AI to nowa czerń

we współpracy z SOK ROŚLINNY

9 lutego 2017 r. dwóch liderów rynku technologicznego ogłosiło: SOK ROŚLINNY zaprezentował swój inteligentny system ERP nowej generacji i Nvidia ogłosił, że popyt na aplikacje wykorzystujące sztuczną inteligencję (AI) napędza popyt na jego platformę graficzną. Na pierwszy rzut oka te ogłoszenia były zwykłym biznesem – rutynowymi dźwiękami, które mnożą się w krajobrazie wiadomości technicznych. Przyjrzyj się jednak nieco głębiej, a zdasz sobie sprawę, że ten dzień oznaczał głęboką zmianę zarówno w sposobie, w jaki firmy korzystają z technologii, jak i implikacjach dla reszty z nas.

Przez dziesięciolecia opracowywałem komputer, który mógł: myśleć był Świętym Graalem technologii. I chociaż poczyniliśmy ogromne postępy w naszej zdolności do przetwarzania ogromnej ilości danych, myślenie pozostało w większości nieuchwytne. Nadal tkwimy między dwiema diametralnie odmiennymi wizjami AI – z jednej strony jest to inteligentny, ale głęboko dystopijny świat HAL (2001: Odyseja kosmiczna), a z drugiej prostszy świat urządzeń, takich jak Alexa czy Siri, odtwarzających piosenki lub zamawiając dla nas przedmioty.

To znaczy do tej pory.

Inteligentna sztuczna inteligencja w przedsiębiorstwie w końcu dorasta, a przetwarzanie kognitywne trafia do prawdziwych produktów, które firmy mogą wykorzystać do usprawnienia procesów biznesowych. Mówiąc najprościej, przetwarzanie kognitywne odnosi się do systemów samouczących się, które naśladują sposób działania ludzkiego mózgu. Ewolucja ta nadchodziła od dawna, ale kiedy już mieliśmy moc obliczeniową (dzięki pojawieniu się chmury) do ekonomicznej obsługi dużych ilości danych, było tylko kwestią czasu, zanim samouczące się algorytmy zaczną działać. dojrzały. Umożliwiło to wykorzystanie technik eksploracji danych, analiz predykcyjnych i rozpoznawania wzorców do zasilania zautomatyzowanych systemów, które uczą się na podstawie nowego i zmieniającego się środowiska danych i rozwiązują problemy bez interwencji człowieka. Dodaj do tych systemów możliwość wypowiadania poleceń w normalnym języku mówionym, a interakcja między maszyną a człowiekiem stanie się dość płynna. Przywitaj się z HAL 2.0.

W ogłoszeniu SAP inteligentny element inteligentnego systemu ERP pochodzi od cyfrowego asystenta ( SAP CoPilot ), których użytkownicy mogą zadawać pytania i którym mogą wydawać polecenia za pomocą głosu, tekstu lub gestów, tak jak robiliby to asystentowi. Ta nieformalna i nieustrukturyzowana rozmowa jest następnie kontekstualizowana, analizowana i wykorzystywana do przedstawienia użytkownikowi konkretnego wyniku biznesowego, którego szuka. Nie tylko to, ale dzięki głębokiemu zrozumieniu użytkowników i organizacji w kontekście ich działalności, SAP CoPilot może szybko dostosować się i wspierać użytkowników, zwracając ich uwagę na rzeczy, które w innym przypadku mogliby przeoczyć.

Na Koncentracja na uruchamianiu SAP naszym zadaniem jest budowanie i skalowanie ekosystemu innowacji SAP, napędzanego siłą startupów. W ramach tych wysiłków współpracujemy z ponad 5200 start-upami z ponad 55 krajów, które opracowują nową generację rozwiązań, aby popychać firmy do przodu, w tym z garstką, która pracuje specjalnie nad sztuczną inteligencją przedsiębiorstw. Chociaż sztuczna inteligencja jest obecnie w początkowej fazie, nie ma wątpliwości, że będzie odgrywać kluczową rolę w zastosowaniach tak różnorodnych, jak przewidywanie zawały serca , zarządzający gatunki inwazyjne lub zapobieganie oszustwom finansowym.

Jednym ze startupów wchodzących w skład naszego programu jest firma o nazwie Skończyć wykorzystuje moc uczenia maszynowego, formę sztucznej inteligencji, aby pomóc dostawcom płatności, bankom i sprzedawcom detalicznym zapobiegać oszustwom w handlu wielokanałowym. Według Ankieta dotycząca oszustw i kontroli płatności AFP 2016 73 procent firm padło ofiarą prób lub faktycznego oszustwa płatniczego, w porównaniu do 60 procent dwa lata temu. W przypadku firm o przychodach w wysokości 1 miliarda dolarów lub więcej liczba ofiar wynosi aż 78 procent. Nowsze modele biznesowe nieustannie ewoluują, od natychmiastowej dostawy towarów, przez wirtualną gotówkę, po cyfrowe pobieranie. Płatności cyfrowe stają się wszechobecne, podobnie jak ryzyko oszustw internetowych. Według Mnożnik oszustw LexisNexis , w 2015 r. każde 100 USD oszustwa kosztowało sprzedawcę 223 USD w rzeczywistych kosztach.

