Машинное обучение и искусственный интеллект — это область, которая стимулирует крупные инновации в различных отраслях. Прогнозируется, что в 2023 году объем рынка ИИ достигнет 500 миллиардов долларов, а в 2030 году — 1597,1 миллиарда долларов . Это означает, что технологии машинного обучения будут по-прежнему востребованы в ближайшем будущем.
Однако индустрия машинного обучения развивается очень быстро: новые технологии и научные исследования определяют, как создаются новые продукты и услуги. В конце 2022 года все, от инженеров по машинному обучению до основателей стартапов, ищут самые многообещающие тренды на следующий год. Если вы хотите узнать о самых горячих трендах наступающего года, продолжайте читать эту статью.
Тенденции машинного обучения, за которыми стоит следить в 2023 году
Мы никогда не можем со 100% уверенностью предсказать, какие технологии будут востребованы в следующем году, поскольку новые инновации появляются каждый день. Но вот некоторые из самых многообещающих тенденций машинного обучения на 2023 год, основанные на том, что мы видели в 2022 году.
1. Модели фундамента
Большие языковые модели — важная инновация, которая приобрела популярность в последнее время и, скорее всего, останется с нами в ближайшем будущем. Базовые модели — это инструменты искусственного интеллекта, которые обучаются на огромных объемах данных, даже по сравнению с обычными нейронными сетями.
Инженеры пытаются выйти на новый уровень понимания, обучая машины не только искать закономерности, но и накапливать знания. Базовые модели невероятно полезны при создании и обобщении контента, кодировании и переводе, а также в поддержке клиентов. Хорошо известными примерами базовых моделей являются GPT-3 и MidJourney .
Удивительной особенностью базовых моделей является то, что они также могут быстро масштабироваться и работать с данными, которых они никогда раньше не видели, отсюда и их замечательные возможности генерации. Ведущими поставщиками этих решений являются NVIDIA и Open AI .
2. Мультимодальное машинное обучение
В таких задачах, как компьютерное зрение или обработка естественного языка, предполагающих взаимодействие между моделью и реальным миром, модели часто приходится полагаться только на один тип данных, будь то изображения или текст. Но в реальной жизни мы воспринимаем окружающий мир многими чувствами: обонянием, слухом, ощущением текстур и ароматов.
Мультимодальное машинное обучение предлагает использовать тот факт, что мир вокруг нас можно воспринимать разными способами (называемые модальностями), для создания лучших моделей. Термин «мультимодальный» в ИИ описывает, как создавать модели машинного обучения, которые могут одновременно воспринимать событие в нескольких модальностях, как это делают люди.
Построение MML может быть достигнуто за счет объединения различных типов информации и использования их в обучении. Например, сопоставление изображений со звуковыми и текстовыми метками, чтобы их было легче распознавать. Мультимодальное машинное обучение пока что является молодой областью, которую еще предстоит развивать и продвигать в 2023 году, но многие считают, что оно может стать ключом к достижению общего ИИ .
3. Трансформеры
Преобразователи — это тип архитектуры искусственного интеллекта, который выполняет преобразование (или преобразование) входной последовательности данных с использованием кодировщика и декодера и преобразует ее в другую последовательность. Многие модели фундаментов также построены на трансформаторах. Однако мы хотели указать на них отдельно, так как они используются для многих других приложений. На самом деле, сообщается, что трансформеры штурмом берут мир ИИ .
Преобразователи, также называемые моделями Seq2Seq, широко используются при переводе и других задачах обработки естественного языка. Поскольку преобразователи могут анализировать последовательности слов, а не отдельные слова, они обычно показывают лучшие результаты, чем обычные искусственные нейронные сети.
Вместо того, чтобы просто брать все слова в предложении и переводить их слово за словом, модель преобразователя может назначать веса, которые оценивают важность каждого слова в последовательности. Затем модель преобразует его в предложение на другом языке с учетом присвоенных весов. Одними из ведущих решений, которые могут помочь вам построить конвейеры преобразования, являются Hugging Face и Amazon Comprehend .
4. Встроенное машинное обучение
Встроенное машинное обучение (или TinyML) — это область машинного обучения, которая позволяет технологиям машинного обучения работать на разных устройствах.
TinyML используется в бытовой технике, смартфонах и ноутбуках, системах умного дома и многом другом. Как объясняет Лиан Джи Су, главный аналитик AI & ML в ABI Research :
Распространение и демократизация ИИ способствовали росту аналитики Интернета вещей (IoT). Данные, собранные с устройств IoT, используются для обучения моделей машинного обучения (ML), генерируя новые ценные сведения об IoT в целом. Эти приложения требуют мощных и дорогих решений, основанных на сложных наборах микросхем.
Растущая популярность встроенных систем машинного обучения является одним из основных драйверов индустрии производства чипсетов. Если десять лет назад количество транзисторов на чипсете удваивалось каждые два года по закону Мура, что позволяло прогнозировать и рост вычислительной мощности, то за последние несколько лет мы наблюдаем скачок на 40–60%. в год. Мы полагаем, что эта тенденция сохранится и в ближайшие годы.
С более широким распространением технологий IoT и робототехники встроенные системы приобрели еще большее значение. Tiny ML ставит свои уникальные задачи, которые еще предстоит решить в 2023 году, поскольку требует максимальной оптимизации и эффективности при экономии ресурсов.
5. Решения с низким кодом и без кода
Машинное обучение и ИИ проникли буквально во все области от сельского хозяйства до маркетинга и банковского дела. Менеджеры часто рассматривают упрощение использования решений ML для нетехнических сотрудников как ключ к поддержанию эффективности всей организации.
Однако вместо того, чтобы проходить долгий и дорогостоящий процесс изучения программирования, гораздо проще просто выбрать приложения, которые не требуют или почти не требуют навыков программирования. Но это не единственная проблема, которую могут решить решения без кода.
Gartner обнаружила, что спрос на высококачественные решения на рынке превышает возможности их предоставления — «он растет как минимум в 5 раз быстрее , чем возможности ИТ по их доставке». Решения без кода и с низким кодом могут помочь преодолеть этот разрыв и удовлетворить спрос. Точно так же решения с низким кодом позволяют техническим группам быстрее выдвигать и тестировать свои гипотезы, сокращая время доставки и затраты на разработку. Если 10 лет назад для создания приложения или запуска веб-сайта требовалась целая команда людей, то сегодня то же самое может сделать один человек и сделать это быстро.
Более того, 82% оргнизаций испытывают трудности с привлечением и удержанием качественных и количественных инженеров-программистов и готовы создавать и поддерживать свои приложения с помощью методов без кода и с низким кодом.
Хотя в последние годы появилось много low-code и no-code решений, общая тенденция такова, что они по-прежнему уступают по качеству обычной разработке. На рынке ИИ победят стартапы, которые смогут исправить ситуацию.
Наконец, стоит отметить, что при быстро растущей вычислительной мощности, необходимой для обучения модели машинного обучения (особенно для машинного обучения в реальном времени, которое работает в крупных организациях), облачные вычисления остаются важной технологией, лежащей в основе инноваций. По статистике около 60% корпоративных данных в мире хранится в облаке, и это число, скорее всего, будет расти. В 2023 году мы увидим увеличение инвестиций в облачную безопасность и устойчивость , чтобы удовлетворить растущие потребности индустрии машинного обучения.
Лучшие технологические сегменты для машинного обучения в 2023 году
Gartner определил технологические сегменты , которые, как ожидается, получат наибольшее распространение машинного обучения в ближайшие 7–8 лет. Среди ведущих областей, которые они упомянули, являются:
- Креативный искусственный интеллект. ИИ, используемый для генеративных текстов, кода и даже изображений и видео, приобрел широкую популярность в 2022 году, особенно с выпуском ультрасовременной сети генерации изображений MidJourney, DALLE- 2 , Stable Diffusion и нового текст- davinci-003 от Open AI. Продукты и услуги, использующие искусственный интеллект поколений для моды, творчества и маркетинга, будут пользоваться большим спросом в 2023 году.
- Распределенное управление предприятием. Поскольку удаленная работа стала нормой, компании были вынуждены искать новые способы управления рабочей силой и поддержания эффективности. По мнению Gartner, машинное обучение поможет распределенным компаниям расти и увеличивать свои доходы.
- Автоматизация. Автономные программные комплексы, способные решать все более сложные задачи и адаптироваться к быстро меняющимся условиям, пользуются повышенным спросом во многих отраслях от безопасности до банковского дела. В 2023 году появятся новые инновации, обеспечивающие более интеллектуальную автоматизацию.
- Информационная безопасность. Значение кибербезопасности растет с каждым годом с ростом цифровизации различных сфер жизни и необходимостью защиты конфиденциальной информации. Считается, что машинное обучение и искусственный интеллект играют решающую роль в защите личных данных и безопасности организаций.
Выводы
В 2023 году машинное обучение останется перспективной и быстрорастущей областью, которая представит множество интересных инноваций. Большие языковые модели, мультимодальное машинное обучение, преобразователи, TinyML, а также решения без кода и с малым кодом — это новые технологии, которые приобретут большое значение в ближайшем будущем.
Некоторые из технических сегментов, которые будут все чаще использовать ML в 2023 году, — это творческий ИИ, автономные системы, распределенное управление предприятием и кибербезопасность. Gartner прогнозирует, что в 2023 году машинное обучение проникнет еще в большее количество сфер бизнеса, помогая повысить эффективность и безопасность работы.
