Тенденции, выявленные Baidu Research, включают построение больших моделей ИИ, сближение цифровых, виртуальных и реальных технологий, автономный транспорт, робототехнику, научные и квантовые вычисления, вычисления для обеспечения конфиденциальности, ИИ для устойчивого развития, а также растущий интерес к этике и управлению ИИ. В докладе подчеркивается потенциал ИИ для модернизации промышленности и социального прогресса, а также для решения проблем устойчивого развития.
Тренд 1: создание больших моделей
Эта тенденция относится к использованию больших и сложных моделей ИИ, известных как «большие модели», в различных отраслях для повышения производительности. Большие модели, основанные на платформах глубокого обучения, способны работать с широким спектром задач и языков. Это делает их полезными во многих отраслях, например, в аэрокосмической промышленности, финансах и энергетике. «Взросление» технологии больших моделей облегчает разработку и применение ИИ в новых областях, что ведет к появлению отраслевой экосистемы больших моделей и сделает «инклюзивный ИИ» реальностью, модернизировав тысячи отраслей.
Инклюзивный ИИ в свою очередь — это идея сделать ИИ доступным и полезным для всех людей, независимо от их происхождения, социально-экономического статуса или местонахождения. Она направлена на то, чтобы системы ИИ разрабатывались и использовались справедливым, прозрачным и недискриминационным образом и удовлетворяли потребности всех членов общества. Инклюзивный ИИ также стремится обеспечить возможность любому человеку участвовать в разработке, внедрении и управлении ИИ, получая выгоду от его использования.
Тренд 2: сближение цифровых и реальных технологий
Растущий спрос на инфраструктуру ИИ стимулирует более глубокую интеграцию цифровых технологий с реальной экономикой. В 14-м пятилетнем плане Китая и «Перспективах развития до 2030 года» большое внимание уделяется развитию цифровой экономики, поскольку этот сектор рассматривается как источник огромных неиспользованных инновационных возможностей и пространства для роста. Интеллектуальные вычислительные центры, платформы глубокого обучения и модели ИИ закладывают сегодня основу для цифровой трансформации в ряде отраслей и сфер реальной экономики, особенно в обрабатывающей промышленности.
Тренд 3: симбиоз виртуального и реального
Технология Web 3.0 создает новый тип онлайн-пространства, что приводит к подрывным инновациям в метавселенной. Новая цифровая инфраструктура и инструменты позволяют создать богатый виртуальный мир, который из параллельного с физическим превращается во все более интегрированный с ним.
По мнению исследователей Baidu, технологии Web 3.0 способны создать новое мультицентричное, более открытое и справедливое веб-пространство, где пользователи смогут безопаснее обмениваться информацией. Технологии виртуального моделирования и ИИ позволят создать более точных и интеллектуальных цифровых двойников в сфере покупок, производства, досуга и других областях. Нейросети предлагают новую модель создания контента в области графических и других медиа.
Тренд 4: автономный транспорт
Автономный транспорт получит новые возможности, что приведет к прогрессу в этой области. По мере того, как автономный транспорт приходит с шоссе в города, возрастает сложность восприятия и принятия решений. Необходимо дальнейшее совершенствование технологий, поэтому в будущем развитие автономных авто будет определяться спросом на более современные технологии, такие как V2X (vehicle-to-everything — транспорт для всего), V2G (vehicle-to-grid — [энергия] из транспорта в сеть) и V2 °C (vehicle-to-cloud — из транспорта в облако), а также интеграцией новых технологий, таких как 5G и Edge Computing.
Последнее переводится на русский как «пограничные вычисления». Это метод обработки данных, при котором вычисления выполняются на устройствах на границе сети, а не в большом центре обработки данных или облаке. Это позволяет ускорить обработку и снизить задержку, поскольку данные не нужно отправлять в удаленное место для обработки и возвращать обратно. Проще говоря, это способ перенести мощь облака ближе к месту получения данных. Таким мини-ЦОДом могут выступать и автономные авто, которые оснащены мощными компьютерами для оценки обстановки на дорогах.
