Raport roczny firmy Appen na temat stanu sztucznej inteligencji ujawnia znaczny rozwój branży

Appen Limited (ASX: APX), wiodący dostawca wysokiej jakości danych szkoleniowych dla organizacji tworzących skuteczne systemy sztucznej inteligencji na dużą skalę, ogłosiła dzisiaj swoje coroczne Raport o stanie AI dla 2020.

Raport Stan sztucznej inteligencji 2020 jest wynikiem międzybranżowego badania przeprowadzonego w dużych organizacjach z udziałem starszych liderów biznesu i technologów. Celem ankiety było zbadanie i zidentyfikowanie głównych cech rozwijającego się krajobrazu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego poprzez zebranie odpowiedzi od decydentów zajmujących się sztuczną inteligencją.

Było wiele kluczowych wniosków:

• Chociaż prawie 3 na 4 organizacje stwierdziły, że sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla ich działalności, prawie połowa uważa, że ​​ich organizacja pozostaje w tyle na drodze do sztucznej inteligencji.
• Budżety AI przekraczające 5 mln dolarów podwoiły się rok do roku
• Coraz większa liczba przedsiębiorstw wspiera odpowiedzialną sztuczną inteligencję jako element sukcesu biznesowego, ale tylko 25% firm stwierdziło, że bezstronna sztuczna inteligencja ma kluczowe znaczenie dla misji.
• 3 na 4 organizacje zgłaszają aktualizację swoich modeli sztucznej inteligencji co najmniej raz na kwartał, co oznacza skupienie się na życiu modelu po wdrożeniu.
• Przepaść między liderami biznesu a technologami utrzymuje się, mimo że ich wzajemne dopasowanie odgrywa zasadniczą rolę w budowaniu silnej infrastruktury sztucznej inteligencji.
• Pomimo niespokojnych czasów ponad dwie trzecie respondentów nie spodziewa się żadnego negatywnego wpływu Covid-19 na ich strategie związane ze sztuczną inteligencją.

Jednym z kluczowych wniosków jest to, że prawie połowa osób, które udzieliły odpowiedzi, uważa, że ​​ich firma pozostaje w tyle na drodze do sztucznej inteligencji, co sugeruje, że istnieje krytyczna luka między potrzebą strategiczną a możliwością jej realizacji.

Jako główne wyzwanie wskazano brak danych i zarządzania nimi, w tym danych szkoleniowych, które stanowią podstawę wdrożeń modeli sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, dlatego nie jest zaskoczeniem, że 93% firm twierdzi, że wysokiej jakości dane szkoleniowe są ważne dla powodzenia sztucznej inteligencji.

Organizacje zgłosiły również wykorzystanie o 25% więcej typów danych (tekst, obraz, wideo, audio itp.) w 2020 r. w porównaniu z 2019 r. Nie tylko modele są częściej aktualizowane, ale zespoły korzystają z coraz większej liczby typów danych, co będzie się przekładać w związku z rosnącą potrzebą inwestycji w wiarygodne dane szkoleniowe.

Jednym z kluczowych wskaźników wykładniczego wzrostu sztucznej inteligencji był szybki wzrost rok do roku liczby wtajemniczonych w sztuczną inteligencję. W 2019 r. zaledwie 39% kadry kierowniczej posiadało inicjatywy związane ze sztuczną inteligencją. W 2020 r. udział władz wykonawczych w sztucznej inteligencji gwałtownie wzrósł do 71%. Wraz ze wzrostem własności wykonawczej podwoiła się także liczba organizacji zgłaszających budżety przekraczające 5 mln dolarów.

Globalni dostawcy usług w chmurze zyskali znaczną popularność jako narzędzia do analizy danych i uczenia maszynowego w porównaniu z rokiem 2019. Może to wynikać ze zwiększonego budżetu i nadzoru ze strony kierownictwa. Jeszcze bardziej imponujący jest wzrost liczby respondentów, którzy deklarują korzystanie z globalnych dostawców usług uczenia maszynowego w chmurze, takich jak: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) i Salesforce Einstein (17%). Każdy z tych liderów odnotował dwucyfrowy wzrost adopcji w porównaniu z rokiem 2019, co dowodzi, że wraz ze wzrostem skali działalności firm, poszukują one rozwiązań, które będą mogły skalować się wraz z nimi.

Twórcy sztucznej inteligencji mogą chcieć zwrócić uwagę na zmianę języków używanych do tworzenia modeli w porównaniu z 2019 r. Chociaż Python pozostaje najczęściej używanym językiem zarówno w latach 2019, jak i 2020, SQL i R były drugim i trzecim najczęściej używanym językiem język w 2019 r. Jednak w 2020 r. Java, C/C++ i JavaScript zyskały znaczną popularność. Python, R i SQL często wskazują na etap pilotażowy, podczas gdy Java, C/C++ i JavaScript są raczej językami etapu produkcyjnego.

Aby dowiedzieć się więcej, zalecamy pobranie całości Raport o stanie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.