Seleccionamos las tecnologías de IA de 2019 y las comparamos descaradamente con el pronóstico de 2017.
Primero, ¿qué es el ciclo de exageración de Gartner? Se trata de una especie de ciclo de madurez tecnológica, o más bien de la transición de la etapa de exageración a su uso productivo. Ahora habrá un gráfico con traducción para que quede más claro. . Y a continuación están las explicaciones.
Primera etapa. enojo. Lanzamiento. La tecnología aparece, es discutida primero por nerds ilustrados y luego por el público fanático; El entusiasmo va creciendo poco a poco.
Segunda etapa. negociar. El pico de las expectativas infladas. En algún momento, todo el mundo ya habla de la tecnología, intenta implementarla, y los más inteligentes la venden a precios exorbitantes.
Tercera etapa. depresión Disminución del interés. La tecnología se está implementando activamente y, a menudo, falla debido a deficiencias y limitaciones. "¡Todo es una mierda!" - viene aquí y allá. La emoción cae bruscamente (a menudo también el precio).
Cuarta etapa. negación Trabajar en los bichos. Se está mejorando la tecnología, se están resolviendo los problemas. Poco a poco, las empresas intentan implementar la tecnología con cuidado y, ¡hurra!, todo sale genial.
Quinta etapa. Adopción Trabajo productivo. La tecnología está ganando su merecido lugar en el mercado y funciona, se desarrolla y agrada silenciosamente.
¿Qué está de moda?
Volviendo al ciclo publicitario de 2019. Gartner En septiembre se publicará un informe sobre en qué etapa se encuentran las tecnologías de inteligencia artificial y cuándo comenzarán a funcionar de manera productiva. Gráfico a continuación, comentarios debajo del gráfico.
Las tecnologías "Reconocimiento de voz" y "Aceleración de procesos mediante GPU" están muy por delante y ya se encuentran en la etapa de "Trabajo productivo". Esto significa que deben aplicarse rápidamente, porque ya proporcionan una ventaja competitiva a sus propietarios.
El aprendizaje automático (AutoML) y los chatbots están actualmente en la cima de la expectación. Es decir, todo el mundo habla de ellos, muchos los están implementando, pero se necesitarán de 2 a 5 condicionalmente para llevar las tecnologías al estándar requerido.
Los coches a los que estamos acostumbrados ahora también están más que de moda. La tecnología de vehículos autónomos casi está tocando fondo. En este caso, esto es bueno, porque queda trabajo productivo por delante. Sin embargo, Gartner estima que se necesitarán al menos 10 años para desarrollarse y adaptarse.
¿Dónde están hoy los drones y la realidad virtual que alguna vez estuvieron de moda? Todo está en su lugar: Gartner incluyó drones en el campo de Edge AI (categorías que lindan con la IA) y la realidad virtual se convirtió en parte de la inteligencia aumentada. Ambos temas, por cierto, se encuentran ahora en la etapa de lanzamiento y tienen una previsión positiva: de 2 a 5 años antes de que lleguen al mercado.
Perspectivas
Entre las características prometedoras: Software de automatización robótica de procesos: suena aterrador, pero en realidad es cuando un robot reemplaza las acciones rutinarias. Una pesadilla para el personal poco cualificado; sin embargo Harvard Business Review dice que no habrá despidos, pero la productividad aumentará. Comer creer. La tecnología superará el pico de impopularidad y desprecio general en dos años y luego se extenderá por todas partes.
De las tecnologías de las que los evangelistas e infogitanos de todo tipo hablarán en masa sólo en el futuro, el “equipo neuromórfico” fue particularmente interesante. Son dispositivos eléctricos (chips) que las estructuras biológicas naturales de nuestro sistema nervioso en términos de eficiencia energética. En pocas palabras, se trata de un superrendimiento gracias a la división del trabajo (actualización asincrónica de las neuronas). Gigantes como IBM e Intel ya están trabajando arduamente en la creación de chips neuromórficos. Pero el ejército de John Connor tiene tiempo para prepararse para el día de la fatalidad: Gartner le ha dado a la tecnología hasta 10 años para madurar.
Normalmente hablan mucho de Ética Digital, pero no tienen prisa por implementarla. La dirección se asigna a una categoría separada de esferas de IA: esto significa que sería necesario consolidar algunos principios, normas y estándares éticos para la recopilación de datos y la implementación de la IA en la vida, en general, para que sea como . Al final, eche un vistazo a Asimov.
2017 2019 vs
Es curioso, pero en 2017 todo fue , ni siquiera hubo un ciclo de exageración separado para la IA: las tecnologías de IA estaban en la locomotora de las tecnologías en desarrollo (tecnologías emergentes) junto con blockchain y la realidad adicional.
El aprendizaje automático y el aprendizaje profundo estuvieron de moda en el Olimpo en 2017, y en 2019 continuaron su camino hacia el declive, es decir. .
Por cierto, los drones pasaron de un pico a un declive a lo largo del año, y en 2019 volvieron a acercarse al pico. Y esto sucede, sí.
En 2019, el ciclo incluyó 8 nuevas tecnologías. Entre ellos se encuentran los servicios en la nube AI (Cloud Services), AI Marketplaces (Marketplaces), Quantum Computing con AI (Quantum Computing). En general, herramientas bien conocidas (en círculos reducidos) que están empezando a encaminar la IA.
Fuente: habr.com