Penkios dirbtinio intelekto tendencijos, kurių galima tikėtis 2024 m. ir ateityje

Nuo dirbtinio intelekto asistentų iki generatyvinio dirbtinio intelekto augimo – štai keletas pagrindinių tendencijų, kurios, kaip tikimasi, augs artimiausiais metais.

Dirbtinio intelekto (DI) rinka per pastaruosius kelerius metus sparčiai augo, daugiausia dėl vartotojams skirtų produktų, tokių kaip „ChatGPT”, „Google Bard” ir „IBM Watson”, kurie dabar plačiai naudojami visame pasaulyje.

Šiuo metu pasaulinė vadybos konsultacijų bendrovė „McKinsey” mano, kad 50-60 % visų organizacijų šiandien jau naudojasi į dirbtinį intelektą orientuotomis priemonėmis, o artimiausioje ateityje šis skaičius turėtų smarkiai išaugti.

Be to, kaip teigia „Forbes”, šiandien dirbtinis intelektas yra viena sparčiausiai augančių pramonės šakų pasaulyje, o bendra šios srities rinkos kapitalizacija iki dešimtmečio pabaigos turėtų augti 37,3 % bendruoju metiniu augimo tempu (CAGR) ir per minėtą laikotarpį pasiekti 1,81 trilijono JAV dolerių bendrą vertę.

Šis augimas nėra nepagrįstas ir iš tiesų yra nulemtas tam tikrų technologinių tendencijų, tokių kaip generatyvinis dirbtinis intelektas ir natūralios kalbos apdorojimas (angl. natural language processing, NLP), dėl kurių daugelis ekspertų prognozuoja, kad iki 2030 m. dirbtinio intelekto indėlis į pasaulio ekonomiką padidės virš 15 trilijonų JAV dolerių, t. y. daugiau nei dabartinis pasaulio galingųjų Indijos ir Kinijos bendrasis vidaus produktas (BVP) kartu sudėjus.

Didėjant šios technologijos svarbai, rinkos ir technologijų stebėtojai atkreipė dėmesį į kelias galimas tendencijas, darančias įtaką dirbtinio intelekto sektoriui arba skatinamas dirbtinio intelekto.

Dažnesnis dirbtinio intelekto asistentų naudojimas

Kadangi technologijų paradigma toliau plečiasi ir auga, atrodo, kad dirbtinio intelekto asistentų naudojimas gali padėti automatizuoti ir skaitmenizuoti įvairius paslaugų sektorius. Teisinės paslaugos, valstybės administravimas ir gyventojų paslaugos – tai tik kelios sritys, kurios gali būti visiškai pertvarkytos naudojant dirbtinį intelektą.

Dirbtinio intelekto asistentai siūlo didesnį prieinamumą, mažesnes išlaidas ir paprastesnį naudojimą galutiniam vartotojui. Jie taip pat puikiai „iššifruoja” sudėtingesnes technologijas, pavyzdžiui, blokų grandinę ir išmaniąsias sutartis. Naudojant dirbtinį intelektą, žmogui nebūtina būti programuotoju, kad galėtų kurti dalykus blokų grandinėje. Galite tiesiog nurodyti, ką norite pasiekti, o dirbtinio intelekto asistentas sudėtingąją dalį atliks už jus.

Nuolatinis generatyvinio dirbtinio intelekto augimas

Per pastaruosius kelerius metus dauguma dirbtinio intelekto taikomųjų programų daugiausia rėmėsi prognozuojamaisiais modeliais, kuriuose, kaip rodo pavadinimas, daugiausia dėmesio skiriama prognozėms arba įžvalgoms, pagrįstoms esamais duomenų rinkiniais. Kitaip tariant, šių struktūrų gaunami rezultatai yra išvestiniai arba perdirbti ir neturi jokio naujo turinio.

Kita vertus, generatyvinis dirbtinis intelektas naudoja mašininį mokymąsi (angl. machine learning) ir gilųjį mokymąsi (angl. deep learning), kad gautų originalią informaciją, kuri buvo apskaičiuota savarankiškai, naudojant naujesnius modelius, sukurtus remiantis esamais mokymo duomenimis. Pastaraisiais metais šie modeliai plačiai naudojami tekstams, vaizdams ir garso bei vaizdo turiniui generuoti.

Ateityje dirbtinė medžiaga bus plačiai paplitusi ir demokratizuota kasdieniame gyvenime – ne kaip paviršutiniška naujovė, o kaip pagrindas revoliucinei pažangai pramogųr ir srityse.

Didesnė adaptacija tarp verslo įmonių

Per ateinančius kelerius metus žmones gali nustebinti inovacijų greitis ir tai, kaip greitai dirbtinio intelekto produktai gali plėstis ir pasiekti platesnę auditoriją. Pavyzdžiui, „OpenAI” ir jos „ChatGPT” sąsaja pradėjo veikti tik 2022 m. kovo mėnesį, tačiau šiandien ji turi daugiau nei 100 mln. naudotojų.

Lengvas eksperimentavimas per įvairius bandomuosius projektus skatins inovacijas, todėl įmonės galės greitai atnaujinti ir tobulinti savo dirbtiniu intelektu grindžiamas strategijas.

Natūralios kalbos apdorojimo sistemų augimas

Dar viena dirbtinio intelekto sritis, kuri artimiausiais metais turėtų stiprėti, yra natūralios kalbos apdorojimo (angl. natural language processing, NLP) sritis. Ši technologija yra įvairių technologinių produktų, su kuriais kasdien bendrauja tūkstančiai žmonių, – tiek paieškos sistemų, tiek balso asistentų – pagrindas.

Naudojant NLP platformas, galima priversti mašinas suprasti, interpretuoti ir reaguoti į žmogaus kalbą taip, kad ji būtų tikroviška. Iš tiesų, ši technologija naudoja kalbos modeliavimą, analizę, nuotaikų analizę, mašininį vertimą ir kalbos atpažinimą, kad galėtų pateikti tikroviškus atsakymus įvairiuose verslo sektoriuose dirbantiems naudotojams.

Dirbtinis intelektas medicinos srityje

„Forbes” teigimu, dirbtinio intelekto panaudojimas medicinos srityje labai išaugs, ypač kai kalbama apie tai, kaip gydytojai diagnozuoja ir gydo įvairių negalavimų turinčius pacientus. Be to, prognozuojama, kad mašininio mokymosi naudojimas didės tokiose srityse kaip vaistų atradimas ir medicininiai tyrimai.

Tikimasi, kad iki 2027 m. dirbtinio intelekto naudojimas vaistų atradimo srityje pasieks 4 mlrd. dolerių (augimo tempas 45,7 %). Panašiai daugiau nei 50 % visų Amerikos sveikatos priežiūros paslaugų teikėjų yra įdiegę arba planuoja naudoti dirbtinio intelekto priemones, pavyzdžiui, robotizuotų procesų automatizavimą, kaip dalį savo vidinių gydymo procesų.

Taigi, artėjant ateičiai, kurią lems tokios technologijos kaip DI (angl. AI), mašininis mokymasis (angl. machine learning), gilusis mokymasis (angl. deep learning) ir NLP, suprantama, kad jų naudojimas įvairiose pramonės šakose augs, padėdamas įžengti į skaitmenizuotą, labiau automatizuotą ateitį.