Річний звіт Appen про стан штучного інтелекту свідчить про значне зростання галузі

Appen Limited (ASX: APX), провідний постачальник високоякісних навчальних даних для організацій, які створюють ефективні системи штучного інтелекту в масштабах, сьогодні оголосив про щорічну Звіт про стан ШІ для 2020.

Звіт про стан штучного інтелекту за 2020 рік є результатом міжгалузевого дослідження великої організації, проведеного старшими бізнес-лідерами та технологами. Опитування мало на меті вивчити та визначити основні характеристики ШІ та машинного навчання, що розширюються, шляхом збору відповідей осіб, які приймають рішення щодо ШІ.

Було кілька ключових висновків:

• У той час як майже 3 з 4 організацій заявили, що штучний інтелект має вирішальне значення для їхнього бізнесу, майже половина вважають, що їхня організація відстає у своєму шляху штучного інтелекту.
• Бюджети штучного інтелекту, що перевищують 5 мільйонів доларів, подвоїлися порівняно з минулим роком
• Зростає кількість підприємств, які підтримують відповідальний ШІ як складову успіху бізнесу, але лише 25% компаній вважають, що неупереджений ШІ є критично важливим.
• 3 з 4 організацій повідомляють, що оновлюють свої моделі штучного інтелекту принаймні раз на квартал, що свідчить про те, що вони зосереджуються на терміні служби моделі після розгортання.
• Розрив між бізнес-лідерами та технологами продовжується, незважаючи на те, що їх співробітництво відіграє важливу роль у створенні потужної інфраструктури ШІ.
• Незважаючи на неспокійні часи, понад дві третини респондентів не очікують негативного впливу COVID-19 на їхні стратегії ШІ.

Один із ключових висновків полягає в тому, що майже половина тих, хто відповів, вважають, що їхня компанія відстає у своєму шляху штучного інтелекту. Це означає, що існує критичний розрив між стратегічною потребою та здатністю до виконання.

Відсутність даних і керування даними вказується як головна проблема, це включає навчальні дані, які є основою розгортання моделей штучного інтелекту та машинного навчання, тому, не дивно, 93% компаній повідомляють, що високоякісні навчальні дані важливі для успішного штучного інтелекту.

Організації також повідомили, що у 25 році використовували на 2020% більше типів даних (текст, зображення, відео, аудіо тощо) у порівнянні з 2019 роком. Моделі не лише частіше оновлюються, але й команди використовують дедалі більше типів даних, і це переведе через зростаючу потребу в інвестиціях у надійні навчальні дані.

Одним із ключових показників експоненційного зростання штучного інтелекту було швидке зростання в порівнянні з попереднім роком кількості ініціаторів штучного інтелекту. У 2019 році лише 39% керівників володіли ініціативами ШІ. У 2020 році виконавча власність AI різко зросла до 71%. З цим збільшенням виконавчої власності кількість організацій, які звітують про бюджети понад 5 мільйонів доларів, також подвоїлася.

Глобальні постачальники хмарних послуг значно зросли в сегменті інструментів для обробки даних та машинного навчання порівняно з 2019 роком. Це може бути пов'язано з посиленням бюджету та контролю з боку керівництва. Ще більш вражаючим є збільшення кількості респондентів, які повідомляють про використання глобальних постачальників хмарних послуг машинного навчання, серед яких: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) та Salesforce Einstein (17%). Кожен із цих лідерів продемонстрував двозначне зростання впровадження порівняно з 2019 роком, що доводить, що оскільки все більше компаній переходять на масштабування, вони шукають рішення, які можуть масштабуватися разом з ними.

Розробники штучного інтелекту, можливо, захочуть звернути увагу на варіативність мов, які використовуються для побудови моделей, також змінилися з 2019 року. Хоча Python залишається найбільш використовуваною мовою як у 2019, так і в 2020 роках, SQL і R були другою та третьою за популярністю. у 2019 році. Однак у 2020 році Java, C/C++ і JavaScript набули значного поширення. Python, R і SQL часто вказують на пілотну стадію, тоді як Java, C/C++ і JavaScript є більш продуктивними мовами.

Щоб дізнатися більше, рекомендуємо завантажити його повністю Звіт про стан ШІ та машинного навчання.