Globalno tržište umjetne inteligencije do 2024. pokazat će godišnji rast od 17,5% i premašiti 500 milijardi dolara prihoda, kao
Liječnik dijagnostičar
Zamijenite ljude robotima u zdravstvuteško, ali dijagnostičar i dalje može prenijeti dio svojih zadataka na stroj. Pri postavljanju dijagnoze liječnik se oslanja na svoje iskustvo i znanje, ali uvijek postoji rizik da će nešto previdjeti jednostavno zbog ljudskog faktora. AI je lakše manipulirati velikim količinama podataka i raditi s detaljima, što smanjuje postotak pogrešaka u analizi.
Na primjer, startup Zeba može pružiti pomoć.Medical Vision: usluga za radiologe i koristi AI za proučavanje rendgenskih slika, opisivanje i analizu abnormalnosti. Usluga ima vlastitu bazu podataka od nekoliko milijuna slika, visoku brzinu i točnost obrade. Prije svega, omogućuje vam smanjenje tereta na liječnika i ubrzavanje procesa analize slike.
Što je baza podataka veća i primjeri kojistroj naučio, što je manji rizik od propuštanja slučaja. I premda AI možda nije potpuno točan, manje je vjerojatno da će biti u krivu nego ljudi. U ovom će slučaju konačna odluka i dalje ostati na živom liječniku.
Željeznički strojovođa
Vlakovi na daljinu bez vozača malo su vjerojatnipojavit će se u bliskoj budućnosti, ali AI se već počinje primjenjivati u podzemnoj željeznici. Za razliku od žive osobe koja vozi željeznički prijevoz, računalo je imuno na pogreške povezane s nepažnjom i umorom. To povećava sigurnost putnika i sigurnost robe. AI već kontrolira vlak u metrou Dubai, a putnici mogu biti u "vozačkoj kabini" diveći se pogledu na grad. U New Delhiju su proveli ideju za jednu od podružnica, metro u Kopenhagenu već dugo radi zbog automatiziranog sustava upravljanja, a u Pragu namjeravaju lansirati vlakove bez strojovođa 2027. godine.
Pametni sustavi razvijaju se i u Rusijiupravljanje vlakovima: posebno, Ruske željeznice testiraju 10 lokomotiva s umjetnom inteligencijom, koje su dizajnirane da smanje broj nesreća u vlakovima povezanim s ljudskim faktorom. Tehnologija se temelji na neuronskim mrežama i računalnom vidu. U moskovskom metrou vlakovi bez vozača očekivali su se još 2017. godine (lastavice su se razvijale za MCC), ali to je zahtijevalo izmjenu zakona. Godine 2020. počeli su razgovarati o ispitivanju elemenata automatskog upravljanja vlakovima na pruzi Nekrasovskaya, ali rezultati su još uvijek nepoznati.
Bankarski analitičar
Ključni zahtjevi za takvog stručnjaka su:duboko poznavanje područja ekonomije i financija, kompetencija u donošenju različitih vrsta odluka: od sudjelovanja u investicijskim projektima banaka do odabira kreditnih proizvoda za pojedince. Rad se uglavnom izvodi prema predlošku, tako da se može povjeriti računalu.
Većina velikih ruskih banaka većbrojni su zadaci robotizirani - u Gazprombanci se AI bavi izdavanjem kartica i kreditiranjem stanovništva, u Rosbank obrađuje dokumente za dosje klijenta, a u Home Credit Bank priprema osobne prijedloge za proizvode. No, AI se najaktivnije koristi u tvrtki Sber: sve odluke o kreditu za maloprodaju donosi računalo, 95% njih generira se automatski, bez specijalista uživo.
Prodavač u trgovini
Posao prodajnog pomoćnika prilično je rutinski:pruža klijentima informacije o proizvodima i uslugama tvrtke, pomaže u odabiru i odgovara na nova pitanja o kvaliteti, karakteristikama proizvoda i još subjektivnije: "Je li to pogodno za mene ili ne?" Slične radnje izvode algoritmi AI koji uzimaju u obzir individualne potrebe i nude zamjenu robe koja nema na zalihi.
Ideju su provele mnoge prodavaonice odjeće iparfumerijske i kozmetičke marke. Primjerice, na mreži Sephora Color IQ pomaže vam odabrati korektor i podlogu, a Lip IQ odabire ruž. Još 2015. godine Uniqlo je imao UMood stalke koji su kupcu prikazivali nekoliko proizvoda. Od njih morate odabrati one koji vam se sviđaju kako bi AI i neurotransmiteri odredili što preporučiti klijentu. Nije potreban ni izravan kontakt s uređajem - on se vodi prema raspoloženju osobe. Jednako je zanimljiva ideja implementirana u robnoj kući Neiman Marcus: aplikacija Snap. Pronaći. Dućan. (iz startupa Slyce), na temelju fotografije predmeta koju je prenio klijent, traži slične ili iste proizvode u katalogu trgovine.
Ali AI može odabrati ne samo odjeću, obuću iliruž za usne - u internetskoj trgovini Instamart (danas - "Sbermarket"), koja isporučuje proizvode iz hipermarketa, savjetnici su također zamijenili algoritme strojeva. Nude zamjenu za nedostajuće predmete, analiziraju preferencije kupaca za prethodne račune i pomažu sakupljaču da ubrza postupak punjenja košarice.
Blagajna u trgovini
Radnje blagajnika su iste – buši robuiz košarice, poništava neprikladne artikle, izdaje račun, prihvaća plaćanje. AI algoritmi mogu lako učiniti istu stvar. Prvo, da stroj može zamijeniti živog čovjeka pokazale su samoposlužne blagajne koje su se pojavile u Rusiji 2012., au inozemstvu čak 90-ih. Ali danas je priča otišla mnogo dalje i AI u potpunosti zamjenjuje blagajnike u trgovinama bez prodavača.
Amazon je prvi promovirao ideju sa svojim Amazon Go -pametni algoritmi vide što je kupac stavio u košaricu (i što je vratio na policu), čime su na kraju napustili trgovinu, i oduzimaju iznos čeka s Amazonova računa ili povezane bankovne kartice. Na blagajni ne trebate niti skenirati. Ovo nije samo ušteda na platnom spisku (platnom spisku), već i povećanje prometa u trgovini - 90% Amerikanaca, s dugim čekanjem na svoj red, napustit će košaru i otići. U Rusiji je ideju implementirao Sberbank s Azbuka Vkusom (iako ovo zasad nije punopravna trgovina, već samo odjel), kao i X5-Group.
Trener
U pandemiji, fitness industrija je napokon vidjelapotražnja za internetskim tehnologijama i pobrinuo se da je moguće izvođenje nastave na daljinu: pravilnim postavljanjem opreme trener može raditi na daljinu, kontrolirajući postupke štićenika. Istodobno se ispostavilo da je računalo sposobno zamijeniti instruktora uživo u mnogim pitanjima: objašnjavajući tehniku vježbi, nadzirući njihovu provedbu i ispravnost radnji, dajući preporuke o tempu, podsjećajući ih na disanje, brojeći broj pristupa. To se postiže korištenjem tehnologije računalnog vida koja prikuplja podatke s fotoaparata i prenosi ih na stroj za analizu.
Ideju je već implementiralo nekoliko startupa - inKonkretno, Aaptiv: tvrtka je izdala aplikaciju za pametni telefon s "pametnim" trenerom koji kreira personalizirane treninge i daje preporuke za stil života. Što češće osoba koristi uslugu, njezine aktivnosti postaju individualnije. A Zenia Yoga stvorila je prvu aplikaciju za jogu s virtualnim AI asistentom. Prati tjelesnu funkciju kroz analizu pokreta 16 zglobova, pomažući treneru da uoči pogreške tijekom online lekcija ili djeluje kao trener tijekom samoučenja.
