Лао-цзы, китайский философ VI века, сказал правду, которая должна отговорить меня от того, чем я собираюсь поделиться: «Тот, кто обладает знаниями, не предсказывает. Те, кто предсказывает, не обладают знаниями.». Нильс Бор, лауреат Нобелевской премии по физике, упорно повторяет: «Предсказывать очень сложно, особенно если речь идет о будущем.”

Увы, я безрассуден. Я плаваю с акулами. Я тыкаю спящих медведей. Я также разделяю увлечение многих технических хвастунов прогнозированием будущего. Итак, вот что произойдет с искусственным интеллектом и машинным обучением на предприятии в 2017 году.

Во-первых, контекст… В сообществе ИИ настроение приподнятое. Большинство экспертов спотыкаются о себя, чтобы клише прошлогодней технологической темы предать забвению с помощью избитых фраз вроде «…год пробуждения ИИ» и (моя личная любимая смешанная метафора, я не выдумываю) «…когда глубокое обучение вышел из своего кокона и сделал хоумран». Бле.

Истории о том, как обычные люди стали экстраординарными с помощью ИИ, например, японский фермер, выращивающий огурцы, австралийский морской биолог и фермеры-беспилотники, доминировали в заголовках, но для того, чтобы искусственный интеллект доказал свою ценность, он должен прозрачно внедряться в нашу повседневную жизнь. трудовая жизнь. Он должен продемонстрировать, что возможности новых технологий для повышения производительности перевешивают стоимость рабочих мест, которые будут потеряны из-за автоматизации.

Пять прогнозов на 2017 год…

  1. Машинное обучение становится новым мобильным устройством: мы основали Aeroprise в 1999 году, когда еще не существовало смартфонов и приложений, потому что было очевидно, что будущее вычислений не за Clippy в куб. К 2008 году iOS и Android открыли эру сначала мобильные. Сундар Пичаи официально завершил эту эру своим заявлением на представлении Google Translate на базе искусственного интеллекта в ноябре. Google и, в конечном счете, все технологические приверженцы отныне будут ИИ прежде всего.
  2. Публичное облако делает AI OAuth простым: лидеры машинного обучения Google, Microsoft, Amazon, Facebook и Baidu выпустили платформы машинного обучения с API, которые упрощают добавление анализ настроений или распознавание изображений для приложений, как это было несколько лет назад, чтобы использовать OAuth для аутентификации на разных платформах. Пионеры платформы API, такие как Apigee и Mulesoft, создали большие сообщества разработчиков, разбирающихся в API. Эти разработчики будут использовать новые возможности для включения функций машинного обучения в приложения, не стряхивая пыль с обложки учебника по линейной регрессии.
  3. Общение становится новым интерфейсом: только платформы Facebook Messenger и WhatsApp ежедневно обрабатывают более 60 миллиардов (!) сообщений. Это поразительные десять на живого человека в день. На предприятии приложения для обмена сообщениями, такие как Slack, создают новую культуру совместной работы, которая быстро вытесняет скучную асинхронную электронную почту в качестве предпочтительного способа обмена информацией. Слухи о кончине электронной почты по-прежнему преждевременны… но появление диалоговых интерфейсов в виде ботов и автоматизации, основанной на чате, вполне реально.
  4. Боты не возьмут верх: в 2017 году появится автоматизация на основе ИИ для конкретной предметной области. Междоменный или обобщенный ИИ — нет. Например, ИТ-вопросы будут решать боты, которые понимают, как сбросить пароль или починить ноутбук. Только не ждите, что они закажут вам кофе или забронируют билет на самолет. Ожидайте, что нейронные сети достигнут хваленого статуса искусственного обобщенного интеллекта в следующем десятилетии. В этот момент машины будут обладать полным спектром когнитивных способностей человека. Несмотря на достигнутый нами прогресс, в 2017 году человеческие малыши по-прежнему будут обладать способностями, намного превосходящими способности машин. Например, и малыши, и машины могут научиться отличать собак от машин… но только малышей возбуждает виляние хвостом. Чтобы лучше изучить эту тему, прочитайте увлекательную книгу Курцвейла Как создать разум.
  5. Машинное распознавание изображений, текста и речи станет обычным явлением: прошли те времена, когда машины, идентифицирующие лица или переводящие языки, были научной фантастикой. Ожидайте, что производственные среды будут использовать дополненную реальность для обучения работников сборочных линий, интеллектуальные рабочие места, которые адаптируют климат, оповещения и приложения к вашим предпочтениям, а также проверку юридических документов, которая будет проводиться с помощью автоматизированного анализа текста. Машинное обучение выйдет за пределы области «как» и войдет в область «почему».

Ожидается, что после 2017 года многие темы ИИ из 2016 года войдут в общественное сознание. К ним относятся автономные транспортные средства (и регулирующая инфраструктура для их поддержки), дизайнерские гены (и этическая зрелость, делающая их возможными) и, наконец, сингулярность (конвергенция углеродных и кремниевых форм жизни).

А до тех пор я призываю вас переформулировать, изменить или высмеять мои прогнозы… пока я общаюсь с ботами и плаваю с акулами.