Проще говоря, искусственный интеллект имеет все шансы занять большинство посреднических позиций практически во всех отраслях, связывая человечество сетью “физического” Интернета 2.0, устраняя любые расстояния и удаляя из системы социальных паразитов.

Несмотря на то, что существующие технологии, связанные с развитием ИИ, в большинстве своем существуют уже по меньшей мере на протяжении пары десятилетий, должные вычислительные мощности и фундамент для масштабирования подобных систем появились относительно недавно. Колоссальный прорыв произошел в тот момент, когда на смену формализации перевода входов Х в выходы Y пришли системы распознавания речи, структуры предложений и объектов в видеопотоке.

Один из краеугольных камней развития ИИ датируется 2016 годом, когда система распознавания речи Microsoft достигла доли ошибок в 5.9% - столько же, сколько у человека, записывающего речь под диктовку. С тех пор этот показатель улучшился до 5.1%.

В 2010 году стартовала гонка по улучшению качества систем распознавания речи, промежуточным звеном которой стало создание систем Siri и Alexa. В отличие от традиционных печатных запросов, голосовой поиск будет опираться на анализ намерений пользователя: так, если человек оповестит ИИ-помощника о том, что хотел бы перекусить, система постарается самостоятельно разобраться в том, идет ли речь о бронировании столика в ресторане, заказе пиццы или поиске простого рецепта в Интернете.

Автоматика научится понимать то, что стоит за формальными запросами пользователей, и это сделает общение с ней “живым” и гораздо более продуктивным. Следующим шагом для персональных ИИ-помощников станет способность понимать содержание почты владельца и способность выдавать ее краткий пересказ - в конце концов, ИИ сможет аналогичным образом анализировать видеоролики.

Анализ видео и “понимание” автоматикой того, что происходит в кадре, как ожидается, позволит системам искусственного интеллекта учиться - примерно так, как это делают дети.

ИИ сулит революцию шоппинга: пользователи сайта Taobao уже могут загружать в систему изображения вещей, которые хотели бы купить - сервис подыскивает наиболее близкие по ряду параметров товары.

По данным директора McKinsey Global Institute, в 2017 году инвестиции Северной Америки в искусственный интеллект составили от $15 до $23 млрд, Азии (в основном, Китая) - $8-12 млрд. Европа оказалась в отстающих с $3-$4 млрд. На технологических гигантов и транснациональные корпорации пришлось порядка $20-$30 млрд, в то время как венчурные капиталисты и частные акционерные компании вложили от $6 до $9 млрд.

Порядка 56% от этих средств пошло на развитие систем машинного обучения, 28% - на технологии машинного видения. Обработка естественного языка привлекла порядка 7%, автономный транспорт получил 6% - оставшаяся часть пошла на развитие виртуальных помощников.

В то же время пока что только 40% компаний рассматривают для себя возможность внедрения ИИ в бизнес-процессы, 40% экспериментируют с соответствующими технологиями и лишь 20% внедрили ИИ в определенные отрасли. Причина кроется в том, что 41% компаний не уверены, что соответствующие инвестиции могут окупиться, многие также опасаются вступать в гонку, не обладая соответствующим опытом. Представители McKinsey, напротив, верят, что ИИ способен по меньшей мере удвоить аналитические возможности крупного бизнеса и существенно повысить производительность корпорации.

В области внедрения ИИ лидируют гиганты телекома, технологические корпорации, финансовые институты и автопроизводители. Хуже всего высокие технологии проникают в области здравоохранения, образования и строительства.

По материалам: weforum.org. ++