Искусственный интеллект уже произвел революцию в том, как люди работают сегодня. От оптимизации бизнес-операций до улучшения процессов принятия решений – он показал реальный потенциал в различных отраслях.
Согласно исследованию PwC , в 2030 году мировой ВВП вырастет на 14% благодаря повсеместному внедрению технологий ИИ. Это принесет дополнительные 15,7 трлн долларов в экономику.
Чтобы лучше представить нынешнее воздействие и потенциал ИИ, давайте рассмотрим десять ключевых отраслей, в которых технология ИИ произведет революцию в ближайшие годы.
Медицина и здравоохранение
Приложения искусственного интеллекта обрабатывают большинство клинических и амбулаторных услуг, таких как проверка показателей жизнедеятельности, телемедицина и выписывание рецептов.
Разработчики искусственного интеллекта создают чат-ботов, которые обеспечивают базовое медицинское обслуживание. Эти медицинские приложения опрашивают пользователей, как они себя чувствуют, и используют эту информацию, чтобы предоставить точную и понятную информацию о состоянии пациента.
Андрей Себрант (Яндекс) — Бизнес в Эпоху Искусственного Интеллекта
Розничная торговля
Эксперты ожидают, что к 2022 году глобальные расходы на ИИ в ритейле вырастут до $7,3 миллиарда в год. Розничные торговцы будут использовать виртуальную реальность и расширенную функциональность в рекламе. Иммерсивное отображение каталога продуктов будет расти, и покупатели будут знакомиться с продуктами перед покупкой. Ожидается, что к 2021 году чат-боты будут осуществлять 85% всех взаимодействий с клиентами.
Финансовый сектор
Искусственный интеллект изменит способ обработки информации в финансовых учреждениях. Банки начали использовать роботизированную автоматизацию процессов (RPA) для обработки стандартизированной информации в таких областях, как выверка и консолидация. В будущем финансовые учреждения будут использовать ИИ для составления квартальных отчетов о прибылях и убытках.
Искусственный интеллект также будет играть активную роль в стратегических процессах. Технологии позволят фирмам выполнять финансовый анализ, распределять активы и составлять прогнозы в режиме реального времени, что изменит подходы финансовых консультантов и инвестиционных компаний к потенциальным клиентам.
Аграрная промышленность
Фермеры используют технологию искусственного интеллекта для оптимизации методов выращивания сельскохозяйственных культур. Наиболее популярные применения ИИ в сельском хозяйстве варьируются от робототехники до мониторинга урожая и почвы. Так, искусственный интеллект уже применяется для удаленного наблюдения за посевными и почвами. Это стало возможным благодаря компьютерному зрению и алгоритмам глубокого обучения, которые обрабатывают данные с дронов и спутниковых снимков, анализируют их и помогают агрономам принимать оперативные решения.
Используя искусственный интеллект в аграрной промышленности, специалисты по сельскому хозяйству разрабатывают автономных роботов, запрограммированных для выполнения рутинных сельскохозяйственных задач, таких как сбор урожая в большом количестве.
«Перспективы искусственного интеллекта в экономике и бизнесе»
Транспортные перевозки
В США пробки на дорогах обходятся грузовой отрасли в $50 миллиардов в год. Чтобы снизить издержки в области доставки грузов, логистические компании используют приложения с искусственным интеллектом, которые разрабатывают оптимальные маршруты, а также прогнозируют спрос на перевозки, для снижения нагрузки на распределительные сети.
Также стоит отдельно упомянуть автономные грузоперевозки. Логистические компании планируют начать их внедрение в распределительных сетях уже к 2021 году.
Обрабатывающая промышленность
Эта технология имеет огромный потенциал в сфере производства: от профилактического обслуживания оборудования до автоматизации задач, выполняемых человеком. ИИ позволит заводам работать эффективнее и снизить количество ошибок на производстве.
Инициативы технологических гигантов, таких как Microsoft (AI для доступности), и небольших компаний произведут революцию в области ИИ для всех информационно-технических работников.
Урбанизация и строительство
Строительная отрасль давно использует технологии и программное обеспечения. Многие стартапы и крупные компании используют ИИ, чтобы перенести строительную отрасль в будущее. Внедрение ИИ и машинного обучения сделает процесс строительства более быстрым, безопасным и рентабельным за счет уменьшения количества человеческих ошибок и использования больших данных.
Энергопотребление
ИИ может быть внедрен в интеллектуальные электрические сети для более эффективного энергоснабжения и прогнозирования поломок оборудования. Внедрение искусственного интеллекта упростит исследование энергетики, а также откроет новые возможности для экономии. Крупные компании, такие как General Electric, смотрят в будущее, чтобы использовать искусственный интеллект для оптимизации выработки электроэнергии из батарей и точек потребления. Согласно Bloomberg News , технологии искусственного интеллекта в энергетике и горнодобывающей промышленности могут в конечном итоге сэкономить $200 миллиардов.
Образование
По мере того как мы продвигаемся вперед с новым поколением в образовательной индустрии, становится очевидно, что изменения необходимы для прояснения их основных концепции. Самый насущный вопрос – какими должны быть эти изменения и как этого добиться.
Использование искусственного интеллекта для создания индивидуализированной, динамичной и эффективной траектории обучения по любому предмету может стать невероятным драйвером в такой революции.
Кибербезопасность
Кибербезопасность – это область, в которой распространены мошенничество и хакерские атаки. Благодаря ИИ можно не только решить эти проблемы, но и предвидеть их. С помощью искусственного интеллекта можно было бы узнать, какие данные затронула хакерская атака, а также выяснить источники несанкционированного проникновения в информационные системы.
Что же, мы увидели индустрии, которые будут преобразованы революцией искусственного интеллекта в ближайшие годы. Это переопределяет целые отрасли экономики, автоматизируя процессы и трансформируя работу бизнеса.
У ИИ открывает огромные возможности для расширения человеческого потенциала, используя уникальные способности к творчеству и ловкости – характеристики, которые трудно воспроизвести компьютеру.
Эксперты ожидают, что искусственные интеллект окажет положительное влияние на рост, производительность, инновации и создание новых рабочих мест.
- data science
- искусственный интеллект
- машинное обучение
Источник: hub.forklog.com
Как искусственный интеллект изменит нашу экономику и рынок труда в шестом технологическом укладе
Исследования в области искусственного интеллекта (ИИ, англ. artificial intelligence, AI) активно проводились еще в 20-м веке. Ученые, инженеры, философы, писатели-фантасты и футурологи представляли решения на базе ИИ совершенно по-разному. Например, некоторые исследователи предполагали, что необходимо, в первую очередь, изучать мозг человека и создавать такие решения в области AI, которые будут повторять мыслительный процесс людей. Однако, данное направление исследований было популярно в конце 20-го века, когда мощности компьютеров (даже суперкомпьютеров того времени) еще не позволяли выполнять целый класс сложных вычислительных задач, которые мы решаем сегодня с помощью обычных гаджетов без особых затрат и усилий.
Из ученых 20-го века хорошо известен Алан Тьюринг, он разработал знаменитый «тест Тьюринга», с помощью которого можно оценить, может ли машина мыслить, и сумеет ли проверяющий распознать, кто с ним общается человек или компьютерная программа.
Рис 1. Тест Тьюринга
Впервые в конце 90-х годов прошлого века компьютерная программа смогла обыграть чемпиона мира по шахматам. Однако заметим, что такие программы на базе искусственного интеллекта могли решать только узкий класс задач (играть в шахматы или го, распознавать лица или автоматизировать еще какой-либо производственный процесс).
Можно отметить, что пока еще не создан какой-то универсальный ИИ, который с одной стороны мыслит таким же образом, как и человек, а с другой, превосходит человека в решении практически всех интеллектуальных задач и может сам принимать целый спектр важнейших решений.
Исследования в сфере AI пошли несколько другим путем: увеличение вычислительных мощностей компьютеров и пропускной способности магистральных сетей за последние пару десятков лет, появление совершенно новых технологий, таких как, машинное обучение (aнгл. machine learning, ML), глубокое обучение (англ. deep learning), поиск в больших данных (англ. big data), Интернета вещей (англ. Internet of Things, IoT), облачных технологий и т.д. позволило ученым и инженерам применять некоторые решения на базе ИИ на практике.
