Gartner-en taula goi mailako desfile bat bezalakoa da teknologia-industrian daudenentzat. Begiratuta, aldez aurretik jakin ahal izango duzu zeintzuk diren sasoi honetan gehien iragartzen diren hitzak eta datozen hitzaldi guztietan zer entzungo duzun.
Grafiko honetako hitz ederren atzean zer dagoen deszifratu dugu, zuk ere hizkuntzaz hitz egin dezazun.
Hasteko, hitz batzuk besterik ez, zer grafiko mota den hau. Urtero abuztuan, Gartner aholkularitza agentziak txosten bat kaleratzen du - Gartner Hype Curve. Errusieraz, hau "hype kurba" bat da, edo, besterik gabe, hype. Duela 30 urte, Public Enemy taldeko rap-ek kantatu zuten: "Ez sinistu hype". Sinetsi ala ez, galdera pertsonala da, baina merezi du gutxienez gako-hitz hauek jakiteak teknologiaren arloan lan egiten baduzu eta joera globalak ezagutu nahi badituzu.
Hau teknologia jakin batetik publikoaren itxaropenen grafikoa da. Gartnerrek dioenez, hobeki, teknologiak 5 etapa igarotzen ditu: teknologiaren abiarazpena, itxaropen puztuen gailurra, etsipenaren harana, ilustrazioaren malda, produktibitatearen goi-lautada. Baina gertatzen da, halaber, "desilusioaren haranean" itotzen dela - oso erraz gogoratu ditzakezu adibideak, hartu bitcoins berdinak: hasieran "etorkizuneko dirua" gisa gailurra joz, azkar lerratu ziren teknologiaren gabeziak. begi-bistakoa izan zen, lehenik eta behin transakzio kopuruaren murrizketak eta bitcoins sortzeko behar den elektrizitate kantitate izugarria (jada ingurumen arazoak dakartza). Eta, noski, ez dugu ahaztu behar Gartner-en grafikoa aurreikuspen bat besterik ez dela: hemen, adibidez, zehatz-mehatz irakur dezakezu. , non bete gabeko iragarpen deigarrienak ordenatzen diren.
Beraz, goazen Gartner grafiko berria. Teknologiak 5 talde tematiko handitan banatzen dira:
- AI eta Analitika aurreratuak
- Konputazio Postklasikoa eta Komunikazioa
- Sentsazioa eta Mugikortasuna
- Gizaki handitua
- Ekosistema digitalak
1. AI eta Analytics aurreratuak
Azken 10 urteotan ikaskuntza sakonaren ordurik onena ikusi dugu. Sare hauek benetan eraginkorrak dira beren zereginetarako. 2018an, Yann LeCunek, Geoffrey Hintonek eta Yoshua Bengiok Turing saria jaso zuten euren aurkikuntzengatik - saririk ospetsuena, informatikako Nobel Sariaren antzekoa. Beraz, grafikoan agertzen diren arlo honetako joera nagusiak:
1.1. Ikaskuntza transferitu
Ez duzu sare neuronal bat hutsetik entrenatzen, baizik eta dagoeneko trebatutako bat hartu eta beste helburu bat esleitu. Batzuetan, sarearen zati bat birziklatzea eskatzen du, baina ez sare osoa, hau da, askoz azkarragoa da. Adibidez, prest egindako ResNet50 neurona-sare bat hartuta, ImageNet1000 datu-multzoan trebatua, irudi batean hainbat objektu sailka ditzakeen algoritmo bat lortuko duzu maila oso sakonean (1000 klase neuronalaren 50 geruzek sortutako ezaugarrietan oinarrituta). sarea). Baina ez duzu sare osoa entrenatu behar, eta horrek hilabeteak beharko lituzke.
В Samsung “Sare neuronalak eta ikusmen informatikoa”, adibidez, finalean plakak garbi eta zikinen sailkapenarekin, 5 minututan plaka zikinak eta garbiak bereizteko gai den neurona-sare sakon bat zure eskura jartzen duen planteamendu bat frogatzen da, goian deskribatutako arkitekturaren arabera eraikia. Jatorrizko sareak ez zekien zer ziren plakak batere, hegaztiak txakurretatik bereizten bakarrik ikasi zuen (ikus ImageNet).
Iturria: Samsung "Sare neuronalak eta ordenagailuaren ikusmena"
Transfer Learning-erako zein ikuspegi funtzionatzen duten eta prest dauden oinarrizko arkitekturak zeintzuk diren jakin behar duzu. Oro har, horrek asko azkartzen du ikaskuntza automatikoaren aplikazio praktikoen sorrera.
1.2. Sortzaileen aurkako sareak (GAN)
Ikaskuntzaren helburua formulatzea oso zaila egiten zaigun kasuetarako da hau. Zeregin hori bizitza errealetik zenbat eta hurbilago egon, orduan eta ulergarriagoa zaigu (“eraman gau-mahaia”), baina orduan eta zailagoa da zeregin tekniko gisa formulatzea. GAN arazo honetatik salbatzeko saiakera bat besterik ez da.
