Abbiamo analizzato le tecnologie AI del 2019 e le abbiamo confrontate senza vergogna con le previsioni del 2017.
Prima di tutto, che cos'è il Gartner Hype Cycle? È una sorta di ciclo di maturità della tecnologia, in altre parole, il passaggio dalla fase di hype al suo utilizzo produttivo. Ora ci sarà un grafico con la traduzione, per renderlo più chiaro. . E in fondo ci sono spiegazioni.
Prima fase. ̶R̶abbia̶. Lancio. La tecnologia appare, inizialmente viene discussa da nerd esperti e poi dal pubblico appassionato; l'eccitazione cresce gradualmente.
Seconda fase. ̶V̶end̶i̶t̶a̶. Picco delle aspettative gonfiate. A un certo punto, tutti parlano di tecnologia, cercano di implementarla e i più astuti tentano di venderla a un prezzo esorbitante.
Terza fase. ̶D̶e̶p̶r̶e̶s̶s̶i̶o̶n̶e̶. Declino dell'interesse. La tecnologia viene attivamente implementata e spesso fallisce a causa di problemi e limitazioni. «Non è nulla di che!» si sente qui e là. L'hype diminuisce bruscamente (spesso anche i prezzi).
Quarta fase. ̶N̶e̶g̶a̶z̶i̶o̶n̶e̶. Rimediare agli errori. La tecnologia viene migliorata, i problemi vengono risolti. Gradualmente, le aziende iniziano a provare a implementare la tecnologia e, evviva, tutto funziona alla grande.
Quinta fase. ̶A̶c̶c̶e̶t̶t̶a̶z̶i̶o̶n̶e̶. Lavoro produttivo. La tecnologia conquista il suo meritato posto sul mercato e lavora, si sviluppa e piace senza problemi.
Cosa è di tendenza?
Tornando al ciclo del hype del 2019. La società Gartner a settembre ha pubblicato un rapporto su quali tecnologie dell'intelligenza artificiale siano a quale stadio e quando inizieranno a lavorare in modo produttivo. Il grafico sotto, con i commenti sottostanti.
Con un ampio margine e già nella fase di "Lavoro produttivo" ci sono le tecnologie "Riconoscimento vocale" e "Accelerazione dei processi tramite GPU". Questo significa che devono essere applicate prontamente, poiché già forniscono un vantaggio competitivo ai loro proprietari.
L'apprendimento automatico (AutoML) e i chatbot sono attualmente all'apice del hype. Questo significa che tutti ne parlano, molti li stanno implementando, ma per perfezionare le tecnologie ci vorranno da 2 a 5 anni circa.
Le macchine che conosciamo sono ora più che mai di tendenza. La tecnologia dei "veicoli autonomi" è quasi ai limiti. In questo caso è positivo, poiché davanti a noi c'è un lavoro produttivo. Tuttavia, secondo le stime di Gartner, ci vorranno almeno 10 anni per lavorare e adattare queste tecnologie.
Dove si trovano oggi i once popolari droni e la realtà virtuale? Tutto è al suo posto: Gartner ha inserito i droni nel settore dell'Edge AI (categorie a cavallo con l'IA), mentre la realtà virtuale è diventata parte dell'intelligenza aumentata. Entrambi gli argomenti, tra l'altro, sono ora in fase di lancio e hanno una previsione positiva: 2-5 anni fino al funzionamento produttivo sul mercato.
Prospettive
Tra le caratteristiche promettenti: software di automazione dei processi (Robotic process automation software) – sembra spaventoso, ma in realtà si tratta di un robot che sostituisce azioni di routine. Un incubo notturno per il personale poco qualificato; tuttavia la Harvard Business Review afferma: non ci saranno licenziamenti, ma la produttività aumenterà. Ci sono per credere. La tecnologia passerà nel giro di 2 anni il picco di impopolarità e disprezzo pubblico, per poi diffondersi ovunque.
Tra le tecnologie di cui parleranno in massa evangelisti e influencer di ogni tipo solo in prospettiva, ha suscitato particolare interesse il "hardware neuromorfico". Sono dispositivi elettrici (chip) che strutture biologiche naturali del nostro sistema nervoso in termini di efficienza energetica. Se semplifichiamo molto, si tratta di super prestazioni grazie alla divisione del lavoro (aggiornamento asincrono dei neuroni). Giganti come IBM e Intel stanno già lavorando alla creazione di chip neuromorfici. Ma l'esercito di John Connor ha tempo per prepararsi al giorno del giudizio: Gartner ha previsto un tempo di maturità delle tecnologie di ben 10 anni.
Sulla digital ethics, si parla molto, ma non ci si affretta ad implementarla. Questo ambito è stato differenziato in una categoria separata delle aree dell'IA: il significato è che sarebbe opportuno stabilire alcuni principi etici, norme e standard per la raccolta dei dati e l'integrazione dell'IA nella vita quotidiana, insomma, come se fosse il caso di . Alla fine, si potrebbe prendere spunto da Asimov.
2017 vs 2019
Divertente, ma nel 2017 tutto era , non c'era nemmeno un ciclo di hype separato per l'IA: le tecnologie dell'IA viaggiavano insieme alle tecnologie emergenti (Emerging Technologies) insieme alla blockchain e alla realtà aumentata.
Il machine learning e il deep learning nel 2017 erano sull'olimpo dell'hype, mentre nel 2019 hanno continuato il loro percorso verso il declino, ovvero .
A proposito, i droni sono passati da un picco a un calo, e nel 2019 sono tornati a un approccio verso un picco. E questo succede, sì.
Nel 2019 sono entrate in gioco 8 nuove tecnologie. Tra queste, i servizi cloud AI (Cloud Services), i marketplace AI (Marketplaces), e il calcolo quantistico con AI (Quantum Computing). In generale, strumenti ben noti (in ambiti ristretti) che iniziano a essere messi su binari AI.
Fonte: habr.com
