Рынок машинного обучения стремительно растет: в 2016 г. его объем преодолел отметку $1 млрд, и, судя по прогнозам, к 2025 г. он увеличится до $39,98 млрд.
Технология машинного обучения была изобретена в 1959 г., но крупные компании осознали ее потенциал относительно недавно. В ближайшие годы ей будут пользоваться все — от самых успешных фирм до небольших частных компаний. Перспективы и текущее состояние отрасли эксперты обсудили на конференции Future in the City в Москве.
Рынка AI (ИИ, искусственный интеллект) практически нет, так как индустрия очень молодая. Но эксперты прогнозируют, что через 3-5 лет machine learning станет одной из крупнейших индустрий, будет драйвером новой индустриальной революции 4.0 наравне с робототехникой. Причем технология найдет применения как на потребительском рынке, в домах простых пользователей, так и на предприятиях. Конечно, если говорить об искусственном интеллекте (под которым и понимается машинное обучение), то наиболее реализуемым концептом являются самоуправляемые автомобили.
Этот футуристический концепт долгое время можно было наблюдать лишь в фантастических фильмах, но уже сейчас это не фантазии и даже не отдаленное будущее. Автопилот уже внедряется в тестовом режиме у многих автопроизводителей и после завершения всех необходимых испытаний сможет полноценно функционировать в персональном или городском транспорте.
Технологии машинного обучения также находят применение в области распознавания лиц. Этим пользуются прежде всего правоохранительные органы в ряде стран. Одним из лидеров по внедрению распознавания лиц можно считать Китай, где к технологиям распознавания лиц относятся с большим доверием, чем в западных государствах. В стране даже существует централизованная база фотографий граждан, которую полиция использует для поиска подозреваемых на камерах слежения, которыми наполнена страна.
Но распознавание лиц находит применение и в системах аутентификации, через которые можно оплачивать счета без наличных или карты и проходить авторизацию в различных сервисах. На фоне развития технологии все чаще издания заявляют, что подобные сервисы вскоре может изменить работу полиции, банков, магазинов и транспортной инфраструктуры.
Машинное обучение используется и в крупнейших сервисах. Так, Facebook рассказала о работе искусственного интеллекта Spiral, который занимается настройкой работы огромного количества сервисов компании. Инженеры Facebook научили Spiral, используя большой поток данных, самостоятельно настраивать работу многочисленных сервисов компании.
Spiral позволяет ускорить разработку новых сервисов Facebook, а также указывает на недочеты в проблемах на серверах и сбоях в работе уже существующих сайтов. По сути, Spiral автоматизирует взаимодействие пользователей, указывающих на ошибки в работе сервисов, со службой поддержки и администраторами сайта.
Участники дискуссии отметили тренд: все больше сервисов разрабатывают решения для эффективного управления собственным временем. Функционал тайм-менеджмента встраивается даже на уровне операционных систем. Разработчики предлагают проанализировать, какое количество времени пользователи проводят за просмотром роликов, в социальных сетях и т. д. И в случае неудовлетворенности расходами своего времени софт предлагает скорректировать расписание.
Существует опасение, что технологии будут побеждать человека всюду, постепенно вытесняя необходимость во многих профессиях. Спикеры форума отметили, что важная задача в сфере искусственного интеллекта – сохранить человека в центре внимания. Машинное обучение позволяет очень эффективно решать узкоспециализированные задачи. Сделать ИИ-систему общего назначения крайне сложно, дорого и маловероятно, что кто-то из компаний за такое возьмется. Поэтому в условиях ИИ-революции останутся в цене специалисты, способные решать множественные задачи в разных сферах, их машинное обучение заменить не сможет.
Чтобы машина научилась играть в игры Atari на уровне человека, потребуется около 50 млн кадров, примерно 230 часов игры. Человек достигает такой производительности всего лишь через несколько минут. Можно обучать машины, но нельзя делать это так же эффективно, как люди или животные учат себя сами.
Аналитики консалтинговой компании PwC отмечают, что использование искусственного интеллекта спровоцирует появление новых рабочих мест, число которых будет соразмерно уже существующим. Эксперты на примере Великобритании объяснили, как будет изменяться рынок труда на фоне появление искусственного интеллекта. На их взгляд, искусственный интеллект лишит 38% людей своих рабочих мест в сфере транспорта, 30% — в промышленности. Несмотря на это, нейросети будут создавать рабочие места в других секторах экономики, например в здравоохранении.
К 2037 г. искусственный интеллект вытеснит 20% существующих рабочих мест в Великобритании и создаст аналогичное количество новых. Всего будет закрыто 7 млн рабочих мест и создано 7,2 млн новых.
www.vestifinance.ru