show
show
Взгляд в цифровое будущее

Перспективы искусственного интеллекта в 2020 году

31 Марта 2020 14:00, UTC
Перспективы искусственного интеллекта в 2020 году
Юрий Пахомов

Размеченных данных будет все меньше, а говорящих устройств — все больше

Известно, что для получения полезного результата от применения ML требуется больше количество исходных данных. Сталкиваясь с проблемой недостатка пригодных для обработки данных, специалисты применяют различные способы искусственного генерирования новых данных на основе исходных. Существует, однако, и обратная проблема, которая с каждым годом будет становиться все более актуальной: проблема избытка данных.

Дело в том, что в связи с развитием Интернета Вещей (IoT) начался и прогнозируется на ближайшие годы экспоненциальный рост подключенных устройств. Уже сейчас скорость генерирования данных значительно превосходит темпы роста вычислительных мощностей. «Узкое горлышко», однако, находится в другом месте: никаких человеческих ресурсов уже не хватает для того, разметить все имеющиеся данные. С каждым месяцем падает доля размеченных данных среди всех цифровых следов, оставляемых людьми и машинами. Это значит, что все более скромными становятся и возможности «обучения с учителем».

В связи с этим прогнозируется опережающее развитие технологий «обучения без учителя» — GAN-технологий, ML на потоковых данных, корреляционный анализ, обучение с подкреплением и т.д. Существует и другой прогноз, связанный с быстрым ростом числа подключенных устройств. Эксперты ожидают, что в ближайшие годы на многих таких устройствах, особенно бытовых, начнут устанавливать автономные системы распознавания и синтеза речи для голосового управления.

Компьютерное зрение входит в повседневность

Технологии компьютерного зрения перестают быть лабораторной экзотикой и все более становятся чем-то привычным. В российской торговой рознице начинает внедряться автоматическое формирование аналитики перемещений посетителей по залу — это позволяет более эффективно управлять размещением товаров на полках.

Появляются также системы автоматического анализа входного потока людей, что дает возможность гибко и заблаговременно регулировать количество работающих касс на выходе. В крупных организациях внедряется автоматическое управление доступом сотрудников по лицу — как в помещения, так и в рабочую среду персонального компьютера. Последнее избавляет от необходимости делать то, что сотрудники частенько забывают: регулярно придумывать и менять пароли доступа. В течение года ожидают также внедрения пропуска по лицу в столичных аэропортах, что позволит исключить задержки на регистрации и паспортном контроле.

В ближайшие год-два в России предвидится вторая революция в использовании QR-кодов: они войдут в повседневную жизнь прежде всего как более удобные по сравнению с телефонными номерами средства перевода денег. Эта практика уже стала господствующей в Китае, а в России ее поддержал Центробанк и ряд крупных банков.

Речевая и текстовая аналитика для бизнеса и дома

27.02.2020  |   Искусственный Интеллект
В крупных компаниях, где скопилось много исторического материала для обучения, некоторые виды документов роботы уже готовят и анализируют лучше, чем средней квалификации юрист. В корпоративном секторе все шире используются сервисы формирования текстов с голоса — письма в техподдержку, заказы оборудования, оформление командировок и т.п. На ближайшие 2 года прогнозируется также глубокое проникновение в виртуальных голосовых ассистентов в управление домашними приборами.
  
Однозначно и то, что пандемия коронавируса значительно повлияет на развитие индустрии в этом году. В частности, мир задумается, как эффективно дистанцироваться в такие непростые времена.

Изображение: Forbes
Нашли ошибку в тексте? Выделите ее, и нажмите CTRL+ENTER
Оставить комментарий
Оставить комментарий
Сообщить об ошибке