ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების გარშემო არსებული აჟიოტაჟი ჯერ კიდევ გრძელდება. პრესის ყურადღების გარდა, ამაზე მეტყველებს ინვესტიციების მზარდი რაოდენობაც ამ მიმართულებით.
Statista-ს მონაცემებით, ამერიკის მასშტაბით, ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული ინვესტიციები 2011-2019 წლებში $282 მილიონიდან $16.5 მილიარდამდე გაიზარდა. BuyShares-ის თანახმად კი, 2020 წლის მეორე ნახევრამდე, AI სტარტაპებმა ჯამში 62.7 მილიარდი ფუნტის ოდენობის დაფინანსება მიიღეს, რაც 35%-იანი ზრდა იყო წინა წელთან შედარებით. ეს მაჩვენებელი განსაკუთრებით აღსანიშნავია, თუ გავითვალისწინებთ, რომ კოვიდ-19-ის გამო ინვესტიციების რაოდენობა, ზოგადად, შემცირებულია.
ასეთი მონაცემები იმაზე მიუთითებს, რომ ხელოვნური ინტელექტის გარშემო აჟიოტაჟი ჯერ კიდევ გრძელდება. თუმცა, იცვლება მიმართულებები, რომლებიც ხალხის ყურადღებას იქცევს და მიმართულებები, რომლებიც უკვე ინერგება ბაზარზე.
პრესა vs. რეალობა
თვითმოარული მანქანები, რობოტები, რომლებიც დამოუკიდებლად ასრულებენ სამუშაოებს და მოთხრობები, რომლებსაც თავიდან ბოლომდე სისტემა აგენერირებს – ეს ის თემებია, რომლებზეც მედია დაუღალავად საუბრობს, მაგრამ რეალური მაგალითები ძალიან იშვიათად ან საერთოდ არ გვხვდება.
რეალური პროექტები კი, კულისებს მიღმა რჩება. მიზეზი მარტივია – ეს ‘მოსაწყენი’ აპლიკაციები ვერც პრესისა და ვერც მკითხველების ყურადღებას ვერ იმსახურებს. საერთო ჯამში, იქმნება წარმოდგენა, თითქოს ხელოვნური ინტელექტი სამუშაო პროცესიდან ადამიანური რგოლის სრულ გაქრობას ისახავდეს მიზნად. მაშინ, როცა მედია ავტონომიურ მანქანებსა და ზოგად ხელოვნურ ინტელექტზე (AGI) გვესაუბრება, სამუშაო პროცესში დამსახურებულ ადგილს ნელ-ნელა იკავებენ ისეთი პროგრამები, რომლებიც საოცრად დიდ ღირებულებას ქმნიან და ეს უკვე რეალობაა.
გარტნერის აჟიოტაჟის ციკლი
გარტნერი მსოფლიოს წამყვანი კვლევებისა და საკონსულტაციო კომპანიაა, რომელიც ყოველწლიურად აქვეყნებს ტექნოლოგიების ინდუსტრიის ანალიზს. მოდელი, რომელსაც ის ამ სტატისტიკებისთვის იყენებს, ‘აჟიოტაჟის ციკლის’ სახელითაა ცნობილი. ეს არის გრაფა, რომელიც 5 ეტაპად იყოფა და სადაც ჩანს, რომელი ტექნოლოგიებია ყურადღების ცენტრში, მაგრამ ვალიდაციის გარეშე და რომელი ტექნოლოგიები რეალურად იმკვიდრებენ თავს ბაზარზე.
ზოგად-ტექნოლოგიური აჟიოტაჟის ციკლთან ერთად, გარტნერმა 2020 წლის ივლისს ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული მიმართულებების ანალიზიც გამოსცა. აქ იმაზე მეტ სახელწოდებას შეხვდები, ვიდრე იფიქრებდი, რომ არსებობდა. შენს ყურადღებას რამდენიმე მთავარ მიმართულებაზე შევაჩერებთ.
