Сферы применения искусственного интеллекта: от медицины до сельского хозяйства

Улучшение маршрутизации обращений

Оснащение логистической сферы устройствами с ИИ значительно снизит затраты времени на обработку гигантского объема данных. Система может объединить все внешние устройства, например, светофоры и отслеживать погодные условия, плотность автомобильного потока, количество и местоположение ДТП. На основе анализа данных о текущей обстановке ИИ сможет регулировать движение в городе, чтобы водители вовремя объезжали пробки, места ремонта и т.п.

Но даже среднестатистического учителя машина вряд ли заменит. По мнению Розы Лукин, профессора University College London, необходимо искать срединное решение. Задача не заключается в замене учителя компьютерной программой, а в улучшении процесса обучения. А это по плечу только человеку.

У некоторых имеется функция голосового общения, которая позволяет опрашивать пациентов о наблюдаемых симптомах и давать ответ либо в виде рекомендации каких-либо методов лечения, либо в виде направления на прием к специалисту. Мобильные версии программ Ada и Your.MD можно скачать в интернете.

Собственники крупных промышленных предприятий Японии, КНР, Соединенных Штатов, Германии, Швейцарии вкладывают огромные суммы в переоборудование заводов и фабрик. Многие профессии, даже связанные с интеллектуальным трудом, устаревают в угоду увеличения компьютерного парка.

Технология искусственного интеллекта с каждым годом все лучше анализирует изображения, и функция «компьютерного зрения» — следующий шаг этой эволюции. С помощью такого интеллектуального решения пользователи могут отправлять изображения со своих смартфонов напрямую виртуальным ассистентам.

Представим ситуацию: 75 потребителей из 123 удовлетворены сервисом. Вместо того чтобы надеяться на такой же позитивный результат с остальными 48 покупателями, компания может создать действенные методы работы, опираясь на результаты машинного обучения.

Основные технологии искусственного интеллекта в бизнесе

Представим ситуацию: покупатель использует инструмент чат-бота или IVR, чтобы ввести данные и получить страховое предложение, но затем покидает чат. Система автоматически отслеживает это действие и высылает пользователю уведомление, предлагая пообщаться с оператором. Если клиент соглашается на звонок, информация, собранная ранее чат-ботом или IVR, автоматически отправляется сотруднику контакт-центра. Имея эти данные, оператор сохранит драгоценное время и не будет задавать повторно одни и те же вопросы.

Аналитики Energias Market Research прогнозируют рост рынка ИИ в сельском хозяйстве на 24,3 процента. Наиболее активно будут применять автоматизацию в Соединенных Штатах и странах Азиатско-Тихоокеанского региона. Основными игроками здесь являются Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и некоторые другие.

Например, нейросети для SEO полностью изменили правила, по которым компании работают с поисковыми системами Google и Яндекс. Раньше контент мог создавать только человек. Сейчас, когда появились мощные инструменты на базе ИИ, стало понятно, что нейросети отлично справляются с написанием SEO-текстов, переводом статей, генерацией всякого рода медиа. И при этом они делают все дешевле и быстрее.

Например, NLP умеют с точностью до 95% распознавать по голосу три базовых типа эмоций – позитив, негатив и нейтралитет. Если верить прогнозам, то к 2025 году половина онлайн-рекламы будет основываться на этой технологии. Disney уже определяет, нравится ли зрителям контент, с помощью стриминговой платформы. А компания Ping An утверждает, что на 60% сократила финансовые потери при выдаче кредитов благодаря новым алгоритмам.

По крайней мере так было до недавнего времени. Сейчас ситуация постепенно меняется. Новые модели чат-ботов становятся более интеллектуальными благодаря встраиваемой функции «распознавания намерений». Она позволяет ботам лучше понимать, что говорят абоненты, и отвечать более подробно, точно.

У абонентов всегда должна быть возможность прервать взаимодействие с автоматическими системами в удобный для них момент. Чтобы на любом этапе автоматической обработки контактов или использования инструментов самообслуживания потребители могли связаться с операторами. При этом сотрудники должны получать полную историю взаимодействия, чтобы клиентам не пришлось повторять одну и ту же информацию несколько раз.

Такие программы уже запущены на суперкомпьютере Watson от IBM, DeepMind Healthot Google, разрабатывается приложение Face2Gene от FDNA (определение болезней, передающихся генетическим путем, по фотографии). В РФ продолжается работа над системой поддержки принятия решений с использованием ИИ – «Третье мнение». В онкологических центрах пользуются программой Botkin.Al.

Услугами ИИ сегодня пользуются не только врачи и их пациенты, но и вполне здоровые люди, которые привыкли следить за своим самочувствием. На рынке уже представлен большой выбор тестеров, счетчиков, измерителей давления и других параметров, которыми можно пользоваться самостоятельно.

Автоматизация бизнес-процессов

Это метод ИИ, позволяющий улучшить результат работы систем с помощью обучения на больших базах данных. Ключевое отличие машинного обучения от стандартных алгоритмов – адаптивность и постоянное развитие. Чем больше данных и информации соберет алгоритм, тем точнее будет его аналитика.

Автоматизация проникает в такую сферу, как вождение автомобилей. Уже многие говорят о том, что нас ждет массовый переход на машины автономного типа, которым не нужен водитель. Сегодня в некоторых странах уже можно воспользоваться роботизированными парковками, на которых машина размещается роботом.

В скором времени с домом можно будет взаимодействовать, как с полноценным членом семьи. Он сможет приготовить утром костюм, разбудить, сделать заказ доставки продуктов, следить за микроклиматом в помещении, напоминать о времени стирки и уборки. Все это позволит меньше беспокоиться о бытовых вещах и рутинных обязанностях.

Больших успехов в плане разработки ИИ достигают даже неизвестные большинству компании, например, BotsCrew, которая разрабатывает чат-боты для Telegram и других сервисов. А такие фирмы, как InData Labs, nexocode создают программы для выполнения аналитических задач, обработки данных, статистических отчетов по запросам компаний-заказчиков.

Современные чат-боты могут собирать важную информацию от клиентов колл-центра и делиться ею с сотрудниками. Главное — обучить умных ассистентов корректно распознавать намерения пользователей. В результате чат-боты с функцией «распознавания намерений» смогут расшифровать суть любого вопроса, как бы он ни был сформулирован.

Представим ситуацию: покупателю попался бракованный или сломанный товар. Он отправляет фотографию продукта, например, в чат. Программное обеспечение на базе ИИ идентифицирует модель товара по изображению. Система высылает пользователю информацию об условиях гарантии или сообщает, какие действия он может совершить, чтобы устранить неполадку самостоятельно или обратившись в сервисный центр.

В чем отличие ИИ от обычных алгоритмов обработки информации, созданных человеком? Главное здесь то, что они могут обучаться и совершенствоваться по мере выполнения поставленных задач. Иначе говоря, чем интенсивнее используется технология, тем лучше она «понимает» запросы заказчика. В работе обычной системы со временем ничего не меняется.

Эта технология принесет пользу как клиентам, так и операторам. Первые получат более качественное обслуживание, общаясь со специалистами, которые их действительно понимают и могут предоставить наилучшую помощь. Операторы, в свою очередь, будут больше удовлетворены условиями работы, их производительность повысится естественным образом.