8 тенденций, на которые стоит обратить внимание в 2018 году

Вычислительный анализ больших данных - не преходящая тенденция. По мере того, как объемы данных продолжают расти, будут расти и улучшения в анализе больших данных. Когда дело доходит до приложений прогнозной аналитики, мы видели только верхушку айсберга. Он уже помог организациям (например, в прогнозировании продаж, оптимизации маркетинговых кампаний) с помощью интеллектуального анализа данных, машинного обучения и методов искусственного интеллекта для анализа текущих данных. Все эти различные типы искусственного интеллекта связаны друг с другом таким образом, что коренным образом изменили способ выполнения повседневных задач, и это еще не все.

Вот некоторые ключевые статистические данные из мира искусственного интеллекта, больших данных, прогнозной аналитики и машинного обучения:

  • 75% разработчиков будут включать функции ИИ в одно или несколько бизнес-приложений или сервисов к 2018 году - IDC
  • К 2019 г. 100% инициатив IoT будут поддерживаться возможностями искусственного интеллекта - IDC
  • 30% компаний будут использовать ИИ для увеличения хотя бы одного первичного процесса продаж к 2020 году - Gartner
  • К 2020 году алгоритмы позитивно изменят поведение миллиардов сотрудников во всем мире - Gartner
  • К 2020 году рынок искусственного интеллекта превысит 40 миллиардов долларов - Constellation Research
  • К 2025 году ИИ будет управлять 95% взаимодействий с клиентами - Сервион

Вот наши 8 тенденций в области искусственного интеллекта, за которыми стоит следить в 2018 году

Тенденция 1. Крупные компании настроены на победу

Amazon, Google, Facebook и IBM намерены стать лидерами в области искусственного интеллекта. Как более крупные компании, они имеют необходимые ресурсы для сбора данных и, следовательно, имеют больше данных для работы.

Вот что делают ведущие игроки отрасли в отношении ИИ:

Amazon:

  • Инвестиции в ИИ более 20 лет
  • Данные веб-сканирования с более чем 5 млрд веб-страниц
  • Более 500 000 изображений в формате JPEG и соответствующих файлов метаданных JSON с описанием продуктов в действующем Amazon Fulfillment Center.
  • Ежедневно обновляется более четверти миллиарда записей, отслеживающих мировые телерадиовещательные, печатные и веб-новости.
  • Около 100 миллионов изображений и видео со звуковыми и визуальными функциями и аннотациями
  • Amazon’s Echo лидирует на рынке голосовых помощников с отрывом более 70%.

Google:

  • Одно из крупнейших хранилищ наборов данных, с 10–15 эксабайт данных - Cirrus Insight
  • Сосредоточен на разработке приложений и продуктов, а не на долгосрочных исследованиях искусственного интеллекта.
  • Команда из более чем 1300 исследователей - Google Brain
  • 23,8% пользовательская доля рынка голосового помощника - Voicebot
  • Использование платформы с открытым исходным кодом для машинного обучения TensorFlow, чтобы предоставить любому доступ к платформам машинного обучения.
  • Размер базы данных Google Earth оценивается в 3017 ТБ или примерно 3 петабайта - Google Earth Blog
  • Google Street View содержит около 20 петабайт уличных фотографий - Peta Pixel.

Facebook:

  • Ежедневно обрабатывает 2,5 млрд фрагментов контента и более 500 терабайт данных - Tech Crunch
  • Facebook Artificial Intelligence Researchers (FAIR) насчитывает около 80 исследователей и инженеров - FAIR
  • Создает 2 млрд лайков и 300 млн фотографий в день - Tech Crunch
  • Сканирует около 105 терабайт данных каждые 30 минут - Tech Crunch
  • Построен центр обработки данных площадью 62 000 квадратных футов, вмещающий 500 стоек, вмещающих 1 эксабайт холодного хранилища.
  • Ежедневно переводит около 2 млрд пользовательских сообщений на более чем 40 языков, а переводы ежедневно просматривают 800 млн пользователей - Fortune

IBM:

  • Планируется инвестировать в течение 10 лет 240 миллионов долларов в создание MIT - IBM Watson AI Lab - IBM
  • Имеет более 2000 сотрудников по всему миру, из них более 600 в штаб-квартире в Нью-Йорке - IBM.
  • Взаимодействие с клиентами Watson охватывает шесть континентов и более 25 стран - IBM
  • IBM инвестирует 1 млрд долларов в Watson Group, в том числе 100 млн долларов на венчурные инвестиции для поддержки стартапов IBM и предприятий, создающих когнитивные приложения, созданные с помощью Watson - IBM
  • С помощью экосистемы Watson Ecosystem - Fortune создано более 7000 приложений.

