Kodėl išmanieji namai atsilieka nuo DI revoliucijos?
Kai kalbame apie dirbtinį intelektą, dažniausiai minime ChatGPT, Midjourney ar kitus įspūdingus įrankius, kurie per pastaruosius metus padarė milžinišką šuolį. Tuo tarpu išmanieji namai, kurie dar prieš dešimtmetį buvo laikomi ateities technologija, atrodo įstrigo laiko kilpoje. Nors turime išmaniuosius garsiakalbius, kurie gali įjungti šviesą ar pasakyti orų prognozę, tikrasis dirbtinis intelektas mūsų namuose vis dar yra labiau fantastika nei realybė.
Problema slypi ne technologijų trūkume, o jų integracijos sudėtingume. Išmanūs namai susiduria su fragmentacija – skirtingi gamintojai naudoja skirtingus protokolus, o vartotojams tenka spręsti sudėtingus suderinamumo galvosūkius. Įsivaizduokite, kad jūsų išmanusis šaldytuvas negali „susikalbėti” su išmaniuoju termostatu, nors abu įrenginiai yra prijungti prie interneto. Tai tarsi turėti mobilųjį telefoną, kuris negali skambinti kitų gamintojų telefonams.
Išmaniųjų namų technologijų fragmentacija
Išmaniųjų namų ekosistema primena Babelio bokštą – daugybė įrenginių kalba skirtingomis „kalbomis”. Turime Z-Wave, Zigbee, Wi-Fi, Bluetooth ir daugybę kitų protokolų. Prie to pridėkime dar ir skirtingas ekosistemas: Apple HomeKit, Google Home, Amazon Alexa, Samsung SmartThings. Kiekviena kompanija bando sukurti savo uždarą sistemą, tikėdamasi, kad vartotojai pasirinks būtent ją.
Štai realus pavyzdys: įsigiję Philips Hue šviestuvus, IKEA Trådfri lemputes ir Xiaomi jutiklius, greitai suprasite, kad juos sujungti į vieną veikiančią sistemą reikia beveik inžinerinio išsilavinimo. Jei pridėsite dar ir skirtingų gamintojų išmaniąsias žaliuzes, termostatus ar durų spynas, situacija tampa dar sudėtingesnė.
Šią problemą bandoma spręsti standartizuojant protokolus. Matter – naujas standartas, kurį palaiko didieji technologijų gigantai, žada išspręsti suderinamumo problemas. Tačiau kol kas tai labiau pažadas nei realybė, o vartotojai vis dar priversti rinktis tarp ekosistemų arba taikstytis su ribotu funkcionalumu.
Dirbtinis intelektas namuose: daugiau pažadų nei realybės
Išmanieji asistentai, tokie kaip Alexa, Google Assistant ar Siri, dažnai pristatomi kaip dirbtinio intelekto pavyzdžiai namuose. Tačiau realybėje jie yra labiau komandų vykdytojai nei tikri intelekto pavyzdžiai. Jie gali atlikti iš anksto užprogramuotas užduotis, bet jiems trūksta gebėjimo mokytis iš aplinkos, prisitaikyti prie vartotojo įpročių ar priimti savarankiškus sprendimus.
Pavyzdžiui, jei paprašysite Alexa įjungti šviesą, ji tai padarys. Bet jei norėsite, kad ji automatiškai pritaikytų apšvietimą pagal jūsų nuotaiką, dienos metą ir veiklą, kurią atliekate, susidursite su apribojimais. Jums teks sukurti sudėtingas taisykles ir scenarijus, o ne tikėtis, kad sistema išmoks ir prisitaikys pati.
Tikrasis dirbtinis intelektas turėtų suprasti, kad jei grįžtate namo vėlai vakare, jums reikia švelnesnio apšvietimo. Jis turėtų žinoti, kad jei žiūrite filmą, geriau pritemdyti šviesas, o ne visiškai jas išjungti. Deja, dabartiniai išmanieji namai to dar nesugeba – jie veikia pagal taisykles, o ne pagal supratimą.
Privatumo kaina už patogumą
Kita kliūtis, stabdanti dirbtinio intelekto plėtrą namuose, yra privatumo problema. Kad DI galėtų efektyviai mokytis ir prisitaikyti, jam reikia duomenų – daug duomenų. Išmanieji namai renka informaciją apie mūsų įpročius, buvimo vietą, netgi pokalbius. Tai kelia rimtų privatumo klausimų.
Įsivaizduokite, kad jūsų namai žino, kada keliatės, kada einate miegoti, ką valgote, kokius filmus žiūrite, su kuo bendraujate. Šie duomenys yra neįkainojami dirbtiniam intelektui, bet jie taip pat gali būti pavojingi netinkamose rankose.
Daugelis vartotojų nėra pasirengę aukoti savo privatumo dėl patogumų. Tyrimai rodo, kad žmonės ypač jautriai reaguoja į duomenų rinkimą namuose – vietoje, kuri tradiciškai laikoma privačiausia erdve. Štai kodėl dauguma išmaniųjų namų sistemų šiandien veikia su minimaliu duomenų rinkimu, o tai riboja jų galimybes tapti tikrai „išmaniais”.
