Бізнес

Інтелект, який оточує нас, а ми цього не помічаємо

На відміну від Alexa, яка реагує на команди, Ambient Intelligence працює безшумно - він адаптується до навколишнього середовища, не вимагаючи від вас жодних дій. Ринок $18,44 млрд (2022 рік) на шляху до $100 млрд до 2030 року. Термостати, які вивчають ваші вподобання, магазини, які переставляють викладки в режимі реального часу, офіси, які регулюють світло і шум відповідно до виконаної роботи. Конфіденційність? Локальна обробка, жодного центрального сховища. Майбутнє технологій? Бути невидимим.

Підсумуйте цю статтю за допомогою ШІ

Навколишній штучнийінтелект (Ambient Intelligence) - це технологія, яка безшумно працює в навколишньому середовищі, адаптуючись до наших потреб, не вимагаючи явної взаємодії.

Що це таке простими словами?

Згідно з Emergen Research, "екологічний інтелект - це інтеграція інтелектуальних і чутливих технологій у повсякденне середовище, що дозволяє простору автоматично адаптуватися до потреб користувачів без явного втручання ззовні".

Ця технологія використовує датчики, штучний інтелект, Інтернет речей та машинне навчання:

  • Сприйняття того, що відбувається в навколишньому середовищі
  • Вчимося на людських звичках
  • Реагування шляхом адаптації середовища в режимі реального часу

На відміну від голосових помічників, які вимагають чітких команд, інтелект навколишнього середовища працює у фоновому режимі, роблячи середовище більш інтуїтивно зрозумілим і персоналізованим.

Як ми вже використовуємо його у повсякденному житті

Вдома

Grand View Research повідомляє, що зростаючий попит на "розумні" будинки є одним з головних рушіїв розвитку екологічного інтелекту. Ці системи відстежують і контролюють споживання енергії та оптимізують управління відходами, роблячи будинки більш ефективними і комфортними.

У магазинах

Згідно зі статтею в Emergen Research, "роздрібна торгівля використовує інтелект навколишнього середовища для оптимізації планування магазинів в режимі реального часу на основі моделей руху покупців, не вимагаючи ручного аналізу".

У робочих просторах

Як повідомляє Grand View Research, "офісні приміщення тонко змінюють освітлення, температуру і шумозаглушення відповідно до типу виконуваної роботи, автоматично підвищуючи продуктивність без безпосереднього втручання користувача".

Чому це важливо у 2025 році

За оцінками Grand View Research, "світовий ринок розвідки навколишнього середовища досяг $18,44 млрд у 2022 році і, як очікується, зростатиме на 24,4 відсотка на рік до 2030 року, коли він досягне майже $100 млрд".

Це зростання зумовлене наступними факторами:

  1. Зростання кількості проектів "розумного міста
  2. Поширення підключених до Інтернету речей пристроїв IoT
  3. Зростаючий попит на більш енергоефективні та стійкі середовища

Провідні компанії в секторі

Emergen Research виділяє кілька провідних компаній на ринку розвідки навколишнього середовища:

  • Microsoft: Виділяється завдяки Azure IoT та Azure Cognitive Services для розробки підключених та інтелектуальних середовищ
  • Siemens: Інтеграція ШІ, Інтернету речей та аналізу даних для створення інтелектуальних та адаптивних середовищ для бізнесу та міст
  • Honeywell: лідер в інтеграції датчиків, штучного інтелекту та автоматизації для підвищення операційної ефективності та безпеки
  • Schneider Electric: піонер в області ефективних енергетичних рішень і розробки цифрових двійників для прогнозованого технічного обслуговування

Міркування щодо конфіденційності

Критично важливим аспектом навколишнього інтелекту є вплив на конфіденційність. Grand View Research відзначає розвиток "методів "навколишнього ШІ", що зберігають конфіденційність, коли обробка відбувається на периферії, а конфіденційні дані обробляються локально без централізованого зберігання. Ці підходи зберігають переваги навколишнього інтелекту, одночасно вирішуючи проблеми конфіденційності".

Чи невидиме майбутнє?

Як показує дослідження, найуспішнішими в цій сфері будуть ті компанії, які зроблять технології невидимими, створюючи середовища, що розумно реагують на людські потреби, не вимагаючи уваги.

