Globální trh s umělou inteligencí bude do roku 2024 vykazovat roční růst o 17,5 % a tržby přesahující 500 miliard USD.
Lékař diagnostik
Vyměňte lidi ve zdravotnictví za robotyobtížné, ale diagnostik může stále přenést část svých úkolů na stroj. Při stanovení diagnózy se lékař spoléhá na své zkušenosti a znalosti, ale vždy existuje riziko, že něco přehlédne jednoduše kvůli lidskému faktoru. Pro AI je snazší manipulovat s velkým množstvím dat a pracovat s detaily, což snižuje procento chyb v analýze.
Pomoc může poskytnout například startup Zeba.Medical Vision: služba pro radiology a využívá AI ke studiu rentgenových obrazů, popisu a analýze abnormalit. Služba má vlastní databázi několika milionů obrázků, vysokou rychlost zpracování a přesnost. Nejprve vám umožní snížit zátěž lékaře a urychlit proces analýzy obrazu.
Čím větší je databáze a příklady, kterénaučil stroj, tím nižší je riziko, že mu bude chybět případ. A ačkoli AI nemusí být úplně přesná, je méně pravděpodobné, že se bude mýlit než lidé. V tomto případě konečné rozhodnutí stále zůstane u žijícího lékaře.
Strojvedoucí
Dálkové vlaky bez řidiče jsou nepravděpodobnése objeví v blízké budoucnosti, ale AI se již začíná implementovat v metru. Na rozdíl od živého člověka, který řídí železniční dopravu, je počítač imunní vůči chybám spojeným s nedbalostí a únavou. Tím se zvyšuje bezpečnost cestujících a bezpečnost zboží. AI již řídí vlak v dubajském metru a cestující mohou být v „kabině strojvedoucího“ a obdivovat výhled na město. V Novém Dillí realizovali nápad pro jednu z poboček, kodaňské metro již dlouho funguje díky automatizovanému řídicímu systému a v Praze mají v úmyslu zahájit v roce 2027 vlaky bez řidiče.
Inteligentní systémy se vyvíjejí také v Ruskuvedení vlaků: Ruské železnice testují zejména 10 lokomotiv s umělou inteligencí, které jsou navrženy tak, aby snižovaly počet nehod vlaků souvisejících s lidským faktorem. Tato technologie je založena na neuronových sítích a počítačovém vidění. V moskevském metru se vlaky bez řidičů očekávaly již v roce 2017 (vlaštovky byly vyvíjeny pro MCC), ale to vyžadovalo změnu legislativy. V roce 2020 začali hovořit o testování prvků automatického řízení vlaků na trati Nekrasovskaya, ale výsledky jsou stále neznámé.
Bankovní analytik
Klíčové požadavky na takového specialistu jsou:hluboké znalosti v oblasti ekonomie a financí, kompetence v přijímání různých typů rozhodnutí: od účasti na investičních projektech bank až po výběr úvěrových produktů pro fyzické osoby. Práce se provádějí především podle šablony, lze ji tedy důvěřovat počítači.
Většina velkých ruských bank již existujeřada úkolů je robotizována - ve společnosti Gazprombank se společnost AI zabývá vydáváním karet a půjčováním maloobchodu, ve společnosti Rosbank zpracovává dokumenty pro klientskou dokumentaci a v Home Credit Bank připravuje návrhy osobních produktů. Ale nejaktivnější využití AI je ve společnosti Sber: všechna rozhodnutí o maloobchodním úvěru jsou prováděna počítačem, 95% z nich je generováno automaticky, bez živého specialisty.
Prodavač
Práce obchodního asistenta je docela rutinní:poskytuje klientům informace o produktech a službách společnosti, pomáhá při výběru a odpovídá na nově vznikající otázky týkající se kvality, charakteristik produktu a ještě subjektivněji: „Je to pro mě vhodné nebo ne?“ Podobné akce se provádějí pomocí algoritmů AI, které zohledňují individuální potřeby a nabízejí náhradu zboží, které není na skladě.
Nápad byl realizován mnoha obchody s oblečením aparfumerie a kosmetické značky. Například v síti Sephora vám Color IQ pomůže vybrat korektor a základ a Lip IQ vám pomůže vybrat rtěnku. V roce 2015 měla Uniqlo stojany UMood, které kupujícímu ukazovaly několik produktů. Z nich si musíte vybrat ty, které se vám líbí, aby AI a neurotransmitery určily, co klientovi doporučit. Není nutný ani přímý kontakt se zařízením - řídí se náladou dané osoby. Stejně zajímavá je myšlenka implementovaná v obchodním domě Neiman Marcus: aplikace Snap. Nalézt. Prodejna. (od startupu Slyce) hledá na základě fotografie položky nahrané klientem podobné nebo stejné produkty v katalogu obchodu.
AI si však může vybrat nejen oblečení, boty nebortěnka - v internetovém obchodě Instamart (dnes - „Sbermarket“), který dodává produkty z hypermarketů, konzultanti nahradili také strojové algoritmy. Nabízejí nahrazení chybějících položek, analyzují preference zákazníků pro předchozí účtenky a pomáhají sběrateli objednávek urychlit proces plnění košíku.