Technologinis sudėtingumas ir vartotojų priėmimas
Dar viena problema – technologinis sudėtingumas. Nors technologijų entuziastai gali mėgautis galimybe konfigūruoti ir tobulinti savo išmaniuosius namus, vidutinis vartotojas nori paprastumo. Jie nori sistemų, kurios veikia „iš dėžutės”, be sudėtingų nustatymų ar programavimo.
Dabartinės išmaniųjų namų sistemos dažnai reikalauja techninių žinių – nuo Wi-Fi tinklų konfigūravimo iki IFTTT (If This Then That) scenarijų kūrimo. Tai atbaido didelę dalį potencialių vartotojų, kurie tiesiog nori, kad technologija veiktų, o ne taptų dar vienu darbu.
Pavyzdžiui, įdiegti išmanųjį termostatą gali būti sudėtinga užduotis, reikalaujanti elektros instaliacijos žinių. O ką jau kalbėti apie sudėtingesnes sistemas, tokias kaip išmaniosios durų spynos ar saugumo kameros. Kiekvienas papildomas sudėtingumo lygis sumažina technologijos prieinamumą eiliniam vartotojui.
Kaip išmanieji namai galėtų pasimokyti iš sėkmingų DI projektų
Nors išmanieji namai susiduria su iššūkiais, yra ko pasimokyti iš sėkmingų dirbtinio intelekto projektų kitose srityse. Pagalvokime apie tai, kas padarė ChatGPT tokį populiarų – paprastas naudojimas, aiški vertė ir gebėjimas prisitaikyti prie vartotojo poreikių.
Išmanieji namai galėtų sekti šiuo pavyzdžiu. Vietoj to, kad siūlytų daugybę funkcijų, kurios retai naudojamos, jie galėtų susitelkti į keletą esminių, kurios tikrai pagerina gyvenimo kokybę. Pavyzdžiui, energijos taupymas yra sritis, kur išmanieji namai jau dabar gali pasiūlyti realią vertę – išmanūs termostatai gali sumažinti šildymo sąskaitas iki 15%.
Kitas svarbus aspektas – mokymasis iš vartotojo elgesio. Vietoj to, kad reikalautų rankinių nustatymų, sistema galėtų stebėti įpročius ir automatiškai prisitaikyti. Jei sistema pastebėtų, kad šeima paprastai grįžta namo apie 18 val., ji galėtų iš anksto įjungti šildymą, kad namai būtų šilti jų atvykimo metu.
Išmaniųjų namų ateitis: evoliucija, ne revoliucija
Nors dabartinė situacija gali atrodyti nuvilianti, išmaniųjų namų ateitis nėra niūri. Greičiausiai matysime laipsnišką evoliuciją, o ne staigią revoliuciją. Standartai, tokie kaip Matter, padės spręsti suderinamumo problemas. Didėjantis dėmesys privatumui paskatins kurti sprendimus, kurie apdoroja duomenis lokaliame tinkle, o ne debesyje.
Praktinis patarimas tiems, kurie domisi išmaniaisiais namais šiandien: pradėkite nuo mažų, bet naudingų projektų. Išmanusis termostatas, judesio jutikliai ar išmaniosios lemputės gali būti geras pradžios taškas. Rinkitės įrenginius, kurie palaiko atvirus standartus ir gali veikti su skirtingomis ekosistemomis.
Taip pat verta apsvarstyti lokalinius sprendimus, tokius kaip Home Assistant, kurie leidžia valdyti išmaniuosius įrenginius be priklausomybės nuo debesies paslaugų. Tai ne tik padidina privatumą, bet ir užtikrina, kad jūsų išmanieji namai veiks net jei interneto ryšys nutrūks.
Kai sienos pradės suprasti mus
Dirbtinis intelektas sparčiai keičia pasaulį, tačiau išmanieji namai vis dar laukia savo didžiojo proveržio. Fragmentacija, privatumo problemos ir technologinis sudėtingumas stabdo pažangą, tačiau pokyčiai vyksta, nors ir lėčiau nei tikėtasi.
Galbūt svarbiausia pamoka, kurią galime išmokti – technologija turėtų tarnauti žmonėms, o ne atvirkščiai. Išmanieji namai turėtų būti kuriami galvojant apie realius žmonių poreikius, o ne technologiją dėl technologijos. Jie turėtų padėti mums gyventi patogiau, saugiau ir efektyviau, nepriverčiant mūsų tapti inžinieriais savo namuose.
Tikrasis išmaniųjų namų potencialas bus atskleistas tada, kai jie taps nematomi – kai technologija veiks fone, suprasdama mūsų poreikius be nuolatinio dėmesio ir valdymo. Kai mūsų namai ne tik vykdys komandas, bet iš tiesų supras mus – tada galėsime sakyti, kad dirbtinis intelektas pagaliau atėjo į mūsų namus. Iki to laiko turime tenkintis palaipsniu tobulėjimu ir tikėtis, kad standartizacija, geresnis privatumo valdymas ir paprastesnis naudojimas priartins mus prie tikrai išmanių namų vizijos.