Bi sare ari dira lanean hemen: bata sorgailu bat da (Generative), bestea diskriminatzailea da (Adversarial). Sare batek lan erabilgarria egiten ikasten du (irudiak sailkatu, soinuak ezagutzen, marrazki bizidunak marrazten). Eta beste sare batek sare hori irakasten ikasten du: adibide errealak ditu, eta sarearen zati generatiboaren produktuak mundu errealeko objektuekin (entrenamendu-multzoa) ezaugarri sakon benetan garrantzitsuetan oinarrituta konparatzeko formula konplexua aurkitzen ikasten du. : begi kopurua, Miyazakiren estiloarekiko hurbiltasuna, ingelesezko ahoskera zuzena.
Animeko pertsonaiak sortzeko sare baten emaitzaren adibidea.
Baina, noski, zaila da bertan arkitektura eraikitzea. Ez da nahikoa neuronak botatzea, prestatu egin behar dira. Eta astez ikasi behar duzu. Samsung Adimen Artifizialaren Zentroko nire lankideak GAN gaia lantzen ari dira; hau da haien ikerketa-galdera nagusietako bat. Adibidez, honela : sorkuntza-sareak erabiltzea jarrera aldakorreko pertsonen argazki errealistak sintetizatzeko; adibidez, proba-gela birtual bat sortzeko edo aurpegi bat sintetizatzeko, eta horrek gorde edo transmititu behar den informazio kopurua murriztu dezake kalitate handiko bideoa bermatzeko. komunikazioa, difusioa edo datu pertsonalen babesa.
1.3. AI esplikagarria
Zeregin arraro batzuetarako, arkitektura sakonen aurrerapenek bat-batean sare neuronal sakonen gaitasunak giza gaitasunetara hurbildu dituzte. Orain borroka dago zereginen sorta handitzeko. Adibidez, robot xurgagailu batek erraz bereiz lezake katu bat eta txakurra aurrez aurre bilera batean. Baina bizitzako egoera gehienetan, ezin izango du aurkitu liho edo altzari artean lo egiten duen katurik (hala ere, gu bezala, kasu gehienetan...).
Zein da sare neuronal sakonen arrakastaren arrazoia? Arazoaren irudikapena garatzen dute ez “begi hutsez ikus daitekeen” informazioan oinarrituta (argazki-pixelak, soinu-bolumenaren aldaketak...), baizik eta informazio hori sare neuronal baten ehunka geruzek aurreprozesatu ondoren lortutako ezaugarrietan oinarrituta. Zoritxarrez, baliteke erlazio hauek zentzurik gabekoak, koherenteak izatea edo jatorrizko datu multzoan akatsen arrastoak izatea. Adibidez, ordenagailu-joko txiki bat dago kontratazioan AI-aren erabilera pentsamendurik gabeak ekar dezakeenari buruz .
Irudiak etiketatze-sistemak emakume gisa etiketatu zuen sukaldaritza egiten duen pertsona, nahiz eta irudiko pertsona benetan gizona izan (). hura Virginia Institutuan.
Askotan geuk formulatu ezin ditugun harreman konplexu eta sakonak aztertzeko, Explainable AI metodoak behar dira. Sare neuronal sakonen ezaugarriak antolatzen dituzte, entrenamenduaren ondoren, sareak ikasitako barne irudikapena aztertu ahal izateko, bere erabakian fidatu beharrean.
1.4. Edge Analytics / AI
Edge hitza duen guztiak, literalki, honako hau esan nahi du: algoritmoen zati bat hodeitik/zerbitzaritik amaierako gailu/gateway mailara transferitzea. Algoritmo horrek azkarrago funtzionatuko du eta ez du zerbitzari zentral baterako konexiorik beharko bere funtzionamendurako. "Bezero mehe" baten abstrakzioa ezagutzen baduzu, hemen bezero hau pixka bat lodiagoa egiten ari gara.
Hau garrantzitsua izan daiteke Gauzen Interneterako. Esaterako, makina bat gehiegi berotzen bada eta hoztu behar badu, zentzuzkoa da hori berehala seinalatzea, planta mailan, datuak hodeira joan eta handik txandako arduradunari itxaron gabe. Edo beste adibide bat: auto gidatzen duten autoek euren kabuz jakin dezakete trafikoaren egoera, zerbitzari zentral batekin harremanetan jarri gabe.
Edo hori garrantzitsua den segurtasunaren ikuspuntutik beste adibide bat: telefonoan testuak idazten dituzunean, zuretzako ohikoak diren hitzak gogoratzen ditu, gero telefonoaren teklatuak eroso eskatu ahal izateko. testua sartzeko. Teklatuan idazten duzun guztia datu-zentro batera nonbait bidaltzea zure pribatutasuna urratzea eta, besterik gabe, segurua izango litzateke. Beraz, teklatuaren prestakuntza zure gailuaren barruan bakarrik gertatzen da.
1.5. AI Plataforma Zerbitzu gisa (AI PaaS)
PaaS - Platform-as-a-Service negozio-eredu bat da, eta plataforma integratu baterako sarbidea dugu, hodeian oinarritutako datuen biltegiratze eta prest egindako prozedurak barne. Horrela, azpiegitura-zereginetatik askatu eta guztiz kontzentratu gaitezke erabilgarria zerbait ekoizten. AI zereginetarako PaaS plataformen adibidea: IBM Cloud, Microsoft Azure, Amazon Machine Learning, Google AI Platform.