Рис 2. Новые технологии: artificial intelligence, machine learning, deep learning
В чисто прикладном аспекте исследователи AI нашли альтернативные варианты: вместо того, чтобы глубоко изучать процессы мышления человека и создавать что-то подобное для машины, было решено, что для многих задач неплохо работает машинное обучение на огромных массивах данных и использование преимуществ масштабирования (увеличения вычислительных мощностей современных компьютерных систем). Возможно, что и для интеллектуальных машин, неотличимых от человека в области мышления, придет свое время в будущем.
В этой статье мы остановимся на тех направлениях AI и сопредельных с ним технологий, которые уже работают на практике, определяют ход цифровой трансформации в мире и будут распространенными технологиями в шестом промышленном укладе.
Какие изменения принесет ИИ и робототехника в промышленность и логистику?
В наше время в ходу термины «безлюдное производство» или «цифровое производство», а ведь ранее в 80-90-е годы 20-го века, в основном внедряли автоматизацию в промышленности. На современном этапе, с развитием IoT, аддитивных технологий (3D-печати), больших данных и роботизированных систем — понятие «цифровое производство» подразумевает непрерывный цикл, включающий в себя:
- моделирование будущего изделия и самого процесса его изготовления;
- применение больших данных и бизнес-аналитики;
- применение роботов нового поколения с ИИ в цехах;
- интеграцию различных производственных подразделений и внедрение систем ERP (англ. Enterprise Resource Planning, планирование ресурсов предприятия);
- использование Интернета вещей (IoT), блокчейна, частных криптовалют для внутренних расчетов.
Выход здесь видится один: использование коботов, (коллаборативных роботов) — специализированных устройств, работающих совместно с человеком, где человек необходим для принятия быстрых и интуитивных решений в ситуациях, которые не поддаются полной автоматизации и где пока еще мало эффективен ИИ.
Рис.3 Внедрение коботов на производстве
Другое направление использования AI — это логистика и беспилотные автомобили, испытания которых сейчас массово проходят в США. Кстати, аварии с участием беспилотников уже зафиксированы, поэтому введено требование об обязательном участие человека с водительскими правами в таких испытаниях. Причина кроется в неправильном принятии решений в аварийной ситуации системой ИИ беспилотного автомобиля, там, где опытный водитель быстро и интуитивно принимает решение, AI пока еще не может полноценно с ним конкурировать.
Рис 4. Беспилотный автомобиль
Как искусственный интеллект может изменить труд офисных работников и креативного класса?
В предыдущей части статьи мы раскрыли некоторые подробности грядущих изменений в промышленности и логистике, которые связаны с цифровой трансформацией этой сферы (внедрением роботов и ИИ). Казалось бы, потенциальная угроза безработицы возможна только для рабочего класса и работников сферы обслуживания? Ведь многочисленные футурологи всегда нам внушали, что роботы и ИИ вытеснят человека из сферы физического труда и конвейерного производства. Однако, именно в сфере офисного труда и даже некоторой креативной деятельности мы уже сейчас видим многочисленные наработки из сферы ИИ, которые постепенно меняют бизнес-процессы современного офиса.
Следует обратить внимание на одно из прикладных направлений в развитии AI — это целый класс методов машинного обучения (англ. machine learning, ML). С помощью этих методов, программа решает задачу не напрямую, а тренируется на огромном множестве схожих задач. Применимы в таких случаях и нейронные сети, которые именно обучаются, а не программируются, как обычный софт.
Уже сегодня мы широко используем системы машинного перевода с иностранных языков. Конечно же, они пока еще не способны полностью заменить профессиональных переводчиков, но уже помогают нам быстро перевести нужный текст с одного языка на другой.
Существует программное обеспечение, позволяющее писать тексты, которые могут заменить журналистов, копирайтеров, репортеров и других производителей контента.
Рис 5. Искусственный интеллект пишет тексты вместо журналиста
Как построена работа подобных программ на базе AI?
- Вначале подобное приложение проходит обучение (с помощью алгоритмов ML) на больших объемах сходных текстов с определенными параметрами: тематикой, ключевыми словами, стилем написания и т.д.
- Затем подбирается наиболее подходящий алгоритм, который продолжает «обучение» уже на более компактной базе текстов с точно заданными характеристиками.
- На следующем этапе, создается модель этого машинного обучения, которая уже сама генерирует текст, но пока еще с ошибками.
- На заключительном этапе, человек редактирует сгенерированный текст и исправляет ошибки.
В области автоматизации работы, так называемого «офисного планктона», хорошие результаты дают методы RPA (Robotic process automation) совместно с ML и AI. Фактически, RPA — это комплекс специализированных технологий, применяемых для автоматизации процессов в бизнесе, банковской и финансовой сферах и т.д. С помощью алгоритмов RPA разработчик может создавать программ-ботов, которые по заданному алгоритму выполняют рутинную задачу, например, собирают какие-то бухгалтерские данные в таблицы или отчеты (путем вставки или копирования, повторяя движения человека).
Однако, просто применение методов RPA решает только очень уж совсем узкий круг примитивных задач, да и с эффективностью автоматизации не более 50-60% всех подобных бизнес-процессов. Добавление к RPA методов машинного обучения и искусственного интеллекта позволяет расширить круг автоматизируемых процессов с помощью создания интеллектуальных «ботов», способных к выполнению широкого спектра заданий, работающих по более сложным алгоритмам и даже обладающих некоторой свободой принятия решений.
Таким образом, мы получаем возможность автоматизации до 80-90% типичной офисной работы. Конечно же, все еще будут необходимы сотрудники, которые смогут корректировать работу таких систем и исправлять ошибки «интеллектуальных ботов», но в целом, очень многие люди будут высвобождены от такой рутинной и однообразной деятельности, как ввод и обработка бухгалтерских данных, сверка, создание отчетности и т.д.
Рис 6. Сферы применения RPA
А сможет ли искусственный интеллект справиться с управленческими задачами или все-таки это эксклюзивное право только человека-управленца (менеджера, руководителя компании и т.д.)? Пока еще у нас управленческие решения принимаются людьми, однако в шестом технологическом укладе будут востребованы и новые модели управления, основанные на вероятностных методах и рефлексивном управлении. Уже сейчас существует IBM Watson (суперкомпьютер фирмы IBM), который с помощью ИИ решает целый класс очень сложных консалтинговых и даже научных проблем (вырабатывает эффективные решения для корпораций, строит математические модели для исследований в области онкологии и т.д.).
Заключение
Применение систем искусственного интеллекта привнесет в экономику, промышленность и социальную жизнь, как множество преимуществ для граждан, так и породит некоторые проблемы, на которые уже сейчас стоит обратить внимание:
- Технологии ИИ, а также ML, Big data, IoT и др., могут оказаться в руках узкой группы лиц или монополий, в следствии чего, это приведет к созданию «цифровой диктатуры» и новых тоталитарных систем, где алгоритмы будут за нас принимать решения в бытовых, профессиональных, социальных и даже политических вопросах.
- Некоторые алгоритмы AI (особенно в области «распознавания лиц», биометрии и т.д.) уже становятся технологической базой для силовых структур и государственного аппарата для постоянной слежки за всеми гражданами государства. Главное направление такой «слежки» — это даже не борьба с криминалом, а тотальный контроль над гражданами и присвоение им некоторых «социальных рейтингов». Над такими системами уже вовсю работают в Китае, да и в период коронавирусных ограничений подобные приложения стали появляться и в других странах.
- искусственный интеллект
- ии
- ai
- artificial intelligence
- машинное обучение
- исследования и прогнозы в it
- Машинное обучение
- Исследования и прогнозы в IT
- Читальный зал
- Искусственный интеллект
- Будущее здесь
Источник: habr.com
Восстание машин. Какие риски искусственный интеллект создает для экономики
Внедрение искусственного интеллекта полностью изменит глобальную экономику, но вместе с тем и создаст ряд угроз для нее. В выигрыше останутся страховые компании, у которых прибавится работы из-за рисков, создаваемых технологической революцией
Темпы годового экономического роста в ряде развитых стран в недалеком будущем могут быть удвоены благодаря повсеместному внедрению искусственного интеллекта. Однако распространение инновационных технологий — это также и новые вызовы. Страховым компаниям требуются новые стратегии управления рисками, чтобы максимизировать преимущества внедрения искусственного интеллекта в обществе и бизнесе.
