Stiamo lavorando per una società in cui esseri umani e robot possano coesistere: Sneh Vaswani, fondatore e CEO, Emotix
Pubblicato: 2017-03-22"Per tutti coloro che credono nella 'buona tecnologia' e gestiscono una piattaforma di intelligenza artificiale, ecco una domanda per te: l'IA può essere utilizzata per eseguire il crimine perfetto?" – Arun Gupta, fondatore di FortyTwo42 Technology Innovation Center
Questa domanda piuttosto inquietante è stata posta dal moderatore Arun Gupta di un panel intitolato ' How Long Till Judgment Day? The Future Of AI ' il Day 2 di TiECon Mumbai 2017. Il discorso era incentrato sulle applicazioni dell'IA in diversi settori e verticali come marketing, banche, assistenza sanitaria e altro ancora. E la domanda ancora più pertinente: dove vediamo andare l'IA nei prossimi cinque anni.
I relatori erano Abhinav Agarwal, fondatore di Fluid.ai, Anindita Guha, Head of Products presso Gupshup, Sneh Vaswani, co-fondatore e CEO di Emotix, Deepak Sharma, Chief Digital Officer presso Kotak Mahindra Bank e KRS Jamwal , Executive Director presso Industrie Tata.
La tavola rotonda è iniziata con una differenziazione molto basilare di ciò che sta per AI nello scenario attuale: deep learning, machine learning e AI specifici come AlphaGo di Google, un computer che ha battuto un grande maestro nel gioco coreano di GOH (difficile degli scacchi). La vera integrazione dell'IA sarebbe arrivata quando l'IA generale , l'intelligenza che avrebbe imparato da se stessa e si sarebbe applicata a progetti diversi, sarebbe diventata la norma.
Ma è stato Abhinav Agarwal a fornire una definizione appropriata per l'IA specifica come la conosciamo oggi.
"Definirei l'IA come un algoritmo che apprende da solo, prende feedback dalle decisioni che sta prendendo e lo riapplica in tempo reale per evolversi e continuare ad imparare ancora di più".
Ha quindi fornito l'esempio degli algoritmi di Fluid.ai che utilizzano l'apprendimento predittivo in tempo reale per capire il momento migliore per contattare i clienti in diverse situazioni, da una tempesta di neve in cui la connettività Internet è scarsa alle ore più trafficate della giornata per i CEO e imprenditori, aumentando le probabilità di conversione a CTA. Ha inoltre aggiunto che il secondo livello di riconoscimento vocale e gestuale e API che si trovano sopra enormi quantità di dati e l'apprendimento del processo decisionale da quei dati costituiscono un livello per l'automazione esistente.
L'IA nel settore bancario: comprendere meglio consumatori e dipendenti
Deepak Sharma ha assunto il ruolo di decostruire i modi in cui l'automazione (IA specifica) ha preso il controllo di alcuni processi banali, liberando i dipendenti per svolgere compiti più intelligenti. Ha detto che poiché Kotak era nel settore dei servizi finanziari, la maggior parte dei loro processi erano rivolti ai clienti, quindi le loro sfide riguardavano tutto ciò che avresti costruito per facilitare la vita dei clienti: soluzioni, robot di conversazione.
Ha citato le risorse umane come un altro caso in cui l'intelligenza artificiale e l'automazione sono state utilizzate per semplificare i processi. Secondo Deepak, i 45.000 dipendenti dell'organizzazione avevano un grande team delle risorse umane per connettersi con i dipendenti, ma attività come l'inserimento di nuove reclute, la dispersione dei compiti e l'aggiunta di responsabilità sono tutti processi interrotti che possono essere automatizzati.
L'e-commerce e la pubblicità mirata sono il prossimo obiettivo principale dell'IA per la banca . "Abbiamo cercato di utilizzare i dati delle transazioni dei clienti per prevedere il comportamento di acquisto e abbiamo collaborato con un sito Web di e-commerce e un sito Web di e-commerce per ottenere sconti per i nostri utenti per l'utilizzo di tali piattaforme. Oltre ai processi di transazione, abbiamo anche provato a raggruppare i prodotti insieme: se un cliente sta volando verso una destinazione particolare, i suoi dati utente possono probabilmente aiutarci a vedere se probabilmente prenoterebbero anche un hotel".
Evitando la forma tradizionale di pubblicità non richiesta, hanno in programma di utilizzare il deep learning per scavare nei dati dei clienti esistenti per prendere una decisione/campagne mirate basate sull'influenza per attirare i clienti.
Usare le briciole di pane digitali per coinvolgere i millennial
Arun ha quindi indirizzato la conversazione sul marketing per i millennial, affermando: "I nostri dati ora sono come briciole di pane digitali che vengono lasciate su Internet. Gli esperti di marketing sono sempre alla ricerca di nuovi modi per entrare nelle nostre teste, per interagire con noi in nuovi modi con i clienti o come acquisire nuovi clienti. Un naturale accanto all'IA sarebbe l'IA: l'aumento dell'intelligenza utilizzando l'intelligenza artificiale".
I chatbot sono un'evoluzione nell'estrazione di queste informazioni ed è stata questa evoluzione che Anindita Guha ha toccato.
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“Gli utenti, e la maggior parte di questi utenti sono millennial, non si differenziano più in base ai marchi. Si differenziano sulla base del messaggio: da dove ottengo le mie informazioni, quanto velocemente le ricevo e chi mi sta fornendo queste informazioni in modo coerente. Queste sono le loro priorità. È per questo che i marketer in questo decennio hanno finalmente capito che il modo migliore per coinvolgere i propri clienti è attraverso i loro canali di messaggistica".
Anindita ha affermato che la larghezza di banda dell'app sta diminuendo, alle persone non piace quasi più leggere e che il contenuto del testo è sceso a 140 caratteri. Quindi sono questi 140 caratteri che i marchi devono sfruttare quando si tratta di attirare l'attenzione degli utenti. È il motivo principale per cui le aziende stanno passando alle app di messaggistica, chiamate "messaggistica socio-aziendale". Questo tipo di pubblicità è informale e casuale e tiene conto dei gusti/non mi piace/interessi dell'utente e risponde in tempo reale tramite i bot. Ecco perché le piattaforme di messaggistica globali come Facebook, KakaoTalk, WeChat ecc. hanno aperto le API ai marchi.
Ha inoltre aggiunto che le società di media come TechCrunch, NDTV che hanno già implementato i bot potrebbero essere personalizzate attraverso il deep linking e l'analisi dei dati degli utenti.
Utilizzando i dati del paziente esistenti, possiamo modificare i cicli di previsione fino a 1-2 anni
La conversazione si è poi spostata sull'assistenza sanitaria, dove Arun ha sottolineato che finora la tecnologia, in generale, è stata utilizzata per contromandare misure nell'assistenza sanitaria, che si tratti di fitness, malattie dello stile di vita come colesterolo, diabete, ictus ecc., oltre a rilevare più forme di vita -malattie pericolose come il cancro. "Come può funzionare l'IA in termini di fornitura di misure profilattiche?" chiese.
Ed è stato Abhinav a rispondere con: "L'assistenza sanitaria è il luogo perfetto in cui l'IA può iniziare a lavorare in modo efficace poiché sono già disponibili così tanti dati storici da cui gli algoritmi possono ricavare approfondimenti. Finora siamo stati in grado di compiere progressi significativi con la previsione basata su immagini per rilevare la cecità nei pazienti, potenziali malati di cancro, ecc., ma con i dati derivati dai dispositivi indossabili e dal cloud, l'IA può essere utilizzata per previsioni più accurate per cicli più lunghi".
Secondo Abhinav, più dati raccogliamo, più facile diventerà cambiare il ciclo di previsione e raccogliere informazioni/tendenze , a partire da 1-2 settimane fino a sei mesi fino a un periodo di tempo più lungo che porta a una minore dipendenza dai farmaci e a una maggiore attenzione lo stile di vita cambia fin dall'inizio.
Ma KRS Jamwal aveva una visione diversa dell'IA nel settore sanitario. Ha citato un caso in TISS in cui sia ai radiologi che all'IA è stato chiesto di diagnosticare un certo numero di pazienti per cancro. L'IA aveva un tasso di errore del 20% durante la diagnosi, mentre i medici umani avevano un tasso relativamente basso del 12%. “Ma quando si lavora insieme, il tasso di errore è sceso fino al 3% . E questo è ciò che è necessario nel settore sanitario: esseri umani e intelligenza artificiale che lavorano insieme, portando ogni set di competenze sul tavolo", ha affermato.
Il futuro dell'intelligenza artificiale: il giorno del giudizio o la liberazione
L'ultimo argomento discusso dal panel è stato dove vedono andare l'IA nei prossimi anni e data la crescente dipendenza dalla tecnologia: i robot sostituiranno gli umani un giorno presto?
Sneh Vaswani ha guidato questo round sottolineando che la robotica è un campo separato che non rientra completamente nell'ambito dell'IA. Ha menzionato il robot MIKO prodotto dalla sua azienda, un'interfaccia che "mira a colmare le lacune nell'istruzione di un bambino piccolo che può essere utilizzata per coinvolgere, interagire e, infine, educare il bambino senza togliere nulla all'esperienza umana". Ha anche insistito nel chiarire che il ruolo di MIKO e di altri simili era puramente quello di migliorare la conoscenza e facilitare l'informazione.
“Da un punto di vista filosofico del consumo, non c'è assolutamente bisogno di sostituire esseri umani, insegnanti e genitori ecc. L'idea è quella di garantire che il bambino sia educato oltre i confini di una normale classe e di non usare la tecnologia solo per giocare o guarda i contenuti online", ha aggiunto.
Jamwal e Deepak concordano entrambi sul fatto che la combinazione di intelligenza umana e intelligenza artificiale nel prossimo futuro ridurrà significativamente il costo di servizio in tutti i settori verticali, soprattutto se i dati storici possono essere utilizzati per ridurre il margine di errore.
Usando la gestione delle risorse come esempio, Deepak ha dedotto che l' IA può essere utilizzata per rendere gli esseri umani più intelligenti fornendo loro informazioni a cui altrimenti non sarebbero in grado di accedere in tempo reale. Questa intelligenza può quindi consentire a un dipendente di innovare di più e persino portare a casi in cui i clienti stanno sottoscrivendo assegni che sono 2x-5x in più rispetto a un anno fa.
Abhinav ha affermato che alla fine della giornata, gli umani sono ancora in cima alla piramide quando si tratta di prendere decisioni. L'IA segue semplicemente gli obiettivi decisionali già fissati per loro e li esegue , mentre impara da loro. Quindi la via da seguire sarebbe ancora una combinazione di esseri umani e intelligenza artificiale al fine di affinare l'efficienza nell'automazione.
Sneh ha giustamente concluso il panel sostenendo un futuro davvero armonioso tra intelligenza artificiale e umani.
“L'obiettivo non è mai stato quello di sostituire gli esseri umani con i robot, ma di diventare più intelligenti, imparare da loro e applicarlo per migliorare noi stessi. Idealmente, stiamo lavorando per una società in cui esseri umani e robot possano coesistere insieme".