1.6. Ikaskuntza automatiko egokitzailea (ML moldagarria)
Zer gertatzen da adimen artifiziala egokitzen uzten badugu... Galdetzen duzu, hau da, nola?... Ez al da jada zereginera egokitzen? Arazoa hau da: arreta handiz diseinatzen dugu horrelako arazo bakoitza konpontzeko adimen artifizialaren algoritmo bat eraiki aurretik. Erantzungo dizute - kate hau sinplifikatu daitekeela ematen du.
Ohiko ikaskuntza automatikoa begizta irekiaren printzipioan funtzionatzen du: datuak prestatzen dituzu, neurona-sare bat (edo edozer gauza) sortu, entrenatu, gero hainbat adierazle begiratu, eta dena gustatzen bazaizu, sare neuronalak bidal ditzakezu smartphoneetara. erabiltzaileen arazoak konpontzeko. Baina datu asko dauden eta bere izaera pixkanaka aldatzen doan aplikazioetan, beste metodo batzuk behar dira. Horrelako sistemak, beren buruak moldatzen eta irakasten dituztenak, autoikaskuntzako begizta itxietan antolatzen dira (begizta itxia), eta ondo funtzionatu behar dute.
Aplikazioak - korronteen analitika (Stream Analytics) izan daiteke, eta horren arabera enpresaburu askok erabakiak hartzen dituzte, edo ekoizpen egokitzapenaren kudeaketa. Egungo aplikazioen eskalan eta gizakientzako arriskuak hobeto ulertuta, arazo honen konponbidea osatzen duten teknikak AI Egokigarria izenpean biltzen dira.
Irudi honi erreparatuz gero, zaila da futurologoei ogia elikatzen ez zaien sentimendua kentzea: utz iezaiezu robot bati arnasten irakasten...
Konputazio Postklasikoa eta Komunikazioa
2.1. Bosgarren belaunaldiko komunikazio mugikorrak (5G)
Hain da interesgarria den gaia, non berehala gurera bideratzen zaitugu . Beno, hona hemen laburpen labur bat. 5G-k, datuen transmisioaren maiztasuna areagotuz, Interneten abiadura errealistaki azkar bihurtuko du. Uhin motzak oztopoetatik pasatzea zailagoa da, beraz, sareen diseinua guztiz ezberdina izango da: 500 aldiz oinarrizko estazio gehiago behar dira.
Abiadurarekin batera, fenomeno berriak lortuko ditugu: denbora errealeko jolasak errealitate areagotuarekin, lan konplexuak egitea (kirurgia, esaterako) telepresentziaren bidez, makinen arteko komunikazioaren bidez errepideetako istripuak eta egoera zailak prebenitzea. Ohar prosaikoago batean: Internet mugikorrak azkenean jaisten utziko du ekitaldi masiboetan, esaterako, estadio batean partida batean.
Irudiaren iturria - Reuters, Niantic
2.2. Hurrengo belaunaldiko memoria
Hemen RAM bosgarren belaunaldiaz ari gara - DDR5. Samsung-ek DDR2019 oinarritutako produktuak 5 amaierarako eskuragarri egongo direla iragarri zuen. Memoria berria bi aldiz azkarragoa eta bi aldiz zabalagoa izatea espero da forma-faktore bera mantenduz, hau da, gure ordenagailurako 32 GB arteko edukiera duten memoria-stickak lortu ahal izango ditugu. Etorkizunean, hau bereziki garrantzitsua izango da telefono adimendunetarako (memoria berria potentzia baxuko bertsioan egongo da) eta ordenagailu eramangarrietarako (non DIMM zirrikituen kopurua mugatua den). Eta ikaskuntza automatikoak ere RAM kopuru handiak behar ditu.
2.3. Lurraren orbita baxuko satelite-sistemak
Satelite astun, garesti eta indartsuak txiki eta merkeen multzo batekin ordezkatzeko ideia ez da berria eta 90eko hamarkadan agertu zen. Zeri buruz Orain alferrak bakarrik ez dute entzun. Hemengo enpresarik ospetsuena Iridium da, 90eko hamarkadaren amaieran porrot egin zuena, baina AEBetako Defentsa Sailaren kontura salbatu zen (ez nahastu behar iRidium, Errusiako etxe adimendun sistemarekin). Elon Musken proiektua (Starlink) bakarretik urrun dago - Richard Branson (OneWeb - 1440 satelite proposatu), Boeing (3000 satelite), Samsung (4600 satelite) eta beste batzuk satelite lasterketan parte hartzen ari dira.
Nola dauden gauzak arlo honetan, nola dagoen ekonomia han - irakurri . Eta sistema hauen lehen probak lehenengo erabiltzaileen zain gaude, hurrengo urtean egin beharko liratekeenak.
2.4. Nanoeskala 3D inprimatzea
3D inprimatzeak, pertsona guztien bizitzan sartu ez bada ere (etxeko plastiko-fabrika indibidual batek agintzen duen moduan), hala ere aspaldi utzi die teknologia-hobia geekentzat. Izan ere, eskola-ume bakoitzak gutxienez 3D zizelkatu boligrafoen existentziaz badakitela, eta askok amets egiten dute lasterkariekin eta estrusore batekin kaxa bat erostearekin... "hala besterik ez" (edo dagoeneko erosi dute).
