Многие, вероятно, до сих пор предполагают иллюзорное «восстание» машин, которые без урона большому бизнесу лишит рабочих мест миллионы людей, и оставят человеческий интеллект за бортом лучших свершений технологического прогресса. Но нет, – исходя их всех существующих на сегодняшний день прогнозов, можно вывести два ключевых вывода касательно событий, ожидающий нас на фоне развертывания глобальной инновационной среды: люди не при каких условиях не будут исключены их цикла развития AI, а интеллектуальные системы будут максимально адаптированы именно под человеческие потребности. Искусственный интеллект – особенно машинное обучение и глубокое обучение – будет на еще большем пике ажиотажа. Но «теория обмана» в конце концов умрет, и уже в 2019 году AI станет просто еще одной последовательной нитью в паутине нашей жизни – точно так же, как Интернет или электричество. На фоне этого дискуссии на тему «черного ящика» больше не актуальны: мир расставит акценты в пользу укрепления доверия к системам искусственного интеллекта, так как выгода от его применения очевидна и для бизнеса, и для общества.

10 прогнозов, которые ожидают люди от возможностей искусственного интеллекта

  1. Новые интеллектуальные системы позволят автоматизировать задачи частично и без дополнительных затрат
    Эксперты предполагают, что в 2019 году появится много новых интеллектуальных инструментов в виде полноценных приложений и систем, при помощи которых можно будет автоматизировать необходимые бизнес-процессы в избирательном порядке. Кроме того, автоматизация сможет быть поэтапной в рамках одного развернутого пилотного проекта, а это сделает технологии более доступными для средних и малых предприятий. Это будет способствовать как росту спроса на инновации в бизнесе, так и росту производительности среди разработчиков. Кроме того, по оценкам McKinsey, лишь менее 5% профессий в 2019 году могут быть объективно полностью автоматизированы – остальные, наоборот, потребуют вливания человеческого ресурса и умения сотрудников-людей решать вопросы, которые машины не в состоянии решать по сей день, да и врядли научатся.
  2. Для «универсального» AI на предприятиях появится больше аналитических приложений, которые позволят оперировать его функционалом
    За последние несколько лет компании во всем мире потратили миллиарды на создание и отлаживание процессов и инфраструктуры для того, чтобы так называемый «универсальный» AI мог выполнять заложенные функции с меньшим количеством ошибок. Ресурсы необходимы для того, чтобы, например, разблокировать разрозненные источники данных, улучшить аналитику для их наиболее важного анализа, усилить функции персонализации, прогнозирования и обнаружения, детализировать мониторинг поломок и аномалий. Предполагается, что в 2019 году разработчики будут уделять больше времени созданию дополнительных аналитических приложений, которые позволят направить уже применяемый повсеместно «универсальный» AI в нужное русло – то есть, адаптировать его четко там, где он прежде всего необходим. Это позволит бизнесу оперировать функционалом технологий в полной мере, избегая финансовых потерь. Кроме того, такие разработки будут стимулировать развитие углубленного обучения в наиболее затребованных для него областях, так как очень часто «универсальному» AI, как не парадоксально, не хватает «интеллекта» для того, чтобы закрывать вопросы по мере их возникновения, а не постфактум. Для этого система должна обладать навыками более глубокого анализа данных и ориентироваться на ключевые потребности конкретного процесса.
  3. UX/UI дизайн станет критически востребованным
    Многие современные решения в области искусственного интеллекта шагают непосредственно в ногу с потребителями, сотрудниками и экспертами в предметной области. Эти системы улучшают производительность пользователей и во многих случаях позволяют им выполнять задачи с невероятными масштабом и точностью. Надлежащий дизайн UX/UI не только упрощает эти задачи, но и способствует тому, чтобы пользователи доверяли AI и активнее применяли решения на его базе. В 2019 году соответствующее направление станет критически востребованным и будет активно развиваться.
  4. Появится больше специализированного аппаратного обеспечения для систем восприятия, обучения моделей и аналитики данных
    Возрождение глубокого обучения началось примерно в 2011 году с совершенствования уникальных систем принятия и воспроизведения речи и компьютерного зрения. Сегодня же аппаратное обеспечение для масштабирования подобных опций достигло сумасшедших масштабов – один только Facebook делает триллионы прогнозов в день, а Google способен поддерживать свои же собственные немыслимые мощности и даже наращивать их. Предполагается, что в 2019 году появится более широкий выбор специализированного аппаратного оборудования, которое позволит усилить функционал систем восприятия, обучения моделей и аналитики данных. Многочисленные компании и стартапы, в частности, в Китае и США уже не первый год работают над аппаратным обеспечением, нацеленным на построение и обучение интеллектуальных систем – как в центре обработки данных, так и на периферийных устройствах.
  5. Гибридные интеллектуальные системы будут в приоритете
    Глубокое машинное обучение требует огромных усилий, изучения и дополнительного развития для максимально эффективной реализации и масштабирования своих возможностей. На этом фоне гибридные интеллектуальные системы, за счет своей «гибкости», могут закрывать вопросы более локально, что очень удобно. А потому в 2019 году разработки в методах машинного обучения, которые не основаны на нейронных сетях, будут пользоваться особой популярностью и, вероятно, окажутся на пике растущей популярности.
  6. Машинное обучение «расчленят» на инструменты и проинвестируют в самые действенные инструменты
    Разработки ML должны учитывать важность данных, экспериментов и поиска моделей и систем, а также их развертывания и мониторинга. Сегодня многие компании начинают все чаще рассматривать эти опции по отдельности, а не в комплексе: изучают доступные интеллектуальные инструменты, которые необходимы для одного конкретного процесса, а также возможность их адаптации в различных бизнес-условиях и областях деятельности. Предполагается, что в 2019 году появится больше информации, разработок и внедрений на базе частичных возможностей и инструментов AI и ML, которые помогут еще больше упростить работу с реализацией многих товаров и услуг. И рост инвестиций в такие исследования и эксперименты будет увеличиваться в геометрической прогрессии.
  7. Проблем, связанных с безопасностью данных, станет больше
    Не взирая на новые методы защиты данных, мы все еще живем в эпоху машинно-сгенерированного контента (поддельные изображения, видео, аудио, текст). На данный момент современные интеллектуальные технологии, заточенные на кибербезопасность, способны обнаруживать, анализировать и часто лишь частично устранять злополучную или фальшивую информацию и защищать данные. Однако, эти инструменты до сих пор несовершенны, когда речь идет о способах и областях их применения. В то время, как инструменты для создания поддельного контента или взлома конфиденциальных данных быстро совершенствуются, и компании во всем мире будут сильно озабочены этим. «Машинный обман» не просто относится к машинам, которые обманывают людей. Он также относится к другим машинам, обманывающим машины (ботов) и людям, обманывающим машины. Методы распространения нежелательной информации будут по-прежнему использоваться для обмана систем ранжирования контента и платформ розничной торговли, а методы обнаружения и борьбы с этими явлениями станут как никогда актуальными и должны будут разрабатываться и работать на опережение нарушений безопасности данных.
  8. Вопрос о защите данных будет на повестке дня у каждой компании
    Исследователи и разработчики уже не первый год серьезно занимаются решением вопроса, касающегося неприкосновенности закрытых личных данных, справедливости и этики, когда речь идет о применении искусственного интеллекта, особенно в глобальных масштабах. Но, по мере развертывания систем AI, в критически важных аналитических приложениях, повышенная эффективность автоматизации должна сопровождаться максимально точными прогнозами и неподдельной гарантией безопасности и надежности. Рост обмана машин на онлайн-платформах, в частности, ставит вопрос о защите данных на повестку дня для каждой компании.
  9. Компании получат доступ к большему количеству данных для развертывания интеллектуальных систем
    Поскольку многие интеллектуальные системы и модели, в том числе глубокое обучение, на которые опираются многие предприятия, требуют большого количества данных, ожидаемыми лидерами в их использовании становятся крупные мировые компании или непосредственно страны, которые имеют соответствующий ресурс для масштабирования технологий. Но сегодня многие службы для создания маркированных наборов данных начинают использовать открытые инструменты машинного обучения, чтобы помочь своим сотрудникам масштабироваться и повышать их точность. А в определенных областях такие новые инструменты, как генеративные состязательные сети (GAN) и платформы моделирования, способны предоставлять реалистичные синтетические данные, которые можно использовать для обучения моделей машинного обучения при низких затратах. Благодаря новым и безопасным технологиям сохранения конфиденциальности организации смогут использовать данные, которые они сами не создавали. Следовательно, небольшие организации получат возможность конкурировать, используя машинное обучение и AI.
  10. Глобальная автоматизация – не тенденция, а тренд 2019 года
    Данный факт подтвердило уже не одно исследование: автоматизация по-прежнему будет одной из самых активных областей развертывания AI в 2019 году. А, согласно исследованию Harvard Business Review, 44% мировых компаний заявили, что уже используют AI для обнаружения и предотвращения вторжений в систему безопасности, 41% сообщили, что уже используют AI для решения вопроса взаимодействия человеческого потенциала и технологий, и 34% сказали, что уже используют AI для улучшения управления производством посредством автоматизации, а также для оценки и анализа внутренних бизнес-процессов.

Все права защищены. Ни одна часть статьи не может быть использована в интернете для частного или публичного использования без обязательного активной гиперссылки на сайт everest.ua.

 

Читайте также:

Основные киберугрозы по версии компании Avast в 2019 году

Топ-10 тенденций технологий AI в 2018 году

Искусственный интеллект: ключевые сферы и перспективы применения

Комментарии