Ежегодный отчет Appen о состоянии искусственного интеллекта свидетельствует о значительном росте отрасли

Appen Limited (ASX: APX), ведущий поставщик высококачественных обучающих данных для организаций, создающих эффективные системы искусственного интеллекта, сегодня объявила о ежегодном Отчет о состоянии ИИ для 2020.

Отчет «Состояние искусственного интеллекта в 2020 году» представляет собой результат межотраслевого исследования крупных организаций, проведенного старшими руководителями бизнеса и технологами. Целью опроса было изучение и определение основных характеристик расширяющейся среды ИИ и машинного обучения путем сбора ответов от лиц, принимающих решения в области ИИ.

Было несколько ключевых выводов:

• В то время как почти 3 из 4 организаций заявили, что ИИ имеет решающее значение для их бизнеса, почти половина считает, что их организации отстают в развитии ИИ.
• Бюджеты на ИИ, превышающие $5 млн, удвоились по сравнению с прошлым годом
• Все больше предприятий поддерживают ответственный ИИ как компонент успеха в бизнесе, но только 25% компаний заявили, что беспристрастный ИИ имеет решающее значение.
• 3 из 4 организаций сообщают об обновлении своих моделей ИИ не реже одного раза в квартал, что свидетельствует о том, что они уделяют особое внимание сроку службы модели после развертывания.
• Разрыв между бизнес-лидерами и технологами сохраняется, несмотря на то, что их согласованность играет важную роль в создании надежной инфраструктуры искусственного интеллекта.
• Несмотря на неспокойные времена, более двух третей респондентов не ожидают негативного влияния COVID-19 на свои стратегии ИИ.

Один из ключевых выводов заключается в том, что почти половина ответивших считают, что их компания отстает в развитии ИИ. Это говорит о том, что существует критический разрыв между стратегической необходимостью и возможностью ее реализации.

В качестве основной проблемы было указано отсутствие данных и управления данными, включая обучающие данные, которые лежат в основе развертывания моделей ИИ и машинного обучения, поэтому неудивительно, что 93% компаний сообщают, что высококачественные обучающие данные важны для успешного ИИ.

Организации также сообщили, что в 25 году они используют на 2020 % больше типов данных (текст, изображения, видео, аудио и т. д.) по сравнению с 2019 годом. Не только модели обновляются чаще, но и команды используют все больше типов данных, и это приведет к в растущей потребности в инвестициях в надежные обучающие данные.

Одним из ключевых индикаторов экспоненциального роста ИИ был быстрый рост в годовом исчислении числа посвященных ИИ. В 2019 году только 39% руководителей владели инициативами в области ИИ. В 2020 году доля исполнительной власти в ИИ резко возросла до 71%. С этим увеличением участия исполнительной власти количество организаций, сообщающих о бюджете более 5 миллионов долларов, также удвоилось.

Глобальные поставщики облачных технологий значительно расширили свою популярность в качестве инструментов для анализа данных и машинного обучения по сравнению с 2019 годом. Возможно, это связано с увеличением бюджета и контролем со стороны руководства. Ещё более впечатляет рост числа респондентов, сообщающих об использовании глобальных поставщиков облачных технологий машинного обучения, среди которых: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) и Salesforce Einstein (17%). Каждый из этих лидеров продемонстрировал двузначный рост внедрения по сравнению с 2019 годом, что доказывает, что по мере того, как всё больше компаний стремятся к масштабированию, они ищут решения, которые масштабируются вместе с ними.

Разработчики ИИ, возможно, захотят принять к сведению, что вариативность языков, используемых для построения моделей, также изменилась с 2019 года. Хотя Python остается наиболее используемым языком как в 2019, так и в 2020 году, SQL и R были вторым и третьим наиболее часто используемыми языками. языка в 2019 году. Однако в 2020 году значительное развитие получили Java, C/C++ и JavaScript. Python, R и SQL часто указывают на экспериментальную стадию, в то время как Java, C/C++ и JavaScript больше относятся к языкам производственной стадии.

Чтобы узнать больше, мы рекомендуем загрузить весь Отчет о состоянии искусственного интеллекта и машинного обучения.