Замена человека машиной это

Машины все лучше понимают людей (Gartner)

Каждой новой технологии требуется время на то, чтобы окрепнуть. Gartner ежегодно выпускает специальную диаграмму «Цикл ажиотажа» (hype cycle), которая помогает понять, скоро ли она сможет стать по-настоящему продуктивной.

В этом году исследование «Цикл ажиотажа новых технологий» (Hype Cycle for Emerging Technologies) сфокусировано на «развивающихся взаимоотношениях человека и машин» и «возросшем ажиотаже вокруг умных машин, когнитивных вычислений и Интернета вещей».

Можно выделить три главных тренда: „дополнение“ человека технологиями — например, сотрудники с носимыми компьютерами; замена людей машинами — например, когнитивный виртуальный помощник, выступающий в роли виртуального сотрудника отдела поддержки клиентов, а также совместная работа людей и машин — например, мобильный робот, работающий вместе со складским рабочим над переноской грузов, — говорит вице-президент Gartner Джеки Фенн (Jackie Fenn), который придумал идею циклов ажиотажа в 1995 году.

Вице-президент по исследованием Gartner Хан Ле Хон (Hung LeHong) отмечает, что эти тренды стали реальностью из-за того, что улучшилось качество понимания машинами людей — например, распознавание эмоций по голосу человека — и наоборот — люди стали лучше понимать машины — например, посредством Интернета Вещей.

Кому SMM?

Главные подходы и инструменты в одном месте:

Разбор креативных приёмов и инструментов;
Анализ и сегментация аудитории;
Работа с инфлюенсерами;
Настройка и оптимизация рекламы в соцсетях;
Постановка KPI, привязанных к глобальным целям бизнеса;
Анализ бенчмарков для каждой ниши;
Продюсирование контента и многое другое.

Вместе с тем, машины и люди становятся умнее, когда работают сообща.

Три эти тренда нашли свое отражение в диаграмме Gartner:

1. Дополнение людей технологиями

Технологии делают возможным повышение возможностей человека в физической, эмоциональной и когнитивной областях. Главный плюс дополнения технологиями людей для бизнеса заключается в получении «улучшенных» сотрудников. Например, если любой работник имел бы при себе носимый компьютер, который мог бы подсказать ответ на любой вопрос о продуктах или услугах компании или мгновенно предоставлять любые необходимые данные, очевидно, это сказалось бы на бизнесе положительно.

Способность повышать продуктивность, лучше продавать или лучше обслуживать клиента возрастут многократно. Компаниям, заинтересованным в подобных технологиях, следует обратить внимание на биоакустические датчики (bioacustic sensing), самоизмерение (Quantified Self), 3D биопечать, интерфейсы мозг-компьютер (Brian-Computer Interface), дополнение людей (human augmentation), перевод речи в речь (speech-to-speech translation), носимые пользовательские интерфейсы, дополненная реальность и контроль жестов.

2. Замена людей машинами

Существует несколько областей, где подобная замена напрашивается: опасная работа, а также, простые, рутинные и повторяющиеся задания. Главные плюсы здесь — улучшенная продуктивность, уменьшение опасности для людей и, иногда, улучшение качества выполняемой работы и предоставленных ответов. К примеру, сложный виртуальный агент для обслуживания клиентов мог бы решать множество стандартных вопросов и взять на себя большой объем работы по поддержке клиентов. Бизнес должен обратить внимание на инновационные технологии, позволяющие машинам выполнять задачи человека, такие как объемные голографические дисплеи, автономные механизмы (autonomous vehicles), мобильные роботы и виртуальные помощники.

3. Совместная работа человека и машин

Работа человека и машины — не из разряда вещей, которые можно разделить на черное и белое. Иногда случаются ситуации, когда совместная работа людей и машин становится лучшим выходом. Создается новое поколение роботов, способное работать вместе с людьми. IBM Watson производит фоновые вычисления для докторов — как обычный научный сотрудник — чтобы они могли ставить диагнозы и предлагать лечение на основе новейших клинических данных и исследований.

Очевидным преимуществом совместной работы человека и машин становится возможность взять все лучшее из обоих миров, то есть продуктивность и скорость компьютера, а также эмоции, интеллект и способность справляться с неожиданностями, присущие людям. Технологии, которые представляют и поддерживают этот тренд, включают автономные механизмы, мобильных роботов, вопросно-ответные системы для естественных языков (natural language question and answering) и виртуальные помощники.

