Küresel yapay zeka pazarı 2024 yılına kadar yıllık %17,5 büyüme gösterecek ve geliri 500 milyar doları aşacak.
Doktor teşhis
Sağlık hizmetlerinde insanları robotlarla değiştirinzor, ancak teşhis görevlisi yine de görevlerinin bir kısmını makineye aktarabilir. Teşhis yaparken, doktor deneyimine ve bilgisine güvenir, ancak her zaman basitçe insan faktörü nedeniyle bir şeyi gözden kaçırma riski vardır. Yapay zekanın büyük miktarda veriyi işlemesi ve ayrıntılarla çalışması daha kolaydır, bu da analizdeki hata yüzdesini azaltır.
Örneğin, bir startup Zeba yardım sağlayabilir.Medical Vision: Radyologlara yönelik bir hizmettir ve X-ışını görüntülerini incelemek, anormallikleri tanımlamak ve analiz etmek için AI kullanır. Hizmetin birkaç milyon görüntüden oluşan kendi veri tabanı, yüksek işlem hızı ve doğruluğu vardır. Öncelikle doktor üzerindeki yükü azaltmanıza ve görüntü analizi sürecini hızlandırmanıza olanak sağlar.
Veritabanı ve örnekler ne kadar büyüksemakine tarafından öğrenilirse, bir vakayı kaçırma riski o kadar düşük olur. Ve AI tamamen doğru olmasa da, insanlardan daha az yanlış olma ihtimali var. Bu durumda, nihai karar hala yaşayan doktorda kalacaktır.
Demiryolu sürücüsü
Sürücüsüz uzun mesafeli trenlerin olması pek olası değildiryakın gelecekte ortaya çıkacak, ancak AI zaten metroda uygulanmaya başlıyor. Demiryolu taşımacılığını kullanan yaşayan bir kişinin aksine, bir bilgisayar dikkatsizlik ve yorgunlukla ilişkili hatalardan etkilenmez. Bu, yolcuların güvenliğini ve malların güvenliğini artırır. AI, Dubai Metrosu'ndaki bir treni zaten kontrol ediyor ve yolcular "şoför kabininde" şehrin manzarasını hayranlıkla izleyebilir. Yeni Delhi'de şubelerden biri fikrini uyguladılar, Kopenhag metrosu uzun süredir otomatik bir kontrol sistemi nedeniyle çalışıyor ve Prag'da 2027'de şoförsüz tren seferleri başlatmayı planlıyorlar.
Rusya'da da akıllı sistemler geliştiriliyortren yönetimi: özellikle, Rus Demiryolları, insan faktörüyle ilişkili tren kazalarının sayısını azaltmak için tasarlanmış 10 lokomotifi AI ile test ediyor. Teknoloji, sinir ağlarına ve bilgisayar görüşüne dayanmaktadır. Moskova metrosunda, sürücüsüz trenlerin 2017'de geri dönmesi bekleniyordu (MCC için kırlangıçlar geliştiriliyordu), ancak bu, mevzuatın değiştirilmesini gerektiriyordu. 2020'de Nekrasovskaya hattındaki otomatik tren yönetiminin test unsurları hakkında konuşmaya başladılar, ancak sonuçlar hala bilinmiyor.
Bankacılık analisti
Böyle bir uzmanın temel gereksinimleri şunlardır:ekonomi ve finans alanında derin bilgi, çeşitli karar türlerini verme becerisi: banka yatırım projelerine katılımdan bireylere yönelik kredi ürünlerinin seçimine kadar. Çalışma esas olarak bir şablona göre gerçekleştirilir, böylece bilgisayara güvenilebilir.
Zaten çoğu büyük Rus bankasıBir dizi görev robotlaştırılır - Gazprombank'ta AI, kart basımı ve perakende kredilendirme ile uğraşır, Rosbank'ta bir müşteri dosyası için belgeleri işler ve Home Credit Bank kişisel ürün teklifleri hazırlar. Ancak AI'nın en aktif kullanımı Sber'de: tüm perakende kredi kararları bir bilgisayar tarafından alınır, bunların% 95'i canlı bir uzman olmadan otomatik olarak oluşturulur.
Mağaza asistanı
Bir satış asistanının işi oldukça rutindir:Müşterilere şirketin ürünleri ve hizmetleri hakkında bilgi sağlar, ürünün kalitesi, özellikleri hakkında ortaya çıkan soruları seçmeye ve yanıtlamaya yardımcı olur ve daha da sübjektif: "Benim için uygun mu, değil mi?" Benzer eylemler, bireysel ihtiyaçları dikkate alan ve stokta olmayan malların değiştirilmesini teklif eden AI algoritmaları tarafından gerçekleştirilir.
