תחום הבינה המלאכותית הפך בשנתיים האחרונות לפופולארי אצל יצרניות הטכנולוגיה, בין אם מדובר בזיהוי מצבי צילום במצלמה בסמארטפון, למברשת שיניים המזהה דפוסי שימוש או מכונת גילוח המבצעת את העבודה טוב יותר. במסיבת עיתונאים שנערכה היום (ב’) בלאס וגאס לכבוד תערוכת הטכנולוגיה CES, הציגה LG את החזון שלה ואת הכיוון שהיא שואפת להגיע אליו עם המוצרים החכמים שלה לבית, לרכב ולדרכים.
נשיא LG ומנהל הטכנולוגיה הראשי של החברה, ד”ר איי.פי פארק יחד עם המייסד-שותף ומנכ”ל חברת Element AI, ג’ן פרנצ’יוס גאן הציגו את החזון של הבינה המלאכותית יחד עם עוזרות קוליות אשר יתקדמו בארבע דרגות. הדרגה הראשונה היא כזאת המוכרת היום והיא מוגדרת כיעילות. זוהי אוטומציה של פעילות מכשירים בפקודות פשוטות, שכבר היום אפשר לבצע בעזרות פקודות קוליות. למשל, לבקש מהעוזרת הקולית של גוגל – אסיסטנט להזמין מונית או להדליק את האור.
הרמה השנייה היא התאמה אישית, זאת מתמקדת בלמידת דפוסים לייעול והתאמה אישית של פקודות במכשירים, מה שמאפשר לאותם מכשירים, כמו אסיסטנט או עוזרת קולית אחרת לצבור נתונים מאינטרקציות עם הסביבה והמשתמשים, לזהות דפוסים ולהשתפר באמצעותם. למשל, ב-LG הסבירו שהרובוט שואב אבק שלהם R9 יבין במהלך ניקוי הבית את המקומות שהוא נתקע בהם, כך שבפעם הבאה הוא לא יחזור אליהם. דוגמא אחרת, העוזרת הקולית תשאל את המשתמש בבוקר אם הוא עירני או ישן וטוב ולפי זה, היא יכולה להציע לו לשתות מיץ תפוזים שהיא יודעת שיש בבית והיא גם יודעת שהוא יכול לעזור לו להתעורר. היא גם יכולה לנגן פלייליסט אהוב.
הרמה השלישית מוגדרת כמערכת בעלת כושר נימוק. כאן טכנולוגיית הבינה המלאכותית עושה שימוש בלמידה סיבתית, גורמים ותוצאות. מדובר בשילוב של אינטלגנציה קולקטיבית של מערכת המורכבת משילוב של מכשירים ושירותים שונים. המערכת מבינה מה גורם למשתמש לדפוסים והתנהגויות מסוימות וכך היא יכולה לחזות טוב יותר ולקדם תוצאות חיוביות. הדוגמא ש-LG נתנה קשורה גם לבוקר. העוזרת הקולית מזהה לפי הקול ולפי מדדי ניטור שינה (למשל, משעון חכם או חיישן אחר) של המשתמש אם הוא ישן טוב בלילה או לא. לפי זה, העוזרת תחליט מה להציע לו לאכול בארוחת בוקר. בין אם מדובר בארוחה מעוררת או ארוחה קלה המיועדת להפחתת לחץ לפני הרצאה. המערכת יכולה לזהות אם אותו משתמש עצבני ולהציע לו תרגילים להורדת הלחץ או להציע לו במקרה שיש לו פגישה עם בת הזוג, לאכול במסעדה המתאימה להם, הנקבעת לפי ההיסטוריה של המקומות שיצאו אליהם בעבר.
דרגה 4 עדיין רחוקה מאוד והיא מוגדרת כחקר. מדובר בקונספט המכונה “למידה ניסיונית” המבוססת על שיטת מדעית, אשר מערכות בינה מלאכותית יהיו מסוגלות לפתח יכולות חדשות על-ידי גיבוש השערות ובדיקתן. ניתן יהיה לחשוף מסקנות המאפשרות למכונות ללמוד ולהשתפר, תוך בדיקה מה מתאים לאותו משתמש, למשל לפי מצב הרוח שלו (ניטור קבוע של מדדים בריאותיים) או לפי המראה שלו (עבור בגדים).