Прогнозы на 2023 год: искусственный интеллект, который искажает реальность, раскручивает золотой винт и самого себя

После трех лет неопределенности, вызванной пандемией и ее последствиями после карантина, предприятия в 2023 году — даже в условиях надвигающейся рецессии и большого количества неопределенности — столкнутся с теми же императивами, что и раньше: руководить, внедрять инновации и решать проблемы.

ИИ становится общей нитью в достижении этих целей. Согласно недавнему опросу Gartner, проведенному среди почти 700 предприятий в США, Великобритании и Германии, в среднем 54% корпоративных проектов в области искусственного интеллекта прошли путь от пилотного проекта до промышленного производства. Целых 80% опрошенных руководителей заявили, что автоматизация может быть применена к любому бизнес-решению, и что они переходят от тактического к стратегическому использованию ИИ.

Мантра на 2023 год? Делайте больше с меньшими затратами. Некоторые эксперты NVIDIA в области искусственного интеллекта предсказывают, что компании будут уделять приоритетное внимание масштабированию своих проектов в области искусственного интеллекта в условиях увольнений и нехватки квалифицированных работников, используя облачные интегрированные предложения программного и аппаратного обеспечения, которые можно приобрести и настроить для любого предприятия, приложения или бюджета.

Экономически эффективная разработка искусственного интеллекта также является постоянной темой среди наших экспертных прогнозов на 2023 год. Поскольку закон Мура противоречит законам физики, установка локальных вычислительных мощностей становится все дороже и менее энергоэффективной. А поиск критически важных компонентов «Золотым винтом» ускоряет переход к облаку для разработки приложений искусственного интеллекта, а также для поиска основанных на данных решений проблем цепочки поставок.

Вот что говорят наши эксперты о предстоящем году в сфере ИИ:

АНИМА АНАНДКУМАРДиректор по исследованиям ОД и профессор Брена в Калифорнийском технологическом институте

Цифровые двойники становятся физическими: мы увидим крупномасштабные цифровые двойники сложных и многомасштабных физических процессов, таких как модели погоды и климата, сейсмические явления и свойства материалов. Это ускорит текущие научные симуляции в миллион раз и позволит сделать новые научные идеи и открытия.

Универсальные агенты ИИ: агенты ИИ будут решать открытые задачи с помощью инструкций на естественном языке и крупномасштабного обучения с подкреплением, одновременно используя базовые модели — те большие модели ИИ, обученные на огромном количестве немаркированных данных в масштабе — чтобы позволить агентам, которые могут анализировать любые тип запроса и со временем адаптироваться к новым типам вопросов.

МАНУВИР ДАСВице-президент по корпоративным вычислениям

Развитие программного обеспечения устраняет разрозненность ИИ. Предприятиям уже давно приходится выбирать между облачными вычислениями и гибридными архитектурами для исследований и разработок ИИ — практика, которая может снизить производительность разработчиков и замедлить инновации. В 2023 году программное обеспечение позволит компаниям унифицировать конвейеры ИИ во всех типах инфраструктуры и предоставить единый, подключенный опыт для специалистов-практиков ИИ. Это позволит предприятиям сбалансировать затраты со стратегическими целями, независимо от размера и сложности проекта, а также предоставит доступ к практически неограниченным возможностям для гибкого развития.

Генеративный ИИ преобразует корпоративные приложения. Шумиха по поводу генеративного ИИ станет реальностью в 2023 году. Это потому, что наконец-то заложены основы настоящего генеративного ИИ: программное обеспечение способно преобразовывать большие языковые модели и рекомендательные системы в производственные приложения, которые выходят за рамки изображений для интеллектуального ответа. вопросы, создавайте контент и даже инициируйте открытия. Эта новая творческая эра будет способствовать масштабному прогрессу в области персонализированного обслуживания клиентов, развитию новых бизнес-моделей и проложит путь к прорывам в здравоохранении.

КИМБЕРЛИ ПАУЭЛЛВице-президент по здравоохранению

Биология становится информатикой: прорывы в больших языковых моделях и удачная способность описывать биологию с помощью последовательности символов дают исследователям возможность обучать новый класс моделей ИИ для химии и биологии. Возможности этих новых моделей искусственного интеллекта дают группам разработчиков лекарств возможность генерировать, представлять и прогнозировать свойства и взаимодействия молекул и белков — и все это в кремнии. Это ускорит нашу способность исследовать практически бесконечное пространство потенциальных методов лечения.