Давайте опишу гипотетический пример использования AI в "реальной жизни" на базе AI-стека от Амазона.
Постановка задачи: Имеем очень много точек по продаже, например, жевачки. Сотни и тысячи. Проблема - как выяснить правильность и полноту заполнения полок именно нашими жевачками, а не конкурентами? Сейчас эта задача решается путом найма целой армии "мерчендайзеров", которые тупо объезжают точки продаж и по чек-листу определяют правильность выкладки. Этим бессмысленным людям нужно платить зарплату и бензин. Затраты посчитайте сами.
Решение: перед каждой полкой ставим веб-камеру, и видео-поток отправляем в наше "облако", собранное на стеке Амазона. Где:
а) потоки данных разруливает AWS Lambda, все хранится в Ellastic Cloud.
б) По снятым потокам "учим машину" (ну, например, Torch или более понятную TensorFlow) определять, где полки пустые, где неправильная раскладка, где жевачка тупо кончилась (пустая полка), а где все ОК.
в) Пишем фронт-энд для API платформы для "групп реагирования", где могут быть разные сценарии на все описанные выше исходы. А еще - делаем всякие алертинги для всех заинтересованных сторон, типа отправки владельцу точки продажи телеги "чувак, у тебя жувачки на полке мало!"
г) PROFIT
Который заключается в том, что количество мерчендайзеров мы сокращаем в десять раз, а скорость реагирования на ситуации растет в сто раз. Оборот продажи жувачек - растет. При сокращении затрат.
