Teraźniejszość i przyszłość sztucznej inteligencji, część 2: 5 trendów, które będą miały decydujący wpływ na rozwój sztucznej inteligencji w 2019 roku

Sztuczna inteligencja to modne hasło, które podbija świat, obiecując zrewolucjonizować każdy aspekt naszego życia. Rzeczywiście, omówiliśmy już niesamowite wyzwania Sztuczna inteligencja znajduje obecnie zastosowanie w wielu dziedzinach – od diagnozowania malarii po poszukiwanie zaginionych dzieci. A jak wygląda przyszłość sztucznej inteligencji?

Chociaż firmy mogą obiecywać, że sztuczna inteligencja ogólnego przeznaczenia jest tuż za rogiem, przed nami jeszcze długa droga, zanim świadoma sztuczna inteligencja stanie się rzeczywistością. W latach 2019–2020 będziemy jednak świadkami prawdziwego boomu we wdrażaniu sztucznej inteligencji – oto 5 trendów, których możemy się spodziewać w ciągu najbliższych 11 miesięcy.

Sztuczna inteligencja i duże zbiory danych

Ci z was, którzy uważnie śledzą modne terminy z branży technologicznej, mogą sądzić, że termin „big data” odszedł do lamusa – jednak sztuczna inteligencja niemal na pewno pomoże go przywrócić do życia. Jednym z kluczowych wyzwań stojących przed wieloma projektami z zakresu nauki o danych jest brak wysokiej jakości, uporządkowanych i ustrukturyzowanych danych. Właśnie w tym obszarze sztuczna inteligencja może wywrzeć ogromny wpływ. Jeśli 80% danych na świecie to rzeczywiście dane nieustrukturyzowane, Możliwości sztucznej inteligencji, które pozwalają firmom porządkować i modelować dane oraz tworzyć procesy przetwarzania danych, mogą mieć ogromny wpływ na działalność biznesową – i znacznie ułatwić życie analitykom danych!

Chatboty i wirtualni asystenci

Wszędzie słychać o szumie wokół chatbotów i rzeczywiście, wraz z coraz szerszym stosowaniem algorytmów uczenia maszynowego, w tym przetwarzania języka naturalnego (NLP), prawdopodobnie będziemy coraz częściej wchodzić w interakcje z chatbotami. W 2019 roku najprawdopodobniej zobaczymy nie tylko więcej chatbotów, ale także przejście w kierunku „wirtualnych asystentów” – czyli botów o większej biegłości językowej i wyrazistych osobowościach. Firma Autodesk publicznie wychwala Ava, ich wirtualna asystentka, oraz o tym, że odniosła znacznie większy sukces niż ich bezosobowy chatbot Otto. W 2019 roku możemy spodziewać się, że wirtualni asystenci staną się dla nas bardziej osobistymi towarzyszami.

Cyberbezpieczeństwo

Nasze życie staje się coraz bardziej cyfrowe – a wraz z tym stajemy się coraz bardziej narażeni na cyberataki. Wraz ze wzrostem liczby zagrożeń związanych z cyberatakami rozwiązania z zakresu cyberbezpieczeństwa muszą przetwarzać coraz większe ilości danych i wykrywać potencjalne zagrożenia w coraz szybszym tempie. Zgadliście: właśnie tu do gry wkracza sztuczna inteligencja. Algorytmy sztucznej inteligencji są w stanie przeanalizować potencjalne zagrożenia z prędkością, której ludzcy eksperci ds. cyberbezpieczeństwa po prostu nie są w stanie osiągnąć. Chociaż wiedza i doświadczenie ludzi pozostaną kluczowe w tej dziedzinie, to właśnie roboty powinny zajmować się przetwarzaniem danych i ustalaniem priorytetów w odniesieniu do największych zagrożeń.

Interoperacyjność i ONXX

Jedną z głównych przeszkód utrudniających powszechne stosowanie sieci neuronowych jest brak interoperacyjności. Istnieje szeroki wachlarz frameworków do uczenia maszynowego – od PyTorch po TensorFlow, od Keras po Caffe2 – jednak gdy specjalista zostanie „uwięziony” w danym ekosystemie, przeniesienie modeli sieci neuronowych do innych zestawów narzędzi może okazać się niezwykle trudne.

Na szczęście rok 2019 ma przynieść zmianę w tej sytuacji. Open Neural Network Exchange (ONXX) opracowany przez Microsoft i Facebook ma na celu znaczne ułatwienie i przyspieszenie przenoszenia sieci neuronowych między różnymi frameworkami. ONXX obsługuje szeroki wachlarz frameworków, konwerterów i środowisk uruchomieniowych, a w ciągu roku należy spodziewać się jego powszechnego wdrożenia.

Sztuczna inteligencja oparta na wyjaśnialności

Oprócz problemu interoperacyjności obecne rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji borykają się również z problemem interpretowalności. Oznacza to, że większość aplikacji opartych na sztucznej inteligencji nie daje klientom i firmom możliwości zajrzenia „pod maskę” i zrozumienia, dlaczego algorytmy doszły do określonych wyników lub sformułowały konkretne rekomendacje. Z punktu widzenia biznesu wyjaśnialna sztuczna inteligencja oznacza, że firmy mogą uzyskać krytyczny wgląd w modele uczenia maszynowego; z punktu widzenia klienta wyjaśnialna sztuczna inteligencja zwiększa zaufanie i łagodzi obawy związane z tendencyjnością algorytmów. Być może zaskakujące jest to, że Sztuczna inteligencja oparta na wyjaśnialności to jeden z najbardziej kontrowersyjnych trendów na tej liście– ale w czasach, gdy sztuczna inteligencja ma tak namacalny wpływ na nasze życie, miejmy nadzieję, że w nadchodzących miesiącach – a nawet latach – będziemy świadkami większej przejrzystości.