От прикладного ИИ, способного трансформировать медицину, до новейших IT-тенденций и квантовых компьютеров, — говорим о том, что работает уже сегодня и станет последним словом в технологиях завтра. Однако прежде чем мы отправимся в будущее, должны предупредить: впереди — очень и очень много искусственного интеллекта. И если кто-то и был настроен скептически, кажется, нам есть чем вас удивить.

Нейросети на страже жизни

Не секрет, что ИИ сегодня — очень привлекательная область для изучения. Одна из самых популярных «ветвей», которая исследует возможности нейросети, — прикладной ИИ (applied AI). Эта сфера решает насущные человеческие проблемы: будь то игра в шахматы или распознавание человеческой речи.

Одна из самых важных областей, где при помощи ИИ на наших глазах вскоре полностью изменится рабочий процесс, — это медицина. Все потому, что сегодня ИИ учится обрабатывать данные из историй болезни и клинических испытаний. Анализируя их, нейросеть выявляет закономерности и тем самым улучшает точность и скорость диагностики. Исследования подтверждают, что при помощи искусственного интеллекта можно снизить вероятность патологий в будущем и даже прогнозировать потенциальные заболевания сердечно-сосудистой системы.

Согласно данным CB Insight, в 2024 году как минимум пять крупных компаний получили инвестиции на развитие медицинского ИИ (против одной в 2023 году). Принцип работы подобных стартапов схож с банальным общением с чат-ботом: в диалоговый интерфейс загружают информацию о симптомах, которую машина сравнивает с базой данных заболеваний и после рекомендует подходящий план терапии и специалиста.

Среди стартапов предварительной диагностики уже есть те, кто работают с болезнью Альцгеймера, глазными болезнями, будущими расстройствами желудочно-кишечного тракта и даже депрессией. Последние, к слову, не просто просят отвечать на банальные вопросы из анкеты, а анализируют запись голоса для выявления психических заболеваний. В результате пациент получает полноценный отчет с аналитическими данными, который врачи могут использовать в дальнейшем лечении.

Spatial computing: виртуальная эволюция

В этом году рынок VR заметно вырос благодаря двум новинкам: Apple Vision Pro и очкам Oculus от Meta* (запрещена на территории России). Хотя гарнитуры по большей части остаются дорогим нишевым товаром, интерес к ним среди потребителей только растет. Исследователи из Gartner считают, что двух этих устройств было достаточно, чтобы стимулировать спрос и открыть перспективы для новых бизнес-моделей.

Так, Gartner подчеркивают, что запуск Vision Pro в феврале 2024 года подтолкнул к инвестициям в AR-технологии, которые стимулируют виртуальное погружение в продукт компании. Например, ретейлер строительных и хозяйственных товаров Lowe’s в июне 2024 года запустил приложение для 3D-проектирования кухни при помощи VR-очков.

Технология, которая стоит за передовыми очками, называется интерактивная цифровая среда (spatial computing). Сегодня за этим термином стоят уже известные нам разработки: дополненная реальность (augmented reality), гибридная реальность (mixed reality) и, конечно, ИИ. Развитие и инвестиции в эти направления формируют ключевой тренд следующего года, влияя на всю экосистему в целом.

Открыть «черный ящик» LLM

Несмотря на всеобщую популярность LLM-моделей, мало кто знает, что на самом деле управлять ими не так просто, как кажется. Сегодня сами компании предупреждают: отношения с нейросетями необходимо выстраивать по принципу «доверяй, но проверяй».

Одно из насущных решений — объяснимый искусственный интеллект (англ. — Explainable AI, или XAI). Направление стремится объяснить каждое действие модели, чтобы контролировать последующие решения. XAI может оказаться особенно полезным в сферах, где важно четкое обоснование принимаемых решений, например в медицине, финансах и праве.

Сегодня уже есть исследования, которые предлагают практические решения, но полноценные XAI-модели все еще находятся на этапе разработки. Внедрение осложняется тем, что балансировать между объяснимостью и точностью моделей порой бывает сложно и одно работает в ущерб другому. Кроме того, XAI — сложная техническая разработка, которая требует высококвалифицированной рабочей силы.

Однако LLM-модели все же находят применение в бизнесе. Эксперты из CB Insight анонсировали планы некоторых компаний на ближайший год. Так, продуктовый ретейлер Tesco будет использовать данные с членских карт, чтобы рекомендовать продукты при помощи NLP (англ. — natural language processing, обработка естественного языка, — технология, позволяющая компьютерам распознавать, обрабатывать и понимать человеческий язык).

Другой мастодонт ретейла, Walmart, с помощью LLM добавит и улучшит 850 млн точек данных в своем товарном каталоге. В компании считают, что такой объем работы вручную потребовал бы ни много ни мало в 100 раз больше сотрудников.

Обучаемые роботы

К 2030 году умные роботы станут частью повседневной жизни для 80% людей, тогда как сегодня этот показатель не превышает и 10%, считают в Gartner.

Робототехника — отрасль, которая призвана помочь с решением проблем, которые сегодня стоят на рынке труда. Среди них нехватка и миграция рабочей силы, старение населениявва. В отличие от умных роботов, их полифункциональные собратья смогут выполнять задачи, которых изначально не было в их программе.

По мнению экспертов, к 2025 году полифункциональные роботы, оснащенные интеллектуальным программным обеспечением, станут ключевой технологией, способной выполнять несколько задач и обучаться новым без перепрограммирования.

Сегодня бизнес не спешит внедрять инновацию, но снижение стоимости со временем сделает свое дело: аналитики считают, что в течение ближайших двух лет внедрение роботов, которые не требуют программирования, пойдет быстрее. Для этого компаниям нужно решиться на первый шаг, а после — посмотреть на преимущества и оценить экономию.

Гибридные вычисления

Все мы ждали, что на смену классическим вычислительным моделям придут квантовые компьютеры. Сегодня эта область, кажется, еще далека от практики — по крайней мере, так считают инвесторы. Несмотря на амбициозность технологии, в 2023 году в нее вложили всего $1 млрд.

Но эксперты Gartner считают, что классическая вычислительная модель исчерпала свои возможности и дальнейший прогресс все же требует новых подходов. Будущее — за гибридными вычислениями.