Екологічний інтелект являє собою фундаментальну зміну парадигми: мова йде вже не про взаємодію з технологіями, а про те, щоб бути оточеним ними так, щоб вони непомітно покращували наше повсякденне життя.

Поширені запитання про екологічний штучний інтелект

У чому різниця між Ambient Artificial Intelligence і голосовими помічниками, такими як Alexa або Siri?

Голосові асистенти, такі як Alexa і Siri, вимагають явної взаємодії (наприклад, "Привіт, Siri" або "Alexa") і реагують на певні команди. Штучний інтелект навколишнього середовища, з іншого боку, постійно працює у фоновому режимі без потреби в явних командах, автоматично адаптуючи навколишнє середовище до потреб користувачів за допомогою датчиків і безперервного навчання.

Чи присутній екологічний штучний інтелект у наших будинках?

Так, у початкових формах. Такі системи, як розумні термостати, які вивчають ваші температурні вподобання, світло, що регулюється відповідно до часу доби і вашої поведінки, або холодильники, які контролюють споживання продуктів, є прикладами навколишнього інтелекту, який вже присутній у багатьох будинках. Згідно з дослідженням Grand View Research, зростаючий попит на "розумні" будинки є одним з головних чинників зростання інтелектуальності навколишнього середовища.

Як екологічний штучний інтелект пов'язаний з роботами?

Екологічний ШІ та роботи представляють собою взаємодоповнюючі підходи до автоматизації. У той час як екологічний ШІ вбудований у саме середовище (стіни, стелі, підлоги, прилади), роботи є мобільними фізичними об'єктами, які можуть взаємодіяти з навколишнім середовищем. У найближчому майбутньому ми, ймовірно, побачимо тіснішу інтеграцію: домашні роботи співпрацюватимуть із системами екологічного інтелекту, отримуючи інформацію від датчиків, розподілених у навколишньому середовищі, щоб орієнтуватися і виконувати завдання більш ефективно. Наприклад, робот-пилосос може отримувати інформацію від екологічної системи про те, які ділянки будинку нещодавно використовувалися і потребують прибирання.

Які ризики для приватності несе в собі екологічний штучний інтелект?

Серед основних ризиків - безперервний збір даних про особисті звички, потенційне несанкціоноване стеження та створення детальних профілів користувачів. Як зазначає Grand View Research, ці побоювання призвели до розробки технологій, які обробляють дані локально на самих пристроях, не надсилаючи їх на центральні сервери, таким чином зменшуючи ризики для приватності.

Чи може екологічний штучний інтелект допомогти людям з інвалідністю?

Безумовно. Екологічний ШІ має значний потенціал для покращення доступності та автономії людей з інвалідністю. Середовища, які автоматично адаптуються до потреб користувача, можуть надавати персоналізовану підтримку: автоматичне регулювання освітлення для людей з вадами зору, системи екологічної комунікації для невербальних людей або середовища, які передбачають і запобігають ризикованим ситуаціям для людей з обмеженою мобільністю.

Наскільки стійким є штучний екологічний інтелект з енергетичної точки зору?

Хоча ці системи потребують енергії для роботи, вони призначені для оптимізації загальної енергоефективності приміщень. Інтелектуальні системи освітлення та кондиціонування, наприклад, можуть значно скоротити споживання енергії, активуючись лише за необхідності та адаптуючись до реальних умов. Згідно з дослідженнями, широкомасштабне впровадження інтелектуальних систем у розумних містах може допомогти зменшити міський вуглецевий слід за рахунок оптимізації енергоспоживання будівель і транспортних систем.

Як буде розвиватися екологічний штучний інтелект у найближчі роки?

У найближчі роки ми, ймовірно, побачимо більшу інтеграцію між різними екологічними системами, які зараз працюють ізольовано. Ми також побачимо покращення можливостей прогнозування, коли системи зможуть точніше передбачати потреби. Еволюція, ймовірно, також включатиме більшу персоналізацію, засновану не лише на звичках, але й на емоційному та фізичному стані людей, що визначається за допомогою неінвазивних біометричних датчиків.

