เรากำลังมุ่งสู่สังคมที่มนุษย์และหุ่นยนต์สามารถอยู่ร่วมกันได้: Sneh Vaswani ผู้ก่อตั้งและ CEO ของ Emotix
เผยแพร่แล้ว: 2017-03-22“สำหรับทุกคนที่เชื่อใน 'เทคโนโลยีที่ดี' และใช้งานแพลตฟอร์ม AI นี่คือคำถามสำหรับคุณ – AI สามารถใช้เพื่อก่ออาชญากรรมที่สมบูรณ์แบบได้หรือไม่” – อรุณ คุปตะ ผู้ก่อตั้ง FortyTwo42 Technology Innovation Center
คำถามที่ค่อนข้างน่ารำคาญนี้ถูกถามโดยผู้ดูแล Arun Gupta จากแผงหัวข้อ ' How Long Till Judgement Day? อนาคตของ AI ' ในวันที่ 2 ของ TiECon Mumbai 2017 การเสวนาเน้นที่การใช้งาน AI ในอุตสาหกรรมและแนวดิ่งต่างๆ เช่น การตลาด การธนาคาร การดูแลสุขภาพ และอื่นๆ และคำถามที่เกี่ยวข้องยิ่งขึ้นไปอีก: เราจะเห็น AI ไปถึงไหนในอีก 5 ปีข้างหน้า
ผู้ร่วมอภิปรายประกอบด้วย Abhinav Agarwal ผู้ก่อตั้ง Fluid.ai, Anindita Guha หัวหน้าฝ่ายผลิตภัณฑ์ที่ Gupshup, Sneh Vaswani ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของ Emotix, Deepak Sharma, Chief Digital Officer ที่ Kotak Mahindra Bank และ KRS Jamwal กรรมการบริหารของ ทาทาอุตสาหกรรม
การอภิปรายเริ่มต้นด้วยการสร้างความแตกต่างขั้นพื้นฐานของสิ่งที่ย่อมาจาก AI ในสถานการณ์ปัจจุบัน เช่น การเรียนรู้เชิงลึก การเรียนรู้ของเครื่อง และ AI ที่เฉพาะเจาะจง เช่น AlphaGo ของ Google คอมพิวเตอร์ที่เอาชนะปรมาจารย์ในเกม GOH ของเกาหลี (ยากกว่าหมากรุก) การรวม AI ที่แท้จริงจะเกิดขึ้นเมื่อ AI ทั่วไป – ความฉลาดที่จะเรียนรู้จากตัวเองและนำไปใช้กับโครงการต่างๆ – กลายเป็นบรรทัดฐาน
แต่ Abhinav Agarwal เป็นผู้ให้คำจำกัดความที่เหมาะสมสำหรับ AI เฉพาะที่เรารู้จักในปัจจุบัน
“ฉันจะให้คำจำกัดความ AI เป็นอัลกอริทึมที่จะเรียนรู้ด้วยตัวเอง รับข้อเสนอแนะจากการตัดสินใจที่ทำและนำ AI กลับมาใช้ใหม่แบบเรียลไทม์เพื่อพัฒนาและเรียนรู้ต่อไป”
จากนั้นเขาได้ยกตัวอย่างอัลกอริธึมของ Fluid.ai ที่ใช้การเรียนรู้เชิงคาดการณ์แบบเรียลไทม์เพื่อหาเวลาที่ดีที่สุดในการเข้าถึงลูกค้าในสถานการณ์ต่างๆ ตั้งแต่พายุหิมะที่การเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตต่ำจนถึงช่วงเวลาที่วุ่นวายที่สุดของวันสำหรับ CEO และผู้ประกอบการเพิ่มโอกาสในการแปลงเป็น CTA เขาเสริมว่า เลเยอร์ที่สองของการรู้จำเสียงและท่าทางและ API ที่อยู่บนข้อมูลจำนวนมหาศาล และการตัดสินใจเรียนรู้จากข้อมูลนั้นประกอบด้วยชั้นหนึ่งไปสู่ระบบอัตโนมัติที่มีอยู่
AI ในธนาคาร: เข้าใจผู้บริโภคและพนักงานดีขึ้น
ดีพัค ชาร์ มา รับหน้าที่ในการแยกแยะวิธีที่ระบบอัตโนมัติ (AI เฉพาะ) เข้าควบคุมกระบวนการทางโลกบางอย่าง ทำให้พนักงานมีอิสระในการทำงานที่ชาญฉลาดมากขึ้น เขากล่าวว่าตั้งแต่ Kotak อยู่ในอุตสาหกรรมบริการทางการเงิน กระบวนการส่วนใหญ่ของพวกเขาคือการที่ลูกค้าต้องเผชิญ ดังนั้นความท้าทายของพวกเขาคือทั้งหมดเกี่ยวกับสิ่งที่คุณจะสร้างเพื่อทำให้ชีวิตของลูกค้าง่ายขึ้น – โซลูชัน บอทสนทนา
เขาอ้างว่า HR เป็นอีกตัวอย่างหนึ่งที่ใช้ AI และระบบอัตโนมัติเพื่อช่วยปรับปรุงกระบวนการ จากข้อมูลของ Deepak พนักงาน 45,000 คนในองค์กรมีทีม HR ขนาดใหญ่เพื่อเชื่อมต่อกับพนักงาน แต่งานต่างๆ เช่น การรับพนักงานใหม่ การกระจายหน้าที่และความรับผิดชอบที่เพิ่มขึ้นล้วนเป็นกระบวนการที่เสียหายซึ่งสามารถทำได้โดยอัตโนมัติ
อีคอมเมิร์ซและการโฆษณาแบบกำหนดเป้าหมายคือเป้าหมายหลักของ AI ต่อไปของธนาคาร “เราได้พยายามใช้ข้อมูลธุรกรรมของลูกค้าเพื่อคาดการณ์พฤติกรรมการจับจ่ายและเชื่อมโยงกับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซและเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซเพื่อรับส่วนลดสำหรับผู้ใช้ของเราสำหรับการใช้แพลตฟอร์มเหล่านั้น นอกเหนือจากขั้นตอนการทำธุรกรรมแล้ว เรายังพยายามรวมกลุ่มผลิตภัณฑ์เข้าด้วยกัน หากลูกค้ากำลังบินไปยังปลายทางใดที่หนึ่ง ข้อมูลผู้ใช้ของพวกเขาอาจช่วยให้เราทราบว่าพวกเขาน่าจะจองโรงแรมด้วยหรือไม่”
หลีกเลี่ยงรูปแบบดั้งเดิมของการโฆษณาที่ไม่พึงประสงค์ พวกเขาวางแผนที่จะใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อเจาะลึกข้อมูลลูกค้าที่มีอยู่เพื่อทำการตัดสินใจ/แคมเปญที่กำหนดเป้าหมายตามอิทธิพลมากขึ้นเพื่อดึงดูดลูกค้า
การใช้เบรดครัมบ์ดิจิทัลเพื่อมีส่วนร่วมกับคนรุ่นมิลเลนเนียล
อรุณจึงเปลี่ยนการสนทนาเป็นการตลาดไปยังกลุ่มมิลเลนเนียล โดยกล่าวว่า “ตอนนี้ข้อมูลของเราเป็นเหมือนเบรดครัมบ์ดิจิทัลที่ถูกทิ้งไว้บนอินเทอร์เน็ต นักการตลาดมักจะมองหาวิธีใหม่ๆ ในการเข้าไปอยู่ในหัวของเรา มีส่วนร่วมกับเราในรูปแบบใหม่ๆ กับลูกค้า หรือวิธีหาลูกค้าใหม่ ตามธรรมชาติถัดจาก AI จะเป็น IA – การเสริมปัญญาโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์”
Chatbots เป็นวิวัฒนาการในการทำเหมืองข้อมูลนี้ และมันเป็นวิวัฒนาการที่ Anindita Guha ได้สัมผัส
แนะนำสำหรับคุณ:
บทบัญญัติต่อต้านการแสวงหากำไรสำหรับสตาร์ทอัพในอินเดียมีความหมายอย่างไร?
Edtech Startups ช่วยให้แรงงานอินเดียเพิ่มพูนทักษะและเตรียมพร้อมสู่อนาคตได้อย่างไร...
หุ้นเทคโนโลยียุคใหม่ในสัปดาห์นี้: ปัญหาของ Zomato ยังคงดำเนินต่อไป, EaseMyTrip Posts Stro...
สตาร์ทอัพอินเดียใช้ทางลัดในการไล่ล่าหาทุน
แพลตฟอร์มการตลาดดิจิทัล Logicserve ระดมทุน INR 80 Cr รีแบรนด์เป็น LS Dig...
รายงานเตือนให้มีการพิจารณาทบทวนกฎข้อบังคับเกี่ยวกับ Lendingtech Space
“ผู้ใช้และผู้ใช้ส่วนใหญ่เป็นรุ่นมิลเลนเนียล ไม่ได้สร้างความแตกต่างจากแบรนด์อีกต่อไป พวกเขากำลังสร้างความแตกต่างบนพื้นฐานของข้อความ - ฉันได้รับข้อมูลของฉันจากที่ใด ฉันได้รับข้อมูลเร็วแค่ไหน และใครเป็นผู้ให้ข้อมูลนี้แก่ฉันอย่างสม่ำเสมอ นี่คือลำดับความสำคัญของพวกเขา นั่นเป็นสาเหตุที่นักการตลาดในทศวรรษนี้ตระหนักว่าวิธีที่ดีที่สุดในการมีส่วนร่วมกับลูกค้าคือช่องทางการรับส่งข้อความของพวกเขา”
Anindita เห็นว่าแบนด์วิดท์ของแอพลดลง ผู้คนแทบไม่อยากอ่านอีกต่อไป และเนื้อหาข้อความนั้นลดลงเหลือ 140 ตัวอักษร ดังนั้น 140 ตัวอักษรนี้จึงเป็นสิ่งที่แบรนด์ต่างๆ จำเป็นต้องใช้ เมื่อได้รับความสนใจจากผู้ใช้ นี่คือเหตุผลหลักว่าทำไมองค์กรต่างๆ จึงเปลี่ยนไปใช้แอปรับส่งข้อความที่เรียกว่า 'การส่งข้อความทางสังคมและองค์กร' การโฆษณาประเภทนี้ไม่เป็นทางการและไม่เป็นทางการ โดยพิจารณาจากความชอบ/ไม่ชอบ/ความสนใจของผู้ใช้ และตอบกลับแบบเรียลไทม์ผ่านบอท นั่นเป็นสาเหตุที่แพลตฟอร์มการส่งข้อความทั่วโลก เช่น Facebook, KakaoTalk, WeChat เป็นต้น ได้เปิด API ให้กับแบรนด์ต่างๆ
เธอเสริมว่าบริษัทสื่อเช่น TechCrunch, NDTV ที่ปรับใช้บอทแล้วสามารถปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวผ่านการเชื่อมโยงในเชิงลึกและการแยกวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้
ด้วยการใช้ข้อมูลผู้ป่วยที่มีอยู่ เราสามารถเปลี่ยนรอบการทำนายได้ถึง 1-2 ปี
จากนั้นบทสนทนาก็ย้ายไปที่การดูแลสุขภาพ โดยที่อรุณชี้ว่าจนถึงตอนนี้ เทคโนโลยีโดยทั่วไป ถูกใช้เพื่อตอบโต้มาตรการในการดูแลสุขภาพ ไม่ว่าจะเป็นความฟิต โรคจากการใช้ชีวิต เช่น คอเลสเตอรอล เบาหวาน โรคหลอดเลือดสมอง เป็นต้น ตลอดจนการตรวจจับชีวิตเพิ่มเติม - โรคที่คุกคาม เช่น มะเร็ง “AI สามารถทำงานอย่างไรในแง่ของการให้มาตรการป้องกัน?” เขาถาม.
และ Abhinav เป็นผู้ตอบคำถามว่า “การดูแลสุขภาพเป็นสถานที่ที่สมบูรณ์แบบสำหรับ AI ในการเริ่มทำงานอย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากมีข้อมูลในอดีตมากมายสำหรับอัลกอริทึมในการรับข้อมูลเชิงลึก จนถึงตอนนี้ เราสามารถก้าวหน้าอย่างมีนัยสำคัญด้วยการคาดคะเนด้วยภาพเพื่อตรวจหาการตาบอดในผู้ป่วย ผู้ที่อาจเป็นมะเร็ง ฯลฯ แต่ด้วยข้อมูลที่ได้จากอุปกรณ์สวมใส่และระบบคลาวด์ ทำให้ AI สามารถใช้สำหรับการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับรอบการทำงานที่ยาวนานขึ้น”
ตามข้อมูลของ Abhinav ยิ่งเราเก็บรวบรวมข้อมูลมากเท่าไหร่ การเปลี่ยนแปลงวงจรการทำนายและการเปรียบเทียบข้อมูลเชิงลึก/แนวโน้มก็จะยิ่งง่ายขึ้นเท่านั้น โดย เริ่มจาก 1-2 สัปดาห์เป็นหกเดือนไปจนถึงระยะเวลาที่นานขึ้นซึ่งนำไปสู่การพึ่งพายาน้อยลงและให้ความสำคัญกับยามากขึ้น วิถีชีวิตเปลี่ยนไปจากการเดินทาง
แต่ KRS Jamwal มีมุมมองที่แตกต่างกับ AI ในด้านการดูแลสุขภาพ เขาอ้างถึงตัวอย่างใน TISS ที่ทั้งนักรังสีวิทยาและ AI ถูกขอให้วินิจฉัยผู้ป่วยโรคมะเร็งจำนวนหนึ่ง AI มีอัตราความผิดพลาด 20% ขณะวินิจฉัย ในขณะที่แพทย์ที่เป็นมนุษย์มีอัตราค่อนข้างต่ำกว่าที่ 12% “แต่เมื่อทำงานร่วมกัน อัตราความ ผิดพลาดลดลงเหลือ 3% และนั่นคือสิ่งที่จำเป็นในการดูแลสุขภาพ – มนุษย์และ AI ทำงานร่วมกันเพื่อนำชุดทักษะแต่ละชุดมาใช้กับโต๊ะ” เขากล่าว
อนาคตของ AI: วันพิพากษาหรือการปลดปล่อย
หัวข้อสุดท้ายที่คณะผู้อภิปรายพูดคุยกันคือที่ที่พวกเขาเห็นว่า AI กำลังจะเกิดขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้าและเมื่อได้รับเทคโนโลยีการพึ่งพาที่เพิ่มขึ้น – หุ่นยนต์จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ในเร็ววันนี้หรือไม่?
Sneh Vaswani เป็นผู้นำในรอบนี้โดยชี้ให้เห็นว่าวิทยาการหุ่นยนต์เป็นสาขาที่แยกต่างหากที่ไม่ได้อยู่ภายใต้ขอบเขตของ AI อย่างเต็มที่ เขาพูดถึงหุ่นยนต์ MIKO ที่บริษัทของเขาผลิตขึ้น ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซที่ “มีเป้าหมายเพื่อเติมเต็มช่องว่างในการศึกษาของเด็กเล็กที่สามารถใช้เพื่อมีส่วนร่วม โต้ตอบ และให้ความรู้แก่เด็กในท้ายที่สุดโดยไม่ต้องละเลยประสบการณ์ของมนุษย์” เขายังยืนกรานที่จะชี้แจงว่าบทบาทของ MIKO และคนอื่น ๆ ในตระกูลของพวกเขาคือการเพิ่มพูนความรู้และอำนวยความสะดวกในข้อมูลเท่านั้น
“จากมุมมองการบริโภคเชิงปรัชญา ไม่จำเป็นต้องแทนที่มนุษย์ ครูและผู้ปกครอง ฯลฯ เลย แนวคิดคือเพื่อให้แน่ใจว่าเด็กจะได้รับการศึกษานอกห้องเรียนปกติ และไม่ใช้เทคโนโลยีเพื่อเล่นเกม หรือดูเนื้อหาออนไลน์” เขากล่าวเสริม
Jamwal และ Deepak ต่างเห็นพ้องกันว่า การรวมปัญญาของมนุษย์และ AI เข้าด้วยกันในอนาคตอันใกล้นี้จะทำให้ต้นทุนในการให้บริการลดลงอย่างมากในแนวดิ่งของอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากข้อมูลในอดีตสามารถนำมาใช้เพื่อลดข้อผิดพลาดได้
ยกตัวอย่างการใช้การจัดการสินทรัพย์ Deepak อนุมานว่า AI สามารถใช้เพื่อทำให้มนุษย์ฉลาดขึ้น โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่พวกเขาไม่สามารถเข้าถึงได้แบบเรียลไทม์ ความฉลาดนี้จะทำให้พนักงานมีอิสระในการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ๆ มากขึ้น และอาจนำไปสู่กรณีที่ลูกค้ามีการตรวจสอบการรับประกันภัยที่มากกว่าที่เคยทำเมื่อปีก่อนถึง 2 เท่าถึง 5 เท่า
Abhinav กล่าวว่าในตอนท้ายของวัน มนุษย์ยังคงอยู่ที่จุดสูงสุดของปิรามิดเมื่อต้องตัดสินใจ AI ทำตามเป้าหมายการตัดสินใจที่กำหนดไว้แล้วสำหรับพวกเขาและดำเนินการตามนั้น ในขณะที่เรียนรู้จากพวกเขา ดังนั้นหนทางข้างหน้าจะยังคงเป็นการผสมผสานระหว่างมนุษย์กับ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในระบบอัตโนมัติ
เสน่หาสรุปอย่างเหมาะสมว่าคณะกรรมการที่สนับสนุนอนาคตที่กลมกลืนกันอย่างแท้จริงระหว่างปัญญาประดิษฐ์กับมนุษย์
“เป้าหมายไม่เคยอยู่ที่การแทนที่มนุษย์ด้วยหุ่นยนต์ แต่เพื่อให้เกิดความฉลาดมากขึ้น เรียนรู้จากพวกเขาและนำไปใช้เพื่อพัฒนาตัวเราเองให้ดีขึ้น เรากำลังดำเนินการเพื่อมุ่งสู่สังคมที่มนุษย์และหุ่นยนต์สามารถอยู่ร่วมกันได้”