Руками не трогать! 3 технологии, работающие против COVID-19

Иногда технология появляется как раз вовремя, чтобы спасти нас от проблемы, решать которую она в общем-то не была предназначена. Например, автомобиль появился в начале 1900-х годов, когда растущие города были встревожены тем, что увеличение конного транспорта похоронит их улицы в навозе.

Сегодня мы наблюдаем похожее явление с тремя технологиями: распознавание речи, распознавание лиц и цифровые деньги. Ни одна из них не была создана, чтобы помочь справиться с COVID-19, но укрепившись в нашей жизни, они могут сыграть решающую роль в посткризисной новой реальности, так как они позволяют не прикасаться к вещам, к которым прикасалось множество других людей.

За последние несколько десятилетий мы построили общество, которое кликает по экранам и нажимает на кнопки, и сейчас, когда мы так чувствительны к микробам, это пугает. Когда нашим предкам нужно было снять деньги в банке, они подходили к кассиру и просили его об этом. Нам же сейчас нужно тыкать пальцем по экрану банкомата, на котором кто-то мог оставить смертоносную инфекцию. Давным-давно люди, входя в лифт, просто называли нужный им этаж лифтеру. Теперь мы и полчища потенциальных носителей вируса входим в лифт и нажимаем одни и те же кнопки.

И нас ждут огромные перемены в отношении прикосновений в результате появления нового коронавируса. Многие старые технологии также сыграют свою роль. Например, мы давно привыкли к бесконтактным водопроводным кранам в общественных туалетах. А простой веб-сайт может решить проблему «множества рук» в ресторане: каждый посетитель может открыть меню на своем смартфоне. Но более новые технологии приведут к некоторым более интересным изменениям.

Распознавание речи. Только за последние несколько лет мы привыкли к распознаванию речи: миллионы людей используют Siri на iPhone или общаются дома с устройствами Alexa. Первые попытки заставить машины понимать речь относятся к 1962 году, когда исследователи IBM создали Shoebox, который мог понимать 16 слов (ни одно из них не очень хорошо, и большинство из этих слов были числами от нуля до девяти, так что по сути Shoebox был бесконтактной счетной машиной). В течение следующих 50 лет успехи развивались медленно. Речевые системы не приносили никакой реальной пользы вплоть до 2010 года, когда благодаря комбинации новых подходов к программному обеспечению, огромного количества голосовых данных, которые могли анализировать машины, и облачных вычислений небольшие гаджеты получили возможность мгновенно расшифровывать речь при помощи огромных компьютеров в центрах обработки данных.

Теперь, когда машины могут понимать нас почти так же, как другой человек, мы можем вернуться к виртуальной версии прежних дней. Мы сможем зайти в лифт и просто сказать на любом языке: «Десятый этаж, пожалуйста». Торговые автоматы были изобретены, чтобы автоматизировать такие вещи, как продажа сладостей и билетов, для которых раньше нужен был продавец. В ближайшие годы мы снова будем говорить, что мы хотим купить, вместо того, чтобы нажимать кнопку, но мы будем разговаривать не с человеком. Например, парижская компания Thales предлагает устанавливать на железнодорожных станциях их билетный автомат Transcity с распознаванием голоса: путешественники говорят, куда они хотят отправиться, и автомат печатает для них билет.

Банкоматы следующего поколения станут виртуальными кассирами, считает руководитель производителя банкоматов NCR Дуг Браун. Речевой банкомат сможет не только выдавать наличные или вносить депозит — он сможет отвечать на вопросы и решать более сложные задачи, такие как открытие счета.

Распознавание лиц. Усилия, направленные на то, чтобы научить машины распознавать лица, также восходят к 1960-м годам, когда изобретатель по имени Вуди Бледсо, возможно, при финансовой поддержке ЦРУ, положил начало фундаментальным исследованиям в этой области. Он мечтал носить очки, которые будут сообщать ему имена всех людей, которых он встретил. Но как и в случае с речевыми технологиями, компьютерам тогда не хватало мощности, данных или достаточно умного программного обеспечения для распознавания лиц.

