Uporządkowaliśmy technologie AI z 2019 roku i bezwstydnie porównaliśmy je z prognozą na 2017 rok.
Po pierwsze, czym jest cykl szumu Gartnera? Jest to swego rodzaju cykl dojrzałości technologii, a raczej przejścia od etapu szumu do jej produktywnego wykorzystania. Teraz będzie wykres z tłumaczeniem, żeby było jaśniej . Poniżej znajdują się wyjaśnienia.
Pierwszy etap. gniew. апуск. Pojawia się technologia, jest ona omawiana najpierw przez oświeconych nerdów, a następnie przez fanatyczną publiczność; Podniecenie stopniowo rośnie.
Drugi etap. okazja. Szczyt zawyżonych oczekiwań. W pewnym momencie wszyscy już mówią o technologii, próbują ją wdrożyć, a najmądrzejsi sprzedają ją po zawyżonych cenach.
Trzeci etap. depresja Spadek zainteresowania. Technologia jest aktywnie wdrażana i często kończy się niepowodzeniem ze względu na niedociągnięcia i ograniczenia. „To wszystko bzdury!” - przychodzi tu i tam. Emocje gwałtownie spadają (często także cena).
Czwarty etap. negacja Pracuj nad błędami. Technologia jest ulepszana, problemy są rozwiązywane. Stopniowo firmy starannie starają się wdrażać technologię i, hurra, wszystko układa się świetnie.
Piąty etap. Przyjęcie Produktywna praca. Technologia zyskuje zasłużone miejsce na rynku, spokojnie pracuje, rozwija się i cieszy się sympatią.
Co jest w trendzie?
Wracając do cyklu szumu 2019. Gartner we wrześniu raport informujący, na jakim etapie są technologie sztucznej inteligencji i kiedy zaczną produktywnie działać. Wykres poniżej, komentarze pod wykresem.
Technologie „Rozpoznawanie mowy” i „Przyspieszenie procesów za pomocą GPU” wyprzedzają z dużą przewagą i są już na etapie „Pracy produktywnej”. Oznacza to, że trzeba je szybko zastosować, gdyż już teraz zapewniają swoim właścicielom przewagę konkurencyjną.
Automatyczne uczenie maszynowe (AutoML) i chatboty cieszą się obecnie największym zainteresowaniem. Oznacza to, że wszyscy o nich mówią, wielu je wdraża, ale warunkowo doprowadzenie technologii do wymaganego standardu zajmie od 2 do 5.
Samochody, do których jesteśmy przyzwyczajeni, są teraz więcej niż modne. Technologia pojazdów autonomicznych niemal testuje dno. W tym przypadku jest to dobre, ponieważ przed nami produktywna praca. Gartner szacuje jednak, że rozwój i adaptacja zajmie co najmniej 10 lat.
Gdzie są dziś modne niegdyś drony i wirtualna rzeczywistość? Wszystko jest na swoim miejscu – Gartner włączył drony do obszaru Edge AI (kategorie z pogranicza AI), a wirtualna rzeczywistość stała się częścią rozszerzonej inteligencji. Nawiasem mówiąc, oba tematy są obecnie na etapie uruchamiania i mają pozytywne prognozy: 2-5 lat przed produktywną pracą na rynku.
Perspektywy
Wśród obiecujących funkcji: Oprogramowanie do automatyzacji procesów robotycznych – brzmi przerażająco, ale w rzeczywistości ma miejsce wtedy, gdy robot zastępuje rutynowe czynności. Koszmar dla nisko wykwalifikowanej kadry; Jednakże Według Harvard Business Review nie będzie zwolnień, ale produktywność wzrośnie. Jeść uważać. Technologia osiągnie szczyt niepopularności i ogólnej pogardy za 2 lata, a następnie rozprzestrzeni się wszędzie.
Spośród technologii, o których ewangeliści i infocyganie wszelkiej maści będą masowo mówić dopiero w przyszłości, szczególnie interesujący był „sprzęt neuromorficzny”. Są to urządzenia elektryczne (chipy), które naturalne struktury biologiczne naszego układu nerwowego pod kątem efektywności energetycznej. Mówiąc najprościej, chodzi o superwydajność dzięki podziałowi pracy (asynchronicznemu aktualizowaniu neuronów). Giganci tacy jak IBM i Intel już ciężko pracują nad stworzeniem chipów neuromorficznych. Ale armia Johna Connora ma czas, aby przygotować się na dzień zagłady – Gartner dał technologii aż 10 lat na dojrzewanie.
Zwykle dużo mówią o etyce cyfrowej, ale nie spieszy im się z jej wdrożeniem. Kierunek przypisany jest odrębnej kategorii sfer AI: oznacza to, że konieczne byłoby utrwalenie pewnych zasad etycznych, norm i standardów gromadzenia danych, wdrażania AI w życiu w ogóle, tak aby było jak . Na koniec zerknij na Asimova.
Vs 2017 2019
To zabawne, ale w 2017 roku wszystko było , nie było nawet osobnego cyklu szumu dotyczącego sztucznej inteligencji: technologie sztucznej inteligencji były w lokomotywie rozwijających się technologii (Emerging Technologies), wraz z blockchainem i dodatkową rzeczywistością.
Uczenie maszynowe i głębokie uczenie się były na topie Olympus w 2017 r., a w 2019 r. kontynuowały swoją drogę ku upadkowi, czyli .
Nawiasem mówiąc, drony przez cały rok przechodziły od szczytu do spadku, a w 2019 r. powróciły w stronę szczytu. I to się zdarza, tak.
W 2019 roku w cyklu znalazło się 8 nowych technologii. Wśród nich są usługi chmurowe AI (Cloud Services), AI Marketplaces (Marketplaces), Quantum Computing with AI (Quantum Computing). Ogólnie rzecz biorąc, znane (w wąskich kręgach) narzędzia, które zaczynają wprowadzać sztuczną inteligencję na właściwe tory.
Źródło: www.habr.com