Gartner Hype Cycle 2019: разбор полётов

Разложили AI технологии 2019 по полочкам и бесстыдно сравнили их с прогнозом 2017 года.

Во-первых, что такое Gartner Hype Cycle? Это своего рода цикл зрелости технологии, а точнее перехода от стадии хайпа к её продуктивному использованию. Сейчас будет график с переводом, чтоб наглядно всё. А внизу пояснения.

Первая стадия. ̶Г̶н̶е̶в̶. Запуск. Технология появляется, её обсуждают сперва просвещённые нёрды, а потом и фанатичная общественность; постепенно нарастает ажиотаж.

Вторая стадия. ̶Т̶о̶р̶г̶. Пик завышенных ожиданий. В какой-то момент уже все говорят о технологии, пытаются её внедрить, а самые смекалистые – продать втридорога.

Третья стадия. ̶Д̶е̶п̶р̶е̶с̶с̶и̶я̶.̶ Спад интереса. Технология активно внедряется и часто проваливается из-за недоработок и ограничений. «Фигня это всё!» - доносится там и тут. Ажиотаж резко падает (ценник, зачастую, тоже).

Четвёртая стадия. ̶О̶т̶р̶и̶ц̶а̶н̶и̶е̶.̶ Работа над ошибками. Технология дорабатывается, проблемы решаются. Постепенно компании аккуратно пробуют внедрять технологию и, ура, всё получается прекрасно.

Пятая стадия. ̶П̶р̶и̶н̶я̶т̶и̶е̶.̶ Продуктивная работа. Технология завоёвывает своё заслуженное место на рынке и спокойно работает, развивается, нравится.

Возвращаясь к хайп циклу 2019. Компания Gartner выпустила в сентябре отчёт о том, какие технологии искусственного интеллекта на какой стадии находятся, и когда они начнут работать продуктивно. График внизу, комментарии под графиком.

С большим отрывом и уже на стадии «Продуктивная работа» идут технологии «Распознавание речи» и «Ускорение процессов с использованием GPU». Это означает, что их надо оперативно применять, ибо они уже обеспечивают конкурентное преимущество своим владельцам.

Автоматическое обучение машин (AutoML) и чат-боты сейчас на пике хайпа. То есть про них все говорят, многие внедряют, но на доведение технологий до нужной кондиции потребуется от 2-х до 5-ти условно.

Привычные нам машины сейчас тоже более чем в тренде. Технология «автономные транспортные средства» почти прощупывает дно. В данном случае это хорошо, ибо впереди продуктивная работа. Однако на проработку и адаптацию потребуется не менее 10 лет.

Где же сегодня находятся когда-то хайповые дроны и виртуальная реальность? Всё на месте, Гартнер включил дроны в сферу Edge AI (категории, граничащие с ИИ), а виртуальная реальность стала частью Augmented intelligence (расширенного интеллекта). Обе темы, кстати, сейчас на стадии запуска и имеют позитивный прогноз: 2-5 лет до продуктивной работы на рынке.

Из перспективных фич: Роботизированное ПО для автоматизации процессов (Robotic process automation software) – звучит страшно, но по факту это когда робот заменяет рутинные действия. Ночной кошмар низкоквалифицированного персонала; однако исследование Harvard Business Review утверждает: увольнений не будет, но продуктивность работы возрастёт. Есть основания верить. Технология за 2 года пройдёт пик непопулярности и всеобщего презрения, а потом распространится повсеместно.

Из технологий, про которые будут массово рассказывать евангелисты и инфоцыгане всех мастей только в перспективе, отдельно заинтересовало «нейроморфное оборудование». Это электрические устройства (чипы), которые имитируют естественные биологические структуры нашей нервной системы с точки зрения энергоэффективности. Если очень упростить, то это про суперпроизводительность благодаря разделению труда (асинхронному обновлению нейронов). Такие гиганты как IBM и Intel уже вовсю занимаются созданием нейроморфных чипов. Но у армии Джона Коннора есть время подготовиться к ссудному дню – Гартнер отвел на зрелость технологии аж 10 лет.

Про цифровую этику (Digital Ethics), что характерно, говорят много, а имплементировать не спешат. Направление выделено в отдельную категорию сфер ИИ: имеется в виду, что надо бы закрепить какие-то этические принципы, нормы и стандарты сбора данных, внедрения ИИ в жизнь, в общем, чтоб было как у людей. В конце концов, подглядеть у Азимова.

Забавно, но в 2017 всё было по-другому, даже отдельного хайп цикла на ИИ не отводилось: технологии ИИ шли в локомотиве развивающихся технологий (Emerging Technologies) вместе с блокчейном и дополнительной реальностью.

Машинное обучение и глубокое обучение в 2017 были на хайповом олимпе, а в 2019 продолжили свой путь в сторону спада, то есть продуктивной работы.

Кстати, дроны сначала переходили от пика к спаду, а в 2019 ушли назад в сторону подхода к пику. И такое случается, да.

В 2019 в цикл вошли 8 новых технологий. Среди них облачные сервисы ИИ (Cloud Services), Торговые площадки ИИ (Marketplaces), Квантовые вычисления с ИИ (Quantum Computing). В общем хорошо известные в узких кругах инструменты, которые пытаются ставить на AI рельсы.