Globálny trh s umelou inteligenciou do roku 2024 vykáže ročný rast 17,5 % a tržby presiahnu 500 miliárd USD.
Lekár-diagnostik
V zdravotníctve nahraďte ľudí robotmiťažké, ale diagnostik môže stále preniesť časť svojich úloh na stroj. Pri stanovovaní diagnózy sa lekár spolieha na svoje skúsenosti a znalosti, vždy však existuje riziko, že niečo prehliadne len vďaka ľudskému faktoru. Pre AI je jednoduchšie manipulovať s veľkým objemom údajov a pracovať s detailmi, čo znižuje percento chýb v analýze.
Pomoc môže poskytnúť napríklad startup Zeba.Medical Vision: služba pre rádiológov a využíva umelú inteligenciu na štúdium röntgenových snímok, na opis a analýzu abnormalít. Služba má vlastnú databázu niekoľkých miliónov obrázkov, vysokú rýchlosť a presnosť spracovania. V prvom rade vám umožňuje znížiť záťaž na lekára a urýchliť proces analýzy obrazu.
Čím väčšia je databáza a príklady, ktoréstroj sa naučí, tým menšie sú riziká, ktorým bude prípad chýbať. A hoci AI nemusí byť úplne presná, je menej pravdepodobné, že sa bude mýliť ako ľudia. V takom prípade konečné rozhodnutie zostane na žijúcom lekárovi.
Rušňovodič
Diaľkové vlaky bez rušňovodiča sú nepravdepodobnésa objaví v blízkej budúcnosti, ale AI sa už začína realizovať v metre. Na rozdiel od živého človeka, ktorý vedie železničné dopravné prostriedky, je počítač imúnny voči chybám spojeným s neopatrnosťou a únavou. Zvyšuje sa tým bezpečnosť cestujúcich a bezpečnosť tovaru. AI už riadi vlak v dubajskom metre a cestujúci môžu byť v „kabíne rušňovodiča“ a obdivovať výhľad na mesto. V Naí Dillí zrealizovali myšlienku jednej z pobočiek, kodanské metro už dlho funguje vďaka automatizovanému riadiacemu systému a v Prahe majú v úmysle v roku 2027 vypraviť vlaky bez rušňovodiča.
Inteligentné systémy sa vyvíjajú aj v Ruskuvedenie vlakov: Ruské železnice testujú najmä 10 rušňov s AI, ktoré sú určené na zníženie počtu nehôd vlakov spojených s ľudským faktorom. Táto technológia je založená na neurónových sieťach a počítačovom videní. V moskovskom metre sa vlaky bez rušňovodičov očakávali už v roku 2017 (vlaky sa vyvíjali pre MCC), vyžadovalo si to však novelizáciu právnych predpisov. V roku 2020 začali hovoriť o testovacích prvkoch automatického riadenia vlakov na trati Nekrasovskaya, výsledky však stále nie sú známe.
Bankový analytik
Kľúčové požiadavky na takého špecialistu sú:hlboké znalosti v oblasti ekonómie a financií, kompetencia pri prijímaní rôznych typov rozhodnutí: od účasti na investičných projektoch bánk až po výber úverových produktov pre fyzické osoby. Práca sa vykonáva hlavne podľa šablóny, takže sa dá dôverovať počítaču.
Väčšina veľkých ruských bánk už existujemnožstvo úloh je robotizovaných - v Gazprombank sa AI zaoberá vydávaním kariet a retailovým požičiavaním, v Rosbank spracúva dokumenty pre dokumentáciu klienta a v Home Credit Bank pripravuje osobné návrhy produktov. Najaktívnejšie využitie umelej inteligencie je však v spoločnosti Sber: všetky rozhodnutia o retailových úveroch robí počítač, 95% z nich sa generuje automaticky, bez živého špecialistu.
Predavač
Práca obchodného asistenta je dosť bežná:poskytuje klientom informácie o produktoch a službách spoločnosti, pomáha pri výbere a odpovedá na vznikajúce otázky týkajúce sa kvality, charakteristík produktu a ešte subjektívnejšie: „Je to pre mňa vhodné alebo nie?“ Podobné akcie sa vykonávajú pomocou algoritmov AI, ktoré zohľadňujú individuálne potreby a ponúkajú náhradu za tovar, ktorý nie je na sklade.
