Искусственный интеллект становится доступнее. В связи с этим разработки на его основе приобретают локальный характер, проникая в отдельные компании. В то же время сами технологии трансформируются, смешиваются между собой и сливаются воедино, создавая нечто более масштабное. Чего ждать от сферы искусственного интеллекта в 2019 году – далее в статье.

Специалистов по ИИ будут учить, а не искать

На фоне технологической гонки война за IT-таланты становится еще более ожесточенной – особенно с учетом того, что спрос на AI-разработчиков превышает их количество.

Лучшие специалисты AI-отрасли теперь могут зарабатывать миллионы долларов – в частности, благодаря Китаю. Зарплата китайского старшего научного сотрудника по изучению ИИ составляет $567-624 тыс. в год, в то время как эксперты по ML в других странах зарабатывают $315-410 тыс. за тот же промежуток времени.

Джефф Рейл, CTO поставщика информационных услуг LexisNexis, говорит, что дальновидные IT-лидеры не будут ждать, пока нужные разработчики появятся на рынке труда. В 2019 году они будут инвестировать в развитие необходимых навыков в уже существующих командах.

«Компании начнут серьезно относиться к обучению команд передовым технологиям, таким как AI и ML», – говорит Рейл.

ИИ – помощник, а не заменитель, и это станет очевидно

Один из самых громких и волнующих слухов об ИИ заключается в том, что он «выбьет» людей из рабочих мест. Этому есть причины: искусственный интеллект и связанные с ним технологии могут оказать влияние на рабочие места в будущем. Но сейчас ИИ с большей вероятностью увеличит существующие штаты компаний, чем сократит.

«Тенденция 2019 года – это внедрение ИИ-решений, которые позволят продуктивнее работать командам с ограниченными ресурсами», – уверен Ноа Хортон, генеральный директор компании-разработчика ИИ Unsupervised.

ИТ-компании на самом деле не хотят, чтобы ИИ заменял людей. Они надеются, что он поможет быстро решить их критические задачи, особенно когда не хватает кадров.

«ИИ – не волшебная палочка для преодоления разрыва в навыках, но это важная часть для решения некоторых сложных и ресурсоемких задач, – считает генеральный директор разработчика систем кибербезопасности Awake Security Рахул Кашьяп. – Я думаю, компании, которые будут придерживаться баланса между человеком и машиной – как внутри организации, так и в составе своих продуктов, ориентированных на клиента, – добьются наибольшего успеха с ИИ в следующем году».

AI Conference: Тренды ИИ в 2019 году: какой станет сфера Artificial Intelligence

Произойдет конвергенция IoT и AI

Промышленный IoT может стать крупнейшим драйвером внедрения ИИ на предприятиях. В союзе две технологии смогут анализировать состояние техники и проводить профилактическое обслуживание оборудования, что позволит производствам значительно экономить на ремонте.

Для этого усовершенствованные модели ML на основе глубоких нейронных сетей оптимизируют для работы с IoT. Такие нейросети будут обрабатывать данные, генерируемые камерами, микрофонами и другими датчиками.

Руководитель IoT-направления компании «Техносерв» Андрей Шуравин считает, что проекты IIoT с искусственным интеллектом будут относительно недорогими и быстро внедрятся, при этом эффект можно получить практически сразу.

«Внедрение IIoT позволяет сокращать расходы, связанные с эксплуатацией оборудования, управлением запасами и производственной безопасностью. Заинтересованность в таких проектах для производства приведет к развитию рынка», – сообщил эксперт в интервью для Tadviser.

Чат-боты будут помогать с домашними делами

Виртуальный помощник Alexa от Amazon и «Алиса» от «Яндекса» стали хитами среди пользователей в 2018 году. Только у «Алисы», по данным «Яндекса», месячная аудитория составила 30 млн пользователей. Потому стоит ожидать еще больше инструментов распознавания речи в 2019-м.

Также чат-ботов начнут внедрять в бытовую технику. В декабре 2018-го Sony, TiVo и Hisense представили телевизоры, которыми можно управлять с помощью голоса. Даже производители бытовой техники Delta, Whirlpool и LG добавили в свои устройства Alexa, чтобы помочь людям контролировать все в своих домах – от микроволновок до смесителей.

Разные нейросети научатся взаимодействовать друг с другом

Для создания нейросетей разработчики должны выбрать один инструмент из множества вариантов – Caffe2, PyTorch, Apache MXNet, Microsoft Cognitive Toolkit и TensorFlow. Но после того, как модель обучена и оценена в конкретной структуре, ее практически невозможно перенести в другую.

Взаимодействия между инструментами для создания нейросетей раньше не было, и это препятствовало их развитию. Но в 2017 году AWS, Facebook и Microsoft, объединив усилия, создали Open Neural Network Exchange (ONNX) – сеть, позволяющую повторно использовать обученные модели нейросетей в разных структурах. В начале декабря 2018-го Microsoft раскрыла исходные коды среды выполнения ONNX.

В 2019 году ONNX станет важной технологией для отрасли. Благодаря ONNX и остальным сервисам Azure AI, разработчикам и ученым будет проще совершать новые открытия в области искусственного интеллекта.