Глобалният AI пазар до 2024 г. ще покаже годишен ръст от 17,5% и ще надхвърли 500 милиарда долара приходи, както
Доктор диагностик
Заменете хората с роботи в здравеопазванетотрудно, но диагностикът все още може да прехвърли част от задачите си на машината. При поставяне на диагнозата лекарят разчита на своя опит и знания, но винаги съществува риск той да пропусне нещо просто поради човешкия фактор. За AI е по-лесно да манипулира големи количества данни и да работи с детайли, което намалява процента на грешки в анализа.
Например стартиращ Zeba може да предостави помощ.Medical Vision: услуга за рентгенолози и използва AI за изследване на рентгенови изображения, описване и анализ на аномалии. Услугата разполага със собствена база данни от няколко милиона изображения, висока скорост на обработка и точност. На първо място, това ви позволява да намалите тежестта върху лекаря и да ускорите процеса на анализ на изображението.
Колкото по-голяма е базата данни и примери за тованаучени от машината, толкова по-малки са рисковете, че ще пропусне случай. И макар че ИИ може да не е напълно точен, по-малко вероятно е да е погрешно от хората. В този случай окончателното решение все още остава за живия лекар.
Железопътен машинист
Влаковете на дълги разстояния без машинист са малко вероятнище се появи в близко бъдеще, но AI вече започва да се прилага в метрото. За разлика от живия човек, който кара железопътен транспорт, компютърът е имунизиран срещу грешки, свързани с невнимание и умора. Това повишава безопасността на пътниците и безопасността на стоките. AI вече контролира влак в метрото в Дубай, а пътниците могат да бъдат в „кабината на водача“, любувайки се на гледката към града. В Ню Делхи те реализираха идеята за един от клоновете, метрото в Копенхаген отдавна работи поради автоматизирана система за управление, а в Прага възнамеряват да пуснат влакове без машинист през 2027 година.
Умните системи също се разработват в Русияуправление на влаковете: по-специално Руските железници тестват 10 локомотива с изкуствен интелект, предназначени да намалят броя на влаковите инциденти, свързани с човешкия фактор. Технологията се основава на невронни мрежи и компютърно зрение. В московското метро влакове без машинисти се очакваха още през 2017 г. (Ластовици се разработваха за MCC), но това изискваше изменение на законодателството. През 2020 г. те започнаха да говорят за тестване на елементи на автоматично управление на влаковете по линията Некрасовская, но резултатите все още са неизвестни.
Банков анализатор
Основните изисквания към такъв специалист са:дълбоки познания в областта на икономиката и финансите, компетентност за вземане на различни видове решения: от участие в банкови инвестиционни проекти до избор на кредитни продукти за физически лица. Работата се извършва главно по шаблон, така че може да се довери на компютъра.
Повечето големи руски банки вечередица задачи са роботизирани - в Газпромбанк AI се занимава с издаване на карти и кредитиране на дребно, в Росбанк обработва документи за досието на клиента, а в Home Credit Bank подготвя лични предложения за продукти. Но най-активно AI се използва при Sber: всички решения за кредитиране на дребно се вземат от компютър, 95% от тях се генерират автоматично, без специалист на живо.
Продавач-консултант
Работата на асистент по продажбите е доста рутинна:той предоставя на клиентите информация за продуктите и услугите на компанията, помага при избора и отговаря на възникващи въпроси относно качеството, характеристиките на продукта и още по-субективно: „Подходящ ли е за мен или не?“ Подобни действия се извършват от AI алгоритми, които отчитат индивидуалните нужди и предлагат замяна на стоки, които са на склад.
Идеята е реализирана от много магазини за дрехи ипарфюмерийни и козметични марки. Например в мрежата Sephora Color IQ ви помага да изберете коректор и фон дьо тен, а Lip IQ ви помага да изберете червило. През 2015 г. Uniqlo имаше UMood стелажи, показващи няколко продукта на клиента. От тях трябва да изберете тези, които харесвате, така че AI и невротрансмитерите да определят какво да препоръчат на клиента. Дори директен контакт с устройството не е необходим - той се ръководи от настроението на човека. Също толкова интересна е идеята, реализирана в универсалния магазин Neiman Marcus: приложението Snap. Намирам. Пазарувайте. (от стартиращия Slyce), въз основа на снимка на артикул, качена от клиент, търси подобни или същите продукти в каталога на магазина.
Но AI може да избира не само дрехи, обувки иличервило - в онлайн магазина Instamart (днес - "Сбермаркет"), който доставя продукти от хипермаркети, консултанти са заменили и машинните алгоритми. Те предлагат заместители на липсващи артикули, анализират предпочитанията на клиентите за предишни разписки и помагат на събирача на поръчки да ускори процеса на пълнене на количката.
