8 главных трендов искусственного интеллекта в 2019 году

Искусственный интеллект полностью перевернул наш мир и придал ему новый облик. Он меняет всё: методы нашей работы, способы общения, виды транспорта. «Созидательное разрушение», начатое ИИ, приведёт к тому, что множество рабочих мест и навыков станут избыточными, одновременно, открыв возможности для совершенно новых. Превосходство и влияние ИИ можно оценить по зарождающемуся соперничеству в данной сфере между США и Китаем.

В 2018 году примечательными тенденциями искусственного интеллекта были рост приложений на его основе, роботизация рабочей силы, а также первенство Китая по числу патентов и стартапов на этой технологии. В 2019 году как надежды, так и скептицизм по поводу ИИ продолжают расти. А важными стали следующие тенденции.

Наборы микросхем для искусственного интеллекта

ИИ полностью зависит от специализированных процессоров, работающих вместе с центральным. И «бутылочным горлышком» здесь как раз является ЦПУ — даже самый мощный из них не сможет обучить модель искусственного интеллекта. Для этого потребуется дополнительное оборудование, способное выполнять математические вычисления в таких сложных процессах, как обнаружение объектов и распознавание лиц. В этом году ведущие производители микросхем выпустят собственные ускорители ИИ: TPU, DPU, IPU. Данные чипы существенно повысят скорость выполнения задач по настройке обработки языка и распознавания речи. Подобные исследования и разработки приведут к появлению новых приложений в области здравоохранения и автомобильной промышленности.

Сочетание искусственного интеллекта и интернета вещей

ИИ с интернетом вещей начинают переходить на периферийные вычисления. Большинство моделей, обученных в облаках, будут перенесены в периферию. Применение ИИ в промышленных приложениях интернета вещей тоже возрастёт, так как он обеспечит высокую точность и расширенные возможности в анализе и диагностике. Также искусственный интеллект сможет оптимизировать сложные модели машинного обучения, основанные на нейронных сетях. Для промышленности интернет вещей уже готов стать основным двигателем внедрения ИИ.

Автоматическое обучение машин

После появления алгоритмов автоматического обучения, машинное обучение сильно изменится. Такие алгоритмы позволят разработчикам и программистам решать сложные задачи, не создавая узкоспециализированные модели. Преимущество автоматического обучения машин состоит в том, что инженеры будут концентрироваться на проблеме, не отвлекаясь на рабочий процесс. Данное обучение легко согласуется с когнитивными интерфейсами и платформами для машинного обучения. Его алгоритмы одновременно гибкие и переносимые.

Кибербезопасность и искусственный интеллект

Из-за разрыва между предложением и спросом на экспертов по кибербезопасности, традиционных недостатков этой сферы, а также растущих рисков взлома, возникает потребность в инновационных подходах. Поэтому применение искусственного интеллекта и машинного обучения в кибербезопасности будет только возрастать. Но их внедрение не будет означать, что в экспертах отпадёт всякая необходимость. ИИ расширит возможности экспертов и сделает систему более надёжной. С увеличением сложности систем и требованием постоянного мониторинга угроз, дальнейшее обеспечение кибербезопасности без ИИ приведёт к уязвимости процессов и снижению эффективности.

Навыки работы с искусственным интеллектом

В прошлом году сообщалось, что работа в сфере ИИ станет одной из самых высокооплачиваемых, а крупные компании будут проводить переобучение своих специалистов. Данная тенденция сохранится и в этом году, однако компании сталкиваются с проблемой, которую сложно преодолеть. Она заключается в недостатке навыков работы с ИИ. Также компании присматриваются к другой альтернативе — создание устройств с искусственным интеллектом, которые не нужно будет контролировать. Так что организациям не перестают требоваться профессионалы с навыками в этой технологии.

Автоматизация DevOps с помощью ИИ

Приложения сейчас генерируют множество данных, которые нуждаются в фильтрации для аналитики. Наборы данных можно сопоставить между собой, чтобы найти новые шаблоны, пригодные для использования в дальнейших программных продуктах. Применение модели машинного обучения к этим данным сделает их более прогнозируемыми. А если ещё добавить ИИ, то можно переориентировать способ управления компьютерной инфраструктурой. Развёртывание ИИ в службе техподдержки поможет быстрее выполнять задачи и находить причины проблем. В 2019 году процессы DevOps с применением искусственного интеллекта уже начнут функционировать.

Совместимость нейронных сетей

При создании нейронных сетей первостепенной задачей становится поиск подходящего фреймворка. Инженеры сталкиваются со сложным выбором инструмента разработки. А начав создавать систему, переключиться на другой фреймворк и работать с другими инструментами будет уже затруднительно. Тяжёлое взаимодействие нейронных сетей является препятствием на пути внедрения всей технологии.

ИИ с открытым исходным кодом

Облачные вычисления, массово используемые сегодня, происходят из проектов с открытым исходным кодом. Учитывая стремление большинства компаний к сотрудничеству и обмену знаниями, развитие ИИ будет проходить по тому же пути. Искусственный интеллект с открытым исходным кодом станет следующей фазой развития. Многие компании начинают открывать коды своих программ на базе ИИ, чтобы построить вокруг них сеть сообществ. Это приведёт к разработке новых открытых платформ на этой технологии.