ხელოვნური ინტელექტით წარმოებული ხელსაწყოებიდან ყველაზე წარმატებული და მოთხოვნადი ჩეთბოტები გამოდგა. გარტნერის თანახმად, მომდევნო 2-5 წლის პერიოდში ჩეთბოტების რაოდენობა მინიმუმ ორჯერ მოიმატებს. CX Networks-ის თანახმად, ამერიკული კომპანიების 53% მიიჩნევს, რომ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები კლიენტზე ორიენტირებული კულტურის შექმნის მნიშვნელოვანი ნაწილია. წარმატებული ქართული კომპანია, რომელიც ამ მიმართულებით ფუნქციონირებს, არის PulsarAI.
გარტნერის აჟიოტაჟის ციკლის მეხუთე ეტაპზე, პროდუქტიულობის ველზე, GPU აქსელერატორები მოხვდა, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული ხელსაწყოებისა და მოდელების ფართო ათვისებას შეუწყობს ხელს. მონაცემებს თუ დავუჯერებთ, მოწყობილობების რაოდენობა ბაზარზე 2 წელზე ნაკლებ პერიოდში გაორმაგდება. GPU აქსელერატორები უფრო და უფრო მეტ კომპანიას მისცემს შესაძლებლობას, მძლავრ გამოთვლებზე დამოკიდებული ტექნოლოგია სამუშაო პროცესებში დანერგონ.
რაც შეეხება ხელოვნური ინტელექტის შემუშავების ტექნიკურ ნაწილს, ღრმა სწავლა, მანქანური სწავლება და კომპიუტერული ხედვა ის მექანიზმებია, რომლებმაც უკვე დაიმკვიდრა თავი და წარმატებული პროდუქტების შესაქმნელად გამოიყენება. თუმცა, მუდმივად იხვეწება ამ მექანიზმების სპეციფიკური მოდელები, რის მაგალითსაც ცოტა ხანში განვიხილავთ.
საერთო ჯამში, 2020 წელი ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული ტექნოლოგიებისთვის ერთგვარი ვალიდაციის წელი აღმოჩნდა. როგორც თავად გარტნერი აღნიშნავს:
“ხელოვნური ინტელექტი თავისი პოტენციალის გამოვლენას იწყებს, მისი უპირატესობები კი, კომპანიებისთვის რეალობა ხდება.”
ახალი ტრენდები
ხელოვნური ინტელექტი თავის თავში უამრავ სხვადასხვა მიმართულებას მოიცავს. თანაც, ეს ჩვენთვის ჯერ კიდევ ახალი ხილია და მუდმივად ვითარდება და იხვეწება მისი წარმოების მოდელებიც. თუ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების შემთხვევებმა თავი დაიმკვიდრა, ეს იმას არ ნიშნავს, რომ ამ მიმართულებით ინოვაციები აღარ წამოვა. გარტნერის აჟიოტაჟის ციკლში 2020 წელს ახალი მიმართულებები გამოიკვეთა, რომლებიც უფრო და უფრო მეტ ყურადღებას იქცევს პრესის, დეველოპერებისა და კომპანიებისგან.
AI დეველოპმენტის ხელსაწყოები - აქამდე ხელოვნური ინტელექტის წარმოება, ასე თუ ისე, მონაცემთა მეცნიერებსა და დოქტორებზე იყო შეზღუდული. დღეს ამაზონი და მაიკროსოფტი AI ხელსაწყოებს ყველა დეველოპერისთვის ხდის ხელმისაწვდომს, გუგლის გზამკვლევები კი პროგრამირების ცოდნას არც კი მოითხოვს. ამას ემატება GitHub-ის ღია კოდები და Arxiv-ზე ატვირთული სამეცნიერო ნაშრომები. ასეთი ხელგაშლილობის მიზეზი მარტივია: ხელოვნური ინტელექტის წარმოების დემოკრატიზაცია ბევრ ახალ და საინტერესო პროექტს ჩაუყრის საფუძველს და ინოვაციებსაც დააჩქარებს ამ მიმართულებით.
