Как будет развиваться искусственный интеллект в 2023 году: основные тренды и возможные препятствия на пути к усовершенствованию

Темпы развития искусственного интеллекта (ШИ, AI) последние несколько лет поражают. Некоторые умные машины могут лечить людей и осуществлять операции, создавать произведения искусства и текстовые материалы , помогать развивать бизнес и экономики стран в целом.

Передовые тренды искусственного интеллекта в 2023 году

Гиперавтоматизация

Под гиперавтоматизацией подразумевают процессы применения инновационных разработок для ускорения и упрощения выполнения задач с минимальным использованием человеческой силы и знаний. Это понятие часто относится к цифровой или интеллектуальной автоматизации.

Многие современные компании вынуждены работать с большими потоками информации, и автоматизация необходима для ее эффективного поиска. Основными передовыми технологиями в этом направлении являются:

• автоматизация процессов с помощью роботов (RPA);
• искусственный интеллект и машинное обучение (AI/ML);
• когнитивная автоматизация процессов;
• ПО для корректного управления процессами (iBPMS).

Основная идея заключается в объединении инноваций в целях упрощения, проектирования и автоматизации бизнес-процессов вместо применения методов, основанных на узком виде деятельности.

Конкретные методы использования гиперавтоматизации в компании могут быть разными. К примеру, для улучшения клиентской поддержки можно использовать разговорный ШИ и RPA-компанию. Это поможет автоматизировать ответы на электронные письма клиентов и улучшить показатели CSAT.

Повысить производительность сотрудников компании можно путем внедрения технологий в трудоемкие процессы. Благодаря такому шагу сокращается ручной труд и повышается производительность. Системная интеграция позволит компании ввести любую цифровую технологию в рабочие процессы бизнеса.

Приложения для кибербезопасности

Одной из важнейших составляющих современного мира является информационная безопасность. Технологии ШИ и ML позволяют создавать новые методы надежной защиты:

• искусственный интеллект подходит для классификации, обработки, кластеризации и фильтрации входной информации, поскольку в этой сфере существует множество информационных данных;
• машинное обучение позволяет анализировать ранее полученную информацию, предоставлять наилучшие методы решения для будущего и настоящего. Имея прошлые данные, алгоритмы предоставляют инструкции по поиску угроз или вредоносного программного обеспечения. ШИ и МН помогают вывести из строя любого, кто хочет проникнуть в систему;
• внедрение технологии позволит систематизировать информацию по заданным параметрам;
• ИИ упростит аудит способов защиты информации, позволяя быстро узнавать эффективность внедрения ограничений;
• AL и ML быстро находят угрозы, вредоносное программное обеспечение, создавая платформу безопасности для сканирования больших объемов информации.

Посредством искусственного интеллекта предприятия усиливают методы миграции в облако, повышая производительность при работе с большими объемами данных.

Сечение AI и ML с LoT

Современные устройства, сервисы в интернете становятся умнее и безопаснее благодаря внедрению ИИ и ML. К примеру, компания Gartner опубликовала исследование, согласно которому уже в начале 2023 года более 80% проектов интернета вещей (Internet of Things, IoT) в корпорациях будут иметь ИИ и МL. Все устройства должны подключаться к интернету, чтобы своевременно реагировать на любую ситуацию на основе собранной информации.

В описанной модели важность инноваций заключается в возможности быстрого получения информации для определения закономерностей и выявления аномалий. Всё это работает с помощью интеллектуальных датчиков, дополнительных устройств.

Сечение между технологиями и LoT можно найти в «умном» доме, городе или на носимых устройствах. К последним относятся смарт-часы, браслеты, приложения для мониторинга здоровья и т.д. Это также включает в себя устройства AR/VR и беспроводные наушники. Внедрение в умный дом позволит автоматически управлять светом, температурой, электроприборами. Кроме того, такая машинная инновация не просто делает все автоматически, а подстраивается под повадки владельца жилья, что добавляет большей поддержки пользователям.

