Il mercato globale dell’IA fino al 2024 mostrerà una crescita annua del 17,5% e supererà i 500 miliardi di dollari di fatturato.
Medico diagnostico
Sostituisci gli esseri umani con i robot nell'assistenza sanitariadifficile, ma il diagnostico può comunque trasferire parte dei suoi compiti alla macchina. Quando fa una diagnosi, il medico fa affidamento sulla sua esperienza e conoscenza, ma c'è sempre il rischio che perda qualcosa dall'attenzione semplicemente a causa del fattore umano. È più facile per l'IA manipolare grandi quantità di dati e lavorare con i dettagli, il che riduce la percentuale di errori nell'analisi.
Ad esempio, una startup Zeba può fornire assistenza.Medical Vision: un servizio per radiologi e utilizza l'intelligenza artificiale per studiare le immagini a raggi X, descrivere e analizzare le anomalie. Il servizio dispone di un proprio database di diversi milioni di immagini, alta velocità di elaborazione e precisione. Innanzitutto, consente di ridurre l'onere per il medico e accelerare il processo di analisi dell'immagine.
Più grande è il database e gli esempi cheapprese dalla macchina, minori sono i rischi di perdere un caso. E sebbene l'intelligenza artificiale possa non essere completamente accurata, è meno probabile che sia sbagliata rispetto agli umani. In questo caso, la decisione finale spetterà comunque al medico in vita.
Autista ferroviario
I treni a lunga percorrenza senza conducente sono improbabiliapparirà nel prossimo futuro, ma l'intelligenza artificiale sta già iniziando a essere implementata nella metropolitana. A differenza di una persona vivente che guida un trasporto ferroviario, un computer è immune agli errori associati a disattenzione e stanchezza. Ciò aumenta la sicurezza dei passeggeri e la sicurezza delle merci. L'intelligenza artificiale controlla già il treno nella metropolitana di Dubai ei passeggeri possono essere nella "cabina del conducente" ad ammirare il panorama della città. A Nuova Delhi, hanno implementato l'idea per una delle filiali, la metropolitana di Copenaghen funziona da tempo grazie a un sistema di controllo automatizzato, ea Praga intendono lanciare treni senza conducente nel 2027.
Anche in Russia vengono sviluppati sistemi intelligentigestione dei treni: in particolare, le Ferrovie Russe stanno testando 10 locomotive con IA, progettate per ridurre il numero di incidenti ferroviari associati al fattore umano. La tecnologia si basa su reti neurali e visione artificiale. Nella metropolitana di Mosca, i treni senza conducente erano previsti nel 2017 (le rondini erano in fase di sviluppo per l'MCC), ma ciò richiedeva una modifica della legislazione. Nel 2020, hanno iniziato a parlare di testare elementi della gestione automatica dei treni sulla linea Nekrasovskaya, ma i risultati sono ancora sconosciuti.
Analista bancario
I requisiti chiave per tale specialista sono:profonda conoscenza nel campo dell'economia e della finanza, competenza nel prendere diverse tipologie di decisioni: dalla partecipazione a progetti di investimento bancari alla selezione di prodotti di credito per privati. Il lavoro viene svolto principalmente secondo un modello, quindi può essere affidato al computer.
Già la maggior parte delle grandi banche russeuna serie di attività sono robotizzate: in Gazprombank, AI è impegnata nell'emissione di carte e nel prestito al dettaglio, in Rosbank, elabora i documenti per un dossier del cliente e in Home Credit Bank prepara proposte di prodotti personali. Ma l'uso più attivo dell'IA da parte di Sber: tutte le decisioni di credito al dettaglio vengono prese da un computer, il 95% di esse viene generato automaticamente, senza uno specialista dal vivo.
Commesso
Il lavoro di un addetto alle vendite è abbastanza di routine:fornisce ai clienti informazioni sui prodotti e servizi dell'azienda, aiuta nella scelta e risponde alle domande emergenti sulla qualità, le caratteristiche del prodotto e ancora più soggettive: "È adatto a me o no?" Azioni simili vengono eseguite da algoritmi di intelligenza artificiale che tengono conto delle esigenze individuali e offrono la sostituzione di merci esaurite.
L'idea è stata implementata da molti negozi di abbigliamento emarchi di profumeria e cosmetici. Ad esempio, sulla rete Sephora, Color IQ ti aiuta a scegliere correttore e fondotinta e Lip IQ ti aiuta a scegliere il rossetto. Nel 2015, Uniqlo aveva rack UMood che mostravano alcuni prodotti al cliente. Da loro devi scegliere quelli che ti piacciono in modo che l'IA ei neurotrasmettitori determinino cosa consigliare al cliente. Anche il contatto diretto con il dispositivo non è richiesto: è guidato dall'umore della persona. Altrettanto interessante è l'idea realizzata nel grande magazzino Neiman Marcus: l'app Snap. Trova. Negozio. (dalla startup Slyce), sulla base di una fotografia di un articolo caricato da un cliente, cerca prodotti simili o uguali nel catalogo del negozio.
Ma l'IA può scegliere non solo vestiti, scarpe orossetto - nel negozio online Instamart (oggi - "Sbermarket"), che consegna i prodotti degli ipermercati, i consulenti hanno anche sostituito gli algoritmi delle macchine. Offrono sostituzioni per gli articoli mancanti, analizzano le preferenze dei clienti per le ricevute precedenti e aiutano il raccoglitore degli ordini ad accelerare il processo di riempimento del carrello.
Cassiere in un negozio
Le azioni del cassiere sono le stesse: prende a pugni la mercedal carrello, annulla gli articoli non idonei, emette ricevuta, accetta il pagamento. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono facilmente fare la stessa cosa. In primo luogo, il fatto che una macchina possa sostituire una persona vivente è stato dimostrato dai registratori di cassa self-service apparsi in Russia nel 2012 e all'estero anche negli anni '90. Ma oggi la storia è andata ben oltre e l’intelligenza artificiale sta sostituendo completamente i cassieri nei negozi senza commessi.
Amazon è stata la prima a promuovere l'idea con il suo Amazon Go -algoritmi intelligenti vedono cosa ha messo il cliente nel carrello (e cosa è tornato sullo scaffale), con il quale alla fine ha lasciato il negozio, e detrae l'importo dell'assegno dal conto Amazon o dalla carta bancaria collegata. Non è nemmeno necessario eseguire la scansione al momento del pagamento. Questo non è solo un risparmio sul libro paga (busta paga), ma anche un aumento del traffico nel negozio: il 90% degli americani, con una lunga attesa per il proprio turno, lascerà il carrello e se ne andrà. In Russia, l'idea è stata implementata da Sberbank con Azbuka Vkusa (sebbene questo non sia un negozio a tutti gli effetti finora, ma solo un dipartimento), nonché X5-Group.
Trainer
In una pandemia, l'industria del fitness ha finalmente vistola richiesta di tecnologie online e ha fatto in modo che sia possibile condurre le lezioni a distanza: con la corretta impostazione dell'attrezzatura, l'allenatore può lavorare da remoto, controllando le azioni dei reparti. Allo stesso tempo, si è scoperto che un computer è in grado di sostituire un istruttore dal vivo in molte questioni: spiegare la tecnica degli esercizi, monitorare la loro attuazione e la correttezza delle azioni, dare consigli sul ritmo, ricordare loro di respirare e contare il numero di approcci. Ciò si ottiene mediante l'uso della tecnologia di visione artificiale, che raccoglie le informazioni dalla telecamera e le trasferisce alla macchina per l'analisi.
L'idea è già stata implementata da diverse startup - inIn particolare Aaptiv: l'azienda ha rilasciato un'applicazione per smartphone con un trainer “intelligente” che crea allenamenti personalizzati e dà consigli sullo stile di vita. Quanto più spesso una persona utilizza il servizio, tanto più individuali diventano le sue attività. E Zenia Yoga ha creato la prima app per lo yoga con un assistente virtuale AI. Monitora la funzione corporea attraverso l'analisi del movimento di 16 articolazioni, aiutando l'allenatore a individuare gli errori durante le lezioni online o fungendo da coach durante lo studio autonomo.
Reclutatore
Lo specialista delle risorse umane cerca e selezionadipendenti idonei per posizioni vacanti (ordina effettivamente secondo criteri specificati) E nel caso in cui l'offerta supera la domanda, il reclutatore può essere guidato da simpatie o antipatie personali nel processo di selezione e il fattore umano inizia a influenzare la qualità della selezione. Una macchina in grado di svolgere le stesse operazioni delle risorse umane è priva dell'aspetto emotivo, il che significa che è imparziale e valuta i candidati in modo più obiettivo.
I pen test in questa direzione sono stati eseguiti a lungo:Nel 2016, FirstJob ha sviluppato il bot Miyu, che offriva offerte di lavoro adeguate alle persone in cerca di lavoro sul sito, collegando potenziali lavoratori e datori di lavoro. E HeadHunter ha deciso di spostare il suo motore di ricerca sull'apprendimento automatico per rendere più accurato il servizio di consigli sui computer. Ma tutti vengono superati dalla rete neurale Facebook, che è in grado di analizzare i profili degli specialisti iscritti al social network, confrontare i candidati e filtrare le opzioni inappropriate. È possibile che in seguito offrirà potenziali dipendenti alle aziende.
Anche in Russia si stanno sviluppando tecnologie:Il reclutatore di robot Vera (una startup Stafory) ha imparato come selezionare un curriculum e chiamare i dipendenti per un colloquio iniziale. In nove ore può lavorare per 1,5mila candidati (in un colloquio). E in Alfa-Bank, alcune delle funzioni di uno specialista delle risorse umane sono state sostituite da un computer: ora l'IA risponde ai dipendenti già affermati a domande standard - da "come ordinare un pass" a "cosa fare con i documenti . " Per questo, la piattaforma AutoFAQ è stata sviluppata sulla base di una rete neurale addestrata. L'azienda intende automatizzare il 30% delle richieste dei dipendenti al fine di scaricare gli specialisti delle risorse umane.
Operatore di call center
Questa persona riceve chiamate dai clienti,parla del prodotto dell'azienda, fornisce supporto tecnico o consulenza. A seconda delle dimensioni dell'organizzazione, il call center può avere 200 operatori o più di 2.000 (questo è il numero di Tele2). Ma anche questo stato non è sempre sufficiente. Una ricerca Oracle mostra che oggi un cliente su due si aspetta che l'azienda sia disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7. È più costoso per una grande organizzazione fornire questo con l'aiuto di uno staff di dipendenti viventi che con l'aiuto dell'IA. Pertanto, la soluzione sono i robot che rispondono alla chiamata e aiutano a risolvere almeno i problemi tipici, ad esempio scoprire lo stato di un ordine. In casi difficili, reindirizzano già la chiamata a un operatore dal vivo. Ma l'idea è ancora in fase di sviluppo: i robot stanno cercando di riscuotere i debiti nelle banche russe invece di collezionisti vivi (non si sa nulla dei risultati dell'esperimento), e in altri settori, solo il 10% degli operatori viene sostituito dall'IA. Sebbene più della metà degli specialisti di call center credano che gli algoritmi delle macchine saranno in grado di sostituirli almeno parzialmente.
I chatbot svolgono funzioni simili, sostituendopersona dal vivo in supporto chat. In Russia stanno guadagnando slancio: nel 2017, solo il 16% delle aziende li ha implementati, come mostra lo studio Sherlock.im, e nel 2019 erano già nel 60% (studio Accenture). Si presumeva che nel 2020 i chatbot saranno già utilizzati nell'80% delle aziende. Non si sa quanto le previsioni si siano avverate, ma a fine anno esperti e operatori di mercato hanno indicato che la richiesta di tali soluzioni AI (classiche e assistenti vocali) era davvero cresciuta nella pandemia, e in aggiunta a quella tradizionale sono stati coinvolti settore bancario e vendita al dettaglio, istituti di istruzione, medicina, e-commerce, agenzie governative.
Musicista e DJ
È difficile immaginare che una macchina possa funzionaresfide creative, tuttavia, questo futuro potrebbe non essere lontano. Almeno nell'industria musicale, gli algoritmi intelligenti stanno già iniziando a competere o vengono in soccorso dei professionisti viventi. Nel 2017, Yandex ha creato una rete neurale in grado di comporre musica (e successivamente scrivere un'opera teatrale, ma insieme a una persona). Per fare ciò, gli algoritmi dovevano analizzare enormi quantità di dati (circa 600 ore di musica), identificare schemi e regole nelle opere musicali di famosi compositori e capire cosa influenza la percezione positiva di una melodia da parte di una persona.
Alcune startup stanno già cercando di svilupparsisoluzioni in questa direzione: ad esempio, il Jukedeck cinese crea melodie generate dall'AI. A luglio 2019, Jukedeck ha acquistato ByteDance, con un'alta probabilità di sviluppo di TikTok. Idee simili vengono promosse da Amper Music, che è stata acquisita dal gigante asiatico Tencent. E la società Mubert ha raccolto un ampio database di campioni e suoni e ha insegnato all'intelligenza artificiale a raccogliere da essi composizioni musicali uniche.
La macchina non ha ancora svolto tutto il lavoro per i compositori.andrà bene, ma è già in grado di creare tracce di sottofondo per spazi pubblici, video e altre cose per le quali, a causa del copyright, non puoi semplicemente utilizzare quelle esistenti: devi pagare l'etichetta. Inoltre, le reti neurali possono generare musica per i giochi, come fanno la startup Melodrive e il gruppo 65daysofstatic (che ha scritto la colonna sonora del gioco No Man's Sky).
Programmatore
Nel settore più digitale, l’adozione dell’intelligenza artificiale comeIn molte specialità è previsto un assistente umano, ma prima di tutto questo sarà rilevante per i programmatori. Sviluppano algoritmi e scrivono codice di programma per implementare un compito specifico: azioni tipiche, ma che richiedono l'elaborazione di grandi quantità di dati. E il volume del codice del programma può essere enorme. Questi compiti possono essere facilitati dall’intelligenza artificiale, che sarà coinvolta nella fase di analisi e test del codice per trovare errori e opzioni per risolverli.
In futuro, ciò accelererà i processi di sviluppo.È possibile che il computer alla fine si assuma il compito di scrivere codice, se accumula sufficienti esempi adatti "in memoria". Secondo gli esperti, i programmatori poco qualificati potrebbero scomparire: le loro responsabilità saranno assunte dall'IA.
Tassista
Viene promossa l'idea delle auto automatizzatelungo. Tesla con il suo intelligente "ripieno" fa sperare che l'era dei tassisti robotici arriverà, ma finora il mondo si sta muovendo verso di essa molto lentamente. Nel 2015, in Giappone, Robot Taxi Inc, insieme alla leadership della Prefettura di Kanagawa, ha annunciato un progetto pilota di taxi robotici (veicoli automatizzati) sulle strade cittadine - in precedenza erano stati effettuati esperimenti sulle autostrade. Nel 2016, Uber avrebbe lanciato un progetto simile, ma ancora con una persona vivente (ingegnere) alla guida: questo è richiesto dalla legge degli Stati Uniti. Nel 2018, Yandex ha anche presentato un veicolo senza pilota (l'esperimento durerà fino al 2022). Ma fino ad ora, l'idea non è stata ampiamente utilizzata da nessuna parte. Compito troppo difficile e comportamento dell'IA troppo imprevedibile in situazioni difficili sulla strada per dargli il controllo di un'auto con dentro persone vive. Finora non si può fare a meno di un ingegnere che prenderà il volante in un momento critico. Ora non si tratta più della completa scomparsa dei tassisti.
La macchina non sostituirà completamente l'uomo, perché è in grado di funzionare solo secondo schemi standard, ma si rafforzerà la sua connessione con specialisti viventi in varie professioni.
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