Estereolitografia (laser 3D inprimagailuak) fotoi indibidualekin inprimatzea ahalbidetzen du: solidotzeko bi fotoi baino ez behar dituzten polimero berriak aztertzen ari dira. Horri esker, laborategikoak ez diren baldintzetan, iragazki, euskarria, malgukiak, kapilarrak, lenteak eta... zure aukerak iruzkinetan sortu ahal izango dira! Eta hemen ez dago fotopolimerizaziotik urrun - teknologia honek soilik prozesadoreak eta zirkuitu informatikoak "inprimatzeko" aukera ematen digu. Gainera, hau ez da egiten den lehen urtea , baina garapen erradikalik gabe.
3. Sentsazioa eta Mugikortasuna
3.1. Gidatze autonomoa 4. eta 5. maila
Terminologian ez nahasteko, komeni da ulertzea zer autonomia maila bereizten diren (xehetasunetik hartua). , interesa duten guztiak aipatzen ditugu):
1. maila: Gurutze-kontrola: gidariari laguntzen dio egoera oso mugatuetan (adibidez, autoari abiadura jakin batean eustea, gidariak oina pedaletik kendu ondoren)
2. maila: gidatzeko eta balaztatzeko laguntza mugatua. Gidariak prest egon behar du ia berehala kontrola hartzeko. Eskuak bolantean ditu, begiak errepidera zuzenduta. Teslak eta General Motorsek dagoeneko baduten zerbait da.
3. maila: Gidariak ez du errepidea etengabe begiratu beharrik. Baina adi egon behar du eta kontrola hartzeko prest egon behar du. Hau komertzialki eskuragarri dauden autoek oraindik ez duten zerbait da. Gaur egun dauden guztiak 1-2 mailan daude.
4. maila: Egiazko pilotu automatikoa, baina murrizketekin: kontu handiz mapatutako eta orokorrean sistemak ezagutzen duen eremu ezagun batean bakarrik bidaiak egiten ditu, eta baldintza jakin batzuetan: adibidez, elurrik ezean. Waymok eta General Motorsek halako prototipoak dituzte, eta hainbat hiritan abiarazi eta ingurune errealetan probatzeko asmoa dute. Yandex-ek tripulaziorik gabeko taxietarako proba-eremuak ditu Skolkovon eta Innopolisen: bidaia bidaiariaren eserlekuan eserita dagoen ingeniari baten gainbegiratuta egiten da; urte amaierarako, konpainiak bere flota tripulatu gabeko 100 ibilgailutara zabaltzeko asmoa du.
5. maila: Gidatze automatiko osoa, zuzeneko gidari baten ordezkapen osoa. Horrelako sistemak ez dira existitzen, eta datozen urteetan nekez agertuko dira.
Zenbateraino da errealista hori guztia etorkizun hurbilean ikustea? Hemen irakurlea artikulura birbideratu nahi nuke . Neurri batean, 5G konektibitate faltagatik gertatzen da: eskuragarri dauden 4G abiadurak ez dira nahikoak. Neurri batean, auto autonomoen kostu oso altuagatik: oraindik ez dira errentagarriak, negozio eredua ez dago argi. Hitz batean, "dena da konplikatua" hemen, eta ez da kasualitatea Gartnerrek idaztea 4. eta 5. mailak masiboki ezartzeko aurreikuspena ez dela 10 urte baino lehenagokoa.
3.2. 3D detektatzeko kamerak
Duela zortzi urte, Microsoft-en Kinect joko-kontrolagailuak olatuak sortu zituen 3D ikusmenari irtenbide eskuragarri eta nahiko merke bat eskainiz. Orduz geroztik, Kinect-ekin heziketa fisikoa eta dantza-jokoek beren gorakada eta gainbehera laburra izan dute, baina 3D kamerak robot industrialetan, tripulaziorik gabeko ibilgailuetan eta telefono mugikorretan erabiltzen hasi ziren aurpegiko identifikaziorako. Teknologia merkeagoa, trinkoagoa eta eskuragarriagoa bihurtu da.
Samsung S10 telefonoak Hegaldi-denbora-kamera bat du, objektu baten distantzia neurtzen duena enfokatzea errazteko.
Gai hau interesatzen bazaizu, sakonera-kameren berrikuspen zehatz eta zehatz batera birbideratuko zaitugu: , .
3.3. Karga txikiak bidaltzeko dronak (Zama Arinak Bidaltzeko Drones)
Aurten, Amazonek olatuak sortu zituen ikuskizunean drone hegalari berri bat erakutsi zuenean, 2 kg-ko karga txikiak eraman ditzakeena. Auto-ilarak dituen hiri baterako, irtenbide aproposa dirudi. Ikus dezagun drone hauek etorkizun hurbilean nola funtzionatzen duten. Beharbada merezi du zuhurtziaz eszeptiko izatea hemen: arazo asko daude, drone bat erraz lapurtzeko aukerarekin hasi eta UAVen legezko murrizketekin amaituz. Amazon Prime Air-ek sei urte daramatza baina oraindik proba fasean dago.
Amazonen drone berria, udaberri honetan erakutsia. Star Wars zerbait dago berari buruz.
