Внедрение искусственного интеллекта принесет мировой экономике до 4,4 триллиона долларов в год. Но многим работникам придется сменить профессию Главное из доклада компании McKinsey
Мировой бум генеративного искусственного интеллекта вызовет рост многих отраслей экономики, но также приведет к «глубоким потрясениям» для работников умственного труда . Такой вывод содержится в новом отчете консалтинговой компании McKinsey. Его основные положения пересказывает Bloomberg.
Согласно исследованию, внедрение ИИ на уровне программного обеспечения потенциально принесет экономическую выгоду в размере от 2,6 до 4,4 триллиона долларов в год (что составляет 4,4% всей мировой экономики). В первую очередь, от этого выиграют отрасли высоких технологий, розничной торговли, банковского дела, туризма и логистики, передовых производств и здравоохранения.
Аналитики рассмотрели 63 варианта использования генеративного ИИ примерно в 850 профессиях. Как показало исследование, в зависимости от внедрения технологии по сферам рост производительности может варьироваться от 0,1% до 0,6% в течение следующих 20 лет.
Подобная трансформация усилит нагрузку на рабочую силу, особенно на высокооплачиваемых работников умственного труда, чья деятельность «ранее считалась относительно неуязвимой для автоматизации», говорится в докладе.
Еще несколько лет назад McKinsey подсчитывала, что около половины рабочего времени во всем мире тратится на задачи, которые можно автоматизировать. Сейчас этот показатель поднимается до 60-70%. Таким образом, сотрудники могут обнаружить, что их рабочее время перераспределено, а рабочие места ликвидированы. «Работникам потребуется поддержка в обучении новым навыкам. Некоторые поменяют профессию», — говорится в отчете.
Примерно 75% потенциальной ценности от внедрения ИИ приходится на четыре бизнес-сферы: обслуживание клиентов, маркетинг и продажи, программное обеспечение, а также исследования и разработки, оценили в McKinsey.
Согласно отчету, только банки за счет повышения производительности с помощью ИИ могут получить дополнительно 200-340 миллиардов долларов, что соответствует росту операционной прибыли всей отрасли в диапазоне между 9% и 15%.
В области исследований и разработок эта технология может повысить производительность на 10–15%. Например, в химической промышленности внедрение ИИ позволит ускорить процесс разработки новых лекарств и материалов. Для фармацевтических компаний это увеличит прибыль на 25%.
В своих более ранних исследованиях McKinsey утверждала, что 2027-й станет первым годом, когда ИИ сможет соответствовать типичной производительности человека в задачах, связанных с «пониманием естественного языка». Теперь компания считает, что это произойдет уже в 2023 году.
Сферы применения искусственного интеллекта: от медицины до сельского хозяйства
Технологии ИИ сегодня внедряются почти повсеместно. Автоматизация функционирования любого бизнеса, государственного органа, производственной или торговой структуры, логистики, образовательного и медицинского учреждения и одного человека – все это сферы применения искусственного интеллекта. Эффективность применения ИИ постепенно растет благодаря постоянному увеличению объема памяти и укреплению внутренних связей нейросети.
На этапе возникновения ИИ, в основном, предполагалось, что ему будут доступны только функции перевода текстов, распознавания объектов и смысла произносимых слов. Но сегодня становится понятно, что его возможности почти безграничны. Искусственный интеллект входит в самые разные области жизни.
Для этой сферы применения технологий искусственного интеллекта особенно актуальны его способности собирать, анализировать информацию и делать логичные заключения. Благодаря этому ИИ можно использовать для постановки диагноза, регистрации данных, выполнения функции ассистента врача. Кроме этих обязанностей, ИИ можно поручить определение предрасположенности пациента к развитию конкретных патологий, прогнозирование течения заболеваний хронического типа, раннее выявление болезни.
Такие программы уже запущены на суперкомпьютере Watson от IBM, DeepMind Healthot Google, разрабатывается приложение Face2Gene от FDNA (определение болезней, передающихся генетическим путем, по фотографии). В РФ продолжается работа над системой поддержки принятия решений с использованием ИИ – «Третье мнение». В онкологических центрах пользуются программой Botkin.Al.
У некоторых имеется функция голосового общения, которая позволяет опрашивать пациентов о наблюдаемых симптомах и давать ответ либо в виде рекомендации каких-либо методов лечения, либо в виде направления на прием к специалисту. Мобильные версии программ Ada и Your.MD можно скачать в интернете.
Особая роль у систем, занятых созданием новых препаратов. Сегодня на разработку вместе с запуском в продажу современного лекарственного средства, как утверждает топ-менеджер Pfizer Джуди Сюардс, уходит примерно двенадцать лет.
Благодаря ИИ время, затрачиваемое на построение молекулярной структуры и моделирование препарата, значительно сокращается с одновременным повышением качества. Первые суперкомпьютеры, способные решить эту задачу, начали создавать специалисты компаний Atomwise и Berg Health.
На сегодняшний день перед сферой образования поставлены задачи в направлении развития адаптивного обучения и прокторинга. С помощью ИИ планируется автоматизировать работу по подбору учебного материала и способа преподавания, подходящих конкретному ученику, чтобы облегчить процесс усвоения материала всем категориям учащихся.
Функции прокторинга заключаются в контроле за учащимися во время сдачи экзамена. Роботу ставится задача следить за происходящим, фиксируя самые разные факторы, которые не «видит» глаз веб-камеры, ведь современные студенты перехитрят любое техническое приспособление. Хотя, надо признать, в сфере образования не все можно доверить технике. Большую роль в обучении играет личность преподавателя, его харизма, умение выстроить правильные отношения с учениками.
Но даже среднестатистического учителя машина вряд ли заменит. По мнению Розы Лукин, профессора University College London, необходимо искать срединное решение. Задача не заключается в замене учителя компьютерной программой, а в улучшении процесса обучения. А это по плечу только человеку.
В этой сфере применения систем искусственного интеллекта востребована возможность автоматизировать рабочие процессы. Чаще сегодня автоматизируют операции, выполняемые на конвейере.
Однако компанией LG уже запланировано открытие завода, где вся организация будет доверена искусственному интеллекту: вопросы снабжения расходными материалами, контроль за работой станков, качеством продукции и выполнением плановых показателей, работа склада и т.д. Понятно, что количество работающих там будет минимальное.
Собственники крупных промышленных предприятий Японии, КНР, Соединенных Штатов, Германии, Швейцарии вкладывают огромные суммы в переоборудование заводов и фабрик. Многие профессии, даже связанные с интеллектуальным трудом, устаревают в угоду увеличения компьютерного парка.
В предстоящие несколько десятилетий будет сокращаться количество персонала, занятого:
- На сборочном оборудовании. Неуклонно растет число сокращенных рабочих мест на лентах конвейеров. Один сборочный автомат после наладки может заменить нескольких работников.
- Бухгалтерскими расчетами. В этой сфере человек не может конкурировать с машиной, которая точно ведет счета, подсчитывает доход и налоги, что крайне полезно для государственной системы. ИИ постепенно повышает свою компетенцию.
- Консультированием клиентов. Роботы уже сегодня используются там, где требуется отвечать на типичные вопросы. Постепенно с накоплением опыта возрастает коммуникативная способность робота-консультанта.
Сельское хозяйство также относится к основным сферам применения искусственного интеллекта. Предприятия используют ИИ для обнаружения и удаления на полях сорняков, выявления заболеваний культур, распознавания вредных насекомых, экономного распределения на площадях пестицидов и удобрений в необходимых количествах. Кроме того, системы отслеживают изменения параметров окружающей среды – температуры воздуха, влажности воздуха и т.д.
В ближайшем будущем планируется оснастить сельское хозяйство следующими устройствами:
- Беспилотными летательными аппаратами или дронами, которые с помощью GPSи радаров проводят обработку посевов химикатами и занимаются аэрофотосъемкой.
- Роботами для сбора урожая. В отличие от зерноуборочных комбайнов роботизированное приспособление для сбора клубники создано не так давно.
- Машинами с ИИ для борьбы с сорняками. Задачей устройства Hortibot, созданного Орхусским университетом (AarhusUniversitet) в Дании, является распознавание и устранение сорняков с помощью механических приспособлений и точечной обработки гербицидным составом. Этому роботу прочат большое будущее, ведь его применение значительно экономит средства и облегчает труд работников. Вскоре мы также увидим роботов, специализирующихся на вредителях и болезнях растений.
Аналитики Energias Market Research прогнозируют рост рынка ИИ в сельском хозяйстве на 24,3 процента. Наиболее активно будут применять автоматизацию в Соединенных Штатах и странах Азиатско-Тихоокеанского региона. Основными игроками здесь являются Agworld, Farmlogs, Cropx, Microsoft, AGCO и некоторые другие.
Оснащение логистической сферы устройствами с ИИ значительно снизит затраты времени на обработку гигантского объема данных. Система может объединить все внешние устройства, например, светофоры и отслеживать погодные условия, плотность автомобильного потока, количество и местоположение ДТП. На основе анализа данных о текущей обстановке ИИ сможет регулировать движение в городе, чтобы водители вовремя объезжали пробки, места ремонта и т.п.
Автоматизация проникает в такую сферу, как вождение автомобилей. Уже многие говорят о том, что нас ждет массовый переход на машины автономного типа, которым не нужен водитель. Сегодня в некоторых странах уже можно воспользоваться роботизированными парковками, на которых машина размещается роботом.
Многие уже слышали о существовании «умных» домов. Но пока речь идет в основном о таких системах, которые регулируют включение/выключение света и сигнализации. Но функционал ИИ все время расширяется.
В скором времени с домом можно будет взаимодействовать, как с полноценным членом семьи. Он сможет приготовить утром костюм, разбудить, сделать заказ доставки продуктов, следить за микроклиматом в помещении, напоминать о времени стирки и уборки. Все это позволит меньше беспокоиться о бытовых вещах и рутинных обязанностях.
С помощью системы «умного дома» становится проще контролировать и экономить энергоресурсы и расходные материалы. Функционал выполняет одновременно обязанности камердинера, прачки, уборщицы, охранника, курьера, экономки и дворецкого. А одинокие люди получат возможность пользоваться услугами устройства с функциями «друга», с которым можно общаться, смотреть тв-программы, поделиться проблемами, рассказать новости. Примером такого устройства с ИИ служит робот Qwerty AL.
Приложения искусственного интеллекта: возможности и сферы применения
С помощью компьютерных технологий и программных кодов нам удалось достичь невозможного — создать подобие человеческого интеллекта. Теперь искусственный разум все глубже проникает в нашу повседневную жизнь. Поговорим о будущем ИИ и его колоссальном потенциале.
Сферы применения ИИ и МО
#1. Здравоохранение
В медицине будущего не обойтись без искусственного интеллекта. Здоровье превыше всего — человечество хорошо усвоило эту истину. Поэтому исследователи и медэксперты так усердно трудятся над совершенствованием технологий в сфере здравоохранения.
Медицинские приложения ИИ позволяют анализировать полученные ранее данные миллионов пациентов, перенесших различные заболевания. Эти показатели помогают врачам обнаруживать патологии на самой ранней стадии. Поскольку цифры никогда не лгут, можно не сомневаться в высокой точности диагнозов.
Некоторые компании создают приложения для предупреждения и изучения проблем, угрожающих здоровью. Исследователи разрабатывают более точные методы выявления заболеваний на основе анализа образа жизни человека и прочих параметров. Это позволит излечивать болезнь еще до того, как она заявит о себе.
Сфера применения в будущем: медицинские приложения ИИ смогут предупреждать риск развития определенных заболеваний у человека и предлагать профилактические меры. Появятся программы прогностического медицинского наблюдения с помощью искусственного интеллекта.
#2. Финансы
Развитие и процветание любой страны напрямую связаны с ее экономическим и финансовым состоянием. Программы ИИ в сфере финансов способны управлять фондами более точно, чем люди, занимающие менеджерские посты. Системы ИИ помогают оптимизировать принятие кредитных решений, количественную торговлю, финансовый риск-менеджмент. Успешно разбираясь во всем этом, мы сможем избежать множества неверных и рискованных шагов.
Сфера применения в будущем: ИИ и МО окажут содействие в управлении финансами и обнаружении рисков. Это намного упростит и облегчит налоговый контроль, обнаружение мошенничества и торговлю.
#3. Образование
С помощью ИИ, позволяющего создавать e-контент, обучение становится все более цифровым и менее зависимым от печатных носителей. Это дает учащимся и студентам возможность совершенствовать свои знания в собственном темпе и в удобное время. Учебные заведения, использующие системы ИИ, оказываются в более выгодном положении за счет снижения эксплуатационных расходов и затрат по управлению преподавательским составом. Инструменты ИИ делают международные учебные площадки доступными для всех людей мира, независимо от того, каким языком они владеют. Технологии ИИ могут принести пользу широкому спектру образовательных областей.
Сфера применения в будущем: огромный потенциал ИИ обеспечит образованию всемирную доступность, максимально или существенно сократив денежные расходы. Персонализированные образовательные программы с привлечением цифрового контента позволят развивать способность к ускоренному обучению.
#4. Промышленное производство
Использование ИИ в производственной сфере значительно сокращает временные затраты, заменяя ручной труд автоматизированным с участием роботов. Это помогает компаниям и целым отраслям значительно ускорять операционные процессы и выпуск продуктов, повышать их качество и эффективность. Постоянный рост спроса на товары потребления стимулирует внедрение в их производство инновационных технологий, таких как ИИ, МО и т. п.
Сфера применения в будущем: в ближайшее время промышленное производство будет полностью управляться роботами, что позволит минимизировать рабочие ресурсы и денежные затраты. Поэтому исследователи и эксперты день и ночь работают над тем, чтобы сделать роботов как можно более надежными.
#5. Электронная коммерция
Рынок электронной коммерции больше всего выигрывает от использования искусственного интеллекта и прогнозной аналитики. На основе данных поисков и истории покупок можно успешно осуществлять рекомендательный маркетинг. Для улучшения онлайн-обслуживания клиентов используются чат-боты. Поскольку они являются автоматическими, то выходят на связь с потенциальными покупателями в режиме 24/7, что обеспечивает бесперебойный рабочий процесс. Одно из наиболее удачных применений ИИ в электронной коммерции — рекомендация продукта, подобного тому, который только что запрашивал клиент.
Сфера применения в будущем: электронная коммерция занимает огромное место на мировом рынке. Поскольку спрос на ее услуги стремительно растет, цепочки поставок приобретут еще больший масштаб. Электронная коммерция поможет людям покупать желаемые продукты по всему миру.
#6. Маркетинг и реклама
10 лет назад поиск продуктов в Интернет-магазине далеко не всегда приводил к успеху. Сегодня он стал гораздо умнее и позволяет нам находить нужный продукт на Amazon.com, Alibaba.com и других сайтах электронной коммерции. Рекомендательные системы облегчают поиск нужных фильмов на Netflix, книг или продуктов на Amazon.
Маркетинг и реклама — основные бенефициары использования технологий ИИ. Они стали незаменимыми помощниками в приобретении продуктов через Интернет. ИИ обеспечивает рост компаний, занимающихся электронной коммерцией, и доступность их товаров. Эта технология позволяет людям в кратчайшие сроки находить нужные им вещи и продукты через Интернет. Рабочий механизм ИИ заключается в изучении общей картины клиентских запросов, выявлении целевых пользователей и предоставлении им конкретного интернет-контента в качестве рекомендаций. Эта технология помогает рекламировать товары в сети Интернет.
Сфера применения в будущем: в скором времени потребители смогут находить в Интернете или на мобильных устройствах продукты по их изображениям.
Заключение
Искусственный интеллект — это смарт-технология, которую можно применять практически во всех областях нашей жизни. Железная логика мыслящих машин значительно улучшает процессы принятия решений. Указанные выше приложения ИИ — убедительное тому подтверждение.
Как нейросети помогают лечить пациентов, создают фейки и социальные рейтинги? Рассказывает специалист по искусственному интеллекту
Как искусственный интеллект используют в медицине, транспорте и играх, что помогает нейросетям мгновенно распознавать объекты и существует ли голосовой помощник, похожий на человека?
«Бумага» публикует лекцию эксперта цифровых проектов компании «Газпром нефть» Владислава Горбунова на фестивале Science Bar Hopping — о том, как технологии искусственного интеллекта используются сегодня.
Science Bar Hopping — бесплатный научный фестиваль, который проводят «Бумага» и Фонд инфраструктурных и образовательных программ (группа РОСНАНО). Инновационный партнер — «Газпром нефть».
Чтобы искусственный интеллект был похож на человека, он должен самостоятельно обучаться и делать выводы
— Каждый день в нашем мире появляются новые данные. Ученые спрогнозировали, что к 2025 году их станет порядка 163 зеттабайт (1 зеттабайт — миллион терабайт данных — прим. «Бумаги»). Вся эта информация несет ценность и поддается анализу.
