Чего нам ожидать от искусственного интеллекта | robot_dreams
Для отслеживания статуса заказа — авторизируйтесь
Введите код, который был выслан на почту Введите код с SMS, который был выслан на номер
 
Код действителен в течение 5 минут Код с sms действителен в течение 5 минут
Вы уверены, что хотите выйти?
Сеанс завершен
На главную
Данные и будущее: чего нам ожидать от искусственного интеллекта

Данные и будущее: чего нам ожидать от искусственного интеллекта

Выжимка из отчетов Databricks и State of AI за 2023 год

Искусственный интеллект и сфера Big Data быстро развиваются. Об этом свидетельствуют недавние отчеты от Databricks и State of AI. Они содержат немало интересных цифр и примеров, подтверждающих не только колоссальный прогресс в ИИ-индустрии, но и глобальные перспективы развития в будущем.

На основе отчетов robot_dreams составил для вас краткую выжимку о состоянии ИИ в 2023 году.

Про источники:

  • Databricks — американская компания-разработчик ПО, основанная создателями Apache Spark. Ежегодно составляет отчет о состоянии ИИ State of DATA+AI. В 2023, в партнерстве с MIT Technology Review, также выпустила Laying the foundation for data-and AI-led growth — опросник топ-менеджеров и Data Scientists о росте ИИ-индустрии.
  • State of AI — ежегодный отчет о состоянии искусственного интеллекта, который с 2018 года выпускает ИИ-инвестор Нейтан Бенайх (Nathan Benaich) и команда венчурной фирмы Air Street Capital.

Новая эра квантовых вычислений

Согласно новым прогнозам, объем данных во всем мире к 2025 году достигнет 180 зеттабайт — это почти в 3 раза больше, чем было в 2020 году. Цифровые данные помогают нам принимать более обоснованные решения, улучшать эффективность процессов, выявлять факты мошенничества, создавать новые продукты и сервисы.

Информации в мире становится больше. Чтобы обрабатывать и анализировать ее, уже сейчас требуются мощные ресурсы, техника и системы хранения данных. Руководители IT-компаний всех уровней, стараясь соответствовать тенденции, удваивают свои инвестиции в данные и искусственный интеллект.

По результатам опроса Databricks, абсолютно все фирмы планируют в следующем году увеличить свои расходы на модернизацию инфраструктуры данных и внедрение ИИ. Для почти половины (46 %) компаний рост инвестиций увеличится более чем на 25 %. В то же время эти инвестиции будут продуманными и выборочными.

Мы не можем сейчас прекратить внедрять ИИ и передовые технологии обработки данных. Мы просто должны быть последовательными и структурированными в отношении наших инвестиций. Это время, когда каждой компании придется выбирать, какие проекты развивать, так как ресурсы не бесконечны.

CTO Dell Technologies Джон Роуз (John Roese)

В настоящее время уже разрабатываются новые технологии, которые позволят создавать более производительные и энергоэффективные аппаратные решения для ИИ. Одной из таких технологий являются квантовые вычисления.

В отличие от классических битов (0 и 1), они используют кубиты, которые могут находиться в состоянии 0, 1 или в суперпозиции. Это позволяет выполнять более сложные операции. Кроме того, кубиты в квантовом состоянии могут взаимодействовать друг с другом, вызывая интерференцию, что делает возможным параллельные вычисления. Благодаря этому квантовые компьютеры справляются со сложными задачами, которые перегружают классические вычислительные машины.

При этом информация не только растет в объеме, но и постоянно меняется. Рабочие данные становятся более разнообразными: социальные сети, Интернет вещей, всевозможные датчики — все это способствует накоплению массивов информации. Требования к безопасности и точности ужесточаются.

В таких условиях в приоритете у бизнеса консолидация и унификация данных. Например, создаются унифицированные платформы, которые помогут избежать дублирования. 81 % компаний с годовым доходом более $10 млрд используют 10 и более систем консолидации данных и 28 % — используют больше 20.

Дані зі звіту Databricks

Закономерно, что вместе со сферой Big Data развивается и искусственный интеллект, позволяющий все быстрее и эффективнее собирать и обрабатывать данные. Некоторые мировые компании успешно используют этот тренд. Например, NVIDIA получает рекордные доходы от производства чипов, а к 2024 году планирует выпустить чипы искусственного интеллекта.

На сегодня суперкомпьютер искусственного интеллекта NVIDIA Eos, вмещающий 10 752 графических процессора, работающих со скоростью 400 гигабит в секунду, успешно завершил обучающий тест на основе модели GPT-3 со 175 миллиардами параметров.

Сферы применения ИИ

Согласно исследованию компании IDC, мировой рынок искусственного интеллекта в 2023 году вырос на 31,4 % в годовом исчислении и достиг $64 млрд. Ожидается, что этот рост продолжится и в ближайшие годы.

Крупные технологические компании, такие как Google, Microsoft и IBM, а также стартапы вкладывают значительные средства в исследования и разработки ИИ. По оценкам McKinsey, до конца 2023 года глобальные инвестиции в ИИ превысят $100 млрд.

Инвестиции в искусственный интеллект

Говоря о совершенствовании ИИ, вспомним важные вехи и прорывы на разных этапах его становления:

  • В 2016 году программа искусственного интеллекта AlphaGo, разработанная Google, обыграла чемпиона мира по игре го Ли Седоля. Это событие стало знаковым, показав, что ИИ может достигнуть уровня мастерства человека.
  • В 2020 ИИ нашел свое применение в борьбе с пандемией COVID-19. Он использовался для разработки новых вакцин, отслеживания распространения вируса и оказания помощи пациентам.
  • В декабре 2022 года ShieldAI пилотировала первый беспилотный истребитель F-16 на аэродроме к северу от Лос-Анджелеса. Это был прорыв для ВВС США, которые заключили контракт с ShieldAI на разработку сложных беспилотных летательных аппаратов.
  • В 2023 году искусственный интеллект помог реанимировать со старой демо-кассеты голос Джона Леннона, преобразовав его в полноценный трек Now and Then. При помощи ИИ любительскую запись разложили на голос и инструмент, удалили шумы, добавили новые партии инструментов и смикшировали на современный лад.

Искусственный интеллект уже активно используется в таких областях, как создание контента, дизайн, финансы, здравоохранение и менеджмент. Но его применение становится все более глобальным и разносторонним.

В 2023 году разработки, основанные на ИИ, пополнили рынок оружия и оборонных технологий. Несколько оборонных технологических стартапов, применяющих возможности искусственного интеллекта, уже изменили способы сбора и использования разведывательной информации военными США.

В апреле, американская компания Palantir продемонстрировала, как ИИ можно использовать для быстрого анализа ситуации на поле боя, разработки потенциальных планов действий и предоставления оперативного плана по «нейтрализации» угрозы. Эта же технология применяется для мониторинга вторжения России на территорию Украины.

Роль искусственного интеллекта была признана и на общественно-политическом уровне. В мае 2023 года на саммите G7 был учрежден Хиросимский процесс искусственного интеллекта, целью которого является содействие развитию ИИ на глобальном уровне. Лидеры стран разрабатывают руководящие принципы, которые помогут организациям, внедряющим и использующим передовые системы искусственного интеллекта, гарантировать безопасность и надежность технологий.

Это крайне важный шаг, поскольку 60 % респондентов, принимающих участие в опросе от Databricks, считают, что единая модель управления данными и ИИ очень важна. Также большинство опрошенных призналось, что безопасность и конфиденциальность данных являются основными опасениями, связанными с использованием генеративного ИИ.

Большие языковые модели

Значительную роль в развитии искусственного интеллекта играют большие языковые модели — Large Language Models (LLMs) — компьютерные программы, которые могут обрабатывать и генерировать текст. Они обучаются на огромных наборах данных текста и кода и могут выполнять широкий спектр задач, включая:

  • перевод текстов с одного языка на другой;
  • генерацию уникальных текстов: стихов, рассказов, статей и т. д.;
  • генерацию ответов на разнообразные вопросы.

Разработка LLM ведется в разных странах мира, причем большая часть языковых моделей — это продукты с открытым исходным кодом. В США, например, над созданием LLM работают такие компании, как Google AI, OpenAI, Microsoft и Amazon. В Китае лидером в данной области является компания Baidu. В Европе над созданием LLM работают DeepMind, Facebook и ETH Zürich.

Языковые модели нового поколения обучаются на узкоспециализированных наборах данных. Также популярным является обучение LLM на основе обработки естественного языка. Таким образом разработчикам удается добиться большей точности и эффективности в решении задач. LLM отлично зарекомендовали себя в науках о жизни, делая значительные шаги вперед как в молекулярной биологии, так и в разработке лекарств.

Использование больших языковых моделей (LLMS)

ИИ: какой лучше?

Претендентов на звание наиболее продвинутого ИИ много, но лидер очевиден — это ChatGPT, один из самых быстрорастущих интернет-продуктов за всю историю. В декабре 2022 года он громко заявил о себе, пройдя тест Тьюринга. ChatGPT стал вторым чат-ботом в мире, который сумел успешно выполнить эту задачу.

На сегодня движок GPT-4 превосходит другие модели ИИ как по классическим тестам, так и по экзаменам, предназначенным для оценки человеческих способностей. Но и у него есть мощные конкуренты.

В феврале 2023 года Meta AI выпустила свою большую языковую модель LLaMA (Large Language Model Meta AI). Она была обучена на широком спектре источников данных и поддерживает 20 языков с латинским и кириллическим алфавитами. Вдобавок LLaMA доступна для использования бесплатно, в то время как GPT-4 работает только по подписке.

В мае 2021 года Databricks запустила реестр моделей машинного обучения MLflow, который показал реальные темпы продвижения ИИ и рост цифровизации в целом. После очередной тренировки каждая модель тщательно проверялась на предмет определения точности и полноты работы (процент правильно предсказанных случаев).

Самые быстрорастущие продукты ИИ

В ходе регистрации и анализа данных реестра было выявлено, что буквально каждая третья модель получила оценку, свидетельствующую о «зрелости» проекта. Кроме того, аккуратность новых моделей растет от версии к версии. Согласно отчету, только за последние 12 месяцев их эффективность выросла на 20 %.

Вопросы морали и нехватка новых кадров

Стремительный прогресс искусственного интеллекта привел к возникновению ряда проблем. Например, этические нормы для ИИ еще не определены, и это задача, которую предстоит решить человечеству. Сложно предсказать, как поведет себя вычислительный механизм, столкнувшийся с противоречивой ситуацией.

Например, ИИ, управляя автомобилем в беспилотном режиме, оказывается перед выбором, когда неизбежно столкновение с несколькими пешеходами. В этом случае компьютерное устройство обязано принять решение, кого спасти. Такой выбор является сложным и неоднозначным даже для человека.

Также без злых намерений ИИ может раскрывать злоумышленникам конфиденциальные данные пользователей или проецировать на людей их собственные пороки, особенно если машинное обучение проводилось на данных, которые содержат предубеждения и предвзятость.

Эти проблемы привели к созданию новых протоколов безопасности. Активно разрабатываются системы, устойчивые к отказу, новые интеллекты, которые учитывают этические последствия своих решений и т. д. Вот несколько примеров того, как эти протоколы безопасности используются в настоящее время:

  • ИИ, управляющий самолетом Boeing 787 Dreamliner, способен активировать систему резервирования для управления полетом в аварийных условиях;
  • система распознавания лиц компании IBM использует методы, которые помогают избежать предвзятости, основанной на расовых и этнических различиях;
  • нейронные сети в компании Capital One систематизируют и предоставляют пользователям статистические данные и информацию о том, как их кредитный рейтинг влияет на шансы получения кредита.

Эти примеры показывают, что разработчики ИИ осознают риски и принимают меры для их снижения. Но есть и другая проблема — требуются новые кадры.

С ростом интереса к продуктам, в которых интегрированы системы машинного обучения, растет и востребованность соответствующих специалистов по сбору и обработке информации. Компании вынуждены вкладываться в обучение и развитие сотрудников. Очень нужны специалисты по компьютерному зрению, робототехнике, машинному обучению и также по этике ИИ, причем около 40 % компаний признались, что готовы инвестировать в таланты.

Искусственный интеллект и машинное обучение являются ключевыми направлениями, которые будут продолжать трансформировать бизнес в ближайшие годы. Согласно опросу Databricks:

  • 75 % компаний уже используют искусственный интеллект и машинное обучение в своей деятельности;
  • 72 % компаний активно используют данные ИИ для принятия решений — любое прогнозирование, анализ трендов и т. д.;
  • 64 % компаний задействуют данные для оптимизации и автоматизации процессов;
  • 56 % компаний используют данные для инноваций.

Остальные окажутся «за бортом» и вряд ли смогут рассчитывать на успех.

Выводы

Ценность больших данных постоянно растет, а компании, которые не внедрят в свою работу искусственный интеллект и машинное обучение, рискуют за короткое время отстать от конкурентов. Многие организации инвестируют большие деньги в свои базы машинного обучения, создавая более инновационные решения и улучшая собственные позиции на рынке. В 2022 году объем инвестиций в ИИ составил $77,6 млрд, что на 24 % больше, чем в 2021-м. Ожидается, что эта тенденция сохранится и в 2023 году, достигнув отметки $100 млрд.

Сегодня никто не может усомниться в развитии ИИ и его глобальном влиянии на все сферы жизни. Отчеты Databricks и State of AI основываются на данных с секторов финансовых услуг, здравоохранения и биологических наук, розничной торговли и потребительских товаров, производства, средств массовой информации и развлечений, а также членов правительственного сектора. Все перечисленные сферы так или иначе уже подверглись значительным изменением вследствие внедрения ИИ, а далее ожидается только ускорение и масштабирование данного процесса.

Ещё статьи
Или как правильно подготовиться к техническому собеседованию
Расширения для браузеров, облачные сервисы и библиотеки.