Преимущества ИИ: эти отрасли будут преобразованы к 2022 году

Мы уже давно говорим об искусственном интеллекте, но до сих пор он не смог произвести должного впечатления. Он показывает большой потенциал, но еще не оправдал ажиотаж. Любой, кто использовал Siri или Alexa, быстро обнаружит ограничения, когда попытается выйти за рамки строгого набора правил. Итак, каковы преимущества ИИ?

Однако нельзя отрицать, что это только вопрос времени, когда ИИ начнет иметь большое значение во многих отраслях. Я ожидаю, что в течение следующих нескольких лет ИИ начнет оставлять свой след в ряде областей.

Преимущества ИИ: основные отрасли, которые будут преобразованы

Здравоохранение

Здравоохранение, возможно, является одной из отраслей, в которой, вероятно, будет наблюдаться наибольший рост использования и применения ИИ в ближайшие несколько лет, и это подтверждается огромным объемом инвестиций в эту отрасль. В сфере здравоохранения есть ряд областей, где ИИ уже начинает завоевывать все большую популярность.

Одна из вещей, которыми изобилует индустрия здравоохранения, — это данные. У правительств и организаций здравоохранения есть миллиарды записей данных за многие десятилетия, и анализ этих данных, чтобы получить представление, может быть большой проблемой. ИИ уже используется для сбора и анализа этих данных, чтобы выявить тонкие закономерности в развитии, диагностике и лечении многих заболеваний.

Диагноз медицинского состояния или болезни не так черно-белый, как вы можете подумать. Диагноз часто ставится путем сопоставления ряда признаков и наблюдений до такой степени, что баланс вероятностей достаточно в пользу диагноза. Недавно я был удивлен, узнав, что очень немногие анализы крови на распространенные заболевания точны на 100%. Почти все имеют несколько процентных пунктов ошибки.

Медицинские работники полагаются на многолетний опыт, чтобы уметь распознавать признаки болезни, чтобы поставить диагноз, или будут использовать заранее созданные алгоритмы диагностики, но они часто могут что-то упустить. Например, врачи могут посмотреть на рентгеновский снимок, который для большинства из нас выглядит нормальным, но они увидят тонкую тень, которая может указывать на болезнь. Насколько тонкой должна быть эта тень, чтобы ее не заметили?

В этой статье BBC сообщается о новом исследовании, в котором ИИ использует ИИ, чтобы превзойти опытных кардиологов в выявлении ранних признаков сердечных заболеваний. В отчете говорится, что даже лучшие врачи ошибаются примерно в 20% случаев. Врачи полагаются на свой опыт, чтобы помочь им обнаружить контрольные признаки болезни, будь то узор на скане или тени на рентгеновском снимке. Исследователи передали в систему данные о 1000 пациентах, включая результаты их сканирования, а также информацию о том, возникли ли у них проблемы с сердцем.

Используя машинное обучение, система искусственного интеллекта смогла более точно определить признаки болезни сердца на снимках, чем опытные врачи. Это исследование все еще находится на ранней стадии, но оно является хорошей иллюстрацией потенциала того, чем ИИ может быть полезен для этой отрасли.

По мере того, как эта и подобные системы получают все больше и больше исторических данных, они смогут все лучше и лучше выявлять закономерности и признаки заболеваний, и я вижу, что ИИ все больше и больше используется для медицинской диагностики в отрасли здравоохранения.

Автомобильный

Мы все знаем о заявлениях Tesla и Илона Маска о возможностях функции автопилота. Возможность автономного плавания от побережья к побережью в Соединенных Штатах часто упоминается как нечто очень близкое. Я был свидетелем автопилота из первых рук, и на автомагистрали это было очень впечатляюще. Однако это была автомагистраль с довольно прямыми полосами и хорошей четкой дорожной разметкой. Навигация по центру Лондона или, что еще сложнее, по однопутной проселочной дороге с живой изгородью по обеим сторонам — это совершенно другое предложение. На мой взгляд, мы очень далеки от мощного и опытного ИИ, чтобы безопасно пройти очень сложное путешествие самостоятельно.

Производители автомобилей в настоящее время рассматривают возможность внедрения в свои автомобили сервисов искусственного интеллекта, таких как Amazon Alexa, чтобы пассажиры могли управлять технологиями внутри автомобиля с помощью голосовых команд на естественном языке. В этом году на выставке CES в Лас-Вегасе Mercedes-Benz продемонстрировал своего нового персонального помощника в автомобиле с искусственным интеллектом, а в 2017 году BMW объявила, что в 2018 году начнет интегрировать Alexa в некоторые автомобили BMW и Mini. Недавно также было объявлено, что Kia скоро встроит Google Assistant в свои информационно-развлекательные системы.

Несомненно, в ближайшие несколько лет мы увидим все более мощный ИИ в новых автомобилях, который будет использоваться как для навигации, так и для автомобильных виртуальных помощников, но я думаю, что пройдет много лет (даже десятилетий), прежде чем у нас появятся автомобили, использующие ИИ для управления автомобилем. действительно автономный.

Информационная безопасность

Одна из наиболее тревожных тенденций, которую я ожидаю увидеть в ближайшие несколько лет, — это использование ИИ в кибератаках. Это происходит уже довольно давно в относительно базовой форме. В течение многих лет Интернет был наводнен ботами, которые постоянно копаются в веб-серверах в поисках уязвимостей. Как только они находят уязвимость, они сообщают об этом своему владельцу или автоматически используют уязвимость. Эти боты, однако, довольно неразумны и не будут учиться и автоматически адаптировать свое поведение в зависимости от того, что они найдут.

