Искусственный Интеллект на рынке в 2017 году

1. Демократизация инструментов даст доступ к искусственному интеллекту большему количеству компаний

Недавнее исследование Forrester среди организаций и профессионалов в сфере технологий показало, что 58% из них исследуют возможности искусственного интеллекта (ИИ), но используют системы ИИ только 12%. Отчасти так происходит потому, что только теперь начинают находиться варианты применения ИИ, а также потому, что пока технологии находятся на начальном этапе развития и применять их непросто. Для работы с ними требуется набор определённых навыков и настрой.

Фреймворки вроде Facebook Wit.ai и Howdy Slack стараются превратиться в своего рода Visual Basic искусственного интеллекта, обещая простую разработку интеллектуальных разговорных интерфейсов при не самой высокой степени подготовки разработчиков. Инструменты вроде Bonsai, Keras и TensorFlow упрощают внедрение моделей глубокого обучения. Облачные платформы, такие как интерфейсы Google и Microsoft Azure, позволяют создавать интеллектуальные приложения без необходимости беспокоиться о настройках и поддержке соответствующей инфраструктуры.

2. Мы увидим больше целенаправленных систем ИИ

Мы пока не ожидаем появления больших систем ИИ общего назначения. Однако можно рассчитывать на появление целенаправленных систем, таких как:

Роботизация: персонал, промышленность и розничная торговля

Автономные средства передвижения (автомобили, дроны и т.д.)

Боты: системы управления информацией о клиентах, потребительские (вроде Amazon Echo) и персональные ассистенты

Специфичные для определённых отраслей промышленности системы ИИ: финансы, здравоохранение, безопасность и розничная торговля

3. Экономическое влияние возросшей автоматизации станет предметом обсуждения

В 2017 году есть надежда меньше слышать о том, как злобный искусственный интеллект собирается захватить мир, и больше об экономическом влиянии ИИ. Давно не ново беспокойство относительно потерь рабочих мест из-за ИИ, но теперь стоит ждать более глубоких и подробных разговоров об экономическом влиянии подобного развития событий.

4. Предотвращающие избыток информации системы станут более сложными

В сегменте ИИ ведутся интересные разработки, которые помогут анализировать информацию и предотвращать её избыток, особенно в таких сферах, как:

Понимание натурального языка

Структурированное извлечение данных

Картографирование информации

Автоматическое резюмирование (текст, видео и аудио)

5. Исследователи ИИ будут изучать и иногда решать фундаментальные проблемы

В 1967 году, один из основателей лаборатории искусственного интеллекта Массачусетского Технологического Института Марвин Мински сказал, что в пределах жизни одного поколения проблема создания искусственного интеллекта будет решена. Был он провидцем или ошибался? Пока сказать невозможно, однако ещё предстоит решать фундаментальные проблемы. Впрочем, прогресс не стоит на месте, вот несколько примеров:

Ведутся исследования формирующих блоков, включающих распознавание натурального языка, зрение, речь, улучшенное обучение извлечения информации и оптимизация аппаратных систем (включая себестоимость) для потоков ИИ.

Системы с улучшенным вниманием и памятью будут способны решать больше одной проблемы за раз или более сложные проблемы, такие как предположения и рассуждения. Например, недавно в компании DeepMind был достигнут прогресс в сфере дифференцируемых нейронных компьютеров.

Алгоритмы будут требовать всё меньше помеченных данных; развивается бесконтрольное или полуконтролируемое обучение.

Вдохновляемые ключевыми аспектами человеческого мозга системы, включая интуитивную физику и психологию, быстрое построение моделей и причинно-следственную связь.

Системы ИИ для построения надёжного программного обеспечения. Об этом подробно рассказал Питер Норвиг на конференции O’Reilly AI Conference.

6. Взаимодействие людей и машин станет более насыщенным

В машинном разуме есть многообразие, которое варьируется от чистого машинного интеллекта до дополнения возможностей человека. Разработки в сфере эмоционального интеллекта и обнаружения, и в решениях с участием человека откроют более богатое взаимодействие между людьми и машинным интеллектом.

7. Ожидайте повышенное внимание к проблемам этики и конфиденциальности

Большинство систем ИИ можно описать как чёрный ящик и они чрезвычайно сложные. Связанные с ИИ риски этики и конфиденциальности реальны и требуют тщательного осмысления. Эти проблемы не будут решены в 2017, но можно надеяться хотя бы на прогресс в этой области.

Комментарии: