7 главных тенденций в области искусственного интеллекта в 2023 и 2024 годах

Искусственный интеллект (ИИ) обладает потенциалом изменить то, как мир устроен в жизни и бизнесе.

Фактически, по оценкам PwC, к 2030 году влияние искусственного интеллекта на мировую экономику может превысить 15 триллионов долларов. Существует очень мало технологий, которые могли бы оказать такое влияние на мир в ближайшем будущем.

В этой статье вы узнаете о семи крупнейших тенденциях, влияющих на экосистему искусственного интеллекта прямо сейчас.

Обработка естественного языка стимулирует новые варианты использования искусственного интеллекта

Мало что в индустрии искусственного интеллекта имеет более перспективные варианты бизнес-использования, чем обработка естественного языка (NLP). Мир заключен в текст. Анализ, форматирование, перевод и использование текстов необходимы для всех видов бизнеса по всему миру. И это не просто слова. НЛП используется для анализа данных способами, которые сильно отличаются от предыдущих статистических методов, которые мы использовали.

Итак, что же такое НЛП?

НЛП, по сути, это способ для компьютеров говорить на человеческом языке. В прошлом компьютеры были способны понимать человеческий язык только в том случае, если он был сначала переведен в код. Но с помощью НЛП машины способны извлекать информацию из текста в его естественном состоянии.

Оценки показывают, что объем данных в мире может достичь 612 зеттабайт к 2030 году и 2142 зеттабайт к 2035 году.

Большая часть этого текста доступна для чтения человеком, поэтому компании могут использовать НЛП для определения настроения текста, классификации текста, извлечения смысла и ключевых слов из текста и анализа текста. Это обеспечивает эффективный способ анализа и получения информации из огромных объемов данных — то, что просто невозможно без использования НЛП.

MonkeyLearn — это инструмент анализа текста с помощью искусственного интеллекта, который может анализировать обзоры, опросы, обращения в службу поддержки и другие источники человеческого текста.

Компании из десятков секторов, таких как розничная торговля, маркетинг и финансы, уже используют Monkeylearn.

В юридическом и коммерческом пространстве десятки компаний начали использовать НЛП для анализа плотных юридических документов, а также для создания новых. Например, компания под названием BlackBoiler предлагает технологию искусственного интеллекта, которая использует NLP для анализа контрактов и предложения изменений в тех местах, где пункты могут быть оспорены.

Платформа делает все это с помощью процесса, аналогичного “отслеживанию изменений” в программе текстового процессора.

Технологические гиганты соревнуются за развитие искусственного интеллекта для поиска

Одним из самых популярных и мощных приложений обработки естественного языка является AI search. Поисковые инструменты искусственного интеллекта, использующие большие языковые модели (LLM), потенциально могут изменить то, как люди находят информацию в Интернете.

Базовые LLM, лежащие в основе такого интерфейса, как ChatGPT, работают, сначала анализируя большие объемы информации и “изучая” ее. Исходя из этого, модель распознает закономерности и может предсказать слова и фразы, которые должны сочетаться друг с другом.

Таким образом, когда человек вводит поисковый запрос на естественном языке, поисковая платформа искусственного интеллекта может предсказать последовательность человеческого языка, которая ответит на вопрос. Вместо того чтобы создавать список релевантных веб-сайтов, инструмент выдает письменные ответы, которые были взяты из комбинации различных ресурсов. И эти платформы выходят далеко за рамки простых запросов, таких как поиск столицы Бразилии или текущей температуры.

Пользователи могут задавать общие вопросы, такие как как спланировать ужин из трех блюд или какой автомобиль купить.

Таким образом, поиск с помощью искусственного интеллекта — это еще одна форма “генеративного искусственного интеллекта”: искусственный интеллект, который может создавать новый контент, такой как изображения, аудио, код и, в данном случае, текст.

ChatGPT — это генеративная платформа искусственного интеллекта, которая стала вирусной в конце 2022 года.

Пользователи могут ввести вопрос в инструмент, и он выдаст ответ, но он также может функционировать как чат-бот. Это означает, что он может вести очень похожие на человеческие разговоры и выполнять команды для создания контента.

Например, профессор Уортонского университета Пенсильвании сдавал свой выпускной экзамен MBA в ChatGPT. Инструмент получил оценку B. В другом примере расширение ChatGPT можно использовать в Google Таблицах, чтобы заполнять сетевые электронные письма для отправки руководителям компаний на Facebook.

Salesforce находится в процессе монетизации инструмента, использующего модель ChatGPT. Einstein GPT автоматически сгенерирует маркетинговые электронные письма для отправки лидам по продажам.

Другие крупные технологические игроки уже вступили в гонку за то, чтобы стать ведущей поисковой платформой с генеративным искусственным интеллектом.

Microsoft дебютировала со своей версией Bing на базе искусственного интеллекта в начале февраля 2023 года. Хотя он работает по технологии ChatGPT, Microsoft утверждает, что он еще быстрее и точнее, поскольку создан специально для поиска. Платформа позволяет пользователям задавать дополнительные вопросы при поиске, а также может генерировать новый контент.

Партнерство Microsoft с OpenAI началось в 2019 году, когда компания инвестировала в технологию 1 миллиард долларов. С тех пор на OpenAI уже было направлено еще 2 миллиарда долларов, и Microsoft недавно взяла на себя обязательство инвестировать еще 10 миллиардов долларов в ближайшие годы.

Bard, версия Google для поиска с помощью искусственного интеллекта, также была анонсирована в начале февраля 2023 года, но аналитики говорят, что этот ИИ отстает от версии Microsoft. И он не будет готов к широкому использованию до конца 2023 года.

Хотя большая часть шума вокруг поиска с использованием искусственного интеллекта была сосредоточена на ChatGPT, Bing и Google, отдельная компания, Perplexity AI, предлагает инструмент, который потенциально может превзойти их все. Чат-бот Perplexity с искусственным интеллектом может предоставлять информацию в режиме реального времени и предоставляет ссылки на эту информацию.

Для сравнения, ChatGPT прошел обучение только по информации, относящейся к 2021 году.

Несмотря на раннюю популярность этих инструментов, многие в отрасли быстро отмечают, что поисковые чат-боты с искусственным интеллектом находятся в зачаточном состоянии. Есть еще много сбоев, над которыми нужно поработать.

Искусственный интеллект вызывает революцию в здравоохранении

В частности, за последний год искусственный интеллект невероятно преобразил индустрию здравоохранения. Достижения в области искусственного интеллекта были ключевым компонентом в борьбе с глобальной пандемией, и с тех пор инновации в области искусственного интеллекта становятся только более важными.

Внедрение среди больниц стремительно растет — у 90% больниц есть стратегия искусственного интеллекта, и 75% руководителей больниц говорят, что инициативы в области искусственного интеллекта имеют решающее значение.

Искусственный интеллект, наряду с машинным обучением, ускоряет несколько процессов в больницах. Это включает в себя такие задачи, как сканирование рукописных данных на онлайн-платформе, запись аудиозаписей разговоров врача и пациента и преобразование их в текстовые заметки, а также идентификацию пациентов для научных исследований. Эта технология также становится важным инструментом в разгар кадрового кризиса в больницах.

В 2021 году текучесть больничного персонала выросла на 6,4% и составила почти 26%.

Только в 2021 году почти 334 000 врачей-клиницистов уволились с работы. Внедрение решений с искусственным интеллектом помогает нести основную тяжесть этой кадровой нехватки. В ходе одного опроса 58% руководителей больниц заявили, что искусственный интеллект очень или часто эффективен в повышении операционной эффективности. Многие больницы обращаются к кадровым платформам на базе искусственного интеллекта, таким как DirectShifts.

Эта платформа использует искусственный интеллект для сопоставления клиницистов с объявлениями о вакансиях в больницах. Большинство этих должностей являются суточными, то есть сотрудниками, которые могут понадобиться больницам только при большом количестве переписей.

В настоящее время на платформе работает более 850 000 клиницистов. Некоторые больницы облегчают нагрузку на медсестер, инвестируя в системы искусственного интеллекта, которые помогают контролировать пациентов.

