인공 지능을 최대한 활용하는 4가지 브랜드

인공 지능과 그것이 사회에 미치는 영향에 대한 세 가지 큰 질문이 있습니다. 인공 지능은 무엇을 할 수 있습니까? 어디로 가는 걸까요? 그리고 얼마나 빨리 퍼질까요?

전문가들은 이러한 각 질문에 명확하게 답하기 위해 노력하고 있지만 AI가 혁신적일 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. McKinsey는 2030년까지 미국 노동력의 최대 3분의 1이 새로운 직업으로 전환해야 할 것으로 추정합니다. 그 예측 범위는 기술 채택 속도에 따라 1600만에서 5400만 사이입니다.

이러한 수치는 불안하지만 AI는 많은 긍정적인 요소 없이는 제공되지 않습니다. 이미 광범위한 산업 분야에서 사용되고 있는 많은 기업들이 AI를 위한 가치 있는 기능을 발견했습니다.

다음은 인공 지능(AI)을 사용하여 세상을 더 나은 곳으로 만드는 네 가지 브랜드입니다.

아마존

글로벌 지배를 위한 탐색의 일환으로 전자 상거래 거대 기업인 Amazon은 시애틀에 AI 기반 편의점을 열었습니다. Amazon Go의 전제는 간단합니다. 모든 사람이 쇼핑 경험에서 가장 선호하지 않는 부분인 체크아웃을 제거하는 것입니다.

천장에 설치된 센서와 인공 지능으로 뒷받침되는 카메라를 통해 Amazon은 고객이 제품과 갖는 모든 상호 작용을 추적할 수 있습니다. 제품을 픽업하거나 반납할 때를 정확히 알고 있습니다. Go는 Amazon의 1-Click 체크아웃의 물리적 표현처럼 작동합니다. 여기서 항목을 선반에서 꺼내 "클릭"합니다.

고객이 매장을 나가면 Amazon Go 앱을 통해 운송 비용이 청구됩니다.

상점 선반은 주로 포장 및 미리 만들어진 식품으로 채워져 있습니다. Amazon 식사 키트, 샌드위치, 스낵 및 커피 콩과 같은 기본 사항이 있습니다. 저울 없이는 육류 및 기타 중량으로 판매되는 품목을 추적하는 것이 까다롭기 때문에 신선 농산물의 경우에는 거의 지장이 없습니다. 이에 대응하기 위해 회사는 결국 모든 것을 단위 단위로 판매할 수 있습니다.

최대 230만 명의 미국 계산원이 AI의 영향을 받을 수 있다는 정당한 두려움이 있습니다. 그러나 Amazon Go 및 기타 자동화 매장은 그러한 시스템을 설계하는 엔지니어와 컴퓨터 과학자, 그리고 이를 설치 및 수리하는 기술자에 대한 수요를 훨씬 더 많이 창출할 것입니다. 또한 매장 직원은 선반 재입고 및 고객의 기술적 문제 해결 지원과 같은 기타 업무를 수행합니다.

Go는 소매 거래의 마찰을 최소화하려는 회사의 겉보기에 멈출 수 없는 노력의 최신 개발품입니다. 아마존의 시애틀 이외 지역 확장 계획은 아직 미정입니다. 현재로서는 고객이 구매를 보고 싶어할 수 있습니다. 계산할 필요 없이 과소비하기 쉽습니다.

제너럴 모터스

자율주행차 시장 경쟁이 가열되고 있다. 포드는 최근 자율주행차 기술 개발에 중점을 두고 있는 스타트업 아르고 AI에 향후 5년간 10억 달러를 투자할 계획이라고 발표했다.

Ford는 차량용 자율 기능을 제공하거나 개발한 가장 최근의 회사입니다. Apple, Google 및 Uber와 같은 기술 회사는 이미 Audi, BMW 및 Tesla와 같은 자동차 회사와 경쟁하고 있습니다. 그러나 최근 보고서에 따르면 한 회사가 다른 회사인 General Motors를 뒤따르게 했습니다.

어떤 사람들은 제너럴 모터스를 선구자라고 생각할 수도 있습니다. 1956년에 회사는 1976년의 먼 미래의 자율 주행 자동차를 예측하는 뮤지컬 단편을 제작했습니다. 그리고 GM은 예측에 미치지 못했지만 이제 세계 최초의 양산 가능한 무인 자동차를 자랑합니다. 차.

제너럴 모터스(GM) 소유의 자율주행차 스타트업 크루즈(Cruise)의 CEO인 카일 보그(Kyle Vogt)는 블로그 포스트에서 "이런 차는 존재하지 않는다"고 썼다. 그리고 그는 소프트웨어와 규정이 마련되면 대규모로 생산할 준비가 된 최초의 자동차라고 말합니다.

그 동안 GM은 또 다른 최초를 자랑할 수 있습니다. 뉴욕주와의 계약 덕분에 GM은 곧 뉴욕시에서 자율 주행 차량을 테스트하는 최초의 회사가 될 것입니다. 테스트는 애리조나, 샌프란시스코 및 GM의 본거지인 미시간에서 기존 시험에 이어 맨해튼 로어 ​​펜싱 구역에서 실시될 예정입니다.

분명히 GM의 자율주행 경쟁자들은 따라잡아야 할 부분이 있습니다.

넷플릭스

AI가 텔레비전을 변화시킬 것인가? 그것은 이미 가지고 있습니다.

엄청난 시청률을 자랑하는 Netflix는 방대한 시청자 선호도 데이터 풀을 활용하여 새로운 시청 자료를 추천하는 알고리즘을 구축합니다. 그런 다음 이러한 알고리즘은 AI를 활용하여 시청자가 가장 좋아하는 것을 학습합니다. 그리고 시청자들은 이 데이터 기반 서비스에 중독된 것으로 보입니다. Netflix는 미국에서 매일 약 12,000명의 구독자를 추가하고 있고 나머지 세계에서는 매일 56,000명 이상의 구독자를 추가하고 있습니다.

Netflix는 또한 글로벌 문제인 신흥 시장의 대역폭 문제를 해결하기 위해 AI를 사용하고 있습니다.

이 회사는 AI 알고리즘을 사용하여 동영상의 각 프레임을 검토하고 이미지 품질을 저하시키지 않고 필요한 정도로만 압축합니다. 이전 기술은 전체 스트림을 압축했지만 불분명한 이미지를 생성했습니다. 따라서 장면의 콘텐츠에 압축 수준을 일치시키면 액션이 가득한 장면이 더 많은 대역폭을 얻을 수 있습니다.

Dynamic Optimizer라고 하는 이 방법은 느린 속도로 스트리밍 품질을 향상시킬 뿐만 아니라 인도, 한국, 일본과 같은 신흥 시장의 경우처럼 태블릿과 휴대폰에서 Netflix를 시청하는 고객을 위해 콘텐츠를 맞춤화합니다.

남극과 같이 멀리 떨어진 지역에 있는 시청자와 함께 "Netflix and chill"은 한계가 없는 것 같습니다.

타미 힐피거

"뒤쳐지면 따라잡는 것은 선택지가 아니다." 이 감정은 뉴욕에서 열린 최근 NRF 빅쇼 컨퍼런스에서 Tommy Hilfiger에 의해 반향되었습니다. 디자이너는 빠르게 변화하는 패션의 특성과 자신의 이름을 딴 브랜드가 경쟁업체보다 앞서 나가는 방법에 대해 논의하고 있었습니다.

이를 염두에 두고 Tommy Hilfiger는 창작 과정에 AI를 추가하기 시작했습니다. 이 브랜드는 최근 IBM 및 FIT(Fashion Institute of Technology)와의 파트너십을 발표했습니다. "Reimagine Retail" 프로젝트의 일환으로 FIT 학생들은 컴퓨터 비전, 자연어 이해, 패션 데이터로 특별히 훈련된 딥 러닝 기술을 포함한 IBM Research의 AI 기능에 액세스할 수 있었습니다.

그런 다음 이러한 도구를 사용하여 실시간 패션 산업 동향, 모든 Tommy Hilfiger 제품 및 런웨이 이미지에 대한 고객 감정, 패턴, 실루엣, 색상 및 스타일의 테마를 해독했습니다. 이 정보는 다른 쪽 끝에 있는 학생 디자이너에게 다시 필터링되어 디자인에 대한 정보에 입각한 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다.

이 프로세스를 통해 학생들은 과거 스타일과 현재 트렌드에 대한 질문에 거의 즉시 답변하여 반복적인 작업을 제거할 수 있었습니다.

FIT 학생 디자이너 Grace McCarty는 IBM과 Tommy Hilfiger가 주최한 디자인 콘테스트에서 Tommy Hilfiger 브랜드의 레인코트로 우승했습니다. 이 콘테스트는 학생들에게 AI와 웨어러블 기술을 사용하여 Hilfiger 제품군에 맞는 제품을 디자인하도록 요청했습니다.

이 협업은 패션 디자인에서 AI의 엄청난 잠재력을 강조했습니다. 이 경우 AI는 창의적인 프로세스를 제거하는 데 사용되지 않고 프로세스를 보완 하는 데 사용됩니다.

불확실한 미래

앞으로도 수많은 연구원과 싱크탱크가 인공지능을 활용한 기업의 장단점을 분석해 나갈 것입니다. 이 시점에서 기업들은 AI가 할 수 있고 할 수 있는 일을 세상에 보여주고 있습니다. 그러나 기술 자체는 AI의 궤적을 결정하는 하나의 요소일 뿐입니다. 경제, 정부 정책 및 사회적 태도 또한 AI 기술의 영향에 영향을 미칠 것입니다.

AI의 미래는 불확실하지만 그 이야기에는 매일 새로운 장이 쓰여집니다.