Nous travaillons vers une société où les humains et les robots peuvent coexister : Sneh Vaswani, fondateur et PDG, Emotix
Publié: 2017-03-22"Pour tous ceux qui croient en la" bonne technologie "et exploitent une plate-forme d'IA, voici une question pour vous - L'IA peut-elle être utilisée pour exécuter le crime parfait?" – Arun Gupta, fondateur du centre d'innovation technologique FortyTwo42
Cette question plutôt dérangeante a été posée par le modérateur Arun Gupta d'un panel intitulé ' Combien de temps jusqu'au jour du jugement ? L'avenir de l'IA ' le jour 2 de TiECon Mumbai 2017. La conférence était centrée sur les applications de l'IA dans différents secteurs et secteurs verticaux tels que le marketing, la banque, les soins de santé et plus encore. Et la question encore plus pertinente : où voyons-nous aller l'IA dans les cinq prochaines années.
Les panélistes étaient Abhinav Agarwal, fondateur de Fluid.ai, Anindita Guha, Head of Products chez Gupshup, Sneh Vaswani, co-fondateur et PDG d'Emotix, Deepak Sharma, Chief Digital Officer chez Kotak Mahindra Bank et KRS Jamwal , Executive Director chez Tata Industries.
La table ronde a commencé par une différenciation très basique de ce que représente l'IA dans le scénario actuel - apprentissage en profondeur, apprentissage automatique et IA spécifique comme AlphaGo de Google, un ordinateur qui a battu un grand maître dans le jeu coréen de GOH (difficile que les échecs). La véritable intégration de l'IA viendrait lorsque l'IA générale - l'intelligence qui apprendrait d'elle-même et s'appliquerait à différents projets - deviendrait la norme.
Mais c'est Abhinav Agarwal qui a fourni une définition appropriée de l'IA spécifique telle que nous la connaissons aujourd'hui.
"Je définirais l'IA comme un algorithme qui apprendrait par lui-même, prendrait en compte les décisions qu'il prend et le réappliquerait en temps réel pour évoluer et continuer à apprendre encore plus."
Il a ensuite donné l'exemple des propres algorithmes de Fluid.ai qui utilisent l'apprentissage prédictif en temps réel pour déterminer le meilleur moment pour contacter les clients dans différentes situations - d'une tempête de neige où la connectivité Internet est faible aux heures les plus chargées de la journée pour les PDG. et les entrepreneurs, ce qui augmente la probabilité de conversion en CTA. Il a en outre ajouté que la deuxième couche de reconnaissance vocale et gestuelle et les API reposant sur d'énormes quantités de données et apprenant la prise de décision à partir de ces données constituent une couche de l'automatisation existante.
L'IA dans le secteur bancaire : mieux comprendre les consommateurs et les employés
Deepak Sharma s'est chargé de déconstruire la façon dont l'automatisation (IA spécifique) a pris le contrôle de certains processus banals, libérant les employés pour effectuer des tâches plus intelligentes. Il a mentionné que puisque Kotak travaillait dans le secteur des services financiers, la plupart de leurs processus étaient orientés vers les clients, de sorte que leurs défis concernaient tous ce que vous construiriez pour faciliter la vie des clients - solution, robots de conversation.
Il a cité les RH comme un autre exemple où l'IA et l'automatisation ont été utilisées pour aider à rationaliser les processus. Selon Deepak, les 45 000 employés de l'organisation disposaient d'une grande équipe RH pour se connecter avec les employés, mais des tâches telles que l'intégration de nouvelles recrues, la dispersion des tâches et l'ajout de responsabilités sont toutes des processus interrompus qui peuvent être automatisés.
Le commerce électronique et la publicité ciblée sont les prochains objectifs principaux de l'IA pour la banque . «Nous avons essayé d'utiliser les données de transaction des clients pour prédire le comportement d'achat et nous nous sommes associés à un site Web de commerce électronique et à un site Web de commerce électronique afin d'obtenir des remises pour nos utilisateurs pour l'utilisation de ces plates-formes. Outre les processus de transaction, nous avons également essayé de regrouper les produits - si un client prend l'avion pour une destination particulière, ses données d'utilisateur peuvent probablement nous aider à voir s'il réserverait également un hôtel.