Эти три тренда, которые в будущем могут изменить каждодневную жизнь людей и рабочий процесс многих компаний, поддерживаются рядом технологий, помогающих машинам и людям лучше понимать друг друга. Необходимым фундаментом для построения синергетических отношений между компьютерами и человеком являются три сферы знания:

4. Лучшее понимание машинами человека и его среды

Машины и автоматизированные системы только выиграют от лучшего понимания человеческого контекста, человека в целом и его эмоций. Это понимание ведет к простым взаимодействиям, основанным на контексте, вроде отображения оперативного отчета по объекту, который находится ближе всего к пользователю; к способности лучше понимать клиентов, пример — изучение отношения потребителей к выходу нового продукта на основе анализа постов в Facebook; к сложным диалогам с клиентами, пример — виртуальный помощник с реализованным вопросно-ответным механизмом отвечает на запросы клиентов на естественном языке.

Технологии, представленные на диаграмме цикла ажиотажа этого года, включают биоакустические датчики, умную пыль, самоизмерение, инетрфейсы мозг-компьютер, аффективные вычисления, биочипы, 3D сканеры, вопросно-ответные системы для естественных языков, аналитику контента (content analytics), мобильный мониторинг здоровья, контроль жестов, потоки активности (activity streams), методы биометрической аутентификации, локационный интеллект (location intelligence) и распознавание речи.

5. Лучшее понимание машин человеком

С повышением интеллекта машин и их способности заменять человека при выполнении многих задач людям будет необходимо доверять им. Технологии, использующиеся в Интернете вещей, смогут обеспечить лучшее понимание функционирования машин и среды, в которой они работают. Например, IBM Watson присваивает выданным ответам так называемые «очки доверия» (confident scores), а Baxter, когда не знает решения задачи, показывает на экране задумчивое выражения лица.

Ученые MIT также работают над Kismet — роботом, который улавливает социальные сигналы посредством визуальным и аудио-сенсоров и реагирует различными выражениями лица на экране, демонстрирующими понимание. В список технологий, которые очень важны для того, чтобы машины и люди смогли работать вместе, в этом году попали Интернет вещей, машинно-машинные коммуникации, ячеистые сети (mesh networks), сенсоры и потоки активности.

6. Повышение интеллекта людей и машин

Развитие подходов Big Data, аналитики и когнитивных вычислений даст людям поддержку решений и автоматизацию, а также осведомленность и интеллект машинам. Эти технологии могут быть использованы для того, чтобы сделать умнее как людей, так и неодушевленные вещи. Вопросно-ответные системы могут быть использованы в здравоохранении для обработки и поиска данных в большом количестве медицинских журналов, на основе которых можно выбирать план лечения или назначать лекарства. Кроме того, эта технология может улучшить виртуальное обслуживание клиентов.

Цифровое будущее все ближе, и его фундаментом, как для машин, так и для людей, являются квантовые вычисления, предсказательная аналитика (prescriptive analytics), вопросно-ответные системы, Big Data, обработка сложных событий, встроенные в память системы управления базами данных (in-memory database management systems — DBMS), облачные вычисления и in-memory аналитика.

Работа 4.0: Замена человека машиной

Другие ТРЕНДЫ

Действительно ли «Индустрия 4.0» приведет к большим сокращениям рабочих мест на производстве? Или это просто период времени, выделенный для обдумывания подходов к данной проблеме? Может ли производственная деятельность не сойти на нет, а просто перейти от одной формы производства к другой, более совершенной? Одно можно сказать наверняка: компании и сотрудники должны лучше разбираться в технологиях «умного производства».

Машины все чаще заменяют людей в производстве и логистике – в этом нет ничего нового. Это можно считать установившимся трендом. Возможности, предлагаемые сегодня за счет установки сетевых автоматов и автономных роботов, создают угрозу сокращения для огромного числа рабочих мест в разных типах производства. Делается это потому, что в долгосрочной перспективе такая замена куда более выгодна, чем человеческая работа. Например, компания Volkswagen объявила о крупномасштабной замене людей роботами. Это изменение будет, естественно, направлено на увеличение прибыли акционеров и менеджмента, целью которых является сокращение затрат за производство и оплату труда. Простой пример: зарплата специалиста составляет около сорока евро в час, в то же время стоимость роботизированного труда составляет всего три-шесть евро в час. Хотя в данном случае стоит учитывать стоимость внедрения робота на производство. Тем не менее квалифицированные сотрудники, которых не сократили, также должны выиграть от этих изменений. Ситуация получается двоякая: с одной стороны, роботы берут на себя более трудные задачи, связанные с физическими перенапряжениями, опасными условиями труда, трудозатратными действиями. С другой стороны, будущее, в котором человеческая рабочая сила заменяется машинами везде, где только можно, действительно напоминает некий апокалипсис для человеческого труда.

Тем не менее существует много индикаторов, указывающих на то, что происходит не масштабное сокращение рабочих мест, а механизация уже существующих производств, что приводит к исчезновению некоторых рабочих мест и одновременному созданию других. Здесь прослеживается полная аналогия с промышленной революцией. Подобно тем изменениям, которые имели место тогда, некоторые рабочие места вынужденно изменяются, чтобы подстроиться под новые стандарты работы. Данный шаг позволит создать новые рабочие места для появляющихся видов работ из имеющихся возможностей.

