Wir arbeiten an einer Gesellschaft, in der Menschen und Roboter koexistieren können: Sneh Vaswani, Gründer und CEO von Emotix
Veröffentlicht: 2017-03-22„Für alle, die an ‚gute Technologie‘ glauben und eine KI-Plattform betreiben, ist hier eine Frage an Sie: Kann KI verwendet werden, um das perfekte Verbrechen auszuführen?“ – Arun Gupta, Gründer des FortyTwo42 Technology Innovation Center
Diese ziemlich beunruhigende Frage stellte der Moderator Arun Gupta eines Panels mit dem Titel „ How Long Till Till Judgement Day? Die Zukunft der KI “ am zweiten Tag der TiECon Mumbai 2017. Der Vortrag konzentrierte sich auf die Anwendungen der KI in verschiedenen Branchen und Branchen wie Marketing, Bankwesen, Gesundheitswesen und mehr. Und die noch wichtigere Frage: Wohin sehen wir die KI in den nächsten fünf Jahren?
Die Podiumsteilnehmer bestanden aus Abhinav Agarwal, Gründer von Fluid.ai, Anindita Guha, Head of Products bei Gupshup, Sneh Vaswani, Mitbegründer und CEO von Emotix, Deepak Sharma, Chief Digital Officer bei Kotak Mahindra Bank und KRS Jamwal , Executive Director bei Tata Industries.
Die Podiumsdiskussion begann mit einer sehr grundlegenden Unterscheidung dessen, was im aktuellen Szenario für KI steht – Deep Learning, maschinelles Lernen und spezifische KI wie Googles AlphaGo, ein Computer, der einen Großmeister im koreanischen Spiel GOH (schwieriger als Schach) besiegte. Eine echte KI-Integration würde kommen, wenn allgemeine KI – Intelligenz, die von sich selbst lernen und sich auf verschiedene Projekte anwenden würde – zur Norm würde.
Aber es war Abhinav Agarwal , der eine treffende Definition für spezifische KI, wie wir sie heute kennen, lieferte.
„Ich würde KI als einen Algorithmus definieren, der selbst lernt, Feedback von den getroffenen Entscheidungen nimmt und es in Echtzeit erneut anwendet, um sich weiterzuentwickeln und noch mehr zu lernen.“
Anschließend führte er das Beispiel der eigenen Algorithmen von Fluid.ai an, die vorausschauendes Lernen in Echtzeit verwenden, um die beste Zeit zu ermitteln, um Kunden in verschiedenen Situationen zu erreichen – von einem Schneesturm, wenn die Internetverbindung schlecht ist, bis hin zu den geschäftigsten Tageszeiten für CEOs und Unternehmer, was die Wahrscheinlichkeit einer Umwandlung in einen CTA erhöht. Er fügte hinzu, dass die zweite Ebene der Sprach- und Gestenerkennung und APIs, die auf riesigen Datenmengen sitzen und die Entscheidungsfindung aus diesen Daten lernen, eine Ebene zur bestehenden Automatisierung darstellen.
KI im Bankwesen: Verbraucher und Mitarbeiter besser verstehen
Deepak Sharma hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Art und Weise zu dekonstruieren, wie die Automatisierung (spezifische KI) bestimmte alltägliche Prozesse übernommen hat, wodurch die Mitarbeiter für intelligentere Aufgaben freigestellt wurden. Er erwähnte, dass die meisten Prozesse von Kotak kundenorientiert seien, da Kotak in der Finanzdienstleistungsbranche tätig sei, sodass es bei seinen Herausforderungen nur darum gehe, was man bauen würde, um das Leben der Kunden zu erleichtern – Lösungen, Konversations-Bots.
Er nannte die Personalabteilung als ein weiteres Beispiel, in dem KI und Automatisierung eingesetzt wurden, um Prozesse zu rationalisieren. Laut Deepak hatten die 45.000 Mitarbeiter in der Organisation ein großes HR-Team, um mit den Mitarbeitern in Kontakt zu treten, aber Aufgaben wie das Onboarding neuer Mitarbeiter, das Verteilen von Aufgaben und das Hinzufügen von Verantwortlichkeiten sind alles kaputte Prozesse, die automatisiert werden können.
E-Commerce und zielgerichtete Werbung sind der nächste KI-Schwerpunkt der Bank . „Wir haben versucht, Kundentransaktionsdaten zu verwenden, um das Einkaufsverhalten vorherzusagen, und haben uns mit einer E-Commerce-Website und einer E-Commerce-Website verbunden, um Rabatte für unsere Benutzer für die Nutzung dieser Plattformen zu erhalten. Abgesehen von Transaktionsprozessen haben wir auch versucht, Produkte zu bündeln – wenn ein Kunde zu einem bestimmten Ziel fliegt, können uns seine Benutzerdaten wahrscheinlich dabei helfen, zu sehen, ob er wahrscheinlich auch ein Hotel buchen würde.“
Sie verzichten auf die traditionelle Form der unerwünschten Werbung und planen, mithilfe von Deep Learning in vorhandene Kundendaten einzudringen, um gezieltere Kampagnen auf Entscheidungs-/Einflussbasis durchzuführen, um Kunden anzulocken.
Nutzung digitaler Breadcrumbs zur Interaktion mit Millennials
Arun lenkte das Gespräch dann auf das Marketing für Millennials und erklärte: „Unsere Daten sind jetzt wie digitale Brotkrümel, die im Internet zurückgelassen werden. Marketer sind immer auf der Suche nach neuen Wegen, um in unsere Köpfe einzudringen, mit uns auf neue Weise mit Kunden in Kontakt zu treten oder neue Kunden zu gewinnen. Ein Naturtalent neben KI wäre IA – Intelligence Augmentation using Artificial Intelligence.“
Chatbots sind eine Weiterentwicklung der Suche nach diesen Informationen, und es war diese Entwicklung, die Anindita Guha angesprochen hat.
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„Benutzer, und die meisten dieser Benutzer sind Millennials, unterscheiden nicht mehr nach Marken. Sie unterscheiden auf der Grundlage der Botschaft – woher bekomme ich meine Informationen, wie schnell erhalte ich sie und wer gibt mir diese Informationen regelmäßig. Das sind ihre Prioritäten. Aus diesem Grund haben Marketingspezialisten in diesem Jahrzehnt endlich erkannt, dass der beste Weg, ihre Kunden zu binden, über ihre Messaging-Kanäle führt.“
Anindita meinte, dass die App-Bandbreite abnimmt, die Leute kaum noch lesen mögen und der Textinhalt auf 140 Zeichen gesunken ist. Es sind also diese 140 Zeichen, die Marken nutzen müssen, wenn es um die Aufmerksamkeit der Benutzer geht. Dies ist der Hauptgrund, warum Unternehmen auf Messaging-Apps umsteigen, die als „Sozio-Enterprise-Messaging“ bezeichnet werden. Diese Art der Werbung ist informell und lässig und berücksichtigt die Vorlieben/Abneigungen/Interessen des Benutzers und antwortet in Echtzeit über Bots. Aus diesem Grund haben globale Messaging-Plattformen wie Facebook, KakaoTalk, WeChat usw. APIs für die Marken geöffnet.
Sie fügte hinzu, dass Medienunternehmen wie TechCrunch, NDTV, die bereits Bots eingesetzt haben, durch Deep Linking und Analyse von Benutzerdaten personalisiert werden könnten.
Unter Verwendung vorhandener Patientendaten können wir Vorhersagezyklen um bis zu 1-2 Jahre ändern
Das Gespräch verlagerte sich dann auf das Gesundheitswesen, wo Arun darauf hinwies, dass Technologie bisher im Allgemeinen zur Bekämpfung von Maßnahmen im Gesundheitswesen eingesetzt wurde – sei es Fitness, Zivilisationskrankheiten wie Cholesterin, Diabetes, Schlaganfälle usw. sowie die Erkennung von mehr Leben -bedrohliche Krankheiten wie Krebs. „Wie kann KI prophylaktisch wirken?“ er hat gefragt.
Und es war Abhinav, der antwortete: „Das Gesundheitswesen ist der perfekte Ort für KI, um effektiv zu arbeiten, da bereits so viele historische Daten verfügbar sind, aus denen die Algorithmen Erkenntnisse ableiten können. Bisher konnten wir mit der bildbasierten Vorhersage erhebliche Fortschritte erzielen, um Blindheit bei Patienten, potenziellen Krebspatienten usw. zu erkennen, aber mit Daten aus Wearables und der Cloud kann KI für genauere Vorhersagen für längere Zyklen verwendet werden.“
Je mehr Daten wir sammeln, desto einfacher wird es laut Abhinav, den Vorhersagezyklus zu ändern und Erkenntnisse/Trends zu sammeln – angefangen von 1-2 Wochen bis zu sechs Monaten bis hin zu einem längeren Zeitraum, der zu einer geringeren Abhängigkeit von Medikamenten und mehr Fokus auf führt Lebensstil ändert sich von Anfang an.