Évitant la forme traditionnelle de publicité non sollicitée, ils prévoient d'utiliser l'apprentissage en profondeur pour approfondir les données clients existantes afin de créer des campagnes ciblées davantage basées sur la décision/l'influence pour attirer les clients.
Utiliser le fil d'Ariane numérique pour interagir avec la génération Y
Arun a ensuite fait pivoter la conversation vers le marketing auprès de la génération Y, déclarant: «Nos données sont maintenant comme des miettes de pain numériques qui sont laissées sur Internet. Les spécialistes du marketing sont toujours à la recherche de nouvelles façons d'entrer dans nos têtes, de s'engager avec nous de nouvelles façons avec les clients ou d'acquérir de nouveaux clients. Un naturel à côté de l'IA serait IA - l'augmentation de l'intelligence à l'aide de l'intelligence artificielle.
Les chatbots sont une évolution dans l'extraction de ces informations et c'est cette évolution qu'Anindita Guha a abordée.
Recommandé pour vous:
Que signifie la disposition anti-profit pour les startups indiennes ?
Comment les startups Edtech aident la main-d'œuvre indienne à se perfectionner et à se préparer pour l'avenir...
Stocks technologiques de la nouvelle ère cette semaine : les problèmes de Zomato continuent, EaseMyTrip publie des...
Les startups indiennes prennent des raccourcis à la recherche de financement
La plate-forme de marketing numérique Logicserve met en sac un financement INR 80 Cr et se rebaptise LS Dig ...
Un rapport met en garde contre un examen réglementaire renouvelé sur l'espace Lendingtech
"Les utilisateurs, et la plupart de ces utilisateurs sont des milléniaux, ne se différencient plus sur la base des marques. Ils se différencient sur la base du message - d'où puis-je obtenir mes informations, à quelle vitesse les obtiens-je et qui me donne ces informations de manière cohérente. Ce sont leurs priorités. C'est pourquoi les spécialistes du marketing de cette décennie ont finalement réalisé que la meilleure façon d'engager leurs clients est sur leurs canaux de messagerie. »
Anindita a estimé que la bande passante des applications diminuait, que les gens n'aimaient plus lire et que le contenu du texte était réduit à 140 caractères. C'est donc sur ces 140 caractères que les marques doivent tirer profit lorsqu'il s'agit d'attirer l'attention des utilisateurs. C'est la principale raison pour laquelle les entreprises se tournent vers les applications de messagerie, appelées "messagerie socio-entreprise". Ce type de publicité est informel et décontracté et prend en compte les goûts/aversions/intérêts de l'utilisateur et répond en temps réel via des bots. C'est pourquoi des plates-formes de messagerie mondiales telles que Facebook, KakaoTalk, WeChat, etc. ont ouvert des API aux marques.
Elle a en outre ajouté que les sociétés de médias telles que TechCrunch, NDTV qui ont déjà déployé des bots pourraient être personnalisées grâce à des liens profonds et à l'analyse des données des utilisateurs.
En utilisant les données existantes des patients, nous pouvons modifier les cycles de prédiction jusqu'à 1-2 ans
La conversation s'est ensuite déplacée vers les soins de santé où Arun a souligné que jusqu'à présent, la technologie, en général, a été utilisée pour annuler des mesures dans le domaine des soins de santé - qu'il s'agisse de la forme physique, de maladies liées au mode de vie telles que le cholestérol, le diabète, les accidents vasculaires cérébraux, etc., ainsi que pour détecter plus de vie. - des maladies menaçantes telles que le cancer. « Comment l'IA peut-elle fonctionner en termes de mesures prophylactiques ? » Il a demandé.