Касиер в магазин
Действията на касиера са същите - пробива стокатаот пазарската количка, анулира неподходящи артикули, издава касова бележка, приема плащане. AI алгоритмите могат лесно да направят същото. Първо, фактът, че една машина може да замени жив човек, беше демонстриран от касовите апарати за самообслужване, които се появиха в Русия през 2012 г., а в чужбина дори през 90-те години. Но днес историята е стигнала много по-далеч и AI заменя изцяло касиерите в магазините без продавачи.
Amazon беше първият, който популяризира идеята със своя Amazon Go -интелигентните алгоритми виждат какво е сложил клиентът в кошницата (и какво са върнали на рафта), с което в крайна сметка са напуснали магазина, и приспадат сумата на чека от сметката на Amazon или свързаната банкова карта. Дори не е нужно да сканирате на касата. Това е не само спестяване на ведомост (payroll), но и увеличаване на трафика в магазина - 90% от американците, с дълго чакане на своя ред, ще напуснат кошницата и ще си тръгнат. В Русия идеята беше реализирана от Сбербанк с Azbuka Vkusa (макар че досега това не е пълноценен магазин, а само отдел), както и X5-Group.
Треньор
В пандемия фитнес индустрията най-накрая видятърсенето на онлайн технологии и се увери, че е възможно да се провеждат класове от разстояние: с правилната настройка на оборудването, треньорът може да работи дистанционно, контролирайки действията на отделенията. В същото време се оказа, че компютърът е способен да замести инструктор на живо по много въпроси: обяснява техниката на упражненията, следи за тяхното изпълнение и правилността на действията, дава препоръки за темпото, напомня им за дишане, преброява брой подходи. Това се постига чрез използването на технология за компютърно зрение, която събира информация от камерата и я прехвърля в машината за анализ.
Идеята вече е реализирана от няколко стартъпа - вПо-специално Aaptiv: компанията пусна приложение за смартфон с „умен“ треньор, който създава персонализирани тренировки и дава препоръки за начина на живот. Колкото по-често човек използва услугата, толкова по-индивидуални стават неговите дейности. И Zenia Yoga създаде първото приложение за йога с виртуален AI асистент. Той следи функцията на тялото чрез анализ на движението на 16 стави, като помага на треньора да забележи грешки по време на онлайн уроци или действа като треньор по време на самообучение.
Вербовчик
HR специалист търси и избираподходящи служители за свободни позиции (всъщност ги сортира според посочените критерии). И в случая, когато предлагането надвишава търсенето, вербовчикът може да се ръководи от лични харесвания или нехаресвания в процеса на подбор и човешкият фактор започва да влияе върху качеството на подбора. Машината, способна да извършва същите операции като HR, е лишена от емоционалния аспект, което означава, че е безпристрастна и оценява кандидатите по-обективно.
Тестовете с писалки в тази посока се провеждат отдавна:През 2016 г. FirstJob разработи бота Miyu, който предлага подходящи свободни работни места на търсещите работа на сайта, свързва потенциални работници и работодатели. И HeadHunter реши да премести своята търсачка в машинно обучение, за да направи услугата за компютърни препоръки по-точна. Но всички са изпреварени от невронната мрежа Facebook, която е в състояние да анализира профилите на специалисти, регистрирани в социалната мрежа, да сравнява кандидатите и да филтрира неподходящи опции. Възможно е по-късно да предложи на компании потенциални служители.
В Русия също се развиват технологии:Вера, вербовачка на роботи (стартираща компания, наречена Stafory), се научи как да избира автобиография и да извиква служители за първоначално интервю. За девет часа той може да изработи 1,5 хиляди кандидати (в интервю). А в Alfa-Bank някои от функциите на HR специалист са заменени от компютър: сега AI отговаря на вече установени служители на стандартни въпроси - от „как да си поръчате пропуск“ до „какво да правите с документи ”. За това платформата AutoFAQ е разработена въз основа на обучена невронна мрежа. Компанията възнамерява да автоматизира 30% от заявките от служители, за да разтовари HR специалистите.
Оператор на кол център
Този човек получава обаждания от клиенти,говори за продукта на компанията, предоставя техническа поддръжка или съвет. В зависимост от размера на организацията, кол центърът може да има 200 оператора или повече от 2000 (това е номерът на Tele2). Но дори това състояние не винаги е достатъчно. Изследванията на Oracle показват, че всеки втори клиент днес очаква компанията да е на разположение денонощно. По-скъпо е за голяма организация да осигури това с помощта на персонал от живи служители, отколкото с помощта на AI. Следователно решението са роботи, които отговарят на повикването и помагат за решаването на най-малко типични проблеми - например да разберете състоянието на поръчката. В трудни случаи те вече пренасочват повикването към оператор на живо. Но идеята е все още на етап разработка: роботите се опитват да събират дългове в руските банки, вместо в живи колекционери (нищо не се знае за резултатите от експеримента), а в други индустрии само 10% от операторите са заменени от AI. Въпреки че повече от половината от специалистите в кол центъра смятат, че машинните алгоритми ще могат да ги заменят поне частично.
