Продавец-консультан с искусственным интеллектом скоро появится в магазинах сша

Презентация к уроку (3, 4 класс) по теме: ” Искусственный интеллект”

Слайд 1

Искусственный интеллект

Слайд 2

( ИИ ; англ. Artificial intelligence , AI ) — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин , особенно интеллектуальных компьютерных программ [1] ; ( 2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека [2] .

ИИ связан со сходной задачей использования компьютеров для понимания человеческого интеллекта . Существующие на сегодня интеллектуальные системы имеют очень узкие области применения. Например, программы, способные обыграть человека в шахматы, не могут отвечать на вопросы и т.д. [3] .

Материал из Википедии — свободной энциклопедии Иску́сственный интелле́кт

Слайд 3

Люди хороши во многом: многие из нас заражены жаждой первооткрытий , умеют играть в шахматы и решать сложные политические вопросы. Однако некоторые вопросы мы все же оставляем на откуп компьютеров . Даже больше: практически все механические расчеты выполняют компьютеры. Но у них нет души, сознания и свободы воли.

Именно над этим решением — над тем, как компьютеру пройти тест Тьюринга, — и работают ученые в сфере искусственного интеллекта.

Обратите внимание

Искусственный интеллект, учитывая огромные возможности электронных вычислительных машин, мог бы справляться с рядом важнейших задач, а также решать сложные вопросы глобального порядка, от мира во всем мире до колонизации далеких галактик.

Слайд 4

Именно над этим решением — над тем, как компьютеру пройти тест Тьюринга, — и работают ученые в сфере искусственного интеллекта.

Слайд 5

Тест Тьюринга – эксперимент , в ходе которого человек общается с компьютерной интеллектуальной программой, которая моделирует ответы как человек. Предполагается, что тест Тьюринг пройден, если человек при общении с машиной считает, что общается с человеком, а не машиной.

Британский математик Алан Тьюринг в 1950 г. придумал такой эксперимент по аналогии с имитационной игрой, которая предполагает, что 2 человека уходят в разные комнаты, а 3й человек должен понять кто где, общаясь с ними письменно.

Тьюринг предложил такую игру провести с машиной и, если машина сможет ввести в заблуждение эксперта, это будет означать, что машина может думать. Таким образом, классический тест проходит по следующему сценарию: Человек-эксперт общается через чат с чат-ботом и другими людьми.

По окончании общения эксперт должен понять, кто из собеседников был человеком, а кто — ботом .

Слайд 6

Китайский ИИ получил лицензию врача

Слайд 7

Китайская компания iFlyTek из Шеньчженя работала над своим искусственным интеллектом на протяжении четырёх лет. В результате программа ИИ смогла подготовиться к сдаче экзаменов в местный медицинский вуз и успешно сдала все тесты. По результатам экзамена ей выдали лицензию доктора.

И гордиться действительно есть чем. ИИ iFlyTek Smart Doctor Assistant набрал 456 баллов из 360 необходимых, но разработчики не собираются останавливаться и сообщают, что их программа способна обучиться ещё более сложным вещам как в медицине, так и в других областях. Например, в юриспруденции.

Важно

Пока же iFlyTek Smart Doctor Assistant планируют применить в той области, где он уже хорошо показал себя — его собираются отрядить в помощники обычным докторам, ведь ИИ сможет, например, гораздо быстрее анализировать огромные массивы данных о болезнях, собранных со всей страны, обрабатывать их и выдавать конкретные результаты .

Слайд 8

Роботы от DHL начали доставлять посылки

Слайд 9

Роботы-курьеры совсем не хуже летающих дронов , поэтому многие компании тестируют наземные виды доставки. Недавно собственных роботизированных почтальонов разработали и начали испытывать в DHL.

Роботы движутся вслед за людьми, выполняя роль своеобразных носильщиков — почтовые боты способны нести на себе до 150 килограммов писем, посылок и газет.

Почтовые боты выглядят как обычные контейнеры полутора метров в высоту, поставленные на колёса и способные при максимальной загрузке самостоятельно передвигаться со скоростью до шести километров в час — примерно с такой же скоростью человек передвигается, идя быстрым шагом.

Боты оснащены датчиками, позволяющими им фиксировать и осторожно объезжать препятствия и людей. Сейчас основная задача роботов — следовать за почтальонами-людьми и помогать таскать тяжести. Но, вероятно, в будущем их будут отпускать и одних. Тестирование роботов на улицах Германии будет продолжаться около двух месяцев.

Слайд 10

О новых вызовах для искусственного интеллекта

Слайд 11

О новых вызовах для искусственного интеллекта, а также о роли игр как идеальной среды для его развития, рассказывает Джозеф Браун, доктор Computer Science , руководитель Лаборатории искусственного интеллекта в разработке игр Университета Иннополис . Узнать больше о современных технологиях и их влиянии на наше будущее можно в нашем в проекте «Банк знаний » .

Слайд 12

Каковы сегодня подходы к определению искусственного интеллекта? — Существует две основные категории и четыре сферы применения, которые связывают с понятием искусственного интеллекта. Исследователи называют эти категории сильным и слабым типом искусственного интеллекта .

Когда мы говорим о сильном типе искусственного интеллекта, мы предполагаем роботов-гуманоидов, С-3PO и все то, что мы видим в « Стартреке ». На данный момент существует много разработок, посвященных попыткам построить человекоподобного робота, который бы имел интеллект человека.

Совет

Так выглядит сильный тип искусственного интеллекта, и это по поводу него ведутся разговоры о жутком мире роботов, которые уничтожат людей. Это, конечно, очень нереалистичный сценарий. Второй тип — это слабый искусственный интеллект. Большинство сегодняшних разработок посвящено именно этому типу ИИ.

Его суть заключается в том, что с его помощью мы пытаемся автоматизировать некоторые процессы принятия решения и некоторые задачи. Если мне необходимо принять решение, стоит ли давать определенному человеку ипотеку или открывать для него кредитную карту, мне не нужен гуманоид, который будет принимать подобные решения.

Здесь искусственный интеллект рассматривается как небольшой вспомогательный агент, который упрощает для нас определенные задачи.

Слайд 13

Чем отличается искусственный интеллект (ИИ) от робототехники?

Слайд 14

Робототехника и искусственный интеллект служат совсем разным целям. Однако люди часто путают их. Многие люди задаются вопросом, является ли робототехника подмножеством искусственного интеллекта или это одно и то же.

