В 2021 году компании перейдут на ИИ не потому, что они хотят, а потому, что они должны

Через много лет 2020 год станет переломным в развитии искусственного интеллекта. В беспрецедентный год, когда COVID-19 опустошил мир, появился четкий ответ о полезности ИИ: предприятиям необходимо найти способ творчески, широко и смело применять ИИ, чтобы стать сильнее в краткосрочной перспективе и выжить в мире. долгосрочный.

В искусственном интеллекте уже проявилась четкая закономерность роста: в 2018–2019 годах наступила фаза экспериментов; в 2020 году началось серьезное усыновление, и внезапно COVID-19 дал бизнес-лидерам возможность и стимул для продвижения автоматизации и искусственного интеллекта. В 2021 году последствия второй волны COVID-19 в Великобритании и многих других странах в конечном итоге станут очевидными, начиная с быстрого упадка многих традиционных, нецифровых предприятий. Как отмечает руководитель высшего звена, в 2021 году я ожидаю появления следующих актуальных тенденций:

1. Компании будут измерять «настоящие» показатели ИИ

В 2020 году компании вышли из режима экспериментов, а в мире после COVID стали реальностью, чтобы ускорить внедрение. В 2021 году они примут бизнес-результаты инициатив ИИ с точки зрения традиционных показателей, таких как выручка, отток, лояльность клиентов и т. Д. Хотя бизнес будет нести ответственность за понимание воздействия ИИ, ответственность ложится на нас, специалистов по данным. , чтобы настроить «таблицу перевода», чтобы включить то же самое.

Специалисты по обработке данных оценивают «успех» своих проектов с точки зрения «Точность», «Точность и отзывчивость», F1 Score, AUC или аналогичные «научные» показатели, которые сильно отличаются от того, как компании измеряют эффективность программ. Чтобы восполнить этот пробел, специалисты по обработке данных должны сесть, желательно априори, вместе с бизнесом и работать над общей структурой, чтобы понять и измерить влияние своей работы.

Например, в Airtel, моем работодателе и одной из ведущих телекоммуникационных компаний мира, мы используем следующую простую таблицу, чтобы поделиться результатами с группами продуктов и бизнесом:

После создания этих «таблиц перевода» все специалисты по обработке данных, эксперты по продуктам и соответствующие компании могут легко сосредоточиться на одной цели и измерить результативность.

2. ИИ на рабочем месте и взаимодействие человека и машины ускорится

Мы видели забавное видео, в котором роботы Boston Dynamics танцуют под музыку на ваш выбор, западную, голливудскую, индийскую и т. Д. Помимо безумия в социальных сетях, связанного с этим чрезвычайно популярным видео, существует давняя тенденция в области ИИ на рабочем месте, которая рано или поздно увеличит потребности в автоматизации и расширении. Мир после COVID будет более виртуальным, и рабочие места будут нарушены как для сотрудников, связанных с местонахождением, физических лиц или людей, работающих на дому, так и для работников умственного труда, работающих из дома. Он также будет все более бесконтактным, особенно в средах B2C, таких как розничная торговля, гостиничный бизнес, транспорт, услуги питания и напитков и т. Д., Что приведет к следующему прогнозу ...

Рис. 2. Роботы Boston Dynamics в своем танцевальном представлении в конце года.

3. Компьютерное зрение станет «следующей границей»

В разгар второй волны пандемии, распространяющейся по всему миру, малоизвестное объявление, сделанное в декабре 2020 года, не привлекло внимания большинства людей: Amazon планирует развернуть инструменты для мониторинга заводских рабочих и оборудования. Названный AWS Panorama, он использует компьютерное зрение для анализа видеозаписей с камер видеонаблюдения на объектах, автоматически выявляя проблемы безопасности и соответствия требованиям, такие как отсутствие у рабочих СИЗ или вождение транспортных средств в неразрешенных местах. Хотя это звучит тривиально, учитывая, что большой промышленный склад (250 000 кв. Футов или 25 000 кв. М) может иметь от 500 до 600 камер видеонаблюдения, работающих со скоростью 60 кадров в секунду (кадры в секунду), генерируя от 43 до 52 миллионов изображений в день, около 1,5 миллиарда в месяц.

Это стало возможным благодаря технологиям нового поколения, изобретенным за последние несколько лет; Платформы федеративного обучения, такие как S20.AI, ориентированные на промышленное компьютерное зрение, или Owkin, ориентированные на данные и изображения медицинских исследований, позволяют обрабатывать и анализировать эти данные с сохранением конфиденциальности ».

Этому способствовал быстрый рост аппаратных возможностей. Семейство графических процессоров NVIDIA Jetson вместе с его платформой EGX AI открывают огромные возможности для компьютерного зрения и периферийных вычислений для приложений Интернета вещей. В то же время графические процессоры NVIDIA A100 значительно улучшили обработку тяжелых рабочих нагрузок компьютерного зрения в облаке за счет возможностей нескольких экземпляров, которые могут выполнять до семи заданий параллельно на одном графическом процессоре. Последние чипы M1 от Apple также показали в 3,9 раза более высокую скорость обработки видео и в 7,1 раза более высокую скорость обработки изображений.

Однако, поскольку технология искусственного интеллекта пронизывает все сферы нашей жизни, она оказывает значительное влияние на будущее экономики в постпандемическом мире.

