Piața globală de AI până în 2024 va prezenta o creștere anuală de 17,5% și va depăși 500 de miliarde de dolari în venituri, deoarece
Doctor diagnostic
Înlocuiți oamenii cu roboți în asistența medicalăeste dificil, dar diagnosticul poate totuși să transfere o parte din sarcinile sale la mașină. Atunci când face un diagnostic, medicul se bazează pe experiența și cunoștințele sale, dar există întotdeauna riscul ca acesta să treacă cu vederea ceva pur și simplu din cauza factorului uman. Este mai ușor pentru AI să manipuleze cantități mari de date și să lucreze cu detalii, ceea ce reduce procentul de erori în analiză.
De exemplu, un starter Zeba poate oferi asistență.Viziune medicală: un serviciu pentru radiologi și folosește AI pentru a studia imaginile cu raze X, a descrie și analiza anomalii. Serviciul are propria bază de date de câteva milioane de imagini, viteză mare de procesare și precizie. În primul rând, vă permite să reduceți sarcina asupra medicului și să accelerați procesul de analiză a imaginii.
Cu cât baza de date și exemplele sunt mai mariînvățat de mașină, cu atât sunt mai mici riscurile că va pierde un caz. Și, deși AI poate să nu fie complet precisă, este mai puțin probabil să se înșele decât oamenii. În acest caz, decizia finală va rămâne în continuare la medicul viu.
Șofer de cale ferată
Trenurile pe distanțe lungi fără șofer sunt puțin probabilva apărea în viitorul apropiat, dar AI începe deja să fie implementată în metrou. Spre deosebire de o persoană vie care conduce un transport feroviar, un computer este imun la erori asociate cu neglijența și oboseala. Acest lucru crește siguranța pasagerilor și a mărfurilor. AI controlează deja un tren în metroul din Dubai, iar pasagerii pot fi în „cabina șoferului” admirând vederea asupra orașului. În New Delhi, au implementat ideea pentru una dintre sucursale, metroul din Copenhaga funcționând de mult datorită unui sistem de control automatizat, iar la Praga intenționează să lanseze trenuri fără șofer în 2027.
De asemenea, în Rusia sunt dezvoltate sisteme inteligentemanagementul trenurilor: în special, Căile Ferate Ruse testează 10 locomotive cu AI, care sunt concepute pentru a reduce numărul de accidente de tren asociate factorului uman. Tehnologia se bazează pe rețelele neuronale și viziunea computerizată. În metroul din Moscova, trenurile fără șoferi erau așteptate în 2017 (rândunelele erau în curs de dezvoltare pentru MCC), dar acest lucru presupunea modificarea legislației. În 2020, au început să vorbească despre testarea elementelor de gestionare automată a trenurilor pe linia Nekrasovskaya, dar rezultatele sunt încă necunoscute.
Analist bancar
Cerințele cheie pentru un astfel de specialist sunt:cunoștințe profunde în domeniul economiei și finanțelor, competență în luarea diferitelor tipuri de decizii: de la participarea la proiecte de investiții bancare până la selecția de produse de creditare pentru persoane fizice. Lucrarea se desfășoară în principal conform unui șablon, astfel încât acesta poate fi de încredere computerului.
Majoritatea marilor bănci rusești dejao serie de sarcini sunt robotizate - la Gazprombank, AI se angajează în emiterea de carduri și împrumuturi cu amănuntul, la Rosbank, procesează documente pentru un dosar al clientului, iar la Home Credit Bank pregătește propuneri personale de produse. Dar cea mai activă utilizare a AI este la Sber: toate deciziile de creditare cu amănuntul sunt luate de un computer, 95% dintre acestea sunt generate automat, fără un specialist live.
Vânzătoare
Munca unui asistent de vânzări este destul de rutină:el oferă clienților informații despre produsele și serviciile companiei, ajută la alegerea și răspunde la întrebările emergente despre calitate, caracteristicile produsului și chiar mai subiective: „Este potrivit pentru mine sau nu?” Acțiuni similare sunt efectuate de algoritmi AI care iau în considerare nevoile individuale și oferă înlocuirea bunurilor care nu mai sunt în stoc.