Первое, о чем следует сказать, — это то, что робототехника и искусственный интеллект — это совсем не то же самое. Фактически, эти двеобласти почти полностью разделены.

Робототехника — часть ИИ или ИИ — часть робототехники? В чем разница между этими двумя терминами? Мы ответим на этот вопрос!

Слайд 15

Диаграмма Венна из них будет выглядеть так: Мы предполагаем, что люди путают эти два понятия из-за перекрытия между ними: искусственно интеллектуальные роботы. Чтобы понять, как эти три термина связаны друг с другом, давайте посмотрим каждый из них индивидуально.

Слайд 16

Что такое робототехника? Робототехника — это отрасль технологии, которая занимается роботами. Роботы — это программируемые машины, которые обычно могут выполнять серию действий автономно или полуавтономно .

На наш взгляд, есть три важных фактора, которые определяют робота: Роботы взаимодействуют с физическим миром с помощью датчиков и исполнительных механизмов. Роботы программируются. Роботы обычно автономны или полуавтономны . Существует много мнений о том, что представляет собой «робот».

Некоторые эксперты говорят, что робот должен уметь «думать» и принимать решения. Однако стандартного определения «робототехнического мышления» нет. Требование робота «думать» предполагает, что у него есть определенный уровень искусственного интеллекта.

Обратите внимание

Робототехника включает в себя проектирование, создание и программирование физических роботов. Лишь небольшая его часть связана с искусственным интеллектом.

Слайд 17

Источник: https://nsportal.ru/nachalnaya-shkola/vospitatelnaya-rabota/2018/08/23/iskusstvennyy-intellekt

$730 млн на модных советах: как технологии развивают рынок шопинг-консультантов

В Лондоне услуга шопинг-консультанта в среднем стоит около 1000 фунтов в день. Кроме того специалисты получает комиссию от продаж, и в месяц могут оборачивать несколько сотен тысяч фунтов. В британском универмаге Selfridges шопинг-консультанты генерируют 25% продаж отдела женской моды.

60% пользователей сервиса — это британские бизнес-леди, которые не знают, в чём пойти на работу. Остальные 40% — состоятельные иностранцы из развивающихся регионов.

Флагман интернет-торговли в области моды Net-a-Porter (чистая прибыль 1,8 млн евро в 2016 году) также держит команду из 20 консультантов, которые общаются с клиентами в WhatsApp, разбирают их гардероб, сопровождают на модных показах и так далее.

Шопинг-консультирование — прибыльный бизнес как для стилистов, так и для ритейлеров, но у индустрии есть слабое место — масштабируемость.

Клиентская база одного из топовых стилистов Annabell Hunter насчитывает около 1000 клиентов, что сравнимо с клиентской базой небольшого онлайн-магазина.

Но даже такой объём клиентов большинству стилистов, очень сложно обслуживать, 2 клиента на одного стилиста в день — это максимум.

Стилисты из Кремниевой долины

В США удалось совершить прорыв в индустрии модного консультирования. В 2014 году 28 000 американских стилистов, по данным IBISWorld research, заработали $762 миллиона, оказывая услуги в частном порядке. Cервис персонального шопинга Stitch Fix из Сан-Франциско в 2016 году обернул почти туже сумму ($730 млн) силами лишь 3400 стилистов, работающих на аутсорсинге.

Важно

За 6 лет существования Stitch Fix привлёк $42 миллиона инвестиций в четырёх раундах. В 2016 году стартап планировал вырасти на 50% с отметки в $250 млн, но превзошел собственные ожидания в 4 раза — фактический рост составил 192%. Компания уже подала заявку на IPO, и в отличие от других инвестиционных проектов Кремниевой долины, её козырем станет не только динамика роста.

Stitch Fix третий год подряд генерирует прибыль. Основатель сервиса Катрина Лейк, выпускница Гарвардской школы бизнеса, говорит, что в отличие от остальных онлайн-продавцов одежды, считающих себя технологическими компаниями, Stitch Fix в первую очередь — ритейл. Компания воплощает мечту миллионов женщин — возможность иметь персонального стилиста.

Услуга обходится всего в 20 долларов и решает важную проблему, которую не решают даже онлайн магазины — эта проблема уверенности в правильном выборе. Stitch Fix избавляет покупателей не только от походов по магазинам, но и от бесконечного скроллинга онлайн-каталогов, и при этом обещает безупречный внешний вид.

Правда, всегда остается риск, что вещи не подойдут по размеру — но Stitch Fix стимулирует клиентов выкупать всю посылку, предлагая за это 25% скидку.

Stitch Fix не единственный сервис подобного рода в США. В 2009 году был запущен сервис для мужчин Trunk Club, который Nordstrom купил за $350 млн в 2014 году.

В 2016 году оценка Trunk Club упала почти в два раза, по причине того, что темпы роста сервиса не оправдывают ожидания. Одной из причин неудачного развития Trunk Club считают сфокусированность на мужском сегменте и интеграцию сервиса с оффлайновой инфраструктурой Nordstrom.

Так или иначе, до поглощения в 2014 году проект был прибыльным по словам менеджеров и Trunk Club и Nordstrom.

Услугу рекомендаций по стилю в марте 2017 года запустил и Amazon. Cервис «Outfit Compare» является частью платной программы лояльности Amazon Prime и помогает покупателям решить, что им надеть. Раздавая модные советы, Amazon собирает данные о пользовательских предпочтениях, которые затем используются в рекомендательной системе ритейлера.

Также в апреле Amazon анонсировал Echo Look с функцией камеры, которая позволяет делать селфи и загружать их в приложение StyleCheck. Amazon StyleCheck помогает определить, что из вашей одежды лучше на вас смотрится и соответствует трендам. По словам компании, StyleCheck — это гибрид технологий машинного обучения и «живых» стилистов.

Шопинг с искусственным интеллектом

E-commerce интерфейс безусловно помогает привлекать и обрабатывать больше клиентских запросов, чем консультации при встрече или по телефону.

Но использование человеческого ресурса для верхне уровневой коммуникации, анализа информации, поиска решений имеет лимиты.

Совет

Кроме того, в ходе обслуживания клиентов накапливается огромный массив данных об их предпочтениях, запросах, история их покупок и возвратов и так далее.

В команде Stitch Fix кроме стилистов работают 80 специалистов по data-science, 49 из которых имеют докторские степени. Возглавляет команду Эрик Колсон, бывший вице-президент по data-science в Netflix. Алгоритм Stitch Fix вычисляет с какой долей вероятности покупательница выкупит, предложенные сервисом вещи.

