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

Регулювання штучного інтелекту для споживчих додатків: як підготуватися до нових правил 2025 року

2025 рік знаменує собою кінець ери "Дикого Заходу" для ШІ: Закон ЄС про ШІ набув чинності в серпні 2024 року, зобов'язання щодо ШІ-грамотності - з 2 лютого 2025 року, управління та GPAI - з 2 серпня. Каліфорнійські першопрохідці з SB 243 (народився після самогубства Сьюелла Сетцера, 14-річного підлітка, який розвинув емоційні стосунки з чат-ботом) накладають заборону на системи нав'язливої винагороди, виявлення суїцидальних думок, нагадування кожні 3 години "Я не людина", незалежний громадський аудит, штрафи в розмірі $1 000 за порушення. SB 420 вимагає проведення оцінки впливу "автоматизованих рішень з високим рівнем ризику" з правом на оскарження з боку людини. Реальне правозастосування: Noom назвав 2022 рік для ботів, які видавали себе за тренерів-людей, виплативши 56 мільйонів доларів. Національна тенденція: Алабама, Гаваї, Іллінойс, Мен, Массачусетс класифікують неповідомлення чат-ботів зі штучним інтелектом як порушення UDAP. Трирівневий підхід до критично важливих систем (охорона здоров'я/транспорт/енергетика): сертифікація перед розгортанням, прозоре розкриття інформації для споживачів, реєстрація загального призначення + тестування безпеки. Регуляторна клаптикова ковдра без федеральних преференцій: компанії з різних штатів повинні орієнтуватися у змінних вимогах. ЄС з серпня 2026 року: інформувати користувачів про взаємодію зі штучним інтелектом, якщо вона не очевидна, вміст, створений штучним інтелектом, має бути позначений як машинозчитуваний.
9 листопада 2025 року

Регулювання того, що не створюється: чи ризикує Європа залишитися технологічно неактуальною?

Європа залучає лише десяту частину світових інвестицій у штучний інтелект, але претендує на те, щоб диктувати глобальні правила. Це "Брюссельський ефект" - встановлення правил у планетарному масштабі за допомогою ринкової влади без стимулювання інновацій. Закон про штучний інтелект набуває чинності за поетапним графіком до 2027 року, але транснаціональні технологічні компанії реагують на це креативними стратегіями ухилення: посилаючись на комерційну таємницю, щоб уникнути розкриття даних про навчання, створюючи технічно сумісні, але незрозумілі резюме, використовуючи самооцінку, щоб знизити клас систем з "високого ризику" до "мінімального ризику", шукаючи країни-члени з менш суворим контролем. Парадокс екстериторіального авторського права: ЄС вимагає від OpenAI дотримуватися європейських законів навіть для навчання за межами Європи - принцип, який ніколи раніше не зустрічався в міжнародному праві. Виникає "подвійна модель": обмежені європейські версії проти просунутих глобальних версій тих самих продуктів ШІ. Реальний ризик: Європа стає "цифровою фортецею", ізольованою від глобальних інновацій, а європейські громадяни отримують доступ до гірших технологій. Суд ЄС у справі про кредитний скоринг вже відхилив захист "комерційної таємниці", але інтерпретаційна невизначеність залишається величезною - що саме означає "достатньо детальне резюме"? Ніхто не знає. Останнє питання без відповіді: чи створює ЄС етичний третій шлях між американським капіталізмом і китайським державним контролем, чи просто експортує бюрократію в сферу, де вона не конкурує? Наразі: світовий лідер у регулюванні ШІ, маргінал у його розвитку. Величезна програма.
9 листопада 2025 року

Винятки: де наука про дані зустрічається з історіями успіху

Наука про дані перевернула парадигму з ніг на голову: викиди більше не є "помилками, які потрібно усунути", а цінною інформацією, яку потрібно зрозуміти. Один викид може повністю спотворити модель лінійної регресії - змінити нахил з 2 до 10, але його усунення може означати втрату найважливішого сигналу в наборі даних. Машинне навчання представляє складні інструменти: Isolation Forest ізолює викиди шляхом побудови випадкових дерев рішень, Local Outlier Factor аналізує локальну щільність, Autoencoders реконструює нормальні дані і повідомляє про те, що вони не можуть відтворити. Існують глобальні викиди (температура -10°C в тропіках), контекстуальні викиди (витрати 1000 євро в бідному районі), колективні викиди (синхронізовані сплески трафіку в мережі, що вказують на атаку). Паралельно з Гладуеллом: "правило 10 000 годин" оскаржується - Пол Маккартні сказав: "Багато гуртів провели 10 000 годин у Гамбурзі без успіху, теорія не є безпомилковою". Азійський математичний успіх є не генетичним, а культурним: китайська система числення більш інтуїтивна, вирощування рису потребує постійного вдосконалення на відміну від територіальної експансії західного сільського господарства. Реальні застосування: британські банки відшкодовують 18% потенційних збитків завдяки виявленню аномалій у реальному часі, виробництво виявляє мікроскопічні дефекти, які не помічає людина, охорона здоров'я перевіряє дані клінічних випробувань з чутливістю виявлення аномалій понад 85%. Останній урок: оскільки наука про дані переходить від усунення відхилень до їх розуміння, ми повинні розглядати нестандартні кар'єри не як аномалії, які потрібно виправляти, а як цінні траєкторії, які потрібно вивчати.