Прогнозы AI на 2019 год

2019 год станет переломным для AI

Искусственный интеллект, в частности машинное обучение и глубокое обучение, были модными ключевыми словами 2018 года, и мы не ожидаем, что ажиотаж утихнет в ближайшие несколько лет. В конечном итоге искусственный интеллект станет обычным повседневным новостью, будучи еще одной технологией, питающей нашу жизнь, точно так же, как то, что произошло с «Интернетом», «электричеством» и «горючими двигателями».

Однако в ближайшие несколько лет захватывающие технологические прорывы изменят наш образ жизни, ведение бизнеса и управление нашими обществами. ИИ обещает привести к изменениям, о которых мы не мечтали во время предыдущих технологических революций. В отличие от прошлого, машины, управляемые ИИ, будут выполнять «мыслительную» работу по анализу, планированию, прогнозированию и принятию решений, внося свой вклад в новые роли, которые мы всегда считали зарезервированными для людей.

Мы до сих пор не уверены, приведет ли ИИ в конечном итоге к обществу, подобному «Звездному пути», когда люди будут свободны проводить свою жизнь, следуя более значимым занятиям. Однако многие убеждены, что ИИ приведет к массовой безработице и социальным беспорядкам, что в конечном итоге приведет к уничтожению человеческой расы в стиле Скайнет. Пока у меня нет хрустальных шаров на далекое будущее, вот мои прогнозы на 2019 год.

ИИ ускорит конец общества собственности

У меня больше нет музыкальных компакт-дисков с DVD-дисками с фильмами, мы подписаны на Spotify или Netflix. Среди повседневных товаров, покупаемых людьми, музыка и видео были, вероятно, первыми продуктами, которые ознаменовали начало конца эры собственности. Сегодня платформы искусственного интеллекта превращают каждый производимый продукт и услугу в связанный «умный» продукт. Мы уже видели это в транспорте и бытовой электронике - автомобилях, скутерах, стиральных машинах, кофеварках, термостатах и ​​т. Д.

На основе данных, полученных от умных продуктов; Алгоритмы ИИ и новые бизнес-модели, тенденция к прекращению владения ускорит все отрасли, продукты и услуги. Мы начинаем подписываться на офисные помещения (WeWork), жилье (Roam, Common), мебель (Fernish), одежду (Le Tote) и даже выгул собак (Wag). Эти тенденции будут ускоряться, и аналогичные услуги начнут поддерживать во всех сферах жизни в 2019 году и в последующий период.

Нетехнологические компании начнут создавать ИИ

В то время как AI и ML были горячими темами, новости в основном были вызваны технологическими компаниями, такими как Facebook, Apple, Amazon, Netflix и Google («FAANG»). Многие нетехнические предприятия, разработавшие свою «стратегию искусственного интеллекта», теперь сосредоточатся на решении реальных проблем, которые повлияли на их бизнес-показатели. Потратив предыдущие несколько лет на усилия по оцифровке данных, чтобы упорядочить свои данные и выявить области возможностей, в которых ИИ может принести выгоду, предприятия будут продвигаться вперед с проверенными инициативами, извлекая уроки из пилотного проекта, а затем переходя к мягкому запуску для глобального развертывания.

В этом сценарии розничный торговец сосредотачивается на построении модели взаимодействия с клиентами, чтобы максимизировать многоканальное присутствие и конверсию в продажи. С другой стороны, модель прогнозирования оттока поможет им получить ранние сигналы о том, что покупатель может перестать заниматься покупками и вообще отказаться от покупок, что потребует вмешательства бизнеса для предотвращения этого.

Воспользовавшись преимуществами оцифровки и искусственного интеллекта, предприятия начнут использовать свои данные для создания новых потоков доходов. Создание больших баз данных о транзакциях и действиях клиентов и партнерство со смежными отраслями может позволить любому бизнесу, достаточно хорошо разбирающемуся в данных и искусственном интеллекте, начать заново изобретать себя. Например, телекоммуникационная компания может начать создавать модели на случай, когда клиент, скорее всего, купит новый смартфон. Вооружившись прогнозированием модели, они могут сотрудничать с производителями телефонов, чтобы предложить клиентам индивидуализированный стимул для проведения транзакции, принося прибыль в процессе.

Следовательно, мы увидим смещение фокуса с «стратегии искусственного интеллекта» на результаты, «основанные на искусственном интеллекте», поскольку компании будут стремиться к реальному влиянию на бизнес своих инвестиций в технологии и людей. Технология будет менее важна: ключом к успеху будут бизнес-идеи и полученные результаты. С другой стороны, по мере проникновения ИИ предприятия начнут понимать, что ИИ - это инвестиция в преобразование их процессов, людей и культуры, а не просто волшебный инструмент, который можно использовать для мгновенного устранения неэффективности.

Понимание потребителями ИИ резко изменится

По мере того, как ИИ выходит за рамки шумихи и ежедневных заголовков, а также по мере роста использования устройств и услуг на основе ИИ, наше понимание ИИ изменится. Первоначально ежедневное взаимодействие с ИИ будет осуществляться в форме цифровых помощников, таких как чат-боты или голосовые боты, и таких устройств, как Alexa. По мере роста взаимодействия и использования мы больше не будем связывать ИИ только с автономными автомобилями, которые никогда не разбиваются, а скорее как инструменты повышения производительности и прогнозы, помогающие решать повседневные задачи и улучшающие нашу жизнь. Практический ИИ будет направлен на то, чтобы делать покупки приятными, заботиться о пациентах лучше, выявлять болезни более точно и получать удовольствие от обучения.

С другой стороны, хотя ИИ будет работать хорошо в большинстве случаев, мы будем видеть случайные сбои или нелепые сбои. Это связано с отсутствием глубокого понимания статистической природы ИИ многими «специалистами по данным» и недостатком программного подхода к реализации алгоритмов, вызывающих непредвиденные последствия.

ИИ станет прибыльной областью для плохих актеров

Поскольку все больше предприятий используют ИИ для обеспечения своих продуктов и услуг и начинают полагаться на решения, основанные на данных, всей экосистеме потребуется время, чтобы разработать новые процессы и структуры для работы с ней. Например, отдел маркетинга перед глобальным развертыванием системы предотвращения оттока клиентов потребует системы сдержек и противовесов, чтобы гарантировать отсутствие «утечки доходов» или причинения вреда клиентам. Это особенно проблематично, когда речь идет о человеческих данных, и поскольку ИИ все еще сдерживается «проблемой черного ящика», большинство людей, не входящих в сообщество специалистов по данным, а некоторые даже внутри, похоже, не понимают, что делает система.

Поскольку новой экосистеме ИИ требуется время, чтобы адаптироваться к новым процессам и фреймворкам, злоумышленники воспользуются преимуществами младенчества систем. В рамках всей цифровой экосистемы, используя платформы данных и сложные технологии искусственного интеллекта, они будут многократно наращивать свои усилия и реализовывать глобальные и узкоспециализированные схемы мошенничества, что приведет к значительным потерям для брендов и маркетологов. Выявится ряд рисков, связанных с подделкой датчиков, манипуляциями с данными, первичной обработкой, а также изощренными мошенничествами и фишинговыми атаками на основе моделей искусственного интеллекта.

2019 год станет годом искусственного интеллекта с поддержкой конфиденциальности

Поскольку предприятия внедряют ИИ в свои системы, процессы и повседневную деятельность, ИИ необходимо доверять, чтобы полностью реализовать свой потенциал. Потребители искусственного интеллекта хотели бы знать, что он делает с нашими данными, почему и как принимает решения, когда речь идет о проблемах, влияющих на нашу жизнь. С технологической точки зрения это часто трудно передать. Что делает ИИ полезным, так это его способность устанавливать связи и делать выводы, которые неочевидны или даже могут показаться нам противоречащими интуиции. Рассмотрим случай, когда AlphaGo от Google обыграл Ли Седола, одного из лучших игроков в го в мире в 2016 году. Ни один человек не мог понять действия AlphaGo, и возникло чувство недоверия, когда игра шла на глазах у зрителей и комментаторов. . Помимо успокоения общественности, исследования и бизнес также выиграют от открытости, которая демонстрирует предвзятость в данных или алгоритмах.

В 2019 году мы увидим повышенное внимание к технологиям и процессам, предназначенным для повышения прозрачности ИИ, в соответствии с Общим регламентом защиты данных (GDPR) и аналогичными мерами, которые вступят в силу в крупных экономиках, таких как Индия. GDPR, введенный в действие в Европе в 2018 году, обеспечивает защиту граждан от решений, принимаемых машинами, которые имеют юридические или другие существенные последствия. Стремление компаний, особенно ведущих, к Googlify своего бизнеса с помощью ИИ, приведет к тому, что они будут делиться своими данными с третьими сторонами. Обеспечение конфиденциальности данных и, в свою очередь, конфиденциальности клиентов, будет не только хорошей деловой практикой и стратегией управления рисками, но и вскоре станет требованием закона.

Технологии искусственного интеллекта с поддержкой конфиденциальности обеспечат основу для работы приложений искусственного интеллекта при сохранении строгой конфиденциальности с использованием криптографии в 2019 году. Одна из моих любимых - это захватывающая развивающаяся технология безопасных вычислений. Гомоморфное шифрование (HE), один из методов безопасных вычислений, представляет собой особый способ шифрования данных, чтобы третьи стороны могли работать и собирать ценную информацию с помощью методов машинного обучения, в то время как данные продолжают шифроваться, тем самым сохраняя конфиденциальность пользователей.

На основе HE, федеративного обучения (другой метод распределенного машинного обучения, популяризированный Google, не требующий централизованных данных) и других методов безопасных вычислений, мы увидим стартапы, ориентированные на демократизацию ИИ на периферии. Ставка здесь в том, что, поскольку в ближайшие 3 года более миллиарда смартфонов будут оснащены чипами AI и значительными локальными вычислениями, многие модели AI смогут работать локально на этих мобильных устройствах. Распределение вычислений по миллиардам смартфонов резко сократит стоимость и время разработки продуктов ИИ, таких как гиперперсонализированные механизмы рекомендаций, помощники ИИ и т. Д. Для большинства предприятий. Чтобы сделать это возможным, как крупные компании, так и стартапы создают распределенную, безопасную и обеспечивающую конфиденциальность вычислительную среду.

Резюме

2019 год станет переломным моментом для ИИ, когда технология постепенно выйдет из цикла ажиотажа и начнет широко применяться во всех типах предприятий, процессов, продуктов и услуг. Понимание потребителями технологии начнет меняться: однако конфиденциальность по-прежнему будет проблемой, которую предприятиям придется решать, чтобы обеспечить широкое признание технологии общественностью. Платформы AI с поддержкой конфиденциальности, смартфоны, оснащенные чипами AI и значительными локальными вычислениями, изменят способ распространения AI. К концу года ИИ будет предоставлять персонализированный контент и рекомендации, которые порадуют потребителей и будут казаться неестественно личными.

Следующая статья: Влияние плохих адресов в Индии: 10–14 миллиардов долларов в год

Предыдущая статья: Прогнозы AI на 2018 год

Привет. На такие статьи нужно много времени и усилий, поэтому, если вы мне, пожалуйста, хлопните в ладоши, это даст понять редакторам, что они вам понравились. Спасибо