Читайте также:  Маленькие помощники больших специалистов

Для этого используется целый спектр данных: от почтового индекса и рода деятельности до стилистических предпочтений и истории покупок. Затем стилист анализирует полученную информацию и подбирает наиболее релевантные товары. «Мы не соревнуемся за низкие цены или самую быструю доставку.

Мы предлагаем максимальную релевантность,» — так позиционирует сервис Колсон.

Максимальную релевантность предлагает и чат-бот Epytom — проект Анастасии Сартан, основательницы российского онлайн-магазина TrendsBrands. Но пока бот скорее напоминает рассылку красивых фото, чем реальную работу со стилем, включающую в себя разбор гардероба, подбор одежды по фигуре и под определённые задачи.

«Русский Stitch Fix» утопия или возможность?

В Москве можно найти шопинг-консультанта стоимостью от 1500 рублей в час. В среднем час консультации стоит от 3000 рублей, а на подбор нескольких образов уходит 4-6 часов. То есть на обслуживании одного клиента можно заработать 12-18 000 рублей. В люксовом сегменте ставки могут быть в разы выше, но это гораздо менее ёмкий рынок.

Федеральные ТВ-шоу, вроде «Модного приговора», вывели профессию стилиста в массы. 35 миллионов зрительниц 5 дней в неделю наблюдают за работой профессионалов, которые могут одеть или накрасить тебя лучше, чем ты сделаешь это сам.

Ежемесячно в Яндексе фиксируется около 350 тысяч поисковых запросов, связанных с услугами стилистов. В течение 2016 года их количество выросло на 80%. Более узкая категория запросов «шоппер» (так называют специалистов по подбору гардероба) за год выросла в 3 раза.

Несмотря на кризис, «одежда и обувь» уже несколько лет подряд остаётся самой крупной категорией в российском e-commerce — как для внутренних, так и для трансграничных покупок. Её доля составляет около 40% от всех онлайн-продаж, а лидером рейтинга top-100 онлайн-ритейлеров является магазин одежды Wildberries.

Портрет покупательницы Wildberries — это женщина в возрасте 30 лет с ежемесячным доходом около 33 000 рублей, которая следит за трендами в онлайн-журналах, Instagram и Youtube, а затем ищет понравившуюся одежду по лучшей цене.

70% покупательниц интересуютcя тем, как вещь будет смотреться на обычных людях, а не на модели, а возврат товара остается главной проблемой ритейлеров сегмента.

Если экстраполировать онлайн-покупки на обычную жизнь — недостаточная уверенность в том, что вещь подойдет по фигуре, цвету, размеру, стилю, всегда была одной из главных причин отказа от покупки или возврата. Чтобы повысить уверенность в правильном выборе, женщины приглашают за покупками подруг или мужей, а в последнее время — шоперов.

Готова ли аудитория онлайн-покупателей одежды и обуви подписать себе «модный приговор» и платить за услугу персонального подбора гардероба? На мой взгляд, «русский Stitch Fix» возможен и способен стать сильным бизнесом-спутником растущего рынка онлайн-ритейла одежды.

Обратите внимание

Для этого в России уже есть: спрос на услуги в оффлайне, школы, готовящие стилистов-шопперов, многомиллионная аудитория онлайн-покупателей одежды и специалисты в области ИИ-технологий, способные поставить «подбор гардероба» на конвейер.

Вопрос в том, кто займёт нишу первым?

Источник: http://www.forbes.ru/tehnologii/347541-730-mln-na-modnyh-sovetah-kak-tehnologii-razvivayut-rynok-shoping-konsultantov

Новости экономики и финансов СПб, России и мира

Microsoft и Walmart заключили договор о пятилетнем стратегическом партнерстве, сообщается в блоге ретейлера.

В рамках соглашения Walmart получит доступ к облачным технологиям Microsoft, а крупнейшая IT-корпорация мира — тестовый полигон для аналога проекта Amazon Go — магазина без касс и продавцов.

Таким образом, компании официально оформили партнерство, направленное против главного конкурента — Amazon. 

Walmart — главный соперник Amazon в сегменте розничных продаж и потенциальный претендент на долю рынка e-commerce. Microsoft — ключевой оппонент корпорации Джеффа Безоса на рынке облачных технологий. В июне стало известно, что Microsoft работает над технологией, которая позволит ретейлерам открывать аналоги Amazon Go, тогда Walmart назывался в числе главных партнеров проекта.

Пока Walmart удается выступать лишь в роли догоняющего: Amazon уже отработал максимально удобный механизм доставки и продажи товаров.

В конечном итоге сражение американских гигантов с их колоссальной клиентской базой может сформировать новый стандарт супермаркета будущего — за продажами “в один клик” онлайн придут офлайн-магазины без очередей, продавцов и касс.

В России свой аналог Amazon Go начала тестировать сеть “О'Кей” — такой сервис был запущен в магазинах сети в Москве и Петербурге.

Симбиоз гигантов

Подписанное 17 июля соглашение Microsoft и Walmart фактически переводит цифровую инфраструктуру ретейлера на мощности IT-корпорации. По условиям соглашения Walmart получил полный спектр облачных решений Microsoft, в том числе Microsoft Azure и Microsoft 365 для корпоративного использования для стандартизации работы в семействе брендов компании.

В рамках партнерства инженеры Walmart и Microsoft будут сотрудничать на этапе оценки, разработки и поддержки перемещения существующих приложений на облачную архитектуру Microsoft.

Например, чтобы расти и расширять онлайн-опыт, компания перенесет значительную часть walmart.com и samsclub.

Важно

com на Azure, в том числе свою облачную выписку, позволяющую Walmart “расти с ростом потребительского спроса”.

Как ожидается, Walmart построит глобальную платформу IoT на Azure — от подключенных HVAC и холодильных установок для снижения потребления энергии в тысячах американских магазинов до применения машинного обучения при маршрутизации тысяч грузовиков в цепочке поставок.

Вместе с тем благодаря партнерству Walmart планирует защитить себя от амбиций Amazon в отношении розничной торговли, а также увеличить свое присутствие на рынке онлайн-торговли.

Как отмечает Reuters, технологии от Microsoft помогут ретейлерам идти в ногу со временем совместно с Amazon Go — высокоавтоматизированным магазином электронной коммерции.

