6ホットAI自動化技術を破壊し、ジョブを作成

物理的およびソフトウェアロボットが上昇

Forrester

戦いは一日の最もホットな

それはすべて、Elon Muskが”ロボットは私たちよりもすべてをうまくやることができる”と宣言し、”文明として直面する最大のリスク”を作り出したこと マーク-ザッカーバーグは、”終末のシナリオ”をドラミングする”naysayers”は”かなり無責任であると回答しました。”ムスクはTwitterでレトルト（他にどこ？）”私はこれについてマークに話をしました。 主題の彼の理解は限られている、”とZuckerbergはFacebook上でブログ（他にどこ？）彼は”すべての進歩に興奮しており、世界をより良くする可能性があります。”

そしてそれは行く。 私は実際にAIをやっている人だけがAIについてコメントできるという考えに同意しません、そして私はMuskとZUCKERBERGの両方のAIの理解が限定されていないと確信しています。 しかし、私たちの残りの部分と同様に、彼らは自分の偏見、視点、野心を議論に注入します。 これは、AIが私たちの仕事や文明に何をするか、しないかという問題に興味のある人に、その歴史を研究し（ここから始めたいかもしれません）、私たちが信じていることに反論する証拠を探し、最小限の仮定で分析された関連データに基づいてAI技術の現在および将来の影響を評価するのに役立つかもしれません。

実際に雇用を創出または排除することについて決定を下す人々との調査、インタビュー、会話は、後者のカテゴリの例であり、彼らは多くの場合、市場 最近の事例として、ForresterのJ.P.Gownderの「Automation technologies,Robotics,and AI in the Workplace,Q2 2017」が推奨されています（報告書の彼のブログ記事はこちら）。

Gownderと彼のForresterの同僚は、仕事を排除または強化する役割を果たし、最大の影響を与えるために長期的な計画を必要とし、（最も重要なのは、私の意見では）Forresterのク 開発段階と雇用やビジネスへの長期的な影響を評価することに加えて、Forresterは、彼らが議論するAI技術/カテゴリの定義を提供します。”

ここでは、近い将来に雇用に最も影響を与える6つのAI技術の要約です。

1. 顧客セルフサービス：キオスク、インタラクティブなデジタルサイネージ、セルフチェックアウトなどの顧客向けの物理ソリューション。 最近の技術革新（より良いタッチスクリーン、より高速なプロセッサ、改善された接続性とセンサー）によって改善され、それはまた、新しい市場やアプリケーシ ベンダーの例:ECRS、Four Winds Interactive、Fujitsu、Kiosks Information Systems、NCR、Olea Kiosks、Panasonic、Protouch Manufacturing、Samsung、Stratacache。
2. AI支援ロボットプロセス自動化：ソフトウェアボットを使用して組織のワークフローとプロセスを自動化します。 160件のAI関連のデロイト・コンサルティング・プロジェクトを分析したTom Davenport氏は、最も急速に成長しているAIアプリケーションの1つであることを発見しました。これは、Forrester氏が確認した結果です。 ベンダーの例：Automation Anywhere、Blue Prism、Contextor、EdgeVerve Systems、Kofax、Kryon Systems、NICE、Pegasystems、Redwood Software、Softomotive、Symphony Ventures、UiPath、およびWorkFusion。
3. 産業用ロボット：重い、産業規模のワークロードで製造、農業、建設、および同様の業種でタスクを実行する物理的なロボット。 モノのインターネット、改良されたソフトウェアとアルゴリズム、データ分析、高度なエレクトロニクスは、より広い配列のフォームファクタ、半構造および非構造化環境で実行する能力、および自律的に学習して操作するための”知性”に貢献してきました。 上昇サブカテゴリは、人間と一緒に安全に動作する共同ロボット（cobots）です。 ベンダーの例: ABB、Aethon、Blue River Technology（農業）、Clearpath Robotics（自律型、マルチテライン）、Denso、FANUC（伝統的なロボットとcobots）、Kawasaki、Kuka、三菱、Nachi Robotics、OptoFidelity、RB3D（cobots）、Rethink Robotics（cobots）、Yaskawa。
4. 小売および倉庫ロボット：小売および/または倉庫で使用される自律移動機能を備えた物理的なロボット。 オブジェクトを拾うことはまだ最大の課題ですが、そのようなハドソン湾などの小売業者とJD.comもちろん、Amazonは潜在的なソリューションに投資しています。 ベンダーの例: Amazon Kiva Systems(structured environments)、Fetch Robotics(unstructured)、Locus Robotics(unstructured)、Simbe Robotics(製品補充のための小売スキャンロボット)。
5. 仮想アシスタント：ユーザーとそのデータを知っており、彼らのニーズを解釈し、彼らに代わって意思決定を行うのに十分な目の肥えている個人的なデジタ 消費者市場のためにちょうど数年前に成長して、これらの助手はビジネスに消費者設定で会社によって使用することができます（例えば。、自宅での質問に答えるか、コールセンターの従業員の仕事を強化する）またはビジネス組織内（例えば、主題の専門家としての役割を果たすか、ビジネスプロ ベンダーの例：Amazon Alexa、Apple Siri、DYNATRACE for ITSM、Google NowおよびGoogle Assistant、IBM Watson conversational interface、IBM Watson Virtual Agent、IPsoft Amelia、Microsoft Cortana、Nuance Communications Nina、およびSamsung Bixby。
6. 感覚的なAI: 画像およびビデオ分析、顔認識、音声分析、および/またはテキスト分析を介して、人間の感覚的能力および感情を識別し、”理解し、”さらには表現するコンピュー ベンダーの例：Affectiva、Amazon Lex、Amazon Rekognition、Aurora Computer Services、Caffe、Clarifai、Deepomatic、Ditto、Equals3Lucy、FaceFirst、Google Cloud Platform Api、HyperVerge、IBM Watson Developer Cloud、KeyLemon、Linkface、Microsoft Cognitive Services、Microsoft Cortana Intelligence Suite、ModiFace、Nuance Communications、OpenText、Revuze、Talkwalker、Verint Systems。

