A mesterséges intelligencia mint koncepció John McCarthynak köszönhetően jelent meg, aki 1955-ben az egyik szemináriumán használta ezt a kifejezést. Ettől kezdve beszélhetünk az AI (Artificial Inteligence) karrierjéről, amely jelentősen felgyorsult az elmúlt évtizedben. A mesterséges intelligencia a legmagasabb szintű technológiafejlesztés szinonimájává vált. Jelenleg a vezető technológiai vállalatok rendelkeznek vagy hoznak létre olyan részlegeket, amelyek felelősek ennek a technológiának a fejlesztéséért és forgalomba hozataláért.
A mesterséges intelligencia két fajtája
A piacon sok tanulni képes géppel találkozhatunk , amelyek két kategóriába sorolhatók. Az első egy felügyelt tanulási rendszer, amely több millió példa alapján tanul. A bejáratnál található például egy arc fotója, a kijarátnál található a fotón szereplő személy és ennek eredményeképpen van egy fényképfelismerő alkalmazásunk. A második kategória a felügyelet nélküli tanulási rendszerek, amelyek a jövőben önálló tanulásra lesznek képesek. A második típusú tanulásra képes gépek magas fokú összetettsége miatt jelenleg az első kategóriájú gépek játszanak domináns szerepet.
A tanulásra képes gépek széles körű alkalmazása javítja sok olyan logisztikai művelet hatékonyságát, melyet jelenleg az alkalmazottak végeznek, és lehetővé teszik, hogy az emberek értéknövelő tevékenységekre összpontosítsanak. A beszédfelismerő rendszerek, amelyek hatékonysága már magas szinten van, lehetővé teszik a fuvarkezelési folyamat egyszerűsítését és automatizálását. Egyidejűleg megszüntetik a nyelvi akadályokat, mert a rendszer felismeri a beszélt nyelvet, lefordítja a beszélgetést, és egy digitalizált formában továbbítja a végrehajtandó megbízást. Az írásfelismerő rendszerek lehetővé teszik az aláírásokat és megjegyzések elolvasását, például a CMR-en, a dokumentumok digitalizálását és ezek informatikai rendszerekbe történő átvitelét emberi beavatkozás nélküli. A jövőbeli ügyfélközpontokban az alkalmazottak a problémamegoldásra koncentrálnak, melyeket a felügyelt tanulni képes rendszerek nem voltak képesek megtanulni a korábbi példákra támaszkodva.
Hol vannak most?
Jelenleg a tanulni képes gépeket az online áruházakban használják, hogy az ügyfeleknek más, további termék megvásárlását sugallják. A logisztikai központokban a hasonló rendszerek az áruk polcokon történő elrendezését javasolják majd, előrelátva egy olyan megrendelés megjelenését, amely még nem jelent meg az értékesítési rendszerben. Előfordulhat, hogy a rendszer az előbb említett példák alapján megrendeléseket hoz majd létre és megbízásokat ad le a logisztikai központok munkamennyiségének enyhítése érdekében.
Egy másik terület, ahol a mesterséges intelligenciát nagymértékben használják, a biztonságtechnológia. A vasúti terminálokat, elosztó központokat figyelő vagy a fuvart kísérő drónok továbbítják a rögzített képet az arcfelismerő rendszerbe, amely azonnal figyelmezteti a biztonságért felelős osztályt, ha potenciális betolakodást észlel. Jelenleg olyan megoldások állnak rendelkezésre, amelyek felismerik az arckifejezéseinket, és ez azt is jelenti, hogy fel lehet őket használni arra is, hogy felmérjék a járművezető állapotát, pl. riasszanak ájulás vagy elalvás esetén.
Hol lesznek még?
Képzeljen el egy csomagot szállító futárt, aki olyan új útvonalat és az ügyfeleket szolgál ki, amelyeket még nem ismer. Ha találgatni fogja, hogy hol és milyen napszakban találja meg őket, rossz minőségű szolgáltatást és az ügyfelek elégedetlenségét eredményezi majd. Azonban, ha a rendszer – az előző szolgáltatások adatai alapján – bizonyos viselkedési mintákat fedezett fel, meghatározott ügyfelekhez rendelve őket, képes lesz a futár optimális irányítására.
Azonban annak érdekében, hogy ne kelljen csak a találgatásokra támaszkodni a téren, hogy milyen célokra lehet használni a tanulni képes gépeket, érdemes megismerkedni a már létező megoldásokkal. A Facebook arcfelismerő rendszere közel 98%-os hatékonyságú, az IBM az AI-t használja a panaszok kezelésére, a JPMorgan a tanulási rendszer segítségével elemzi a hitelkérelmeket (360000 órányi bankalkalmazotti munkát takarítva meg).
Érdemes megjegyezni, hogy a mesterséges intelligencia jelenlegi fejlettségi szintje nem képes a munkahelyek teljes mértékű pótlására. Lehetővé teszi bizonyos tevékenységek automatizálását és a hatékonyság javíthatóságát, így több időt hagyva a kevésbé rutinszerű munkára a személyek számára.
A jelenleg használt rendszerek vajmi keveset kínálnak azokhoz a lehetőségekhez képest, melyek a felügyelet nélküli tanulni képes rendszerek bevezetését követően fognak megjelenni. Ezek a rendszerek képesek lesznek bármilyen problémát emberi módon elemezni, de nagy mennyiségű adatelemzésből adódóan olyan megoldásokat tudnak majd javasolni, amelyeket mi nem tudunk felismerni.
Írta Dariusz Botkowski – A PSML igazgatósági tanács tagja
Fotó: pixabay.com