Месяцем ранее источники агентства заявили, что Microsoft работает над аналогом Amazon Go.

По их словам, Microsoft привлекла для этой работы специалиста по компьютерному зрению из Amazon Go. Сейчас компания экспериментирует с различными камерами, которые закрепляются на тележках для покупок.

Нанятый из компании-конкурента сотрудник предложил также новые способы использования смартфонов в процессе покупок.

Тогда отмечалось, что технологический гигант ведет переговоры с сетью Walmart о потенциальном сотрудничестве.

Управляющий партнер венчурной фирмы Loup Ventures Джин Манстер отмечал, что это следующий шаг на этом рынке, который Walmart не может себе позволить игнорировать. Loup Ventures оценила рынок автоматизированного оформления заказов в США в $50 млрд.

Новации Amazon

Amazon стремится максимально сократить путь от покупателя до товара. Компания Джеффа Безоса потратила почти 4 года на создание автоматизированных магазинов Amazon Go, затем запустила магазин такого типа в Сиэтле лишь для сотрудников.

С 2016 года компания в течение 14 месяцев собирала информацию о покупках клиентов в этом магазине и открыла Amazon Go для покупателей в Сиэтле в январе 2018 года.

В ближайшее время Amazon планирует открыть такие магазины в Чикаго и Сан-Франциско.

Совет

Войти в магазин можно, просканировав на турникете QR-код в приложении Amazon. В этот момент аккаунт Amazon привязывается к физической персоне и камеры в магазине начинают отслеживать каждое действие. Система с помощью камер и датчиков следит за тем, какие товары покупатель берет с полки, и заносит их в виртуальный чек. На выходе набранная сумма будет списана со счета покупателя в Amazon.

Разработчики системы утверждали, что в рамках технологии Just Walk Out в магазине используются “компьютерное зрение, алгоритмы глубинного обучения и сочетание сенсорных данных из различных источников”. С той же технологией работает стартап Аipoly, который пытается создать “полностью автономные магазины” без продавцов и кассиров за счет компьютерного зрения.

Если говорить о доставке покупок на дом, то Amazon автоматизировал и этот процесс. В феврале компания купила у венчурного фонда Grishin Robotics, основателем которой является председатель совета директоров и сооснователь Mail.ru Group Дмитрий Гришин, портфельную компанию по разработке “умных” устройств для безопасности дома Ring.

Еще прошлой осенью Amazon представила серию устройств “умного” дома — камеру Amazon Cloud Cam и взаимодействующий с ней дверной замок Amazon Key, который может открывать двери в дом для заслуживающих доверия курьеров. Раньше курьеры в США часто оставляли посылки на пороге, но из-за резкого роста числа краж онлайн-ретейлеры и логистические компании начали искать новые решения.

Walmart не намерен отставать от конкурента и в марте зарегистрировал несколько десятков патентов для автоматизации продаж в своих магазинах. В частности, ретейлер разрабатывает технологию, которая позволит определять вещи, положенные в контейнер для оплаты на автоматизированной кассе.

Еще одна заявка Walmart касается разработки сенсорной системы, способной оснастить тележки и корзины для покупок операционной системой для подключения к смартфонам, которая поможет покупателю находить предметы со скидками или найдет дорогу до конкретного отдела.

Также у Walmart заявлен патент на дронов-продавцов, которые будут помогать клиентам в магазине. Предполагается, что робота можно вызвать и общаться с помощью приложения на смартфоне. Walmart заявил и свою систему слежения, отличающую клиентов по их одежде, чтобы следить за кражами в магазине. Также ретейлер планирует разработать систему для распознавания уровней запасов продуктов на складе.

Walmart усовершенствует и систему доставки онлайн-заказов, но, в отличие от Amazon, ретейлер сосредоточился не на адресе заказчика, а на собственных магазинах. В апреле компания расширила свою сеть автоматизированных терминалов, или пикап-башен, для выдачи заказов.

Первые 200 таких устройств, работающих с лета прошлого года, уже выдали 500 тыс. заказов. Walmart утверждает, что откроет еще 500 терминалов до конца года и благодаря их стратегическому расположению сможет обслуживать 40% жителей США.

Подобные терминалы также начала устанавливать в своих магазинах Zara.

Кроме того, в сентябре прошлого года Walmart начал тестировать сервис доставки заказов “до холодильника” клиента без его физического присутствия.

Для этого компания заключила соглашение с August Home — стартапом, который занимается разработкой “умных” замков. Клиент получает уведомление, когда курьер нажимает на кнопку дверного звонка.

При наличии камер безопасности August Home владелец дома может наблюдать за процессом доставки через специальное мобильное приложение.

Обратите внимание

В июле российский ретейлер “О'Кей” запустил в гипермаркетах Петербурга систему “О'Кей-скан” — терминалы самостоятельных покупок.

Система начала работу с 18 июля в гипермаркетах “Электросила” (Московский проспект, 137) и “Партизана Германа” (ул. Партизана Германа, 2). Также планируется установка системы в гипермаркете в “Ленэкспо”.

Первые такие терминалы “О'Кей” запустил в трех гипермаркетах торговой сети в Москве.

“Система “О'Кей-скан” значительно экономит время наших покупателей, что особенно актуально для жителей мегаполисов. И на пилотной зоне мы видим, что наши клиенты это ценят.

Еще одно удобство индивидуальных сканеров заключается в том, что покупатель видит всю информацию о товаре и сумму чека прямо в торговом зале, что исключает “сюрпризы” на кассе.

Это также актуально для клиентов с ограниченным бюджетом”, — отметил Тариэл Бокучава, директор по информационным технологиям “О'Кей”.

Система позволяет совершать покупки без участия кассира и других сотрудников магазина. Штрихкод товара сканируется персональным сканером в торговом зале. При сканировании на экране отражается цена товара, размер скидки и общая сумма покупки.

Для получения сканера необходимо отсканировать штрихкод карты постоянного покупателя или считать магнитную ленту карты на терминале выдачи сканеров, расположенном около входа в торговый зал.

Воспользоваться сервисом могут владельцы карт, заполнившие персональную анкету.

“Заменят ли терминалы самостоятельных покупок стандартные кассы сети “О'Кей”? Нет, это всегда будет разумный микс. Большая часть наших клиентов продолжит пользоваться привычными кассами”, — отмечает представитель ретейлера. По его словам, концепция “О’Кей” схожа с проектом Amazon, но отдельным каналом продаж она не станет.

