركاب وسلامة البضائع. يتحكم الذكاء الاصطناعي بالفعل في قطار في مترو دبي ، ويمكن للركاب التواجد في "مقصورة السائق" للاستمتاع بمنظر المدينة. في نيودلهي ، نفذوا فكرة أحد الفروع ، وكان مترو كوبنهاغن يعمل منذ فترة طويلة بسبب نظام تحكم آلي ، وفي براغ يعتزمون إطلاق قطارات بدون سائق في عام 2027.
يتم أيضًا تطوير أنظمة ذكية في روسياإدارة القطارات: على وجه الخصوص ، تقوم شركة Russian Railways باختبار 10 قاطرات باستخدام الذكاء الاصطناعي ، والتي تم تصميمها لتقليل عدد حوادث القطارات المرتبطة بالعامل البشري. تعتمد التكنولوجيا على الشبكات العصبية ورؤية الكمبيوتر. في مترو موسكو ، كان من المتوقع وجود قطارات بدون سائق في عام 2017 (تم تطوير Swallows لمركز تحدي الألفية) ، لكن هذا يتطلب تعديل التشريع. في عام 2020 ، بدأوا الحديث عن اختبار عناصر الإدارة التلقائية للقطارات على خط Nekrasovskaya ، لكن النتائج لا تزال غير معروفة.
محلل مصرفي
المتطلبات الأساسية لمثل هذا المتخصص هي:معرفة عميقة في مجال الاقتصاد والمالية، والكفاءة في اتخاذ أنواع مختلفة من القرارات: من المشاركة في المشاريع الاستثمارية المصرفية إلى اختيار منتجات القروض للأفراد. يتم تنفيذ العمل بشكل أساسي وفقًا لقالب، بحيث يمكن الوثوق به على الكمبيوتر.
معظم البنوك الروسية الكبيرة بالفعليتم تشغيل عدد من المهام آليًا - في Gazprombank ، تشارك AI في إصدار البطاقات وإقراض التجزئة ، وفي Rosbank ، تقوم بمعالجة المستندات لملف العميل ، وفي Home Credit Bank تعد مقترحات المنتجات الشخصية. لكن الاستخدام الأكثر نشاطًا للذكاء الاصطناعي هو في Sberbank: يتم اتخاذ جميع قرارات ائتمان التجزئة بواسطة جهاز كمبيوتر ، ويتم إنشاء 95 ٪ منها تلقائيًا ، بدون متخصص مباشر.
عامل مساعد بمتجر
عمل مساعد المبيعات روتيني للغاية:إنه يزود العملاء بمعلومات حول منتجات الشركة وخدماتها ، ويساعد في اختيار والإجابة على الأسئلة الناشئة حول جودة المنتج وخصائصه ، وحتى أكثر موضوعية: "هل يناسبني أم لا؟" يتم تنفيذ إجراءات مماثلة بواسطة خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي تأخذ في الاعتبار الاحتياجات الفردية وتقدم استبدال البضائع التي نفدت من المخزون.
تم تنفيذ الفكرة من قبل العديد من متاجر الملابس وماركات العطور ومستحضرات التجميل. على سبيل المثال ، على شبكة Sephora ، تساعدك Color IQ على اختيار خافي العيوب وكريم الأساس ، ويساعدك Lip IQ على اختيار أحمر الشفاه. مرة أخرى في عام 2015 ، كان لدى Uniqlo رفوف UMood تعرض بعض المنتجات للعملاء. من بين هؤلاء ، تحتاج إلى اختيار تلك التي تريدها بحيث يحدد الذكاء الاصطناعي والناقلات العصبية ما ينصح به العميل. حتى الاتصال المباشر بالجهاز غير مطلوب - فهو يسترشد بمزاج الشخص. ومما يثير الاهتمام أيضًا الفكرة التي تم تنفيذها في متجر نيمان ماركوس: تطبيق Snap. تجد. محل. (من Slyce) ، استنادًا إلى صورة عنصر تم تحميله بواسطة العميل ، يبحث عن المنتجات المماثلة أو نفسها في كتالوج المتجر.
لكن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه اختيار الملابس أو الأحذية أو ملفاتأحمر الشفاه - في المتجر الإلكتروني Instamart (اليوم - "Sbermarket") ، الذي يسلم المنتجات من محلات السوبر ماركت ، استبدل المستشارون أيضًا خوارزميات الماكينة. إنها توفر بدائل للعناصر المفقودة ، وتحلل تفضيلات العملاء للإيصالات السابقة ، وتساعد جامع الطلبات في تسريع عملية ملء العربة.
أمين الصندوق في متجر
تصرفات أمين الصندوق هي نفسها - فهو يلكم البضائعمن عربة التسوق، ويلغي العناصر غير المناسبة، ويصدر إيصالاً، ويقبل الدفع. يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي أن تفعل الشيء نفسه بسهولة. أولا، تم إثبات حقيقة أن الآلة يمكن أن تحل محل الشخص الحي من خلال سجلات النقد ذاتية الخدمة التي ظهرت في روسيا في عام 2012، وفي الخارج حتى في التسعينيات. ولكن اليوم ذهبت القصة إلى أبعد من ذلك بكثير، حيث حل الذكاء الاصطناعي محل الصرافين بالكامل في المتاجر دون مندوبي المبيعات.
كانت أمازون أول من روج للفكرة من خلال Amazon Go -ترى الخوارزميات الذكية ما يضعه العميل في السلة (وما عاد إلى الرف) ، والتي غادر بها المتجر في النهاية ، ويخصم مبلغ الشيك من حساب أمازون أو البطاقة المصرفية المرتبطة. لا تحتاج حتى إلى الفحص عند الخروج. هذه ليست فقط مدخرات في كشوف المرتبات (كشوف المرتبات) ، ولكن أيضًا زيادة في حركة المرور في المتجر - 90 ٪ من الأمريكيين ، مع انتظار طويل لدورهم ، سيتركون السلة ويغادرون. في روسيا ، تم تنفيذ الفكرة من قبل Sberbank مع Azbuka Vkusa (على الرغم من أن هذا ليس متجرًا كاملاً حتى الآن ، ولكنه قسم فقط) ، بالإضافة إلى X5-Group.
مدرب
في الوباء ، شهدت صناعة اللياقة البدنية أخيرًاالطلب على التقنيات عبر الإنترنت والتأكد من إمكانية إجراء الفصول عن بُعد: باستخدام الإعداد الصحيح للمعدات ، يمكن للمدرب العمل عن بُعد ، والتحكم في تصرفات الأجنحة. في الوقت نفسه ، اتضح أن الكمبيوتر قادر على استبدال المدرب المباشر في العديد من القضايا: شرح تقنية التمارين ، ومراقبة تنفيذها وصحة الإجراءات ، وإعطاء توصيات بشأن الوتيرة ، وتذكيرهم بالتنفس ، والعد. عدد المناهج. يتم تحقيق ذلك من خلال استخدام تقنية الرؤية الحاسوبية ، التي تجمع المعلومات من الكاميرا وتنقلها إلى الجهاز لتحليلها.
لقد تم بالفعل تنفيذ الفكرة من قبل العديد من الشركات الناشئة - فيعلى وجه الخصوص، Aaptiv: أصدرت الشركة تطبيقًا للهواتف الذكية مزودًا بمدرب "ذكي" يقوم بإنشاء تدريبات مخصصة ويقدم توصيات لأسلوب الحياة. كلما زاد عدد مرات استخدام الشخص للخدمة، أصبحت أنشطته أكثر فردية. وأنشأت Zenia Yoga أول تطبيق لليوجا باستخدام مساعد افتراضي يعمل بالذكاء الاصطناعي. فهو يراقب وظيفة الجسم من خلال تحليل حركة 16 مفصلًا، مما يساعد المدرب على اكتشاف الأخطاء أثناء الدروس عبر الإنترنت أو العمل كمدرب أثناء الدراسة الذاتية.
المجند
يقوم أخصائي الموارد البشرية بالبحث والاختيارالموظفون المناسبون للوظائف الشاغرة (يُفرز في الواقع وفقًا لمعايير محددة) وفي حالة تجاوز العرض للطلب ، قد يسترشد المجند بإبداءات الإعجاب أو عدم الإعجاب الشخصية في عملية الاختيار ، ويبدأ العامل البشري في التأثير على جودة الاختيار. الآلة القادرة على أداء نفس العمليات مثل الموارد البشرية خالية من الجانب العاطفي ، مما يعني أنها محايدة وتقيم المرشحين بشكل أكثر موضوعية.
تم إجراء اختبارات القلم في هذا الاتجاه لفترة طويلة:في عام 2016 ، طورت FirstJob روبوت Miyu ، الذي قدم وظائف شاغرة مناسبة للباحثين عن عمل على الموقع ، وربط العمال المحتملين وأصحاب العمل. وقررت شركة HeadHunter نقل محرك البحث الخاص بها إلى التعلم الآلي من أجل جعل خدمة توصية الكمبيوتر أكثر دقة. لكن الشبكة العصبية Facebook تجاوزت الجميع ، وهي قادرة على تحليل ملفات تعريف المتخصصين المسجلين على الشبكة الاجتماعية ، ومقارنة المرشحين ، وتصفية الخيارات غير المناسبة. من الممكن أن تقدم لاحقًا موظفين محتملين للشركات.