Google, скорее всего, находится в авангарде внедрения машинного обучения для разработки приложений, продуктов и услуг. Это не только первая компания, начавшая исследования в области искусственного интеллекта, но и более чем 70 000 сотрудников. Google - довольно крупная компания. Более того, с Google Brain, исследовательским проектом по глубокому обучению искусственного интеллекта, у Google есть целая команда с собственной программой исследований, охватывающей такие области, как машинное обучение, понимание естественного языка, алгоритмы и методы машинного обучения, а также робототехника.

Глобальный список 100 самых перспективных компаний в области искусственного интеллекта

Тенденция 2 - произойдет консолидация алгоритмов и технологий

Все компании Tier2, которые инвестировали в ИИ, такие как Intel, Salesforce и Twitter, последуют за более крупными компаниями, у которых есть данные, и начнут использовать свои алгоритмы обработки данных и ИИ. Торговля данными будет происходить между игроками отрасли, и наиболее вероятно, что алгоритмы и технологии будут объединены. Торговля данными, а также объединение алгоритмов и технологий сделают ИИ более эффективным.

По мере того, как более крупные игроки, такие как Google и Facebook, приобретают более мелких игроков, алгоритмы будут интегрированы в их основные платформы / решения. Компания DeepMind, базирующаяся в Лондоне, специализирующаяся на искусственном интеллекте, разрабатывающая универсальные алгоритмы обучения, была приобретена Google, чтобы получить преимущества в бизнесе по сравнению с другими технологическими компаниями. Facebook, с другой стороны, приобрел Wit.ai, чтобы помочь с распознаванием речи и голосовыми интерфейсами. Компания также приобрела стартап Ozlo в области искусственного интеллекта, чтобы улучшить своего виртуального помощника M.

Тенденция 3. Краудсорсинг данных будет ОГРОМНЫМ

Все компании, занимающиеся ИИ, будут искать огромные массивы данных, чтобы найти способы и средства реализовать свои амбиции в отношении ИИ. Эти компании начнут краудсорсинг больших объемов данных. Компании нашли разные способы оценки качества и достоверности краудсорсинговых данных, что дает не только предприятиям возможность извлекать выгоду из этих данных, но и дает право голоса потребителям.

Джоэл Гурин, основатель и редактор OpenDataNow.com, заявляет, что «мы живем в культуре краудсорсинга, когда все больше и больше людей хотят и заинтересованы делиться своими знаниями через социальные сети».

Google получает множество изображений с помощью краудсорсинга для создания своих алгоритмов обработки изображений. Он также использует краудсорсинг, чтобы помочь в улучшении таких услуг, как перевод, транскрипция, распознавание почерка и карты через свое приложение Crowdsource. Amazon также использует краудсорсинговый искусственный интеллект для улучшения более чем 15 000 текущих навыков Alexa.

Тенденция 4 - M&A и другие M&A

CBInsights имеет статистику, которая показывает, что гонка за приобретением компаний ИИ началась / 2018 станет годом, когда мы увидим все больше и больше слияний и поглощений, поскольку компании конкурируют за интеллектуальный капитал и таланты. Все более мелкие игроки в сфере машинного обучения / искусственного интеллекта будут приобретены крупными компаниями. На это есть две причины:

  • ИИ не может работать изолированно без наборов данных. Поскольку у более крупных компаний есть огромные массивы данных, они окажутся слишком конкурентоспособными для более мелких игроков.
  • Алгоритмы без данных бесполезны. Без алгоритмов данные бесполезны. Данные лежат в основе алгоритмов, и получение больших объемов данных имеет первостепенное значение.

Как сказал Ход Липсон, инженер-робототехник и директор лаборатории Creative Machines при Колумбийском университете: Данные - это топливо, а алгоритм - двигатель.

Тенденция 5. Демократизация инструментов для увеличения доли рынка

Более крупные компании начнут открывать исходный код своих алгоритмов и других наборов инструментов, чтобы получить долю рынка. Барьеры для рыночного доступа к данным и алгоритмам уменьшатся, а количество новых приложений ИИ увеличится. Благодаря демократизации небольшие компании, которые имеют ограниченный доступ к инструментам ИИ или не имеют его вообще, получат доступ к большим объемам данных для обучения и запуска сложных алгоритмов ИИ.

Как сказал Сундар Пичаи, генеральный директор Google, о демократизации искусственного интеллекта: «Одна из самых захватывающих вещей, которые мы все можем сделать, - это демистифицировать машинное обучение и искусственный интеллект. Важно, чтобы это было доступно всем ».

Более того, фреймворки, SDK и API станут нормой для всех основных игроков, открывающих доступ потребителям. Модели на основе SaaS и PaaS станут бизнес-моделями, которыми будут следовать все эти компании.