“Amazon Go — это еще и отдельный концепт магазина со специально подобранным ассортиментом для клиентов, выбирающих такой способ покупки. Наша система — это инновационное дополнение к существующей концепции компактного городского гипермаркета. К тому же при покупке алкогольной и табачной продукции придется воспользоваться помощью сотрудников магазина”, — пояснили в “О’Кей”.

По оценкам IDC, к 2019 году 30% крупнейших мировых ретейлеров будут активно участвовать в digital-трансформациях, увеличивая конверсию до 30% и наращивая доход.

Важно

К 2021 году игроки, которые используют искусственный интеллект, а также Интернет вещей (Internet of Things, IoT), повысят показатели удовлетворенности клиентов до 20%, производительности — на 15%, оборота — на 25%.

Читайте также:  Гетероассоциативная память

По прогнозу Grand View Research, к 2025 году объем рынка IoT в розничной торговле превысит $94 млрд, а рынок технологий для отрасли через 6 лет превысит $1 трлн.

Битва за рынки

Источник: https://www.dp.ru/a/2018/07/18/Magazini_bez_prodavcov

Сговор роботов: будут ли алгоритмы обсчитывать нас в магазинах?

Алексей Калмыков Би-би-си

Image caption Торговые роботы – будущее или уже настоящее?

Искусственный интеллект стремительно проникает в повседневную жизнь: рассчитывает маршруты, переводит с иностранных языков, подбирает нам фильмы, книги и одежду. Самообучающиеся алгоритмы приводят к простым целям все более сложным путем, и в этом кроется угроза, опасаются чиновники и эксперты.

Что если эта простая цель – не облегчить жизнь человеку, а выжать из него максимум прибыли? И что если машины, которым продавец поставил такую цель, в процессе ее достижения вступят в сговор и начнут массово обсчитывать потребителей? Как отследить и пресечь это?

Роботы уже вовсю используются в торговле. Алгоритмы автоматически устанавливают цены, оценивают спрос и предложение, определяют скидки и рекомендации покупателям. Их эволюция чревата двумя серьезными проблемами.

“С антимонопольной точки зрения опасность заключается в том, что алгоритмы репрайсинга потенциально способны каждый по отдельности прийти к одному выводу: чтобы обеспечить максимальную прибыль, нужно избегать ценовых войн”, – предупреждают три профессора экономики из Болонского университета.

“То есть, они могут вступить в картельный сговор, даже если перед ними не ставили такую задачу и даже если они не общались друг с другом. Это проблема”, – говорится в их февральской публикации.

Алгоритмами заинтересовались те, кому общество делегировало защиту потребителей от монополий. До сих пор вся их практика была построена на работе с людьми и корпорациями. Роботы – совсем другая история.

“Алгоритмы сделали много полезного для защиты прав потребителей и развития конкуренции – они сократили издержки поставщиков, улучшили обслуживание и доступность товара. Однако мы должны разобраться, может ли использование алгоритмов нанести вред потребителям в дальнейшем, и если да, то когда и как”, – обратилось к проблеме антимонопольное ведомство Великобритании (CMA).

Почему сейчас?

Правообладатель иллюстрации South China Morning Post/Getty ImagesImage caption С каждым днем машины узнают людей все ближе

Времена меняются. Цифровой след, который оставляют люди в интернет-магазинах, социальных сетях и браузерах буквально на глазах превращается в лавину информации и открывает роботам новые возможности для сложных стратегий ценообразования, включая персонифицированное.

Чем больше машина знает о нас, тем проще ей определить, какую максимальную цену мы готовы заплатить за платье, урок итальянского или поход в бассейн.

“90% всех цифровых данных в мире было создано в последние два года, – говорится в рабочей записке CMA, опубликованной минувшей осенью. – С развитием технологий больших данных (Big Data) бизнес все активнее покупает услуги анализа этой информации. Мировой оборот в этой сфере, как ожидается, достигнет 200 млрд долларов к 2020 году”.

Алгоритмы давно использовались в торговле, но повсеместное проникновение машин в сферу потребления стало возможно только сейчас, и связано это не с развитием компьютеров и программ, а как раз со взрывным ростом объема, доступности и скорости сбора данных о потребителях, их привычках, доходах и поведении, полагает профессор Израильского технологического института Авигдор Гал.

Он в числе других представлял свои соображения к дискуссии в ОЭСР – клубе самых богатых стран мира. Антимонопольная комиссия этой организации занялась проблемой и признала, что современные методы защиты потребителей и конкуренции вряд ли будут достаточными для регулирования рынка в новую эру машин.

Однако и новые ограничения способны навредить прогрессу и затормозить технологическое развитие, поэтому если их и вводить, то осторожно и постепенно.

Как договариваются роботы

Правообладатель иллюстрации UIG/Getty ImagesImage caption Людям нужно общение. Машины научились понимать друг друга без слов

Жизнь антимонопольным органам осложняет тот факт, что машины способны вступить в картельный сговор, даже не общаясь между собой.

Продавец ставит им цель, но путь к ней не указывает. Они сами ищут способ выполнить задачу, будь то продать новинку подороже или распродать запасы побыстрее. С учетом того, что машины давно обыгрывают людей в шахматы и го, путь к цели может оказаться самым изощренным.

Три профессора экономики из Болонского университета ставили опыты: запускали искусственный интеллект в классическую модель картельного сговора. Ученые меняли условия эксперимента, но роботы настырно учились только одному.

“Даже самые примитивные алгоритмы ценообразования методично оттачивают сложные стратегии сговора. И больше всего беспокоит то, что они не оставляют никаких следов. Они учатся договариваться методом проб и ошибок, не общаясь между собой, на новых для себя рынках и даже если им не ставили задачу создать картель”, – пишут исследователи.

Совет

И это еще до того, как в матрице появляется еще пара неприятных осложнений. Первое – общая школа алгоритмов, второе – общая база данных о покупателях.

В первом случае алгоритмы, как в том эксперименте, обучаются в одном и том же месте, прежде чем вступить в игру.

Многие мелкие продавцы не вкладываются в разработки, а покупают готовые решения у крупных игроков. Таким программам проще договориться, не разговаривая.

И эта особенность машин уникальна: многократные эксперименты доказали неспособность людей создавать даже примитивные картели без общения между собой.

Во втором случае машины при анализе данных используют одну и ту же базу информации о потенциальных потребителях. А убийственная комбинация этих двух факторов – это когда и алгоритм, и информация принадлежат очень крупному сборщику личных данных, который одновременно еще и крупнейший продавец товаров или услуг.

