Річний звіт Appen про стан штучного інтелекту розкриває значний ріст галузі

Appen Limited (ASX: APX), провідний постачальник високоякісних навчальних даних для організацій, які будують ефективні системи штучного інтелекту у великому масштабі, сьогодні оголосив про свій щорічний звіт про стан штучного інтелекту за 2020 рік.

Звіт про стан штучного інтелекту за 2020 рік є результатом дослідження серед керівників підприємств та технологів великих організацій з різних галузей. Опитування мало на меті вивчити та визначити основні характеристики розширюваного ландшафту штучного інтелекту та машинного навчання шляхом збору відповідей від осіб, які приймають рішення щодо штучного інтелекту.

Було кілька ключових висновків:

• Хоча майже 3 з 4 організацій вважають штучний інтелект критично важливим для свого бізнесу, майже половина відчуває, що їхня організація відстає у своєму шляху штучного інтелекту.
• Бюджети штучного інтелекту понад $5 млн подвоїлися порівняно з попереднім роком
• Дедалі більше підприємств підтримують відповідальний штучний інтелект як компонент бізнес-успіху, але лише 25% компаній вважають безсторонній штучний інтелект місією.
• 3 з 4 організацій повідомляють про оновлення своїх моделей штучного інтелекту щонайменше раз на квартал, що свідчить про увагу до життя моделі після її розгортання.
• Протягом тривалих часів розрив між керівниками підприємств та технологами продовжується, незважаючи на те, що їхня узгодженість є важливою для будівництва сильної інфраструктури штучного інтелекту.
• Незважаючи на бурхливі часи, понад дві третини респондентів не очікують жодного негативного впливу пандемії COVID-19 на свої стратегії штучного інтелекту.

Одним із ключових висновків є те, що майже половина респондентів відчуває, що їхня компанія відстає у своєму шляху штучного інтелекту, що свідчить про критичний розрив між стратегічною потребою та можливістю виконання.

Недостатність даних та управління даними була названа однією з основних проблем, до якої належить навчальні дані, які є фундаментальними для розгортання моделей штучного інтелекту та машинного навчання, тому не дивно, що 93% компаній вважають високоякісні навчальні дані важливими для успішного штучного інтелекту.

Організації також повідомили про використання на 25% більше типів даних (текст, зображення, відео, аудіо тощо) у 2020 році порівняно з 2019 роком. Не лише моделі оновлюються частіше, але й команди використовують дедалі більше типів даних, що призведе до зростання потреби у надійних навчальних даних.

Одним із ключових індикаторів експоненціального зростання штучного інтелекту було швидке зростання ініціатив штучного інтелекту з року в рік. У 2019 році лише 39% виконавців володіли ініціативами штучного інтелекту. У 2020 році володіння виконавців ініціативами штучного інтелекту стрімко зросло до 71%. З ростом володіння виконавців ініціативами штучного інтелекту кількість організацій, які повідомляють про бюджети понад $5 млн, також подвоїлася.

Глобальні постачальники хмарних послуг значно посилили свою позицію щодо інструментів науки про дані та машинного навчання порівняно з 2019 роком. Це може бути пов’язано з збільшенням бюджету та наглядом виконавців. Що ще більш вражає, то це зростання кількості респондентів, які повідомляють про використання глобальних хмарних постачальників машинного навчання, яких ідентифікують як: Microsoft Azure (49%), Google Cloud (36%), IBM Watson (31%), AWS (25%) та Salesforce Einstein (17%). Кожен із цих лідерів побачив двозначне зростання прийняття порівняно з 2019 роком, що свідчить про те, що коли компанії переходять до масштабування, вони шукають рішення, які можуть масштабуватися разом з ними.

Щось, на що розробники штучного інтелекту можуть звернути увагу, це те, що зміна мов, використовуваних для побудови моделей, також змінилася порівняно з 2019 роком. Хоча Python залишається найбільш використовуваною мовою як у 2019, так і у 2020 році, SQL та R були другою та третьою найбільш використовуваними мовами у 2019 році. Однак у 2020 році Java, C/C++ та JavaScript набули значної популярності. Python, R та SQL часто вказують на пілотну стадію, тоді як Java, C/C++ та JavaScript є мовами більш виробництва.

Щоб дізнатися більше, ми рекомендуємо завантажити весь звіт про стан штучного інтелекту та машинного навчання.