Управляемые искусственным интеллектом (ИИ) умные сервисы для технологий синхронного реестра (блокчейн), Интернета вещей (IoT), удобства работы пользователей и будущего труда должны начинаться с оркестрирования доверия.

Сочетание машинного обучения, глубокого обучения, обработки естественного языка и когнитивного компьютинга изменит способы взаимодействия людей и машин. Управляемые ИИ интеллектуальные сервисы будут воспринимать ваше окружение, изучать ваши предпочтения на основе вашего поведения в прошлом и незаметно вести людей и машины по повседневной жизни таким образом, чтобы они не встречали никаких помех. Это стремление внедрить управляемые ИИ интеллектуальные сервисы во все отрасли и бизнес-процессы произведет наиболее значительные перемены в компьютинге и бизнесе в текущем десятилетии и в дальнейшем.

Организации могут ожидать, что управляемые ИИ интеллектуальные сервисы окажут влияние на будущие потоки работ, IoT-сервисы, удобство работы пользователей и синхронные реестры (блокчейн). Для успеха необходимо получить результаты деятельности ИИ. После этого организации могут создавать управляемые ИИ интеллектуальные сервисы, которые оркестрируют, автоматизируют и обеспечивают массовую персонализацию в большом масштабе.

Семь результатов деятельности ИИ

Революционная природа ИИ связана с его скоростью, точностью и потенциалом дополнения человеческих возможностей. Если ИИ определяется семью результатами его деятельности, то ценность проектов ИИ для бизнеса приобретает конкретное значение и легко может быть продемонстрирована с помощью спектра результатов.

1. Восприятие описывает происходящее в настоящее время. Первый набор результатов является рудиментарным и описывает окружение, словно он запрограммирован вручную.

2. Уведомление сообщает вам, какой вопрос вы задали, что хотели бы знать. Уведомления посредством тревожных сообщений, потоков работ, напоминаний и других сигналов помогают предоставлять дополнительную информацию с помощью ручного ввода и обучения.

3. Предложение рекомендует действие. Предположения строятся на основе прошлого поведения и со временем модифицируются на базе взвешенных атрибутов, управления решениями и машинного обучения.

4. Автоматизация повторяет то, чего вы хотите всегда. Автоматизация открывает возможность управления по мере созревания машинного обучения с течением времени и его настройки.

5. Прогнозирование информирует вас, чего следует ожидать. Прогнозирование начинает строиться на основе глубокого обучения и нейронных сетей, чтобы предвидеть и тестировать поведение.

6. Предотвращение помогает вам избегать вредных результатов. Предотвращение применяет когнитивный расчет для идентификации потенциальных угроз.

7. Понимание ситуации сообщает, что вам необходимо знать в данный момент. Понимание ситуации приближается к имитации возможностей человека принимать решения.

Управляемые ИИ интеллектуальные сервисы должны позволять оркестрировать доверие

Поскольку управляемые ИИ интеллектуальные сервисы перекладывают ответственность за принятие решений на атомарно управляемые интеллектуальные сервисы, основой любого управляемого ИИ интеллектуального сервиса является доверие. Ниже поясняется, как пять ключевых компонентов управляемого ИИ интеллектуального сервиса оркестрируют доверие.

1. При применении цифровых следов и извлечении данных ИИ используется для создания анонимных и эксплицитных профилей. Каждый человек, устройство или сеть предоставляют некую информацию. Этот цифровой след или извлекаемые сведения могут быть получены в результате распознавания лица, IP-адреса сети или даже походки человека. Используя ИИ и системы когнитивного расчета, можно приступать к анализу шаблонов и коррелированию идентичности. Это означает, что ИИ-сервисы будут распознавать и знать людей в различном контексте.

2. Иммерсивный опыт открывает возможность естественного взаимодействия. Контекст, контент, сотрудничество и каналы связи используются во всех управляемых ИИ сервисах для предоставления каждому человеку иммерсивного и уникального опыта. Сервисы будут использовать такие атрибуты контекста, как геопространственная локализация, время суток, погода, частота пульса и даже настроение (в сочетании с тем, что сервис знает о нашей идентичности и предпочтениях) для повышения релевантности и предоставления соответствующего контента. Механизмы обратной связи (sense-and-respond) позволят людям и машинам сотрудничать, используя устную речь и текстовые диалоги. Каналы включают все средства взаимодействия, такие как мобильные и социальные сети, информационные киоски и личные контакты. Целью является естественный опыт работы пользователей на основе идентичности.

3. Массовая персонализация в большом масштабе предоставляет цифровые сервисы. Упреждающая аналитика, катализаторы и выбор вариантов взаимодействуют между собой, обеспечивая массовую персонализацию в большом масштабе. Упреждающая аналитика позволяет клиентам «оказаться там, где будет шайба». Катализаторы предоставляют предложения или триггеры для реагирования. Варианты выбора позволяют клиентам принимать собственные решения. Каждый человек или машина будет обладать собственным опытом в контексте, зависящем от идентичности, прошлых предпочтений и имеющихся в данный момент потребностей. На основе самостоятельного выбора пользователей, обусловленных контекстом предложений и тестирования доступных вариантов выбора с множеством переменных системы ИИ предоставляют определяемые статистикой варианты, чтобы вызвать действие.

4. Обмен ценностями завершает оркестрирование доверия. Когда действие предпринято, обмен ценностями цементирует транзакцию. Денежная и неденежная формы, а также консенсус представляют собой три наиболее распространенных вида обмена ценностями. Если обмен денежными ценностями является наиболее наглядным, то обмен неденежными ценностями (включая признание, доступ и влияние) часто предпочтительнее. Между тем, простой консенсус или соглашение также может представлять обмен ценностями в виде подтверждения права собственности на землю или соглашения об уходе за больным.

5. Периодичность, обратная связь и цикл обучения на основе ИИ. Используя машинное обучение и другие инструменты ИИ, интеллектуальные сервисы изучают периодичность предоставления. Однократное, ad-hoc, повторяющееся, по подписке или по достижении некоего порога. Применяя методы машинного обучения, система изучает, как часто предоставляются интеллектуальные сервисы, и применяет эти знания при будущих взаимодействиях.

Итог: ИИ дополняет человеческие возможности

Опасения, что роботы захватят мир, слишком раздуты. Успешно функционирующие интеллектуальные сервисы на основе ИИ будут дополнять интеллект человека точно так же, как машины дополняют его физические возможности. Интеллектуальные сервисы на основе ИИ играют ключевую роль в определении моделей бизнеса для технологии синхронного реестра (блокчейн), Интернета вещей, опыта работы пользователей и будущего труда, уменьшая количество ошибок, повышая скорость принятия решений, идентифицируя сигналы запроса, предсказывая результаты и предотвращая «катастрофы».