Do niedawna instytucje finansowe opierały się na bardziej sztywnym modelu opartym na zasadach, m.in. gdyby karta kredytowa została fizycznie zeskanowana kilka minut temu w Los Angeles, a dwie godziny później wypłynęła na powierzchnię w Meksyku, byłby to możliwy powód do oszustwa. Poleganie na tym modelu już nie działa, ponieważ oszuści zmieniają swoją grę szybciej, niż ktokolwiek może zaktualizować książkę zasad (w przykładzie z kartą kredytową może to być po prostu fałszywy alarm, ponieważ klient mógł po prostu podróżować przez granicę w tym czasie) . Zasadniczo patologia oszustwa naśladuje zachowanie dobrych klientów – pozornie nie ma prawie żadnej różnicy między najlepszym klientem a najgorszym koszmarem. W tym przypadku uczenie maszynowe może pomóc, szybko ucząc się, dostosowując i dostarczając wyniki w czasie rzeczywistym, które mogą powstrzymać oszustwa, zanim do nich dojdzie, jednocześnie minimalizując liczbę fałszywych alarmów.

Galaktyka.ai jest kolejnym dobrze zapowiadającym się graczem, tym w przestrzeni opieki zdrowotnej, tworzącym oprogramowanie, które wykorzystuje moc sztucznej inteligencji do tworzenia prognozy choroby, zanim pacjent wykaże jakiekolwiek objawy. Wczesne wykrywanie w naturalny sposób oszczędza koszty systemu opieki zdrowotnej i znacznie poprawia wyniki leczenia pacjentów. Główne podejście Galaxy polega na wprowadzaniu ogromnych ilości danych do swojego systemu, a następnie trenowaniu go w poszukiwaniu wzorców, w podobny sposób, w jaki może działać mózg młodego studenta medycyny lub stażysty. Firma ma jeszcze wiele do zrobienia, zanim będzie mogła opracować algorytmy, które dokładnie naśladują neurony ludzkiego mózgu: jak przyznaje strona internetowa Galaxy, zbudowała latające maszyny, które w rzeczywistości nie machają skrzydłami, ale naśladują ogólne zasady latania. Możemy zrobić to samo na naszej drodze do budowania mózgów sztucznej inteligencji.

Zmieniający się świat

Żaden postęp technologiczny nie jest kompletny bez pewnej ciemnej strony. Od czasów, gdy tekstylne krosna wyparły tkacza lub kiedy samochód wyparł konia i buggy, my, ludzie, generalnie mieszaliśmy się z wpływem technologii na naszą pracę. Ponieważ automatyzacja eliminowała miejsca pracy, staraliśmy się przesuwać w górę łańcucha żywnościowego i znaleźć funkcję, na którą automatyzacja lub outsourcing w mniejszym stopniu będą miały wpływ. Ale kiedy skala i wpływ sztucznej inteligencji mogą zagrozić pracy nawet najbardziej wykwalifikowanych pracowników wiedzy (w powyższym przypadku Galaxy.ai nie wyeliminujemy konieczności zatrudniania radiologów, ale z pewnością będziemy potrzebować ich znacznie mniej) , czyli tam, gdzie rachunek różniczkowy zmienia się całkowicie.

Według niedawnej ankiety przeprowadzonej przez Światowe Forum Ekonomiczne do 2020 r. robotyka, automatyzacja i sztuczna inteligencja doprowadzą do utraty netto 7,1 mln miejsc pracy w 15 największych gospodarkach uprzemysłowionych i wschodzących. Ironia polega na tym, że większość utraconych miejsc pracy będzie znajdować się na dolnym końcu spektrum umiejętności (i dochodów), gdzie ludzie najmniej mogą sobie pozwolić na zwolnienie. Nieco lepszą wiadomością z badania jest to, że w tym samym czasie powstaną dwa miliony nowych, dobrze płatnych miejsc pracy w obszarach informatyki, matematyki i inżynierii.

Może teraz nadszedł czas, abyśmy aktywnie zastanowili się TRZON , nie tylko dla naszych dzieci, ale także dla nas samych.

Dołącz do rozmowy @SAPStartupy i/lub obserwuj mnie @Bansalmanju. .

ukryć