창고, 로봇 접대사, 똑똑한 화장실 등을 타고 ... 이러한 혁신은 과학 소설이나 가능한 현실의 일부처럼 들릴까요? 기술은 빠른 속도로 발전하여 가까운 장래에 우리 세계가 잘 될 것입니다. 묘사 된 것과 흡사하다. 블레이드 러너 (Blade Runner)와 같은 미래 지향적 인 영화에서 우리 주위의 지능형 로봇 및 기술을 사용합니다.

그러나 실제로 어떤 기술이 달라질 것인가? 최근 발전과 현재의 추세를 기반으로, 미래를 형성 할 수있는 5 가지 혁신이 있습니다.

1. 스마트 홈

많은 전형적인 가정 용품이 이미 인터넷에 연결하여 데이터를 제공 할 수 있습니다. 그러나 많은 스마트 홈 기술은 현재 그렇게 똑똑하지 않습니다. 스마트 미터기는 사람들이 에너지가 어떻게 사용되고 있는지를 보여줄뿐 아니라 스마트 TV는 단순히 텔레비전을 인터넷에 연결하는 것입니다. 비슷하게, 스마트 조명, 원격 도어록 or 스마트 히터 컨트롤 모바일 장치를 통한 프로그래밍이 가능하며, 단순히 벽 패널에서 손바닥으로 제어 지점을 이동하십시오.

그러나 기술은 데이터 및 연결을 사용하여 사용자를 대신 할 수있는 방향으로 빠르게 이동하고 있습니다. 진정으로 차별화를 이루기 위해서는 기술을 배경으로 더 많이 퇴색해야합니다. 예를 들어 어떤 옷을 입 었는지 인식하는 세탁기를 상상해보십시오. 자동으로 올바른 프로그램을 선택하거나 심지어는 너는 함께 씻고 싶지 않아. 스마트 오브젝트와 사람들의 일상적인 활동, 동기 부여 및 상호 작용을 이해하는 것이 중요합니다. 초대받지 않은 손님 집에서.

이러한 기술은 모든 사람의 이익을 위해 일할 수도 있습니다. 그만큼 BBC 보고서예를 들어, 에너지 공급자는 "화창한 오후에 값싼 태양열 사용을 극대화하기 위해 인터넷을 통해 세탁기를 켜도록하는 사람의 비용을 줄이거 나"또는 "냉동실을 몇 분 동안 꺼야합니다. 피크 타임에 원활한 수요 ".

이 분야의 주요 관심사는 보안입니다. 인터넷에 연결된 장치 할 수 있고 해킹 당하고있다. - 최근 일을 떠올려 라. 중매 공격. 결국 우리 집은 우리가 가장 안전하게 느끼는 곳입니다. 이들이 널리 보급되기 위해서는 이러한 기술이 그대로 유지되어야합니다.

2. 가상 비서

비서가 기업에서 매우 중요한 역할을 담당하는 반면, 비서는 업무 시간의 상당 부분을 시간이 많이 소요되지만 자동화가 가능한 비교적 사소한 업무로 종종 소비합니다. "단순한"모임 구성을 고려하십시오. 참여할 수있는 사람들을 찾고 (비즈니스 경계를 ​​넘어 설 가능성이 높은) 적합한 사람을 찾고 이들을 모두 사용할 수있는시기를 파악해야합니다. 그것은 결코 위업이 아닙니다.

같은 도구 doodle.com, 최고의 회의 시간을 찾을 수있는 사람의 가용성을 비교, 도울 수 있습니다. 그러나 그들은 적극적으로 참여하는 사람들에게 궁극적으로 의존합니다. 또한 적절한 사람들이 이미 식별되면 유용하게됩니다.

컨텍스트 정보 (조직도, 모바일 장치 및 달력의 위치 인식)를 사용하여 적합한 사람을 식별하고 주어진 이벤트에 대해 적절한 시간을 파악함으로써 기술적 최적화 문제가 발생했습니다. 10 년 전에 EU에서 지원하는 콘텍스트 프로젝트. 그 단계에서 컨텍스트 정보를 수집하는 기술은 훨씬 덜 발전했습니다. 스마트 폰은 여전히 ​​이상하고 데이터 마이닝 및 처리는 오늘날과 다릅니다. 그러나 앞으로 몇 년 동안 비즈니스에서 훨씬 더 많은 일을 계획하는 기계를 볼 수있었습니다.