მწარმოებელი AI - ეს მანქანური სწავლების ახალი ტრენდული მოდელია, რომელიც გულისხმობს ნეირონული ქსელებისთვის მონაცემების მიწოდებას, რომლებზე დაყრდნობითაც ის დამოუკიდებლად აწარმოებს ახალ, უნიკალურ შედეგებს, იქნება ეს ტექსტი, სურათები, თუ კოდი.
ამ მიმართულებით განსაკუთრებულ მიღწევებს ილონ მასკის კომპანია OpenAI აჩვენებს: მათ მიერ წარმოებული სალაპარაკო ენის დამუშავების (NLP) მოდელი, GPT-3, AI ენთუზიასტების ყურადღების ეპიცენტრში დამსახურებულად მოხვდა. მოდელის მეშვეობით შესაძლებელია მოთხრობების, ლექსებისა და კოდის წარმოებაც კი.
აქვე სახალისო ფაქტი: ამ ხელსაწყოს გამოყენებით ჰარვარდის სტუდენტმა გამოაქვეყნა სტატია ტექნოლოგიების ონლაინ პლატფორმა Hackernoon-ზე (ამისათვის მან დაწერა სკრიპტი GPT-3-ის გამოყენებით, რომელსაც აწვდიდა სტატიის სათაურს, პროგრამა კი დამოუკიდებლად აგენერირებდა სტატიას). წარმოებული სტატიებიდან ერთ-ერთი Hackernoon-ის ყველაზე წაკითხვად სტატიებში პირველ ადგილზე გავიდა.
პასუხისმგებლიანი AI - ეს ტრენდი აერთიანებს ბიზნესებისა და სახელმწიფოების მცდელობებს, მიიღონ ეთიკურად სწორი გადაწყვეტილებები ხელოვნური ინტელექტის ათვისებასა და გამოყენებადობასთან დაკავშირებით.
ხელოვნური ინტელექტის დემოკრატიზაცია სარისკოა იმდენად, რამდენადაც ეფექტიანია. ამას ემატება უკვე კარგად გამოკვეთილი პრობლემები, როგორიცაა რასისტი სისტემები და პროგრამის მიერ გადაწყვეტილებების დამოუკიდებლად მიღება. ეს ის პრობლემებია, რომლებსაც ყურადღება სჭირდება – თანაც, რაც შეიძლება მალე. პასუხისმგებლიანი AI სწორედ ამ კუთხით მიმართულ ყოველ ქმედებას აერთიანებს.
მას შემდეგ, რაც ხელოვნურმა ინტელექტმა საკუთარი შესაძლებლობების დემონსტრაცია მოახერხა ჩეთბოტებისა თუ სხვადასხვა მარტივი სამუშაოების ავტომატიზაციის მეშვეობით, ახლა ყოველი ახალი მსხვილი პროექტი ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებების დარეგულირებისა და კიდევ უფრო ფართო, უსაფრთხო ათვისებისკენაა მიმართული. გარტნერი ახალ ტრენდებს ორი ძირითადი მიზნის ქვეშ აერთიანებს: ხელოვნური ინტელექტის დემოკრატიზაცია და ინდუსტრიალიზაცია.
ეს ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების სტანდარტიზაცია და რეგულაცია სახელმწიფოებზე გადადის, ინოვაციები კი – რიგით დეველოპერებზე. თუ აქამდე საჭირო მონაცემებსა და ხელსაწყოებზე მხოლოდ მცირე წრეს მიუწვდებოდა ხელი, დღეს ყველას შეუძლია ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების გენერირებაში ჩართვა და მნიშვნელოვანი წვლილის შეტანა ტექნოლოგიურ რევოლუციაში.
გამოიწერე ჩვენი Facebook გვერდი და არ გამოტოვო სიახლეები აქტუალური სტარტაპებისა და კომუნიკაციების ინდუსტრიის შესახებ.
შემდეგ კი, გაეცანი:
როგორ ამოვიცნოთ ხელოვნური ინტელექტის ყალბი სტარტაპები.
რა ხდება დღეს ხელოვნური ინტელექტის ინდუსტრიაში?
