Globaalit tekoälymarkkinat kasvavat vuoteen 2024 asti 17,5 % ja liikevaihto ylittää 500 miljardia dollaria.
Lääkäri diagnoosi
Korvaa ihmiset terveydenhuollon robotteillavaikea, mutta diagnoosi voi silti siirtää osan tehtävistään koneelle. Diagnoosia tehdessään lääkäri nojaa kokemukseensa ja tietoonsa, mutta on aina olemassa riski, että hän jättää jotakin huomiotta yksinkertaisesti inhimillisen tekijän vuoksi. Tekoälyn on helpompi käsitellä suuria tietomääriä ja työskennellä yksityiskohtien kanssa, mikä vähentää analyysivirheiden prosenttiosuutta.
Esimerkiksi start-up Zeba voi tarjota apua.Medical Vision: palvelu radiologeille ja käyttää tekoälyä röntgenkuvien tutkimiseen, poikkeavuuksien kuvaamiseen ja analysointiin. Palvelulla on oma tietokanta, jossa on useita miljoonia kuvia, korkea käsittelynopeus ja tarkkuus. Ensinnäkin sen avulla voit vähentää lääkärin taakkaa ja nopeuttaa kuvan analysointia.
Mitä suurempi tietokanta ja esimerkkejä siitäkone on oppinut, sitä pienemmät riskit, että se menettää tapauksen. Vaikka tekoäly ei ehkä ole täysin tarkka, se on todennäköisesti vähemmän väärä kuin ihmiset. Tässä tapauksessa lopullinen päätös jää elävän lääkärin tehtäväksi.
Rautatiekuljettaja
Pitkän matkan junat ilman kuljettajaa ovat epätodennäköisiäilmestyy lähitulevaisuudessa, mutta tekoälyä aletaan jo toteuttaa metrossa. Toisin kuin elävä henkilö, joka ajaa rautatieliikennettä, tietokone on immuuni huolimattomuuteen ja väsymykseen liittyville virheille. Tämä lisää matkustajien ja tavaroiden turvallisuutta. Tekoäly hallitsee jo junaa Dubain metrolla, ja matkustajat voivat olla "ohjaamossa" ihaillen kaupunkinäkymiä. New Delhissä he toteuttivat idean yhdestä haarasta, Kööpenhaminan metro on jo pitkään toiminut automatisoidun ohjausjärjestelmän ansiosta, ja Prahassa he aikovat käynnistää junat ilman kuljettajaa vuonna 2027.
Älykkäitä järjestelmiä kehitetään myös Venäjälläjunanhallinta: Venäjän rautatiet testaavat erityisesti 10 veturia tekoälyllä, jotka on suunniteltu vähentämään inhimilliseen tekijään liittyviä junaonnettomuuksia. Teknologia perustuu hermoverkkoihin ja tietokonenäköön. Moskovan metrossa junia ilman kuljettajia odotettiin jo vuonna 2017 (Nieleitä kehitettiin MCC: tä varten), mutta tämä vaati lainsäädännön muuttamista. Vuonna 2020 he alkoivat puhua automaattisen junanhallinnan testaamisesta Nekrasovskaja-radalla, mutta tuloksia ei vielä tunneta.
Pankki-analyytikko
Tärkeimmät vaatimukset tällaiselle asiantuntijalle ovat:syvällinen talous- ja rahoitusalan tuntemus, pätevyys erilaisten päätösten tekemiseen: osallistumisesta pankin sijoitusprojekteihin yksityishenkilöiden lainatuotteiden valintaan. Työt tehdään pääosin mallipohjan mukaan, joten sen voi luottaa tietokoneeseen.
Suurin osa venäläisistä pankeista jouseita tehtäviä on robotisoitu - Gazprombankissa tekoäly harjoittaa korttien myöntämistä ja vähittäislainoja, Rosbankissa se käsittelee asiakirja-aineistoa koskevia asiakirjoja ja Home Credit Bank valmistelee henkilökohtaisia ehdotuksia tuotteiksi. Tekoälyn aktiivisin käyttö on kuitenkin Sberissä: kaikki vähittäisluottopäätökset tekee tietokone, 95% niistä syntyy automaattisesti, ilman elävää asiantuntijaa.
Myymäläapulainen
Myyntiassistentin työ on melko rutiinia:hän tarjoaa asiakkaille tietoa yrityksen tuotteista ja palveluista, auttaa valinnassa ja vastaa esiin nouseviin kysymyksiin tuotteen laadusta, ominaisuuksista ja vielä subjektiivisemmin: "Sopiiko se minulle vai ei?" Vastaavat toiminnot suoritetaan tekoälyalgoritmeilla, jotka ottavat huomioon yksilölliset tarpeet ja tarjoavat varastossa olevien tuotteiden korvaamisen.