Regrut
HR stručnjak pretražuje i odabireprikladni zaposlenici za upražnjena radna mjesta (zapravo ih razvrstava prema navedenim kriterijima). A u slučaju kada ponuda premašuje potražnju, regrut se u postupku odabira može voditi osobnim pozitivnim ili negativnim ocjenama, a ljudski faktor počinje utjecati na kvalitetu odabira. Stroj sposoban za izvođenje istih operacija kao i HR lišen je emocionalnog aspekta, što znači da je nepristran i objektivnije ocjenjuje kandidate.
Ispitivanja olovkom u ovom smjeru provode se već duže vrijeme:2016. godine FirstJob je razvio Miyu bot koji je tražiteljima posla na tom mjestu ponudio odgovarajuća slobodna radna mjesta, povezao potencijalne radnike i poslodavce. I HeadHunter je odlučio svoju tražilicu premjestiti na strojno učenje kako bi usluga preporuka računala bila preciznija. No, sve sustiže neuronska mreža Facebook koja je u stanju analizirati profile stručnjaka registriranih na društvenoj mreži, uspoređivati kandidate i filtrirati neprimjerene mogućnosti. Moguće je da će kasnije potencijalnim zaposlenicima ponuditi tvrtke.
U Rusiji se također razvijaju tehnologije:Vera, regrut za robote (startup pod nazivom Stafory), naučila je kako odabrati životopis i pozvati zaposlenike na početni razgovor. U devet sati može odraditi 1,5 tisuće kandidata (u intervjuu). A u Alfa-Bank neke su funkcije HR stručnjaka zamijenile računalom: sada AI na već postavljena zaposlenika odgovara na standardna pitanja - od „kako naručiti propusnicu“ do „što učiniti s dokumentima ". U tu svrhu razvijena je platforma AutoFAQ temeljena na osposobljenoj neuronskoj mreži. Tvrtka namjerava automatizirati 30% zahtjeva zaposlenika kako bi istovarila HR stručnjake.
Operater call centra
Ova osoba prima pozive od klijenata,govori o proizvodu tvrtke, pruža tehničku podršku ili savjete. Ovisno o veličini organizacije, call centar može imati 200 operatera ili više od 2000 (ovo je broj Tele2). Ali ni ovo stanje nije uvijek dovoljno. Oracleova istraživanja pokazuju da danas svaki drugi kupac očekuje da će tvrtka biti dostupna 24 sata dnevno, 7 dana u tjednu. Velika organizacija skuplje je to pružiti uz pomoć osoblja živih zaposlenika nego uz pomoć AI. Stoga su rješenje roboti koji se odazivaju na poziv i pomažu u rješavanju barem tipičnih problema - na primjer, saznati status narudžbe. U teškim slučajevima već preusmjeravaju poziv operateru uživo. No ideja je još uvijek u fazi razvoja: roboti pokušavaju naplatiti dugove u ruskim bankama umjesto u živim kolekcionarima (o rezultatima eksperimenta se ništa ne zna), a u drugim industrijama samo 10% operatera zamjenjuje AI. Iako više od polovice stručnjaka pozivnog centra vjeruje da će ih algoritmi strojeva moći barem djelomično zamijeniti.
Chatbotovi izvršavaju slične funkcije, zamjenjujući ihživa osoba u chat podršci. U Rusiji oni uzimaju maha: 2017. ih je implementiralo samo 16% tvrtki, kao što pokazuje studija Sherlock.im, a 2019. već su bili u 60% (studija Accenture). Pretpostavljalo se da će se 2020. chatbotovi već koristiti u 80% tvrtki. Nije poznato koliko su se prognoze ostvarile, ali na kraju godine stručnjaci i tržišni igrači ukazali su da je potražnja za takvim AI rješenjima (klasični i glasovni asistenti) doista porasla u pandemiji, i pored tradicionalne bili su povezani bankarski sektor i maloprodaja, obrazovne institucije, medicina, e-trgovina, vladine agencije.
Glazbenik i DJ
Teško je zamisliti da bi stroj mogao raditikreativni izazovi, međutim, ova budućnost možda nije daleko. Barem u glazbenoj industriji, pametni algoritmi već se počinju natjecati ili priskočiti u pomoć živim profesionalcima. Yandex je 2017. stvorio neuronsku mrežu sposobnu za skladanje glazbe (i kasnije pisanje drame, ali zajedno s osobom). Da bi to učinili, algoritmi su morali analizirati ogromne količine podataka (oko 600 sati glazbe), prepoznati obrasce i pravila u glazbenim djelima poznatih skladatelja i razumjeti što utječe na pozitivnu percepciju melodije kod osobe.
Neki startupi već se pokušavaju razvitirješenja u ovom smjeru: na primjer, kineski Jukedeck stvara melodije generirane umjetnom inteligencijom. U srpnju 2019. Jukedeck je kupio ByteDance - s velikom vjerojatnošću za razvoj TikToka. Slične ideje promovira i Amper Music, koji je stekao azijski div Tencent. A tvrtka Mubert prikupila je opsežnu bazu podataka uzoraka i zvukova i naučila AI da od njih prikuplja jedinstvene glazbene skladbe.
Stroj još nije obavio sav posao za skladatelje.će učiniti, ali već je sposoban stvarati pozadinske pjesme za javne prostore, videozapise i druge stvari gdje, zbog autorskih prava, ne možete samo koristiti postojeće - morate platiti etiketu. Osim toga, neuronske mreže mogu generirati glazbu za igre, kao što to rade startup Melodrive i grupa 65daysofstatic (koja je napisala soundtrack za igru No Man's Sky).
Programer
U najdigitalnijim industrijama, usvajanje umjetne inteligencije kaoPomoćnik se od osobe očekuje u mnogim specijalnostima, ali prije svega to će biti relevantno za programere. Oni razvijaju algoritme i pišu programski kod za provedbu određenog zadatka: tipične akcije, ali zahtijevaju obradu velike količine podataka. A sama količina programskog koda može biti ogromna. Ove zadatke može olakšati umjetna inteligencija koja će biti uključena u fazi analize i testiranja koda kako bi se pronašle pogreške i opcije za njihovo ispravljanje.
U budućnosti će to ubrzati razvojne procese.Moguće je da će računalo na kraju preuzeti zadatak pisanja koda ako sakupi dovoljno prikladnih primjera "u memoriji". Prema stručnjacima, niskokvalificirani programeri mogu nestati - njihove će odgovornosti preuzeti AI.
Vozač taksija
Promovira se ideja automatiziranih automobiladugo. Tesla svojim pametnim "nadjevom" daje nadu da će doći doba robotiziranih taksista, ali zasad svijet prema njemu ide vrlo sporo. 2015. godine u Japanu je Robot Taxi Inc, zajedno s vodstvom prefekture Kanagawa, najavio pilot projekt robotiziranih taksija (automatiziranih vozila) na gradskim ulicama - prethodno su provedeni eksperimenti na autocestama. Uber je 2016. trebao pokrenuti sličan projekt, ali još uvijek s živom osobom (inženjerom) koja vozi - to zahtijeva američki zakon. Yandex je 2018. predstavio i vozilo bez posade (eksperiment će trajati do 2022.). No, do sada ta ideja nije bila nigdje široko korištena. Pretežak zadatak i previše nepredvidivo ponašanje AI u teškim situacijama na cesti da bi mu se omogućilo upravljanje automobilom u kojem su živi ljudi. Do sada se ne može bez inženjera koji će u kritičnom trenutku uzeti volan. O potpunom nestanku taksista sada nema govora.
Stroj neće u potpunosti istisnuti ljude, jer je sposoban raditi samo po standardnim obrascima, ali će ojačati njegova veza sa živućim stručnjacima raznih struka.
Pogledajte i:
Stvorena je prva točna karta svijeta. Što nije u redu sa svima ostalima?
Za šifriranje je korišteno infracrveno zračenje ljudskih ruku
Bakterije pronađene u Dolini smrti koje su milijunima godina u evolucijskoj stagnaciji