Inayos namin ang mga teknolohiya ng AI ng 2019 at walang kahihiyang inihambing ang mga ito sa forecast sa 2017.
Una, ano ang Gartner Hype Cycle? Ito ay isang uri ng cycle ng maturity ng teknolohiya, o sa halip ay ang paglipat mula sa yugto ng hype patungo sa produktibong paggamit nito. Ngayon ay magkakaroon ng isang graph na may pagsasalin upang gawin itong mas malinaw . At nasa ibaba ang mga paliwanag.
Unang yugto. galit. Ilunsad. Lumilitaw ang teknolohiya, tinalakay muna ito ng mga napaliwanagan na nerds, at pagkatapos ay ng panatikong publiko; Ang excitement ay unti-unting lumalaki.
Pangalawang yugto. bargain. Ang rurok ng napalaki na mga inaasahan. Sa ilang mga punto, pinag-uusapan na ng lahat ang tungkol sa teknolohiya, sinusubukang ipatupad ito, at ang mga pinaka matalino ay nagbebenta nito sa napakataas na presyo.
Ikatlong yugto. depresyon Pagbaba ng interes. Ang teknolohiya ay aktibong ipinapatupad at kadalasang nabigo dahil sa mga pagkukulang at limitasyon. "Lahat ng ito ay kalokohan!" - lumapit dito at doon. Ang kaguluhan ay bumaba nang husto (ang tag ng presyo, madalas din).
Ikaapat na yugto. negasyon Magtrabaho sa mga bug. Ang teknolohiya ay pinabuting, ang mga problema ay nalutas. Unti-unti, maingat na sinusubukan ng mga kumpanya na ipatupad ang teknolohiya at, hurray, lahat ay gumagana nang mahusay.
Ikalimang yugto. Pag-aampon Produktibong gawain. Ang teknolohiya ay nakakakuha ng nararapat na lugar nito sa merkado at tahimik na nagtatrabaho, umuunlad, at nagustuhan.
Ano ang uso?
Bumabalik sa cycle ng hype noong 2019. Gartner noong Setyembre, isang ulat kung aling mga teknolohiya ng artificial intelligence ang nasa anong yugto, at kailan sila magsisimulang gumana nang produktibo. Graph sa ibaba, mga komento sa ibaba ng graph.
Ang mga teknolohiyang "Pagkilala sa Pagsasalita" at "Pagpapabilis ng Proseso Gamit ang GPU" ay nauuna nang malaki at nasa yugto na ng "Produktibong Trabaho". Nangangahulugan ito na dapat silang mailapat nang mabilis, dahil nagbibigay na sila ng competitive advantage sa kanilang mga may-ari.
Ang awtomatikong machine learning (AutoML) at mga chatbot ay kasalukuyang nasa tuktok ng hype. Iyon ay, pinag-uusapan ng lahat ang tungkol sa kanila, marami ang nagpapatupad ng mga ito, ngunit aabutin ng 2 hanggang 5 na may kondisyon upang dalhin ang mga teknolohiya sa kinakailangang pamantayan.
Ang mga sasakyan na nakasanayan natin ngayon ay higit na uso. Ang teknolohiya ng autonomous na sasakyan ay halos sumusubok sa ibaba. Sa kasong ito, ito ay mabuti, dahil ang produktibong trabaho ay nasa unahan. Gayunpaman, tinatantya ni Gartner na aabutin ng hindi bababa sa 10 taon upang bumuo at umangkop.
Nasaan na ang mga drone at virtual reality ngayon? Nasa lugar na ang lahat - Kasama ni Gartner ang mga drone sa larangan ng Edge AI (mga kategoryang malapit sa AI), at naging bahagi ng Augmented intelligence ang virtual reality. Ang parehong mga paksa, sa pamamagitan ng paraan, ay nasa yugto ng paglulunsad at may positibong pagtataya: 2-5 taon bago ang produktibong trabaho sa merkado.
Prospect
Kabilang sa mga promising feature: Robotic process automation software - parang nakakatakot, ngunit sa katunayan ito ay kapag pinapalitan ng robot ang mga nakagawiang aksyon. Isang bangungot para sa mga kawani na mababa ang kasanayan; gayunpaman Sinabi ng Harvard Business Review na walang mga tanggalan, ngunit tataas ang pagiging produktibo. Kumain maniwala. Ang teknolohiya ay lalampas sa rurok ng hindi popularidad at pangkalahatang paghamak sa loob ng 2 taon, at pagkatapos ay kumalat sa lahat ng dako.
Sa mga teknolohiyang pag-uusapan ng mga ebanghelista at infogypsies ng lahat ng mga guhitan nang maramihan lamang sa hinaharap, ang "kagamitang neuromorphic" ay partikular na kawili-wili. Ito ay mga electrical device (chips) na ang mga natural na biological na istruktura ng ating nervous system sa mga tuntunin ng kahusayan sa enerhiya. Upang ilagay ito nang napakasimple, ito ay tungkol sa sobrang pagganap salamat sa dibisyon ng paggawa (asynchronous na pag-update ng mga neuron). Ang mga higante tulad ng IBM at Intel ay masipag na sa paggawa ng mga neuromorphic chips. Ngunit ang hukbo ni John Connor ay may oras upang maghanda para sa araw ng kapahamakan - binigyan ni Gartner ang teknolohiya ng hanggang 10 taon upang maging matanda.
Kadalasan, marami silang pinag-uusapan tungkol sa Digital Ethics, ngunit hindi sila nagmamadaling ipatupad ang mga ito. Ang direksyon ay inilalaan sa isang hiwalay na kategorya ng AI spheres: ito ay nangangahulugan na ito ay kinakailangan upang pagsamahin ang ilang mga etikal na prinsipyo, mga pamantayan at mga pamantayan para sa pagkolekta ng data, pagpapatupad ng AI sa buhay, sa pangkalahatan, upang ito ay maging katulad . Sa huli, silipin si Asimov.
2017 kumpara sa 2019
Ito ay nakakatawa, ngunit noong 2017 ang lahat ay nangyari , walang kahit isang hiwalay na hype cycle para sa AI: Ang mga teknolohiya ng AI ay nasa lokomotibo ng pagbuo ng mga teknolohiya (Emerging Technologies) kasama ng blockchain at karagdagang katotohanan.
Ang machine learning at deep learning ay nasa hype na Olympus noong 2017, at noong 2019 ay nagpatuloy sila sa kanilang landas patungo sa pagbaba, iyon ay .
Sa pamamagitan ng paraan, ang mga drone ay lumipat mula sa tuktok hanggang sa bumaba sa buong taon, at noong 2019 ay bumalik sila patungo sa papalapit na tuktok. At nangyayari ito, oo.
Noong 2019, kasama sa cycle ang 8 bagong teknolohiya. Kabilang sa mga ito ang mga serbisyo ng cloud AI (Cloud Services), AI Marketplaces (Marketplaces), Quantum Computing na may AI (Quantum Computing). Sa pangkalahatan, kilalang-kilala (sa mga makitid na bilog) na mga tool na nagsisimulang ilagay ang AI sa track.
Pinagmulan: www.habr.com