Idean toteuttivat monet vaatekaupat jahajuvesien ja kosmetiikan tuotemerkit. Esimerkiksi Sephora-verkossa Color IQ auttaa valitsemaan peitevoide ja meikkivoide, ja Lip IQ auttaa valitsemaan huulipunan. Vuonna 2015 Uniqlolla oli UMood-telineet, jotka esittivät muutamia tuotteita asiakkaalle. Näistä sinun on valittava haluamasi, jotta tekoäly ja välittäjäaineet päättävät, mitä asiakkaalle suositellaan. Edes suoraa yhteyttä laitteeseen ei tarvita - sitä ohjaa henkilön mieliala. Yhtä mielenkiintoinen on Neiman Marcus -tavaratalossa toteutettu idea: Snap-sovellus. Löytö. Myymälä. (käynnistyksen jälkeen Slyce) etsii asiakkaan lataaman tuotteen valokuvan perusteella samankaltaisia tai samoja tuotteita myymälän luettelosta.
Mutta tekoäly voi valita paitsi vaatteet, kengät taihuulipuna - verkkokaupassa Instamart (tänään - "Sbermarket"), joka toimittaa tuotteita hypermarketeista, konsultit ovat myös korvanneet konealgoritmit. Ne tarjoavat korvaavia tuotteita puuttuville tuotteille, analysoivat asiakkaiden mieltymykset aiemmista kuiteista ja auttavat tilausten kerääjää nopeuttamaan ostoskorin täyttämistä.
Kassa kaupassa
Kassan toimet ovat samat - hän lyö tavaraaostoskorista, peruuttaa sopimattomat tuotteet, antaa kuitin, hyväksyy maksun. Tekoälyalgoritmit voivat helposti tehdä saman asian. Ensinnäkin sen tosiasian, että kone voi korvata elävän ihmisen, osoittivat itsepalvelukassat, jotka ilmestyivät Venäjälle vuonna 2012 ja ulkomaille jopa 90-luvulla. Mutta tänään tarina on mennyt paljon pidemmälle, ja tekoäly korvaa kassat kokonaan myymälöissä, joissa ei ole myyjiä.
Amazon oli ensimmäinen, joka mainosti ajatusta Amazon Go: lla -älykkäät algoritmit näkevät, mitä asiakas laittaa koriin (ja mitä palasi hyllylle), jonka kanssa he lopulta lähtivät myymälästä, ja vähentävät sekin määrän Amazon-tililtä tai linkitetyltä pankkikortilta. Sinun ei tarvitse edes skannata kassalla. Tämä ei ole vain säästöjä palkanlaskennassa, vaan myös liikenteen kasvu myymälässä - 90% amerikkalaisista, jotka odottavat vuoroaan pitkään, jättävät korin ja lähtevät. Venäjällä Sberbank toteutti idean Azbuka Vkusan kanssa (vaikka tämä ei ole toistaiseksi täysimittainen myymälä, mutta vain osasto), samoin kuin X5-ryhmä.
Kouluttaja
Pandemiassa kuntoteollisuus näki vihdoinverkkoteknologian kysyntä ja varmistettiin, että oppituntia on mahdollista suorittaa etäyhteyden kautta: kun laitteet on asetettu oikein, valmentaja voi työskennellä etäyhteyden kautta valvomalla osastojen toimintaa. Samalla kävi ilmi, että tietokone pystyy korvaamaan elävän ohjaajan monissa asioissa: selittämään harjoitustekniikkaa, seuraamaan niiden toteutusta ja toimintojen oikeellisuutta, antamaan suosituksia tahdista, muistuttamaan heitä hengityksestä, laskemaan lähestymistapojen lukumäärä. Tämä saavutetaan käyttämällä tietokonenäkötekniikkaa, joka kerää tietoja kamerasta ja siirtää ne koneeseen analysointia varten.
Idea on jo toteutettu useiden startup-yritysten toimesta - inErityisesti Aaptiv: yritys on julkaissut älypuhelinsovelluksen, jossa on "älykäs" kouluttaja, joka luo yksilöllisiä harjoituksia ja antaa elämäntapasuosituksia. Mitä useammin henkilö käyttää palvelua, sitä yksilöllisemmäksi hänen toimintansa tulee. Ja Zenia Yoga on luonut ensimmäisen joogasovelluksen, jossa on virtuaalinen tekoälyavustaja. Se seuraa kehon toimintaa 16 nivelen liikeanalyysin avulla, auttaa valmentajaa havaitsemaan virheet verkkotuntien aikana tai toimimaan valmentajana itseopiskelun aikana.
