Pracujemy nad społeczeństwem, w którym ludzie i roboty mogą współistnieć: Sneh Vaswani, założyciel i dyrektor generalny Emotix
Opublikowany: 2017-03-22„Dla każdego, kto wierzy w „dobrą technologię” i prowadzi platformę AI, oto pytanie do ciebie – czy sztuczną inteligencję można wykorzystać do popełnienia przestępstwa doskonałego?” – Arun Gupta, założyciel Centrum Innowacji Technologicznych FortyTwo42
To dość niepokojące pytanie zadał moderator Arun Gupta panelu zatytułowanego „ Jak długo do dnia sądu ostatecznego?” Przyszłość AI ” w dniu 2 TiECon Mumbai 2017. Rozmowa dotyczyła zastosowań sztucznej inteligencji w różnych branżach i branżach, takich jak marketing, bankowość, opieka zdrowotna i inne. I jeszcze bardziej istotne pytanie: gdzie widzimy AI w ciągu najbliższych pięciu lat.
Wśród panelistów znaleźli się Abhinav Agarwal, założyciel Fluid.ai, Anindita Guha, Head of Products w Gupshup, Sneh Vaswani, współzałożyciel i CEO Emotix, Deepak Sharma, Chief Digital Officer w Kotak Mahindra Bank oraz KRS Jamwal , Executive Director w Tata Industries.
Dyskusja panelowa rozpoczęła się od bardzo podstawowego rozróżnienia tego, co w obecnym scenariuszu oznacza sztuczną inteligencję – głębokie uczenie, uczenie maszynowe i konkretną sztuczną inteligencję , taką jak Google AlphaGo, komputer, który pokonał arcymistrza w koreańskiej grze GOH (trudny niż szachy). Prawdziwa integracja sztucznej inteligencji nastąpi, gdy ogólna sztuczna inteligencja – inteligencja, która uczy się sama od siebie i stosuje się do różnych projektów – stanie się normą.
Ale to Abhinav Agarwal dostarczył trafnej definicji konkretnej sztucznej inteligencji, jaką znamy dzisiaj.
„Zdefiniowałbym sztuczną inteligencję jako algorytm, który uczyłby się sam, zbierał informacje zwrotne z podejmowanych decyzji i stosował go ponownie w czasie rzeczywistym, aby ewoluować i uczyć się jeszcze więcej”.
Następnie podał przykład własnych algorytmów Fluid.ai, które wykorzystują uczenie predykcyjne w czasie rzeczywistym, aby określić najlepszy czas na dotarcie do klientów w różnych sytuacjach – od burzy śnieżnej, w której łączność internetowa jest niska, po najbardziej ruchliwe pory dnia dla dyrektorów generalnych i przedsiębiorców, zwiększając prawdopodobieństwo przejścia na CTA. Dodał również, że druga warstwa rozpoznawania głosu i gestów oraz interfejsów API osadzonych na ogromnych ilościach danych i podejmowaniu decyzji dotyczących uczenia się na podstawie tych danych stanowi warstwę dla istniejącej automatyzacji.
AI w bankowości: lepsze zrozumienie konsumentów i pracowników
Deepak Sharma zajął się dekonstrukcją sposobów, w jakie automatyzacja (konkretna sztuczna inteligencja) przejęła pewne przyziemne procesy, uwalniając pracowników do wykonywania bardziej inteligentnych zadań. Wspomniał, że ponieważ firma Kotak działała w branży usług finansowych, większość ich procesów dotyczyła klientów, więc ich wyzwania dotyczyły tego, co zbudowalibyście, aby ułatwić życie klientom – rozwiązanie, boty konwersacyjne.
Przytoczył HR jako kolejny przykład, w którym sztuczna inteligencja i automatyzacja zostały wykorzystane do usprawnienia procesów. Według Deepaka 45 000 pracowników w organizacji miało duży zespół HR, z którym mógł się połączyć, ale zadania, takie jak wprowadzanie nowych rekrutów, rozdzielanie obowiązków i dodawanie odpowiedzialności, są przerwanymi procesami, które można zautomatyzować.