Тогда машины в теории смогут определить покупательную способность каждого и извлечь максимальную выгоду через персонифицированное ценообразование.

Возможно, они уже это делают?

Восстание машин

Нет, говорят регуляторы. Они давно ищут, но пока не могут найти признаков того, что искусственный интеллект подрывает конкуренцию и задирает цены.

Правообладатель иллюстрации AFPImage caption Автоматизация до сих пор позволяла торговле сокращать издержки и была на руку потребителям

В прошлом году Еврокомиссия провела исследование в восьми странах ЕС и не нашла ничего. Годом ранее к такому же выводу пришло британское антимонопольное ведомство.

А до этого два года подряд австрийцы проводили свой эксперимент. В 2016 году они отслеживали цены 36 различных товаров и услуг (от обуви до гостиниц и перелетов) на 28 девайсах (компьютерах, телефонах и планшетах) в течение пяти дней в девяти областных центрах Австрии и немецком Дюссельдорфе. И не нашли отклонений.

Через год они повторили эксперимент на трех десятках позициях крупных онлайн-магазинов (Amazon, Lufthansa, AirBerlin, Austrian Airline, Opodo, booking.com и Heine). На этот раз цены немного отличались, но никакой закономерности вывести не удалось.

Нет примеров пока и в судебной практике – за редким исключением. В 2015 году американский регулятор выиграл антимонопольное разбирательство, доказав преднамеренное использование компьютерной программы для установления единой цены на постеры в разных онлайн-магазинах. Продавцу пришлось заплатить штраф в 20 тысяч долларов.

И в ближайшее время ждать восстания машин не приходится, полагает британский антимонопольный орган, поскольку продавцы столкнутся с целым рядом сложностей – от прозрачности ценообразования до права на перепродажу.

“Эти сложности преодолимы, по крайней мере в теории, если компании задействуют достаточно продвинутые алгоритмы и базы данных, а также будут готовы целенаправленно договариваться и делиться информацией. Пойдут ли они на это – эмпирический вопрос о качестве и доступности данных и алгоритмов”, – пришли к выводу борцы с монополиями.

Есть и еще одна важная преграда на пути манипуляторов – сами потребители. Если люди начнут подозревать, что их дурят сложные алгоритмы, пострадают продавцы.

“Если потребители теряют веру в то, что им предлагают хорошую и справедливую цену, они уходят с такого рынка или резко сворачивают свою активность на нем. Это проблема для индивидуального ценообразования, а подозрения, что алгоритмы облегчают ценовой сговор, способны еще больше подорвать потребительское доверие”, – предупредило британское антимонопольное ведомство.

Источник: https://www.bbc.com/russian/features-47286039

«ИИ-зация» труда: когда и почему вашу профессию заменит искусственный интеллект

— Здравствуйте! Я Искусственный Интеллект C3HR, или просто Алена. В нашей замечательной компании я отвечаю за наем сотрудников. Присаживайтесь!

Олег не впервые столкнулся на собеседовании с искусственным интеллектом, но все равно немного волновался.

— Прежде чем начать собеседование, необходимо пройти процедуру верификации. Дело в том, что в нашу компанию регулярно пытаются проникнуть боты конкурентов: они приходят под видом обычных соискателей и пытаются обмануть интеллектуальную систему. Прежде чем начать собеседование, вы должны доказать, что вы человек, а не робот. Для этого, пожалуйста, ответьте на следующий вопрос.

На дисплее появился орнамент, в котором с трудом, но все же читалась фраза: «Почему принцесса пришла на встречу с барсуком ровно в полдень?» Олег пришел в замешательство.

Людей уже давно не удивишь новостями про автомобили с автопилотом в США или про роботов-официантов в Японии. Мы привыкли, что онлайн-сервисы успешно заменяют банковских служащих в России, а мобильные приложения стали заменой малому бизнесу по всему миру. Рабочие и фермеры привыкли жить с осознанием того факта, что замена их труда машинным — это лишь вопрос времени.

А что ждет работников умственного труда? Как скоро искусственный интеллект доберется до офисных профессии? И доберется ли вообще? Разобраться в этой непростой теме нам помогла

До искусственного интеллекта в полном смысле этого слова пока далеко. В последнее время произошли серьезные подвижки в конструировании так называемых восходящих алгоритмов, позволяющих моделировать процесс обучения, — речь идет про сверточные нейросети.

Обратите внимание

Нейросеть в отдаленном приближении моделирует структуру настоящих нейронов в мозге человека.

Обучается она на выборке специально отобранных примеров — это может быть, например, миллион изображений с собаками разных пород.

Положительные результаты в обучении закрепляются, и программа, выявляя некоторые закономерности в данных, о которых мы сами могли и не подозревать, учится таким образом узнавать породу собак по фотографии.

Важно, что эффективность такого обучения не бывает стопроцентной. И именно в этом и есть главное преимущество нейросетей. Абсолютно точные предсказания могут даваться только на основе дедуктивных, то есть нисходящих методик. Использование индукции или восходящих алгоритмов — это то, что кардинально отличает настоящий интеллект от простого калькулятора.

Подумайте хорошо, что именно вы делаете на работе? Предположим, вы — рекрутер. Казалось бы, профессия, которую невозможно доверить компьютеру, ведь в ней так важны психология работника, умение быстро наладить контакт и «заглянуть в душу» кандидату, воспользоваться интуицией…

Проблема в том, что все это на самом деле

Совсем без человеческой экспертизы мы еще не можем обойтись (хотя бы в оценке качеств), но первые этапы поиска кандидатов и их ранжирования можно отдать на откуп роботам уже сегодня — для этого существуют специальные HR-сервисы. Они не только составляют списки кандидатов, но и ищут про них информацию в Сети, а также осуществляют первичную коммуникацию с кандидатами.

Забудьте про HR и возьмите таксистов. Раньше от них требовалось лишь пользоваться рацией, а теперь в салоне каждой машины с шашечками гаджетов больше, чем на вашем рабочем столе. А ведь не за горами автопилот в каждом автомобиле, включая и грузовики… Будут ли вообще существовать профессии таксиста и дальнобойщика?

Трейдеры на бирже, финансовые аналитики, интернет-маркетологи — все эти профессии потенциально полностью заменимы ИИ ровно по той же причине, что и складывающие резюме в стопку HR-менеджеры. Все офисные профессии, связанные преимущественно с анализом данных, стоят первыми в очередь на замену роботами.