Rekrytoija
Henkilöstöasiantuntija etsii ja valitseesopivat työntekijät avoimiin tehtäviin (lajittelee heidät itse määriteltyjen kriteerien mukaisesti) Ja jos tarjonta ylittää kysynnän, rekrytoija voi ohjata henkilökohtaisia tykkäyksiä tai tykkäyksiä valintaprosessissa, ja inhimillinen tekijä alkaa vaikuttaa valinnan laatuun. Koneella, joka pystyy suorittamaan samat toiminnot kuin HR, ei ole emotionaalista puolta, mikä tarkoittaa, että se on puolueeton ja arvioi ehdokkaita objektiivisemmin.
Kynätestejä tähän suuntaan on tehty pitkään:Vuonna 2016 FirstJob kehitti Miyu-botin, joka tarjosi sopivia avoimia työpaikkoja työnhakijoille, yhdistää potentiaalisia työntekijöitä ja työnantajia. Ja HeadHunter päätti siirtää hakukoneensa koneoppimiseen, jotta tietokoneiden suosituspalvelu olisi tarkempaa. Mutta kaikki on ohittanut hermoverkko Facebook, joka pystyy analysoimaan sosiaaliseen verkostoon rekisteröityneiden asiantuntijoiden profiileja, vertaamaan ehdokkaita ja suodattamaan sopimattomat vaihtoehdot. On mahdollista, että myöhemmin se tarjoaa potentiaalisia työntekijöitä yrityksille.
Teknologia kehittyy myös Venäjällä:Vera, robotti-rekrytoija (käynnistys nimeltä Stafory), oppi valitsemaan ansioluettelon ja kutsumaan työntekijöitä ensimmäiseen haastatteluun. Yhdeksässä tunnissa hän voi selvittää 1,5 tuhatta ehdokasta (haastattelussa). Ja Alfa-Bankissa osa henkilöstöasiantuntijoiden toiminnoista on korvattu tietokoneella: nyt tekoäly vastaa jo vakiintuneisiin työntekijöihin vakiokysymyksiin - "miten tilata passi" ja mitä tehdä asiakirjoilla " Tätä varten kehitettiin AutoFAQ-alusta koulutetun hermoverkon perusteella. Yritys aikoo automatisoida 30% työntekijöiden pyynnöistä HR-asiantuntijoiden purkamiseksi.
Puhelinkeskusoperaattori
Tämä henkilö vastaanottaa puheluita asiakkailta,puhuu yrityksen tuotteesta, tarjoaa teknistä tukea tai neuvoja. Organisaation koosta riippuen puhelukeskuksessa voi olla 200 operaattoria tai yli 2000 (tämä on Tele2-numero). Mutta edes tämä tila ei aina riitä. Oracle-tutkimus osoittaa, että joka toinen asiakas odottaa tänään yrityksen olevan käytettävissä ympäri vuorokauden. Suurelle organisaatiolle on kalliimpaa tarjota tämä elävien työntekijöiden henkilöstön avulla kuin tekoälyn avulla. Siksi ratkaisu on robotit, jotka vastaavat puheluun ja auttavat ratkaisemaan ainakin tyypilliset ongelmat - esimerkiksi selvittävät tilauksen tilan. Vaikeissa tapauksissa he ohjaavat puhelun jo live-operaattorille. Idea on kuitenkin vielä kehitysvaiheessa: Venäjän pankeissa robotit yrittävät kerätä velkoja elävien keräilijöiden sijaan (kokeilun tuloksista ei tiedetä mitään), ja muilla teollisuudenaloilla vain 10% operaattoreista on korvattu tekoälyllä . Vaikka yli puolet puhelinkeskuksen asiantuntijoista uskoo, että konealgoritmit pystyvät korvaamaan ne ainakin osittain.
Chatbotit suorittavat samanlaisia toimintoja korvaamallalive-henkilö chat-tuessa. Venäjällä ne ovat saamassa vauhtia: vuonna 2017 vain 16% yrityksistä toteutti ne, kuten Sherlock.im-tutkimus osoittaa, ja vuonna 2019 ne olivat jo 60% (Accenture-tutkimus). Oletettiin, että vuonna 2020 chatbotteja käytetään jo 80 prosentissa yrityksistä. Ennusteiden toteutumista ei tiedetä, mutta vuoden lopussa asiantuntijat ja markkinatoimijat ilmoittivat, että tällaisten tekoälyratkaisujen (klassisten ja ääniavustajien) kysyntä oli pandemiassa todella kasvanut ja perinteisten pankkisektori ja vähittäiskauppa, oppilaitokset, lääketiede, sähköinen kauppa olivat mukana.
Muusikko ja DJ
On vaikea kuvitella, että kone voisi toimialuovia haasteita, tämä tulevaisuus ei kuitenkaan välttämättä ole kaukana. Ainakin musiikkiteollisuudessa älykkäät algoritmit alkavat jo kilpailla elävien ammattilaisten kanssa tai tulevat pelastamaan niitä. Vuonna 2017 Yandex loi hermoverkon, joka pystyi säveltämään musiikkia (ja myöhemmin kirjoittamaan näytelmän, mutta yhdessä henkilön kanssa). Tätä varten algoritmien oli analysoitava valtava määrä tietoja (noin 600 tuntia musiikkia), tunnistettava tunnettujen säveltäjien musiikkiteosten mallit ja säännöt ja ymmärrettävä, mikä vaikuttaa ihmisen positiiviseen käsitykseen melodiasta.
Jotkut startupit yrittävät jo kehittyäratkaisuja tähän suuntaan: esimerkiksi kiinalainen Jukedeck luo tekoälyn tuottamia melodioita. Heinäkuussa 2019 Jukedeck osti ByteDancen - todennäköisesti TikTokin kehitykseen. Samanlaisia ideoita tukee Amper Music, jonka aasialainen jättiläinen Tencent hankki. Ja Mubert-yritys on kerännyt laajan tietokannan näytteistä ja äänistä ja opettanut tekoälyä keräämään niistä ainutlaatuisia sävellyksiä.
Kone ei ole vielä tehnyt kaikkea työtä säveltäjien puolesta.käy, mutta se pystyy jo nyt luomaan taustaraitoja julkisiin tiloihin, videoihin ja muihin asioihin, joissa ei tekijänoikeuksien vuoksi voi vain käyttää olemassa olevia - sinun on maksettava etiketti. Lisäksi hermoverkot voivat tuottaa musiikkia peleihin, kuten tekevät startup Melodrive ja ryhmä 65daysofstatic (joka kirjoitti ääniraidan pelille No Man's Sky).
Ohjelmoija
Kaikkein digitaalisimmilla toimialoilla tekoäly on otettu käyttöönIhmisen avustajaa odotetaan monilla erikoisaloilla, mutta ennen kaikkea tämä on merkityksellistä ohjelmoijille. He kehittävät algoritmeja ja kirjoittavat ohjelmakoodia tietyn tehtävän toteuttamiseksi: tyypillisiä toimia, jotka vaativat suurten tietomäärien käsittelyä. Ja pelkkä ohjelmakoodin määrä voi olla valtava. Näitä tehtäviä voi helpottaa tekoäly, joka on mukana koodin analysointi- ja testausvaiheessa löytääkseen virheitä ja vaihtoehtoja niiden korjaamiseksi.
Tulevaisuudessa tämä nopeuttaa kehitysprosesseja.On mahdollista, että tietokone ottaa lopulta koodin kirjoittamisen, jos se kerää tarpeeksi sopivia esimerkkejä "muistiin". Asiantuntijoiden mukaan heikosti koulutetut ohjelmoijat voivat kadota - tekoäly ottaa heidän vastuunsa.
Taksikuski
Automaattisten autojen ideaa edistetäänpitkä. Tesla älykkäällä "täytteellään" antaa toivoa robotti-taksinkuljettajien aikakauden tulemisesta, mutta toistaiseksi maailma etenee kohti sitä hyvin hitaasti. Vuonna 2015 Japanissa Robot Taxi Inc ilmoitti yhdessä Kanagawan prefektuurin johdon kanssa pilottihankkeesta taksiroboteille (automatisoidut ajoneuvot) kaupunkikaduilla - aiemmin kokeita tehtiin moottoriteillä. Vuonna 2016 Uber aikoi käynnistää samanlaisen projektin, mutta silti elävän henkilön (insinööri) ajaessa - tätä vaatii Yhdysvaltain laki. Vuonna 2018 Yandex esitteli myös miehittämättömän ajoneuvon (koe kestää vuoteen 2022). Mutta tähän asti ideaa ei ole käytetty laajalti missään. Liian vaikea tehtävä ja liian arvaamaton tekoälyn käyttäytyminen vaikeissa tilanteissa tiellä antamaan hänelle hallinnan autosta, jossa elävät ihmiset ovat sisällä. Toistaiseksi ei voi tehdä ilman insinööriä, joka ottaa ratin kriittisellä hetkellä. Taksinkuljettajien täydellisestä katoamisesta ei ole kysymystä nyt.
Kone ei syrjäytä ihmistä kokonaan, koska se pystyy toimimaan vain vakiomallien mukaan, mutta sen yhteys eri ammattien eläviin asiantuntijoihin vahvistuu.
Katso myös:
Ensimmäinen tarkka maailmankartta luotiin. Mitä vikaa kaikilla muilla on?
Salaukseen käytettiin ihmisen käsien infrapunasäteilyä
Kuolemanlaaksosta löydetyt bakteerit, jotka ovat olleet evoluutiopysähdyksissä miljoonien vuosien ajan