AIoT также используется в разумных городах, создавая комфортную среду. Технология следит за порядком, безопасностью и удобством жизни. Разработки прилагаются к разумному транспорту, освещению или энергетической системе. В промышленности ИИ и машинное обучение упрощают анализ информации, необходимой для оптимизации всех видов деятельности, цепочек поставок и логистики.

Бизнес-прогнозирование и анализ

По сравнению с методами, описанными выше, прогнозирование и анализ в бизнесе с помощью ИИ – самое простое, что можно сделать. Финансовые компании уже сегодня используют технологию, чтобы знать спрос на валютные пары исходя из конъюнктуры рынка и показывать поведение людей, уровень страха в режиме реального времени. Это позволяет обеспечить финансовый и технический сектор необходимым объемом предложения для удовлетворения спроса.

Расцвет дополненного интеллекта

Следующий тренд – объединение машин и людей для повышения когнитивной производительности.

Еще в начале 2023 года, по данным Gartner, 40% инфраструктурных и операционных команд начнут активно использовать автоматизацию с помощью ИИ для достижения повышенной производительности ИТ. В результате половина сложной работы будет производиться машинами.

С помощью дополненного интеллекта разные платформы быстро производят сбор информации с ее структурированием по шаблонам. Данные берутся из разных источников и компания получает полную картину о продукте, его потребителе и т.д.

Этот тренд будет стремительно расти в течение 2023 года в секторах финансовых услуг, здравоохранения, путешествий и торговли.

Развитие ИИ в Китае и возможные проблемы в отрасли

В Китае, стране, которая является одной из передовых в развитии искусственного интеллекта, предприниматели, исследователи и инвесторы ищут способы внести свой вклад в сферу генеративного ИИ. Технологические компании разрабатывают инструменты, построенные на моделях с открытым исходным кодом, для привлечения потребительских и корпоративных клиентов. Частные лица зарабатывают на контенте, созданном ИИ.

Регуляторы быстро отреагировали, чтобы определить, как использовать синтез текста, изображений и видео. Между тем технологические санкции США вызывают обеспокоенность способностью Китая идти в ногу с развитием ИИ.

Даже когда китайские технологические компании хотят инвестировать в обучение крупных нейронных сетей, им может не хватать лучших инструментов. В сентябре правительство США «поставило Китаю подножку», введя экспортный контроль над высокотехнологичными микросхемами ИИ.

«В то время как многие китайские стартапы в области ИИ ориентированы на прикладные программы и не нуждаются в высокопроизводительных полупроводниках, обрабатывающих огромное количество данных, для тех, кто занимается фундаментальными исследованиями, использование менее мощных чипов означает, что вычисления займут больше времени и будут стоить дороже. », – сказал один из китайских инвесторов.

Да, прогнозировать стремительное развитие ИИ в Китае в 2023 году эксперты не берутся. Но, по мнению некоторых специалистов, хорошая новость состоит в том, что такие санкции подталкивают Китай к инвестированию в передовые технологии в долгосрочной перспективе.

На что не стоит рассчитывать в 2023 году

Аналитики ABI Research предполагают, что бума периферийных вычислений не будет только то, что они продолжат расти в количественном отношении. Методы использования периферийных вычислений и финансовая зависимость напрямую связаны с сетью 5G, как в частном, так и государственном секторе. Ценовая лояльность таких сервисов для развития периферийных вычислений еще не перешла в глобальную фазу реальности, поэтому всеобщее развитие планируется медленнее, чем ожидалось.

Не приобретут масштабное внедрение и работы-компаньоны. В течение многих лет ведущие разработчики и компании вынуждены были отказываться от коммерческих предложений или закрывать собственные проекты. Лишь в 2021 году инвестиции в такой сектор снова начали поступать и тогда потенциал технологий на базе ИИ был пересмотрен. Большой интерес вызвал робот Astro от Amazon, но, несмотря на потенциал, в 2023 году он может не совершить прорыв, которого ожидали аналитики и эксперты отрасли.

Согласно исследованию IDC, мировые затраты на развитие ИИ в 2023 году могут достичь отметки в $500 млрд. Основной упор на данный момент делается на создании технологий и их внедрении в бизнес-проекты для улучшения логистики, технологических процессов, планирования.