03 ნოემბერი 2020ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების გარშემო არსებული აჟიოტაჟი ჯერ კიდევ გრძელდება. პრესის ყურადღების გარდა, ამაზე მეტყველებს ინვესტიციების მზარდი რაოდენობაც ამ მიმართულებით.
Statista-ს მონაცემებით, ამერიკის მასშტაბით, ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული ინვესტიციები 2011-2019 წლებში $282 მილიონიდან $16.5 მილიარდამდე გაიზარდა. BuyShares-ის თანახმად კი, 2020 წლის მეორე ნახევრამდე, AI სტარტაპებმა ჯამში 62.7 მილიარდი ფუნტის ოდენობის დაფინანსება მიიღეს, რაც 35%-იანი ზრდა იყო წინა წელთან შედარებით. ეს მაჩვენებელი განსაკუთრებით აღსანიშნავია, თუ გავითვალისწინებთ, რომ კოვიდ-19-ის გამო ინვესტიციების რაოდენობა, ზოგადად, შემცირებულია.
ასეთი მონაცემები იმაზე მიუთითებს, რომ ხელოვნური ინტელექტის გარშემო აჟიოტაჟი ჯერ კიდევ გრძელდება. თუმცა, იცვლება მიმართულებები, რომლებიც ხალხის ყურადღებას იქცევს და მიმართულებები, რომლებიც უკვე ინერგება ბაზარზე.
პრესა vs. რეალობა
თვითმოარული მანქანები, რობოტები, რომლებიც დამოუკიდებლად ასრულებენ სამუშაოებს და მოთხრობები, რომლებსაც თავიდან ბოლომდე სისტემა აგენერირებს – ეს ის თემებია, რომლებზეც მედია დაუღალავად საუბრობს, მაგრამ რეალური მაგალითები ძალიან იშვიათად ან საერთოდ არ გვხვდება.
რეალური პროექტები კი, კულისებს მიღმა რჩება. მიზეზი მარტივია – ეს ‘მოსაწყენი’ აპლიკაციები ვერც პრესისა და ვერც მკითხველების ყურადღებას ვერ იმსახურებს. საერთო ჯამში, იქმნება წარმოდგენა, თითქოს ხელოვნური ინტელექტი სამუშაო პროცესიდან ადამიანური რგოლის სრულ გაქრობას ისახავდეს მიზნად. მაშინ, როცა მედია ავტონომიურ მანქანებსა და ზოგად ხელოვნურ ინტელექტზე (AGI) გვესაუბრება, სამუშაო პროცესში დამსახურებულ ადგილს ნელ-ნელა იკავებენ ისეთი პროგრამები, რომლებიც საოცრად დიდ ღირებულებას ქმნიან და ეს უკვე რეალობაა.
გარტნერის აჟიოტაჟის ციკლი
გარტნერი მსოფლიოს წამყვანი კვლევებისა და საკონსულტაციო კომპანიაა, რომელიც ყოველწლიურად აქვეყნებს ტექნოლოგიების ინდუსტრიის ანალიზს. მოდელი, რომელსაც ის ამ სტატისტიკებისთვის იყენებს, ‘აჟიოტაჟის ციკლის’ სახელითაა ცნობილი. ეს არის გრაფა, რომელიც 5 ეტაპად იყოფა და სადაც ჩანს, რომელი ტექნოლოგიებია ყურადღების ცენტრში, მაგრამ ვალიდაციის გარეშე და რომელი ტექნოლოგიები რეალურად იმკვიდრებენ თავს ბაზარზე.
ზოგად-ტექნოლოგიური აჟიოტაჟის ციკლთან ერთად, გარტნერმა 2020 წლის ივლისს ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული მიმართულებების ანალიზიც გამოსცა. აქ იმაზე მეტ სახელწოდებას შეხვდები, ვიდრე იფიქრებდი, რომ არსებობდა. შენს ყურადღებას რამდენიმე მთავარ მიმართულებაზე შევაჩერებთ.