Aber KRS Jamwal hatte eine andere Sichtweise auf KI im Gesundheitswesen. Er zitierte einen Fall in TISS, in dem sowohl Radiologen als auch KI gebeten wurden, eine bestimmte Anzahl von Patienten auf Krebs zu diagnostizieren. Die KI hatte bei der Diagnose eine Fehlerrate von 20 %, während die menschlichen Ärzte eine relativ niedrigere Rate von 12 % hatten. „Aber bei der Zusammenarbeit lag die Fehlerquote bei nur 3 % . Und das ist es, was im Gesundheitswesen benötigt wird – Menschen und KI arbeiten zusammen und bringen alle Fähigkeiten ein“, meinte er.
Die Zukunft der KI: Tag des Jüngsten Gerichts oder Befreiung
Das letzte Thema, das das Panel diskutierte, war, wohin sie die KI in den nächsten Jahren sehen und angesichts der zunehmenden Abhängigkeit von Technologie – werden Roboter eines Tages bald Menschen ersetzen?
Sneh Vaswani führte diese Runde an, indem er darauf hinwies, dass die Robotik ein separates Gebiet ist, das nicht vollständig in den Zuständigkeitsbereich der KI fällt. Er erwähnte den Roboter MIKO, den sein Unternehmen herstellte, eine Schnittstelle, die „darauf abzielt, die Lücken in der Erziehung eines kleinen Kindes zu schließen, die verwendet werden können, um das Kind zu engagieren, zu interagieren und letztendlich zu erziehen, ohne etwas von einer menschlichen Erfahrung zu nehmen“. Er bestand auch darauf, klarzustellen, dass die Rolle von MIKO und anderen ihresgleichen lediglich darin bestehe, das Wissen zu erweitern und Informationen zu erleichtern.
„Aus konsumphilosophischer Sicht besteht absolut keine Notwendigkeit, Menschen, Lehrer und Eltern usw. zu ersetzen. Die Idee ist, sicherzustellen, dass das Kind über die Grenzen eines normalen Klassenzimmers hinaus erzogen wird und Technologie nicht nur zum Spielen verwendet oder Online-Inhalte ansehen“, fügte er hinzu.
Jamwal und Deepak waren sich einig, dass die Kombination von menschlicher Intelligenz und KI in naher Zukunft die Servicekosten in allen Branchen erheblich senken wird, insbesondere wenn historische Daten verwendet werden können, um die Fehlerquote zu verringern.
Am Beispiel des Asset Managements folgerte Deepak, dass KI dazu verwendet werden kann, Menschen intelligenter zu machen, indem sie ihnen Erkenntnisse liefert, auf die sie sonst nicht in Echtzeit zugreifen könnten. Diese Intelligenz kann dann einen Mitarbeiter freisetzen, um mehr Innovationen zu entwickeln, und sogar zu Fällen führen, in denen Kunden 2x-5x mehr Schecks ausstellen als noch vor einem Jahr.
Abhinav erklärte, dass die Menschen am Ende des Tages immer noch an der Spitze der Pyramide stehen, wenn es um die Entscheidungsfindung geht. Die KI verfolgt einfach die bereits festgelegten Entscheidungsziele und führt sie aus, während sie von ihnen lernt. Der Weg in die Zukunft wäre also immer noch eine Kombination aus Mensch und KI, um die Effizienz in der Automatisierung zu steigern.
Sneh schloss das Panel treffend ab und plädierte für eine wirklich harmonische Zukunft zwischen künstlicher Intelligenz und Menschen.
„Das Ziel war nie, Menschen durch Roboter zu ersetzen, sondern intelligenter zu werden, von ihnen zu lernen und sie anzuwenden, um uns selbst zu verbessern. Im Idealfall arbeiten wir auf eine Gesellschaft hin, in der Mensch und Roboter zusammenleben können.“