4. Рост «экономики К», движимый искусственным интеллектом, ускорится

В 2021 году начнется восстановление разрушенных экономик, и рост в тех частях мира, которые оправились от COVID раньше всех, таких как Индия и Китай, будет самым быстрым. 2021 год станет началом «экономики К», которая в общих чертах определяется растущей разницей между показателями экономик и компаний, которые оцифровывают и ускоряют рост ИИ. Самая упорная из компаний подтолкнет ИИ к новым рубежам для удаленного сотрудничества, производства по требованию и перейдет к интеллектуальным экспериментам с цифровым опытом, рекомендациями и т. Д. На грани.

Учитывая, что инструменты ИИ были значительно демократизированы за последние два года, а первоклассные алгоритмы стали доступны сразу после их разработки в Стэнфорде, Google или Китае, у отстающих все еще есть, возможно, единовременная возможность агрессивно внедрить свой лучший ИИ-10. 20 или 50 вариантов использования, возможно, с инструментами AutoML без кода.

Поскольку модели ИИ начинают влиять на многие аспекты нашей жизни,…

5. Необходимо быстро гарантировать доверие и справедливость моделей ИИ.

Поскольку ИИ проникает в нашу жизнь, системы должны быть справедливыми, подотчетными и надежно воспроизводить результаты. Рассмотрим систему искусственного интеллекта, которая оценивает клиентов, не охваченных банковским обслуживанием, на основе «альтернативных» кредитных данных. Такие скоринговые модели полагаются на доступ, например, к зарплате в гиг-экономике, использование и погашение микрозаймов, социальные профили, использование смартфонов (звонки, данные), покупки на сайтах электронной коммерции, и многие другие. Хотя эти продукты создаются с благородным намерением привлечь миллионы людей под формальный кредит, и кредиторы, и пользователи должны доверять системе, чтобы продукты были эффективными.

По мере того, как электронная коммерция, банковское дело, развлечения и другие повседневные системы интегрируются с ИИ, предприятиям необходимо будет гарантировать, что общественность может быть уверена в прозрачности и безопасности используемых технологий ИИ, а также в том, что ее выводы не являются предвзятыми и не подвержены манипуляциям. В 2021 году технологии, обеспечивающие меру надежности и справедливости, начнут встраиваться в жизненный цикл ИИ, чтобы помочь нам создавать, тестировать, запускать, отслеживать и сертифицировать приложения ИИ на предмет доверия, а не только производительности.

И это не ограничивается только алгоритмами ИИ….

6. Темная сторона ИИ

С увеличением объемов данных 2021 год может продемонстрировать хорошее, плохое и уродливое использование искусственных данных, вводимых в модели для нанесения вреда. В среде с разреженными данными, например, количество людей, обновляющих тарифный план своих телефонов в определенный месяц, «синтетические данные» позволяют ученым создавать расширенные наборы данных для обучения ИИ. Поддельные данные создаются для прямо противоположных целей: они предназначены для того, чтобы мешать обучению ИИ создавать испорченные модели и результаты.

Как показали выборы в США в 2020 году, ботов с ИИ, распространяющих дезинформацию и фальшивый контент, гораздо труднее обнаружить. Фактически, опасения по поводу того, что текстовое содержание Deepfake ИИ может повлиять на результаты выборов, на этот раз было настолько велико, что OpenAI, создатель ИИ GPT-3, пообещал ограничить доступность его использования только для этических целей, внимательно следя за его использованием. интерфейс прикладного программирования (API).

Развитие искусственного интеллекта в ближайшие несколько лет будет сильно отличаться от любого другого недавнего развития технологий. Искусственный интеллект отличается от любой другой мощной технологии, которая была разработана в прошлом - его повсеместные высококачественные алгоритмы достигают глобальных результатов в течение нескольких недель, доступны дешевые вычислительные мощности, включая графический процессор, а также отсутствуют технологии кодирования, такие как AutoML. Чтобы противостоять этой угрозе, я ожидаю, что в 2021 году профессионалы ИИ будут искать методологию консенсуса для распознавания и разоблачения враждебных угроз в приложениях ИИ. Adversarial AI Threat Metrics, открытая расширяемая отраслевая структура для классификации наиболее распространенных враждебных тактик, которые использовались для нарушения систем машинного обучения, вероятно, будут приняты инженерами машинного обучения и DevOps.

Резюме

2021 год станет переломным моментом для ИИ: технология выйдет из экспериментальных циклов в 2018–2019 годах, будет принята в 2020 году и станет частью повседневной деятельности во всех типах предприятий, процессов, продуктов и услуг. События, подобные «Черному лебедю», такие как COVID, случающиеся раз в столетие, будут стимулировать рост «экономики К», вынуждая компании начать быстро внедрять ИИ в противном случае рискуют погибнуть.

Мир после COVID будет бесконтактным и цифровым, в котором услуги будут автоматизированы и управляются удаленно. Следовательно, ИИ на рабочем месте и совместная работа человека и машины будут ускоряться, ставя технологии компьютерного зрения на передний план.

По мере того как ИИ проникает во все сферы нашей жизни, понимание технологий потребителями начнет меняться. Однако для того, чтобы эти системы были широко приняты общественностью, они должны быть справедливыми и подотчетными. В противном случае ожидайте увидеть серьезную негативную реакцию в принятии ИИ - откладывание, но все же в конечном итоге не предотвращение мира, управляемого ИИ.

Эпилог: я пишу о данных, машинном обучении, управлении продуктами и историях успеха в карьере. Следите за мной, чтобы получать их в своем канале Medium.

Предыдущая статья: Энергия мира с помощью технологий индийского класса

Следующая статья: Экономическое влияние бедных адресов в Индии: 10–14 миллиардов долларов в год