Fikir birçok giyim mağazası tarafından uygulandı veparfümeri ve kozmetik markaları. Örneğin, Sephora ağında, Color IQ kapatıcı ve fondöten seçmenize yardımcı olur ve Lip IQ ruj seçmenize yardımcı olur. 2015 yılında Uniqlo, alıcıya birkaç ürünü gösteren UMood raflarına sahipti. AI ve nörotransmiterlerin müşteriye ne önereceklerini belirlemesi için bunlardan beğendiklerinizi seçmeniz gerekir. Cihazla doğrudan temas bile gerekli değildir - kişinin ruh hali tarafından yönlendirilir. Neiman Marcus mağazasında uygulanan fikir de aynı derecede ilginç: Snap uygulaması. Bul. Dükkan. (başlangıçtan itibaren Slyce), bir müşteri tarafından yüklenen bir öğenin fotoğrafına dayanarak, mağazanın kataloğunda benzer veya aynı ürünleri arar.
Ancak AI yalnızca kıyafetleri, ayakkabıları veyaruj - hipermarketlerden ürünler sunan çevrimiçi mağaza Instamart'ta (bugün - "Sbermarket"), danışmanlar da makine algoritmalarının yerini aldı. Eksik ürünler için yedek parçalar sunarlar, önceki makbuzlar için müşteri tercihlerini analiz ederler ve sipariş toplayıcının sepeti doldurma sürecini hızlandırmasına yardımcı olurlar.
Bir mağazada kasiyer
Kasiyerin eylemleri aynı; malları yumrukluyoralışveriş sepetinden uygun olmayan ürünleri iptal eder, makbuz düzenler, ödemeyi kabul eder. Yapay zeka algoritmaları da aynı şeyi kolaylıkla yapabilir. Birincisi, bir makinenin yaşayan bir insanın yerini alabileceği gerçeği, 2012'de Rusya'da ve hatta 90'lı yıllarda yurt dışında ortaya çıkan self-servis yazarkasalarla gösterildi. Ancak bugün hikaye çok daha ileri gitti ve satış elemanı olmayan mağazalarda yapay zeka, kasiyerlerin yerini tamamen alıyor.
Amazon, bu fikri Amazon Go ile tanıtan ilk kişi oldu -akıllı algoritmalar, müşterinin mağazadan ayrıldığı sepete ne koyduğunu (ve rafa iade ettiğini) görür ve çek tutarını Amazon hesabından veya bağlı banka kartından düşer. Kasada taramanıza bile gerek yok. Bu sadece maaş bordrosunda (maaş bordrosu) tasarruf değil, aynı zamanda mağazadaki trafikte bir artış - Amerikalıların% 90'ı, sıralarını uzun süre bekleyerek sepeti terk edecek ve ayrılacak. Rusya'da, fikir Sberbank tarafından Azbuka Vkusa (şimdiye kadar tam teşekküllü bir mağaza olmasa da, sadece bir departman) ve X5-Group tarafından uygulandı.
Eğitimci
Bir pandemide fitness endüstrisi nihayet gördüÇevrimiçi teknolojilere olan talep ve sınıfları uzaktan yürütmenin mümkün olmasını sağladı: ekipmanın doğru ayarlanmasıyla koç, servislerin hareketlerini kontrol ederek uzaktan çalışabilir. Aynı zamanda, bir bilgisayarın birçok konuda canlı bir eğitmeni değiştirebileceği ortaya çıktı: egzersizlerin tekniğini açıklamak, uygulamalarını ve eylemlerin doğruluğunu izlemek, hız konusunda tavsiyelerde bulunmak, onlara nefes almayı hatırlatmak, saymak yaklaşım sayısı. Bu, kameradan bilgi toplayan ve analiz için makineye aktaran bilgisayarlı görme teknolojisi kullanılarak elde edilir.
Bu fikir halihazırda birçok startup tarafından hayata geçirildi.Özellikle Aaptiv: Şirket, kişiselleştirilmiş egzersizler oluşturan ve yaşam tarzı önerileri veren "akıllı" bir antrenör içeren bir akıllı telefon uygulamasını yayınladı. Bir kişi hizmeti ne kadar sıklıkla kullanırsa faaliyetleri o kadar bireysel hale gelir. Ve Zenia Yoga, sanal yapay zeka asistanına sahip ilk yoga uygulamasını yarattı. 16 eklemin hareket analizi yoluyla vücut fonksiyonunu izler, eğitmenin çevrimiçi dersler sırasında hataları tespit etmesine veya bireysel çalışma sırasında koçluk yapmasına yardımcı olur.
İşveren
İK uzmanı arar ve seçerboş pozisyonlar için uygun çalışanlar (aslında onları belirtilen kriterlere göre sıralar). Arzın talebi aşması durumunda, işe alım görevlisine seçim sürecinde kişisel beğeni veya hoşlanmama durumları rehberlik edebilir ve insan faktörü seçim kalitesini etkilemeye başlar. İK ile aynı işlemleri gerçekleştirebilen bir makine duygusal yönden yoksundur, yani tarafsızdır ve adayları daha objektif olarak değerlendirir.
Bu yönde kalem testleri uzun zamandır yapılmaktadır:2016 yılında FirstJob, sahada iş arayanlara uygun boş pozisyonlar sunan, potansiyel çalışanları ve işverenleri birbirine bağlayan Miyu botunu geliştirdi. HeadHunter, bilgisayar öneri hizmetini daha doğru hale getirmek için arama motorunu makine öğrenimine taşımaya karar verdi. Ancak sosyal ağda kayıtlı uzmanların profillerini analiz edebilen, adayları karşılaştırabilen ve uygun olmayan seçenekleri filtreleyebilen sinir ağı Facebook herkesi geride bırakıyor. Daha sonra potansiyel çalışanları şirketlere sunması mümkündür.
Rusya'da da teknolojiler gelişiyor:Bir robot işe alım sorumlusu olan Vera (Stafory adında bir başlangıç), bir özgeçmiş seçmeyi ve çalışanları ilk görüşme için nasıl arayacağını öğrendi. Dokuz saat içinde 1.5 bin adayı (bir röportajda) çalıştırabilir. Ve Alfa-Bank'ta, bir İK uzmanının bazı işlevlerinin yerini bir bilgisayar almıştır: şimdi yapay zeka, "geçiş nasıl sipariş edilir" den "belgelerle ne yapılacağına" kadar, halihazırda yerleşik çalışanları standart sorulara yanıtlıyor. . " Bunun için AutoFAQ platformu, eğitimli bir sinir ağına dayalı olarak geliştirildi. Şirket, İK uzmanlarını boşaltmak için çalışanlardan gelen taleplerin% 30'unu otomatikleştirmeyi planlıyor.
Çağrı Merkezi Operatörü
Bu kişi müşterilerden çağrı alır,şirketin ürünü hakkında konuşuyor, teknik destek veya tavsiye veriyor. Organizasyonun büyüklüğüne bağlı olarak, çağrı merkezinde 200 veya 2.000'den fazla operatör bulunabilir (bu Tele2 sayısıdır). Ancak bu durum bile her zaman yeterli değildir. Oracle araştırması, bugün her iki müşteriden birinin şirketin 7/24 erişilebilir olmasını beklediğini gösteriyor. Büyük bir kuruluş için bunu canlı çalışanlardan oluşan bir personelin yardımıyla sağlamak, yapay zekanın yardımına göre daha maliyetlidir. Bu nedenle çözüm, aramayı yanıtlayan ve en azından tipik sorunları çözmeye yardımcı olan robotlardır - örneğin, bir siparişin durumunu öğrenmek. Zor durumlarda, aramayı zaten canlı bir operatöre yönlendirirler. Ancak fikir hala geliştirme aşamasındadır: Rus bankalarında robotlar, yaşayan toplayıcılar yerine borç toplamaya çalışıyor (deneyin sonuçları hakkında hiçbir şey bilinmiyor) ve diğer endüstrilerde, operatörlerin yalnızca% 10'u yapay zeka ile değiştiriliyor. . Çağrı merkezi uzmanlarının yarısından fazlası, makine algoritmalarının bunları en azından kısmen değiştirebileceğine inanıyor.
Chatbotlar benzer işlevleri yerine getirir,sohbet desteğinde canlı kişi. Rusya'da ivme kazanıyorlar: Sherlock.im çalışmasında gösterildiği gibi 2017'de şirketlerin yalnızca% 16'sı bunları uyguladı ve 2019'da zaten% 60'daydı (Accenture çalışması). 2020'de chatbotların şirketlerin% 80'inde kullanılacağı varsayıldı. Tahminlerin ne kadar doğru olduğu bilinmemekle birlikte, yıl sonunda uzmanlar ve piyasa oyuncuları, bu tür AI çözümlerine (klasik ve sesli asistanlar) olan talebin pandemide ve geleneksel olanlara ek olarak gerçekten arttığını belirttiler. bankacılık sektörü ve perakende, eğitim kurumları, medikal, e-ticaret, devlet kurumları birbirine bağlandı.
