Як розвиватиметься штучний інтелект у 2023 році: основні тренди та можливі перепони на шляху до вдосконалення

Темпи розвитку штучного інтелекту (ШІ, AI) останні декілька років вражають. Деякі розумні машини вміють лікувати людей та здійснювати операції, створювати витвори мистецтва та текстові матеріали, допомагати розвивати бізнес та економіки країн у цілому.

Передові тренди штучного інтелекту у 2023 році

Гіперавтоматизація

Під гіперавтоматизацією розуміють процеси застосування інноваційних розробок для прискорення і спрощення виконання завдань з мінімальним використанням людської сили і знань. Це поняття часто відносять до цифрової або інтелектуальної автоматизації.

Багато сучасних компаній змушені працювати з великими потоками інформації, і автоматизація необхідна для її ефективного пошуку. Основними передовими технологіями в цьому напрямку є:

• автоматизація процесів за допомогою роботів (RPA);
• штучний інтелект і машинне навчання (AI/ML);
• когнітивна автоматизація процесів;
• програмне забезпечення для коректного управління процесами (iBPMS).

Основна ідея полягає в об’єднанні інновацій з метою спрощення, проєктування та автоматизації бізнес-процесів замість застосування методів, які базуються на вузькому виді діяльності.

Конкретні методи використання гіперавтоматизації в компанії можуть бути різними. Наприклад, для поліпшення клієнтської підтримки можна використовувати розмовний ШІ і RPA-компанію. Це допоможе автоматизувати відповіді на електронні листи клієнтів, а також поліпшити показники CSAT.

Підвищити продуктивність співробітників компанії можна шляхом впровадження технологій у трудомісткі процеси. Завдяки такому кроку скорочується ручна праця і підвищується продуктивність. Системна інтеграція дозволить компанії запровадити будь-яку цифрову технологію в робочі процеси бізнесу.

Додатки для кібербезпеки

Однією з важливих складових сучасного світу є інформаційна безпека. Технології ШІ та ML дозволяють створювати нові методи надійного захисту:

• штучний інтелект підходить для класифікації, обробки, кластеризації та фільтрації вхідної інформації, оскільки в цій сфері існує велика кількість інформаційних даних;
• машинне навчання надає можливість аналізувати раніше отриману інформацію, надавати найкращі методи вирішення для майбутнього та сьогодення. Маючи минулі дані, алгоритми надають інструкції для пошуку загроз або шкідливого програмного забезпечення. ШІ та МН допомагають вивести з ладу будь-кого, хто хоче проникнути в систему;
• впровадження технології дозволить систематизувати інформацію за заданими параметрами;
• ШІ спростить аудит способів захисту інформації, дозволяючи швидко дізнаватися про ефективність впровадження обмежень;
• AL і ML швидко знаходять загрози, шкідливе програмне забезпечення, створюючи платформу безпеки для сканування великих обсягів інформації.

За допомогою штучного інтелекту підприємства посилюють методи міграції в хмару, підвищуючи продуктивність при роботі з великими обсягами даних.

Перетин AI і ML з LoT

Сучасні пристрої, сервіси в інтернеті стають розумнішими і безпечнішими завдяки впровадженню ШІ і ML. Наприклад, компанія Gartner опублікувала дослідження, згідно з яким вже на початку 2023 року понад 80% проєктів інтернету речей (Internet of Things, IoT) в корпораціях будуть мати ШІ і МL. Всі пристрої повинні бути підключені до інтернету, щоб своєчасно реагувати на будь-яку ситуацію на основі зібраної інформації.

В описаній моделі важливість інновацій полягає в можливості швидкого отримання інформації для визначення закономірностей і виявлення аномалій. Все це працює за допомогою інтелектуальних датчиків, додаткових пристроїв.

Перетин між технологіями та LoT можна знайти в «розумному» будинку, місті або на носимих пристроях. До останніх відносяться смарт-годинники, браслети, додатки для моніторингу здоров’я тощо. Це також охоплює пристрої AR/VR та бездротові навушники. Впровадження в розумний будинок дозволить автоматично керувати світлом, температурою, електроприладами. Крім того, така машинна інновація не просто робить все автоматично, а підлаштовується під звички власника житла, що додає більшої підтримки користувачам.

