Февраль 26, 2018, 09:00

Художник: Юрий АратовскийТребуются няньки для… робота!

Роботизация и искусственный интеллект обернутся созданием новых рабочих мест в странах с развитой экономикой. Сегодня производства все чаще переносятся из стран третьего мира ближе к рынкам потребления, сделать это позволяет автоматизация труда. Так, китайская Tianyuan Garments Company нанимает 400 рабочих для фабрики в США. Последняя намерена активно использовать роботов, однако обслуживать и эксплуатировать их будут люди. Роботы не могут подстраиваться под меняющиеся потребительские запросы, а также не способны адаптироваться к резким изменениям процесса производства, что и стоит на пути полной автоматизации, уточняют аналитики CB Insights.

Интеллект теперь везде

Искусственный интеллект и машинное обучение будут покорять все новые отрасли экономики, получая самое неожиданное применение. Британский стартап Intelligent X намерен с помощью ИИ производить пиво, российская Deep Fish использует нейронные сети в рыбной ловле, а шведский Hoofstep использует ИИ для анализа поведения лошадей. В 2018 году аналитики ожидают появления еще более неожиданных способов использования ИИ, которые окончательно перестанут быть экзотикой и превратятся в один из основных компонентов современного программного обеспечения.

Китай обходит США

Пока на долю Китая приходится всего 9% сделок на рынке ИИ, однако по итогам 2017 г. именно китайские стартапы привлекли 48% от мировых инвестиций в ИИ, впервые обогнав США. США по-прежнему доминируют по количеству стартапов ИИ и объему вложений в них, однако постепенно утрачивают эту роль. В том числе это стало возможно вследствие поддержки технологий ИИ в Китае на государственном уровне, к тому же часть ресурсов получают и инновационные стартапы. Китайские компании уже обгоняют американские по числу патентных заявок, касающихся применения ИИ на практике, отмечают в CB Insights. Основное внимание в Китае сосредоточено на разработке решений по распознаванию лиц с использованием ИИ, а также на производстве высокопроизводительных компьютерных чипов.

Голосовая революция

Почти каждое устройство для рынка Интернета вещей может быть интегрировано с Amazon Echo или Google Home, над голосовым помощником Bixby работает Samsung. Однако все решения поддерживают ограниченное число языков. Так, Amazon намерен поставлять умные колонки с Alexa в 80 стран мира, но взаимодействие возможно лишь на английском, немецком или японском. Крупные технологические компании пока не обслуживают испанский рынок, несмотря на то, что этот язык – один из самых распространенных в мире после мандаринского. В 2018 году нам предстоит наблюдать, как голосовые помощники сражаются за доминирование на неанглоговорящем рынке, полагают в CB Insights.

«Белые воротнички» под угрозой

На рынке появляется все больше стартапов, разрабатывающих ПО для автоматизации экспертной деятельности. Так, искусственный интеллект имеет огромный потенциал для повышения эффективности работы юристов. Поскольку подобные решения становятся более эффективными, это неминуемо повлияет на систему оплаты труда в юридических фирмах. Под ударом оказались и программисты – множество стартапов работает над роботизированными решениями по тестированию ПО, отладке и работке интерфейсов. Например, британский Diff Blue разрабатывает ИИ для автоматизации традиционных задач программирования.

Интеллект мигрирует на периферию

Искусственный интеллект становится децентрализованным, что дает возможность локальной обработки информации без обращения к облаку или центральному серверу. Например, именно в таком режиме должен работать беспилотный автомобиль или личный помощник на мобильном устройстве. Новый чип A11 с «нейронным движком» от Apple для iPhone 8 и X может выполнять задачи машинного обучения со скоростью до 600 бит в секунду. В том числе он активирует новые функции iPhone, такие как Face ID, который сканирует лицо пользователя, не сохраняя данные или изображения в облаке. Google же предложил концепцию «федеративного обучения», в рамках которой часть процессов происходит на устройстве пользователя.

Будущее за капсульными сетями

Популярные сегодня сверточные нейронные сети (CNN, используются в числе прочего для распознавания лиц) уступят место сетям с капсульной архитектурой (CapsNet). Концепцию последних представил в 2017 г. Джеффри Хинтон из Google. Сверточные сети обладают уязвимостями, позволяющими допускать ошибки при работе. Капсульным сетям для распознавания образов потребуются меньшие объемы данных, при этом они будут делать меньше ошибок. Кроме того, они потребуют меньше данных для обучения, а также, утверждает Хинтон, позволяют обнаруживать подделки изображений.

Зарплаты вырастут до шестизначных цифр

В охоту за экспертами по искусственному интеллекту на рынке труда вступил Китай, где зарплаты с 6 нулями готовы платить уже сегодня – так, оклад старшего научного сотрудника по машинному обучению в BMWChina составляет $567-624 тысяч и в пределах $315-410 тысяч – в других компаниях, свидетельствуют данные местной рекрутинговой платформы Liepin. Согласно недавнему докладу Tencent, количество квалифицированных специалистов на рынке составляет около 300 000 человек, включая студентов. Между тем, компаниям потребуется миллион или более специалистов по ИИ. В итоге спрос на талант талантливых разработчиков на рынке намного опережает их доступность. И лучшие эксперты по ИИ теперь могут зарабатывать миллионы.

Машинное обучение станет обыденностью

В 2017 году инвесторы вложили более $15,2 млрд в связанные с ИИ стартапы, увеличив финансирование на 141% по сравнению с 2016 г. Однако очень скоро машинное обучение станет всего лишь одной из технологий, инвесторы же окажутся более разборчивыми при выборе проектов. А использование технологии машинного обучения станет для стартапов само собой разумеющимся.

Бизнес выбирает Amazon, Google и Microsoft

На рынке ИИ для бизнеса стартапы вытесняются Google, Amazon, Salesforce и Microsoft, которые сами развивают корпоративные решения на базе искусственного интеллекта. Так, Google выпустил Cloud Auto ML, бесплатный сервис для создания нейросетей с простым интерфейсом, а Amazon предлагает бизнесу искусственный интеллект как услугу на основе платформы Amazon AI, причем ориентируется как на крупные корпорации, так и на средние компании. Не отстают от Amazon также Microsoft, Salesforce и другие компании, такие как Oracle.

Регуляторы одобряют умную диагностику

ИИ в медицине уменьшит ошибки и позволит ставить диагнозы на ранних стадиях. Алгоритмы машинного обучения могут сравнивать медицинский снимок с миллионами имеющихся изображений за секунды, обнаруживая детали, недоступные человеку. Множество медицинских решений на основе ИИ сделает технологию доступной для больниц и клиник. Так, AstraZeneca уже объявила о партнерстве с дочерней компанией Alibaba Ali Health для разработки приложений, включая скрининг и диагностику в Китае. До этого стало известно о партнерстве GE и Nvidia, что позволит задействовать возможности глубокого обучения в медицинских устройствах от GE. Применить искусственный интеллект в офтальмологии рассчитывает Deep Mind, бизнес-подразделение искусственного интеллекта Google.

Сделай сам

Создание решений на базе ИИ станет доступным каждому. Google уже запустил проект «ИИ для всех возрастов» (AIY), первым продуктом стал набор для распознавания голоса Voice Kit, а также выпустил на рынок Vision Kit, решение с поддержкой встроенного нейронного процессора. По сути, это наборы «сделай сам», позволяющие обладателям мини-компьютеров Raspberry Pi создавать решения на основе ИИ своими руками. Amazon со своей стороны запустила DeepLens – видеокамеру с ИИ за $249.

Автор: Ольга Блинова

Похожие материалы