Машины все лучше понимают людей (Gartner)

В этом году исследование «Цикл ажиотажа новых технологий» (Hype Cycle for Emerging Technologies) сфокусировано на «развивающихся взаимоотношениях человека и машин» и «возросшем ажиотаже вокруг умных машин, когнитивных вычислений и Интернета вещей».

Можно выделить три главных тренда: „дополнение“ человека технологиями — например, сотрудники с носимыми компьютерами; замена людей машинами — например, когнитивный виртуальный помощник, выступающий в роли виртуального сотрудника отдела поддержки клиентов, а также совместная работа людей и машин — например, мобильный робот, работающий вместе со складским рабочим над переноской грузов, — говорит вице-президент Gartner Джеки Фенн (Jackie Fenn), который придумал идею циклов ажиотажа в 1995 году.

Эффективная и выгодная реклама с сервисом от МегаФона

Широкий выбор рекламных каналов, более 100 параметров по интересам, подробная аналитика и другие возможности уже ждут в Личном кабинете. А еще кешбэк 100% за запуск рекламы в первый месяц и еще 10% — каждый месяц.

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585. ERID LjN8K1P7y.

Вице-президент по исследованием Gartner Хан Ле Хон (Hung LeHong) отмечает, что эти тренды стали реальностью из-за того, что улучшилось качество понимания машинами людей — например, распознавание эмоций по голосу человека — и наоборот — люди стали лучше понимать машины — например, посредством Интернета Вещей.

Вместе с тем, машины и люди становятся умнее, когда работают сообща.

Три эти тренда нашли свое отражение в диаграмме Gartner:

1. Дополнение людей технологиями

Технологии делают возможным повышение возможностей человека в физической, эмоциональной и когнитивной областях. Главный плюс дополнения технологиями людей для бизнеса заключается в получении «улучшенных» сотрудников. Например, если любой работник имел бы при себе носимый компьютер, который мог бы подсказать ответ на любой вопрос о продуктах или услугах компании или мгновенно предоставлять любые необходимые данные, очевидно, это сказалось бы на бизнесе положительно.

Способность повышать продуктивность, лучше продавать или лучше обслуживать клиента возрастут многократно. Компаниям, заинтересованным в подобных технологиях, следует обратить внимание на биоакустические датчики (bioacustic sensing), самоизмерение (Quantified Self), 3D биопечать, интерфейсы мозг-компьютер (Brian-Computer Interface), дополнение людей (human augmentation), перевод речи в речь (speech-to-speech translation), носимые пользовательские интерфейсы, дополненная реальность и контроль жестов.

2. Замена людей машинами

Существует несколько областей, где подобная замена напрашивается: опасная работа, а также, простые, рутинные и повторяющиеся задания. Главные плюсы здесь — улучшенная продуктивность, уменьшение опасности для людей и, иногда, улучшение качества выполняемой работы и предоставленных ответов. К примеру, сложный виртуальный агент для обслуживания клиентов мог бы решать множество стандартных вопросов и взять на себя большой объем работы по поддержке клиентов. Бизнес должен обратить внимание на инновационные технологии, позволяющие машинам выполнять задачи человека, такие как объемные голографические дисплеи, автономные механизмы (autonomous vehicles), мобильные роботы и виртуальные помощники.

3. Совместная работа человека и машин

Работа человека и машины — не из разряда вещей, которые можно разделить на черное и белое. Иногда случаются ситуации, когда совместная работа людей и машин становится лучшим выходом. Создается новое поколение роботов, способное работать вместе с людьми. IBM Watson производит фоновые вычисления для докторов — как обычный научный сотрудник — чтобы они могли ставить диагнозы и предлагать лечение на основе новейших клинических данных и исследований.

Очевидным преимуществом совместной работы человека и машин становится возможность взять все лучшее из обоих миров, то есть продуктивность и скорость компьютера, а также эмоции, интеллект и способность справляться с неожиданностями, присущие людям. Технологии, которые представляют и поддерживают этот тренд, включают автономные механизмы, мобильных роботов, вопросно-ответные системы для естественных языков (natural language question and answering) и виртуальные помощники.

Эти три тренда, которые в будущем могут изменить каждодневную жизнь людей и рабочий процесс многих компаний, поддерживаются рядом технологий, помогающих машинам и людям лучше понимать друг друга. Необходимым фундаментом для построения синергетических отношений между компьютерами и человеком являются три сферы знания:

4. Лучшее понимание машинами человека и его среды

Машины и автоматизированные системы только выиграют от лучшего понимания человеческого контекста, человека в целом и его эмоций. Это понимание ведет к простым взаимодействиям, основанным на контексте, вроде отображения оперативного отчета по объекту, который находится ближе всего к пользователю; к способности лучше понимать клиентов, пример — изучение отношения потребителей к выходу нового продукта на основе анализа постов в Facebook; к сложным диалогам с клиентами, пример — виртуальный помощник с реализованным вопросно-ответным механизмом отвечает на запросы клиентов на естественном языке.

Технологии, представленные на диаграмме цикла ажиотажа этого года, включают биоакустические датчики, умную пыль, самоизмерение, инетрфейсы мозг-компьютер, аффективные вычисления, биочипы, 3D сканеры, вопросно-ответные системы для естественных языков, аналитику контента (content analytics), мобильный мониторинг здоровья, контроль жестов, потоки активности (activity streams), методы биометрической аутентификации, локационный интеллект (location intelligence) и распознавание речи.

5. Лучшее понимание машин человеком

С повышением интеллекта машин и их способности заменять человека при выполнении многих задач людям будет необходимо доверять им. Технологии, использующиеся в Интернете вещей, смогут обеспечить лучшее понимание функционирования машин и среды, в которой они работают. Например, IBM Watson присваивает выданным ответам так называемые «очки доверия» (confident scores), а Baxter, когда не знает решения задачи, показывает на экране задумчивое выражения лица.

Ученые MIT также работают над Kismet — роботом, который улавливает социальные сигналы посредством визуальным и аудио-сенсоров и реагирует различными выражениями лица на экране, демонстрирующими понимание. В список технологий, которые очень важны для того, чтобы машины и люди смогли работать вместе, в этом году попали Интернет вещей, машинно-машинные коммуникации, ячеистые сети (mesh networks), сенсоры и потоки активности.

6. Повышение интеллекта людей и машин

Развитие подходов Big Data, аналитики и когнитивных вычислений даст людям поддержку решений и автоматизацию, а также осведомленность и интеллект машинам. Эти технологии могут быть использованы для того, чтобы сделать умнее как людей, так и неодушевленные вещи. Вопросно-ответные системы могут быть использованы в здравоохранении для обработки и поиска данных в большом количестве медицинских журналов, на основе которых можно выбирать план лечения или назначать лекарства. Кроме того, эта технология может улучшить виртуальное обслуживание клиентов.

Цифровое будущее все ближе, и его фундаментом, как для машин, так и для людей, являются квантовые вычисления, предсказательная аналитика (prescriptive analytics), вопросно-ответные системы, Big Data, обработка сложных событий, встроенные в память системы управления базами данных (in-memory database management systems — DBMS), облачные вычисления и in-memory аналитика.

Источник: Gartner.

Ссылка по теме: Gartner.

Источник картинки на тизере: 123RF