AIoT також використовується в розумних містах, створюючи комфортне середовище. Технологія стежить за порядком, безпекою та зручністю життя. Розробки додаються до розумного транспорту, освітлення чи енергетичної системи. У промисловості ШІ та машинне навчання спрощують аналіз інформації, яка необхідна для оптимізації всіх видів діяльності, ланцюжків поставок і логістики.

Бізнес-прогнозування та аналіз

У порівнянні з методами, описаними вище, прогнозування та аналіз у бізнесі за допомогою ШІ — найпростіше, що можна зробити. Фінансові компанії вже сьогодні використовують технологію, щоб знати попит на валютні пари, виходячи з кон’юнктури ринку, і показувати поведінку людей, рівень страху в режимі реального часу. Це дає можливість забезпечити фінансовий і технічний сектор потрібним обсягом пропозиції для задоволення попиту.

Розквіт доповненого інтелекту

Наступний тренд — об’єднання машин і людей для підвищення когнітивної продуктивності.

Ще на початку 2023 року, за даними Gartner, 40% інфраструктурних і операційних команд почнуть активно використовувати автоматизацію за допомогою ШІ для досягнення підвищеної продуктивності ІТ. В результаті половина складної роботи буде виконуватися машинами.

За допомогою доповненого інтелекту різні платформи швидко роблять збір інформації з її структуруванням за шаблонами. Дані беруться з різних джерел і компанія отримує повну картину про продукт, його споживача тощо.

Цей тренд стрімко зростатиме впродовж 2023 року в секторах фінансових послуг, охорони здоров’я, подорожей і торгівлі.

Розвиток ШІ в Китаї та можливі проблеми в галузі

У Китаї, країні, яка є однією з передових у розвитку штучного інтелекту, підприємці, дослідники і інвестори шукають способи зробити свій внесок у сферу генеративного ШІ. Технологічні фірми розробляють інструменти, побудовані на моделях з відкритим вихідним кодом, для залучення споживчих і корпоративних клієнтів. Приватні особи заробляють на контенті, створеному ШІ.

Регулятори швидко відреагували, щоб визначити, як слід використовувати синтез тексту, зображень і відео. Тим часом технологічні санкції США викликають занепокоєння щодо здатності Китаю йти в ногу з розвитком ШІ.

Навіть коли китайські технологічні компанії хочуть інвестувати в навчання великих нейронних мереж, їм може не вистачати найкращих інструментів. У вересні уряд США «поставив Китаю підніжку», запровадивши експортний контроль над високотехнологічними мікросхемами ШІ.

«У той час як багато китайських стартапів в області ШІ орієнтовані на прикладні програми і не потребують високопродуктивних напівпровідників, які обробляють величезну кількість даних, для тих, хто займається фундаментальними дослідженнями, використання менш потужних чіпів означає, що обчислення займуть більше часу і будуть коштувати дорожче», — сказав один із китайських інвесторів.

Так, прогнозувати стрімкий розвиток ШІ в Китаї у 2023 році експерти не беруться. Але, на думку деяких фахівців, хороша новина полягає в тому, що такі санкції підштовхують Китай до інвестування в передові технології в довгостроковій перспективі.

На що не варто розраховувати в 2023 році

Аналітики ABI Research припускають, що буму периферійних обчислень не буде, лише те, що вони продовжать зростати в кількісному відношенні. Методи використання периферійних обчислень і фінансова залежність безпосередньо пов’язані з мережею 5G, як в приватному, так і в державному секторі. Цінова лояльність таких сервісів для розвитку периферійних обчислень ще не перейшла в глобальну фазу реальності, тому загальний розвиток планується повільніше, ніж очікувалося.

Не набудуть масштабного впровадження і роботи-компаньйони. Протягом багатьох років провідні розробники та компанії були змушені відмовлятися від комерційних пропозицій або закривати власні проєкти. Лише в 2021 році інвестиції в такий сектор знову почали надходити і тоді потенціал технологій на базі ШІ був переглянутий. Великий інтерес викликав робот Astro від Amazon, але, незважаючи на потенціал, у 2023 році він може не здійснити того прориву, на який очікували аналітики та експерти галузі.

Згідно з дослідженням IDC, світові витрати на розвиток ШІ в 2023 році можуть сягнути позначки в $500 млрд. Основний акцент на даний момент робиться на створенні технологій і їх впровадженні в бізнес-проекти для поліпшення логістики, технологічних процесів, планування.