Túto myšlienku realizovali mnohé obchody s oblečením aparfumérie a kozmetické značky. Napríklad v sieti Sephora vám Color IQ pomôže s výberom korektora a podkladovej bázy a Lip IQ s výberom rúžu. V roku 2015 mala Uniqlo stojany UMood, ktoré zákazníkom ukazovali niekoľko produktov. Z nich si musíte zvoliť tie, ktoré sa vám páčia, aby AI a neurotransmitery určili, čo majú klientovi odporučiť. Vyžaduje sa dokonca ani priamy kontakt so zariadením - riadi sa náladou osoby. Rovnako zaujímavý je nápad implementovaný v obchodnom dome Neiman Marcus: aplikácia Snap. Nájsť. Nakupujte. (od startupu Slyce) na základe fotografie položky nahranej klientom vyhľadá podobné alebo rovnaké produkty v katalógu obchodu.
AI si ale môže zvoliť nielen oblečenie, obuv aleborúž - v internetovom obchode Instamart (dnes - „Sbermarket“), ktorý dodáva výrobky z hypermarketov, konzultanti nahradili aj strojové algoritmy. Ponúkajú náhrady za chýbajúce položky, analyzujú preferencie zákazníkov pre predchádzajúce potvrdenia a pomáhajú zberateľovi objednávok urýchliť proces plnenia košíka.
Pokladňa v obchode
Úkony pokladníka sú rovnaké - prerazí tovarz nákupného košíka, stornuje nevhodné položky, vystaví účtenku, prijme platbu. Algoritmy AI môžu ľahko robiť to isté. Po prvé, skutočnosť, že stroj môže nahradiť živého človeka, demonštrovali samoobslužné pokladne, ktoré sa objavili v Rusku v roku 2012 av zahraničí dokonca v 90-tych rokoch. Dnes však príbeh zašiel oveľa ďalej a AI úplne nahrádza pokladníkov v obchodoch bez predajcov.
Spoločnosť Amazon ako prvá propagovala túto myšlienku prostredníctvom svojho produktu Amazon Go -inteligentné algoritmy vidia, čo zákazník vložil do košíka (a čo vrátil na poličku), s ktorým nakoniec opustil obchod, a odpočítajú sumu šeku z účtu Amazon alebo z prepojenej bankovej karty. Pri pokladni nemusíte ani skenovať. Nejde len o úspory na výplatnej páske (výplatnej páske), ale aj o zvýšenie prevádzky v obchode - 90% Američanov, s dlhým čakaním na svoju príležitosť, opustí kôš a odíde. V Rusku túto myšlienku realizovala Sberbank so spoločnosťou Azbuka Vkusa (aj keď to zatiaľ nie je plnohodnotný obchod, ale iba oddelenie), ako aj skupina X5.
Tréner
V pandémii sa fitness priemysel konečne dočkaldopyt po online technológiách a zabezpečil, aby bolo možné viesť triedy na diaľku: pri správnom nastavení vybavenia môže tréner pracovať na diaľku a riadiť činnosť zverencov. Zároveň sa ukázalo, že počítač je schopný nahradiť živého inštruktora v mnohých otázkach: vysvetliť techniku cvičení, monitorovať ich realizáciu a správnosť akcií, dávať odporúčania týkajúce sa tempa, pripomínať im dýchanie a počítať počet prístupov. Toho sa dosahuje použitím technológie počítačového videnia, ktorá zhromažďuje informácie z kamery a prenáša ich do stroja na analýzu.
Myšlienku už zrealizovalo niekoľko startupov – v rNajmä spoločnosť Aaptiv: spoločnosť vydala aplikáciu pre smartfóny s „inteligentným“ trénerom, ktorý vytvára prispôsobené cvičenia a poskytuje odporúčania týkajúce sa životného štýlu. Čím častejšie človek službu využíva, tým sú jeho aktivity individuálnejšie. A Zenia Yoga vytvorila prvú aplikáciu na jogu s virtuálnym asistentom AI. Monitoruje funkciu tela prostredníctvom pohybovej analýzy 16 kĺbov, pomáha trénerovi odhaliť chyby počas online lekcií alebo pôsobí ako tréner počas samoštúdia.
