Трудоустройство ИИ: Умнеющий Китай, “Интеллектуальная” лихорадка, амбиции Индии, ИИ в халате и внимательные дети

Искусственный интеллект умнеет - в последнее время все больше компаний и государств делают ставку не на закупки отдельных роботов и других высокотехнологичных систем, а на интегрированные комплексы, алгоритмы машинного обучения и современные системы сбора, интеграции и обработки данных.

Тяньцзинь “умнеет” - а вместе с ним и весь Китай

Власти китайского города Тяньцзинь анонсировали создание фонда поддержки индустрии искусственного интеллекта на $16 млрд - проект укладывается в общую стратегию Китая по достижению мирового лидерства на рынке систем ИИ к 2025 году. Тренд вызывает ряд опасений, связанных с возможностью военного применения технологий.

В первую очередь государственная поддержка охватит производство “умных” роботов, ПО и аппаратных средств. Отдельные направления - “интеллектуализация” традиционных отраслей и развитие фундаментальных исследований.

Разработка “интеллектуальных” интегрированных комплексов, способных обрабатывать поступающую от систем и сенсоров информацию, анализировать ее и гибко реагировать на любые отклонения - передний край современных высоких технологий, а по совместительству - ключ к повышению производительности.

Там, где новейшие роботы пасуют, минимизируя издержки владельцев, но не принося в индустрию кардинальных перемен, “интеллектуализация” традиционных сфер деятельности человека позволяет обойти ограничения прошлого.

“Интеллектуальная” лихорадка

В былые годы многие компании стремились к внедрению в бизнес абстрактных “цифровых технологий”. Современный тренд сводится ко внедрению систем ИИ и машинного обучения, а также разработке интегрированных “умных комплексов”, собирающих массивы данных, подвергающих их анализу и предоставляющих руководителям обработанные результаты.

В отличие от “цифровых” решений прошлого, “интеллектуальная лихорадка” современности ориентируется на существующие процессы - ошибочный принцип внедрения технологии ради технологии отходит на второй план. Впрочем, масса компаний продолжают “упорствовать во грехе” и вкладываются в ИИ без какой-либо стратегии.

На рынок “умных” систем деньги текут рекой - в таких условиях выигрывают компании, чья стратегия ориентирована на потенциал “умных комплексов”, создает уникальные предложения или оптимизирует большинство существующих бизнес-процессов.

Многие компании хорошо понимают технологию, но не связывают ее с конечным рынком, а провайдеры основанных на ИИ услуг часто не учитывают проникновение искусственного интеллекта в ту или иную индустрию.

ИИ автоматизирует и оптимизирует процессы, однако ключевые решения в любом случае принимают люди. Новые системы позволяют управлять компаниями на основе данных, меняют организационную культуру, поведение и отношения сотрудников.

Ключ к успешному внедрению “умных” систем - переработка и проектирование бизнес-процессов с нуля и с учетом современных технологий.

Амбиции Индии

Индия идет по стопам Китая - власти страны планируют расширить возможности национальных вооруженных сил за счет внедрения систем искусственного интеллекта - как ожидается, ИИ улучшит автоматизированные системы слежения на границах с Китаем и Пакистаном.

Как ожидается, в ближайшие годы индийская армия получит беспилотные танки и транспортные системы, дроны и роботизированное вооружение. Таким образом Индия намеревается компенсировать отставание от Китая, инвестирующего миллиарды долларов в исследование систем ИИ и машинного обучения.

Китай намеревается достичь мирового лидерства в области ИИ к 2025 году, а индийские власти хотят сделать страну одним из крупнейших мировых хабов инноваций к 2030 году.

Помимо Китая и Индии, развитие ИИ финансируют США, Объединенное Королевство, Франция и ЕС.

ИИ во врачебном халате

В Объединенном Королевстве ИИ внедряют в гражданский сектор - в частности, в медицину.

Алгоритмы возьмут на себя часть задач докторов и медсестер, а также займутся определением ряда заболеваний на основании анализов и снимков. В ближайшее время машины докторов не заменят, однако парадигму медицинского обслуживания и методы использования собранных данных изменятся раз и навсегда.

Экспериментальные алгоритмы способны прогнозировать неявку пациента на те или иные процедуры с 85% точностью. ИИ-системы берут на себя базовые, но в то же время весьма ресурсоемкие операции, включая рассылку текстовых уведомлений и напоминаний клиентам больницы и запись пациентов на нужное время. Еще одно применение ИИ - обработка результатов компьютерной томографии, рентгеновских снимков и автоматизация ряда анализов.

Учиться, наблюдая за человеком

Не так давно NVIDIA анонсировала систему глубокого обучения, способную обучаться тем или иным процессам, наблюдая за тем, как их исполняют люди. Как ожидается, технология оптимизирует взаимодействия людей и роботов. Подробнее.

Сегодня избыточная автоматизация неуместна - объединение машинной монотонности и “стальных” мускулов с искоркой человеческого творчества способно принести гораздо большие результаты.

Автор выпуска: @teeves