Amazonez gain, beste eragile batzuk ere badaude merkatu honetan (xehetasun bat dago ), baina amaitutako produktu bakar bat ere ez: dena proba eta marketin kanpainen fasean dago. Bereizita, oso espezializatutako mediku oso interesgarria aipatzea merezi du Afrikan: emandako odolaren entrega Ghanan (14 entrega, Zipline konpainia) eta Ruandan (Matternet konpainia).
3.4. Ibilgailu Autonomo Hegan
Zaila da hemen zerbait zehatza esatea. Gartnerrek dioenez, hori 10 urte barru baino lehenago agertuko da. Oro har, hemen auto gidatzen diren autoen arazo berdinak daude, soilik dimentsio berri bat hartzen dute - bertikala. Porsche, Boeing eta Uber-ek taxi hegalari bat eraikitzeko asmoa dutela iragarri dute.
3.5. Errealitate areagotuko hodeia (AR hodeia)
Mundu errealaren kopia digital iraunkorra, erabiltzaile guztientzat komuna den errealitate-geruza berri bat sortzeko aukera ematen duena. Termino teknikoagoetan, garatzaileek beren AR aplikazioak integra ditzaten hodei plataforma ireki bat egiteaz ari gara. Dirua irabazteko eredua argia da; Steam-en analogo moduko bat da. Ideia hain sustraitu da, non orain batzuek uste dute hodeirik gabeko ARak ez duela ezertarako balio.
Etorkizunean nolakoa izan daitekeen bideo labur batean erakusten da. Black Mirror-en beste atal bat dirudi:
Hemen ere irakur dezakezu
4. Gizaki areagotua
4.1. Emozio AI
Nola neurtu, simulatu eta erantzun giza emozioei? Hemengo bezero batzuk Amazon Alexa bezalako ahots laguntzaileak egiten dituzten enpresak dira. Benetan ohitu daitezke etxeetara aldartea ezagutzen ikasten badute: erabiltzailearen atsekabearen arrazoia ulertu eta egoera zuzentzen saiatu. Oro har, askoz informazio gehiago dago testuinguruan mezuan bertan baino. Eta testuingurua aurpegiko adierazpena, intonazioa eta hitzik gabeko portaera da.
Beste aplikazio praktiko batzuk: lan-elkarrizketa batean emozioen analisia (bideo-elkarrizketetan oinarrituta), iragarkiekiko edo beste bideo-edukien aurrean izandako erreakzioak ebaluatzea (irribarreak, barreak), ikaskuntzan laguntzea (adibidez, jendaurrean hitz egiteko artearen praktika independentea egiteko).
Zaila da gai honi buruz 6 minutuko film labur baten egilea baino hobeto hitz egitea . Bideo bitxi eta dotoreak erakusten du nola neur ditzakezun gure emozioak marketin-helburuetarako, eta zure aurpegiaren uneko erreakzioetatik abiatuta, jakin ezazu pizza, txakurrak, Kanye West gustatzen zaizkizun ala ez, eta baita zure diru-sarrera-maila eta gutxi gorabeherako IQ-a zein den. Goiko esteka erabiliz filmaren webgunea bisitatuz gero, bideo interaktibo batean parte hartzen duzu ordenagailu eramangarriaren kamera integratua erabiliz. Dagoeneko hainbat zinemalditan ikusi da filma.
Bada ikerketa interesgarri bat ere: nola aitortu sarkasmoa testuan. #sarcasmo traolarekin txioak hartu eta 25 txio sarkasmoz eta 000 txio arruntez eguzkipean dagoen guztiari buruzko entrenamendu multzo bat egin genuen. TensorFlow liburutegia erabili dugu, sistema entrenatu dugu eta hona hemen emaitza:
Horregatik, orain, zure lankide edo lagunari buruz ziur ez bazaude - serio edo sarkastikoki esan dizu zerbait, dagoeneko erabil dezakezu !
4.2. Adimen Handitua
Lan intelektualaren automatizazioa ikaskuntza automatikoko metodoak erabiliz. Ezer berria irudituko al litzateke? Baina hitza bera garrantzitsua da hemen, batez ere Adimen Artifizialarekin laburduran bat datorrelako. Honek IA "sendoa" eta "ahul"aren inguruko eztabaidara garamatza.
AI sendoa zientzia-fikziozko filmetako adimen artifizial bera da, giza adimenaren guztiz baliokidea dena eta norbanako gisa jabetzen dena. Hau oraindik ez da existitzen eta ez dago argi egongo den ala ez.
AI ahula ez da pertsona independente bat, giza laguntzaile bat baizik. Ez du esaten gizakiaren antzeko pentsamendua duenik, baizik eta informazio-arazoak konpontzen daki, adibidez, irudi batean agertzen dena zehazten edo testua itzultzen.
Zentzu honetan, Adimen Handitua "AI ahula" da bere forma garbienean, eta badirudi formulazioa arrakastatsua dela, ez baitu nahasmena eta hemen denek amesten (edo beldurtzen duten) "AI indartsu" bera ikusteko tentazioa sartzen. “matxinada-autoei” buruzko eztabaida ugari gogoratzen baditugu). Augmented Intelligence esamoldea erabiliz, berehala beste pelikula baten heroi bihurtzen gara: zientzia fikziotik (Asimov-en “I, Robot” bezala) cyberpunk-ean aurkitzen gara (“genero honetan handitzeak” giza gaitasunak zabaltzen dituzten mota guztietako inplanteak dira).
Bezala Erik Brynjolfsson eta Andrew McAffee: "Datozen 10 urteetan, hau da gertatuko dena. AIak ez ditu kudeatzaileak ordezkatuko, baina AI erabiltzen duten kudeatzaileek oraindik egin ez dutenak ordezkatuko dituzte”.
Adibideak:
- Medikuntza: Stanford Unibertsitatea garatua , bularreko X izpien patologiak antzemateko zereginari, batez beste, mediku gehienek bezain arrakastatsuan egiten diote aurre.
- Hezkuntza: ikasle eta irakasleei laguntza, materialei ikasleen erantzunen azterketa, ikaskuntza-ibilbide indibiduala eraikitzea.
- Negozioen analisia: datuen aurreprozesatzea, estatistiken arabera, ikertzaile baten denboraren % 80 hartzen du, eta esperimentuaren beraren % 20 baino ez.
4.3. Biotxipak
Hau da cyberpunk film eta liburu guztien gai gogokoena. Oro har, maskotak mikrotxipa jartzea ez da praktika berria. Baina orain txip hauek jendeari ezartzen hasi dira.
Kasu honetan, hype-a seguruenik Three Square Market konpainia estatubatuarreko kasu sentsazioarekin lotzen da. Bertan, enpresariak txipak azalaren azpian ezartzea eskaintzen hasi zen kuota baten truke. Txipak ateak irekitzeko, ordenagailuetan saioa hasteko, mokadutxoak erosteko aukera ematen dizu, hau da, langileen txartel unibertsala. Gainera, halako txip batek identifikazio-txartel gisa balio du, ez du GPS modulurik, beraz, ezinezkoa da hura erabiltzen duen inoren jarraipena egitea. Eta pertsona batek txipa besotik kendu nahi badu, 5 minutu behar ditu medikuaren laguntzarekin.
Txipak normalean erpuruaren eta hatz erakuslearen artean ezartzen dira.
Irakurri gehiago txiparen munduan dagoen egoerari buruz.
4.4. Lan-espazio murgilgarria
"Mergilantea" ihesbiderik ez duen beste hitz berri bat da. Nonahi dago. Murgiltze antzerkia, erakusketa, zinema. Zer esan nahi duzu? Murgiltzea murgiltze efektu bat sortzea da, egilearen eta ikuslearen, mundu birtualaren eta errealaren arteko muga galtzen denean. Lantokiari dagokionez, ustez, horrek esan nahi du interpretearen eta abiarazlearen arteko muga lausotzea eta langileak jarrera aktiboago bat hartzera bultzatzea, inguruko ingurunea birformateatzeaz.
Orain Agile, malgutasuna eta lankidetza estua nonahi ditugunez, lantokiak ahalik eta errazen konfiguratu behar dira eta talde lana bultzatu behar dute. Ekonomiak bere baldintzak agintzen ditu: behin-behineko langile gehiago daude, bulegoak alokatzeko kostua gora egiten ari da, eta lan merkatu lehiakor batean, informatika-enpresek langileen gogobetetasuna areagotzen saiatzen ari dira lanarekiko aisialdirako guneak eta bestelako abantailak sortuz. Eta hori guztia lantokien diseinuan islatzen da.
Of Otoitza
4.5. Pertsonifikazioa
Pertsona orok daki zer den pertsonalizazioa publizitatean. Hau da gaur lankide batekin eztabaidatzen ari zarenean, gelako airea zertxobait lehor dagoela, eta bulegorako hezegailu bat erosi beharko zenuke eta hurrengo egunean zure sare sozialean iragarki bat ikusten duzu - "erosi hezegailua" (a gertatu zitzaidan benetako gertakaria).
Pertsonalizazioa, Gartnerrek definitu bezala, erabiltzaileek beren datu pertsonalak publizitate-helburuetarako erabiltzearen inguruan gero eta kezka handiagoari erantzuten dio. Helburua, gure buruaren testuinguruari dagokion publizitatea erakusten zaigun ikuspegi bat garatzea da, eta ez guri pertsonalki. Adibidez, gure kokapena, gailu mota, eguneko ordua, eguraldi-baldintzak - gure datu pertsonalak urratzen ez dituen zerbait da, eta ez dugu "zaintzatuta" egotearen sentsazio desatsegina sentitzen.
Irakurri bi kontzeptu hauen arteko ezberdintasunari buruz Andrew Frankek Gartner-en webgunean bloga egiten du. Hain dago ezberdintasun sotila eta antzeko hitzak, non zuk, aldea ezagutu gabe, zure solaskidearekin denbora luzez eztabaidatzeko arriskuan jartzen zara, orokorrean biak arrazoi dutela susmatu gabe (eta hau ere benetako gertakaria da. egilea).
4.6. Bioteknologia - Ehun landua edo artifiziala
Hau da, lehenik eta behin, haragi artifiziala hazteko ideia. Aldi berean, mundu osoko hainbat talde lanean ari dira "Meat 2.0" laborategia garatzen; espero da ohikoa baino merkeagoa izango dela, eta janari azkarrak eta gero supermerkatuak horretara aldatuko dira. Teknologia honetako inbertitzaileen artean Bill Gates, Sergey Brin, Richard Branson eta beste batzuk daude.
