Многие аналитики видят чёткую взаимосвязь между пандемией, вызванной COVID-19, и ускорением процессов цифровизации и развитием искусственного интеллекта. Причем в некоторых заявлениях экспертов звучит мысль о том, что «цифра» потребовала появления катаклизма с угрозой для жизни и здоровья человечества для того, чтобы люди как можно скорее приняли новую действительность, отказались от некоторых традиционных вещей в пользу цифровых продуктов и стали более лояльны к нарушению своих гражданских прав.

Сегодня Forbs публикует статью Бернарда Марра «4 главных тенденции в области искусственного интеллекта на 2021 год», которая звучит скорее как восторженная ода искусственному интеллекту, которому люди передают полномочия решать, какую форму приобретёт их повседневная жизнь.

До того, как в 2020 году разразилась глобальная пандемия и мир перевернулся с ног на голову, искусственный интеллект (ИИ) и, в частности, отрасль ИИ, известная как машинное обучение (ML), уже вызывали массовые сбои почти во всех отраслях.

Пандемия COVID-19 повлияла на многие аспекты ведения бизнеса, но не уменьшила влияние ИИ на нашу жизнь. Фактически стало очевидно, что алгоритмы самообучения и интеллектуальные машины будут играть большую роль в продолжающейся борьбе с этой вспышкой, а также с другими, с которыми мы можем столкнуться в будущем.

ИИ, несомненно, остается ключевой тенденцией, когда речь идет о выборе технологий, которые изменят то, как мы живем, работаем и развлекаемся в ближайшем будущем. Итак, вот обзор того, что мы можем ожидать в грядущем году, который станет годом перестройки нашей жизни, а также переосмысления бизнес-стратегий и приоритетов.

Во время этой продолжающейся пандемии мы воочию убедились в острой необходимости быстрого анализа и интерпретации данных о распространении вирусов по всему миру. Правительства, глобальные органы здравоохранения, академические исследовательские центры и промышленность объединились, чтобы разработать новые способы сбора, агрегирования и работы с информацией. Мы привыкли видеть результаты этого в новостях каждую ночь, когда сообщаются последние показатели инфицирования или смертности от COVID-19 в мире.

Технический прогресс — основная причина того, что эта пандемия не убила столько людей, сколько, например, это сделала вспышка испанского гриппа 1918 года, унесшая около 50 млн жизней. Нас спасли достижения в области медицинских технологий и стандарты ухода за больными, а также достижения в области коммуникационных технологий, которые позволили быстрее обнаруживать вспышки и вводить ограничения. В следующем году ИИ будет добавлен в список технологических разработок, которые позволят нам более эффективно бороться с пандемиями.

Рост количества одной только научной и медицинской литературы огромен: к апрелю этого года было опубликовано более 28 000 статей, касающихся COVID-19. Специальная поисковая система, основанная на алгоритмах обработки естественного языка (NLP), уже доступна, поэтому любой может получить помощь ИИ при исследовании этого огромного набора данных.

Также продолжается работа по разработке решений ИИ, которые помогут справиться с огромным накопившимся объемом других медицинских проблем, таких как рак, лечение которого было затруднено из-за отвлечения ресурсов на борьбу с COVID-19. В следующем году мы, вероятно, увидим ускоренное внедрение ИИ во многих других областях здравоохранения, не только связанных с борьбой с вирусами.

Развивая нашу способность применять машинное обучение к этим массивным глобальным наборам данных в режиме реального времени, мы будем легче обнаруживать вспышки, отслеживать контакты между инфицированными людьми, обеспечивать более точную диагностику и, прогнозируя пути распространения вируса, в будущем разработаем более эффективные методы вакцинации.

Мы уже наблюдали использование дронов в нескольких государствах, в том числе и в США, которые тестировались для того, чтобы проверить возможность их использования для отслеживания соблюдения правил социального дистанцирования. На горизонте появляются более продвинутые приложения, такие как дроны с возможностью обнаружения таких симптомов COVID-19, как высокая температура, у людей в местах большого скопления. Эти системы используют технологию компьютерного зрения для анализа данных, снятых установленными на них камерами, и информирования властей о статистике и вероятностях распространения вируса.

Другой быстро развивающейся и востребованной технологией станет распознавание лиц, также основанная на алгоритмах компьютерного зрения. Она является несколько более спорной, так как ориентирована на выявлении лиц, а не модели поведения среди групп людей; распознавание лиц уже используется полицией для обнаружения и задержания людей, сбежавших с карантина, а также для отслеживания перемещения лиц с симптомами заболевания внутри толпы.

Факты свидетельствуют о том, что из-за риска для здоровья, создаваемого вирусом, население стало более терпимым к идее слежки, которая раньше считалась просто драконовской мерой. Эта толерантность, вероятно, будет подвергнута дальнейшим испытаниям в ближайшие 18 месяцев, поскольку технологи, основанные на ИИ, станут более искусными в слежке и обеспечении соблюдения законов.

Распространение COVID-19 оказало огромное влияние на то, как мы живем, работаем и социализируемся. Хотя во многих сферах жизни общества наблюдается устойчивая и сильная тенденция к цифровым технологиям, в этом году мы стали свидетелями резкого скачка цифровизации. Продажи Amazon во втором квартале 2020 года выросли на 40% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года, поскольку даже те, кто до сих пор избегал онлайн-торговли, были вынуждены пересмотреть свои взгляды.

Инструменты и платформы ИИ существуют, чтобы помочь компаниям понять, как их клиенты адаптируются к новой реальности. Организации, которые раньше отставали в освоении цифровых возможностей для коммерции и развития отношений, осознали безотлагательность таких действий в сложившейся ситуации и быстро осваивают такие направления, как поведенческая аналитика и персонализация. Инструменты, обеспечивающие организациям самостоятельный доступ к этим технологиям, будут приобретать всё большее распространение в течение 2021 года, поскольку малые и средние предприятия стремятся обозначить и закрепить свои конкурентные преимущества.

Большинство алгоритмов ИИ ориентированы на предсказание, и святым Граалем для эпидемиологии будет создание систем с помощью ИИ, которые могут точно предсказывать, когда и где произойдут будущие вспышки заболеваний. Это исследование уже продолжается некоторого времени, и на самом деле некоторые из самых ранних предупреждений о текущей вспышке были получены с помощью ИИ. Инструмент BlueDot (Торонто) 31 декабря 2019 года выдал предупреждение о потенциальной вспышке коронавирусной инфекции в Ухане.

Мы можем ожидать, что в ближайшие 18 месяцев исследования ИИ приведут к новым открытиям, которые улучшат нашу способность обнаруживать и реагировать на опасность вирусных вспышек. Однако для этого также потребуется постоянное глобальное сотрудничество между правительствами и частным сектором экономики. Каким образом это направление будет развиваться, скорее всего, будет зависеть от мировой политики и законодателей, а также от хода технологического развития. По этой причине такие вопросы, как доступ к медицинским наборам данных и препятствия для международного обмена информацией, также станут горячими темами в предстоящем году.

Источник: regnum.ru