Разом із тим касові зони самообслуговування та кіоски інформації про наявність товарів неминуче стануть простішими у використанні, а також більш поширеними. Мобільні телефони також набудуть більшого значення як засоби самообслуговування. Майбутні покупці дедалі більше покладатимуться на свої телефони як пристрої, за допомогою яких можна буде купувати товари, здійснювати оплату й отримувати допомогу та інформацію про товари в традиційних закладах роздрібної торгівлі. Дестабілізація роздрібної торгівлі, спричинена розвитком мобільної телефонії, вже почалася. Приміром, Walmart випробовує експериментальну програму, яка забезпечує покупцям змогу сканувати штрих-коди, а потім вибивати чек і здійснювати оплату за допомогою своїх телефонів, таким чином цілковито уникаючи очікування в черзі до касового апарата [31]. Silvercar, новопостала компанія з оренди автомобілів, пропонує клієнтам можливість резервувати й вибирати авто без будь-якої необхідності зв’язуватися з клерком; клієнт просто сканує штрих-код, щоби відімкнути авто, а потім сідає до нього та їде геть [32]. З огляду на розвиток і здешевлення технології комп’ютерного програмування за допомогою природної мови на кшталт системи Siri, розробленої компанією Apple, або ще потужніших систем типу Watson, створених компанією ІВМ, неважко передбачити, що невдовзі покупці матимуть змогу звертатися до своїх мобільних пристроїв по допомогу приблизно так само, як вони можуть звернутися по допомогу до продавця в магазині. Цілком очевидно, різниця полягає в тому, що покупцеві ніколи не доведеться чекати на продавця або десь вистежувати його; віртуальний помічник завжди буде напоготові і лише вкрай рідко дасть вам хибну пораду (такого майже ніколи не трапляється).

Багато роздрібних торговців, можливо, оберуть такий варіант, як запровадження автоматизації в уже наявну традиційну конфігурацію, проте в інших може виникнути бажання повністю перекроїти магазини, фактично, перетворивши їх на такі собі великомасштабні копії торговельних автоматів. Можливо, магазини такого типу складатимуться з автоматизованого складу та додаткового демонстраційного приміщення, де покупці зможуть роздивлятися зразки продукції і робити замовлення. Потім замовлені товари доставлятимуться безпосередньо споживачам або напряму завантажуватимуться за допомогою роботів до їхніх автомобілів. Незалежно від того, який у підсумку технологічний шлях обере галузь роздрібної торгівлі, неважко уявити, що результат полягатиме у збільшенні кількості роботів і машин та в істотному зменшенні кількості робочих місць для людей.

Хмарна робототехніка

Одним із найвагоміших рушіїв робототехнічної революції може виявитися так звана «хмарна робототехніка», тобто міграція значної частини штучного інтелекту, який оживлює мобільних роботів, до потужних і централізованих обчислювальних центрів. Хмарна робототехніка постала завдяки різкому підвищенню швидкості, з якою може передаватися інформація; тепер з’явилася можливість перекласти значний обсяг обчислення, якого потребує передова робототехніка, на величезні інформаційні центри, водночас забезпечуючи індивідуальним роботам доступ до ресурсів, що містяться в усій мережі. Завдяки цьому з’явилася можливість будувати дешевші роботи, оскільки тепер «на борту» можна тримати менше обчислювального ресурсу та пам’яті; це також уможливлює миттєву модернізацію програмного забезпечення багатьох машин одночасно. Якщо один робот використовує централізований машинний інтелект для навчання й адаптації до середовища, то його новонабуті знання та навички можна буде негайно передати будь-яким іншим машинам, що мають доступ до спільної системи, і це полегшить визначення обсягу навчання, потрібного для певної кількості роботів. У 2011 році компанія Google оголосила про свою підтримку хмарної робототехніки, забезпечивши інтерфейс, який дозволяє роботам користуватися всіма послугами, призначеними для пристроїв на базі Android.[4]

