Человек + машина. Новые принципы работы в эпоху искусственного интеллекта

Безусловно, в настоящее время существует множество агентов взаимодействия, которые можно применять на практике. По мере совершенствования программного обеспечения для обработки естественного языка подключение таких агентов к действующим процессам становится все проще. В качестве примера можно привести таких интеллектуальных агентов, как система Cortana компании Microsoft, чат-бот Nina компании Nuance Communications, а также естественно-языковая система искусственного интеллекта Watson компании IBM, которая используется в самых разных областях — от банковской сферы и страхования до путешествий и медицинской помощи. Например, в Accenture функционирует Alice — интеллектуальный агент, который использует систему Watson для предоставления ответов на распространенные вопросы, а Colette — это еще один основанный на системе Watson интеллектуальный агент, отвечающий на вопросы покупателей домов об ипотечных кредитах.

Агенты взаимодействия не обязательно должны быть просто голосом в телефоне или иконкой на экране. Некоторые интеллектуальные агенты имеют также физический образ. Сейчас большинство людей знают о существовании таких естественно-языковых систем, как Amazon Alexa, Google Home и Apple Siri, ориентированных на прямое взаимодействие с пользователями. Однако существуют и другие «помощники» такого типа. Например, BQ Zowi — это небольшой настольный робот, который первоначально был разработан для детей, но имеет открытую архитектуру и поддается перепрограммированию, что позволяет приспособить его для других целей. Сейчас он может отвечать на вопросы клиентов некоторых банков с помощью чат-ботов. Аналогичным образом человекоподобный робот Nao использует службу вопросов и ответов системы Watson компании IBM для предоставления ответов на вопросы о банковских операциях, путешествиях и здоровье, а также на технические вопросы о системах, приложениях и продуктах компании.

В перечисленных выше случаях взаимодействия программа или роботизированный агент имеют доступ к огромным хранилищам данных и используют естественно-языковой интерфейс для быстрого обращения к информации и ее распространения. Компании, обслуживающие множество клиентов одновременно, могут извлечь для себя пользу из способов взаимодействия, находящихся в области «недостающей середины». Глубокое понимание такого взаимодействия позволяет полностью изменить обслуживание клиентов, причем не только в центрах обслуживания, но и в точках продажи и даже в домах клиентов. Кроме того, взаимодействие может облегчить сотрудникам выполнение рутинных монотонных задач. Избавившись от таких задач, можно переосмыслить бизнес-процессы с учетом необычных, интересных и сложных кейсов.

Взаимодействие с роботами

Расширение возможностей и взаимодействие — это те функции «недостающей середины», которые дополняют человеческий интеллект. Напротив, дополненное физическое воплощение расширяет физические возможности. Такие примеры чаще всего встречаются на промышленных предприятиях, в частности на заводе Mercedes-Benz на юго-западе Германии, где обрабатывается полторы тысячи тонн стали в день и производится более 400 тысяч автомобилей в год. При таких показателях можно предположить, что на заводе функционирует хорошо отлаженная сборочная линия, где преобладают роботы и задействован минимум людей. Однако компания Mercedes убирает некоторых роботов и перестраивает производственные процессы таким образом, чтобы они были сосредоточены вокруг людей. В итоге сборочная линия этой автомобилестроительной компании меняется (рис. 11).

Рис. 11. Функции в случае дополненного физического воплощения

Движущим фактором этих перемен стало появление автомобилей, изготовленных с учетом индивидуальных требований. Сейчас вы можете выйти в интернет и выбрать, какими характеристиками будет обладать ваш будущий автомобиль. Остались в прошлом те времена, когда с конвейера сходили идентичные машины модели «T». Выходит из моды тренд на выпуск автомобилей в трех стандартных комплектациях (распространенных в Соединенных Штатах Америки).

При таком большом разнообразии вариантов в индустрии автомобилестроения единственный способ собирать машины быстро — вернуть людей на заводы. «Мы отказываемся от попыток обеспечить максимальную автоматизацию; люди снова принимают активное участие в производственных процессах, — говорит Маркус Шефер, руководитель отдела производственного планирования компании Mercedes. — Когда люди и машины сотрудничают друг с другом (например, когда человек управляет роботом с частичной автоматизацией), мы становимся гораздо более гибкими и производим гораздо больше изделий на одной производственной линии. Ассортимент слишком большой, чтобы полностью полагаться на машины»[113].