Ils ont présenté les technologies de l'IA de 2019 sur les étagères et les ont sans vergogne comparées avec les prévisions de 2017.
Tout d'abord, qu'est-ce qu'un cycle de battage Gartner? Il s'agit d'une sorte de cycle de maturité technologique, ou plutôt de la transition du stade de battage médiatique à son utilisation productive. Maintenant, il y aura un calendrier avec une traduction, pour que tout soit clair. Et ci-dessous sont des explications.
Première étape. ̶̶̶̶̶. Lancer. La technologie apparaît, elle est d'abord discutée par des nerds éclairés, puis par un public fanatique; le battage médiatique se développe progressivement.
Deuxième étape. ̶̶̶̶̶. Le pic des attentes élevées. À un moment donné, tout le monde parle déjà de technologie, essaie de la mettre en œuvre, et les plus avertis vendent à des prix exorbitants.
Troisième étape. ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶.̶ Déclin d'intérêt. La technologie est activement mise en œuvre et échoue souvent en raison de défauts et de limitations. "Ce sont des ordures!" Vient d'ici et de là. L'excitation baisse fortement (le prix, souvent aussi).
La quatrième étape. ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶.̶ Travail sur les bugs. La technologie est en cours de finalisation, les problèmes sont résolus. Progressivement, les entreprises essaient soigneusement d'introduire la technologie et, bravo, tout se passe bien.
Cinquième étape. ̶̶̶̶̶̶̶̶̶.̶ Travail productif. La technologie gagne sa place bien méritée sur le marché et fonctionne, se développe tranquillement.
Quelle est la tendance?
Revenons au cycle de battage médiatique 2019. Gartner a publié en septembre un rapport sur les technologies de l'intelligence artificielle à quel stade et quand elles commenceront à fonctionner de manière productive. Le graphique ci-dessous, commentaires sous le graphique.
Avec une large marge et déjà au stade du «travail productif», on trouve la technologie «reconnaissance vocale» et «accélération des processus utilisant le GPU». Cela signifie qu'elles doivent être appliquées rapidement, car elles offrent déjà un avantage concurrentiel à leurs propriétaires.
L'apprentissage automatique (AutoML) et les robots de discussion sont désormais à l'apogée du battage médiatique. Autrement dit, tout le monde en parle, beaucoup le mettent en œuvre, mais il faudra de 2 à 5 conditionnellement pour amener les technologies à l'état requis.
Nos voitures habituelles sont désormais plus que tendance. La technologie des «véhicules autonomes» sonde presque le fond. Dans ce cas, c'est bien, car il y a du travail productif à faire. Cependant, selon Gartner, il faudra au moins 10 ans pour se développer et s'adapter.
Où sont les drones et la réalité virtuelle autrefois hype aujourd'hui? Tout est en place - Gartner a inclus des drones dans la sphère de Edge AI (catégories bordant l'IA), et la réalité virtuelle est devenue une partie de l'intelligence augmentée (intelligence étendue). Soit dit en passant, les deux sujets sont maintenant au stade du lancement et ont une perspective positive: 2 à 5 ans avant un travail productif sur le marché.
Perspectives
Parmi les fonctionnalités prometteuses: le logiciel d'automatisation de processus robotique - cela semble effrayant, mais en fait, c'est lorsque le robot remplace les actions de routine. Cauchemar du personnel peu qualifié; Cependant , une étude de la Harvard Business Review affirme qu'il n'y aura pas de licenciements, mais que la productivité augmentera. Il y a des raisons de croire. La technologie en 2 ans passera le pic de l'impopularité et du mépris général, puis se répandra partout.
Parmi les technologies dont les évangélistes et les info-gitans de toutes les bandes ne parleront en grand nombre qu'à l'avenir, «l'équipement neuromorphique» était d'un intérêt particulier. Ce sont des appareils électriques (puces) qui imitent les structures biologiques naturelles de notre système nerveux en termes d'efficacité énergétique. Pour faire simple, il s'agit de super-productivité due à la division du travail (mise à jour asynchrone des neurones). Des géants comme IBM et Intel sont déjà engagés dans la création de puces neuromorphiques. Mais l'armée de John Connor a le temps de se préparer pour le jour du prêt - Gartner a mis jusqu'à 10 ans pour mûrir la technologie.
À propos de l'éthique numérique, qui est typique, ils en disent long, mais ne sont pas pressés de le mettre en œuvre. L'orientation est distinguée dans une catégorie distincte de domaines de l'IA: cela signifie qu'il serait nécessaire de consolider certains principes éthiques, normes et standards pour la collecte de données, la mise en œuvre de l'IA dans la vie, en général, pour que ce soit comme les gens . À la fin, jetez un œil à Azimov.
2017 vs 2019
C'est drôle, mais en 2017 tout était différent , il n'y avait même pas de cycle HYIP séparé sur l'IA: les technologies de l'IA sont allées à la locomotive du développement des technologies (Emerging Technologies) avec la blockchain et la réalité augmentée.
L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond en 2017 étaient sur un battage médiatique Olympus, et en 2019, ils ont poursuivi leur chemin vers une récession, c'est-à-dire un travail productif .
Soit dit en passant, les drones sont passés d'un pic à un an et en 2019, ils sont revenus vers l'approche du pic. Et cela arrive, oui.
En 2019, le cycle comprenait 8 nouvelles technologies. Parmi eux, les services cloud AI (Cloud Services), les plateformes de trading AI (Marketplaces), l'informatique quantique avec AI (Quantum Computing). En général, des outils bien connus (dans des cercles étroits) qui commencent à mettre des rails sur l'IA.