Мощным оказался 2018-й и в отношении понимания естественных языков, хотя казалось бы, тут развитие активно идёт и так всё время.

Мощным оказался 2018-й и в отношении понимания естественных языков, хотя казалось бы, тут развитие активно идёт и так всё время. В частности, проявился тренд использования предобученных языковых моделей (эмбеддинг слов формируется с учётом их контекста, если я правильно понял). Засветились здесь Google и Microsoft в частности. Модельки обучивались на огромных объёмах неразмеченного текста из интернета.

Всевозможное прогнозирование очень хорошо работает, чем больше сырых данных накапливается, тем лучше получаются результаты. Почему именно сейчас на это резко вырос спрос, сложно сказать, скорее всего, просто хайп на тему искусственного интеллекта добирается до "эффективных менеджеров", и начинают спускаться сверху вниз требования в духе "в сбере есть, и нам тоже надо!". В энергетике это актуально в плане предсказания блэкаутов и пиковых нагрузок, и вот например один умный парень Jack Kelly, который работал наёмным в той самой Google DeepMind (см вчерашний пост https://vk.com/wall-152484379_1853 ), ушёл оттуда и мощно распиарился, создав https://openclimatefix.github.io/ сразу прихватив под ужасы изменения климата очень солидный грант )))

"Jack Kelly is terrified by climate change and is determined to do everything in his power to reduce emissions, and so he has been applying machine learning to climate change mitigation for about ten years."

Пока наверное главный недостаток рынка труда по AI/ML, что тематические проекты ведутся в основном крупными компаниями (куда по определению сложнее попасть), среди которых много государственных (это военные в первую очередь, медицина, финтех, промышленность). Но с другой стороны, это связано ещё и с тем, что в небольших организациях проблемы всё ещё даже с обычной автоматизацией, какое уж там машинное обучение.

Но, опять таки, это вообще пустой рынок, и тут можно создавать целые империи с нуля :) Как когда-то 1C взялась за автоматизацию массового сектора, пока другие боролись за единичные крупные компании, и захватила мир, в том числе постепенно отгрызая куски всё более крупных секторов.

Например, пуст потенциальный рынок облачных API, как для ML в целом, так и для конкретных прикладных сфер вроде обработки естественных языков. На английском пока такого фактически нету, а уж на русском неведомо когда появится, поэтому, хороший шанс.

Амазон конечно среди первых:

https://aws.amazon.com/sagemaker/

https://aws.amazon.com/lex/

https://aws.amazon.com/polly/

Можно брать и делать что-то уже совсем прикладное.

Можно делать что-то под конкретное железо — Google Edge TPU, оптимизированный под TensorFlow Lite, платка девелопера стоит $150.

https://cloud.google.com/edge-tpu/

или Nvidia Jetson Nano всего $99

https://developer.nvidia.com/embedded/jetson-nano-developer-kit

Амазоновская оптимизация под хардвер:

https://github.com/neo-ai/

===

А что там обещают глобального?

Есть такой Future of Humanity Institute при Оксфорде, и вот по его оценкам, AI уровня человека с вероятностью 54% будет создан уже к 2028-му.

В ближайшие 10 лет сильнее всего наработки в сфере искусственного интеллекта затронут народные массы по направлениям, увы-увы, прежде всего тотальной слежки и всевозможной умной обработки цифровых профилей, а также проблемами с приватностью данных и кибератаками.

Менее массовые, но также актуальные на уровне государств темы — это автономные автомобили и автономное оружие. Войны будущего будут происходить совсем не так как в кино: AI мыслят со скоростью, недоступной белковым существам, потому и скорость сражений между роботами будет крайне высока и недоступна глазу — всё будет решаться в считанные секунды, а может и быстрее... Просто весь окружающий мир на короткое время превратится в размазанную нечёткую картинку, и на этом всё закончится...

С кем будем воевать? Например, Германия вложила уже три миллиарда евро в AI-проекты до 2025-го года, обещая стать первой в мире в этой сфере. Финляндия втихомолку обучает 1% населения машинному обучению, и уже 250 компаний включились в национальную программу AI-челлендж. Ничтоже сумняшеся, финны пообещали откусить у Китая и США ниши в мировом лидерстве по прикладному применению AI.

Евросоюз каждый год выделяет по миллиарду евро в AI (проект Horizon Europe), причём план — увеличить в ближайшие годы эту сумму в 20 раз! Много разных общеевропейских проектов, даже такой есть: CERN for AI.

Гугловский проект Maven, подразумевавший внедрение в Пентагоне множества ML-проектов (начиная с анализа фоток с дронов), вроде как под влиянием негодующей общественности прикрыли, но, хм, тут же подхватили наработки шустрые ребята из команд Oculus и Palantir — конторы, разрабатывающей софт для спецслужб. Между прочим, Palantir — четвёртый в мире по капитализации стартап (стартап, Карл!), после убера, xiaomi и airbnb. Ибо бюджеты эпические, и под их освоение эти парни быстренько зафигачили очередной стартап www.anduril.com "Anduril invents and builds technology to secure America and its interests".

К сожалению, милитаризуется даже обработка естественных языков, я вчера упоминал GPT-2, который OpenAI представляет в крайне урезанном варианте, потому что потенциально он открывает возможности по безграничной генерации очень качественных текстовых материалов и огромного количества фейков...

===

Итак, к чему готовиться в ближайший год?

— Бум стартапов, реализующих прикладные проекты в сфере обработки естественных языков, объём рынка на ближайшие 12 месяцев оценивается в $100 млн;

— автономные машины пока остаются в сфере экспериментов и прикладных тестов;

— компании из Fortune 2000 будут активно внедрять ML-технологии для защиты данных, включая приватную информацию;

— высшее образование продолжит постепенно адаптироваться к огромному неудовлетворённому спросу на профильных спецов в AI/ML;

— Google добьётся прорывов в квантовых вычислениях, создав не менее пяти стартапов по разработке квантовых AI-систем;

— по мере того, как AI становится всё мощнее, вопросы грамотного управления им становятся всё актуальнее, и как минимум одна ведущая AI-компания предложит какие-то важные подходы к такому управлению.

Источник: github.com

Комментарии: