Когда мы говорим о государственных услугах и коммунальных услугах, мы хотим думать о таких вещах, как регулярное медицинское обслуживание (например, осмотры у врача), водопровод, электричество и канализация. Хотя эти услуги не являются самой привлекательной отраслью, они обслуживают массы людей повсюду.

Например, большая часть глубокого обучения, применяемого в медицинской отрасли, делается для специалистов, таких как радиологи, кардиологи и т. Д. Но как быть с обычными врачами, к которым можно пройти обследование? Или в таких странах, как США, где многие люди не могут позволить себе платить за таких специалистов, что с ними происходит? Не проводилось большого исследования каких-либо технологий, которые могли бы дать хотя бы некоторые ранние предупреждающие сигналы или рекомендации, если им действительно нужно обратиться к такому дорогостоящему специалисту.

Затем есть другие, обычно коммунальные услуги, такие как электричество, гидро- и газоснабжение. Можно было бы получить огромную экономию, если бы мы каким-то образом нашли способ оптимизировать эти процессы с помощью ИИ. Обучение с подкреплением может быть хорошим местом для начала, поскольку обучаемый агент с протоколом вознаграждения за действие, кажется, хорошо подходит для такой работы. Возможно, можно было бы разработать более эффективные методы маршрутизации или автоматизировать больше процессов в магистральных трубопроводах.

Это лишь некоторые из многих несексуальных, но важных государственных отраслей, которые в настоящее время не заслуживают внимания.

Малый бизнес

Еще один рынок, который не привлекает внимания, - это рынок малого бизнеса. Большая часть ИИ была нацелена на более крупные корпорации и сделана ими. Но как насчет всего этого малого бизнеса? Они составляют огромную часть рабочих мест в Северной Америке!

На самом деле у малого бизнеса есть те же проблемы, которые можно решить с помощью ИИ, что и у крупного бизнеса, только в меньшем масштабе. Продуктовый магазин хочет максимизировать свой маркетинг и продажи, как и более крупный бизнес, это просто скорее «местная» проблема. Крупная корпорация может использовать ИИ, чтобы выяснить, как лучше всего продвигать свою продукцию в телевизионных рекламных роликах или на больших рекламных щитах. Ваш местный продуктовый магазин также хотел бы иметь лучший рынок с искусственным интеллектом, но, возможно, за счет более привлекательных листовок или вывесок на витринах.

Есть также консалтинговая / контрактная сторона вещей, когда можно работать независимо. Возможно, использование ИИ для генерации лидов для этих людей, чтобы они могли более эффективно находить новых клиентов.

ИИ можно использовать для удовлетворения потребностей малого бизнеса, потребности которого в основном такие же, как и у более крупного бизнеса, только в другом масштабе и под другим углом.

Ручной труд

Есть одно крошечное узкое место, которое всегда присутствует в любом проекте, где строят что-то физическое, - это реальный физический труд.

Теперь здесь есть некоторые части, которыми занимается ИИ, такие как производство (подумайте о стиле сборочной линии) и складирование. Но как насчет более тяжелых вещей, таких как прокладка дорог, металлургия или просто переноска тяжелых предметов по дому? Этих вещей сейчас не хватает!

Физический труд на любой работе чаще всего требует больших затрат времени, денег, энергии и вызывает больше всего физических травм. Это самая сложная часть работы, требующая наибольших усилий. Интересно, что трудоемкая часть всего этого часто является наиболее повторяющейся во многих отношениях, но все еще существует большой пробел в обращении к этому рынку.

Частью этого разрыва является в настоящее время медленно развивающаяся область робототехники. Джитендра Малик, известный ученый в области компьютерного зрения и лидер в этой области, недавно заявила на ECCV 2018, что робототехника сильно отстает от ИИ:

Робототехника отстает от компьютерного зрения на десять лет, может быть, даже на два десятилетия - Джитендра Малик, ECCV 2018

Это огромный пробел. Поэтому, хотя многие фантастические алгоритмы визуального восприятия разрабатываются, у роботов все еще есть серьезные проблемы с базовым схватыванием. Вместе с тем, современные роботы не очень ловки, плохо управляют ими и не могут эффективно взаимодействовать с окружающей средой.

Если мы сосредоточимся только на видении и языковой части вещей в ИИ, мы будем ограничены стационарными вещами, которые не могут физически разумно взаимодействовать с миром.

Любите читать о технологиях?

Следуйте за мной в твиттере, где я публикую все о последних и лучших технологиях!