Эта новость вряд ли вас удивит: рынок внедрения искусственного интеллекта продолжает быстро расти, имея потенциал в десятки миллиардов долларов дохода.

В своем отчете, опубликованном в сентябре, IDC дает прогноз, что в 2023 году глобальные расходы на системы ИИ достигнут 97,9 млрд долл. — потрясающий рост с 37,5 млрд долл., ожидаемых в 2019 году. Это означает ежегодный темп роста 28,4% в течение нескольких лет.

Как результат, 2020 год станет рубежным, задав тон на следующее десятилетие инноваций в ИИ. А что это означает для компаний, продающих решения с искусственным интеллектом, и их клиентов? В какие направления им следует инвестировать?

CRN/США представляет свое видение главных трендов в сфере ИИ и машинного обучения, которые компаниям следует учесть в своих стратегиях в этом году.

«Объясняющий» ИИ

Искусственный интеллект играет всё большую роль в процессах принятия решений в организациях, поэтому растет потребность, чтобы системы, использующие ИИ, могли объяснить, как они пришли к своим выводам. Согласно прогнозу Gartner, к 2025 году 30% госзаказов и контрактов крупных корпораций будут требовать таких возможностей, и 2020 год должен заложить основу для развития этого рынка. Платформы интеллектуального анализа данных и машинного обучения должны будут уметь изложить ясным языком критерии точности, атрибуты и статистику моделей, использованных, чтобы придти к представленным выводам, говорит Gartner. В другом своем отчете Gartner указывает, что новые правила и законы, подобные Генеральному регламенту EC о защите данных (GDPR), только ускорят внедрение технологий с объясняющим ИИ.

Автономный ИИ

Беспилотные автомобили находятся в центре внимания рынка автономного управления, но эта технология будет находить всё более широкое применение благодаря дальнейшему прогрессу в создании более сложных систем, использующих ИИ. По мнению Gartner, автономный ИИ будет одним из главных трендов в этом году и определит вектор развития на будущее. Всё более близкой к реальности становится идея дронов или роботов с роевым интеллектом, движущихся самостоятельно в согласии друг с другом, для автоматизации задач, которые выполнялись вручную или полуавтоматически. Среди применений можно назвать доставку товаров дронами или фермы, где роботы сами выполняют каждодневную работу.

Безопасность ИИ

По мнению Gartner, искусственный интеллект окажет большое влияние на обеспечение кибербезопасности сразу по трем направлениям. Во-первых, организации должны будут надежно защитить свои системы с ИИ от возможного взлома, чтобы не допустить принятия ошибочных решений или утечку используемых данных. Согласно прогнозу Gartner, 30% всех кибератак на ИИ будут использовать инфицирование данных режима обучения, кражу модели ИИ или состязательные выборки, чтобы привести систему ИИ к отказу. Организации будут также использовать ИИ, чтобы повысить свой уровень защищенности, что достигается внедрением средств защиты следующего поколения, которые уже начали появляться на рынке. В то же время, следует понимать, как злоумышленники могут использовать средства машинного обучения и другие технологии ИИ для осуществления новых видов кибератак.

Диалоговый ИИ

Попытки реально использовать искусственный интеллект в системах речевых интерфейсов на массовом рынке начались уже несколько лет назад, и ожидается, что в 2020 году здесь будет достигнут большой прогресс. Gartner, в частности, дает прогноз, что 50% аналитических запросов будут приходить из поиска, систем обработки естественного языка и речевых запросов, что сделает системы аналитики более широко доступными в организациях. В другом своем отчете Gartner указывает, что 70% офисных работников будут повседневно использовать речевые платформы взаимодействия.

ИИ-инфраструктура

Развитие технологий искусственного интеллекта затрагивает самые разные рабочие нагрузки, поэтому неудивительно, что сам ИИ будет играть всё более значительную роль в будущих инвестициях в ИТ-инфраструктуру. Согласно прогнозу Gartner, в период до 2023 года ИИ будет одним из главных драйверов в принятии решений, касающихся инфраструктуры. И это важно, поскольку рабочие нагрузки ИИ требуют специальных конфигураций оборудования и ПО, а также групп специалистов, которые должны непрерывно управлять моделями ИИ, помогающими принимать оперативные решения.

«Классическое» машинное обучение остается в силе

Организации всё охотнее используют передовые технологии глубокого обучения, но «классическое» машинное обучение по-прежнему будет играть важную роль, говорит Gartner. Иллюстрируя этот тренд, Gartner дает прогноз, что в период до 2022 года более чем три четверти организаций будут использовать глубокие нейронные сети там, где вполне достаточно обычного машинного обучения. Это значит, что нужно понимать все доступные варианты машинного обучения и не переусложнять путь к решению, стремясь к тому, чтобы избранный подход соответствовал сложности решаемой проблемы.

По материалам crn.com.

Источник: Дилан Мартин, CRN/США

Версия для печати (без изображений)   Все новости