Искусственный интеллект, как известно, вторгается в нашу жизнь. Причем стремительно. А как ещё? Чем именно характеризуется это вторжение? Ведь разработкам в области ИИ, да и их практическому применению не один десяток лет - нам привычны и системы распознавания документов, и антивирусы, реагирующие на подозрительную активность программ, и поисковики, пытающиеся угадать, что нам на самом деле нужно (чем лично я часто бываю недовольна - но тут уж ничего не поделаешь). Тем не менее, именно в самое последнее время что-то явно сдвинулось . Что же это?
Нетрудно ответить: косяком пошли решения, основанные на технологиях нейронных сетей - машинном обучении, обучении с подкреплением, глубоком обучении. Этот прорыв тесно связан с освоением "больших данных" (Big Data), причем связь здесь двусторонняя: нейронным сетям необходимы для тренировки массивы больших данных, большие данные могут быть обработаны только посредством ИИ - человеку их охватить не под силу.
А еще? Если говорить не о технологиях, а об особенностях решений, создаваемых сейчас на их основе? Я должна была ответить на этот вопрос в рамках некоторой научно-исследовательской работы, но необходимость, кажется, отпала. Тем не менее, не пропадать же добру, тем более что тенденций по большому счету получилось всего две.
1. Малый масштаб. ИИ используется для решения небольших задач - возможно, в силу того, что еще не вышел из стадии экспериментов. Для снижения риска заказчики стараются максимально конкретизировать задачу. А поставщиками решений могут выступать небольшие компании, в том числе стартапы. Их много среди успешных разработчиков, и их число продолжает расти. Подразделения крупных предприятий, занимающиеся разработкой ИИ, также зачастую созданы как внутренние стартапы. Тем или иным путем зрелый бизнес учится взаимодействовать со стартапами, и наоборот.
2. От облачных вычислений - к периферийным (Edge computing). ИИ требует высокого быстродействия, а при передаче данных в облако теряется слишком много времени. В промышленных средах и везде, где для получения данных используется Интернет вещей, место обработки данных стараются максимально приблизить к месту их сбора. С этим трендом связывают повышение на рынке спроса на видеоплаты, которые более эффективны, чем обычные процессоры, для определенных видов параллельных вычислений.
Нетрудно ответить: косяком пошли решения, основанные на технологиях нейронных сетей - машинном обучении, обучении с подкреплением, глубоком обучении. Этот прорыв тесно связан с освоением "больших данных" (Big Data), причем связь здесь двусторонняя: нейронным сетям необходимы для тренировки массивы больших данных, большие данные могут быть обработаны только посредством ИИ - человеку их охватить не под силу.
А еще? Если говорить не о технологиях, а об особенностях решений, создаваемых сейчас на их основе? Я должна была ответить на этот вопрос в рамках некоторой научно-исследовательской работы, но необходимость, кажется, отпала. Тем не менее, не пропадать же добру, тем более что тенденций по большому счету получилось всего две.
1. Малый масштаб. ИИ используется для решения небольших задач - возможно, в силу того, что еще не вышел из стадии экспериментов. Для снижения риска заказчики стараются максимально конкретизировать задачу. А поставщиками решений могут выступать небольшие компании, в том числе стартапы. Их много среди успешных разработчиков, и их число продолжает расти. Подразделения крупных предприятий, занимающиеся разработкой ИИ, также зачастую созданы как внутренние стартапы. Тем или иным путем зрелый бизнес учится взаимодействовать со стартапами, и наоборот.
2. От облачных вычислений - к периферийным (Edge computing). ИИ требует высокого быстродействия, а при передаче данных в облако теряется слишком много времени. В промышленных средах и везде, где для получения данных используется Интернет вещей, место обработки данных стараются максимально приблизить к месту их сбора. С этим трендом связывают повышение на рынке спроса на видеоплаты, которые более эффективны, чем обычные процессоры, для определенных видов параллельных вычислений.
Комментарии
Отправить комментарий