Nous avons trié les technologies d'IA de 2019 et les avons comparées sans vergogne avec les prévisions de 2017.
Tout d’abord, qu’est-ce que le Gartner Hype Cycle ? Il s'agit d'une sorte de cycle de maturité technologique, ou plutôt du passage du stade de battage médiatique à son utilisation productive. Il y aura maintenant un graphique avec traduction pour le rendre plus clair . Et ci-dessous les explications.
Première étape. colère. апуск. La technologie apparaît, elle est discutée d'abord par des nerds éclairés, puis par le public fanatique ; L’enthousiasme grandit progressivement.
Deuxième étape. marchander. Le pic des attentes gonflées. À un moment donné, tout le monde parle déjà de la technologie, essaie de la mettre en œuvre, et les plus avisés la vendent à des prix exorbitants.
Troisième étape. dépression Déclin d'intérêt. La technologie est activement mise en œuvre et échoue souvent en raison de lacunes et de limites. « Ce ne sont que des conneries ! » - vient ici et là. L’enthousiasme chute fortement (le prix, souvent aussi).
Quatrième étape. négation Travailler sur les insectes. La technologie s'améliore, les problèmes sont résolus. Peu à peu, les entreprises essaient soigneusement de mettre en œuvre la technologie et, hourra, tout se passe bien.
Cinquième étape. Adoption Travail productif. La technologie gagne une place bien méritée sur le marché et fonctionne, se développe et est appréciée en toute tranquillité.
Quelle est la tendance ?
Retour au cycle de battage médiatique de 2019. Gartner en septembre, un rapport sur quelles technologies d'intelligence artificielle en sont à quel stade et quand elles commenceront à fonctionner de manière productive. Graphique ci-dessous, commentaires sous le graphique.
Les technologies « Reconnaissance vocale » et « Accélération des processus à l'aide du GPU » sont largement en avance et sont déjà au stade du « Travail productif ». Cela signifie qu'ils doivent être appliqués rapidement, car ils offrent déjà un avantage concurrentiel à leurs propriétaires.
L’apprentissage automatique automatique (AutoML) et les chatbots sont actuellement au sommet de leur popularité. C'est-à-dire que tout le monde en parle, beaucoup les mettent en œuvre, mais il en faudra de 2 à 5 sous condition pour amener les technologies au niveau requis.
Les voitures auxquelles nous sommes habitués sont désormais aussi plus que tendance. La technologie des véhicules autonomes teste presque le fond. Dans ce cas, c’est une bonne chose, car un travail productif nous attend. Cependant, Gartner estime qu’il faudra au moins 10 ans pour se développer et s’adapter.
Où sont aujourd’hui les drones et la réalité virtuelle, autrefois à la mode ? Tout est en place - Gartner a inclus les drones dans le domaine de l'Edge AI (catégories limitrophes de l'IA), et la réalité virtuelle est devenue partie intégrante de l'intelligence augmentée. Les deux sujets sont d'ailleurs actuellement au stade du lancement et ont des prévisions positives : 2 à 5 ans avant un travail productif sur le marché.
Perspectives
Parmi les fonctionnalités prometteuses : Un logiciel d'automatisation des processus robotiques - cela semble effrayant, mais en fait, c'est lorsqu'un robot remplace les actions de routine. Un cauchemar pour le personnel peu qualifié ; cependant La Harvard Business Review affirme qu’il n’y aura pas de licenciements, mais que la productivité augmentera. Manger croire. La technologie dépassera le sommet de l’impopularité et du mépris général en 2 ans, puis se répandra partout.
Parmi les technologies dont les évangélistes et les infogypsies de tous bords ne parleront en masse que dans le futur, les « équipements neuromorphiques » étaient particulièrement intéressants. Ce sont des appareils électriques (puces) qui les structures biologiques naturelles de notre système nerveux en termes d’efficacité énergétique. Pour faire simple, il s’agit de super-performance grâce à la division du travail (mise à jour asynchrone des neurones). Des géants comme IBM et Intel travaillent déjà dur pour créer des puces neuromorphiques. Mais l'armée de John Connor a le temps de se préparer au jour de la catastrophe : Gartner a donné à la technologie jusqu'à 10 ans pour mûrir.
Généralement, ils parlent beaucoup d’éthique numérique, mais ils ne sont pas pressés de les mettre en œuvre. L'orientation est attribuée à une catégorie distincte de domaines de l'IA : cela signifie qu'il serait nécessaire de consolider certains principes éthiques, normes et standards pour la collecte de données, la mise en œuvre de l'IA dans la vie, en général, afin qu'elle soit comme . En fin de compte, jetez un œil à Asimov.
2017 2019 vs
C'est drôle, mais en 2017 tout était , il n'y avait même pas de cycle de battage médiatique distinct pour l'IA : les technologies d'IA étaient dans la locomotive des technologies en développement (technologies émergentes) avec la blockchain et la réalité supplémentaire.
L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond étaient à la mode chez Olympus en 2017, et en 2019, ils ont poursuivi leur chemin vers le déclin, c'est-à-dire .
À propos, les drones sont passés d’un pic à un déclin tout au long de l’année, et en 2019, ils sont revenus à l’approche du pic. Et cela arrive, oui.
En 2019, le cycle comprenait 8 nouvelles technologies. Parmi eux figurent les services cloud AI (Cloud Services), AI Marketplaces (Marketplaces), Quantum Computing with AI (Quantum Computing). En général, ce sont des outils connus (dans des cercles restreints) qui commencent à mettre l'IA sur les rails.
Source: habr.com