Найдраматичнішим вплив хмарної робототехніки може виявитися в таких сферах, як візуальне розпізнання, яке потребує доступу до масивних баз даних, а також потужної обчислювальної здібності. Візьмімо, наприклад, величезні технічні проблеми, пов’язані зі створенням ро́бота, здатного виконувати широкий спектр рутинних домашніх робіт. Робот-служниця, якій поставили завдання прибрати безлад у кімнаті, муситиме вміти розпізнавати майже необмежену кількість предметів, а потім вирішувати, що з ними робити. Кожен з цих предметів може мати багато різновидів, може по-різному розташовуватися у просторі, і може навіть у той чи інший спосіб переплітатися з іншими предметами. Порівняйте цю проблему з тією, яка постала перед роботом фірми Industrial Perception, призначеним для пересування ящиків, про що йшлося на початку цього розділу. Хоча здатність того робота розрізняти й брати окремі ящики навіть тоді, коли вони розташовані дещо безладно, і є неабияким технічним досягненням, проте ця здатність усе одно обме­жується лише одними ящиками. Очевидно, що цьому пристрою ще доведеться пройти дуже довгий шлях, перш ніж він навчиться розпізнавати й рухати практично кожен предмет будь-якої форми й у будь-якій конфігурації.

Створити доступного за ціною робота з такою потужною здатністю до візуального сприйняття й розпізнавання — завдання вкрай непросте. Одначе хмарна робототехніка дає змогу хоча би краєм ока глянути на той шлях, який, зрештою, зможе привести до його виконання. У 2010 році компанія Google вперше використала програму, що називається Окуляри (Goggles), в мобільних телефонах із фото та відеокамерами і відтоді значно поліпшила цю технологію. Цей пристрій дає вам змогу фотографувати предмети на зразок визначних будівель, книг, витворів мистецтва чи навіть комерційних продуктів, а потім налаштовувати систему так, щоб вона автоматично розпізнавала й роздобувала інформацію, пов’язану з цим фото. Тоді, як вбудовування пристрою, здатного розпізнавати майже кожен предмет, у власну «бортову» систему ро́бота є завданням надзвичайно важким і дорогим, зовсім нескладно уявити роботів майбутнього, здатних розпізнавати предмети довкола за допомогою доступу до масштабної централізованої бази даних фотозображень, аналогічну тій, яка використовується застосунком Окуляри. Хмарну бібліотеку зображень можна оновлювати безперервно, і будь-який робот, підключений до системи, матиме змогу миттєво покращити свою здатність до візуального розпізнання.

Жодних сумнівів, що хмарна робототехніка стане потужним рушієм прогресу в справі створення більш здібних роботів, утім вона також породжує значне занепокоєння, особливо щодо сфери безпеки. Окрім неприємної схожості хмарних техно­логій зі Skynet, контролюючим машинним інтелектом у фільмах «Термінатор» із Арнольдом Шварценеґґером у головній ролі, існує значно конкретніша й нагальніша проблема її вразливості до хакерських нападів чи до кібератак. Ця проблема набуде особливої гостроти, якщо одного дня хмарна робототехніка почне виконувати ту чи іншу важливу функцію в нашій транспортній інфраструктурі. Приміром, якщо автоматизовані вантажівки та потяги колись почнуть централізовано перевозити харчі та інші критично важливі ресурси, така система може стати зоною крайньої вразливості. Вже висловлюються великі побоювання щодо вразливості промислової машинерії та життєво важливої інфраструктури на зразок електричних мереж до кібератак. Така вразливість проявилася, наприклад, тоді, коли спецслужби Ізраїлю та Сполучених Штатів створили комп’ютерного хробака, що має назву Stuxnet, призначеного для нападу на центрифуги, що використовувалися в іранській ядерній програмі. Якщо коли-небудь якісь важливі компоненти інфраструктури стануть залежними від централізованого машинного інтелекту, то вищезазначені проблеми будуть ще складнішими.

Ро́боти в сільському господарстві

Із усіх секторів зайнятості, що складають економіку Сполучених Штатів, сільське господарство вирізняється як таке, що вже зазнало вкрай драматичної трансформації, яка стала прямим наслідком технічного прогресу. Звісно, більшість із тих нових технологій були за своєю природою механічними і виникли ще до появи передових інформаційних технологій. Наприкінці дев’ятнадцятого століття майже половина усіх робітників у Сполучених Штатах була зайнята на фермах; станом на 2000 рік їхня частка склала менше 2 %. У розвинених країнах кількість людської праці, потрібної для вирощування таких культур, як пшениця, кукурудза та бавовна, які можна саджати, обробляти й збирати за допомогою механічних знарядь, є нікчемно малою. Багато аспектів, пов’язаних із тваринництвом, також є механізованими. До прикладу, робототехнічні доїльні системи є звичним явищем на молочних фермах, а в Сполучених Штатах курей вирощують до стандартизованих розмірів, щоб зробити їх максимально сумісними з процесом автоматичного забиття й обробки.