Iturria
Guztiek haragi artifizialarekin hain interesatzen duten arrazoiak:
- Berotze globala: ustiategietako metano isuriak. Hau klimari eragiten dioten gasen bolumen globalaren %18 da.
- Biztanleriaren hazkundea. Haragiaren eskaria gero eta handiagoa da, eta ezin izango da denak haragi naturalarekin elikatu - garestia da.
- Leku falta. Amazoniako basoen %70 larreetarako moztuta dago jada.
- Gogoeta etikoak. Badira hori garrantzitsua denentzat. Animalien eskubideen aldeko PETA erakundeak dagoeneko milioi bat dolarreko saria eskaini dio merkatura oilasko haragi artifiziala ekartzen duen zientzialariari.
Benetako haragia sojarekin ordezkatzea konponbide partziala da, jendeak zaporearen eta ehunduraren aldea antzeman dezakeelako, eta nekez utziko du txuleta sojaren alde. Beraz, ekologikoki hazitako haragia behar duzu. Orain, zoritxarrez, haragi artifiziala garestiegia da: 12 $tik aurrera kilogramoko. Hori haragia hazteko prozesu tekniko konplexuaren ondorioz gertatzen da. Irakurri horri guztiari buruz .
Ehunen hazkuntzako beste kasu batzuei buruz hitz egiten badugu - dagoeneko medikuntzan - orduan organo artifizialen gaia interesgarria da: adibidez, bihotz-muskulurako "adabaki" bat, 3D inprimagailu berezi bat. Ezagunak Artifizialki hazitako sagu-bihotza bezala, baina, oro har, dena oraindik entsegu klinikoen esparruan dago. Beraz, nekez ikusiko dugu Frankenstein datozen urteetan.
Hemen Gartner oso zuhurra da bere kalkuluetan, antza denez, 2015ean egindako iragarpen hutsa kontuan izanik, 2019an, herrialde garatuetako biztanleriaren % 10ek 3D inprimatutako gailu mediko bat izango lukeela. Beraz, produktibitate-lautada batera iristeko denbora gutxienez 10 urtekoa dela esan nahi du.
5. Ekosistema Digitalak
5.1. Web deszentralizatua
Kontzeptu hau sarearen asmatzailearen izenarekin, Turing sariaren irabazle Sir Tim Burners-Lee, oso lotuta dago. Berarentzat beti izan ziren garrantzitsuak informatikan etika-gaiak eta Interneten esentzia kolektiboa garrantzitsua zen: hipertestuaren oinarriak ezarriz, sareak sare baten moduan funtzionatu behar zuela sinetsita zegoen, eta ez hierarkia baten moduan. Hori gertatu zen sarearen garapenaren hasierako fasean. Hala ere, Internet hazi ahala, bere egitura zentralizatu egin zen hainbat arrazoirengatik. Hornitzaile gutxi batzuen laguntzarekin herrialde oso baterako sarerako sarbidea erraz blokeatu zitekeela ikusi zen. Eta erabiltzaileen datuak botere eta diru iturri bihurtu dira Interneteko enpresentzat.
"Internet dagoeneko deszentralizatuta dago", dio Burners-Leek. “Arazoa da bilatzaile bat, sare sozial handi bat, mikroblogging plataforma bat nagusi direla. Ez dugu arazo teknologikorik, baina bai sozialak».
Bere World Wide Web-aren 30. urteurrena dela eta, sarearen sortzaileak Interneten hiru arazo nagusi azaldu zituen:
- Kalte zuzendua, hala nola estatuak babestutako hacking, delitua eta sareko jazarpena
- Sistemaren diseinuak berak, erabiltzailearen kalterako, mekanismoak egiteko oinarria sortzen du: clickbait-erako pizgarri ekonomikoak eta informazio faltsuaren hedapen birikoa.
- Sistemaren diseinuaren ustekabeko ondorioak gatazkak eta sareko eztabaidaren kalitatea murrizten dutenak
Eta Tim Berners-Leek dagoeneko erantzuna du zein printzipiotan oinarritu litekeen “Pertsona osasuntsu baten Interneta”, 2. zenbakiko arazorik gabe: “Erabiltzaile askorentzat, publizitate-sarrerak Internetekin elkarreragiteko eredu bakarra izaten jarraitzen du. Jendeak bere datuekin zer gertatzen den beldur bada ere, prest dago marketin-makinarekin, edukia doan jasotzeko aukera izateko. Imajinatu mundu bat non ondasunak eta zerbitzuak ordaintzea bi aldeentzat erraza eta atsegina den». Hori nola antola daitekeen aukeren artean: musikariek bitartekaririk gabe sal ditzakete euren grabazioak iTunes forman, eta albiste guneek mikroordainketen sistema erabil dezakete artikulu bat irakurtzeko, publizitatetik dirua irabazi beharrean.
Internet berri honen prototipo esperimental gisa, Tim Berners-Lee-k SOLID proiektua jarri zuen abian, eta horren funtsa da zure datuak "pod" batean gordetzea - informazio biltegi batean, eta datu horiek hirugarrenen aplikazioei eman diezazkioketela. Baina printzipioz, zuek zarete zure datuen jabe. Hori guztia oso lotuta dago peer-to-peer sareen kontzeptuarekin, hau da, zure ordenagailuak zerbitzuak eskatzeaz gain, hauek ere eskaintzen ditu, zerbitzari batean kanal bakar gisa ez fidatzeko.
