A gép jobb: 11 szakma, amelyekben az AI már jobban működik, mint az emberek

A globális mesterséges intelligencia piac 2024-ig 17,5%-os éves növekedést mutat, bevétele pedig meghaladja az 500 milliárd dollárt.

mondja az IDC (International Data Corporation).Ez nagyrészt szoftverplatformokon keresztül fog megtörténni, többek között olyan megoldásokon keresztül, amelyek célja, hogy megszabadítsák az embereket az azonos típusú munkától, és összetett feladatokat vállaljanak el nagy adathalmazok elemzésével.

Orvos diagnosztikus

Cserélje le az embereket robotokra az egészségügybennehéz, de a diagnosztikus feladatai egy részét mégis át tudja vinni a gépre. A diagnózis felállításakor az orvos tapasztalataira és tudására támaszkodik, de mindig fennáll annak a kockázata, hogy egyszerűen az emberi tényező miatt hiányzik valami a figyelemből. Az AI-nek könnyebb kezelni nagy mennyiségű adatot és dolgozni a részletekkel, ami csökkenti az elemzés hibáinak százalékos arányát.

Például egy induló Zeba segítséget nyújthat.Orvosi látás: szolgáltatás radiológusok számára, és az AI segítségével röntgenképeket tanulmányoz, leírja és elemzi a rendellenességeket. A szolgáltatás saját, több millió képből álló adatbázissal rendelkezik, nagy feldolgozási sebességgel és pontossággal. Először is lehetővé teszi az orvos terhének csökkentését és a képelemzés folyamatának felgyorsítását.

Minél nagyobb az adatbázis és erre példáka gép megtanulta, annál kisebb a kockázata annak, hogy elmulaszt egy esetet. És bár az AI nem biztos, hogy teljesen pontos, kevésbé valószínű, hogy téved, mint az emberek. Ebben az esetben a végső döntés továbbra is az élő orvosnál marad.

Vasúti vezető

Vezető nélküli távolsági vonatok nem valószínűeka közeljövőben megjelenik, de az AI-t már kezdik megvalósítani a metróban. Ellentétben egy élő emberrel, aki a vasúti közlekedést vezeti, a számítógép immunis a gondatlansággal és fáradtsággal járó hibákkal szemben. Ez növeli az utasok és az áruk biztonságát. Az AI már a dubaji metróban irányítja a vonatot, és az utasok a „vezetőfülkében” is gyönyörködhetnek a város látványában. Újdelhiben valósították meg az egyik ág ötletét, a koppenhágai metró egy automatizált irányítási rendszer miatt már régóta működik, Prágában pedig 2027-ben sofőr nélküli vonatokat kívánnak elindítani.

Intelligens rendszereket fejlesztenek Oroszországban isvonatmenedzsment: az Orosz Vasút különösen 10 mozdonyt tesztel AI-vel, amelyek célja az emberi tényezővel járó vonatbalesetek számának csökkentése. A technológia neurális hálózatokon és számítógépes látásmódon alapszik. A moszkvai metróban még 2017-ben várták a mozdonyvezető nélküli vonatokat (a fecskéket az MCC számára fejlesztették ki), de ehhez jogszabályt kellett módosítani. 2020-ban elkezdtek beszélni az automatikus vonatkezelés elemeinek teszteléséről a Nekrasovskaya vonalon, de az eredmények még mindig nem ismertek.

Banki elemző

Az ilyen szakemberrel szemben támasztott legfontosabb követelmények a következők:mély ismeretek a közgazdasági és pénzügyi területen, kompetencia különböző típusú döntések meghozatalában: a banki befektetési projektekben való részvételtől a magánszemélyek hiteltermékek kiválasztásáig. A munka főként sablon alapján történik, így a számítógépre is rá lehet bízni.

A legtöbb nagy orosz bank márszámos feladatot robotizálnak - a Gazprombanknál az AI kártyakibocsátással és lakossági hitelezéssel foglalkozik, a Rosbanknál dokumentumokat dolgoz fel egy ügyféldossziéhoz, a Home Credit Bank pedig személyes termékjavaslatokat készít. De a mesterséges intelligencia legaktívabb használata a Sber részéről: az összes lakossági hitel-döntést egy számítógép hozza meg, 95% -ukat automatikusan generálják, élő szakember nélkül.

Elárusítónő

Az értékesítési asszisztens munkája meglehetősen rutinos:információkat nyújt az ügyfeleknek a vállalat termékeivel és szolgáltatásaival kapcsolatban, segít a termék minőségével, jellemzőivel kapcsolatos, és még szubjektívebb kérdések megválasztásában és megválaszolásában: "Alkalmas-e nekem vagy sem?" Hasonló műveleteket olyan AI algoritmusok hajtanak végre, amelyek figyelembe veszik az egyéni igényeket és felajánlják a raktáron lévő áruk pótlását.

Az ötletet számos ruhaüzlet ésparfüméria és kozmetikai márkák. Például a Sephora hálózaton a Color IQ segít a korrektor és az alapozó kiválasztásában, a Lip IQ pedig a rúzs kiválasztásában. Még 2015-ben az Uniqlo UMood állványokkal rendelkezett, amelyek néhány terméket bemutattak a vásárlónak. Közülük ki kell választania azokat, amelyek tetszenek, hogy az AI és a neurotranszmitterek meghatározzák, mit ajánlanak az ügyfélnek. Még a készülékkel való közvetlen kapcsolat sem szükséges - ezt az illető hangulata vezérli. Ugyanilyen érdekes a Neiman Marcus áruházban megvalósított ötlet: a Snap alkalmazás. Megtalálja. Üzlet. (a Slyce startupból) az ügyfél által feltöltött tárgy fényképe alapján hasonló vagy ugyanazon termékeket keres az áruház katalógusában.

De az AI nemcsak ruhákat, cipőket vagyrúzs - az Instamart (ma - "Sbermarket") online áruházban, amely hipermarketekből szállít termékeket, a tanácsadók a gépi algoritmusokat is kicserélték. Felajánlják a hiányzó cikkek pótlását, elemzik a vevők preferenciáit a korábbi nyugtákhoz, és segítik a megrendelőt a kosár feltöltésének felgyorsításában.

Pénztáros egy boltban

A pénztáros tettei ugyanazok – ököllel üti az áruta kosárból, a nem megfelelő termékeket törli, nyugtát állít ki, fizetést elfogad. Az AI-algoritmusok könnyen megtehetik ugyanezt. Először is, hogy egy gép képes helyettesíteni egy élő embert, azt az önkiszolgáló pénztárgépek bizonyították, amelyek 2012-ben jelentek meg Oroszországban, külföldön pedig még a 90-es években. De mára a történet sokkal tovább ment, és a mesterséges intelligencia teljesen leváltja a pénztárosokat az eladók nélküli üzletekben.

Az Amazon elsőként hirdette az ötletet az Amazon Go-val -intelligens algoritmusok látják, hogy az ügyfél mit tett a kosárba (és mit adott vissza a polcra), amellyel végül elhagyta az üzletet, és levonja a csekk összegét az Amazon-számláról vagy a kapcsolódó bankkártyáról. Még a pénztárnál sem kell beolvasnia. Ez nemcsak a bérszámfejtés (bérszámfejtés), hanem az üzlet forgalmának növekedése is - az amerikaiak 90% -a, hosszú várakozással a sorára, elhagyja a kosarat és távozik. Oroszországban az ötletet a Sberbank valósította meg az Azbuka Vkusával (bár ez egyelőre nem teljes értékű üzlet, hanem csak osztály), valamint az X5-Grouptal.

Edző

Egy pandémiában a fitneszipar végre láttaaz online technológiák iránti kereslet és megbizonyosodott arról, hogy lehetőség van az órák távvezérlésére: a felszerelés helyes beállításával az edző távolról is dolgozhat, irányítva az osztályok tevékenységét. Ugyanakkor kiderült, hogy a számítógép számos kérdésben képes az élő oktató helyettesítésére: elmagyarázza a gyakorlatok technikáját, figyelemmel kíséri azok végrehajtását és a cselekvések helyességét, ajánlásokat ad a ritmusról, emlékezteti őket a légzésre és számol. a megközelítések száma. Ezt a számítógépes látástechnika alkalmazásával érik el, amely információkat gyűjt a kamerából, és elemzés céljából továbbítja a géphez.

Az ötletet már több startup is megvalósította – inKülönösen az Aaptiv: a cég kiadott egy okostelefonos alkalmazást „okos” trénerrel, amely személyre szabott edzéseket készít, és életmódjavaslatokat ad. Minél gyakrabban veszi igénybe valaki a szolgáltatást, annál egyénibbé válik a tevékenysége. A Zenia Yoga pedig létrehozta az első jógaalkalmazást egy virtuális AI-asszisztenssel. 16 ízület mozgáselemzésével figyeli a test működését, segít az edzőnek észrevenni a hibákat az online órák során, vagy edzőként tevékenykedik az önálló tanulás során.

