На симпозиуме Gartner в Кейптауне Брайан Берк, вице-президент компании и руководитель отдела исследований, заявил , что среди популярных трендов именно искусственный интеллект (ИИ), который существенно повлияет на все сферы нашей жизни.
По его словам, отношение к технологиям искусственного интеллекта можно сравнить с отношением к электричеству 100 лет назад. Оба изобретения направлены на улучшение и упрощение различных процессов, поэтому системам искусственного интеллекта прочат большое будущее.
Далее мы рассмотрим тенденции в области искусственного интеллекта и то, как эта технология повлияет на большие данные, бизнес, безопасность, виртуальную инфраструктуру и повседневную жизнь в следующем году.
/ Фото Много замечательных художников П.
Д.
1. Большие данные станут доступнее
К прогнозы компаний IDC и EMC, глобальный объем данных достигнет 40 зеттабайт к 2020 году, и, по данным исследовать Компания Veritas, 85% этого объема придется Темные данные И РОТ .Темные данные — это неструктурированные данные (почта, изображения, аудио), которые компания хранит, но не использует. РОТ – это электронные документы, которые организация хранит «на всякий случай» и также никак не использует. Однако аналитики требовать что с внедрением технологий искусственного интеллекта предприятия смогут извлечь выгоду из этой информации.
Анализ таких данных мнение Мадс Хансен, менеджер по продуктам и решениям Targit, позволит компаниям лучше понять свои неудачи и учиться на ошибках.
Но заявляет Джеймс Пейн, основатель West Realty Advisors, считает, что ИИ принесет большие данные в массы и полностью изменит способ их обработки.
Однако Форрестер примечания что в 2018 году компаниям придется тщательно продумать свой план по внедрению систем искусственного интеллекта и работе с большими данными.
В противном случае вместо пользы эти технологии принесут только потери и проблемы.
2. Увеличится скорость доставки приложений и сервисов
К слова По словам Марка Эдгара, главного специалиста по информатике в GE Research, в течение следующих трех-пяти лет глубокое обучение сократит время разработки программного обеспечения с месяцев до дней.Это приведет к улучшению функциональности, повышению продуктивности разработчиков и снижению стоимости продукта.
Примером такой системы является АвтоМЛ - решение, которое автоматизирует проектирование моделей машинного обучения.
В следующем году эксперты ожидают роста популярности коммерческих пакетов AutoML и интеграции AutoML в крупные платформы машинного обучения.
Вице-президент Gartner Дэвид Сирли примечания , что машинное обучение постепенно становится основой для многих приложений и сервисов.
Одно из недавних исследований компании показывает, что 59% организаций собирают информацию, необходимую для внедрения технологий искусственного интеллекта, а 40% компаний уже внедряют или пилотируют системы искусственного интеллекта.
3. Качество услуг повысится
К слова По словам Брайана Чаголи, вице-президента по информационным технологиям Bazaarvoice, системы машинного обучения и искусственного интеллекта помогут маркетологам определять модели поведения, предпочтения и намерения потребителей.Это позволит компаниям внедрять персонализированные услуги.
Возможности искусственного интеллекта также получат распространение в службах поддержки.
Например, ИБМ планы используйте Ватсон для ускорение работа по поддержке: автоматизация разрешения инцидентов, сбора и обработки данных и поддержка пользователей 24/7.
4. Кибератаки станут «умнее» (как и системы защиты от них).
В этом году ИТ-сообщество увидело, что киберпреступные атаки становятся все более изощренными.
Дипак Датт, основатель и генеральный директор Zighra, утверждает что с помощью ИИ можно осуществлять более точные и эффективные кибератаки: собирать персональные данные в социальных сетях и использовать их для взлома, фишинга, поиска уязвимостей и так далее.
Как утверждает Марк Гудман, автор книги « Будущие преступления ", начало подобных преступлений уже наступило это должно быть , а если усилить их системами ИИ, защититься от них будет очень сложно.
Разве что с помощью других интеллектуальных решений.
К слова По мнению Фила Талли и Зака Аллена из ZeroFox, в следующем году организациям придется подумать о более сильных механизмах безопасности, чем двухфакторная аутентификация.
Предприятиям необходимо будет внедрить и масштабировать автоматизированные системы безопасности для обнаружения угроз и подозрительного поведения.
Например, для «защиты» облачной среды Oracle предлагает решение Мониторинг и аналитика безопасности , который, по словам компании, позволяет ей быстро обнаруживать, исследовать и устранять широкий спектр угроз безопасности.
5. Системы искусственного интеллекта войдут в повседневную жизнь
Если ты веришь слова По словам Жоржа Нахона, генерального директора Orange Silicon Valley, системы искусственного интеллекта и биометрического распознавания будут использоваться для осуществления платежей в магазинах и обеспечения безопасности на секретных объектах.Например, клиенты HSBC в Китае уже может подтвердите оплату с помощью селфи, а «Центр речевых технологий» предлагает биометрическую систему «Визир», который способен распознавать лица всех людей, находящихся в поле зрения видеокамеры.
Наон утверждает что скоро кредитная карта, водительские права и другие документы заменят наше лицо.
В то же время Питер Валлквист, вице-президент по стратегии iManage, верит что технологии искусственного интеллекта в 2018 году станут более практичными, помогут людям решать конкретные бизнес-задачи, повысят производительность и откроют новые возможности.
6. Виртуальная инфраструктура получит больше возможностей
Достижения в области искусственного интеллекта приведут к появлению новых облачных инструментов.Хория Маргарит, главный аналитик Qubole: конечно быстрое распространение инновационных решений, которые ускорят сбор данных, увеличат вычислительные возможности и упростят процессы интеграции виртуальной инфраструктуры.
Некоторые из этих разработок уже доступны на рынке.
В продукте используется машинное обучение vRealize Log Insight от VMware для автоматического сбора данных виртуальной инфраструктуры.
Алгоритмы машинного обучения также используются при решении Защита приложений , который обеспечивает безопасность конечных точек путем автоматического реагирования на обнаруженные угрозы.
Другой пример — IBM, которая использует машинное обучение для Балансировка нагрузки в IBM Cloud. Как примечания Боб Эванс, генеральный директор Evans Strategic Communications, поставщикам необходимо будет помочь клиентам внедрить новые технологические решения, включая системы искусственного интеллекта, чтобы максимально эффективно использовать облачную среду.
P.S. Наши материалы о том, как использовать виртуальную инфраструктуру:
- Лучшие практики по миграции и развертыванию инфраструктуры в облаке IaaS
- Миграция между облаками с помощью инструментов VMware: зачем и как
- Решения VMware: создание сертифицированных и безопасных инфраструктур
-
Обзор Kindle Paperwhite
19 Oct, 24
