Gartner Hype Cycle 2019: 보고

2019년 AI 기술을 정리하고 2017년 전망과 뻔뻔하게 비교해봤습니다.

먼저, 가트너 하이프 사이클(Hype Cycle)이란 무엇입니까? 이것은 일종의 기술 성숙주기, 즉 과대 광고 단계에서 생산적인 사용으로의 전환입니다. 이제 더 명확하게 번역된 그래프가 표시됩니다. всё. 그리고 아래에 설명이 있습니다.

첫 단계. 화. 시작하다. 기술이 등장하면 먼저 깨달은 괴짜들에 의해 논의되고 그 다음에는 광적인 대중에 의해 논의됩니다. 점점 설렘이 커지고 있어요.

두 번째 단계. 싸게 사는 물건. 부풀려진 기대의 정점. 어떤 시점에서는 모든 사람들이 이미 기술에 대해 이야기하고 이를 구현하려고 노력하고 있으며 가장 현명한 사람들은 이를 엄청난 가격에 판매하고 있습니다.

세 번째 단계. 우울증 관심 감소. 기술이 활발히 구현되고 있지만 단점과 한계로 인해 실패하는 경우가 많습니다. “다 헛소리야!” - 여기저기 와요. 흥분이 급격하게 떨어집니다(종종 가격표도 마찬가지입니다).

네 번째 단계. 부정 버그에 대한 연구. 기술이 개선되고 문제가 해결되고 있습니다. 점차적으로 기업은 기술을 구현하려고 신중하게 노력하고 있으며 모든 것이 훌륭하게 작동합니다.

다섯 번째 단계. 양자 생산적인 작업. 이 기술은 시장에서 마땅한 위치를 차지하고 있으며 조용히 작동하고 발전하며 사랑받고 있습니다.

트렌드는 무엇입니까?

2019년 과대광고 주기로 돌아갑니다. Gartner 출시 XNUMX월에는 인공지능 기술이 어느 단계에 있는지, 언제 생산적으로 작동하기 시작하는지에 대한 보고서를 발표했습니다. 아래 그래프, 그래프 아래 댓글.

'음성 인식'과 'GPU를 이용한 프로세스 가속' 기술은 큰 차이로 앞서 있으며 이미 '생산적인 작업' 단계에 있습니다. 이는 이미 소유주에게 경쟁 우위를 제공하고 있기 때문에 신속하게 적용해야 함을 의미합니다.

자동 기계 학습(AutoML)과 챗봇은 현재 최고조에 달하고 있습니다. 즉, 모두가 이에 대해 이야기하고 있으며 많은 사람들이 이를 구현하고 있지만 기술을 필요한 표준으로 가져오려면 조건부로 2~5가 필요합니다.

우리가 익숙했던 자동차도 이제 유행 그 이상입니다. 자율주행차 기술은 거의 바닥을 시험하고 있다. 이 경우 생산적인 작업이 앞서기 때문에 이것은 좋습니다. 그러나 Gartner는 개발하고 적응하는 데 최소 10년이 걸릴 것으로 추정합니다.

한때 과대 광고되었던 드론과 가상 현실은 오늘날 어디에 있습니까? 모든 것이 제자리에 있습니다. Gartner는 Edge AI(AI에 접한 카테고리) 분야에 드론을 포함시켰고, 가상 현실은 증강 지능의 일부가 되었습니다. 그런데 두 주제 모두 현재 출시 단계에 있으며 긍정적인 예측을 갖고 있습니다. 즉, 생산적인 작업이 시장에 출시되기 2~5년 전입니다.

전망

유망한 기능 중 하나는 다음과 같습니다. 로봇 프로세스 자동화 소프트웨어 - 무섭게 들리지만 실제로는 로봇이 일상적인 작업을 대체하는 경우입니다. 기술이 부족한 직원에게는 악몽입니다. 하지만 исследование Harvard Business Review에서는 해고는 없을 것이지만 생산성은 향상될 것이라고 말합니다. 먹다 재단 믿다. 이 기술은 2년 안에 비인기 및 일반 멸시의 정점을 지나 모든 곳으로 확산될 것이다.

앞으로 모든 분야의 전도자와 정보집시가 한꺼번에 이야기하게 될 기술 중에서 "뉴로모픽 장비"는 특히 흥미로웠습니다. 이는 전기 장치(칩)입니다. 본뜨다 에너지 효율성 측면에서 우리 신경계의 자연적인 생물학적 구조. 아주 간단히 말하면, 분업(뉴런의 비동기 업데이트) 덕분에 초성능을 발휘하는 것입니다. IBM이나 Intel과 같은 거대 기업은 이미 뉴로모픽 칩을 만드는 데 열심히 노력하고 있습니다. 그러나 John Connor의 군대는 멸망의 날을 준비할 시간이 있습니다. Gartner는 이 기술이 성숙해지는 데 최대 10년의 시간을 주었습니다.

일반적으로 그들은 디지털 윤리에 대해 많이 이야기하지만 이를 구현하는 데 서두르지 않습니다. 방향은 AI 영역의 별도 범주에 할당됩니다. 이는 일반적으로 데이터 수집, 생활에서의 AI 구현에 대한 몇 가지 윤리적 원칙, 규범 및 표준을 통합하여 다음과 같이 될 필요가 있음을 의미합니다. 사람들. 마지막으로 Asimov를 살펴보십시오.

대 2017 2019

웃긴데 2017년에는 모든 게 다 그랬어 다른 방식으로, AI에 대한 별도의 과대 광고주기조차 없었습니다. AI 기술은 블록 체인 및 추가 현실과 함께 기술 개발 (Emerging Technologies)의 기관차에있었습니다.

머신러닝과 딥러닝은 2017년 올림푸스의 과대광고에 등장했고, 2019년에도 쇠퇴의 길을 이어갔습니다. 생산적인 일.

그런데 드론은 일년 내내 최고점에서 감소점으로 이동했고, 2019년에는 다시 최고점에 접근하는 방향으로 돌아갔습니다. 그리고 이런 일이 일어납니다. 그렇습니다.

2019년 사이클에는 8가지 새로운 기술이 포함되었습니다. 그 중에는 클라우드 서비스인 AI(Cloud Services), AI 마켓플레이스(Marketplaces), AI를 이용한 양자 컴퓨팅(Quantum Computing) 등이 있습니다. 일반적으로 AI를 궤도에 올리기 시작한 잘 알려진(좁은 원 안의) 도구입니다.

출처 : habr.com