실제로 가상 어시스턴트의 역할은 모임 일정을 잡거나 사람들의 일기를 정리하는 것 이상의 효과가 있습니다. 적절한 팀을 모아서 올바른 작업에 할당하십시오., 그래서 모든 직업이 효율적으로 수행됩니다.

단점이라면, 필요한 컨텍스트 정보의 대부분이 상대적으로 개인 정보 침해 적이지만, 젊은 세대는 이미 Twitter 및 Snapchat에서 매분마다 행복하게 공유하고 있으며 이러한 우려는 시간이 지남에 따라 덜 중요해질 수 있습니다. 그리고 그 선을 어디에 그려야합니까? 우리는 "기계의 부상"을 완전히 받아 들여 최대한 많은 것을 자동화하거나 실제 사람들을 매일의 역할로 유지하고 아무도하지 않으려 고하는 사소한 작업을 수행하는 로봇 만 사용합니까? 이 질문에 답할 필요가 있습니다.

3. AI 의사

우리는 흥미 진진한 시대에 살고 있으며, 의학 발전과 AI 기술 성형 건강 관리의 미래 전세계 배달.

그러나 인공 지능으로 진단을받는 것에 대해 어떻게 생각하십니까? 바빌론 헬스 (Babylon Health)라는 민간 기업은 이미 런던 5 개 보로에서 시범 운영 중이며 비 긴급 통화 용 대화방. 인공 지능은 사용자가 병원의 응급실에 가거나 약국을 방문하거나 집에있을 것을 권고하기 위해 다량의 환자 데이터를 사용하여 훈련되었습니다.

이 회사는 곧 진단을 내리는 데있어 의사와 간호사보다 성능이 뛰어날 수있는 시스템을 개발할 수있게 될 것이라고 주장합니다. 의료진이 부족한 국가에서는 건강 보험 조항이 크게 개선되어 의사가 진단을 내리는 데 너무 많은 시간을 소비하기보다는 치료를 제공하는 데 집중할 수 있습니다. 이렇게하면 임상 적 역할과 업무 관행.

다른 곳에서, IBM WatsonWalk Through California 프로그램, CloudMedx 플랫폼 과 Deep Genomics 기술 임상의에게 환자의 데이터 및 기존 치료에 대한 통찰력을 제공하고, 정보에 입각 한 의사 결정을 내리고 새로운 치료법을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

Fitbit, Jawbone Up 및 Withings과 같은 모바일 앱 및 자체 추적 기술의 증가로 이제 환자의 행동, 치료 상태 및 활동을 수집 할 수있게되었습니다. 우리 화장실이 조만간 더 똑똑 해지고 사람들의 소변과 배설물을 검사하는 데 익숙해 져야한다고 상상하기 란 어렵지 않습니다. 특정 질병에 대한 실시간 위험 평가.

그럼에도 불구하고, 의료 분야에서 인공 지능 기술의 보급을 가능하게하기 위해서는 많은 합법적 인 문제를 해결해야합니다. 이미, 사용성, 건강 문맹 퇴치, 개인 정보 보호, 보안, 콘텐츠 품질 과 신뢰 문제 이러한 응용 프로그램 중 많은 것으로보고되었습니다.

또한 임상 지침 준수의 부족, 윤리적 문제및 일치하지 않는 기대 에 관한 환자 데이터의 수집, 통신, 사용 및 저장. 또한 기술의 한계를 피하기 위해 명확하게해야합니다. 잠재적으로 환자를 해칠 수있는 오해.

인공 지능 시스템이 이러한 문제를 해결하고 기존의 치료 방법 및 의사와 환자의 관계를 이해하고 향상시키는 데 주력 할 수 있다면 데이터 중심의 의료 계획에 대한 성공적인 사례를 기대할 수 있습니다.

4. 케어 로봇

우리는 가정에서 문에 응답하는 로봇을 갖게 될까요? 혹시. 대부분의 사람들의 집에 있습니까? 합리적으로 가격이 책정 되더라도 그렇지 않을 수도 있습니다. 성공한 스마트 기술과 성공하지 못했던 기술을 구별하는 것이 그 기술이 얼마나 유용하다는 것입니다. 그리고 그것들이 얼마나 유용한지는 상황에 달려 있습니다. 대부분의 경우, 로봇이 문에 응답하도록하는 것이 유용하지는 않을 것입니다. 그러나 직원의 부족이있는 곳에서 로봇 접수가 얼마나 도움이 될지 상상해보십시오. 노인 요양원에서예를 들어.

음성 및 얼굴 인식과 같은 인공 지능을 갖춘 로봇은 방문객과 상호 작용하여 방문 할 사람과 진료소에 출입 할 수 있는지 여부를 확인할 수 있습니다. 이를 확인한 후 라우팅 알고리즘을 사용하는 로봇이 방문자가 방문하고자하는 사람을 향해 안내 할 수 있습니다. 이것은 잠재적으로 직원들이 노인과 더 좋은 시간을 보내어 생활 수준을 향상시킬 수있게합니다.

필요한 인공 지능은 완전히 통제되지 않은 환경에서 작동하기 위해서는 더 많은 발전이 필요합니다. 그러나 최근 결과는 긍정적입니다. 페이스 북의 DeepFace 소프트웨어 연구자가 제약없는 얼굴 인식 문제를 연구하기 위해 사용하는 표준 데이터베이스에서 테스트했을 때 얼굴을 97.25 % 정확도로 일치시킬 수있었습니다. 이 소프트웨어는 깊은 학습, 데이터로부터 지식을 자동으로 획득 할 수있는 수백만 개의 연결부로 구성된 인공 신경망.

5. 플라잉 창고 및자가 운전용 자동차

자기 주행 차량은 현재 조사중인 가장 놀라운 기술 중 하나입니다. 사실 그들은 실수를 할 수있다., 실제로있을 수 있습니다. 인간 운전자보다 안전하다.. 이는 부분적으로는 자동차 주위의 360도를 비롯하여 전세계에 대한 데이터를 수집하기 위해 수많은 센서를 사용할 수 있기 때문입니다.

또한, 사고와 교통 체증을 피하기 위해 잠재적으로 서로 통신 할 수 있습니다. 일반 대중에게 자산이되는 것 이상으로,자가 운전 차량은 운송 회사에게 특히 유용 해져 비용 절감과보다 신속하고 효율적인 배달을 가능하게합니다.

번잡 한 도로에서 자율적으로 운전할 수있는 능력을 향상시킬뿐만 아니라 적절한 도로를 확보 할 수있을뿐만 아니라 그러한 차량의 광범위한 사용을 가능하게하기위한 전진이 여전히 필요합니다. 법적 프레임 워크 그 자리에있다. 그럼에도 불구하고 자동차 제조업체들은 시간에 맞춰 누가 자동차를 대중에게 처음으로 공급할 것인지를 알기 위해 경쟁을 벌이고있다. 초기 완전 자율 차량은 다음과 같이 조기에 사용 가능할 것으로 예상됩니다. 다음 10 년.

이 지역의 발전은자가 운전하는 자동차 나 트럭에서 멈추지 않을 것입니다. 아마존은 최근에 비행 창고 특정 제품에 대한 수요가 급증 할 것으로 예상되는 곳을 방문 할 수 있습니다. 비행 창고는 자발적 무인 항공기를 보내 배달을 할 것입니다. 아마존이 그러한 프로젝트를 실제로 개발할 것인가는 알 수 없다. 자율적 인 무인기로 테스트 이미 성공적으로 수행되고 있습니다.

기술 덕분에 미래는 여기에 있습니다. 우리는 단지 그것을 형성하는 최선의 방법에 대해 열심히 생각할 필요가 있습니다.

저자 정보

Leandro L. Minku, 컴퓨터 과학 강사, 레스터 대학; Nervo Xavier Verdezoto D, 컴퓨터 과학 강사, 레스터 대학, Stephan Reiff-Marganiec (수석 강사) 레스터 대학

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