ხელოვნური ინტელექტით წარმოებული ხელსაწყოებიდან ყველაზე წარმატებული და მოთხოვნადი ჩეთბოტები გამოდგა. გარტნერის თანახმად, მომდევნო 2-5 წლის პერიოდში ჩეთბოტების რაოდენობა მინიმუმ ორჯერ მოიმატებს. CX Networks-ის თანახმად, ამერიკული კომპანიების 53% მიიჩნევს, რომ ხელოვნური ინტელექტის ხელსაწყოები კლიენტზე ორიენტირებული კულტურის შექმნის მნიშვნელოვანი ნაწილია. წარმატებული ქართული კომპანია, რომელიც ამ მიმართულებით ფუნქციონირებს, არის PulsarAI.
გარტნერის აჟიოტაჟის ციკლის მეხუთე ეტაპზე, პროდუქტიულობის ველზე, GPU აქსელერატორები მოხვდა, რომლებიც ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული ხელსაწყოებისა და მოდელების ფართო ათვისებას შეუწყობს ხელს. მონაცემებს თუ დავუჯერებთ, მოწყობილობების რაოდენობა ბაზარზე 2 წელზე ნაკლებ პერიოდში გაორმაგდება. GPU აქსელერატორები უფრო და უფრო მეტ კომპანიას მისცემს შესაძლებლობას, მძლავრ გამოთვლებზე დამოკიდებული ტექნოლოგია სამუშაო პროცესებში დანერგონ.
რაც შეეხება ხელოვნური ინტელექტის შემუშავების ტექნიკურ ნაწილს, ღრმა სწავლა, მანქანური სწავლება და კომპიუტერული ხედვა ის მექანიზმებია, რომლებმაც უკვე დაიმკვიდრა თავი და წარმატებული პროდუქტების შესაქმნელად გამოიყენება. თუმცა, მუდმივად იხვეწება ამ მექანიზმების სპეციფიკური მოდელები, რის მაგალითსაც ცოტა ხანში განვიხილავთ.
საერთო ჯამში, 2020 წელი ხელოვნურ ინტელექტთან დაკავშირებული ტექნოლოგიებისთვის ერთგვარი ვალიდაციის წელი აღმოჩნდა. როგორც თავად გარტნერი აღნიშნავს:
“ხელოვნური ინტელექტი თავისი პოტენციალის გამოვლენას იწყებს, მისი უპირატესობები კი, კომპანიებისთვის რეალობა ხდება.”
ახალი ტრენდები
ხელოვნური ინტელექტი თავის თავში უამრავ სხვადასხვა მიმართულებას მოიცავს. თანაც, ეს ჩვენთვის ჯერ კიდევ ახალი ხილია და მუდმივად ვითარდება და იხვეწება მისი წარმოების მოდელებიც. თუ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების შემთხვევებმა თავი დაიმკვიდრა, ეს იმას არ ნიშნავს, რომ ამ მიმართულებით ინოვაციები აღარ წამოვა. გარტნერის აჟიოტაჟის ციკლში 2020 წელს ახალი მიმართულებები გამოიკვეთა, რომლებიც უფრო და უფრო მეტ ყურადღებას იქცევს პრესის, დეველოპერებისა და კომპანიებისგან.
AI დეველოპმენტის ხელსაწყოები - აქამდე ხელოვნური ინტელექტის წარმოება, ასე თუ ისე, მონაცემთა მეცნიერებსა და დოქტორებზე იყო შეზღუდული. დღეს ამაზონი და მაიკროსოფტი AI ხელსაწყოებს ყველა დეველოპერისთვის ხდის ხელმისაწვდომს, გუგლის გზამკვლევები კი პროგრამირების ცოდნას არც კი მოითხოვს. ამას ემატება GitHub-ის ღია კოდები და Arxiv-ზე ატვირთული სამეცნიერო ნაშრომები. ასეთი ხელგაშლილობის მიზეზი მარტივია: ხელოვნური ინტელექტის წარმოების დემოკრატიზაცია ბევრ ახალ და საინტერესო პროექტს ჩაუყრის საფუძველს და ინოვაციებსაც დააჩქარებს ამ მიმართულებით.
მწარმოებელი AI - ეს მანქანური სწავლების ახალი ტრენდული მოდელია, რომელიც გულისხმობს ნეირონული ქსელებისთვის მონაცემების მიწოდებას, რომლებზე დაყრდნობითაც ის დამოუკიდებლად აწარმოებს ახალ, უნიკალურ შედეგებს, იქნება ეს ტექსტი, სურათები, თუ კოდი.
ამ მიმართულებით განსაკუთრებულ მიღწევებს ილონ მასკის კომპანია OpenAI აჩვენებს: მათ მიერ წარმოებული სალაპარაკო ენის დამუშავების (NLP) მოდელი, GPT-3, AI ენთუზიასტების ყურადღების ეპიცენტრში დამსახურებულად მოხვდა. მოდელის მეშვეობით შესაძლებელია მოთხრობების, ლექსებისა და კოდის წარმოებაც კი.
აქვე სახალისო ფაქტი: ამ ხელსაწყოს გამოყენებით ჰარვარდის სტუდენტმა გამოაქვეყნა სტატია ტექნოლოგიების ონლაინ პლატფორმა Hackernoon-ზე (ამისათვის მან დაწერა სკრიპტი GPT-3-ის გამოყენებით, რომელსაც აწვდიდა სტატიის სათაურს, პროგრამა კი დამოუკიდებლად აგენერირებდა სტატიას). წარმოებული სტატიებიდან ერთ-ერთი Hackernoon-ის ყველაზე წაკითხვად სტატიებში პირველ ადგილზე გავიდა.
პასუხისმგებლიანი AI - ეს ტრენდი აერთიანებს ბიზნესებისა და სახელმწიფოების მცდელობებს, მიიღონ ეთიკურად სწორი გადაწყვეტილებები ხელოვნური ინტელექტის ათვისებასა და გამოყენებადობასთან დაკავშირებით.
ხელოვნური ინტელექტის დემოკრატიზაცია სარისკოა იმდენად, რამდენადაც ეფექტიანია. ამას ემატება უკვე კარგად გამოკვეთილი პრობლემები, როგორიცაა რასისტი სისტემები და პროგრამის მიერ გადაწყვეტილებების დამოუკიდებლად მიღება. ეს ის პრობლემებია, რომლებსაც ყურადღება სჭირდება – თანაც, რაც შეიძლება მალე. პასუხისმგებლიანი AI სწორედ ამ კუთხით მიმართულ ყოველ ქმედებას აერთიანებს.
მას შემდეგ, რაც ხელოვნურმა ინტელექტმა საკუთარი შესაძლებლობების დემონსტრაცია მოახერხა ჩეთბოტებისა თუ სხვადასხვა მარტივი სამუშაოების ავტომატიზაციის მეშვეობით, ახლა ყოველი ახალი მსხვილი პროექტი ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებების დარეგულირებისა და კიდევ უფრო ფართო, უსაფრთხო ათვისებისკენაა მიმართული. გარტნერი ახალ ტრენდებს ორი ძირითადი მიზნის ქვეშ აერთიანებს: ხელოვნური ინტელექტის დემოკრატიზაცია და ინდუსტრიალიზაცია.
ეს ნიშნავს, რომ ხელოვნური ინტელექტის გამოყენების სტანდარტიზაცია და რეგულაცია სახელმწიფოებზე გადადის, ინოვაციები კი – რიგით დეველოპერებზე. თუ აქამდე საჭირო მონაცემებსა და ხელსაწყოებზე მხოლოდ მცირე წრეს მიუწვდებოდა ხელი, დღეს ყველას შეუძლია ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების გენერირებაში ჩართვა და მნიშვნელოვანი წვლილის შეტანა ტექნოლოგიურ რევოლუციაში.
და შენ რა იდეას შემოგვთავაზებ?
გამოიწერე ჩვენი Facebook გვერდი და არ გამოტოვო სიახლეები აქტუალური სტარტაპებისა და კომუნიკაციების ინდუსტრიის შესახებ.
შემდეგ კი, გაეცანი:
როგორ ამოვიცნოთ ხელოვნური ინტელექტის ყალბი სტარტაპები.