👾 #AI Синтетические данные, фотонные процессоры и прочие тренды ИИ Предлагаем вашему вниманию выжимку из документа CB Insights, посвящённого трендам 2022 года в области искусственного интеллекта: ✅ Синтетические данные Это искусственно созданные данные, которые можно использовать для обучения AI-моделей в отраслях, где таких данных недостаточно или существующие данные невозможно использовать по причине их конфиденциальности. Синтетическими данными уже пользуются такие компании, как банк J.P. Morgan и телеком Telefónica, а также исследователи в области медицины. ✅ Специализированное железо Многие компании начали внедрять у себя различные AI-технологии, что породило спрос на железо, которое сможет поддерживать высоконагруженные AI-процессы. Разработку своих чипов уже развивают Google (процессор Tensor для работы AI-приложений на телефонах Pixel) и Amazon (AI-процессор Graviton3). Отдельно развивается направление чипов для устройств малой мощности: автомобильные датчики, камеры наблюдения, роботы и т. д. Ну а стартапы работают над 3D-чипами и фотонными процессорами (данные будут передаваться с помощью света, а не электрических сигналов). ✅ Модерация и распознавание дипфейков То, что началось в соцсетях, постепенно появляется и в метавселенных: разжигание ненависти, буллинг и прочие проявления агрессии. Обработать огромное количество информации человеческими руками становится всё сложнее: к примеру, TikTok утверждает, что у него модерацией занимаются 10 тысяч сотрудников. Поэтому AI часто привлекается для модерирования контента и поведения пользователей, а также решения задач по отсеиванию дипфейков. ✅ Дополненный код ИИ привлекается для написания кода (вроде как вместе с ИИ код писать проще и сам процесс получается эффективнее), а также автоматизации тестирования ПО. Например, в 2021 году GitHub и OpenAI обучили ИИ на общедоступных данных — теперь он умеет превращать текстовые комментарии в код. Инициативу назвали Copilot («второй пилот»). На всякий случай уточним, что «второй пилот» пока понимает только английский. ✅ Мультимодальный ИИ Это единая модель ИИ, которая может понимать концепции из нескольких модальностей для улучшения поиска и генерации контента: видео, текст и изображения. Оказывается, одно дело — обучать ИИ на картинках, чтобы он генерил картинки. И совсем другое — обучать на тексте, чтобы на выходе была та же картинка. ✅ Комплексные платформы машинного обучения Представляющие собой законченное решение, эти платформы будут набирать популярность по причине фрагментированности рынка AI, а значит, сложности внедрения решений на базе искусственного интеллекта из-за большого многообразия вендоров. Подробнее: www.cbinsights.com/researc…nds-2022