5.2. Erakunde autonomo deszentralizatuak
Programa informatiko moduan idatzitako arauek zuzentzen duten erakundea da. Bere finantza jarduerak blockchain-en oinarritzen dira. Horrelako erakundeak sortzearen helburua estatua bitartekari-eginkizunetik kentzea eta kontraparteentzako konfiantzazko ingurune komun bat sortzea da, zeina ez den inoren jabetza indibidualki, denon jabetzakoa baizik. Hau da, teorian, horrek, ideia sustraituz gero, notarioak eta ohiko beste egiaztapen-erakundeak ezabatu beharko lituzke.
Erakunde horren adibiderik ospetsuena The DAO venture-a izan zen, 2016an 150 milioi dolar bildu zituena, eta horietatik 50 dolar berehala lapurtu zituzten arauen legezko zulo batetik. Berehala dilema zail bat sortu zen: edo atzera egin eta dirua itzuli, edo onartu dirua ateratzea legezkoa zela, ez baitzuen plataformaren arauak inola ere urratzen. Ondorioz, inbertitzaileei dirua itzultzeko, sortzaileek DAO suntsitu behar izan zuten, bloke-katea berridatziz eta oinarrizko printzipioa urratuz: aldaezintasuna.
Ethereum (ezkerrean) eta The DAO (eskuinean) buruzko komikia.
Istorio honek DAOren ideia beraren ospea hondatu du. Proiektu hori Ethereum kriptomoneta oinarri hartuta egin zen, datorren urtean Ether 2.0 bertsioa espero da - agian egileek (Vitalik Buterin famatua barne) akatsak kontuan hartuko dituzte eta zerbait berria erakutsiko dute. Horregatik ziurrenik Gartnerrek DAO jarri zuen goran.
5.3.Datu Sintetikoak
Neurona-sareak entrenatzeko, datu kopuru handiak behar dira. Datuak eskuz etiketatzea gizaki batek bakarrik egin dezakeen zeregin izugarria da. Hori dela eta, posible da datu multzo artifizialak sortzea. Adibidez, guneko giza aurpegien bilduma berdinak . GAN erabiliz sortzen dira - lehen aipatu ditugun algoritmoak.
Aurpegi hauek ez dira pertsonenak.
Datu horien abantaila handia da erabiltzeko legezko zailtasunik ez dagoela: ez dago datu pertsonalak tratatzeko baimenik emateko inor.
5.4. Operazio digitala
"Ops" atzizkia izugarri modan jarri da DevOps gure hizkeran errotu zenetik. Orain DigitalOps zer den - DevOps, DesignOps, MarketingOps-en orokortzea besterik ez da... Aspertuta al zaude oraindik? Laburbilduz, DevOps ikuspegiaren transferentzia bat da software arlotik negozioaren beste alderdi guztietara: marketina, diseinua, etab.
DevOps-en ideia Garapen beraren eta Operazioen (negozio-prozesuen) arteko oztopoak kentzea zen, talde komunen sorreraren bidez, non programatzaileak, probatzaileak, segurtasun espezialistak eta administratzaileak dauden; zenbait praktika ezartzea: etengabeko integrazioa, azpiegitura kode gisa, feedback-kateen murrizketa eta indartzea. Helburua produktuaren merkaturatzeko denbora bizkortzea zen. Hau Agileren antzekoa zela uste bazenuen, arrazoi zenuen. Orain mentalki transferitu ikuspegi hau software garapenaren arlotik garapenera orokorrean - eta ulertzen duzu zer den DigitalOps.
5.5. Ezagutza Grafikoak
Ezagutza arlo bat modelatzeko software modu bat, ikaskuntza automatikoko algoritmoak erabiliz barne. Dauden datu-baseen gainean ezagutza grafiko bat eraikitzen da informazio guztia elkarrekin lotzeko: bai egituratua (gertaera edo pertsonen zerrenda) bai egituratu gabea (artikulu baten testua).
Adibiderik errazena Google bilaketa-emaitzetan ikus dezakezun txartela da. Pertsona edo erakunde baten bila bazabiltza, eskuinaldean txartel bat ikusiko duzu:
Kontuan izan "Hurrengo gertaerak" ez dela Google Maps-en informazioaren kopia bat, Yandex.Afisha-rekin egutegiaren integrazioa baizik: erraz ikus dezakezu hori gertaeretan klik egiten baduzu. Hau da, hainbat datu-iturri elkarrekin konbinatzea da.
Zerrenda bat eskatzen baduzu - adibidez, "zuzendari ospetsuak" - karrusel bat erakutsiko zaizu:
Hobaria amaiera arte irakurtzen dutenentzat
Eta orain puntu bakoitzaren esanahia geuk argitu dugunean, irudi bera ikus dezakegu, baina errusieraz:
Partekatu askatasunez sare sozialetan!
Tatyana Volkova - Samsung Academy-ko Gauzen Interneterako prestakuntza-programaren egilea, Samsung Ikerketa Zentroko enpresa-erantzukizun sozialeko programetan espezialista.
Iturria: www.habr.com