Náborový pracovník
Personalista vyhľadáva a vyberávhodných zamestnancov na voľné pracovné miesta (v skutočnosti ich triedi podľa stanovených kritérií). A v prípade, že ponuka prevyšuje dopyt, môže sa náborový pracovník pri výberovom konaní riadiť osobnými záľubami alebo záľubami a na kvalitu výberu začne vplývať ľudský faktor. Stroj schopný vykonávať rovnaké operácie ako HR nemá emocionálny aspekt, čo znamená, že je nestranný a objektívnejšie hodnotí kandidátov.
Testy perom v tomto smere sa uskutočňujú už dlho:V roku 2016 spoločnosť FirstJob vyvinula robota Miyu, ktorý ponúkol vhodné voľné pracovné miesta uchádzačom o prácu na danom mieste, prepojil potenciálnych pracovníkov a zamestnávateľov. A spoločnosť HeadHunter sa rozhodla presunúť svoj vyhľadávací nástroj na strojové učenie, aby bola služba odporúčaní pre počítače presnejšia. Ale každého predbehne neurónová sieť Facebook, ktorá dokáže analyzovať profily špecialistov registrovaných na sociálnej sieti, porovnávať kandidátov a filtrovať nevhodné možnosti. Je možné, že neskôr ponúkne potenciálnym zamestnancom spoločnosti.
Technológie sa rozvíjajú aj v Rusku:Vera, náborová robotka (startup s názvom Stafory), sa naučila, ako zvoliť životopis a zavolať zamestnancov na úvodný pohovor. Za deväť hodín môže pracovať pre 1,5-tisíc uchádzačov (na pohovore). A v Alfa-Bank niektoré funkcie personálneho špecialistu nahradil počítač: AI teraz odpovedá už zavedeným zamestnancom na štandardné otázky - od „ako si objednať preukaz“ po „čo robiť s dokumentmi“. . “ Za týmto účelom bola platforma AutoFAQ vyvinutá na základe trénovanej neurónovej siete. Spoločnosť má v úmysle automatizovať 30% požiadaviek zamestnancov na vyloženie personalistov.
Operátor call centra
Táto osoba prijíma hovory od klientov,hovorí o produkte spoločnosti, poskytuje technickú podporu alebo poradenstvo. V závislosti od veľkosti organizácie môže mať call centrum 200 operátorov alebo viac ako 2 000 (to je počet Tele2). Ale ani tento stav nie je vždy dostatočný. Výskum spoločnosti Oracle ukazuje, že každý druhý zákazník dnes očakáva, že spoločnosť bude k dispozícii nepretržite. Pre veľkú organizáciu je nákladnejšie zabezpečiť to pomocou personálu živých zamestnancov ako pomocou AI. Riešením sú preto roboti, ktorí odpovedajú na hovor a pomáhajú vyriešiť aspoň typické problémy - napríklad zistiť stav objednávky. V zložitých prípadoch už presmerujú hovor na živého operátora. Myšlienka je však stále vo fáze vývoja: v ruských bankách sa roboty snažia vymáhať dlhy namiesto živých zberateľov (o výsledkoch experimentu nie je nič známe) a v iných odvetviach je iba 10% operátorov nahradených umelou inteligenciou . Aj keď viac ako polovica špecialistov call centra verí, že strojové algoritmy ich dokážu aspoň čiastočne nahradiť.
Chatboti vykonávajú podobné funkcie a nahrádzajú ichživá osoba v podpore chatu. V Rusku naberajú na obrátkach: v roku 2017 ich implementovalo iba 16% spoločností, čo dokazuje štúdia Sherlock.im, a v roku 2019 už 60% (štúdia Accenture). Predpokladalo sa, že v roku 2020 budú chatboty využívané už v 80% spoločností. Nie je známe, ako veľmi sa prognózy naplnili, ale koncom roka odborníci a hráči na trhu naznačili, že dopyt po takýchto riešeniach umelej inteligencie (klasických a hlasových asistentoch) počas pandémie skutočne vzrástol a popri tradičných bankový sektor a maloobchod, boli prepojené vzdelávacie inštitúcie, medicína, elektronický obchod .. vládne agentúry.