Ожидается, что к 2035 году технологии на основе искусственного интеллекта увеличат производительность корпораций в 16 отраслях в 12 странах в среднем на 38%. Об этом свидетельствуют данные опроса 1911 экспертов по рискам, проведенного Allianz в разных странах в 2018 году. Распространение технологий на основе искусственного интеллекта — от чат-ботов до автономных роботов-автомобилей неумолимо трансформирует индустрии и общество.
Уже сейчас искусственный интеллект используется для повышения производительности труда за счет уникальной информации, полученной путем анализа данных, а также за счет автоматизации простых задач. Ожидания от технологий на основе искусственного интеллекта растут, и частные корпорации стали выделять все больше инвестиций, чтобы первыми воспользоваться его преимуществами.
Новые возможности и угрозы
Эксперты оценивают степень влияния искусственного интеллекта и других инновационных технологий на экономику выше, чем, скажем, влияние политических рисков и изменения климата. При этом многие из них отмечают возможные негативные эффекты от внедрения инноваций.
Так, проникновение в производство искусственного интеллекта может повысить уязвимость автоматизированных, автономных или самообучающихся машин к киберугрозам, а также вероятность крупномасштабных нарушений в работе и убытков — особенно, если речь идет о критически важной инфраструктуре.
Далеко за примерами ходить не надо — не так давно кибератака на одно из металлургических предприятий в Германии нанесла серьезный урон компании и повлекла за собой миллионные убытки. Хакерам удалось проникнуть в компьютер, управлявший доменной печью, и установить на нем вредоносную программу, которая заставила печь перегреться и расплавиться. Злоумышленники смогли не только получить доступ к системе управления заводом, но и вывести его из работы.
Искусственный интеллект подвергает компании бизнес-угрозам, которые легко могут нивелировать его колоссальные выгоды. Предприятия начинают сталкиваться с новыми обязательствами ввиду перехода ответственности за принятие решений от человека к машине.
Наглядным примером стал эксперимент компании Microsoft с ботом Тау, в результате которого бота на основе искусственного интеллекта заблокировали в Twitter в первые же сутки его работы. Меньше чем за сутки от фраз вроде «Привет, мир!» и «Все люди классные» бот перешел к откровенно нацистским и расистским высказываниям, начал обильно употреблять нецензурную лексику и писать откровенные посты порнографического характера.
Прервал свой эксперимент с искусственным интеллектом и Facebook. Система использовала чат-боты, которые изначально создавались для общения с живыми людьми, но постепенно начали общаться между собой. Сначала боты переписывались на английском языке, но в какой-то момент перешли на язык, который сами создали в процессе развития программы.
Эти примеры хорошо демонстрируют необходимость тщательного изучения последствий внедрения технологий на основе искусственного интеллекта до начала их масштабного использования в обществе.
Искусственный интеллект, например, может снизить количество дорожно-транспортных происшествий до 90%, но также несет с собой неопределенность в вопросах ответственности и этики в случае аварии. Недавно Uber Technologies остановили тестирование самоходных автомобилей после того, как один из них сбил насмерть женщину. Это стало первой фатальной аварией с участием пешехода и автопилотируемых машин. Сразу после инцидента Uber сделала заявление о приостановке испытаний всех своих автономных транспортных средств в Питтсбурге, Сан-Франциско, Торонто и в большей части Феникса.
Здравоохранение — еще один сектор экономики, в котором ожидания от искусственного интеллекта очень высоки. Существует гипотеза о том, что использование продвинутого анализа данных поможет победить многие неизлечимые сегодня болезни, диагностировать заболевания, которые требуют выявления и перекрестной проверки посредством большого количества медицинских тестов.
При этом очевидна проблема защиты личных данных пациентов, например, при широком использовании искусственным интеллектом медицинской документации для изучения новых заболеваний. Эта проблема уже привлекла внимание к необходимости изменения законодательного регулирования защиты данных и прав пациентов.
Скорее всего, изменится и ландшафт угроз в сфере цифровой безопасности. Новые технологии снизят киберриски путем лучшего выявления атак, но также увеличат их вероятность, если, например, контроль получат хакеры. Искусственный интеллект проложит для них путь к более серьезным инцидентам, снизив расходы на организацию кибератак и позволив осуществлять их более целенаправленно.
Остро встанут социальные вопросы. По данным исследования консалтинговой компании McKinsey, сегодня к функциям, которые можно автоматизировать, имеют отношение более 1,1 млрд рабочих мест с полной занятостью в мире, из них более 100 млн — в США и Европе.
Как изменится страхование
Чтобы противодействовать долгосрочным угрозам, связанным с внедрением продвинутых технологий на основе искусственного интеллекта, трансформируется и страховая отрасль. Поскольку для клиентов появляются риски, неразрывно связанные с инновационными технологиями, возникает необходимость пересмотра страховых покрытий.
Приведу пример из сферы автономного управления автомобилем — одной из самых известных областей грядущего применения искусственного интеллекта. Сейчас владелец автомобиля несет ответственность и за собственные ошибки в управлении, и за дефекты автомобиля, связанные с некорректным или несвоевременным техническим обслуживанием.
В случае автономного управления возрастет доля инцидентов, в которых страховщики должны будут получать компенсацию от автопроизводителя или поставщика программного обеспечения для искусственного интеллекта. Закономерно предположить, что в обязательном автостраховании может появиться страхование ответственности за качество продукции, чтобы компенсировать риски владельца автомобиля, который передает полный контроль за транспортным средством самому автомобилю.
Другим примером можно назвать растущие с каждым днем киберугрозы. В ответ на них страховой рынок уже предложил соответствующие продукты, позволяющие застраховать ущерб третьих лиц или собственный ущерб компании из-за перерыва в производстве или деятельности, вызванный недоступностью IT-систем из-за DDoS-атаки.
Страхуются уже и сопутствующие расходы: привлечение форензик-консультантов для расследования киберинцидентов, расходы на проведение внутреннего расследования, организация услуг кол-центра. Очевидно, что востребованность таких продуктов по мере автоматизации бизнеса будет только расти.
По мнению опрошенных Allianz экспертов, использование искусственного интеллекта способно повысить качество прогнозирования крупных корпоративных рисков. Например, уже сейчас датчики на транспортных контейнерах передают данные о местоположении и состоянии груза в транспортную компанию и страховщику. Владельцу груза получаемая информация позволяет своевременно активировать страховое покрытие или принять меры по снижению ущерба, а страховой компании — оптимизировать страховое покрытие.
Искусственный интеллект — это еще и возможность выявлять реальные потребности клиентов. В отличие от ряда других отраслей, в страховании частота взаимодействия с клиентом относительно невысока. Обычно последние обращаются к страховщику при покупке продукта или при заявлении убытка, и возможность лучше понять предпочтения страхователей чрезвычайно важна. Искусственный интеллект может быть полезным и в этом, сортируя и анализируя клиентскую информацию и предоставляя точные профили клиентов при разработке успешных индивидуальных маркетинговых кампаний.
Технологии на основе искусственного интеллекта также помогут рекомендовать новые продукты потенциальным клиентам. В частности, когда индивидуальные профили и цели клиентов сопоставляются с доступными продуктами автоматически. С учетом того, что страховые продукты по своей природе являются сложными, искусственный интеллект может предоставить индивидуальные иллюстрации действия продуктов и помочь клиентам выявить свои потребности в страховании, особенно когда речь идет о продуктах из нескольких составляющих, таких как накопительное страхование жизни. Такой персонифицированный подход может стать драйвером популяризации и демократизации страховых услуг.
Таким образом, можно констатировать, что искусственный интеллект перестал быть атрибутом научной фантастики и стал реальностью. Уже сейчас инновационные технологии, с одной стороны, стали обеспечивать экономическую выгоду, а с другой — требовать оценки и современного подхода к управлению рисками.
Источник: www.forbes.ru
