Тенденции использования искусственного интеллекта 2022
Ан��литики 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.