Hudobník a DJ
Je ťažké si predstaviť, že by stroj mohol fungovaťtvorivé výzvy a táto budúcnosť nemusí byť ďaleko. Prinajmenšom v hudobnom priemysle už inteligentné algoritmy začínajú konkurovať živým profesionálom alebo ich prichádzajú zachraňovať. V roku 2017 Yandex vytvoril neurónovú sieť schopnú komponovať hudbu (a neskôr napísať divadelnú hru, ale spolu s osobou). Aby to bolo možné, museli algoritmy analyzovať obrovské množstvo dát (asi 600 hodín hudby), identifikovať vzorce a pravidlá v hudobných dielach slávnych skladateľov a pochopiť, čo ovplyvňuje pozitívne vnímanie melódie človekom.
Niektoré startupy sa už snažia rozvíjaťriešenia v tomto smere: napríklad čínsky Jukedeck vytvára melódie generované AI. V júli 2019 kúpila spoločnosť Jukedeck spoločnosť ByteDance - s vysokou pravdepodobnosťou vývoja TikToku. Podobné nápady presadzuje aj Amper Music, ktorú získal ázijský gigant Tencent. A spoločnosť Mubert zhromaždila rozsiahlu databázu vzoriek a zvukov a naučila AI, aby z nich zbierala jedinečné hudobné kompozície.
Stroj ešte neurobil všetku prácu pre skladateľov.bude robiť, ale je už schopný vytvárať stopy na pozadí pre verejné priestranstvá, videá a iné veci, kde kvôli autorským právam nemôžete len použiť existujúce - musíte zaplatiť štítku. Neurónové siete navyše dokážu generovať hudbu pre hry, ako to robí startup Melodrive a skupina 65daysofstatic (ktorá napísala soundtrack k hre No Man's Sky).
Programátor
V najdigitálnejších odvetviach je prijatie AI akoV mnohých špecializáciách sa očakáva asistent človeka, ale v prvom rade to bude relevantné pre programátorov. Vyvíjajú algoritmy a píšu programový kód na implementáciu špecifickej úlohy: typické akcie, ktoré si však vyžadujú spracovanie veľkého množstva údajov. A samotný objem programového kódu môže byť obrovský. Tieto úlohy môže uľahčiť AI, ktorá sa zapojí do fázy analýzy a testovania kódu s cieľom nájsť chyby a možnosti ich opravy.
V budúcnosti to urýchli vývojové procesy.Je možné, že počítač nakoniec prevezme úlohu písania kódu, ak nazhromaždí dostatok vhodných príkladov „v pamäti“. Podľa odborníkov môžu nízko kvalifikovaní programátori zmiznúť - ich zodpovednosti prevezme AI.
Taxikár
Myšlienka automatizovaných automobilov sa presadzujedlho. Tesla so svojím šikovným „vypchávaním“ dáva nádej, že éra robotických taxikárov príde, ale svet sa k nej zatiaľ uberá veľmi pomaly. V roku 2015 v Japonsku spoločnosť Robot Taxi Inc spolu s vedením prefektúry Kanagawa ohlásili pilotný projekt robotických taxíkov (automatizovaných vozidiel) v uliciach miest - predtým sa experimenty uskutočňovali na diaľniciach. V roku 2016 sa Uber chystal spustiť podobný projekt, ale stále s vedením živého človeka (inžiniera) - vyžaduje to americké právo. V roku 2018 spoločnosť Yandex predstavila aj bezpilotné vozidlo (experiment potrvá do roku 2022). Ale doteraz nebol tento nápad nikde veľmi používaný. Príliš náročná úloha a príliš nepredvídateľné správanie umelej inteligencie v zložitých situáciách na ceste, ktoré mu neumožňuje ovládať auto so živými ľuďmi vo vnútri. Zatiaľ sa nezaobíde bez inžiniera, ktorý v kritickom okamihu vezme koleso. O úplnom zmiznutí taxikárov teraz nemôže byť ani reči.
Stroj úplne nevytlačí človeka, pretože je schopný pracovať len podľa štandardných vzorov, ale posilní sa jeho prepojenie so živými odborníkmi v rôznych profesiách.
Pozri tiež:
Bola vytvorená prvá presná mapa sveta. Čo je zlé na všetkých ostatných?
Na šifrovanie bolo použité infračervené žiarenie z ľudských rúk
Baktérie nájdené v Údolí smrti, ktoré prešli evolučnou stagnáciou už milióny rokov