Toborzó

A HR-szakember keres és kiválasztalkalmas alkalmazottak az üres állásokra (valójában meghatározott kritériumok szerint válogatnak). Abban az esetben, ha a kínálat meghaladja a keresletet, a toborzót személyes kedvelések vagy nemtetszések vezérelhetik a kiválasztási folyamat során, és az emberi tényező kezd befolyásolni a kiválasztás minőségét. A HR-vel azonos műveletek végrehajtására képes gép mentes az érzelmi szempontoktól, ami azt jelenti, hogy pártatlan és objektívebben értékeli a jelölteket.

Az ilyen irányú tollvizsgálatokat hosszú ideig végezték:2016-ban az FirstJob kifejlesztette a Miyu botot, amely megfelelő álláshelyeket kínált a helyszínen munkát keresőknek, összekapcsolta a potenciális munkavállalókat és a munkaadókat. A HeadHunter pedig úgy döntött, hogy keresőmotorját gépi tanulásra helyezi át, hogy a számítógépes ajánlási szolgáltatás pontosabb legyen. De mindenkit utolér a Facebook ideghálózat, amely képes elemezni a közösségi hálózaton regisztrált szakemberek profilját, összehasonlítani a jelölteket és kiszűrni a nem megfelelő lehetőségeket. Lehetséges, hogy később felajánlja a potenciális alkalmazottakat a vállalatoknak.

A technológiák Oroszországban is fejlődnek:a robot-toborzó, Vera (egy induló Stafory) megtanulta, hogyan kell kiválasztani az önéletrajzot és felhívni az alkalmazottakat egy első interjúra. Kilenc óra alatt 1,5 ezer jelöltnél dolgozhat (egy interjúban). Az Alfa-Banknál pedig a HR szakember néhány funkcióját számítógéppel helyettesítették: most az AI válaszol a már kialakult munkatársakra a szokásos kérdésekre - a "hogyan kell bérletet rendelni" -től a dokumentumokkal való foglalkozásig. . " Ehhez az AutoFAQ platformot egy képzett ideghálózat alapján fejlesztették ki. A vállalat automatizálni kívánja az alkalmazottak kérelmeinek 30% -át a HR-szakemberek kirakása érdekében.

Call center operátor

Ez a személy hívásokat fogad az ügyfelektől,beszél a vállalat termékéről, technikai támogatást vagy tanácsot nyújt. A szervezet méretétől függően a telefonközpont 200 üzemeltetővel vagy több mint 2000 operátorral rendelkezhet (ez a Tele2 száma). De még ez az állapot sem mindig elég. Az Oracle kutatásai azt mutatják, hogy ma minden második ügyfél arra számít, hogy a vállalat a nap 24 órájában elérhető lesz. Egy nagy szervezet számára költségesebb ezt az élő alkalmazottak személyzetének segítségével biztosítani, mint az AI segítségével. Ezért a megoldás olyan robotok, amelyek fogadják a hívást, és segítenek megoldani legalább a tipikus problémákat - például megtudják a megrendelés állapotát. Nehéz esetekben már átirányítják a hívást egy élő szolgáltatóhoz. De az ötlet még mindig fejlesztési szakaszban van: a robotok élő gyűjtők helyett orosz bankokban próbálnak behajtani adósságokat (a kísérlet eredményeiről nem tudni semmit), más iparágakban pedig az üzemeltetők csupán 10% -át váltja fel AI. Bár a call center szakemberek több mint fele úgy gondolja, hogy a gépi algoritmusok képesek lesznek legalább részben helyettesíteni őket.

A chatbotok hasonló funkciókat látnak el, helyettesítveélő személy a chat támogatásban. Oroszországban egyre nagyobb lendületet kapnak: 2017-ben a vállalatok csak 16% -a hajtotta végre őket, amint azt a Sherlock.im tanulmány is mutatja, 2019-ben pedig már 60% -ban szerepeltek (Accenture tanulmány). Feltételezték, hogy 2020-ban a chatbotokat már a vállalatok 80% -ában használják. Nem tudni, mennyire valósultak meg az előrejelzések, de az év végén szakértők és piaci szereplők jelezték, hogy az ilyen mesterséges intelligencia-megoldások (klasszikus és hangsegédek) iránti kereslet valóban megnőtt a pandémiában, és a hagyományos a bankszektor és a kiskereskedelem, az oktatási intézmények, az orvoslás, az e-kereskedelem, kormányzati szervek vettek részt.

Zenész és DJ

Nehéz elképzelni, hogy egy gép képes lenne teljesítenikreatív kihívások azonban nem biztos, hogy ez a jövő messze van. Legalábbis a zeneiparban az intelligens algoritmusok már kezdenek versenyezni vagy megmenteni az élő szakembereket. 2017-ben a Yandex létrehozott egy neurális hálózatot, amely képes zeneszerzésre (és később színdarab megírására, de egy emberrel együtt). Ehhez az algoritmusoknak hatalmas mennyiségű adatot (kb. 600 óra zene) kellett elemezniük, azonosítaniuk kellett a híres zeneszerzők zeneműveinek mintáit és szabályait, és meg kellett érteniük, hogy mi befolyásolja az ember pozitív dallam-felfogását.

Néhány startup már próbál fejlődniilyen irányú megoldások: például a kínai Jukedeck mesterséges intelligencia által generált dallamokat hoz létre. 2019 júliusában Jukedeck megvásárolta a ByteDance-t - nagy valószínűséggel a TikTok fejlesztésére. Hasonló ötleteket hirdet az Amper Music, amelyet az ázsiai óriás, a Tencent vásárolt meg. És a Mubert vállalat összegyűjtötte a minták és hangok kiterjedt adatbázisát, és megtanította az AI-t egyedi zenei kompozíciók összegyűjtésére tőlük.

A gép még nem végzett el minden munkát a zeneszerzőkért.megteszi, de már képes háttérsávok létrehozására nyilvános terekre, videókra és egyéb dolgokra, ahol a szerzői jogok miatt nem csak a meglévőket használhatja - fizetni kell a címkéért. Ezenkívül a neurális hálózatok zenét generálhatnak játékokhoz, ahogyan ezt az induló Melodrive és a 65daysofstatic csoport teszi (aki írta a No Man's Sky játék hangsávját).

Programozó

A legdigitálisabb iparágakban az AI mintSok szakterületen asszisztenst várnak egy személyhez, de ez elsősorban a programozók számára lesz releváns. Algoritmusokat fejlesztenek és programkódot írnak egy konkrét feladat végrehajtásához: tipikus műveletek, de nagy mennyiségű adat feldolgozását igénylik. A programkód puszta mennyisége pedig óriási lehet. Ezeket a feladatokat megkönnyítheti az AI, amely a kód elemzésének és tesztelésének szakaszában vesz részt, hogy megtalálja a hibákat és a javítási lehetőségeket.

A jövőben ez felgyorsítja a fejlesztési folyamatokat.Lehetséges, hogy a számítógép végül a kódírást is vállalja, ha elegendő megfelelő példát felhalmoz "memóriában". Szakértők szerint az alacsony képzettségű programozók eltűnhetnek - felelősségüket az AI veszi át.

Taxisofőr

Az automatizált autók ötletét népszerűsítikhosszú. A Tesla okos "töltelékével" reményt ad arra, hogy eljön a robot taxisok korszaka, de eddig a világ nagyon lassan halad felé. 2015-ben Japánban a Robot Taxi Inc. a Kanagawa Prefecture vezetésével együtt robot-taxik (automatizált járművek) kísérleti projektjét jelentette be a város utcáin - korábban autópályákon végeztek kísérleteket. 2016-ban az Uber hasonló projektet indított, de még mindig élő személy (mérnök) vezetett - ezt az amerikai törvény előírja. 2018-ban a Yandex pilóta nélküli járművet is bemutatott (a kísérlet 2022-ig tart). De az ötletet eddig sehol sem használták széles körben. Túl nehéz feladat és túlságosan kiszámíthatatlan mesterséges intelligencia-viselkedés nehéz helyzetekben az úton, hogy irányítson egy autót, benne élő emberekkel. Eddig nem lehet nélkülözni egy mérnököt, aki a kritikus pillanatban fogja kormányozni. A taxisofőrök teljes eltűnéséről most szó sincs.

A gép nem fogja teljesen kiszorítani az embert, mert csak szabványos minták szerint képes dolgozni, de megerősödik a kapcsolata a különböző szakmák élő szakembereivel.

Lásd még:

Létrehozták az első pontos világtérképet. Mi a baj mindenki mással?

Az emberi kéz infravörös sugárzását használták a titkosításhoz

A Halálvölgyben talált baktériumok, amelyek évmilliók óta evolúciós stagnálásban vannak