تتطور التقنيات أيضًا في روسيا:تعلمت Vera ، وهي شركة توظيف روبوت (شركة ناشئة تسمى Stafory) ، كيفية اختيار سيرة ذاتية واستدعاء الموظفين لإجراء مقابلة أولية. في تسع ساعات ، يمكنه عمل 1.5 ألف مرشح (في مقابلة). وفي Alfa-Bank ، تم استبدال بعض وظائف أخصائي الموارد البشرية بجهاز كمبيوتر: الآن يقوم الذكاء الاصطناعي بالإجابة على الموظفين المعينين بالفعل على الأسئلة القياسية - من "كيفية طلب تصريح" إلى "ما يجب فعله مع المستندات . " لهذا ، تم تطوير منصة AutoFAQ على أساس شبكة عصبية مدربة. تعتزم الشركة أتمتة 30٪ من طلبات الموظفين لتفريغ متخصصي الموارد البشرية.
مشغل مركز الاتصال
هذا الشخص يتلقى مكالمات من العملاء ،يتحدث عن منتج الشركة ، ويقدم الدعم الفني أو المشورة. اعتمادًا على حجم المؤسسة ، يمكن أن يضم مركز الاتصال 200 مشغل أو أكثر من 2000 (هذا هو رقم Tele2). لكن حتى هذه الحالة لا تكفي دائمًا. تظهر أبحاث أوراكل أن واحدًا من كل اثنين من العملاء اليوم يتوقع أن تكون الشركة متاحة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. يعد توفير ذلك بمساعدة طاقم من الموظفين المباشرين أكثر تكلفة بالنسبة لمنظمة كبيرة مقارنة بمساعدة الذكاء الاصطناعي. لذلك ، فإن الحل هو الروبوتات التي تجيب على المكالمة وتساعد في حل المشكلات النموذجية على الأقل - على سبيل المثال ، معرفة حالة الطلب. في الحالات الصعبة ، يقومون بالفعل بإعادة توجيه المكالمة إلى عامل تشغيل مباشر. لكن الفكرة لا تزال في مرحلة التطوير: تحاول الروبوتات تحصيل الديون في البنوك الروسية بدلاً من جامعي التحصيل الأحياء (لا يُعرف أي شيء عن نتائج التجربة) ، وفي الصناعات الأخرى ، يتم استبدال 10٪ فقط من المشغلين بالذكاء الاصطناعي. على الرغم من أن أكثر من نصف المتخصصين في مركز الاتصال يعتقدون أن الخوارزميات الآلية ستكون قادرة على استبدالها جزئيًا على الأقل.
تؤدي روبوتات المحادثة وظائف مماثلة ، حيث تحل محليعيش شخص في دعم الدردشة. في روسيا ، يكتسبون زخمًا: في عام 2017 ، نفذتها 16٪ فقط من الشركات ، كما هو موضح في دراسة Sherlock.im ، وفي عام 2019 كانوا بالفعل في 60٪ (دراسة Accenture). كان من المفترض أنه في عام 2020 ، سيتم استخدام روبوتات المحادثة بالفعل في 80٪ من الشركات. من غير المعروف مدى صحة التوقعات ، ولكن في نهاية العام ، أشار الخبراء واللاعبون في السوق إلى أن الطلب على حلول الذكاء الاصطناعي (الكلاسيكية والمساعدات الصوتية) قد نما بالفعل في ظل الوباء ، بالإضافة إلى التقليدية تم ربط القطاع المصرفي وتجارة التجزئة والمؤسسات التعليمية والطبية والتجارة الإلكترونية ، وهياكل الدولة.
موسيقي ودي جي
من الصعب تخيل قدرة الآلة على الأداءتحديات إبداعية ، ومع ذلك ، قد لا يكون هذا المستقبل بعيد المنال. على الأقل في صناعة الموسيقى ، بدأت الخوارزميات الذكية بالفعل في التنافس مع المهنيين الأحياء أو إنقاذهم. في عام 2017 ، أنشأت Yandex شبكة عصبية قادرة على تأليف الموسيقى (ثم كتابة مسرحية ، ولكن مع شخص ما). للقيام بذلك ، كان على الخوارزميات تحليل كميات هائلة من البيانات (حوالي 600 ساعة من الموسيقى) ، وتحديد الأنماط والقواعد في الأعمال الموسيقية للملحنين المشهورين وفهم ما يؤثر على الإدراك الإيجابي للشخص للحن.