Chatbots изпълняват подобни функции, замествайкиживо лице в чат поддръжка. В Русия те набират скорост: през 2017 г. само 16% от компаниите са ги внедрили, както показва проучването Sherlock.im, а през 2019 г. те вече са били в 60% (проучване Accenture). Предполагаше се, че през 2020 г. чат ботовете вече ще се използват в 80% от компаниите. Не е известно доколко прогнозите са се сбъднали, но в края на годината експерти и играчи на пазара посочиха, че търсенето на такива AI решения (класически и гласови асистенти) наистина е нараснало в пандемията и в допълнение към традиционната банков сектор и търговия на дребно, образователни институции, медицина, електронна търговия, бяха свързани правителствени агенции.
Музикант и диджей
Трудно е да си представим, че една машина може да работитворчески предизвикателства обаче, това бъдеще може да не е далеч. Поне в музикалната индустрия интелигентните алгоритми вече започват да се конкурират или идват на помощ на живите професионалисти. През 2017 г. Яндекс създаде невронна мрежа, способна да композира музика (и по-късно да напише пиеса, но заедно с човек). За целта алгоритмите трябваше да анализират огромни количества данни (около 600 часа музика), да идентифицират модели и правила в музикалните произведения на известни композитори и да разберат какво влияе върху положителното възприятие на дадена мелодия на човек.
Някои стартиращи компании вече се опитват да се развиятрешения в тази посока: например китайският Jukedeck създава мелодии, генерирани от AI. През юли 2019 г. Jukedeck купи ByteDance - с голяма вероятност за развитието на TikTok. Подобни идеи се популяризират от Amper Music, придобита от азиатския гигант Tencent. А компанията Mubert е събрала обширна база данни от проби и звуци и е научила AI да събира уникални музикални композиции от тях.
Машината все още не е свършила цялата работа за композиторите.ще свърши работа, но вече е в състояние да създава фонови песни за обществени пространства, видеоклипове и други неща, където поради авторски права не можете просто да използвате съществуващи - трябва да платите на етикета. Освен това невронните мрежи могат да генерират музика за игри, както се прави от стартъпа Melodrive и групата 65daysofstatic (която написа саундтрака за играта No Man's Sky).
Програмист
В най-дигиталните индустрии, приемането на AI катоПомощник на човек се очаква в много специалности, но преди всичко това ще бъде от значение за програмистите. Те разработват алгоритми и пишат програмен код за изпълнение на конкретна задача: типични действия, но изискващи обработка на големи количества данни. И самият обем програмен код може да бъде огромен. Тези задачи могат да бъдат улеснени от AI, който ще бъде включен на етапа на анализиране и тестване на кода, за да намери грешки и опции за коригирането им.
В бъдеще това ще ускори процесите на развитие.Възможно е компютърът в крайна сметка да поеме задачата да напише код, ако натрупа достатъчно подходящи примери "в паметта". Според експерти нискоквалифицираните програмисти могат да изчезнат - техните отговорности ще бъдат поети от AI.
Таксиметров шофьор
Пропагандира се идеята за автоматизирани автомобилидълго. Тесла с интелигентното си „пълнене“ дава надежда, че ерата на роботизираните таксиметрови шофьори ще дойде, но засега светът върви към нея много бавно. През 2015 г. в Япония Robot Taxi Inc, заедно с ръководството на префектура Канагава, обявиха пилотен проект на роботизирани таксита (автоматизирани превозни средства) по градските улици - преди това бяха проведени експерименти по магистрали. През 2016 г. Uber щеше да стартира подобен проект, но все още с жив човек (инженер), който шофира - това се изисква от американското законодателство. През 2018 г. Яндекс представи и безпилотно превозно средство (експериментът ще продължи до 2022 г.). Но до този момент идеята не е била широко използвана никъде. Твърде трудна задача и твърде непредсказуемо поведение на ИИ в трудни ситуации на пътя, за да му даде контрол над кола с живи хора вътре. Засега не може да се мине без инженер, който ще поеме волана в критичен момент. Сега не става въпрос за пълното изчезване на таксиметровите шофьори.
Машината няма да измести напълно хората, тъй като е в състояние да работи само по стандартни схеми, но връзката й с живи специалисти в различни професии ще се засили.
Вижте също:
Създадена е първата точна карта на света. Какво не е наред с всички останали?
За криптиране е използвано инфрачервено лъчение от човешки ръце
Бактерии, открити в Долината на смъртта, които са в еволюционна стагнация в продължение на милиони години