В этом году произошли заметные прорывы в развитии искусственного интеллекта. Они включали инновации в области алгоритмов, таких как GAN или Generative Adversarial Networks (генеративно-состязательная сеть), а также достижения в таких категориях, как NLP (обработка естественного языка), и это лишь некоторые из них.
В наступающем году нам, судя по всему, стоит ожидать дальнейшего внедрения инноваций и увеличения темпа их развития.
2020 год будет годом практического ИИ: использование классных технологий для решения «скучных» проблем
Бизнес-лидеры пересматривают свои амбиции, и только 4 % намерены расширить использование ИИ в своих организациях полностью. Вместо этого многие фокусируются на функциональных областях, таких как финансы, соблюдение нормативных требований, управление персоналом, налоги и универсальные болевые точки, такие как извлечение данных из форм. Многие руководители оценили использование ИИ для более эффективной работы и повышения производительности как два главных преимущества, которые они ожидают от ИИ в будущем году.
С точки зрения электронной коммерции, использование ИИ будет увеличиваться, создавая адаптивные и высоко персонализированные рынки и преодолевая границы. При этом в 2020 году ожидается взрывной рост использования ИИ в электронной коммерции.
Выделенные наборы микросхем DL расширяют возможности проб и ошибок в различных отраслях промышленности, позволяя создавать критически новые модели и компоненты искусственного интеллекта, которые решают реальные проблемы с данными.
В 2020 году ИИ станет основной рекомендацией для промышленного сектора
В частности, есть огромные возможности в области энергоменеджмента. Искусственный интеллект может предоставить руководителям предприятия точные прогнозы энергопотребления, что позволяет им своевременно принимать меры по сокращению незапланированных всплесков потребления путем перепланирования или отключения некритических нагрузок. ИИ будет технологией, которая выводит симуляции на новый уровень, помогает находить нестабильные участки сетки и повышать безопасность работников на местах.
Появится экосистема технологий, которая использует интеллектуальные возможности, такие как технологии RPA, и обеспечит новую эффективность в бизнес-процессах, которая была невозможна раньше. В следующем году новые интеллектуальные технологии начнут развиваться, и RPA возглавит автоматизированный анализ на предприятии.
Взаимодействие с ИИ
В целом наблюдаются тенденции использования лучших технологий для достижения целей. Эксперты считают, что в 2020 году мы увидим, как индустрия технологий сместит акцент с использования ИИ для управления автоматизацией и переместит его в сторону использования ИИ для расширения возможностей. Мы поймем, что человеческие работы, которые чаще всего включают динамический ввод и обратную связь, в своей основе все еще лучше всего выполняются людьми. В этих случаях ИИ идеально подходит для увеличения объемов, а не замены человеческой работы.
То, что мы увидим во многих пространствах, — это люди, начинающие понимать ограничения алгоритмических решений, особенно там, где они создают, усиливают или преуменьшают предвзятость; и компании, покупающие технологии, действительно должны понимать, как это смещение влияет на их деятельность.
Мы увидим, как все больше предприятий используют инструменты ИИ и автоматизированные коммуникации, чтобы лучше понять весь путь клиентов. По мере того как потребители будут чувствовать себя более комфортно, взаимодействуя с агентами ИИ, обработка естественного языка станет более точной и продвинутой.
Инструменты речевой аналитики были важным мостом для поддержки автоматизации, и тот же ИИ, помогающий людям, будет помогать ботам и способствовать эпохе платформ. В 2020 году мы увидим наибольший прогресс: предвидение намерений путем наложения эмоций и искренности на исторические данные в реальном времени. Мы сможем определить такие вещи, как вероятность того, что человек оплатит свой просроченный счет.
Одна из наиболее перспективных областей применения ИИ в 2020 году будет сочетать различные формы искусственного интеллекта. Будет больше исследований причинно-следственных связей, которые представляют собой следующее поколение анализа данных. Процесс будет идти от «что» к «почему». Это будет иметь решающее значение для повышения уровня успешности ИИ, который все еще довольно низок.
Нашли нарушение? Пожаловаться на содержание