最初の4つのカテゴリはしばらくの間存在していましたが（Forresterはそれらを”成熟した”と呼んでいます）、最近はハードウェアとソフトウェアの革新に 興味深いことに、最近のAIに対する興奮と恐怖の主な理由は、深層学習技術の改善による狭いAIタスク（オブジェクト識別など）の急速な進歩であり、これら4つのカテゴリーの新たに発見されたセクシーさには大きく寄与していないことに注意すること。 しかし、ディープラーニングは、他の2つのホットカテゴリ—仮想アシスタントと感覚AI-の初期の成功に重要な貢献をしてきました。 これらの観察から私の一般的な結論は、AI技術の特定の”勝利”によって生成された興奮（そして恐怖）は、最近の歴史を含む歴史を通して技術採用の非常 これは、AIがいつ（多くの）仕事を排除するのかという疑問に関する私たちの仮定と予測に重要な意味を持っています。特に、雇用の将来を考えるとき（非常に賢明な人を言い換えるとき）、仕事の排除の時間枠と大きさについて予測するのは難しいです。

しかし、将来について何かを言うことに固有の困難、特に動的で絶えず進化し、多面的な経済における雇用の未来（例えば、持続的な低賃金は、ロボットの採用を延期する可能性がある）は、人々が名声と富のために（またはより単純に、継続的な雇用のために）書いたり、分析したり、話したりする方法に立ったことがない。

ここで権威のある数字の現在のサイクルは、4年前にオックスフォードの学者によって開始されました（米国の雇用の47％は、今後20年間で自動化される危険にさらされています）。 Forresterのアナリストは、多くの需要予測演習に抵抗することができず、「Forresterのすべてのレポートの中で最も読まれた5つのうちの1つ」となった中で、自動化が2027年までに米国の雇用の17％を破壊すると推定しました。 しかし、この問題に関する他の多くのコメンテーターとは異なり、彼らはまた、ガラスの半分を見て、自動化が10％の純損失のために、2027年までに米国経済に新しい雇用の7％を追加すると推定しました。

それは7％または47％または雇用上のAIの将来の影響についての他の定量的または定性的な憶測になるかどうか、いつ、どのくらいの議論も考慮に入 ムスクが信じているように、ロボットは本当に”私たちよりもすべてをうまくやることができる”のだろうか、20年や100年だけでなく、将来いつでも？ 私は知っている、それは特に技術の未来について、予測を行うのは難しいです。 確かなのは、ムスクのような科学的精神に染み込んだ調査の心は、すべての可能性を考慮し、ai-will-destroy-civilizationタイプまたはAI-will-cure-all-diseaseタイプのいずれかの独断的な文を作ることを避けるべきであるということです。 知的機械は決して人間ではないので引き継がれず、”人間レベルの知性”の無駄な探求が実際にAI研究の進歩を遅らせている可能性を考えてみませんか？

私たちは（それに先行する他の技術のように）仕事を作成し、破壊するコンピュータ技術の最後の六十年に目撃した雇用市場で同じ混乱を将来的に見続 Facebookとテスラを作成した混乱のタイプ。 Facebookは2004年に従業員の一握りを持っていたし、今日は20,000を採用しています。 テスラは2003年に設立され、今日では33,000人の従業員を持っています。 AI技術の進歩が速くても遅くても、AIが狭い作業だけで優れているのか、多次元の活動を成功させるのかにかかわらず、ZuckerbergやMusk（Jack MaとVijay Shekhar Singh SharmaとMasayoshi Son）のような起業家は、新たなビジネスチャンスをつかみ、雇用を破壊し、創出するでしょう。 人間は、ボットやロボット（今、そしておそらく永遠に）とは異なり、変化する状況に適応します。

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