بعض الشركات الناشئة تحاول بالفعل التطويرحلول في هذا الاتجاه: على سبيل المثال ، يقوم Jukedeck الصيني بإنشاء ألحان تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. في يوليو 2019 ، اشترى Jukedeck ByteDance - مع احتمال كبير لتطوير TikTok. يتم الترويج لأفكار مماثلة بواسطة Amper Music ، التي استحوذت عليها شركة Tencent الآسيوية العملاقة. وجمعت شركة Mubert قاعدة بيانات واسعة من العينات والأصوات وعلمت الذكاء الاصطناعي لتجميع المقطوعات الموسيقية الفريدة منها.
لم تقم الآلة بعد بكل العمل للملحنين.سيفي بالغرض، ولكنه قادر بالفعل على إنشاء مسارات خلفية للأماكن العامة ومقاطع الفيديو وأشياء أخرى حيث، بسبب حقوق الطبع والنشر، لا يمكنك فقط استخدام المسارات الموجودة - تحتاج إلى دفع الملصق. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للشبكات العصبية توليد الموسيقى للألعاب، كما تفعل الشركة الناشئة Melodrive ومجموعة 65daysofstatic (التي كتبت الموسيقى التصويرية للعبة No Man’s Sky).
مبرمج
في أكثر الصناعات رقمية، يتم اعتماد الذكاء الاصطناعيمن المتوقع أن يكون هناك مساعد لشخص في العديد من التخصصات، ولكن أولا وقبل كل شيء، سيكون هذا ذا صلة بالمبرمجين. يقومون بتطوير الخوارزميات وكتابة كود البرنامج لتنفيذ مهمة محددة: إجراءات نموذجية، ولكنها تتطلب معالجة كميات كبيرة من البيانات. ويمكن أن يكون الحجم الهائل لكود البرنامج هائلاً. يمكن تسهيل هذه المهام بواسطة الذكاء الاصطناعي، والذي سيشارك في مرحلة تحليل واختبار الكود للعثور على الأخطاء وخيارات إصلاحها.
في المستقبل ، سيؤدي ذلك إلى تسريع عمليات التطوير.من الممكن أن يتولى الكمبيوتر في النهاية مهمة كتابة التعليمات البرمجية إذا كان يجمع ما يكفي من الأمثلة المناسبة "في الذاكرة". وفقًا للخبراء ، قد يختفي المبرمجون ذوو المهارات المنخفضة - سيتولى الذكاء الاصطناعي مسؤولياتهم.
سائق سيارة أجرة
يتم الترويج لفكرة السيارات الآليةطويل. تسلا بحشوها الذكي يعطي الأمل في أن يأتي عصر سائقي سيارات الأجرة الآليين ، ولكن حتى الآن يتحرك العالم نحوها ببطء شديد. في عام 2015 ، في اليابان ، أعلنت شركة Robot Taxi Inc ، جنبًا إلى جنب مع قيادة محافظة كاناغاوا ، عن مشروع تجريبي لسيارات الأجرة الآلية (المركبات الآلية) في شوارع المدينة - وكانت التجارب السابقة قد أجريت على الطرق السريعة. في عام 2016 ، كانت أوبر ستطلق مشروعًا مشابهًا ، ولكن مع شخص حي (مهندس) يقود السيارة - وهذا مطلوب بموجب قانون الولايات المتحدة. في عام 2018 ، قدمت Yandex أيضًا مركبة بدون طيار (ستستمر التجربة حتى عام 2022). لكن حتى الآن ، لم يتم استخدام الفكرة على نطاق واسع في أي مكان. مهمة صعبة للغاية وسلوك الذكاء الاصطناعي الذي لا يمكن التنبؤ به في المواقف الصعبة على الطريق لمنحه السيطرة على سيارة مع وجود أشخاص يعيشون بداخلها. حتى الآن ، لا يمكن الاستغناء عن مهندس يتولى القيادة في لحظة حرجة. ليس هناك شك في الاختفاء التام لسائقي سيارات الأجرة الآن.
لن تحل الآلة محل البشر تمامًا، لأنها قادرة فقط على العمل وفقًا لأنماط قياسية، لكن ارتباطها بالمتخصصين الأحياء في مختلف المهن سيتعزز.
انظر أيضا:
تم إنشاء أول خريطة دقيقة للعالم. ما هو الخطأ مع أي شخص آخر؟
تم استخدام الأشعة تحت الحمراء من أيدي الإنسان للتشفير
تم العثور على البكتيريا في وادي الموت التي كانت في حالة ركود تطوري لملايين السنين