Именно здесь я вижу, как ИИ эксплуатируется и превращается в оружие. Вместо того, чтобы просто тыкать в серверы в поисках дыр, боты с искусственным интеллектом будут иметь возможность учиться, адаптироваться и уклоняться от кибербезопасности. Часто говорят, что люди являются самым слабым звеном, когда речь идет о кибербезопасности. Уже разрабатываются инструменты искусственного интеллекта, которые могут узнать, какие методы фишинга наиболее эффективны, и автоматически создавать фишинговые кампании, которые лучше, чем те, которые созданы людьми. Этот метод был протестирован двумя учеными из компании по безопасности ZeroFox в 2016 году. Они создали инструмент искусственного интеллекта, который будет использовать машинное обучение, чтобы определить, какие методы фишинга дают наилучшие результаты, и адаптируют электронные письма на основе этого обучения. В тестах инструмент ИИ значительно превзошел человека.

Это мнение о том, что ИИ будет все больше использоваться в качестве оружия, разделяется отраслью. Во время конференции Black Hat USA 2017 в июле прошлого года 62% опрошенных участников согласились с высокой вероятностью того, что хакеры могут использовать ИИ в наступательных целях.

Хотя ожидается, что в ближайшие несколько лет ИИ будет использоваться в качестве оружия для наступательных кибератак, также ожидается, что ИИ будет использоваться в обороне в индустрии кибербезопасности. Одной из ключевых ролей любой системы кибербезопасности является распознавание угроз и защита от них. Обычно это делается путем распознавания сигнатур угроз, соответствующих предварительно определенному списку.

ИИ и машинное обучение можно использовать для выявления вредоносного поведения, которое не обязательно имеет известную сигнатуру, а затем для защиты от такого поведения. Хотя этот подход все еще находится на очень ранней стадии, я ожидаю, что он станет более распространенным, особенно по мере того, как наступательное использование ИИ становится более распространенным.

Электронная коммерция и обслуживание клиентов

Розничная торговля — одна из самых быстроразвивающихся отраслей в мире, а электронная коммерция — еще быстрее. Конкуренция часто является жесткой, и это стимулирует инновации в отрасли.

Скорее всего, вы уже сталкивались с ИИ в электронной коммерции, но могли этого не заметить. Каждый раз, когда Amazon рекомендует вам продукт, это управляется искусственным интеллектом. Очень сложный набор алгоритмов используется для определения того, что вы, вероятно, купите, на основе вашего демографического профиля, вашей истории покупок и того, какие другие продукты вы просматривали. Amazon генерирует огромное количество данных, и эти данные могут использоваться искусственным интеллектом для создания целевых рекомендаций.

Возможно, вы также использовали инструмент живого чата на веб-сайте или на платформе, такой как Facebook, для общения с брендом. Есть большая вероятность, что хотя бы раз вы разговаривали с ботом на базе искусственного интеллекта, который выдает вам заранее заданный диапазон ответов на основе ваших комментариев.

Обслуживание клиентов — идеальная область для автоматизации с использованием ИИ. Большинство запросов в службу поддержки клиентов следуют очень похожему шаблону, например «где мой заказ?». или «могу ли я изменить адрес доставки?». У агентов по обслуживанию клиентов обычно есть сценарий, которому нужно следовать на основе запроса, и большинство запросов укладываются в небольшой набор сценариев.

Если вы рассмотрите сценарий, в котором клиент звонит, чтобы узнать, когда его заказ будет доставлен, агент по обслуживанию клиентов, вероятно, попросит клиента аутентифицировать себя, возможно, с номером заказа и почтовым индексом, а затем будет искать этот заказ в своих внутренних системах. узнать статус и дату доставки. Затем клиент может попросить изменить его, и агент может сделать это за него.

Этот процесс можно очень легко автоматизировать, так как на самом деле он не требует от агента никакой инициативы, поскольку он следует стандартному и сценарному процессу. Автоматизируя подобные процессы, люди могут освободиться для решения более сложных запросов, с которыми ИИ с трудом справится.

Будет интересно посмотреть, как ИИ будет использоваться в электронной коммерции в ближайшие несколько лет. Я предсказываю, что ИИ окажет наибольшее влияние на обслуживание клиентов, а также на персонализацию пользователей, чтобы предоставлять пользователям более целенаправленные рекомендации и опыт.

Виртуальные личные помощники

В настоящее время идет ожесточенная битва между Apple (HomePod), Google (Google Home) и Amazon (Echo) за домашние устройства виртуального помощника. Прямо сейчас Amazon, кажется, побеждает с Echo на базе Alexa. На данный момент навыки этих помощников довольно просты и в основном ограничиваются выбором музыки, ответами на несколько вопросов и управлением устройствами домашней автоматизации.

Я ожидаю значительного прогресса в возможностях этих устройств в течение следующих нескольких лет, особенно с учетом того, что за ними стоят одни из крупнейших и самых инновационных компаний в мире. Я ожидаю увидеть их интеграцию с большим количеством потребительских устройств и систем домашней автоматизации, а также значительно улучшить их искусственный интеллект. Программное обеспечение, на котором работают эти устройства, уже интегрируется в другие продукты, такие как автомобили, Sonos и даже холодильник LG, и я предсказываю, что эта тенденция начнет ускоряться в следующие 12 месяцев.

Таким образом, кажется, что разработка и использование ИИ начинает ускоряться, и мы, вероятно, увидим, что ИИ станет гораздо более распространенным во многих отраслях в течение следующих нескольких лет. Я выбрал здесь несколько отраслей, но на самом деле ИИ, вероятно, в той или иной степени окажет влияние практически на все отрасли.

Однако я думаю, что мы очень далеки от ИИ, который может справляться с ситуациями, выходящими за рамки четкого набора предопределенных сценариев. Моя машина вряд ли будет возить меня на работу в ближайшее время, и вам все равно придется пылесосить лестницу в течение многих лет.