Gartner Hype Cycle 2019: Nachbesprechung

Wir haben die KI-Technologien von 2019 aussortiert und sie schamlos mit der Prognose von 2017 verglichen.

Erstens: Was ist der Gartner Hype Cycle? Dabei handelt es sich um eine Art Zyklus der Technologiereife bzw. den Übergang von der Hype-Phase zur produktiven Nutzung. Jetzt wird es eine Grafik mit Übersetzung geben, um es klarer zu machen alle. Und unten sind die Erklärungen.

Erste Stufe. Wut. апуск. Die Technologie erscheint, sie wird zuerst von aufgeklärten Nerds und dann von der fanatischen Öffentlichkeit diskutiert; Die Aufregung wächst allmählich.

Zweite Etage. Schnäppchen. Der Höhepunkt überzogener Erwartungen. Irgendwann reden alle schon über die Technologie, versuchen sie umzusetzen, und die Klügsten verkaufen sie zu horrenden Preisen.

Dritter Abschnitt. Depression Rückgang des Interesses. Die Technologie wird aktiv umgesetzt und scheitert häufig an Mängeln und Einschränkungen. „Das ist alles Blödsinn!“ - kommt hier und da. Die Aufregung sinkt stark (oft auch der Preis).

Vierte Stufe. Negation Arbeite an den Bugs. Die Technik wird verbessert, Probleme werden gelöst. Nach und nach versuchen Unternehmen sorgfältig, die Technologie zu implementieren, und hurra, alles klappt großartig.

Fünfte Stufe. Annahme Produktive Arbeit. Die Technologie erobert ihren wohlverdienten Platz auf dem Markt und arbeitet still und leise, entwickelt sich weiter und erfreut sich großer Beliebtheit.

Was ist im Trend?

Zurück zum Hype-Zyklus 2019. Gartner veröffentlicht im September ein Bericht darüber, welche Technologien der künstlichen Intelligenz sich in welchem ​​Stadium befinden und wann sie produktiv arbeiten werden. Grafik unten, Kommentare unten Grafik.

Die Technologien „Spracherkennung“ und „Prozessbeschleunigung mittels GPU“ liegen mit großem Vorsprung vorn und befinden sich bereits im Stadium „Produktives Arbeiten“. Das bedeutet, dass sie schnell umgesetzt werden müssen, da sie ihren Eigentümern bereits einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Automatisches maschinelles Lernen (AutoML) und Chatbots sind derzeit auf dem Höhepunkt des Hypes. Das heißt, alle reden darüber, viele setzen sie um, aber es wird bedingt 2 bis 5 dauern, um die Technologien auf den erforderlichen Standard zu bringen.

Auch die Autos, die wir gewohnt sind, liegen mittlerweile mehr als im Trend. Die autonome Fahrzeugtechnologie testet fast den Tiefpunkt. In diesem Fall ist das gut, denn vor uns liegt produktive Arbeit. Allerdings schätzt Gartner, dass die Entwicklung und Anpassung mindestens 10 Jahre dauern wird.

Wo sind heute die einstigen Hype-Drohnen und die virtuelle Realität? Alles ist vorhanden – Gartner hat Drohnen in den Bereich der Edge AI (Kategorien an der Grenze zur KI) aufgenommen und die virtuelle Realität wurde Teil der Augmented Intelligence. Beide Themen befinden sich übrigens derzeit im Launch-Stadium und haben eine positive Prognose: 2-5 Jahre bis zur produktiven Arbeit am Markt.

Chancen

Zu den vielversprechenden Funktionen gehören: Robotische Prozessautomatisierungssoftware – klingt beängstigend, ist es aber tatsächlich, wenn ein Roboter Routinetätigkeiten ersetzt. Ein Albtraum für gering qualifiziertes Personal; Jedoch Studie Laut Harvard Business Review wird es keine Entlassungen geben, aber die Produktivität wird steigen. Essen Stiftungen glauben. Die Technologie wird in zwei Jahren den Höhepunkt der Unbeliebtheit und allgemeinen Verachtung überschreiten und sich dann überall verbreiten.

Von den Technologien, über die Evangelisten und Infozigeuner aller Couleur erst in Zukunft massenhaft sprechen werden, war „neuromorphe Ausrüstung“ besonders interessant. Dabei handelt es sich um elektrische Geräte (Chips), die imitieren die natürlichen biologischen Strukturen unseres Nervensystems im Hinblick auf die Energieeffizienz. Vereinfacht ausgedrückt geht es um Höchstleistungen dank Arbeitsteilung (asynchrone Aktualisierung von Neuronen). Giganten wie IBM und Intel arbeiten bereits intensiv an der Entwicklung neuromorpher Chips. Aber John Connors Armee hat Zeit, sich auf den Tag des Untergangs vorzubereiten – Gartner hat der Technologie bis zu zehn Jahre Zeit gegeben, um zu reifen.

Normalerweise reden sie viel über digitale Ethik, haben es aber nicht eilig, sie umzusetzen. Die Richtung wird einer separaten Kategorie von KI-Bereichen zugeordnet: Es ist gemeint, dass es notwendig wäre, einige ethische Grundsätze, Normen und Standards für die Datenerhebung und die Implementierung von KI im Leben im Allgemeinen zu konsolidieren, damit es so wäre Menschen. Werfen Sie am Ende einen Blick auf Asimov.

2017 2019 vs

Es ist lustig, aber im Jahr 2017 war alles so anders, es gab nicht einmal einen eigenen Hype-Zyklus für KI: KI-Technologien waren neben Blockchain und weiterer Realität die Lokomotive der sich entwickelnden Technologien (Emerging Technologies).

Maschinelles Lernen und Deep Learning befanden sich 2017 auf dem Hype-Olymp, und 2019 setzten sie ihren Weg des Niedergangs fort produktive Arbeit.

Übrigens bewegten sich Drohnen das ganze Jahr über von einem Höhepunkt zu einem Rückgang, und im Jahr 2019 näherten sie sich wieder dem Höhepunkt. Und das passiert, ja.

Im Jahr 2019 umfasste der Zyklus 8 neue Technologien. Darunter sind Cloud-Dienste AI (Cloud Services), AI Marketplaces (Marktplätze), Quantum Computing mit AI (Quantum Computing). Im Allgemeinen (in engen Kreisen) bekannte Tools, die beginnen, die KI auf den richtigen Weg zu bringen.

Source: habr.com