E-commerce i reklama ukierunkowana są kolejnymi głównymi obszarami działania banku, które skupiają się na sztucznej inteligencji . „Próbowaliśmy wykorzystać dane o transakcjach klientów do przewidywania zachowań zakupowych i związaliśmy się z witryną e-commerce i witryną e-commerce, aby uzyskać zniżki dla naszych użytkowników za korzystanie z tych platform. Oprócz procesów transakcyjnych staraliśmy się również łączyć produkty – jeśli klient leci do określonego miejsca docelowego, jego dane użytkownika prawdopodobnie pomogą nam sprawdzić, czy prawdopodobnie również zarezerwuje hotel”.
Rezygnując z tradycyjnej formy niechcianej reklamy, planują wykorzystać głębokie uczenie się, aby zagłębić się w istniejące dane klientów, aby prowadzić bardziej ukierunkowane kampanie oparte na decyzjach/wpływach, aby zachęcić klientów.
Używanie cyfrowych okruszków chleba do angażowania się w milenialsów
Następnie Arun skierował rozmowę na marketing do pokolenia milenialsów, stwierdzając: „Nasze dane są teraz jak cyfrowe okruszki chleba pozostawione w Internecie. Marketerzy zawsze szukają nowych sposobów, aby wejść do naszych głów, nawiązać z nami nowy kontakt z klientami lub jak pozyskać nowych klientów. Naturalnym obok AI byłoby IA – zwiększanie inteligencji za pomocą sztucznej inteligencji.”
Chatboty są ewolucją w wydobywaniu tych informacji i to właśnie tej ewolucji dotknęła Anindita Guha .
Polecany dla Ciebie:
Co oznacza przepis anty-profitowy dla indyjskich startupów?
W jaki sposób start-upy Edtech pomagają indyjskim pracownikom podnosić umiejętności i być gotowym na przyszłość...
Akcje New Age Tech w tym tygodniu: Kłopoty Zomato nadal, EaseMyTrip publikuje Stro...
Indyjskie startupy idą na skróty w pogoni za finansowaniem
Digital Marketing Platform Logicserve Bags Finansowanie INR 80 Cr, zmienia nazwę na LS Dig...
Raport ostrzega przed odnowioną kontrolą regulacyjną dotyczącą przestrzeni Lendingtech
„Użytkownicy, a większość z nich to millenialsi, nie różnicują się już na podstawie marek. Rozróżniają na podstawie przekazu – skąd czerpię informacje, jak szybko je otrzymuję i kto konsekwentnie mi te informacje przekazuje. To są ich priorytety. Właśnie dlatego marketerzy w tej dekadzie w końcu zdali sobie sprawę, że najlepszym sposobem na zaangażowanie klientów są ich kanały komunikacyjne”.
Anindita wyraził opinię, że przepustowość aplikacji maleje, ludzie prawie nie lubią już czytać, a treść tekstowa skróciła się do 140 znaków. To właśnie na tych 140 znakach marki muszą zarobić , jeśli chodzi o uwagę użytkowników. Jest to główny powód, dla którego przedsiębiorstwa przechodzą na aplikacje do przesyłania wiadomości, zwane „komunikatorami społecznościowymi”. Ten rodzaj reklamy jest nieformalny i swobodny i uwzględnia upodobania/nielubienia/zainteresowania użytkownika i odpowiada w czasie rzeczywistym za pośrednictwem botów. Dlatego globalne platformy komunikacyjne, takie jak Facebook, KakaoTalk, WeChat itp., otworzyły interfejsy API dla marek.
Dodała również, że firmy medialne, takie jak TechCrunch, NDTV, które już wdrożyły boty, mogą zostać spersonalizowane poprzez głębokie linkowanie i analizowanie danych użytkownika.
Korzystając z istniejących danych pacjentów, możemy zmienić cykle prognostyczne do 1-2 lat
Rozmowa przeniosła się następnie na opiekę zdrowotną, gdzie Arun wskazał, że do tej pory technologia była generalnie wykorzystywana do przeciwdziałania środkom w opiece zdrowotnej – czy to sprawności fizycznej, chorobach cywilizacyjnych, takich jak cholesterol, cukrzyca, udary itp., a także wykrywaniu większej ilości życia zagrażające chorobom, takim jak rak. „Jak sztuczna inteligencja może działać w zakresie zapewniania środków profilaktycznych?” on zapytał.