В 1990-х годах Управление перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США (DARPA) стало стимулировать коммерческое развитие распознавания лиц, отчасти для того, чтобы и военные могли его использовать. Интернет в 2000-х годах поглощал миллиарды цифровых фотографий, предоставляя таким компаниям, как Facebook и Google, огромную массу лиц для анализа. Китай занялся совершенствованием распознавания лиц для государственной безопасности. И теперь миллионы пользователей iPhone X, выпущенного в 2017 году, могут использовать свое лицо для доступа к смартфону.

Ко времени появления COVID-19 распознавание лиц стало настолько хорошим, что стартап Clearview AI был воспринят как зловещая угроза частной жизни — настолько опасная, что технологию пришлось ограничить, как если бы это было ядерное топливо. Сегодня шлем от китайской компании Kuang-Chi Technology оснащен как инфракрасной камерой, так и системой распознавания лиц. Предполагается, что владелец может определить, если у человека, находящегося в 15 футах от него, жар, и идентифицировать личность.

Другими словами, распознавание лиц теперь работает очень точно и может быть встроено практически во все. Конечно, эта технология поднимает много вопросов, касающихся частной жизни. Но если нам удобно использовать ее так, как в случае с iPhone X, то зачем нам прикасаться к чему-то, чтобы подтвердить свою личность?

Проходя через аэропорт, путешественник постоянно подает другим людям водительское удостоверение или паспорт. Так вот физические их версии станут пережитками прошлого, их заменят базой данных, которая сопоставляет ваше лицо с записями. Таможня США уже тестирует распознавание лиц в нескольких аэропортах в качестве замены обработки бумажных паспортов (хотя они и отложили введение этой системы, запланированное ранее). В ближайшие годы банкоматы или кассовые системы, которые сегодня запрашивают ПИН-код, вместо этого будут просто идентифицировать ваше лицо. Двери, для которых требуется код безопасности или карта, распознают вас и откроются автоматически. Физические ключи, к которым другие могли прикоснуться или накашлять на них, могут исчезнуть. Вместо этого ваш дом или машина просто увидят, что это вы, и откроются.

Цифровые деньги. Один из способов существования цифровых денег — мобильный кошелек: просто цифровая версия кредитной или дебетовой карты, встроенная в ваш телефон в виде Apple Pay, Google Pay, Alipay или WeChat Pay. На них похожи сервисы вроде Venmo: приложения для перевода денег привязаны к банковскому счету или счету кредитной карты. Все это появилось примерно в 2008 году и быстро завоевало популярность, гораздо больше в Китае и Европе, чем в США. Число людей, использующих сегодня мобильные кошельки во всем мире, составляет около 1,3 млрд, что почти на 14% больше, чем в 2019 году.

В последнее время появилось много способов оплатить покупку, не касаясь ничего, кроме собственного телефона. Нет нужды использовать наличные, которые держали другие люди, или передавать кому-то кредитную карту для оплаты. Ритейлеры тоже хотят защитить своих сотрудников от покупателей, и с появлением COVID-19 некоторые из них, например, Publix Super Markets, стали активнее предлагать цифровые способы оплаты. Ричард Крон, генеральный директор исследовательской компании мобильных платежей Crone Consulting, ожидает, что количество бесконтактных платежей вырастет примерно на 20% в этом году. «Мы не должны ни к чему прикасаться», — добавил он.

В этом и смысл. Если экономика благополучно восстановится, нам нужно делать то, что мы привыкли делать, прикасаясь к чему бы то ни было как можно меньше. Точно так же, как автомобили вытеснили лошадей более века назад и спасли города от навозного кризиса, новые технологии могут вытеснить сенсорные экраны и кнопки, чтобы вывести нас из кризиса COVID-19.

Источник