Тенденции использования искусственного интеллекта 2022
Аналитики предрекают, что 2022 год ознаменуется инновационными способами использования искусственного интеллекта. Среди технологий, на которые окажет своё влияние искусственный интеллект, значительную роль отводят сферам дополненной (AR) и виртуальной реальности (VR).
Основные тренды технологий искусственного интеллекта, которые уже находят своё применение на практике и всё более активно будут применяться в будущем:
1. РАЗГОВОРНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
В основе голосовых помощников, чат-ботов, программ по переводу речи в текст и других подобных технологий лежат алгоритмы NLP. Рост рынка речевых технологий в последние несколько лет стал возможен благодаря нейросетевой архитектуре Transformer.
2. СИНТЕТИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ
Синтетические данные (т.е. сгенерированные компьютерной программой) по прогнозам компании Gartner к 2024 году будут составлять 60% всех данных, которые используются при разработке продуктов на базе искусственного интеллекта.
3. РАЗВИТИЕ ПРИЛОЖЕНИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В СФЕРЕ КИБЕРБЕЗОПАСНОСТИ
AI-системы анализируют сетевой трафик, распознают подозрительные действия и шаблоны атак, осуществляют мониторинг облачных сетей и стравляются ещё со многими задачами. Но и злоумышленники берут на вооружение искусственный интеллект, благодаря которому, например, обнаруживают слабые места в корпоративных системах.
4. ПЕРЕХОД ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА К ОПРЕДЕЛЕННОМУ НАБОРУ КОРПОРАТИВНЫХ ПРАКТИК
ИИ-технологии развиваются быстрее возможностей по их ответственному применению. Основные проблемы связаны: с предвзятостью искусственного интеллекта, происхождением данных, объяснимостью и проверяемостью гипотез и решений ИИ. Аналитики компании Dentons прогнозируют, что в 2022 ситуация будет меняться. Драйвером этих изменений, в основном, становится создание правовой инфраструктуры в этой области.
5. ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ
Главенствующим подходом в разработке систем ИИ является обучение с наставником, которое влечет за собой сбор большого количества данных, их маркировку и передачу в ИИ-модель. Однако существует еще одна парадигма - MACHINE LEARNING (обучение с подкреплением). При таком способе система не обучается на исторических данных реального мира и ей не даются «ключи к ответу» и указания. Вместо этого искусственному интеллекту разрешено неограниченно изучать мир, руководствуясь определенной целью.