I to Abhinav odpowiedział: „Opieka zdrowotna to idealne miejsce, w którym sztuczna inteligencja może zacząć efektywnie działać, ponieważ jest już tak wiele danych historycznych, z których algorytmy mogą czerpać spostrzeżenia. Do tej pory byliśmy w stanie poczynić znaczne postępy w przewidywaniu opartym na obrazach w celu wykrywania ślepoty u pacjentów, potencjalnych pacjentów z rakiem itp., ale dzięki danym pochodzącym z urządzeń do noszenia i chmury, sztuczna inteligencja może być wykorzystywana do dokładniejszych prognoz dla dłuższych cykli”.
Według Abhinava im więcej danych zbierzemy, tym łatwiej będzie zmienić cykl prognozowania i zestawiać spostrzeżenia/trendy – zaczynając od 1-2 tygodni do sześciu miesięcy do dłuższego okresu, co prowadzi do mniejszej zależności od leków i większego skupienia się na zmiany stylu życia od samego początku.
Ale KRS Jamwal miał inne podejście do sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej. Przytoczył przypadek w TISS, gdzie radiolodzy i sztuczna inteligencja zostali poproszeni o zdiagnozowanie pewnej liczby pacjentów pod kątem raka. Sztuczna inteligencja miała 20% wskaźnik błędów podczas diagnozowania, podczas gdy lekarze-ludzie mieli stosunkowo niższy wskaźnik 12%. „Ale podczas wspólnej pracy wskaźnik błędów spadł do zaledwie 3% . I to jest potrzebne w opiece zdrowotnej – ludzie i sztuczna inteligencja współpracują ze sobą, wnosząc każdy zestaw umiejętności do stołu” – zaopiniował.
Przyszłość sztucznej inteligencji: dzień sądu lub wyzwolenie
Ostatnim tematem dyskutowanym przez panel był kierunek rozwoju AI w ciągu najbliższych kilku lat i biorąc pod uwagę rosnącą technologię zależności – czy roboty wkrótce zastąpią ludzi?
Sneh Vaswani poprowadził tę rundę, wskazując, że robotyka to osobna dziedzina, która nie podlega w pełni sztucznej inteligencji. Wspomniał o robocie MIKO, który wyprodukowała jego firma, interfejsie, który „ma na celu wypełnienie luk w edukacji małego dziecka, który może być wykorzystany do zaangażowania, interakcji i ostatecznie edukowania dziecka bez odrywania niczego od ludzkiego doświadczenia”. Nalegał również na wyjaśnienie, że rola MIKO i im podobnych polegała wyłącznie na poszerzaniu wiedzy i ułatwianiu przekazywania informacji.
„Z filozoficznego punktu widzenia konsumpcji absolutnie nie ma potrzeby zastępowania ludzi, nauczycieli, rodziców itp. Chodzi o to, aby dziecko było kształcone poza granicami zwykłej klasy, a także nie używano technologii tylko do grania w gry lub oglądaj treści online” – dodał.
Zarówno Jamwal, jak i Deepak zgodzili się, że połączenie ludzkiej inteligencji i sztucznej inteligencji w niedalekiej przyszłości znacznie obniży koszty obsługi w różnych branżach, zwłaszcza jeśli dane historyczne można wykorzystać do zmniejszenia marginesu błędu.
Na przykładzie zarządzania zasobami Deepak wywnioskował, że sztuczną inteligencję można wykorzystać do uczynienia ludzi bardziej inteligentnymi , dostarczając im spostrzeżeń, do których inaczej nie mieliby dostępu w czasie rzeczywistym. Ta inteligencja może następnie uwolnić pracownika, aby mógł wprowadzać więcej innowacji, a nawet prowadzić do przypadków, w których klienci wystawiają czeki ubezpieczeniowe, które są 2x-5x wyższe niż nawet rok temu.
Abhinav stwierdził, że pod koniec dnia ludzie wciąż znajdują się na szczycie piramidy, jeśli chodzi o podejmowanie decyzji. Sztuczna inteligencja po prostu podąża za wyznaczonymi im celami decyzyjnymi i realizuje je , jednocześnie ucząc się od nich. Tak więc drogą naprzód byłoby nadal połączenie ludzi i sztucznej inteligencji w celu zwiększenia wydajności automatyzacji.
Sneh trafnie zakończył panel opowiadający się za prawdziwie harmonijną przyszłością między sztuczną inteligencją a ludźmi.
„Celem nigdy nie było zastąpienie ludzi robotami, ale bycie bardziej inteligentnym, uczenie się od nich i stosowanie tego, aby się doskonalić. Idealnie pracujemy na rzecz społeczeństwa, w którym ludzie i roboty mogą współistnieć razem”.