5 мая 2024
Инвестиции в ИИ. Какие страны больше всего инвестируют в ИИ
В августе 2021 года аналитическая платформа Statista выпустила подробный отчет о состоянии рынка ИИ в 2021 году. Это вызвано увеличением доли технологий ИИ в различных отраслях и венчурных инвестиций в стартапы.
В последние десятилетия развитие ИИ развивалось в основном в области логических, математических и лингвистических способностей ИИ к рассуждению.
Текущая экосистема ИИ стремится к созданию эмоционального интеллекта, формированию когнитивных способностей и возможности искусственного интеллекта к управлению ситуациями. В частности, глубокое обучение позволяет ИИ приобретать несколько навыков и понимать физический мир. А увеличение вычислительной мощности и объема больших данных1способствуют совершенствованию алгоритмов ИИ.
Главным трендов развития искусственного интеллекта остается автоматизация процессов. Использование ИИ согласно исследованию улучшает производительность по сравнению с другими технологиями практически во всех отраслях и вносит существенный вклад в ВВП стран. Например, прогнозы доли ИИ в ВВП Китая к 2030 году составляют 26,1%, Северной Америки 14,5%, ОАЭ – 13,6%. При этом, в бизнесе ИИ начинает рассматриваться с точки зрения категорий выручки и доходов. В частности, для промышленного производства ИИ может увеличить валовую добавленную стоимость почти на 4 трлн долл. США (около 372 трлн руб.) к 2035 г., для оптовой и розничной торговли рост составит 2,2 трлн долл. США (около 205 трлн руб.), для отрасли информации и связи 1 трлн долл. США (около 93 трлн руб.).
Среди компаний-лидеров в области разработок ИИ называются Google, IBM и Microsoft, следом идут Baidu, Facebook и Salesforce.
Технологические тренды в ИИ на ближайшие годы связаны с:
развитием технологий эмоционального интеллекта. Среди крупнейших разработок можно назвать создание аналога полиграфа канадской компанией Nuralogix. В основе лежат алгоритмы трансдермальной оптической визуализации и машинного обучения, позволяющие наблюдать за кровотоком в лице человека для раскрытия эмоций;
технологией последовательного обучения. Она основана на исследованиях нейробиологии животных, которые постоянно учатся, сохраняя мозговые связи, используемые для различных навыков, приобретенных в прошлом;
технологией обучения с подкреплением, которая не только обеспечивает распознавание образов, но и помогает алгоритмам ИИ находить новые и наиболее оптимальные способы завершения задачи. Таким образом, ИИ не прогнозирует событие, а совершает действие, которое завершит задачу быстрее или эффективнее;
технологией трансферного обучения, которая позволит тренировать ИИ на меньшем количестве данных. Так, например, стартап, реализуемый Uber разработал ПО XProp, которое требует меньше данных для изучения новой визуальной задачи. В ходе демонстрации программному обеспечению для распознавания рукописных цифр понадобилось всего 150 примеров для достижения точности в 98%, в то время как другим ПО для аналогичной задачи необходимо до 700 примеров;
политика Китая в отношении внедрения ИИ считается отдельным трендом, которая заключается в минимальном количестве времени от идеи до запуска продукта и поддержании высококонкурентной экосистемы. В частности, стратегия крупнейшего инвестора Китая Baidu в ИИ заключается в постоянном увеличении процента от выручки на дальнейшие исследовании, так в 2015 году он составил 15%, а в 2020 году – 21% от доходов Baidu.
https://rdc.grfc.ru/2021/11/artificial-intelligence-market-analysis/