उन्होंने अलमारियों पर 2019 की एआई प्रौद्योगिकियों को रखा और बेशर्मी से 2017 के पूर्वानुमान के साथ उनकी तुलना की।
सबसे पहले, गार्टनर हाइप साइकिल क्या है? यह एक प्रकार की प्रौद्योगिकी परिपक्वता चक्र है, या प्रचार चरण से इसके उत्पादक उपयोग के लिए संक्रमण है। अब एक अनुवाद के साथ एक कार्यक्रम होगा, ताकि सब कुछ स्पष्ट हो। और नीचे स्पष्टीकरण हैं।
पहला चरण। Gnev। चल रहा है। प्रौद्योगिकी प्रकट होती है, यह पहले प्रबुद्ध नर्ड द्वारा चर्चा की जाती है, और फिर एक कट्टर जनता द्वारा; प्रचार धीरे-धीरे बढ़ रहा है।
दूसरा चरण। Torg। उच्च उम्मीदों का शिखर। कुछ बिंदु पर, हर कोई पहले से ही प्रौद्योगिकी के बारे में बात कर रहा है, इसे लागू करने की कोशिश कर रहा है, और सबसे प्रेमी अत्यधिक कीमतों पर बेच रहे हैं।
तीसरा चरण। ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶.line ब्याज में गिरावट। प्रौद्योगिकी को सक्रिय रूप से लागू किया जा रहा है और अक्सर खामियों और सीमाओं के कारण विफल हो जाता है। "यह सब कचरा है!" यहाँ और वहाँ से आता है। उत्साह तेजी से गिरता है (मूल्य टैग, अक्सर, भी)।
चौथा चरण। ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶ . on बग पर काम करें। प्रौद्योगिकी को अंतिम रूप दिया जा रहा है, समस्याओं का समाधान किया जा रहा है। धीरे-धीरे, कंपनियां सावधानी से तकनीक को पेश करने की कोशिश करती हैं और, सब कुछ ठीक हो जाता है।
पांचवा चरण। Work̶̶̶̶̶̶̶̶.ive उत्पादक कार्य। प्रौद्योगिकी बाजार में अपनी अच्छी तरह से लायक जगह हासिल कर रही है और चुपचाप काम कर रही है, विकास कर रही है, जैसे।
प्रवृत्ति क्या है?
2019 के प्रचार चक्र पर वापस लौटना। गार्टनर ने सितंबर में एक रिपोर्ट जारी की , जिस पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियां किस स्तर पर हैं और कब वे उत्पादक रूप से काम करना शुरू करेंगी। नीचे दिया गया ग्राफ़, ग्राफ़ के नीचे टिप्पणी करता है।
एक व्यापक मार्जिन के साथ और पहले से ही "उत्पादक कार्य" के चरण में प्रौद्योगिकी "स्पीच रिकॉग्निशन" और "GPU का उपयोग करके प्रक्रियाओं को तेज करना" हैं। इसका मतलब है कि उन्हें तुरंत लागू किया जाना चाहिए, क्योंकि वे पहले से ही अपने मालिकों को एक प्रतिस्पर्धात्मक लाभ प्रदान करते हैं।
स्वचालित मशीन लर्निंग (AutoML) और चैट बॉट अब प्रचार के चरम पर हैं। यही है, हर कोई उनके बारे में बात कर रहा है, कई इसे लागू कर रहे हैं, लेकिन आवश्यक स्थिति में प्रौद्योगिकियों को लाने के लिए 2 से 5 तक ले जाएगा।
हमारी सामान्य कारें भी अब ट्रेंडी से अधिक हैं। प्रौद्योगिकी "स्वायत्त वाहनों" लगभग नीचे जांच करता है। इस मामले में, यह अच्छा है, क्योंकि आगे उत्पादक काम है। हालांकि, गार्टनर के अनुसार, इसे विकसित करने और अनुकूलन करने में कम से कम 10 साल लगेंगे।
आज एक बार प्रचार ड्रोन और आभासी वास्तविकता कहां हैं? सब कुछ जगह में है - गार्टनर ने एज एआई (एआई पर सीमावर्ती श्रेणियां) के क्षेत्र में ड्रोन शामिल किए, और आभासी वास्तविकता संवर्धित खुफिया (विस्तारित खुफिया) का हिस्सा बन गई। वैसे, दोनों विषय अब लॉन्च स्टेज पर हैं और सकारात्मक दृष्टिकोण है: बाजार पर उत्पादक कार्य से 2-5 साल पहले।
संभावनाओं
आशाजनक सुविधाओं से: रोबोट प्रक्रिया स्वचालन सॉफ्टवेयर - यह डरावना लगता है, लेकिन वास्तव में यह तब होता है जब रोबोट नियमित कार्यों की जगह लेता है। कम-कुशल कर्मचारियों का दुःस्वप्न; हालांकि , एक हार्वर्ड बिजनेस रिव्यू अध्ययन का दावा है कि कोई छंटनी नहीं होगी, लेकिन उत्पादकता बढ़ जाएगी। विश्वास करने का कारण है। 2 वर्षों में प्रौद्योगिकी अलोकप्रियता और सामान्य अवमानना के शिखर से गुजर जाएगी, और फिर हर जगह फैल जाएगी।
उन प्रौद्योगिकियों में से जो सभी धारियों के प्रचारकों और जानकारी-जिप्सियों के बारे में भविष्य में बड़ी संख्या में बात करेंगे, "न्यूरोमॉर्फिक उपकरण" विशेष रुचि का था। ये विद्युत उपकरण (चिप्स) हैं जो ऊर्जा दक्षता के मामले में हमारे तंत्रिका तंत्र की प्राकृतिक जैविक संरचनाओं की नकल करते हैं । इसे बहुत सरल बनाने के लिए, यह श्रम के विभाजन (न्यूरॉन्स के अतुल्यकालिक अद्यतन) के कारण सुपर-उत्पादकता के बारे में है। आईबीएम और इंटेल जैसे दिग्गज पहले से ही न्यूरोमोर्फिक चिप्स के निर्माण में लगे हुए हैं। लेकिन जॉन कॉनर की सेना के पास ऋण दिवस की तैयारी के लिए समय है - गार्टनर को परिपक्व तकनीक के रूप में 10 साल लगे।
डिजिटल नैतिकता के बारे में, जो विशिष्ट है, वे बहुत कुछ कहते हैं, लेकिन लागू करने की जल्दी में नहीं हैं। एआई क्षेत्रों की एक अलग श्रेणी में दिशा को एकल किया जाता है: इसका मतलब है कि डेटा संग्रह के लिए कुछ नैतिक सिद्धांतों, मानदंडों और मानकों को समेकित करना आवश्यक होगा, जीवन में एआई के कार्यान्वयन, सामान्य रूप से, ताकि यह लोगों की तरह हो । अंत में, अजीमोव पर एक नज़र डालें।
2017 बनाम 2019
यह हास्यास्पद है, लेकिन 2017 में सब कुछ अलग था, एआई पर एक अलग HYIP चक्र भी नहीं था: एआई प्रौद्योगिकियां ब्लॉकचैन और संवर्धित वास्तविकता के साथ विकासशील प्रौद्योगिकियों (इमर्जिंग टेक्नोलॉजीज) के लोकोमोटिव में चली गईं।
2017 में मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग एक हाईप्रोफाइल ओलिंप पर थे, और 2019 में उन्होंने मंदी की ओर अपनी यात्रा जारी रखी, यानी उत्पादक काम ।
वैसे, ड्रोन एक वर्ष के लिए गिरने के लिए चोटी से चले गए, और 2019 में वे चोटी के दृष्टिकोण की ओर वापस चले गए। और ऐसा होता है, हाँ।
2019 में, चक्र में 8 नई प्रौद्योगिकियां शामिल थीं। इनमें क्लाउड सर्विसेज AI (क्लाउड सर्विसेज), ट्रेडिंग प्लेटफॉर्म AI (मार्केटप्लेस), AI के साथ क्वांटम कंप्यूटिंग (क्वांटम कंप्यूटिंग) शामिल हैं। सामान्य तौर पर, प्रसिद्ध (संकीर्ण सर्कल में) उपकरण जो एआई पर रेल डालना शुरू करते हैं।