На волне хайпа: что будет актуально в сфере искусственного интеллекта в ближайшее время

Опубликовано От Sergey

Вот уже несколько лет аналитическая компания Gartner выпускает отчет под названием Hype Cycle for Emerging Technologies. В нём сотрудники рассказывают, какие технологии и разработки имеют наибольший потенциал для развития в ближайшие годы и почему именно к ним будет привлечено внимание инвесторов.  

В этом году отчёт Gartner очень много внимания уделил искусственному интеллекту. Разберемся, за какими именно трендами в этой области следует пристально следить.

На волне хайпа: что будет актуально в сфере искусственного интеллекта в ближайшее время

Полина Есакова

Читайте по теме: Нейросети пишут код, отвечают на вопросы и генерируют музыку. Как это изменит наше будущее?

 

1. Formative AI — или «формативный», «образующий» ИИ.

Так Gartner называет тенденцию к созданию ИИ, который оценивает ситуацию и реагирует на ее особенности. Некоторые алгоритмы потребуют специального обучения для правильной реакции, другие сразу предложат решение. Пример — искусственный интеллект, который помогает дизайнерам UX/UI, предоставляя им фидбек в реальном времени.

Проявлениями formative AI в Gartner считают:

  • порождающие модели ИИ, в том числе генеративно-состязательные сети (о них — чуть ниже);
  • адаптивное машинное обучение (обучение, изменяющееся в реальном времени с учетом поступающих данных);
  • работу с малыми данными (small data, сбор и анализ информации об одном человеке);
  • самоконтролируемое обучение (self-supervised learning);
  • задействование ИИ в разработке и дизайне (AI-augmented development and design).

 

2. Augmented AI design — дизайн с привлечением ИИ.

Gartner обозначили этим термином тенденцию задействовать искусственный интеллект во время разработки и дизайна приложений. После того, как ИИ предлагает свой вариант, дизайнер улучшает результат с помощью пользовательских сценариев, представительского уровня в модели OSI (этот уровень отвечает за преобразование протоколов и кодирование/декодирование данных) и других технологий.

Подобные технологии уже представлены на рынке — так, компания B12 предлагает своим клиентам сайты, созданные ИИ и затем дополненные человеком. Получив информацию о том, в какой именно сфере занят клиент, алгоритм выбирает наиболее популярные для этой области варианты и решения. Причем на составление подборки уходит меньше минуты. Лидерами Augmented AI design в Gartner видят Adobe Xd, Figma и InVision.

 

3. Embedded AI — встроенный ИИ.

Это программное обеспечение, в состав которого включён искусственный интеллект. Он обучается, собирая информацию о действиях пользователя, а затем предлагает решения на основе собранных данных.

  • Например, узнав, что важный клиент компании отвечает на письма во второй половине дня, ИИ подскажет оптимальное время для отправки, какие формулировки лучше использовать и когда лучше напомнить об обратной связи.
  • Или же, получив сведения о том, когда сотрудники наиболее продуктивны, алгоритм поможет отделу кадров лучше организовать рабочий день, спланировать важные встречи, сдачи проектов и так далее.
  • Кроме того, так можно будет понимать, стоит ли приглашать новых сотрудников, если существующие окажутся слишком загружены.

Применений и задач у embedded AI может быть множество, но они незаметно сделают организацию труда более простой и эффективной.

 

4. Composite AI — «композитный», или «составной ИИ».

Тренд на комбинирование различных технологий и подвидов искусственного интеллекта. Такой подход, считают в Gartner, будет популярен в тех компаниях, у которых нет доступа к большим массивам накопленных данных или большой экспертизы в сфере ИИ. Кроме того, сочетание разных технологий поможет ИИ лучше и быстрее обучаться. Лидеры в этой сфере сейчас — ACTICO, BlackSwan Technologies, Cognite, IBM и другие.

Unsplash

 

5. Generative AI — иначе говоря, «генеративный» или «порождающий ИИ».

Так называют программы, способные проанализировать большой массив схожих данных, найти их определяющие черты и характеристики, а затем создать на их основе новые. Они схожи со старыми по ключевым признакам, но являются не копией, а полностью оригинальным материалом.

Самый доступный пример таких ИИ — печально известные deep fakes. Но можно найти и более безобидный вариант — проект This Person Does Not Exist. И те, и другие созданы с помощью GAN (generative adversarial network, генеративно-состязательной сети). В такой модели задействованы две нейросети — первая, изучив изображение, создает на его основе новое, а вторая пытается обнаружить «подмену». Если это удалось, то процесс обучения повторяется снова, до тех пор, пока «подделка» не будет отличима от оригинала.

Сейчас качество deep fakes таково, что злоумышленники могут пользоваться ими для шантажа или дестабилизации обстановки в компании или государстве. А это значит, что как частные лица, так и государственные службы будут заинтересованы в их быстром распознавании. Но и сами «фальшивки» только продолжат совершенствоваться. Так что в ближайшее время, по прогнозам Gartner, generative AI ждет бурное развитие.

 

6. Responsible AI — «Этика ИИ».

Этим термином в Gartner назвали не столько отдельный тип технологий, сколько новый тренд на пересмотр взаимодействия человека и нейросетей. С одной стороны, искусственный интеллект потенциально может принимать более объективные и этичные (например, при отборе резюме кандидатов) решения, так как будет избавлен от людских предрассудков. Но для этого надо будет изобрести способ избавить нейросеть от предубеждений создателей.

Печальный пример — история с алгоритмом Amazon, который хотели использовать для отбора кандидатов. На технических должностях чаще заняты мужчины, и программа, обученная на данных о нанятых ранее сотрудниках, сама начала исключать кандидатов-женщин. 

Responsible AI призвана избежать подобных казусов в будущем.

С другой стороны, ИИ все чаще может использоваться злоумышленниками — и это не только уже упомянутые deep fakes. Так, загрузив в нейросеть сведения о пользователе, его привычках и сайтах, которые он посещает, преступник может создать фишинговое сообщение, неотличимое от реального — и получить доступ к чувствительной личной информации. Более ответственный подход к использованию ИИ и понимание того, что он потенциально опасен — тоже часть этого тренда, считает Gartner.

 

7. Explainable AI — «объяснимый», он же «понятный AI».

Принцип организации ИИ таким образом, что наблюдающий со стороны может понять, почему именно алгоритм принял то или иное решение. Такие методы приходят на смену принципу «чёрного ящика», в котором даже сами создатели ИИ не всегда в состоянии объяснить принципы его работы. Explainable AI — важная часть общего тренда, который Gartner называют Trust in Algorithm, то есть «Доверие алгоритму».

Чем дальше, тем больше ИИ будет влиять на жизнь людей, а значит, человек должен понимать, как именно он устроен и какими принципами руководствуется.

При этом большинство современных ИИ настолько сложны, что понять их процессы со стороны очень непросто. Однако уже разрабатываются способы сделать ИИ более прозрачными для конечного пользователя — например, LRP (layerwise relevance propagation, послойное распределение релевантности). Она определяет, какие факторы становятся наиболее важными для алгоритма на каждом этапе. 

Именно эти тренды в Gartner посчитали наиболее актуальными и бурно развивающимися. Что же касается тех технологий, которые утратили свою важность и новизну, то в их число, помимо прочих, попали: облачный ИИ, 5G, беспилотные автомобили, доставка легких грузов с помощью дронов и многое другое. 

 

Фото на обложке: Unsplash

Нашли опечатку? Выделите текст и нажмите Ctrl + Enter

Источник: https://rb.ru/

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *