Дарина Лагода
Не получилось сегодня — получится завтра

6 самых больших препятствий на пути совершенствования ИИ

Фото: Экономическое обозрение
Фото: Экономическое обозрение

На первый взгляд, отрасль искусственного интеллекта на данный момент находится на пике своего становления: интерес к ней подогревается с каждым днем, а количество новых открытий и разработок регулярно растет, не переставая удивлять "рядового" потребителя гаджетов, техники и приложений с использованием ИИ.

Существует множество интересных разработок с использованием ИИ, в том числе приложения для здравоохранения, сельского хозяйства и других сфер деятельности. Но индустрию искусственного интеллекта пока еще рано сравнивать со "скоростным поездом", на данный момент это еще "городской автомобиль".

У ИИ есть очень много перспектив, но вместе с тем и множество препятствий, устранив которые, данная отрасль сможет активно пойти вверх. Скептики уверены, что создать ИИ невозможно, а оптимисты, наоборот, твердят, что осталось совсем чуть-чуть.

В данной статье мы расскажем о том, что сдерживает рост ИИ.

1. Гибкость

Одним из самых больших преимуществ молодых стартапов является их гибкость. Крупные компании действуют несколько по-другому: принятие решений затягивается на долгие месяцы, то есть они неспособны молниеносно реагировать на внешние факторы. Иногда, чтобы решить ту или иную проблему, требуются годы. Другое дело стартапы, которые намного быстрее принимают решения, однако не всегда пользуются этим преимуществом. Ведь ИИ настолько сложен и зависит от большого количества неизвестных переменных, что в середине проекта иногда бывает невозможным что-то менять. Это зачастую тормозит рост стартапа или вовсе способствует закрытию проекта.

2. Недостаток талантов

Количество профессионалов, хорошо разбирающихся в машинном обучении и достаточно инновационных для создания новых функций технологиях, не велико. Проще говоря, в индустрии искусственного интеллекта не хватает талантов, что оказывает существенное влияние на темпы развития отрасли.

ИИ-разработчики могут требовать огромные гонорары, что затрудняет их развитие, и даже стартапы с достаточным количеством инвестиций не всегда могут найти достойных специалистов, чтобы довести свой проект до конца. Ежедневно мы слышим о новых открытиях и свершениях в области ИИ, но для их полноценной реализации всегда чего-то не хватает. Некоторые уже начинают разочаровываться в ИИ.

3. Конкуренция

Как и в любой другой отрасли, на рынке ИИ-технологий действует жесткая конкуренция. Да, ежегодно появляются сотни стартапов, но "выживают" единицы. Почему? Все просто. Чтобы выпустить конкурентоспособный товар, компаниям приходится либо отказываться от ряда функций, на которые требуется время, либо выпускать продукт более низкого качества, чем планировалось изначально. И все это делается для того, чтобы "выстрелить" раньше конкурента. Что мы имеем в итоге: товар с завышенными ожиданиями или уход начинающего производителя с рынка.

4. Непредсказуемость цикла продаж

На данный момент несколько ИИ-продуктов имеют определенный цикл продаж. ИИ по-прежнему является относительно новой нишей, поэтому его рынок не имеет четкого определения. Многие разработки вызывают дикий восторг у отдельных покупателей или компании, однако очень сложно сказать, как этот продукт поведет себя в перспективе и как будет продаваться приложение. По этой причине стартапам очень сложно прогнозировать свои доходы и еще сложнее зарабатывать достаточно, чтобы длительное время оставаться на плаву.

5. Сложность машинного обучения

Само собой разумеется, что программирование расширенных возможностей ИИ постоянно усложняется. Если производитель использует общепринятые "формулы" и полагается на коллективные знания, машинное обучение становится не чем иным, как копированием технологий друг у друга. Но для того чтобы по-настоящему внедрять инновации в эту область, требуется опыт и богатство знаний, а также отвага (чтобы решиться на внедрение новых технологий).

Фото: 腾讯
Фото: 腾讯

6. Мощность обработки

Большинство ИИ-систем требует огромного количества вычислительной мощности. До недавнего времени это было существенным ограничивающим фактором. Многие стартапы не имели доступа к блокам обработки, необходимым для выполнения задач. Теперь такие компании, как Nvidia, пользуются спросом в области разработки чипов для ИИ-приложений, зарабатывая при этом колоссальные деньги. Однако в целом рост обработки не может полностью соответствовать потребностям ИИ-технологий, что является большой проблемой для разработчиков.

Развитие ИИ пойдет на спад?

Будут ли эти препятствия продолжать тормозить развитие ИИ? В краткосрочной перспективе нисходящая тенденция вполне возможна. Однако, в будущем рынок продолжит противодействовать этим препятствиям, находить новые возможности для совершенствования и достигать новых высот. По мере того как технология становится более доступной и понятной, новаторы в этой области будут преодолевать текущие и возникающие препятствия. Таким образом будет происходить усложнение и без того сложной отрасли.

Фото: Новые Известия
Фото: Новые Известия

Источник: venturebeat.com