Тенденция 6. Улучшится взаимодействие человека и машины

Siri и Alexa, вероятно, являются двумя самыми популярными инструментами взаимодействия человека с машиной. Подобные решения на основе роботов станут первым уровнем входа для компаний, занимающихся ИИ. Например, хотя машины были запрограммированы для анализа речи и распознавания лиц, машины смогут распознавать ваше настроение, известное как эмоциональная аналитика, на основе тона вашего голоса.

Автоматизация производства и аспекты, связанные с решениями, не ориентированными на потребителя, станут первым набором решений / приложений, которые нужно улучшить. Автоматизация производства улучшится в основном за счет экономии затрат на рабочую силу за счет использования сложных технологий, включая автоматизацию, робототехнику и передовое производство. Улучшение непотребительских решений, таких как взаимодействие человека и машины при выполнении задач в области сельского хозяйства и медицины, также будет преобладать в 2018 году.

Тенденция 7. ИИ начнет медленно, но верно влиять на все вертикали

ИИ уже повлиял на производство, обслуживание клиентов, финансы, здравоохранение и транспорт. Ожидается, что к 2018 году на рынке появятся беспилотные автомобили. В следующем году ИИ затронет еще больше вертикалей. Краткие примеры отраслей и того, как ИИ повлияет на них, включают:

  • Страхование - ИИ улучшит процесс обработки претензий за счет автоматизации
  • Юридические - NLP может резюмировать тысячи страниц юридических документов за считанные минуты, тем самым сокращая время и повышая эффективность.
  • PR и СМИ - ИИ поможет быстро обрабатывать данные
  • Образование - Разработка виртуальных репетиторов; Оценка бумаги с помощью ИИ; адаптивные обучающие программы, игры и программное обеспечение; а персонализированные образовательные программы на базе ИИ изменят способ взаимодействия учащихся и учителей.
  • Здоровье. Машинное обучение можно использовать для создания более сложных и точных методов прогнозирования заболеваний за годы до того, как у пациентов появятся симптомы.

Так же, как промышленная революция изменила почти все 100 лет назад, искусственный интеллект изменит отрасль в ближайшие несколько лет.

Тенденция 8 - Безопасность, конфиденциальность, этические и моральные вопросы

Все, что находится под эгидой искусственного интеллекта, например машинное обучение и большие данные, уязвимо для возникающих проблем с безопасностью и конфиденциальностью. Иногда важную роль играет критическая инфраструктура. Потребность в безопасности, связанной с вопросами конфиденциальности, такими как сохранение конфиденциальности банковских счетов и медицинской информации, вызовет большую потребность в исследованиях безопасности. 2018 станет годом, когда проблемы с безопасностью и конфиденциальностью обязательно будут решены и будут сделаны возможные новые разработки.

Этика искусственного интеллекта также будет серьезной проблемой в 2018 году. Этика и моральные проблемы, которые необходимо решить, включают в себя то, как ИИ может причинить вред или принести пользу людям. Также высказывались опасения по поводу возможности замены людей роботами, особенно если ИИ будет использоваться в областях, где важно человеческое сочувствие, например, медсестры, терапевты или полицейские. Другой вопрос, которым мы займемся, - это автономное оружие. Учитывая уровень автономных функций, ИИ будет необходимо, чтобы переопределить определенные функции, в отличие от оружия, управляемого людьми.

Наше мнение

Хотя искусственный интеллект существует уже много лет, искусственный интеллект, каким мы его знаем сегодня, все еще находится в зачаточном состоянии. Было много шумихи вокруг ИИ и его различных приложений, от автономных транспортных средств до виртуальных персональных помощников и множества других технологий, которые выполняют задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта. Несмотря на то, что существует длинный список вариантов использования ИИ, большинство из которых направлено на улучшение конкретных процессов, их успешное развертывание потребует времени. Кроме того, в индустрии искусственного интеллекта не так много игроков, поэтому фрагментации не будет, и станут доступны неструктурированные данные и алгоритмы для их обработки. ЖИЗНЬ ИИ только началась ... и впереди еще долгий путь.

Согласны ли вы с нашими мыслями о том, что ЖИЗНЬ ИИ только началась и ей еще предстоит пройти долгий путь? Каков ваш прогноз в отношении ИИ?

Этот пост написал Асокан Ашок, генеральный директор UnfoldLabs. Ашок - эксперт в привлечении внимания клиентов к процветающему бизнесу и коммерциализации продуктов в больших масштабах. Как ведущий стратег в технологической отрасли, он отлично может рекомендовать стратегии, учитывающие тенденции в области технологий и рынка. Ашок, обладающий высокими аналитическими способностями и провидцем отрасли, является востребованным мировым лидером в области высоких технологий и надежным стратегическим советником компаний.

Предприниматель. Изобретатель. Идея продукта. Стратег. Мечтатель. Евангелист. Архитектор.

С любыми комментариями или обсуждениями обращайтесь к Ashok или UnfoldLabs по адресу «marketing-at-deploylabs-dot-com».