Pokladna v obchodě
Jednání pokladníka je stejné - bouchne do zbožíz nákupního košíku, zruší nevhodné položky, vystaví účtenku, přijme platbu. Algoritmy AI mohou snadno dělat totéž. Zaprvé, že stroj může nahradit živého člověka, ukázaly samoobslužné pokladny, které se objevily v Rusku v roce 2012 a v zahraničí dokonce v 90. letech. Dnes ale příběh zašel mnohem dále a AI nahrazuje pokladní zcela v obchodech bez prodavačů.
Amazon byl první, kdo tuto myšlenku propagoval svým Amazon Go -chytré algoritmy vidí, co zákazník vložil do košíku (a co se vrátil na polici), s nímž nakonec obchod opustil, a odečte částku šeku z účtu Amazon nebo propojené bankovní karty. Při pokladně nemusíte ani skenovat. Nejde jen o úspory na výplatní listině (výplatní listině), ale také o zvýšení provozu v obchodě - 90% Američanů, s dlouhým čekáním na svůj tah, opustí koš a odejde. V Rusku tuto myšlenku realizovala Sberbank se společností Azbuka Vkusa (i když to zatím není plnohodnotný obchod, ale pouze oddělení), stejně jako skupina X5.
Trenér
V pandemii se fitness průmysl konečně dočkalpoptávka po on-line technologiích a ujistil se, že je možné vést třídy na dálku: se správným nastavením vybavení může trenér pracovat na dálku a ovládat akce oddělení. Současně se ukázalo, že počítač je schopen nahradit živého instruktora v mnoha otázkách: vysvětluje techniku cvičení, sleduje jejich provádění a správnost akcí, dává doporučení ohledně tempa, připomíná jim dech, počítá počet přístupů. Toho je dosaženo použitím technologie počítačového vidění, která shromažďuje informace z kamery a přenáší je do stroje k analýze.
Myšlenku již realizovalo několik startupů - vKonkrétně společnost Aaptiv: společnost vydala aplikaci pro chytré telefony s „chytrým“ trenérem, který vytváří personalizovaná cvičení a dává doporučení týkající se životního stylu. Čím častěji člověk službu využívá, tím jsou jeho aktivity individuálnější. A Zenia Yoga vytvořila první jógovou aplikaci s virtuálním asistentem AI. Sleduje tělesné funkce prostřednictvím pohybové analýzy 16 kloubů, pomáhá trenérovi odhalit chyby během online lekcí nebo působí jako trenér během samostudia.
Náborář
Personalista vyhledává a vybírávhodní zaměstnanci na volná místa (ve skutečnosti je třídí podle stanovených kritérií). A v případě, že nabídka převyšuje poptávku, může být náborář veden osobními lajky nebo nelibostmi v procesu výběru a na kvalitu výběru začíná mít vliv lidský faktor. Stroj schopný provádět stejné operace jako HR postrádá emocionální aspekt, což znamená, že je nestranný a hodnotí kandidáty objektivněji.
Testy perem v tomto směru byly prováděny po dlouhou dobu:V roce 2016 společnost FirstJob vyvinula robota Miyu, který nabízel vhodná volná pracovní místa uchazečům o zaměstnání na webu, propojeným potenciálním pracovníkům a zaměstnavatelům. A společnost HeadHunter se rozhodla přesunout svůj vyhledávač do strojového učení, aby byla služba doporučení počítače přesnější. Ale každého předběhne neurální síť Facebook, která dokáže analyzovat profily specialistů registrovaných na sociální síti, porovnávat kandidáty a filtrovat nevhodné možnosti. Je možné, že později nabídne společnostem potenciální zaměstnance.
Technologie se vyvíjejí také v Rusku:Věra, náborář robotů (startup s názvem Stafory), se naučil, jak vybrat životopis a zavolat zaměstnance na první pohovor. Za devět hodin může zpracovat 1,5 tisíce kandidátů (v rozhovoru). A v Alfa-Bank byly některé funkce personálního specialisty nahrazeny počítačem: AI nyní odpovídá již zavedeným zaměstnancům na standardní otázky - od „jak si objednat průkaz“ po „co dělat s dokumenty . “ Za tímto účelem byla platforma AutoFAQ vyvinuta na základě trénované neurální sítě. Společnost má v úmyslu automatizovat 30% požadavků zaměstnanců za účelem uvolnění personalistů.
Operátor call centra
Tato osoba přijímá hovory od klientů,hovoří o produktu společnosti, poskytuje technickou podporu nebo radu. V závislosti na velikosti organizace může mít call centrum 200 operátorů nebo více než 2 000 (to je počet Tele2). Ale ani tento stav není vždy dostačující. Výzkum společnosti Oracle ukazuje, že každý druhý zákazník dnes očekává, že společnost bude k dispozici 24/7. Pro velkou organizaci je nákladnější to zajistit pomocí zaměstnanců živých zaměstnanců než pomocí AI. Řešením jsou proto roboti, kteří přijímají volání a pomáhají řešit alespoň typické problémy - například zjistit stav objednávky. V obtížných případech již přesměrovávají hovor na živého operátora. Myšlenka je však stále ve fázi vývoje: v ruských bankách se roboti snaží vymáhat dluhy místo živých sběratelů (o výsledcích experimentu není nic známo) a v jiných průmyslových odvětvích je pouze 10% operátorů nahrazeno AI . Ačkoli více než polovina specialistů call centra věří, že strojové algoritmy je budou moci alespoň částečně nahradit.
Chatboti plní podobné funkce a nahrazují ježivá osoba v chatové podpoře. V Rusku naberají na obrátkách: v roce 2017 je implementovalo pouze 16% společností, jak ukazuje studie Sherlock.im, a v roce 2019 již 60% (studie Accenture). Předpokládalo se, že v roce 2020 budou chatboty využívány již u 80% společností. Není známo, nakolik se prognózy naplnily, ale na konci roku odborníci a hráči na trhu naznačili, že poptávka po takových řešeních AI (klasických a hlasových asistentech) v pandemii skutečně vzrostla a kromě tradičních bankovní sektor a maloobchod, vzdělávací instituce, zdravotnictví, elektronický obchod, byly propojeny vládní agentury.
Hudebník a DJ
Je těžké si představit, že by stroj mohl fungovatkreativní výzvy, ale tato budoucnost nemusí být daleko. Přinejmenším v hudebním průmyslu již inteligentní algoritmy začínají konkurovat živým profesionálům nebo jim přicházejí na pomoc. V roce 2017 vytvořil Yandex neurální síť schopnou skládat hudbu (a později psát hru, ale společně s osobou). K tomu musely algoritmy analyzovat obrovské množství dat (asi 600 hodin hudby), identifikovat vzorce a pravidla v hudebních dílech slavných skladatelů a pochopit, co ovlivňuje pozitivní vnímání melodie člověkem.
Některé začínající podniky se již snaží rozvíjetřešení v tomto směru: například čínský Jukedeck vytváří melodie generované AI. V červenci 2019 koupila společnost Jukedeck ByteDance - s vysokou pravděpodobností pro vývoj TikToku. Podobné nápady prosazuje i společnost Amper Music, kterou získal asijský gigant Tencent. A společnost Mubert shromáždila rozsáhlou databázi vzorků a zvuků a naučila AI, aby z nich sbírala jedinečné hudební skladby.
Stroj ještě neudělal veškerou práci za skladatele.bude dělat, ale je již schopen vytvářet stopy na pozadí pro veřejná prostranství, videa a další věci, kde kvůli autorským právům nemůžete jen použít ty stávající - musíte zaplatit label. Neuronové sítě navíc dokážou generovat hudbu pro hry, jak to dělá startup Melodrive a skupina 65daysofstatic (která napsala soundtrack ke hře No Man's Sky).
Programátor
V nejdigitálnějších odvětvích je přijetí AI jakoV mnoha specializacích se očekává asistent osoby, ale především to bude relevantní pro programátory. Vyvíjejí algoritmy a píší programový kód pro realizaci konkrétního úkolu: typické akce, ale vyžadující zpracování velkého množství dat. A samotný objem programového kódu může být obrovský. Tyto úkoly může usnadnit AI, která se zapojí do fáze analýzy a testování kódu, aby nalezla chyby a možnosti jejich opravy.
V budoucnu to urychlí vývojové procesy.Je možné, že počítač nakonec převezme úlohu psaní kódu, pokud nashromáždí dostatek vhodných příkladů „v paměti“. Podle odborníků mohou programátoři s nízkou kvalifikací zmizet - jejich odpovědnosti převezme AI.
Řidič taxíku
Myšlenka automatizovaných automobilů se prosazujedlouho. Tesla se svou chytrou „nádivkou“ dává naději, že éra robotických taxikářů přijde, ale svět k ní zatím postupuje velmi pomalu. V roce 2015 vyhlásila společnost Robot Taxi Inc v Japonsku spolu s vedením prefektury Kanagawa pilotní projekt taxi robotů (automatizovaných vozidel) v ulicích města - dříve byly experimenty prováděny na dálnicích. V roce 2016 se společnost Uber chystala zahájit podobný projekt, ale stále s řízením žijící osoby (inženýra) - to vyžadují americké zákony. V roce 2018 společnost Yandex představila také bezpilotní vozidlo (experiment potrvá do roku 2022). Ale zatím nebyl tento nápad nikde široce používán. Příliš obtížný úkol a příliš nepředvídatelné chování umělé inteligence v obtížných situacích na silnici, aby mu bylo umožněno ovládat auto s žijícími lidmi uvnitř. Doposud se neobejde bez inženýra, který v kritickém okamžiku vezme kolo. O úplném zmizení taxikářů nyní není pochyb.
Stroj člověka úplně nevytlačí, protože je schopen pracovat jen podle standardních vzorů, ale posílí jeho propojení s živými specialisty různých profesí.
Viz také:
Byla vytvořena první přesná mapa světa. Co se děje s ostatními?
K šifrování bylo použito infračervené záření z lidských rukou
Bakterie nalezené v Údolí smrti, které byly v evoluční stagnaci po miliony let