Vi sorterte ut AI-teknologiene fra 2019 og sammenlignet dem skamløst med 2017-prognosen.
For det første, hva er Gartner Hype Cycle? Dette er en slags syklus av teknologimodenhet, eller rettere sagt overgangen fra hypestadiet til dets produktive bruk. Nå kommer det en graf med oversettelse for å gjøre det klarere . Og nedenfor er forklaringene.
Første etappe. sinne. Lansering. Teknologien dukker opp, den diskuteres først av opplyste nerder, og deretter av det fanatiske publikum; Spenningen vokser gradvis.
Andre trinn. handel. Toppen av oppblåste forventninger. På et tidspunkt snakker alle allerede om teknologien, prøver å implementere den, og de mest kunnskapsrike selger den til ublu priser.
Tredje trinn. depresjon Nedgang i interesse. Teknologien implementeres aktivt og svikter ofte på grunn av mangler og begrensninger. "Det hele er tull!" - kommer hit og dit. Spenningen synker kraftig (prislappen, ofte også).
Fjerde trinn. negasjon Arbeid med feilene. Teknologien forbedres, problemer løses. Gradvis prøver bedrifter nøye å implementere teknologien og, hurra, alt fungerer bra.
Femte etappe. Adopsjon Produktivt arbeid. Teknologien får sin velfortjente plass i markedet og jobber i det stille, utvikler seg og blir likt.
Hva er i trenden?
Tilbake til hypesyklusen i 2019. Gartner i september, en rapport om hvilke kunstig intelligens-teknologier som er på hvilket stadium, og når de vil begynne å fungere produktivt. Grafen nedenfor, kommentarer under grafen.
Teknologiene «Speech Recognition» og «Process Acceleration Using GPU» ligger foran med stor margin og er allerede i «Productive Work»-stadiet. Dette betyr at de må brukes raskt, fordi de allerede gir et konkurransefortrinn til sine eiere.
Automatisk maskinlæring (AutoML) og chatbots er for tiden på toppen av hypen. Det vil si at alle snakker om dem, mange implementerer dem, men det vil ta fra 2 til 5 betinget for å bringe teknologiene til den nødvendige standarden.
Bilene vi er vant til er nå også mer enn trendy. Autonom kjøretøyteknologi tester nesten bunnen. I dette tilfellet er dette bra, fordi produktivt arbeid ligger foran oss. Gartner anslår imidlertid at det vil ta minst 10 år å utvikle og tilpasse seg.
Hvor er de en gang-hype-dronene og den virtuelle virkeligheten i dag? Alt er på plass – Gartner inkluderte droner innen Edge AI (kategorier som grenser til AI), og virtuell virkelighet ble en del av Augmented intelligence. Begge temaene er forresten nå på lanseringsstadiet og har en positiv prognose: 2-5 år før produktivt arbeid på markedet.
Prospekter
Blant de lovende funksjonene: Robotic process automation software - høres skummelt ut, men det er faktisk når en robot erstatter rutinehandlinger. Et mareritt for lavt kvalifisert personale; derimot Harvard Business Review sier at det ikke vil være noen permitteringer, men produktiviteten vil øke. Spise tro. Teknologien vil passere toppen av upopularitet og generell forakt om 2 år, og deretter spre seg overalt.
Av teknologiene som evangelister og infogypsies av alle slag vil snakke om i massevis bare i fremtiden, var "nevromorfisk utstyr" spesielt interessant. Dette er elektriske enheter (brikker) som de naturlige biologiske strukturene i nervesystemet vårt når det gjelder energieffektivitet. For å si det veldig enkelt, handler det om superytelse takket være arbeidsdelingen (asynkron oppdatering av nevroner). Giganter som IBM og Intel jobber allerede hardt med å lage nevromorfe brikker. Men John Connors hær har tid til å forberede seg på undergangsdagen – Gartner har gitt teknologien så mye som 10 år på seg til å modnes.
Vanligvis snakker de mye om digital etikk, men de har ikke hastverk med å implementere dem. Retningen er allokert til en egen kategori av AI-sfærer: det er ment at det ville være nødvendig å konsolidere noen etiske prinsipper, normer og standarder for datainnsamling, implementering av AI i livet generelt, slik at det ville være som . Til slutt, ta en titt på Asimov.
2017 2019 vs
Det er morsomt, men i 2017 var alt , det var ikke engang en egen hype-syklus for AI: AI-teknologier var i lokomotivet for å utvikle teknologier (Emerging Technologies) sammen med blockchain og ekstra virkelighet.
Maskinlæring og dyp læring var på hypen Olympus i 2017, og i 2019 fortsatte de veien mot nedgang, dvs. .
Droner beveget seg forresten fra topp til nedgang gjennom året, og i 2019 gikk de tilbake mot å nærme seg toppen. Og dette skjer, ja.
I 2019 inkluderte syklusen 8 nye teknologier. Blant dem er skytjenester AI (Cloud Services), AI Marketplaces (Marketplaces), Quantum Computing with AI (Quantum Computing). Generelt kjente (i trange sirkler) verktøy som begynner å sette AI på sporet.
Kilde: www.habr.com