Платформа Ouva, основанная на искусственном интеллекте, постоянно анализирует поведение пациентов и потенциальные риски. Платформа принимает данные с оптических датчиков и предупреждает медсестер, когда пациенты из группы высокого риска покидают свои кровати. Этот ИИ также отслеживает такие вещи, как визиты медсестры, доставка еды, прибытие и выписка пациентов.

Искусственный интеллект потенциально может повлиять на индустрию здравоохранения и многими другими способами. Разработка лекарств, диагностика заболеваний и персонализированные планы лечения — это лишь несколько способов, с помощью которых искусственный интеллект может быть использован в будущем. Инвесторы тоже обращают внимание на этот сектор. В 2022 году в стартапы по разработке лекарств было инвестировано более 1,6 миллиарда долларов.

В одном из примеров Microsoft продолжает инвестировать в искусственный интеллект в сфере здравоохранения. Технологический гигант заключил партнерство с Paige, чтобы применить технологию искусственного интеллекта для улучшения диагностики рака и ухода за пациентами. Paige была первой компанией, получившей одобрение ВОЗ на использование искусственного интеллекта в цифровой патологии.

Искусственный интеллект предоставляет учителям и студентам ценные инструменты

В образовательных учреждениях искусственный интеллект обладает потенциалом кардинально изменить как то, как преподаватели преподают, так и то, как учатся учащиеся.

Когда был выпущен ChatGPT, преподаватели забеспокоились, что учащиеся смогут использовать инструмент для написания эссе и сдачи экзаменов вместо реального ученика и без ведома учителя.

Чтобы исправить это, ChatGPT, как сообщается, работает над типом цифрового водяного знака, который был бы встроен в текст, создаваемый платформой искусственного интеллекта. С другой стороны, некоторые преподаватели использовали выпуск ChatGPT как своего рода призыв к сплочению, чтобы выступить за широкое внедрение инструментов искусственного интеллекта в классах.

Инструменты искусственного интеллекта, которые действуют как репетиторы, также разрабатываются и запускаются для учащихся в возрасте от детского сада.

Эти инструменты предназначены для того, чтобы давать индивидуальные, прямые инструкции учащимся без необходимости в учителе-человеке. Они могут давать обратную связь в режиме реального времени и изменять курс обучения в зависимости от успеваемости учащегося.

Numerade предлагает преподавателя искусственного интеллекта по имени Ace. Ace создает персонализированные учебные планы для студентов. Алгоритм искусственного интеллекта работает путем оценки стилей обучения студентов, их сильных и слабых сторон. Затем Ace показывает учащимся видеоролики, соответствующие этому стилю, и предоставляет оценки, призванные развить самые слабые места учащихся. Чем больше студентов смотрят, тем более персонализированным становится их контент.

Компания была основана в 2019 году и уже насчитывает более 100 миллионов пользователей.

Компьютерное зрение повышает эффективность во всех отраслях

Компьютерное зрение — это сегмент искусственного интеллекта, который позволяет компьютерам интерпретировать информацию из изображений и видео и действовать на основе этой информации. Современные системы компьютерного зрения более точны, чем человеческие, и реагируют быстрее, чем люди.

Например, компьютерное зрение повышает уровень обнаружения дефектов на производстве на 90%.

Его можно использовать для всего — от мониторинга трубопроводов и посевов до выявления фальшивых денег и проблемных зон у онкологических больных. Хотя концепция компьютерного зрения существует с 1950-х годов, появление технологии глубокого обучения позволяет использовать компьютерное зрение в широком спектре приложений, которые просто были невозможны в предыдущие годы.

В ходе одного опроса почти 30% бизнес-лидеров заявили, что видят растущий спрос на решения для компьютерного зрения. Более половины из них были больше всего взволнованы отслеживанием объектов и идентификацией с помощью компьютерного зрения.

Компьютерное зрение — это один из способов, с помощью которого производители внедряются в тренд индустрии 4.0.

Это отрасль, которая страдает от огромной нехватки кадров. До 7,9 миллиона рабочих мест в обрабатывающей промышленности останутся незаполненными к 2030 году, что приведет к нереализованному доходу в размере 607,14 миллиарда долларов. Используя компьютерное зрение, производители повышают эффективность и эксплуатационные характеристики своих объектов, а также сокращают численность персонала.

Обнаружение аномалий является одной из важных функций компьютерного зрения в производстве.

Система компьютерного зрения может отслеживать каждый этап производственного процесса. Если какой-то шаг пропущен или что-то сделано не по порядку, срабатывает сигнализация. Кроме того, система знает, сколько времени должен занимать производственный цикл, и может обнаружить неисправности, если цикл выполняется слишком быстро.

Наконец, при обнаружении неисправного изделия работники могут просмотреть изделие по его серийному номеру, чтобы точно узнать, что произошло в процессе производства.

Компьютерное зрение также используется в ответ на стихийные бедствия и проблемы изменения климата.

Один калифорнийский стартап, удачно названный Rain, использует компьютерное зрение для борьбы с лесными пожарами. Их продукт представляет собой беспилотный автономный вертолет, который использует искусственный интеллект и компьютерное зрение для доставки воды к лесному пожару, прежде чем он выйдет из-под контроля.

Идея компании состоит в том, чтобы разместить эти вертолеты в зонах повышенного риска, где нет людей, работающих круглосуточно. В случае возникновения лесного пожара пилот мог бы немедленно направить вертолет в удаленное место.

Проект будет протестирован в этом году на реальных пожарах в Калифорнии, и компания планирует построить там 200 вертолетных станций.

Кроме того, команда из Кембриджского университета недавно разработала систему компьютерного зрения, которая позволяет ученым отслеживать леса и поглощение углерода со своих смартфонов. Частота ошибок составляет 8%, что ниже, чем частота ошибок, возникающих при выполнении задачи людьми. В то же время, когда она внедряется в самых разных отраслях промышленности, сама технология компьютерного зрения претерпевает революцию.

Современное компьютерное зрение работает путем создания изображения или серии изображений в неподвижных кадрах. Затем неподвижные кадры анализируются компьютером. Однако одна компания представляет компьютерное зрение, которому не нужны неподвижные кадры.

Ubicept, компания, основанная в 2021 году, разработала компьютерное зрение, которое может измерять отдельные фотоны вместо просмотра неподвижных кадров. Этот процесс быстрее и надежнее, чем традиционное компьютерное зрение.

Это особенно полезно в ситуациях, когда камере необходимо запечатлеть быстро движущиеся объекты или объекты при слабом освещении.

Розничные продавцы внедряют искусственный интеллект в магазинах и онлайн

Сектор розничной торговли — это тот, который потенциально может извлечь огромные выгоды из использования искусственного интеллекта.

Прогнозы показывают, что рынок искусственного интеллекта в розничной торговле будет расти в среднем более чем на 30% до 2028 года. По оценкам, в этом году объем рынка достигнет 31,18 миллиарда долларов.

По состоянию на 2023 год 81% лидеров розничной торговли заявили, что их компании уже используют искусственный интеллект на умеренном или полнофункциональном уровне. И использование искусственного интеллекта продолжает расти.

В исследовании технологий розничной торговли 2022 года 40% организаций розничной торговли заявили, что возможность отслеживания покупателей станет одной из их главных технологических инвестиций в течение следующих двух лет.

Маркетинг на основе определения местоположения, цифровые устройства и компьютерное зрение также попали в список: более трети розничных продавцов заявили, что в ближайшие два года они сосредоточатся на этих технических решениях.

Одно из наиболее очевидных применений искусственного интеллекта в розничной торговле — при оформлении заказа.

Магазины, подобные Amazon, отслеживают покупателей в магазине с помощью компьютерного зрения. Когда человек кладет товар в физическую корзину, компьютерное зрение определяет, что это за товар, и добавляет его в своего рода виртуальную корзину. Когда человек покидает магазин, с его цифрового кошелька списывается соответствующая сумма. Розничные торговцы также используют искусственный интеллект для управления запасами.

Системы искусственного интеллекта могут отслеживать уровень запасов на складе и на полках. Когда запасы на исходе, система может автоматически уведомить соответствующие каналы и сократить время, необходимое для пополнения запасов продукта.

McKinsey сообщает, что компании, внедряющие цепочки поставок с поддержкой искусственного интеллекта, видят снижение затрат на логистику на 15% и увеличение уровня запасов на 35%.

Искусственный интеллект также позволяет розничным торговцам использовать динамическое ценообразование.

Используя данные от розничного продавца, конкурентов и покупателя, искусственный интеллект может быть использован для корректировки цен в режиме реального времени и максимизации прибыли. Розничные торговцы, которые используют электронные этикетки на полках и динамическое ценообразование с поддержкой искусственного интеллекта, могут увеличить прибыль на 33%.

Одной из самых последних разработок для ритейлеров является генеративный искусственный интеллект.

Например, Shopify Magic был выпущен в начале 2023 года как инструмент, который будет писать описания товаров электронной коммерции для розничных торговцев.

Shopify говорит, что в ближайшем будущем они добавят больше инструментов с искусственным интеллектом. Розничные торговцы также используют генеративный искусственный интеллект для создания витрин в магазинах. Вставив несколько подсказок в такую программу, как DALL-E, розничные торговцы могут разработать визуальную концепцию и образы для мерчендайзинга.

Один розничный торговец сказал, что его команда обычно проводит неделю за мозговым штурмом и созданием образов для нового дизайна магазина. С помощью искусственного интеллекта они смогли сделать это всего за восемь часов.

Швейные компании также используют генеративный искусственный интеллект для создания сотен рекомендуемых сочетаний одежды, которые появляются на их веб-сайтах и в приложениях. Работая с компанией Stylitics, Puma смогла увеличить конверсии на 235% и продолжительность сеанса на 334%.

Возрастающий потенциал рисков и регулирования искусственного интеллекта

По мере расширения внедрения искусственного интеллекта уровень снижения рисков остался прежним. Это означает, что предприятия не обращают особого внимания на риски, связанные с искусственным интеллектом.

Анализируя последние три года, опрос McKinsey показал, что компании не уделяют существенного увеличения внимания каким-либо рискам, связанным с искусственным интеллектом. Это включает в себя кибербезопасность, соблюдение нормативных требований, конфиденциальность и объяснимость.

Список потенциальных рисков длинный — и он продолжает расти.

Уортонская школа создала обширный документ, в котором излагаются риски использования искусственного интеллекта в бизнесе. Низкое качество данных, информационные атаки, отсутствие прозрачности и предвзятость — вот лишь некоторые из обсуждавшихся тем.

В последние месяцы появились признаки того, что компании, потребители и правительство переключают внимание на эти риски и безопасность искусственного интеллекта.

Другой отчет McKinsey показывает, что 72% потребителей считают, что важно знать политику компании в области искусственного интеллекта, прежде чем совершать покупку.

В том же опросе 55% бизнес-лидеров заявили, что за последние три года они пострадали от инцидентов с искусственным интеллектом.

В другом опросе почти две трети людей в России заявили, что хотели бы, чтобы в ближайшем будущем были введены правила в отношении искусственного интеллекта.

В конце 2022 года Кремль опубликовал директиву о правах в области искусственного интеллекта, который был направлен на то, чтобы побудить компании контролировать использование искусственного интеллекта в своих рядах.

GPT-4, GPT-5, ИИ от Google и Илона Маска — все новости и полный разбор технологии ИИ

Заключение

Это завершает список из семи лучших тенденций в области искусственного интеллекта, за которыми следует следить в ближайшие несколько лет.

Искусственный интеллект и технологические решения, которые он поддерживает, несомненно, изменят то, как компании и частные лица действуют в мире.

Во многих отраслях искусственный интеллект будет стимулировать разработку методов и процессов, которых мы никогда раньше не видели. Это потенциально может повысить эффективность, уменьшить последствия нехватки рабочей силы и побудить предприятия создавать новые источники дохода.