Джерела:

Ресурси для розвитку бізнесу

9 листопада 2025 року

Повний посібник з програмного забезпечення для бізнес-аналітики для МСП

60% італійських МСП визнають, що мають критичні прогалини в підготовці даних, 29% навіть не мають спеціальної цифри - в той час як італійський ринок бізнес-аналітики зросте з $36,79 млрд до $69,45 млрд до 2034 року (CAGR 8,56%). Проблема не в технології, а в підході: малі та середні підприємства тонуть у даних, розкиданих між таблицями CRM, ERP, Excel, не перетворюючи їх на рішення. Це стосується як тих, хто починає з нуля, так і тих, хто хоче оптимізувати. Критерії вибору, які мають значення: зручність використання без місяців навчання, масштабованість, яка зростає разом з вами, інтеграція з існуючими системами, повна сукупна вартість володіння (впровадження + навчання + обслуговування) порівняно з вартістю самої лише ліцензії. 4-крокова дорожня карта - вимірювані SMART-цілі (зменшити відтік на 15% за 6 місяців), чисте мапування джерел даних (сміття на вході = сміття на виході), навчання команди культурі даних, пілотний проект з безперервним циклом зворотного зв'язку. ШІ змінює все: від описової BI (що сталося) до доповненої аналітики, яка виявляє приховані закономірності, предиктивної, яка оцінює майбутній попит, прескриптивної, яка пропонує конкретні дії. Electe демократизує цю силу для МСП.
9 листопада 2025 року

Система охолодження Google DeepMind AI: як штучний інтелект революціонізує енергоефективність центрів обробки даних

Google DeepMind досягає -40% енергії на охолодження центру обробки даних (але лише -4% загального споживання, оскільки охолодження становить 10% від загального) - точність 99,6% з похибкою 0,4% на PUE 1.1 завдяки 5-рівневому глибокому навчанню, 50 вузлам, 19 вхідним змінним на 184 435 навчальних вибірках (дані за 2 роки). Підтверджено на 3 об'єктах: Сінгапур (перше розгортання у 2016 році), Емшавен, Рада Блаффс (інвестиції у розмірі $5 млрд). PUE флоту Google 1,09 проти середнього по галузі 1,56-1,58. Модель Predictive Control прогнозує температуру/тиск на наступну годину, одночасно керуючи ІТ-навантаженням, погодою, станом обладнання. Гарантована безпека: дворівнева верифікація, оператори завжди можуть відключити ШІ. Критичні обмеження: нульова незалежна перевірка з боку аудиторських фірм/національних лабораторій, для кожного дата-центру потрібна індивідуальна модель (8 років не комерціалізована). Впровадження займає 6-18 місяців і потребує мультидисциплінарної команди (наука про дані, ОВіК, управління об'єктами). Застосовується не лише в дата-центрах: промислові підприємства, лікарні, торгові центри, корпоративні офіси. 2024-2025: Перехід Google на пряме рідинне охолодження для TPU v5p, що вказує на практичні межі оптимізації ШІ.
9 листопада 2025 року

Чому математика - це складно (навіть якщо ви штучний інтелект)

Мовні моделі не вміють множити і запам'ятовувати результати так, як ми запам'ятовуємо число пі, але це не робить їх математиками. Проблема структурна: вони навчаються за статистичною схожістю, а не за алгоритмічним розумінням. Навіть нові "моделі мислення", такі як o1, не справляються з тривіальними завданнями: вони правильно рахують "r" у слові "полуниця" після декількох секунд обробки, але не можуть написати абзац, де друга буква кожного речення складає слово. Преміум-версія за 200 доларів на місяць витрачає чотири хвилини на те, що дитина робить миттєво. DeepSeek і Mistral у 2025 році все ще неправильно рахують літери. Яке рішення з'являється? Гібридний підхід - найрозумніші моделі з'ясували, коли потрібно викликати справжній калькулятор, а не намагатися обчислити самостійно. Зміна парадигми: ШІ не повинен знати, як робити все, а лише організувати правильні інструменти. Останній парадокс: GPT-4 може блискуче пояснити вам теорію меж, але неправильно виконує множення, які кишеньковий калькулятор завжди виконує правильно. Для навчання математики вони чудові - пояснюють з безмежним терпінням, адаптують приклади, розбивають складні міркування. Для точних розрахунків? Точно на калькулятор, а не на штучний інтелект.