Искусственный интеллект собирается стать более личным, чем сейчас. Мы уже привыкли к персонализации, основанной на нем, - от рекомендаций по книгам и фильмам на Amazon и Netflix до музыкальных плейлистов на Spotify.
Но 2019 год должен принести потребителям то, что мы можем считать «гиперперсонализацией». Все это будет внедрено с помощью целого ряда приложений, ориентированных на здравоохранение, финансы, покупки и все, что имеет к ним отношение.
Это связано с растущими возможностями сервисов ИИ делать более точные и рентабельные прогнозы, постоянно расширяющимся пулом персональных данных, которые могут собирать и систематизировать такие приложения, и нашей коллективной готовностью принять участие в индивидуальных предложениях и услугах.
В статье описаны некоторые области, в которых мы можем ожидать гиперперсонализацию на основе ИИ в 2019 году.
Физическая подготовка
На врачей все чаще оказывается давление со стороны общественности, чтобы они проводили меньше времени с каждым пациентом. Средний прием сегодня составляет около 20 минут.
Фитнес-приложения и носимые устройства, такие как Fitbit и Apple Watch и даже некоторые VR-гарнитуры, могут автоматически собирать физические данные у владельцев - например, подсчитывать, сколько шагов ивы сделали и на сколько лестничных маршей поднялись. Полученная информация будет объединяться в базы, чтобы создать еще более персонализированный фитнес-профили и планы (аналогично тому, как интеллектуальный термостат Nest использует данные из разных домов для оптимизации планов энергопотребления).
Такие предложения, как «Уменьшите потребление пищи на 210 калорий в день, чтобы увеличить ожидаемую продолжительность жизни на 1,5 года», возможно, не за горами. Fitbit и Google уже объединились, чтобы объединить личные данные о физическом состоянии с медицинскими записями, чтобы предоставить врачам более полный профиль пациента.
Подсчитывать рацион пользователя стало проще
Проблема до настоящего времени заключалась в том, что большинство пользователей фитнес-приложений и носимых устройств перестают вводить наименования всех продуктов, которые они съели. Это приводит к тому, что без точных данных анализ не имеет смысла. У искусственного интеллекта есть ответ на этот вопрос: поскольку он становится более продвинутым, вы просто сможете фотографировать, что вы едите, или приложение будет контролировать потребление пищи через ваши умные очки и автоматизировать процесс сбора данных. Некоторые сервисы, такие как Lose It, уже используют эту технологию. Больше не получится скрыть информацию о съеденных чизбургере и картошке фри на обед!
Душевное здоровье
Психическое здоровье - еще одна растущая область применения искусственного интеллекта. Вы хотите понять, в какое время дня вы чувствуете себя наиболее подавленным или какие люди влияют на ваши самые высокие и низкие энергетические уровни? Скоро появится приложение для этого.
Опять же, идея состоит в том, чтобы изучить среднестатистического человека: вас. Когда вы сами рассказываете врачу, как себя чувствуете, ваше эмоциональное состояние может предоставить не совсем точные данные.
В свою очередь, новые приложения смогут самостоятельно проводить обследование, используя биосенсоры для мониторинга частоты сердечных сокращений и дыхания, гальванической реакции кожи и других показателей, чтобы измерить вашу реакцию на все, начиная с утренних поездок на работу и заканчивая ужином с родственниками. Затем искусственный интеллект может составить всесторонние отчеты, полезные для поддержания образа жизни с низким уровнем стресса, или, по крайней мере, получить информацию о людях и ситуациях, которые влияют на вас негативно.
Технологии, мониторящие ухудшения самочувствия
Например, Quartet Health использует машинное обучение для поиска признаков проблем с психическим здоровьем у пользователей. Когда сервис обнаруживает вероятные проблемы, он рекомендует своему владельцу обратиться к врачу.
Empatica предлагает носимый прибор, который обнаруживает физические признаки надвигающихся эпилептических припадков и предупреждает пользователей и лиц, обеспечивающих уход. Эта компания планирует перейти к более широким приложениям для здравоохранения.
Технология распознавания лиц на основе искусственного интеллекта также широко применяется в области защиты психического здоровья. Компания Affectiva, вышедшая из MIT, предлагает продукты, которые считывают и анализируют эмоции по выражению лица с большей точностью, чем люди.
Таким образом, ваши приложения скоро смогут измерить уровень стресса или обнаружить симптомы тревоги и депрессии, и сделать соответствующие предложения: «Вам необходимы две минуты глубокого дыхания» или «Запишитесь на прием к врачу». Компания также разработала автомобильный девайс для оценки эмоционального состояния водителя при движении, по его выражению лица и голосу, что повышает безопасность на дорогах.
Личные финансы
Личные накопления все больше становятся самостоятельной инвестицией на будущее. Но как вы можете узнать, какие вложения лучше всего соответствуют вашему индивидуальному росту, снижению риска и повышению ликвидности?
Искусственный интеллект и тут может помочь сделать жизнь проще. Приложения все чаще могут прогнозировать наши склонности к риску и другие особенности профиля инвестиций, буквально «читая между строк». Например, в лаборатории в Северо-Западном институте сложных систем уже разработали алгоритм глубокого обучения, который может анализировать устный или письменный текст, чтобы оценить уровень уверенности говорящего/написавшего относительно того, насколько эффективно его предложение, и насколько точны заявленные прогнозы прибыли.
Приложение для личных финансов, включающее такую технологию, может попросить вас написать ответы на несколько различных сценариев устойчивости к риску, а затем оценить, насколько вы действительно уверены в каждом из них, чтобы создать высоко персонализированный инвестиционный план на короткий или долгосрочный период. На самом деле, фирма Narrative Science уже использует обработку естественного языка для разработки приложений такого типа и потенциально может помочь пользователям понять их инвестиционные возможности, такие как акции с малой капитализацией.
Покупки
Как покупатели, мы хотим быть очень индивидуальными в нашем выборе, от одежды до очков. Но многие также желают покупать вещи, как у других, которые большинство находят привлекательными.
Ориентированные на розничную продажу приложения искусственного интеллекта могут помочь определить подходящий вам продукт, взглянув не только на ваше прошлое покупательское поведение, но и на выбор других пользователей со схожими интересами, чтобы выработать рекомендации, эффективно основанные на форме закулисного краудсорсинга.
Конечно, кое-что из этого уже происходит. Можно с уверенностью предположить, что Amazon уже долгое время собирает личные данные для разработки рекомендаций по продуктам и других прогнозов. Но масштабы, в которых это произойдет в 2019 году, - по отраслям и типам продуктов - и ожидаемый уровень персонализации должны вырасти. Например, компания Elemental Cognition, созданная бывшим руководителем команды IBM Watson, разрабатывает технологию на основе искусственного интеллекта, которая поможет вам понять, почему вы хотите совершить ту или иную покупку, а также будет давать подсказки в сфере личных финансов и других областях.
Распознавание лиц улучшит обслуживание покупателей
В быту улучшенное распознавание лиц может означать гораздо более персонализированное посещение магазинов. Например, ритейлеры смогут распознавать клиентов, участвующих в программах лояльности, и затем передавать им персональные предложения и рекомендации, наряду с предложением более высокого уровня обслуживания. Распознавание лиц также позволило бы бизнесу более тщательно проанализировать стиль покупок определенного покупателя или их сегмента.
Заключительное слово
В целом гиперперсонализация на основе искусственного интеллекта предлагает большие потенциальные выгоды, но также заслуживает предостережения. Чем больше информации мы передаем в руки предприятий, которые все сильнее заполняют это пространство, тем выше потенциальный риск их неправомерного использования и кражи. Короче говоря, чем больше мы доверяем облаку, тем больше растет потребность в отказоустойчивой кибербезопасности.