Et c'est Abhinav qui a répondu : "La santé est l'endroit idéal pour que l'IA commence à fonctionner efficacement car il y a tellement de données historiques déjà disponibles pour que les algorithmes en tirent des informations. Jusqu'à présent, nous avons pu faire des progrès significatifs avec la prédiction basée sur l'image pour détecter la cécité chez les patients, les patients cancéreux potentiels, etc., mais avec des données dérivées des appareils portables et du cloud, l'IA peut être utilisée pour des prédictions plus précises pour des cycles plus longs.
Selon Abhinav, plus nous collectons de données, plus il deviendra facile de modifier le cycle de prédiction et de rassembler des informations / tendances - en commençant par 1-2 semaines à six mois jusqu'à une période plus longue conduisant à une moindre dépendance aux médicaments et à une plus grande concentration sur changements de mode de vie dès le départ.
Mais KRS Jamwal avait une vision différente de l'IA dans le domaine de la santé. Il a cité un exemple dans TISS où les radiologues et l'IA ont tous deux été invités à diagnostiquer un certain nombre de patients atteints de cancer. L'IA avait un taux d'erreur de 20 % lors du diagnostic, tandis que les médecins humains avaient un taux relativement inférieur de 12 %. « Mais lorsque nous travaillons ensemble, le taux d'erreur est descendu à 3 % seulement . Et c'est ce dont les soins de santé ont besoin - les humains et l'IA travaillant ensemble, apportant chaque compétence à la table », a-t-il déclaré.
L'avenir de l'IA : le jour du jugement ou la délivrance
Le dernier sujet dont le panel a discuté était où ils voient l'IA dans les prochaines années et compte tenu de la technologie de dépendance croissante - les robots remplaceront-ils les humains un jour bientôt ?
Sneh Vaswani a mené ce tour en soulignant que la robotique est un domaine distinct qui ne relève pas entièrement de la compétence de l'IA. Il a mentionné le robot MIKO que sa société a fabriqué, une interface qui "vise à combler les lacunes dans l'éducation d'un jeune enfant qui peut être utilisée pour engager, interagir et finalement éduquer l'enfant sans rien enlever à une expérience humaine". Il a également insisté pour préciser que le rôle de MIKO et d'autres de leur acabit était uniquement d'améliorer les connaissances et de faciliter l'information.
"D'un point de vue de la consommation philosophique, il n'est absolument pas nécessaire de remplacer les humains, les enseignants et les parents, etc. L'idée est de s'assurer que l'enfant est éduqué au-delà des limites d'une salle de classe ordinaire et qu'il n'utilise pas la technologie uniquement pour jouer à des jeux. ou regarder du contenu en ligne », a-t-il ajouté.
Jamwal et Deepak sont tous deux d'accord sur le fait que la combinaison de l'intelligence humaine et de l'IA dans un avenir proche réduira considérablement le coût de service dans les secteurs verticaux de l'industrie, en particulier si les données historiques peuvent être utilisées pour réduire la marge d'erreur.
En utilisant la gestion des actifs comme exemple, Deepak a déduit que l' IA peut être utilisée pour rendre les humains plus intelligents en leur fournissant des informations auxquelles ils ne pourraient autrement pas accéder en temps réel. Cette intelligence peut alors libérer un employé pour innover davantage et même conduire à des cas où les clients souscrivent des chèques qui sont 2 à 5 fois plus élevés qu'il y a un an.
Abhinav a déclaré qu'en fin de compte, les humains sont toujours au sommet de la pyramide en matière de prise de décision. L'IA ne fait que suivre les objectifs de décision déjà définis pour eux et les exécute , tout en apprenant d'eux. Ainsi, la voie à suivre serait toujours une combinaison d'humains et d'IA afin d'améliorer l'efficacité de l'automatisation.
Sneh a conclu avec justesse le panel en plaidant pour un avenir véritablement harmonieux entre l'intelligence artificielle et les humains.
"L'objectif n'a jamais été de remplacer les humains par des robots, mais de devenir plus intelligent, d'apprendre d'eux et de l'appliquer pour nous améliorer. Idéalement, nous travaillons vers une société où les humains et les robots peuvent coexister. »