Тренд 5: робототехника
Внедрение промышленной робототехники ускоряется, решая проблему нехватки рабочей силы. Страны по всему миру сталкиваются со старением общества и продолжающимися последствиями глобальной пандемии, и множество отраслей промышленности в будущем окажутся лицом к лицу с долгосрочным дефицитом сотрудников. Многие страны активно развивают технологии автоматизации в качестве возможного решения проблемы. Зрелость таких ключевых технологий, как искусственный интеллект, большие данные и облачные вычисления, придала постоянный и мощный импульс развитию автоматизации, а роботы всех видов с поддержкой ИИ демонстрируют потенциал для улучшения восприятия в реальном времени, принятия интеллектуальных решений и оптимального управления.
Тренд 6: научные вычисления
Нейросети стали подспорьем в научных исследованиях, изменив парадигму междисциплинарных исследований. Успех таких моделей, как AlphaFold, показал, что ИИ может оказать огромное влияние на научные вычисления и меняет парадигму исследований во многих дисциплинах. Разработчики все чаще используют технологии ИИ для решения научных проблем, которые слишком сложны и трудно решаемы традиционными способами.
Тренд 7: квантовые вычисления
Прорывы в основных технологиях продолжают стимулировать индустриализацию квантовых вычислений. В 2023 году в области квантовых вычислений ожидаются значительные успехи. Показатели производительности квантовых чипов будут улучшаться, простота использования облачной платформы квантовых вычислений — повышаться, а порог входа в эту область — снижаться.
Ожидается разработка квантовых алгоритмов с практической ценностью, обслуживающих такие области, как искусственный интеллект, моделирование материалов, финтех и биофармацевтика. По мере совершенствования этих и других технологий, рыночный спрос на квантовые программные и аппаратные интегрированные решения будет расти.
Тренд 8: Конфиденциальные вычисления
Эта тенденция относится к использованию технологий для обеспечения защиты и конфиденциальности персональных данных. Privacy computing обеспечивает совместимость данных между различными платформами и позволяет организациям найти баланс между извлечением пользы из большого количества данных и безопасностью и доверием. Платформы конфиденциальных вычислений все чаще используются в таких областях, как финансы, связь, медицина и интернет, — для защиты данных и обеспечения безопасного обмена данными. Внимание к конфиденциальности вычислений становится все более важным по мере того, как растет рыночная ценность данных и принимается все больше законов, направленных на обеспечение безопасности информации.
Тренд 9: ИИ для устойчивого развития
Технология ИИ все чаще используется для решения экологических проблем и проблем устойчивого развития. Исследователи считают этот тренд все более важным, так как мир сталкивается с изменением климата и истощением ресурсов. ИИ помогает в ликвидации этих проблем, генерируя новые решения в области энергоэффективности зданий, экологичности транспорта и мониторинга окружающей среды. Оптимизация и принятие решений с помощью нейросетей могут помочь сократить потребление энергии и выбросы углерода, а также улучшить управление ресурсами и их сохранение.
Тренд 10: Этика и управление ИИ
Нейросети распространяются все шире, а мир сталкивается с такими этическими проблемами, как конфиденциальность данных, предвзятость к результатам работы ИИ и прозрачность алгортимов. Для решения этих вопросов разрабатываются основы этики и управления ИИ. Эти рамки будут иметь решающее значение для обеспечения ответственного и этичного использования ИИ, справедливого распределения выгод от нейросетей, а также управления рисками и их минимизация.
Baidu Research — это исследовательская организация при компании Baidu, ведущем китайскоязычном поставщике услуг интернет-поиска. Она проводит передовые исследования в ряде областей, таких как обработка естественного языка, компьютерное зрение и большие данные, уделяя особое внимание разработке технологий, которые могут быть использованы для улучшения реального применения ИИ. Организация публикует исследовательские работы и отчеты о технологических тенденциях, а также сотрудничает с другими компаниями в разработке и применении технологий ИИ.