Развитие технологий по распознаванию и генерации речи однажды приведет к исчезновению колл-центров в их сегодняшнем виде и сделает совершенно другим взаимодействие компаний с клиентами.

Читайте также:  Что может созданный сверхразум?

Это серьезный аргумент, но точно не индульгенция. Уже существует робот, успешно заменяющий журналиста, пишущего новости, — он не просто работает, а

Да что там журналисты, ИИ наступает даже на святая святых — сферу ИТ, его же и породившую. Языки программирования в своей эволюции становятся все более абстрактными, поэтому низкоуровневое программирование рано или поздно будет полностью отдано на откуп машинам. Произойдет это в лучшем случае

Важно

Вполне возможно, что так и есть. Если ваша профессия тесно связана с творчеством или тесным взаимодействием с людьми, вы можете относительно спокойно сидеть на своем месте. Однако фундаментальный вопрос о том, заменима ли она в принципе, остается открытым — все зависит от того, как посмотреть на то, что такое ИИ.

Есть несколько точек зрения, что именно можно назвать искусственным интеллектом. Обычно они сводятся к тому, с помощью какого метода мы можем проверить и убедиться, что перед нами настоящий искусственный интеллект.

Вы наверняка когда-нибудь слышали про тест Тьюринга. Он предполагает, что, если в процессе общения с ИИ вы не смогли отличить его от реального человека, значит, перед вами настоящий ИИ. Проблема в том, что сегодня мы точно знаем — тест Тьюринга в классическом виде не работает, потому что он уже

Есть и альтернативы.

Например, алгоритмы Винограда (в честь придумавшего их ученого Терри Винограда), которые выглядят как ряд вопросов в духе: «Городские депутаты отказали демонстрантам в разрешении на акцию протеста, потому что они [опасались/провоцировали] насилие». Выбор слова меняет контекст утверждения («опасались депутаты» или же «провоцировали демонстранты»), поэтому требует подлинного понимания фразы, а не простого поиска ответа с помощью алгоритмов.

Есть и другие альтернативы — от проверки робота на адекватное чувство юмора до целой олимпиады Тьюринга, в которую сразу входило бы несколько тестов.

Основная проблема лежит в области нашего незнания природы человеческого сознания. Если мы хотим создать искусственный разум, неплохо бы сначала разобраться, как работает наш собственный, а этого-то мы пока и не знаем.

Да, это так. Есть несколько точек зрения на эту проблему. Немного перефразируя знаменитого математика Роджера Пенроуза, можно разделить их на три типа.

1. В ИИ нет ничего особенного — нам всего лишь нужно продолжать совершенствовать наши процессоры и алгоритмы, и однажды они станут настолько сложны и производительны, что мы создадим ИИ на основе компьютеров.

Этой точки зрения придерживается большинство ученых (было бы странно, если бы было наоборот — все же мы привыкли быть оптимистами в том, чем занимаемся). Среди специалистов есть сторонники так называемого сильного искусственного интеллекта — они уверены, что любой ИИ, внешне неотличимый в своем поведении от человека, обладает полноценным сознанием. Даже если он просто программа.

Совет

Сторонники слабой теории ИИ уверены, что дела обстоят сложнее. Программа может и обмануть человека, пройдя тест на искусственный интеллект. Но и обладать полноценным сознанием в этом случае она не будет. Известным критическим мысленным экспериментом на эту тему является «

2. В основе сознания лежат не только некоторые алгоритмы, но и субстрат, на котором они реализованы (в случае человека — его нервные клетки). Вы не можете реализовать ИИ на компьютере лишь посредством создания алгоритмов. Только человеческий мозг или аналогичная структура имеет эксклюзивное право на сознание.

Сторонники этой точки зрения (среди которых и сам Пенроуз) часто вспоминают о спонтанности и непредсказуемости человеческого сознания, а для физического объяснения этого факта любят привлекать квантовую теорию. Согласитесь, трудно представить что-то более человеческое, чем непредсказуемость поведения, даже если вы каждый день в одно и то же время заходите в один и тот же вагон метро.

3. ИИ, равный человеческому, создать невозможно. Сознание вообще нельзя свести к какому-либо конкретному физическому, математическому или любому другому научному описанию.

Казалось бы, такая точка зрения обречена на провал в научном сообществе — какой ученый будет расписываться в собственном бессилии? Да и веет некоторой мистикой… На самом деле у нее гораздо больше сторонников, чем может показаться. К примеру, именно такой точки зрения придерживался Курт Гедель — один из величайших ученых ХХ века, сформулировавший знаменитую теорему имени себя о неполноте.

Теорема Геделя кардинальным образом повлияла на все последующие дискуссии о возможности создания ИИ. Не вдаваясь в дебри математической логики (интересующихся отправим смотреть

Сторонники такого подхода уверены: какие бы совершенные алгоритмы мы ни создавали, ИИ никогда не сравнится с человеческим сознанием. Прощайте, мечты о «Матрице» и «Терминаторе»!

Какой подход верен, неизвестно. Если № 1 (в слабом или сильном варианте — неважно), то мы на верном пути к

Подход № 2 не запрещает создания ИИ, равного человеческому, но это наверняка произойдет очень-очень нескоро, ввиду полного отсутствия понимания точной природы человеческого сознания.

Третий подход самый пессимистичный (или оптимистичный, смотря как посмотреть): никакой ИИ никогда не сравняется с человеческим, а значит, существуют такие профессии, которые никогда не достанутся компьютерам.

Если это так, то ученые, писатели и даже ведущие разработчики в области ИТ могут быть спокойны. Если теорема Геделя действительно применима в соответствующей интерпретации, то на подлинное творчество компьютер не способен в принципе.

По крайней мере, тот компьютер, с которого вы читаете эту статью.

Олег смутился. После небольших раздумий он просто решил ответить первое, что придет в голову:

— Принцесса пришла к барсуку на собеседование. На вакансию королевы отдела лесного маркетинга…

— Ваш ответ меня удовлетворил! — ответил C3HR. — А теперь приступим к собеседованию. Мы уже ознакомились с вашим резюме. Расскажите, пожалуйста, кем вы видите себя в нашей компании через 5 лет?

Материал подготовлен совместно со школой программирования GeekBrains, которая выпускает специалистов в самых разных ИТ-профессиях.

Источник: https://hh.ru/article/305221

ТОП-25 вымирающих профессий, в которых роботы заменят людей

С точки зрения работодателя компьютеры выгоднее людей: они обходятся дешевле и работают эффективнее, фото: Robohunter

Компьютеры уже сегодня справляются с некоторыми задачами гораздо лучше людей. Эксперты утверждают: всего через 10-15 лет искусственный интеллект вытеснит человека из многих профессий и оставит без работы миллионы людей.

Какие профессии находятся под угрозой вымирания, неизбежна ли власть компьютеров и чем это грозит человечеству, разбиралась “Страна”.

Робот vs Человек

Обратите внимание

Монополизация искусственным интеллектом (ИИ) (научно корректное название – “глубокие нейронные сети”) всех сфер человеческой жизни – уже давно не футурологические идеи, а экономические расчеты.

Результаты ведущих научных исследований предупреждают: в ближайшие десятилетия мир столкнется с безработицей ужасающих масштабов.

Это может спровоцировать бунты, усугубить социальное неравенство, бедность и другие социальные проблемы.

Так, согласно данным Оксфордского университета, в течение следующих 20 лет в США каждое второе рабочее место будет автоматизировано – 47% работников заменят машины. В Китае – 77%.

В Австралийской группе по защите прав молодежи (FYA) предупреждают, что около 70% молодых людей в Австралии сейчас задействованы именно в тех профессиях, влияние автоматизации на которые будет “радикальным”.

То есть, по сути, через двадцать лет их знания и профессиональные навыки станут уже никому не нужны – те же функции за них будут выполнять компьютеры.

С единственной разницей – работодателю не надо будет платить машинам зарплату, а с нее – налоги государству.

Робот с точки зрения работодателя выгоднее человека: он все делает быстрее и дешевле. Тем более, что современный ИИ еще и умеет обучаться. Причем если у человека на освоение нового навыка могут уходить годы, компьютер тратит на это секунды. Человек не выдерживает конкуренции.

“Мы приближаемся к тому времени, когда машины превзойдут людей почти в любом деле, – сказал в своем докладе профессор вычислительной инженерии, директор Института информационных технологий Моше Варди. – Я считаю, что обществу нужно посмотреть в лицо этой проблеме до того, как она встанет во весь рост. Если машины будут способны делать почти все, что умеют люди, что тем останется делать?”

Важно

По прогнозам Варди, через 30 лет роботы смогут делать практически все, что умеют делать люди. И это приведет к тому, что более 50% жителей планеты станут безработными, и общество погрузится в тотальную прокрастинацию.

По данным Международной федерации робототехники, лидирует по автоматизации в Южной Корее, где на 10 тысяч рабочих приходится 531 робот. Китай пока отстает: там на 10 тысяч – лишь 49 роботов, зато страна занимает первое место по темпам увеличения единиц робототехники.

Украину, впрочем, тренд автоматизации захватит не так быстро, как Запад, говорят эксперты – из-за относительно дешевого рабочего труда. В целом, по отношению к Европе, Украина начнет ощущать нашествие компьютеров с задержкой примерно в 10 лет. По прогнозам экспертов, чем выше будет становиться средняя зарплата в Украине, тем чаще работодатели будут отдавать предпочтение роботам, а не людям.

Специалисты успокаивают: автоматизация – процесс исторически закономерный, и нечто подобное человечество уже переживало раньше.

В 18-19 веках, с началом промышленной революции, например, машины сначала вытеснили из сферы транспорта лошадей, ну а теперь могут заменить и людей.

  Банкоматы, центры самообслуживания, а с недавнего времени и онлайн-банкинг уже заменили целую армию банковских служащих. И относиться к этому нужно спокойно.

“Была когда-то такая профессия – люди-калькуляторы, которые считали на арифмометрах. Некоторые ученые полагают, что искусственный интеллект появился, когда люди изобрели калькулятор, который те же математические задачи смог решать гораздо быстрее и лучше, чем человек”, – рассказывает Артем Чернодуб, кандидат технических наук, исследователь ИИ в Clikque Technology.

Сила нейронных сетей в том, что их учитель – безграничное интернет-пространство. Роботы уже могут делать не только то, на что изначально были запрограммированы.

“Недавно нейронная система разработала собственную систему шифрования и научила этой системе другую нейронную сеть. ИИ  сегодня уже работает так, что уже даже архитектор этой сети не понимает, как она это делает. Она сама меняет себя изнутри. Работает  по принципу человеческого мозга – потому она нейронной и называется”, – отмечает эксперт по управлению репутацией Борис Тизенгаузен.

Именно Deep Learning ( “Глубокое обучение” – алгоритмы, позволяющие ИИ самообучаться и самосовершенствоваться без участия человека – Прим.Ред.) удешевило стоимость вычислений, а следовательно – и стоимость самих компьютеров. Это и приводит сейчас к массовой автоматизации профессий.

“Один гигафлопс (мера производительности компьютеров – количество математических операций, которые вычислительная система производит в секунду, Прим.Ред.

) – сейчас стоит около 6 центов, в 2008 году стоил около 50 долларов, а в 1997 – около 40 тысяч долларов, – приводит пример Артем Чернодуб. – Компьютеры стали более мощными и, соответственно, более дешевыми.

Совет

Современный мобильный телефон – мощнее, чем был самый передовой компьютер 10 лет назад, и он сейчас доступен большинству людей, тогда как компьютер 30 лет назад был роскошью.

Сегодня можно автоматически обучать глубокие нейронные сети на больших объемах данных, даже всего на 1 терабайте изображений, и получать от них поведение, похожее на поведение человека, а порой и превосходящее его возможности. Еще 10 лет назад это казалось фантастическим”.

Возможности нейронных сетей действительно впечатляют. Особенно заметно их влияние в направлении чат-ботов. Взять хотя бы стартап Luka, который генерирует диалоги с героями разных произведений: после смерти певца Принса они создали чат с музыкантом, проанализировав интервью с ним в общедоступных источниках.

Два варианта дизайна одного и того же изделия. Левый – человеческий. Правый – предложен компьютером (программой Within Enhance). Самое невероятное, что дизайн компьютера – более естественный и приятный для глаза. Хотя ИИ не опирался на личный опыт – он  лишь стремился к максимальной эффективности.

Источник: https://strana.ua/articles/analysis/66544-top-25-vymirayushih-professij-v-kotoryh-lyudej-zamenyat-roboty.html

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector