Минусы и плюсы искусственного интеллекта кратко

Обновлено: 05.07.2024

Искусственный интеллект (ИИ) применяется всё шире и оказывает влияние на всё большее количество сфер человеческой жизни, причем влияние это может быть как положительным, так и отрицательным. Это характерно для многих значимых изобретений, изменивших жизнь людей: ядерная энергия может использоваться как для мирных, так и для разрушительных целей; нефтедобыча решает энергетические проблемы и дает сырье для синтеза новых материалов, но приводит к загрязнению окружающей среды; денежное обращение позволяет быстро обмениваться ценностями, но приводит к коррупции, перепотреблению, спекуляции и т.д.

Преимущества ИИ

Преимущества искусственного интеллекта несомненны. Он уже используется для решения актуальных прикладных задач:

экспертные системы помогают вырабатывать эффективные решения там, где не хватает высококвалифицированных специалистов (дистанционное обучение, предварительная постановка медицинских диагнозов и т.п.);
автономные устройства исследуют среды, где человек не может находиться без вреда для здоровья или опасности для жизни (космос, океанские глубины, зоны пожаров или радиоактивных загрязнений и т.п.);
ИИ способствует минимизации человеческого фактора в критически важных сферах деятельности на монотонных работах (авиадиспетчер), там, где требуется многочасовая сосредоточенная деятельность (ассистент хирурга);
на транспорте ИИ используется для беспилотного управления поездами, автомобилями, судами, позволяя перемещаться длительное время без перерывов на отдых водителя;
пользователям компьютеров ИИ предоставляет удобные интерфейсы, позволяющие отдавать команды и воспринимать информацию в естественной форме (распознавание и синтез речи).

Рисунок 1. Беспилотный автомобиль. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Применение ИИ способно решить такие экономические проблемы, как снижение себестоимость, повышение производительности труда, кадровый голод.

В отличие от обычных компьютерных программ, ИИ способен гибко перенастраиваться, что позволяет многократно использовать его в различных отраслях.

Угрозы, связанные с использованием ИИ

Вместе с тем, ИИ таит в себе ряд опасностей:

в социально-политической сфере его применение может проявиться в виде стремления к тотальному контролю; накопление огромного количества персональных данных о пользователях компьютерных систем ведет к ограничению личных свобод, причем если в авторитарных и деспотических обществах у граждан остается хотя бы теоретическая возможность сопротивляться властям и договариваться с ними, то в ситуации, когда решения будет принимать автоматика, люди окажутся перед лицом сил, не поддающихся обычному человеческому влиянию;
с точки зрения экологии ИИ несет опасность; человечество разрушает окружающую среду, но, по крайней мере, вблизи своего жилья люди стараются поддерживать благоприятные условия; устройства, работающие под управлением ИИ, могут учесть не все экологические факторы, поскольку менее требовательны к чистоте окружающей среды;
применение ИИ может отрицательно повлиять и на экономику: сокращение рабочих мест вследствие автоматизации может привести к резкому росту безработицы; уже сейчас многие профессии оказались под угрозой; например, в связи с внедрением беспилотных транспортных средств требуется меньше водителей.

Готовые работы на аналогичную тему

Рисунок 2. Ликвидация последствий техногенной аварии на АЭС Фукусима-1. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Кроме того, ИИ таит в себе ряд опасностей, связанных с нарушениями правил эксплуатации:

технический сбой; несмотря на то, что современная техника достаточно надежна, вероятность аварий остается всегда; их причинами могут стать ошибки в программах, нарушение энергоснабжения, случайные механические повреждения;
выход из-под контроля; стремление людей создавать всё более автономные устройства может привести к тому, что работающие под управлением ИИ устройства невозможно будет вовремя остановить или скорректировать;
взлом; управление системами ИИ, связанными с критическими для жизни общества производствами (водо- и энергоснабжение, оборона) могут перехватить злоумышленники, как это продемонстрировано в фильме "Die Hard 4".

Этика использования ИИ

Списки как достоинств ИИ, так и связанных с ним угроз можно продолжать. Человечеству важно выработать принципы разумного использования этой силы, и работа в этом направлении ведется уже давно.

Рисунок 3. Кадр из фильма "Метрополис". 1927 г. Автор24 — интернет-биржа студенческих работ

Проблему потенциальных опасностей высокотехнологичного общества, в том числе построенного с использованием ИИ, раньше всех сформулировали литераторы. Уже в 1920-х гг. появлялись романы-антиутопии, предупреждающие об этом. Считается, что одним из первых проблему тотального контроля с применением высоких технологий поднял Евгений Замятин в романе "Мы". В этом же духе высказывались Олдос Хаксли ("О дивный новый мир"), Джордж Оруэлл ("1984"). Много произведений проблеме потенциальной неуправляемости ИИ посвятили писатели-фантасты. Первым значительным произведением на эту тему можно считать "R.U.R" Карела Чапека. Айзек Азимов в рассказе "Хоровод" (1942 г.) сформулировал законы робототехники, считающиеся актуальными до сих пор: робот (в более широком смысле - искусственный интеллект) не может причинить вред человеку, а также бездействием допустить причинение такого вреда.

В настоящее время проблемы этики применительно к ИИ перешли в практическую плоскость. Урегулировать деятельность, связанную с разработкой ИИ, пытаются правительственные и международные организации. В частности, UNESCO при поддержке Стэндфордского университета занимается проблемами, связанными с распознаванием лиц камерами видеонаблюдения, установленными ныне повсеместно. Особенно данная проблема актуальна в Китае, где любого человека можно найти с помощью этой технологии всего за 7 минут. Применение тотального видеонаблюдения, по мнению исследователей, может привести к массовой стигматизации и нарушению прав, связанных с приватностью.

В то же время ряд исследователей считает, что опасения, связанные с развитием искусственного интеллекта, преувеличены. Бороться следует с людьми-злоумышленниками, использующими мощные компьютерные технологии в корыстных целях. ИИ же как таковой пока никак не продемонстрировал своих "злых умыслов". Это связано с тем, что возможности ИИ по распознаванию образов и принятию решений пока уступают не только человеческим, но и свойственным менее организованным животным, например, пчелам.

Технология является неотъемлемой частью развития и роста людей. Искусственный интеллект (ИИ) является одной из таких технологий, которая набирает обороты и шумиху. Поскольку технологии становятся частью нашей повседневной жизни, ИИ стал темой дебатов и дискуссий, где одни считают это благословением, а для некоторых это катастрофа.

Потратьте несколько минут, чтобы проанализировать и увидеть, насколько вы зависимы от ИИ или приложений ИИ?

Можно с уверенностью сказать, что вы слышали о виртуальном помощнике Apple, Siri. Как часто вы использовали функцию голосового поиска Google? Оба эти приложения используют ИИ и делают нашу жизнь проще. Будь то телефонный звонок или установка напоминаний, ИИ прокладывает путь к более эффективной жизни.

Искусственный интеллект может, как решить ряд проблем, так и создать новые проблемы.

Преимущества ИИ:

Уменьшение ошибок

Поскольку решения, принимаемые машиной, основаны на предыдущих записях данных и наборе алгоритмов, вероятность ошибок уменьшается. Это достижение, поскольку решение сложных задач, требующих сложного расчета, может быть выполнено без каких-либо ошибок.

Вы слышали о цифровых помощниках? Продвинутые организации используют цифровых помощников для взаимодействия с пользователями, что помогает им экономить время. Это помогает предприятиям выполнять требования пользователей, не заставляя их ждать. Они запрограммированы, чтобы оказать лучшую возможную помощь пользователю.

Правильное принятие решений

Полное отсутствие эмоций от машины делает ее более эффективной, поскольку они способны принимать правильные решения за короткий промежуток времени. Лучший пример этого – их использование в здравоохранении. Интеграция инструментов ИИ в секторе здравоохранения позволила повысить эффективность лечения за счет минимизации риска ложного диагноза.

Устранение опасных ситуаций

В определенных ситуациях, когда безопасность человека уязвима, могут использоваться машины, оснащенные предопределенными алгоритмами. В настоящее время ученые используют сложные машины для изучения дна океана, где выживание человека становится трудным.

Это одно из самых больших ограничений, которые ИИ помогает преодолеть.

Круглосуточная работа

В отличие от людей, машина не устает, даже если ей приходится работать по несколько часов подряд. Это главное преимущество перед людьми, которым нужно время от времени отдыхать, чтобы быть эффективными. Тем не менее, в случае машин, их эффективность не зависит от каких-либо внешних факторов, и это не мешает непрерывной работе.

Недостатки ИИ:

Стоимость внедрения

При объединении затрат на установку, обслуживание и ремонт ИИ является дорогостоящим предложением. Те, у кого есть огромные средства, могут это реализовать. Однако предприятиям и отраслям, у которых нет средств, будет сложно внедрить технологию искусственного интеллекта в свои процессы или стратегии.

Зависимость от машин

С ростом зависимости людей от машин наступает период, когда людям становится трудно работать без помощи машины. В результате умственные и мыслительные способности людей со временем действительно уменьшатся.

Устранение рабочих мест

Вполне возможно, что ИИ вытеснит многие рабочие места. Поскольку машины могут работать круглосуточно без перерыва, отрасли предпочитают инвестировать в машины по сравнению с людьми. По мере того, как мы движемся к автоматизированному миру, где почти все задачи будут выполняться машинами, существует вероятность масштабной безработицы. Примером этого в реальном времени является концепция автомобилей без водителя. Если концепция беспилотных автомобилей заработает, миллионы водителей останутся без работы в будущем.

Искусственный интеллект (ИИ) не принадлежит будущему – он происходит сейчас. Учитывая, что мировой рынок программного обеспечения для искусственного интеллекта вырастет на 154 процента в годовом исчислении, к 2025 году прогнозируется, что эта отрасль будет оценена в 22,6 миллиарда долларов США.

Искусственный интеллект, изобретенный Джоном Маккарти в 1950 году, – это способность машин или компьютерных программ учиться, думать и рассуждать, как человеческий мозг. В систему ИИ поступают данные и инструкции, на основе которых система делает выводы и выполняет функции. Со временем он продолжает изучать человеческое мышление и логику, становясь эффективнее на ходу.

Конечно, у ИИ есть множество преимуществ и недостатков, которые мы обсудим в этой статье. Перед этим давайте разберемся с основными типами ИИ или сегментами ИИ.

Искусственный интеллект: 4 основных этапа развития

Совершенно необходимо, чтобы ИИ позволил машинам понимать словесные команды, различать изображения и тексты и делать гораздо больше, чем человек. Например, Amazon Alexa, Apple Siri или Google Hello Google. Это классические примеры искусственного интеллекта, который принимает словесные команды и с легкостью их выполняет.

Учитывая скорость, с которой растет машинное обучение, глубокое обучение, программирование на национальных языках, прогнозирующий искусственный интеллект и другие связанные концепции, предсказывать, что однодневные машины будут ходить среди нас, с размахом копируя все человеческое поведение, не является простой галлюцинацией.

Современные системы искусственного интеллекта способны выполнять сложные вычисления с огромной скоростью. Они могут обрабатывать огромные наборы данных и делать точные прогнозы. Искусственный интеллект в основном подразделяется на четыре стадии, учитывая его развитие или совершенствование :

1.Реактивные машины

2.Ограниченная память

Этот тип машины может уйти в прошлое. Классический пример – это беспилотные автомобили, которые могут наблюдать за скоростью и направлением других автомобилей. Эти наблюдения добавляются к запрограммированному представлению мира. Однако эти информационные фрагменты носят временный характер, а не являются постоянными.

3.Теория разума

Этот тип включает машинное обучение, которое пытается воспроизвести весь физический мир – людей, существ, объекты – все, что может думать и испытывать эмоции.

4.Самосознание

В то время как исследователям ИИ предстоит пройти долгий путь, прежде чем в игру войдут застенчивые машины, нынешние ученые ИИ сосредоточены на оттачивании навыков машинного обучения этих компьютеров. Позволяя машинам реагировать больше, чем люди, с каждым днем становится лучше.

Плюсы и минусы искусственного интеллекта (ИИ)

Преимущества искусственного интеллекта четко видны в виде поддержки чатов с поддержкой AI для брендов, автоматического поиска в поисковых системах, интеллектуальных прогнозов на платформах электронной коммерции и многого другого. Тем не менее, у ИИ есть много недостатков, которые нельзя игнорировать. Ниже приведены основные плюсы и минусы ИИ.

Преимущества искусственного интеллекта

1.Отсутствие человеческой ошибки

Вот почему распространение искусственного интеллекта в различных областях резко возросло. Когда вы можете полностью исключить человеческие ошибки, вы получите точные результаты. Уловка в том, чтобы правильно программировать.

Машины принимают точные решения на основе предыдущей информации, которую они собирают с течением времени при применении определенных наборов алгоритмов. Таким образом, происходит снижение ошибки и повышение точности.

2.Нулевые риски

Использование машин в задачах, которые могут представлять опасность для человека, может хорошо окупиться. Например, позволяя машинам справляться со стихийными бедствиями, можно быстрее выздороветь и снизить нагрузку на человеческие команды.

Эта идея воодушевлена инициативой Google и Гарварда по разработке системы искусственного интеллекта, которая может предсказывать места подземных толчков землетрясения. После изучения более 131 000 землетрясений и афтершоков ученые протестировали эту нейронную сеть на 30 000 событий. По сравнению с традиционными методами, он показал большую точность в определении мест афтершоков.

3.Круглосуточная доступность

Очевидно, что машины не устают. Машины могут работать бесконечно, без перерывов, и им даже не надоедает повторять одно и то же, в отличие от человека.

В ноябре прошлого года Google анонсировал контактный центр AI для предприятий, чтобы улучшить качество обслуживания клиентов. Это классический пример системы телефонной линии с поддержкой искусственного интеллекта, позволяющей предприятиям постоянно реагировать на запросы и проблемы клиентов и решать их в приоритетном порядке для повышения качества обслуживания клиентов.

Точно так же Amazon Lex, чат-бот, разработанный для колл-центра Amazon, способен вести интеллектуальные беседы по человеческим запросам. Он использует ту же технологию, что и Amazon Alexa, то есть распознает намерения звонящего, задает соответствующие дополнительные вопросы и дает ответы. Эти чат-боты доступны круглосуточно, обслуживая клиентов по всему миру и легко меняют часовые пояса.

4.У машин ИИ нет эмоций

У машин нет эмоций ну, если вы не Читти, робот, который, честно говоря, сбил меня с толку своей одержимостью главной героиней Саной]. Этот единственный атрибут машин с поддержкой AI может помочь вам более стабильно справляться с жалобами клиентов.

А теперь представьте, что на принимающей стороне находится человек, который полностью понимает проблемы и изо всех сил пытается решить сотни запросов. В какой-то момент этот человек сломается. Скорее всего, чаты могут пойти наперекосяк с точки зрения чувствительности языка.

Однако с системой чата с поддержкой AI такой критической точки не возникает. Клиенты могут отправлять любое количество странных запросов, у вашего чат-бота есть заранее подготовленные ответы, которые он будет продолжать показывать в соответствии с его оценкой запроса.

5.AI-машины могут быстро принимать решения

Использование искусственного интеллекта и других технологий может помочь создавать машины, которые могут принимать решения на основе данных намного быстрее, чем люди.

Зачем доверять решениям машины?

Просто – он лишен каких-либо эмоций и предвзятых взглядов. Когда человек принимает решение, во многом это обусловлено эмоциями. С другой стороны, машина очень практична и рациональна в своем подходе. Это обеспечивает более точное и ориентированное на результат принятие решений.

Например, суперкомпьютер IBM Deep Blue принимает решения, основываясь на всех вероятностях, возможных со стороны противника. Человек не может постичь столько вероятностей за один присест, как машина.

Еще в сентябре 2019 года консалтинговое агентство IDC прогнозировало, что к 2023 году расходы предприятий на внедрение технологий искусственного интеллекта вырастут более чем в два с половиной раза и составят $97,9 млрд. Пандемия COVID-19 только увеличила потенциальную ценность AI для бизнеса. Согласно исследованию McKinsey State of AI, опубликованному в ноябре 2020 года, половина респондентов заявили, что их организации уже внедрили, как минимум, одну AI-функцию в свои бизнес-процессы.

Эксперты утверждают, что 77% устройств, которые мы используем в настоящее время, имеют встроенный искусственный интеллект. AI-технологии сопровождают людей в медицине, экономике, образовании, науке, розничной торговле, автомобилестроении, производстве и даже в творчестве. Какие же операции мы можем смело доверить искусственному интеллекту, освободив человеческие ресурсы для более важных задач?

RPA 2.0. Оптимизация процесса принятия решений

По данным Grand View Research, рынок RPA — решений для роботизированной автоматизации процессов — в настоящее время оценивается в $1,1 млрд, и ожидается, что в период с 2021 по 2027 год среднегодовой темп роста составит 33,6%.

RPA направлена на автоматизацию бизнес-процессов, управляемых бизнес-логикой. Решения RPA могут варьироваться от простых операций (создание автоматического ответа по электронной почте) до развертывания тысяч ботов, которые автоматизируют выполнение задач на основе различных правил. RPA уже активно внедряется в отраслевых вертикалях, таких как производство, HR и финансы.

Преимущества от внедрения RPA:

повышение эффективности основных бизнес-процессов;
повышение удовлетворенности клиентов и сотрудников;
снижение затрат на выполнение процессов.

По сравнению с RPA первой версии, RPA 2.0 не только выполняет рутинные задачи, но и выводит автоматизацию на новый уровень за счет активного принятия сложных решений, требующих проверки человеком только в случае крайней необходимости.

Гиперавтоматизация и AIOps

Основная цель автоматизации — это обработка повторяющихся задач. Но в ходе этого процесса обнаруживаются различные бизнес-процессы, которые, в свою очередь, сами нуждаются в автоматизации. Это и есть гиперавтоматизация.

AIOps — это AI-приложения, которые используют машинное обучение и анализ больших данных для оптимизации управления ИТ-процессами. AIOps ускоряет и автоматизирует решение различных задач в сложных средах.

Автоматизация бизнес-процессов с помощью AIOps позволяет снизить затраты, повысить скорость работы и уменьшить число ошибок, в то же время высвободив человеческие ресурсы для приоритетных задач более высокого уровня. В 2021 году компании стали активно искать подобные решения для ускорения, оптимизации и перепроектирования процессов.

Расширенные возможности компьютерного зрения

Благодаря внедрению AI, глубокого обучения (Deep Learning) и нейронных сетей компьютер может идентифицировать и находить объекты на изображениях и видео, а затем реагировать на то, что он видит, с относительно высокой степенью точности (иногда даже точнее, чем человек).

Обнаружение изображений и лиц уже используется во многих инновационных сценариях, например:

при разработке беспилотных автомобилей;
для автоматической сортировки отходов;
при классификации документов (например, сортировка бумажных счетов-фактур);
в приложениях для перевода (Google Translate использует оптическое распознавание символов для поиска точного перевода);
в системах распознавания лиц (iPhone использует FaceID, а в Китае полиция использует компьютерное зрение на контрольно-пропускных пунктах);
в здравоохранении (компьютерное зрение помогает врачам анализировать маммограммы, рентгеновские снимки и другие изображения, чтобы поставить более точный диагноз).

Разговорный AI и NLP

Чат-боты на базе AI, также известные как разговорный искусственный интеллект, расширяют охват клиентов, повышают скорость реагирования и делают процесс общения с клиентами более персонализированным.

Чтобы лучше понять, что человек говорит и что ему нужно, чат-бот на базе AI использует обработку естественного языка (NLP), автоматическое распознавание речи (ASR) и машинное обучение, обеспечивая взаимодействие на уровне, близком к человеческому.

Растущая популярность NLP может быть объяснена его широким использованием в проектах Amazon Alexa и Google Home. NLP устраняет необходимость писать или взаимодействовать с экраном устройства, так как теперь люди могут общаться с роботами, понимающими их язык.

Ожидается, что в 2021 году значительно вырастет частота использования NLP для анализа настроений, машинного перевода, описания процессов, для создания чат-ботов и автоматической генерации субтитров для видео.

AI в кибербезопасности

В ближайшие годы знания станут более доступными, а цифровые данные будут подвергаться большему риску компрометации и уязвимости для хакерских и фишинговых атак. Искусственный интеллект обеспечит службам безопасности поддержку во всех областях, например, при обнаружении подозрительной цифровой активности или криминальных транзакций.

Ручной поиск угроз — это дорогой, утомительный и трудоемкий процесс. Благодаря внедрению AI в кибербезопасность некоторые атаки, которые ранее могли остаться незамеченными, теперь с легкостью предотвращаются.

Кроме того, традиционная кибербезопасность носит реактивный характер: действия предпринимаются только после того, как произошло нарушение. Благодаря внедрению AI эксперты по кибербезопасности могут прогнозировать атаки до их возникновения и принимать необходимые меры предосторожности.

Разработанные с помощью AI и машинного обучения алгоритмы могут использовать данные, чтобы научиться реагировать на различные ситуации, анализировать угрозы, распознавать закономерности и извлекать уроки из прошлого опыта. Однако существующие алгоритмы необходимо дорабатывать, чтобы избежать создания ложных закономерностей и возникновения ложных тревог.

Границы между AI и IoT становятся все более условными. Хотя обе технологии обладают индивидуальными характеристиками, при совместном использовании набор их возможностей существенно расширяется. Одним из ярких примеров слияния AI и IoT являются интеллектуальные голосовые помощники (Alexa, Siri, Алиса и другие). Gartner прогнозирует, что к 2022 году более 80% корпоративных IoT-проектов будут каким-либо образом внедрять AI.

AI и облачные вычисления

Основные тенденции AI в отношении облачных вычислений будут связаны с такими моделями, как инфраструктура как услуга (IaaS), платформа как услуга (PaaS) и программное обеспечение как услуга (SaaS).

Автопромышленность и автономный транспорт

Помимо развития беспилотного транспорта, эксперты прогнозируют и рост рынка программ, которые предсказывают ситуацию на дорогах — это стало возможным благодаря модернизации камер видеонаблюдения, которые способны производить аналитические операции и распределенные вычисления непосредственно на самом устройстве.

Цифровые номерные знаки, созданные с использованием AI, помогут транспортным службам разного уровня как для оповещения в случае аварии, так и для определения местоположения машины по GPS.

Искусственный интеллект поможет производителям лучше прогнозировать возможные поломки машин — специальные алгоритмы будут следить за работой устройств и сообщать о возможных неполадках еще до их возникновения. Компьютерное зрение позволит контролировать производственные процессы и обнаруживать даже самые незначительные дефекты, сложные для отслеживания человеком.

Генерация синтетического контента

Еще один интересный тренд — формирующий искусственный интеллект. Этот вид AI поглощает информацию из разных источников и на ее основе создает новый контент — даже программный код. К этой области относится и генерация такого контента, как музыка, изображения или видео. Формирующий AI уже сейчас, на начальной стадии развития, приносит заметную пользу: он анализирует факторы, которые человек может упустить из виду, и способен к самостоятельному обучению. Например, существуют решения для проектирования 3D-моделей протезов и молекул ДНК (для задач генной инженерии).

MarTech — это сочетание маркетинга и технологий для достижения маркетинговых целей и задач. Сегодня рекомендательные системы, цифровой маркетинг, разговорный искусственный интеллект и чат-боты стали привычным инструментом интернет-продаж. Носимые устройства, IoT, сенсорные технологии, cookie и многое другое помогают компаниям собирать огромные объемы данных от обычных потребителей. Затем они используются для лучшего понимания поведения потребителей и создания новых продуктов и услуг. Но поскольку вопросы конфиденциальности продолжают набирать обороты, компании будут искать новые возможности для достижения своих маркетинговых целей, продолжая максимально легально отслеживать поведение потребителей.

Самостоятельная разработка программного обеспечения

Нельзя сказать, что на данный момент роботы получили способность программировать себя сами. Тем не менее, AI помогает разработчикам обнаруживать и исправлять распространенные ИТ-ошибки при создании программного кода, что повышает скорость разработки.

В некоторых кругах идет обширная дискуссия о том, что мы передаем слишком много полномочий по принятию решений машинам. С одной стороны, AI очень помогает людям в оптимизации логистических операций, в борьбе с мошенничеством, в проведении исследований, выполнении переводов, создании произведений искусства — все это изменило нашу жизнь к лучшему.

Несмотря на скорость и возможности AI, нельзя рассчитывать, что робот всегда будет справедливым и нейтральным, так как, в конечном итоге, эти приложения созданы людьми. Если человек, создающий приложение, предвзят, кто виноват в происходящем: машина или человек?

Спрос на этичный AI растет, и по мнению Forrester, в следующем десятилетии ИТ-директора должны будут реагировать на требования цифрового рынка и обеспечивать работу бизнеса с учетом этичности использования AI.

Несмотря на определенные минусы концепции, ее плюсы имеют гораздо больший вес, и рынок AI быстро и неуклонно растет. Прогнозируется, что к 2025 году рыночная стоимость AI-решений может достичь $190,61 млрд.

Потребность в быстро развивающихся AI-технологиях стимулирует сочетание самых разных факторов: динамичность жизни, возможности для удаленной работы, повышенное внимание к здоровью в долгосрочной перспективе и обилие доступных данных и информации.

AI будет наращивать проникновение как на уровне инфраструктуры, так и на уровне отдельных компонентов. Производство AI-чипов позволит создавать различные линейки AI-продуктов для разных сфер бизнеса и повседневной жизни.

Поскольку компании будут продолжать внедрять AI, будет расти потребность в опытных инженерах по искусственному интеллекту и машинному обучению для разработки и сопровождения этих решений.

Читайте также: