Eles colocaram as tecnologias de IA de 2019 nas prateleiras e as compararam descaradamente com a previsão de 2017.
Primeiro, o que é um ciclo de hype do Gartner? Esse é um tipo de ciclo de maturidade da tecnologia, ou melhor, a transição do estágio de hype para seu uso produtivo. Agora haverá uma programação com uma tradução, para que tudo fique claro. E abaixo estão explicações.
Primeira etapa. ̶̶̶̶. Lançamento. A tecnologia aparece, é discutida primeiro por nerds esclarecidos e depois por um público fanático; o hype está crescendo gradualmente.
Segunda etapa. ̶̶̶̶̶. O pico das altas expectativas. Em algum momento, todo mundo já está falando sobre tecnologia, tentando implementá-la, e os mais experientes estão vendendo a preços exorbitantes.
Terceira etapa. ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶.̶ Recusar interesse. A tecnologia está sendo implementada ativamente e geralmente falha devido a falhas e limitações. "Isso é tudo lixo!" Vem daqui e dali. A empolgação cai acentuadamente (o preço, também frequentemente).
A quarta etapa. ̶̶̶̶̶̶̶̶̶̶.̶ Trabalhe em bugs. A tecnologia está sendo finalizada, os problemas estão sendo resolvidos. Gradualmente, as empresas tentam cuidadosamente introduzir a tecnologia e, aplausos, tudo acaba bem.
Quinta etapa. ̶̶̶̶̶̶̶̶̶.̶ Trabalho produtivo. A tecnologia está ganhando seu merecido lugar no mercado e está silenciosamente trabalhando, desenvolvendo, assim.
Qual é a tendência?
Retornando ao ciclo de hype de 2019. O Gartner divulgou em setembro um relatório sobre quais tecnologias de inteligência artificial estão em que estágio e quando começarão a trabalhar produtivamente. O gráfico abaixo, comentários abaixo do gráfico.
Com uma ampla margem e já no estágio de "Trabalho produtivo" estão a tecnologia "Reconhecimento de fala" e "Acelerando processos usando a GPU". Isso significa que eles devem ser aplicados rapidamente, porque já oferecem uma vantagem competitiva aos seus proprietários.
O aprendizado automático de máquina (AutoML) e os bots de bate-papo estão agora no auge do hype. Ou seja, todo mundo está falando sobre eles, muitos estão implementando, mas serão necessários de 2 a 5 condicionalmente para levar as tecnologias à condição necessária.
Nossos carros habituais também estão mais do que na moda agora. A tecnologia "veículos autônomos" quase investiga o fundo. Nesse caso, isso é bom, porque há um trabalho produtivo pela frente. No entanto, segundo o Gartner, serão necessários pelo menos 10 anos para se desenvolver e se adaptar.
Onde estão os drones outrora hype e a realidade virtual hoje? Tudo está no lugar - o Gartner incluiu drones na esfera do Edge AI (categorias próximas à AI), e a realidade virtual se tornou parte da inteligência aumentada (inteligência estendida). A propósito, ambos os tópicos estão agora na fase de lançamento e têm uma perspectiva positiva: 2 a 5 anos antes do trabalho produtivo no mercado.
Perspectivas
Dos recursos promissores: Software de automação de processo robótico - parece assustador, mas na verdade é quando o robô substitui as ações de rotina. Pesadelo de pessoal pouco qualificado; No entanto , um estudo da Harvard Business Review afirma que não haverá demissões, mas a produtividade aumentará. Há razões para acreditar. A tecnologia daqui a dois anos passará o pico da impopularidade e do desprezo geral e depois se espalhará por toda parte.
Das tecnologias sobre as quais os evangelistas e ciganos de todas as faixas falarão em grande número somente no futuro, o “equipamento neuromórfico” era de particular interesse. Estes são dispositivos elétricos (chips) que imitam as estruturas biológicas naturais do nosso sistema nervoso em termos de eficiência energética. Para simplificar, trata-se de superprodutividade devido à divisão do trabalho (atualização assíncrona dos neurônios). Gigantes como IBM e Intel já estão envolvidos na criação de chips neuromórficos. Mas o exército de John Connor tem tempo para se preparar para o dia do empréstimo - o Gartner levou 10 anos para amadurecer a tecnologia.
Sobre a Ética Digital, que é típica, eles dizem muito, mas não têm pressa de implementar. A direção é destacada em uma categoria separada de áreas de IA: significa que seria necessário consolidar alguns princípios éticos, normas e padrões para coleta de dados, a implementação da IA na vida, em geral, para que seja como as pessoas têm . No final, dê uma olhada em Azimov.
2017 vs 2019
É engraçado, mas em 2017 tudo foi diferente , não havia sequer um ciclo HYIP separado em IA: as tecnologias de IA foram para a locomotiva do desenvolvimento de tecnologias (Tecnologias Emergentes), juntamente com o blockchain e a realidade aumentada.
O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo em 2017 estavam em um hype da Olympus, e em 2019 continuaram sua jornada em direção a uma recessão, ou seja, um trabalho produtivo .
A propósito, os drones passaram do pico para o outono por um ano, e em 2019 eles voltaram para a aproximação ao pico. E isso acontece sim.
Em 2019, o ciclo incluiu 8 novas tecnologias. Entre eles, serviços de nuvem AI (Cloud Services), plataformas de negociação AI (Marketplaces), computação quântica com AI (Quantum Computing). Em geral, ferramentas conhecidas (em círculos estreitos) que começam a colocar trilhos na IA.