2019年のAIテクノロジーを整理し、恥ずかしげもなく2017年の予測と比較しました。
まず、ガートナーのハイプ サイクルとは何ですか?これはテクノロジーの成熟の一種のサイクルであり、むしろ誇大広告の段階から生産的な使用への移行です。わかりやすくするために翻訳付きのグラフが表示されます 。そして以下がその説明です。
最初のステージ。怒り。 Запуск。 このテクノロジーが登場すると、最初は啓発されたオタクによって議論され、次に熱狂的な大衆によって議論されます。徐々に興奮が高まっていきます。
第XNUMX段。バーゲン。 膨らむ期待の頂点。 ある時点で、誰もがすでにそのテクノロジーについて話し、それを実装しようとし、最も賢明な人々がそれを法外な価格で販売しています。
第三段階。うつ 興味の低下。 このテクノロジーは積極的に導入されていますが、欠点や制限により失敗することがよくあります。 「全部デタラメだ！」 -あちこちに来ます。興奮は急激に低下します（値札がかかることもよくあります）。
第四段階。否定 バグに取り組む。 テクノロジーは改善され、問題は解決されています。徐々に、企業は慎重にテクノロジーの導入を試み、すべてがうまくいきます。
第五段階。可決 生産的な仕事。 このテクノロジーは市場で当然の地位を獲得しており、静かに機能し、開発され、好評を得ています。
トレンドは何ですか？
2019 年のハイプ サイクルに戻る。Gartner XNUMX月には、どの人工知能テクノロジーがどの段階にあり、いつ生産的に機能し始めるかについてのレポートが発表される。以下にグラフ、グラフの下にコメント。
「音声認識」と「GPUを使用した処理高速化」の技術が大きくリードしており、すでに「生産的な作業」の段階にあります。これは、それらがすでに所有者に競争上の利点をもたらしているため、すぐに適用する必要があることを意味します。
自動機械学習 (AutoML) とチャットボットは現在、誇大宣伝のピークにあります。つまり、誰もがそれらについて話しており、多くの人がそれらを実装していますが、テクノロジーを必要な基準に到達させるには、条件付きで2〜5かかります。
私たちが見慣れている車も、今では単なるトレンディなものではありません。自動運転車技術はほぼ底を試している。この場合、生産的な仕事が待っているので、これは良いことです。ただし、Gartner は、開発と適応には少なくとも 10 年かかると推定しています。
かつて誇大広告だったドローンや仮想現実は今どこへ行ったのでしょうか?すべてが整っています - Gartner はエッジ AI (AI に隣接するカテゴリ) の分野にドローンを含め、仮想現実は拡張インテリジェンスの一部になりました。ちなみに、どちらのトピックも現在立ち上げ段階にあり、市場で生産的な成果が出るまでには 2 ～ 5 年かかるという前向きな予測があります。
見込み
有望な機能としては、次のようなものが挙げられます。ロボット プロセス オートメーション ソフトウェア - 恐ろしいように聞こえますが、実際にはロボットが日常的な動作を置き換えるのです。スキルの低いスタッフにとっては悪夢です。しかし ハーバード・ビジネス・レビューは、人員削減は行われないが、生産性は向上すると述べている。食べる 信じる。このテクノロジーは 2 年以内に不人気と一般的な軽蔑のピークを過ぎ、その後あらゆる場所に普及するでしょう。
あらゆる分野の伝道者やインフォジプシーが将来一斉に語るであろうテクノロジーの中で、「ニューロモーフィック機器」は特に興味深いものでした。これらは電子デバイス (チップ) です。 私たちの神経系の自然な生物学的構造をエネルギー効率の観点から観察します。非常に簡単に言うと、分業 (ニューロンの非同期更新) による超パフォーマンスです。 IBMやIntelなどの大手企業はすでにニューロモーフィックチップの開発に熱心に取り組んでいる。しかし、ジョン・コナーの軍隊には破滅の日に備える時間がある。ガートナーはこのテクノロジーの成熟に10年もの時間を与えている。
通常、彼らはデジタル倫理についてよく話しますが、急いで実装することはありません。この方向性は、AI 領域の別のカテゴリに割り当てられています。これは、一般に、データ収集、生活における AI の実装に関するいくつかの倫理原則、規範、基準を統合する必要があることを意味しています。 。最後にアシモフを覗いてみましょう。
対2017 2019
おかしな話だが、2017年にはすべてがそうだった 、AI に対する個別の誇大宣伝サイクルさえありませんでした。AI テクノロジーは、ブロックチェーンや追加の現実とともに、開発テクノロジー (新興テクノロジー) の機関車の中にありました。
オリンパスは 2017 年に機械学習とディープラーニングを大々的に宣伝しましたが、2019 年には衰退への道を続けました。 .
ちなみに、ドローンは年間を通してピークから減少に転じ、2019年は再びピークに近づく方向に戻りました。そして、これは起こります、はい。
2019 年のサイクルには 8 つの新しいテクノロジーが含まれていました。その中には、クラウドサービスAI（クラウドサービス）、AIマーケットプレイス（マーケットプレイス）、AIによる量子コンピューティング（量子コンピューティング）などがあります。一般に、AI を軌道に乗せ始めているよく知られた (狭い範囲での) ツール。
出所： habr.com