Poroste i počet zařízení orientovaných na spotřebitele, která využívají AI a strojové učení. Digitální asistenti a chatboty se staly základem našeho každodenního života a zcela proměnily zákaznický servis a domácí připojení k internetu. Produkty, které integrují Alexu od Amazonu nebo Asistenta od Googlu, se rozšíří a inteligentní reproduktory budou i nadále těžit z rozmachu prodeje, protože spotřebitelé zůstanou loajální svým digitálním pomocníkům.
Odvětví maloobchodu se začne proměňovat zaváděním nakupování bez pokladen (tzv. frictionless shopping). Integrovaná umělá inteligence bude schopna trénovat počítače, aby identifikovaly umístění produktu a položek, které si spotřebitel vložil do nákupního košíku.
Použití rozšířené reality možná uvidíme také v prostorech, které provedou zákazníky obchodem. Protože technologie AI a počítačového vidění dokážou bez problémů identifikovat a vyúčtovat nákup zákazníka, zatímco nakupuje, vznikne tak ničím nerušená zkušenost z nakupování bez zdržení, jaké představují pokladny. Technologie pro nakupování bez pokladen nebude v roce 2020 ještě připravena k hromadnému zavedení, ale očekává se, že dojde k pokroku na zkušebních místech.
A konečně, i když každý rok doufáme, že nám nový rok přinese dokonalé auto bez řidiče, ani v roce 2020 nebude plně automatizovaná jízda realitou. Algoritmy strojového učení pro automatizované systémy vozidel mají stále příliš mnoho základních nedostatků, než abychom jim mohli plně důvěřovat.
Například značka STOP může být rozšířena o pixely neviditelné pouhým okem, které ale způsobují, že je algoritmy strojového učení čtou jako „rychlostní limit 40 km/h“. Tyto typy poruch brání plnohodnotnému vývoji automobilů bez řidiče. Plošné přijetí se může uskutečnit až poté, co budou slabiny algoritmů vyřešeny a systémům bude možné důvěřovat, že zaručí bezpečnost řidičů i chodců. Mezitím bude pokračovat zavádění řízení s pomocí AI, kde AI pouze poskytne pomoc a varování řidiči plně odpovědnému za řízení.
Překonávání bariér AI a strojového učení
Ačkoli lze v nadcházejícím roce očekávat pozoruhodný pokrok v oblasti umělé inteligence a strojového učení, vyskytnou se v jejich šíření určité překážky.
Výrazný nedostatek kvalifikovaných inženýrů strojového učení znemožní méně významným společnostem udržet krok s těmi nejlepšími. Prosperovat budou ti, kdo již vlastní obrovské množství použitelných dat a mají zaměstnance, kteří jsou schopni je využívat.
Bariérou pro přijetí strojového učení a AI zůstane i příští rok důvěra. Kromě nedostatků u autonomních vozidel, která ohrožují bezpečnost, zůstávají bez řešení i etické obavy ze zaujatosti algoritmů. Můžeme se spolehnout na poznatky odvozené prostřednictvím tréninkových dat, které mohou vyjadřovat historickou zaujatost vůči ženám, starším lidem nebo menšinám? Než budou lidé moci plně přijmout autonomní rozhodování nástrojů, je třeba tyto problémy vyřešit.
A nakonec trochu perspektivy: všechny zde popsané posuny jsou součástí „úzké“ AI, kde stroj plní specifický úkol lépe než člověk na základě algoritmů a statistik. Svatým grálem AI je „obecná“ inteligence, kdy stroj má jako základ znalosti reálného světa a logické schopnosti, které mu umožňují tyto znalosti a dovednosti aplikovat na nové úkoly. Zatímco úzká AI se vyvíjí mílovými kroky, obecná AI je stále vizí budoucnosti.
Příští rok bude pro technologie jakousi výzvou „nového věku“. Přínosy strojového učení a AI jsou jasné a jejich dostupnost se zvyšuje. Než však bude možné plně realizovat jejich dopad na podniky a spotřebitele, musí být vyřešeny zásadní problémy. Sledujme, kolik z těchto předpovědí se nakonec uskuteční.