Две причины изменений на рабочих местах: квалификация.

Типичный сценарий «Индустрии 4.0»: автономные транспортные роботы исполняют работу более оперативно – а между тем существует растущая потребность в высококвалифицированных сотрудниках, которые могут устанавливать, поддерживать и обслуживать такие системы. Рабочие места, которые исчезли в одной области, приводят к созданию новых рабочих мест в другой. Для появляющихся сложных рабочих мест компании должны выделять средства для обучения своих сотрудников интралогистике – сотрудники должны получать возможность пожизненного процесса обучения для повышения квалификации. Данные методы также верны и для производственных процессов.

. и сотрудничество

Новые технологии могут помочь человеческому труду выжить. В связи с тем, что человеко-машинные интерфейсы в области производства и логистики становятся все более интуитивными, уровень квалификации, необходимой их пользователям, становится все ниже, что приводит к появлению современных тенденций развития автономных роботов. Для примера возьмем двух роботов – Sawyer и Baxter, произведенных компанией US Manufactures Rethink Robotics. Baxter, введенный в эксплуатацию в 2012 году, и новый Sawyer являются человекообразными машинами, которые работают вместе с персоналом на производственной линии; они научились выполнять необходимые функции онлайн, с помощью тех сотрудников, которых они впоследствии заменили. Таким образом, эти люди от непосредственного исполнения своих старых обязанностей перешли к управлению роботом, который и заменил их. Брайан Бенойт, менеджер по продукции компании US Manufactures Rethink Robotics, говорит, что новые возможности технологической адаптации роботов снижают необходимый уровень подготовки для людей. Вам не нужно быть экспертом в данной области, любой, кто может пользоваться мобильным телефоном, способен управлять этими роботами.

Влияет ли явление автоматизации на появление новых видов рабочих мест?

Еще одно важное наблюдение из этого примера: большая часть автоматизации, вводимая четвертой промышленной революцией, будет направлена на совместную работу людей и машин, а не на замену людей. Многие люди считают, что автоматизация не приведет к сокращениям, а наоборот, приведет к появлению новых специальностей и рабочих мест. Даже в странах с высоким уровнем заработной платы, таких как Германия, существуют рабочие места, доступные в промышленных секторах, в которых робототехника и автоматизация были реализованы в прошлом. Одним из примеров этого является автомобильная промышленность. В США много рабочих мест было потеряно в последние десятилетия, поскольку компании перенесли свои производства за рубеж, но сегодня они пытаются вернуть производства обратно в страну для того, чтобы создать новые рабочие места, и для достижения этой цели компании обращаются к роботам и автоматизации. Эти примеры показывают, что квалификация работников играет решающую роль.

Джефф Бернштейн, президент Ассоциации по продвижению автоматизации (A3), говорит: «Одним из самых важных требований при приеме на работу в настоящее время является достижение определенной квалификации, чтобы получить работу по определенной специализации».

По данным недавнего исследования, проведенного его компанией, на основании цифровых данных из бюро статистики труда в США уровень участия робототехники в промышленности США значительно растет, и, что самое интересное, в то же время растет и уровень занятости. На этом примере видно, что роботы не рушат рынок труда – они создают его.

Высокая квалификация: открытие новых областей знаний

Существует не только разрыв навыков среди низкоквалифицированных работников. Инженеры должны освоить новые навыки в таких областях, как информационные технологии, несмотря на то что обучение в этой области все еще отстает. Тем не менее, когда речь идет о Германии, Университет в Баден-Вюртемберге является исключением: начиная с зимнего периода 2015/2016 годов, исследователи предложили использование новых стандартов как части своей карьеры на основе магистерской программы, в которую входит обучение «Бизнес-аналитике» и системе «Sensor Technology». Университет тесно связан с вопросами, которые появились благодаря «Индустрии 4.0». Целью «Бизнес-аналитики» является исследование огромных объемов данных по бизнес-экономике и математике с использованием методов, основанных на информатике. Это позволяет принимать более качественные решения с точки зрения бизнес-моделей, инновационной продукции и оперативного управления. Технология System Sensor является продуктом исследовательских центров, занимающихся обработкой технологий «Индустрии 4.0»: собираются данные из многочисленных датчиков, установленных в системах «умных заводов», обрабатываются и приводятся в вид, доступный пользователю.

Такого рода нововведения позволяют компаниям использовать новый потенциал для создания добавленной стоимости. Машиностроительные фирмы, например, разрабатывают новые цифровые бизнес-модели и теперь предлагают свои собственные инструменты анализа программного обеспечения, чтобы помочь пользователям своих машин выполнять необходимое сезонное и гарантийное обслуживание, что приводит к появлению новых рабочих мест.

Перевод: Вячеслав Гладков

Оригинал фото: holzex, rkw-innovationsblog, automotiveit