Ideea a fost implementată de multe magazine de îmbrăcăminte șimărci de parfumerie și cosmetice. De exemplu, în rețeaua Sephora, Color IQ vă ajută să alegeți corectorul și fondul de ten, iar Lip IQ vă ajută să alegeți rujul. În 2015, Uniqlo avea rafturi UMood care arătau clienților câteva produse. Dintre acestea, trebuie să le alegeți pe cele care vă plac, astfel încât AI și neurotransmițătorii să determine ce să recomandați clientului. Chiar și contactul direct cu dispozitivul nu este necesar - este ghidat de starea de spirit a persoanei. La fel de interesantă este ideea implementată la magazinul Neiman Marcus: aplicația Snap. Găsi. Magazin. (de la pornirea Slyce), folosind o fotografie a unui articol încărcat de un client, caută produse similare sau aceleași din catalogul magazinului.
Dar AI poate alege nu numai haine, pantofi sauruj - în magazinul online Instamart (astăzi - „Sbermarket”), care livrează produse din hipermarketuri, consultanții au înlocuit și algoritmii mașinii. Acestea oferă înlocuiri pentru articolele lipsă, analizează preferințele clienților pentru chitanțele anterioare și ajută colectorul de comenzi să accelereze procesul de umplere a coșului.
Casier într-un magazin
Acțiunile casierului sunt aceleași - lovește cu pumnul în marfădin cosul de cumparaturi, anuleaza articolele nepotrivite, emite chitanta, accepta plata. Algoritmii AI pot face cu ușurință același lucru. În primul rând, faptul că o mașină poate înlocui o persoană în viață a fost demonstrat de casele de marcat cu autoservire care au apărut în Rusia în 2012 și în străinătate chiar și în anii 90. Dar astăzi povestea a mers mult mai departe și AI înlocuiește în întregime casieriile din magazinele fără agenți de vânzări.
Amazon a fost primul care a promovat ideea cu Amazon Go -algoritmii inteligenți văd ce a pus clientul în coș (și ce a returnat la raft), cu care a părăsit în cele din urmă magazinul și deduce suma cecului din contul Amazon sau de pe cardul bancar conectat. Nici nu trebuie să scanați la casă. Aceasta nu este doar economii la salarizare (salarizare), ci și o creștere a traficului în magazin - 90% dintre americani, cu o lungă așteptare pentru rândul lor, vor părăsi coșul și vor pleca. În Rusia, ideea a fost implementată de Sberbank împreună cu Azbuka Vkusa (deși acest lucru nu este un magazin cu drepturi depline până acum, ci doar un departament), precum și X5-Group.
Antrenor
Într-o pandemie, industria fitnessului a văzut în cele din urmăcererea de tehnologii online și s-a asigurat că este posibilă desfășurarea orelor de la distanță: cu setarea corectă a echipamentului, antrenorul poate lucra de la distanță, controlând acțiunile secțiilor. În același timp, s-a dovedit că un computer este capabil să înlocuiască un instructor live în multe probleme: explicarea tehnicii exercițiilor, monitorizarea implementării lor și corectitudinea acțiunilor, oferirea de recomandări privind ritmul, amintirea lor de respirație și numărarea numărul abordărilor. Acest lucru se realizează prin utilizarea tehnologiei de viziune computerizată, care colectează informații de pe cameră și le transferă în mașină pentru analiză.
Ideea a fost deja implementată de mai multe startup-uri – înÎn special, Aaptiv: compania a lansat o aplicație pentru smartphone cu un antrenor „inteligent”, care creează antrenamente personalizate și oferă recomandări de stil de viață. Cu cât o persoană folosește mai des serviciul, cu atât activitățile sale devin mai individuale. Și Zenia Yoga a creat prima aplicație de yoga cu un asistent virtual AI. Monitorizează funcția corpului prin analiza mișcării a 16 articulații, ajutând antrenorul să identifice greșelile în timpul lecțiilor online sau acționând ca antrenor în timpul auto-studiului.
Recrutor
Specialistul în resurse umane caută și selecteazăangajați potriviți pentru funcții vacante (de fapt sortează conform criteriilor specificate). Și în cazul în care oferta depășește cererea, recrutorul poate fi ghidat de aprecieri sau antipatii personale în procesul de selecție, iar factorul uman începe să influențeze calitatea selecției. O mașină capabilă să efectueze aceleași operații ca HR este lipsită de aspectul emoțional, ceea ce înseamnă că este imparțială și evaluează candidații mai obiectiv.
Testele stiloului în această direcție au fost efectuate de mult timp:În 2016, FirstJob a dezvoltat botul Miyu, care a oferit locuri de muncă potrivite persoanelor aflate în căutarea unui loc de muncă, a conectat potențiali muncitori și angajatori. Și HeadHunter a decis să-și mute motorul de căutare în învățarea automată pentru a face serviciul de recomandare al computerului mai precis. Dar toată lumea este depășită de rețeaua neuronală Facebook, care este capabilă să analizeze profilurile specialiștilor înregistrați pe rețeaua socială, să compare candidații și să filtreze opțiunile nepotrivite. Este posibil ca ulterior să ofere potențialilor angajați companiilor.
Tehnologiile se dezvoltă și în Rusia:recrutorul robot Vera (un startup Stafory) a învățat cum să selecteze un CV și să cheme angajații pentru un interviu inițial. În nouă ore, poate elabora 1,5 mii de candidați (într-un interviu). Și la Alfa-Bank, unele dintre funcțiile unui specialist în resurse umane au fost înlocuite cu un computer: acum AI răspunde angajaților deja stabiliți la întrebări standard - de la „cum să comandați un permis” la „ce să faceți cu documentele. " Pentru aceasta, platforma AutoFAQ a fost dezvoltată pe baza unei rețele neuronale instruite. Compania intenționează să automatizeze 30% din solicitările angajaților pentru a descărca specialiști în resurse umane.
Operator centru de apel
Această persoană primește apeluri de la clienți,vorbește despre produsul companiei, oferă asistență tehnică sau sfaturi. În funcție de dimensiunea organizației, centrul de apeluri poate avea 200 de operatori sau mai mult de 2.000 (acesta este numărul Tele2). Dar nici această stare nu este întotdeauna suficientă. Cercetările Oracle arată că unul din doi clienți astăzi se așteaptă ca compania să fie disponibilă non-stop. Este mai costisitor pentru o organizație mare să ofere acest lucru cu ajutorul unui personal de angajați vii decât cu ajutorul AI. Prin urmare, soluția este roboții care răspund apelului și ajută la rezolvarea problemelor cel puțin tipice - de exemplu, aflați starea unei comenzi. În cazuri dificile, ei redirecționează deja apelul către un operator live. Dar ideea este încă în stadiul de dezvoltare: în băncile rusești, roboții încearcă să colecteze datorii în loc de colectoare vii (nu se știe nimic despre rezultatele experimentului), iar în alte industrii, doar 10% dintre operatori sunt înlocuiți cu AI . Deși mai mult de jumătate dintre specialiștii din call center cred că algoritmii mașinii vor putea să-i înlocuiască cel puțin parțial.
Chatbots îndeplinesc funcții similare, înlocuindpersoană live în asistență pentru chat. În Rusia, acestea câștigă avânt: în 2017, doar 16% dintre companii le-au implementat, după cum arată studiul Sherlock.im, iar în 2019 erau deja în 60% (studiu Accenture). S-a presupus că, în 2020, chat-urile vor fi deja utilizate în 80% dintre companii. Nu se știe cât de mult s-au împlinit previziunile, dar la sfârșitul anului, experții și jucătorii de pe piață au indicat că cererea pentru astfel de soluții AI (asistenți clasici și vocali) a crescut într-adevăr în pandemie și, pe lângă tradiționala au fost implicate sectorul bancar și comerțul cu amănuntul, instituțiile de învățământ, medicale, comerțul electronic.
Muzician și DJ
Este greu de imaginat că o mașină ar putea funcționaprovocări creative, totuși, acest viitor poate să nu fie departe. Cel puțin în industria muzicală, algoritmii inteligenți încep deja să concureze sau să vină în ajutorul profesioniștilor vii. În 2017, Yandex a creat o rețea neuronală capabilă să compună muzică (și ulterior să scrie o piesă, dar împreună cu o persoană). Pentru a face acest lucru, algoritmii au trebuit să analizeze cantități uriașe de date (aproximativ 600 de ore de muzică), să identifice tipare și reguli în operele muzicale ale compozitorilor celebri și să înțeleagă ce afectează percepția pozitivă a unei persoane asupra unei melodii.
Unele startup-uri încearcă deja să se dezvoltesoluții în această direcție: de exemplu, chinezul Jukedeck creează melodii generate de AI. În iulie 2019, Jukedeck a cumpărat ByteDance - cu o mare probabilitate pentru dezvoltarea TikTok. Idei similare sunt promovate de Amper Music, care a fost achiziționată de gigantul asiatic Tencent. Și compania Mubert a colectat o bază de date extinsă de probe și sunete și a învățat AI să colecteze compoziții muzicale unice de la acestea.
Aparatul nu a făcut încă toată munca pentru compozitori.va face, dar este deja capabil să creeze melodii de fundal pentru spații publice, videoclipuri și alte lucruri în care, din cauza dreptului de autor, nu le puteți folosi doar pe cele existente - trebuie să plătiți eticheta. În plus, rețelele neuronale pot genera muzică pentru jocuri, așa cum fac startup-ul Melodrive și grupul 65daysofstatic (care a scris coloana sonoră pentru jocul No Man's Sky).
Programator
În cea mai digitală dintre industrii, adoptarea AI caUn asistent al unei persoane este așteptat în multe specialități, dar în primul rând acest lucru va fi relevant pentru programatori. Ei dezvoltă algoritmi și scriu cod de program pentru a implementa o sarcină specifică: acțiuni tipice, dar care necesită procesarea unor cantități mari de date. Iar volumul de cod al programului poate fi enorm. Aceste sarcini pot fi facilitate de AI, care va fi implicată în etapa de analiză și testare a codului pentru a găsi erori și opțiuni pentru remedierea acestora.
În viitor, acest lucru va accelera procesele de dezvoltare.Este posibil ca computerul să își asume în cele din urmă sarcina de a scrie cod dacă acumulează suficiente exemple potrivite „în memorie”. Potrivit experților, programatorii cu calificare scăzută pot dispărea - responsabilitățile lor vor fi preluate de AI.
Sofer de taxi
Se promovează ideea mașinilor automatelung. Tesla cu „umplutura” sa inteligentă dă speranță că va veni era șoferilor de taxi robotici, dar până acum lumea se îndreaptă spre ea foarte încet. În 2015, în Japonia, Robot Taxi Inc, împreună cu conducerea Prefecturii Kanagawa, au anunțat un proiect pilot pentru roboți de taxi (vehicule automate) pe străzile orașului - anterior au fost efectuate experimente pe autostrăzi. În 2016, Uber urma să lanseze un proiect similar, dar totuși cu o persoană vie (inginer) la volan - acest lucru este cerut de legislația SUA. În 2018, Yandex a prezentat și un vehicul fără pilot (experimentul va dura până în 2022). Dar până acum, ideea nu a fost folosită pe scară largă nicăieri. Sarcină prea dificilă și comportament AI prea imprevizibil în situații dificile pe drum pentru a-i oferi controlul unei mașini cu oameni vii înăuntru. Până acum, nu se poate lipsi de un inginer care va lua volanul într-un moment critic. Nu se pune problema dispariției totale a șoferilor de taxi acum.
Mașina nu va înlocui complet oamenii, deoarece este capabilă doar să lucreze după modele standard, dar legătura sa cu specialiștii în viață din diverse profesii se va consolida.
Vezi și:
A fost creată prima hartă exactă a lumii. Ce este în neregulă cu toți ceilalți?
Radiația infraroșie de la mâinile omului a fost utilizată pentru criptare
Bacteriile găsite în Valea Mortii care au fost în stagnare evolutivă de milioane de ani