Я занимаюсь машинным зрением и хочу сказать, что всего обещанного в статье и близко в перспективе нет. То что сейчас внедряется в продакшн по существу было изобретено в 90ые годы, но не внедрялось из-за недостатка вычислительных мощностей. Между тем до сих пор не решены многие концептуальные задачи машинного обучения: не понятно как учиться с малого объема данных и машина не умеет думать, она может повторить решение близкое к какому-то случаю из большого объема прежде принятых решений. Внедрение ИИ уже привело к сокращению квалифицированного труда, например труд переводчиков оплачивается теперь значительно хуже чем прежде.
Проблема не в том, что технология заменит конкретного человека в конкретной компании, а в том, что технология позволит создать новые бизнес-модели, которые смогут кратно сократить количество людей требуемое для выполнения какой-либо работы. Например, бухгалтерский учет, нет такой программы, которая может заменить конкретного глав. буха, да даже простого буха, но IT позволило создать конвейер таких услуг силами небольшого количества специалистов, благодаря чему, потребность в бухгалтерах стала резко сокращаться.
Я не занимаюсь машинным зрением профессионально но пристально за ним слежу, как и за ИИ, автопилотами. И я считаю что прогресс довольно не плохой. Даже если судить по софту который мы все используем каждый день, поиск в гугле, умные фильтры для фоток, голосовое распознание, алгоритмы ютюба и нетфликса. Камеры на дорогах которые штрафы дают за ремень. Распознавание лиц, голоса и даже походки. Куча новых алгоритмов которые умеют сделать из фотки 3д сцену или дорисовать отсутствующие участки изображения. Та же Тесла перешла в прошлом году от распознования в отдельных 2д кадров к распознованию в 360° видео что очень сильно улучшило качество распознования и особенно качество создания 3д модели дороги. Про успехи в распозновании команд или генерации текстов я вообще молчу. По моему мнению сейчас главная проблема это нехватка специалистов и инструментов разработки, чтобы ИИ можно было бы использовать в любом софте или даже сайте.
Я занимаюсь машинным зрением и хочу сказать, что всего обещанного в статье и близко в перспективе нет. То что сейчас внедряется в продакшн по существу было изобретено в 90ые годы, но не внедрялось из-за недостатка вычислительных мощностей. Между тем до сих пор не решены многие концептуальные задачи машинного обучения: не понятно как учиться с малого объема данных и машина не умеет думать, она может повторить решение близкое к какому-то случаю из большого объема прежде принятых решений. Внедрение ИИ уже привело к сокращению квалифицированного труда, например труд переводчиков оплачивается теперь значительно хуже чем прежде.
Люблю виси именно за такие комментарии.
Проблема не в том, что технология заменит конкретного человека в конкретной компании, а в том, что технология позволит создать новые бизнес-модели, которые смогут кратно сократить количество людей требуемое для выполнения какой-либо работы.
Например, бухгалтерский учет, нет такой программы, которая может заменить конкретного глав. буха, да даже простого буха, но IT позволило создать конвейер таких услуг силами небольшого количества специалистов, благодаря чему, потребность в бухгалтерах стала резко сокращаться.
Я не занимаюсь машинным зрением профессионально но пристально за ним слежу, как и за ИИ, автопилотами. И я считаю что прогресс довольно не плохой. Даже если судить по софту который мы все используем каждый день, поиск в гугле, умные фильтры для фоток, голосовое распознание, алгоритмы ютюба и нетфликса. Камеры на дорогах которые штрафы дают за ремень. Распознавание лиц, голоса и даже походки. Куча новых алгоритмов которые умеют сделать из фотки 3д сцену или дорисовать отсутствующие участки изображения.
Та же Тесла перешла в прошлом году от распознования в отдельных 2д кадров к распознованию в 360° видео что очень сильно улучшило качество распознования и особенно качество создания 3д модели дороги.
Про успехи в распозновании команд или генерации текстов я вообще молчу.
По моему мнению сейчас главная проблема это нехватка специалистов и инструментов разработки, чтобы ИИ можно было бы использовать в любом софте или даже сайте.