Müzisyen ve DJ
Bir makinenin performans gösterebileceğini hayal etmek zoryaratıcı zorluklar, ancak bu gelecek çok uzakta olmayabilir. En azından müzik endüstrisinde, akıllı algoritmalar zaten yaşayan profesyonellerle rekabet etmeye veya onları kurtarmaya başladı. 2017'de Yandex, müzik besteleyebilen (ve daha sonra bir oyun yazabilen ancak bir kişiyle birlikte) bir sinir ağı oluşturdu. Bunu yapmak için, algoritmaların büyük miktarda veriyi (yaklaşık 600 saatlik müzik) analiz etmesi, ünlü bestecilerin müzik eserlerindeki kalıpları ve kuralları tanımlaması ve bir kişinin melodiyi olumlu algılayışını neyin etkilediğini anlaması gerekiyordu.
Bazı girişimler zaten geliştirmeye çalışıyorbu yöndeki çözümler: örneğin, Çinli Jukedeck yapay zeka tarafından üretilen melodiler yaratıyor. Temmuz 2019'da Jukedeck, TikTok'un geliştirilmesi için yüksek bir olasılıkla ByteDance'ı satın aldı. Benzer fikirler, Asya devi Tencent tarafından satın alınan Amper Music tarafından da destekleniyor. Ve Mubert şirketi, kapsamlı bir örnek ve ses veritabanı topladı ve AI'ya bunlardan benzersiz müzik besteleri toplamayı öğretti.
Makine henüz bestecilerin yapması gereken tüm işi yapmadı.yapacaktır, ancak telif hakkı nedeniyle yalnızca mevcut olanları kullanamayacağınız, etiket ödemeniz gereken kamusal alanlar, videolar ve diğer şeyler için arka plan parçaları oluşturma yeteneğine zaten sahiptir. Buna ek olarak, sinir ağları, yeni kurulan Melodrive ve 65daysofstatic (No Man's Sky oyununun müziğini yazan) grubu tarafından yapıldığı gibi, oyunlar için müzik üretebilir.
Programcı
En dijital endüstrilerde yapay zekanın benimsenmesiBirçok uzmanlık alanında bir kişinin asistanı olması beklenir, ancak her şeyden önce bu programcılar için geçerli olacaktır. Belirli bir görevi gerçekleştirmek için algoritmalar geliştirir ve program kodu yazarlar: Tipik eylemler, ancak büyük miktarda verinin işlenmesini gerektirirler. Ve program kodunun hacmi çok büyük olabilir. Bu görevler, hataları ve bunları düzeltmeye yönelik seçenekleri bulmak için kodun analiz edilmesi ve test edilmesi aşamasında yer alacak olan yapay zeka tarafından kolaylaştırılabilir.
Gelecekte bu, geliştirme süreçlerini hızlandıracaktır.Bilgisayar "bellekte" yeterince uygun örnek biriktirirse, sonunda kod yazma görevini üstlenmesi mümkündür. Uzmanlara göre, düşük vasıflı programcılar ortadan kaybolabilir - sorumlulukları AI tarafından üstlenilecek.
Taksi sürücüsü
Otonom arabalar fikri destekleniyoruzun. Zekice "doldurması" ile Tesla, robotik taksi şoförleri çağının geleceğini ümit ediyor, ancak şimdiye kadar dünya ona doğru çok yavaş ilerliyor. 2015 yılında Japonya'da Robot Taxi Inc, Kanagawa Eyaletinin liderliğiyle birlikte şehir sokaklarında taksi robotları (otomatik araçlar) için bir pilot proje duyurdu - daha önce otoyollarda deneyler yapıldı. Uber 2016'da benzer bir proje başlatacaktı, ancak yine de yaşayan bir kişi (mühendis) araba kullanıyor - bu ABD yasalarına göre gerekli. Yandex, 2018'de insansız bir araç da sundu (deney 2022'ye kadar sürecek). Ancak şu ana kadar bu fikir hiçbir yerde yaygın olarak kullanılmadı. Yoldaki zor durumlarda, içinde yaşayan insanların olduğu bir arabanın kontrolünü ona vermek için çok zor bir görev ve çok öngörülemeyen yapay zeka davranışı. Şimdiye kadar, kritik bir anda direksiyona geçecek bir mühendis olmadan kimse yapamaz. Artık taksi şoförlerinin tamamen ortadan kaybolması söz konusu değil.
Makine, yalnızca standart kalıplara göre çalışabileceği için insanları tamamen yerinden etmeyecek, ancak çeşitli mesleklerden yaşayan uzmanlarla bağlantısı güçlenecek.
Ayrıca bakınız:
Dünyanın ilk doğru haritası oluşturuldu. Herkesin nesi var?
Şifreleme için insan elinden gelen kızılötesi radyasyon kullanıldı
Ölüm Vadisi'nde milyonlarca yıldır evrimsel durgunluk içinde olan bakteriler bulundu