Сочетание трех факторов подводит к поворотному моменту, после которого использование искусственного интеллекта (AI) станет обычным явлением. Хотя еще предстоит много работы, сегодня, по мнению Leading Edge Forum, исследовательского отделения технологической компании CSC, уже присутствуют три главных ингредиента, необходимых для старта использования AI.

Большие данные. Большие наборы неструктурированных данных удобны для обучения мощного машинного интеллекта (MI) и сегодня присутствуют в огромном количестве. Инициативы такого рода, как языковой перевод и распознавание изображений, лиц, действий и эмоций, основаны на предсказательной аналитике, которая становится тем точнее, чем богаче используемые ею данные. И разрастание больших данных (в особенности из социальных сетей) означает возможность использовать огромное количество наборов данных. Как отмечается в отчете Leading Edge Forum, Facebook чрезвычайно быстро вырвалась вперед в распознавании лиц, потому что уже умела составлять пары из наших имен и изображений лица, точно так же как Google получила важные преимущества в машинном переводе благодаря агрегации множества качественных многоязычных документов.

«В перспективе новые и уже признанные MI-компании будут аккумулировать из Интернета миллионы изображений, видеороликов и материалов интернет-вещания с разными ситуациями, в которых люди улыбаются, смеются, хмурятся, беседуют, спорят, пожимают руки, гуляют, играют в футбол и так далее, как базу для создания беспримерных возможностей распознавания эмоций и действий людей. MI сегодня явно относится к числу самых важных приложений больших данных».

Прогресс в ПО и аппаратуре. Давно известно, что нейронные сети и параллельная обработка должны быть важными средствами разработки AI, потому что они ближе всего похожи на способ работы человеческого мозга. Теперь же рождение вычислений на базе множества графических процессоров может значительно ускорить обработку информации в нейронных сетях, а если требуется больше вычислительных ресурсов, то к вашим услугам гигантские облачные ресурсы Amazon, Microsoft, Google. «ПО глубинного обучения и аппаратура параллельной обработки, взятые вместе, сегодня предоставляют мощную платформу машинного интеллекта», — говорится в отчете.

Облачные бизнес-модели. Появление бизнес-моделей машинного обучения на основе использования облака является самой главной причиной резкой активизации в развитии этой отрасли, и, как утверждается в отчете, «мы, по существу, видим слияние машинного интеллекта с облачной экономикой».

В дооблачную эпоху большинство работ в сфере AI велось изолированно и требовало довольно больших затрат, однако облачная экономика удешевляет и упрощает использование возможностей машинного обучения, в частности в распознавании лиц и языковом переводе.

«Именно этот фактор является триггером бурного появления узкоспециализированных MI-стартапов и большого прогресса в той же области таких компаний, как Google, Facebook, Microsoft, Apple, IBM и их различных конкурентов в разных странах».

Исследователи предлагают организациям, желающим подготовиться к использованию машинного интеллекта, следующий план из 10 пунктов.

  1. Усвойте мысль, что машинный интеллект будет важен для вашей организации.
  2. Определите, какие формы машинного интеллекта будут для вас наиболее существенны.
  3. Выберите для себя наиболее подходящие стартапы и разработки.
  4. Продумайте, работой каких звеньев вашей компании можно без риска управлять посредством специальных алгоритмов.
  5. Определите, в каких внутренних и внешних наборах данных для вас заключен наибольший потенциал.
  6. Оцените, в какой степени можно будет автоматизировать ключевой профессиональный опыт вашей фирмы.
  7. Опробуйте глубинное обучение, нейронные вычисления и другие технологии.
  8. Спроецируйте подходящие MI-сервисы и технологии в цепочку создания ценностей своей фирмы.
  9. Подготовьте в своей организации специалистов по машинному интеллекту.
  10. Шире используйте достижения в области искусственного интеллекта в стратегическом планировании.

Версия для печати (без изображений)