Когда ученые создали термин «искусственный интеллект», они задались вопросом: «Как искусственный интеллект может стать подобным человеческому?» Ответов на вопрос нашлось несколько: ИИ должен принимать решения, фантазировать, делать новые логические выводы, общаться на естественном языке, самостоятельно обучаться, чтобы ему не нужно было постоянно скармливать информацию. Всё это параметры сильного ИИ, к которым сейчас стараются прийти ученые со всего мира.
Но пока почти все существующие инструменты искусственного интеллекта — это слабый ИИ. Он состоит из набора данных, которым механизм обучался, программного обеспечения и технологий.
Искусственный интеллект может определять объекты на видео — быстрее и точнее, чем человек
— Есть несколько видов обучения ИИ. Один из них — глубокое обучение. Нейросеть YOLO позволяет в реальном времени детектировать и классифицировать объекты в видеопотоке. Она делает это настолько быстро, что человек не может уследить за тем, что появляется в кадре, YOLO определяет объект максимально точно. Когда в кадре виден маленький кусочек поезда, нейросеть делает точный вывод о том, что изображено на видео.
Что «под капотом» таких моделей? Там находятся механизмы, которые анализируют, что за объекты показаны на видеосъемке. Нейросеть решает ряд различных задач: задача сегментации (определение того, что находится на изображении), классификации (определения, что за объект находится на изображении) и, в том случае, если объектов много — это еще и детектирование.
В нейронных сетях есть набор нейронов, которые похожи на нейроны нашего головного мозга. Они передают друг другу информацию, которая поступает на вход, и после некоторых рассуждений делают вывод о том, что это. Например, машина фокусируется на крошечном точечном объекте и по набору его параметров определяет, чем на самом деле он является — картошкой или бипланом.
Нейросети используют для системы социального рейтинга, игр в го и создания фейков
— Иногда такие механизмы используются не только на пользу. Реальный кейс из Китая — система социального рейтинга, который позволяет выводить [изображения] не особенно благополучных граждан своей страны на огромные билборды. Хорошо это или плохо, что правительство таким образом переучивает своих граждан — сложный вопрос. Искусственный интеллект — не такая однозначная сущность: он несет в себе как плюсы, так и минусы.
Искусственный интеллект OpenAI в настоящее время побеждает команду чемпионов мира в игре Dota. В 2014–2015 годах была создана программа AlfaGo, которая победила мирового чемпиона игры в го. Недавно этот чемпион заявил, что хочет прекратить играть в го, потому что в мире есть сущность, которая всегда будет впереди него.
Существует программа Deepfake, которая позволяют менять лица другим людям. Сейчас это становится мировой проблемой. Правительства разных стран, в том числе США и Китая, вкладывают огромные деньги в программные обеспечения, которые борются с сетями, создающими фейки. Недавно был случай, когда злоумышленники подделали голос высокопоставленного сотрудника одной компании и увели большое количество денег просто потому, что кто-то разработал зловредный софт на основе искусственного интеллекта.
Искусственный интеллект используется в экспертных системах. Например, так работает игра Akinator, которая определяет, какого человека вы загадали
— На самом деле ИИ — это не только машинное обучение и нейросети. Это огромное количество направлений, таких как распознавание и генерация речи и текста, визуализация данных, робототехника, управление различным оборудованием. Эти научные области, к сожалению, не так сильно распиарены из-за более хайповых направлений.
Akinator — это информационная система, которая позволяет с помощью ряда вопросов определить, кого загадал человек. Это замечательный пример экспертной системы. Она действует таким образом: есть некоторый эксперт, который через интерфейс вводит правила работы системы. Есть пользователь, который хочет получить какую-то информацию из этой системы.
На примере с Akinator экспертом и пользователем может быть один и тот же человек. После того как пользователь поиграл в игру, он может создать новую сущность. Лет пять назад Akinator не знал о тех персонажах, которые существуют сейчас.
Экспертные системы нужны и в медицине — чтобы быстро ставить диагнозы
— Экспертные системы существуют не только для развлечений, но и для того чтобы помогать людям. Например, в медицине они помогают докторам быстро принимать решения на основе огромного количества данных, поступающих с различных датчиков.
Представьте себе всё существующие медицинское оборудование. Представьте, какое количество параметров можно считать из анализа крови. Вместо того, чтобы врач самостоятельно изучал огромное количество бумажек, он может передать данные в экспертную систему, и она даст некоторый вывод. Это позволяет гораздо быстрее принимать решения и в некоторых случаях спасать людям жизни.
Искусственный интеллект помогает управлять техникой — например, ракетами и роботами-пылесосами
— Существует класс нечетких систем. Они позволяют управлять с помощью терминов «далеко / близко», «тепло / холодно», тем самым упрощая нашу жизнь.
Где это обычно применяется? Умные бритвы, роботы-пылесосы, умное освещение. Лампочка сама понимает, что для одного человека нужен один уровень света, а для второго — другой. Она подстраивается под нечто среднее, чтобы всем было максимально комфортно.
ИИ — это также управление оборудованием. Можно вспомнить современный SpaceX. Благодаря ИИ мы можем сажать ступени ракет. «Под капотом» у них классическая теория управления — это одна из наук, которая существует с начала XX века, ей славились ученые Советского Союза.
Во вход поступает информация, она обрабатывается, после чего выдается управляющий сигнал на выход. По влиянию управляющего сигнала на систему мы можем понять, что произошло, и дать новый управляющий сигнал. Это своеобразный цикл, который позволяет оптимально управлять оборудованием.
А еще нейросети могут распознавать автомобильные номера, регулировать светофоры и загруженность остановок
— Один из кейсов использования ИИ — распознавание автомобильных номеров. Умные светофоры могут регулировать время красного и зеленого цвета, чтобы было меньше пробок. Умные остановки позволяют собирать информацию о пассажиропотоке для того, чтобы запускать автобусы чаще или реже. Так не будет образовываться толкучка, и люди всегда успеют туда, куда им нужно.
Есть умная логистика. Крупные сетевые магазины вроде «Икеи» анализируют данные пользователей и информацию о покупках, чтобы тот товар, который мы ищем, всегда был на складе.
Искусственный интеллект помогает следить за здоровьем и безопасностью
— У многих из вас есть Apple Watch. В Америке это устройство позволяет считывать кардиограмму пользователя и спрогнозировать, что может пойти не так. Очки дополненной реальности позволяют выводить на экран информацию о том, что вам нужно: например, переводить текст.
В промышленности такие технологии следят за безопасностью человека. Они выводят наиболее оптимальные маршруты, сведения о состоянии аппарата и любого другого оборудования, информацию о том, что находится в коробке. Подобные системы, содержащие ИИ, позволяют упростить жизнь и улучшить процесс работы.
Нейросети необходимы для беспилотных автомобилей. С этим связано много этических вопросов
— Многие компаний уже сейчас разрабатывают и тестируют различные версии беспилотных автомобилей. Но, к сожалению, далеко не всегда эти решения можно претворять в жизнь. Например, Tesla ограничивает свой автопилот тем, что водителю нужно держать руки на руле. Это обязательное требование, чтобы водитель всегда был в курсе, что происходит с самой системой.
Мы никогда не можем быть уверены, что нейронная сеть поступит так, как мы ожидаем. И самая большая дилемма: кого собьет автомобиль, если он будет гнать на большой скорости и не сможет остановиться вовремя? Сейчас над этим бьются многие философы. Как только множество такого рода дилемм будет разрешено, то законодательно можно будет согласовать внедрение ИИ на дорогах.
Петербургская компания сделала беспилотный автомобиль, который проехал 2500 км до Казани
Как машина может ехать без помощи водителя и сколько стоила разработка
Искусственный интеллект может применяться в роботах и голосовых помощниках. Но пока они мало похожи на человека
— Всем знакома «Алиса» «Яндекса». Тем не менее нельзя сказать, что она похожа на человека. Тест Тьюринга позволяет определить, кто находится по ту сторону экрана — робот или человек. Сейчас нет ни одной системы, которая успешно бы прошла этот тест. Но есть те, которые приближаются к этой границе.
Как только будет создан такой искусственный интеллект, который сможет говорить наравне с человеком и заменить его — это будет серьезный прорыв вперед, который поможет значительно улучшить голосовые помощники.
Компания Boston Dynamics сделала огромный прорыв, но до сих пор для современной робототехники существует множество вызовов. Например, к 2050 планируют создать команду роботов-футболистов, чтобы они победили современную команду чемпионов мира (международные соревнования среди роботов RoboCup проходят с 1996 года; основная цель — создать к 2050 году команду автономных роботов-футболистов — прим. «Бумаги»). Мировые исследователи из различных крупных вузов трудятся во благо того, чтобы такого рода системы были успешны.