Тренды в разработке систем ИИ.⁠⁠

Пять наиболее интересных и важных трендов в разработке AI, составленных аналитической платформой CB Insights на основе данных за 2016-2017 годы.

Во всех сферах объем сделок, связанных с ИИ, вырос за последние 5 лет

1. Китай наступает США на пятки

Китай уверенно и очень агрессивно выполняет свой план по захвату ИИ-рынка. В прошлом году китайский венчурный рынок впервые превзошел американский: половина всех инвестиций в AI-стартапы в 2017 году были сделаны именно китайскими компаниями.

Несомненно, США по-прежнему доминируют по количеству ИИ-проектов в мире, но они постепенно теряют свою мировую долю сделок.

В Китае основное внимание уделяют двум разработкам: технологии распознавания лиц и AI-чипам.

Лидеров на китайском рынке систем распознавания лиц сейчас трое – это два «единорога» Megvii и SenseTime, и новый стартап CloudWalk, который получил от государства грант в размере $301 млн.

В 2017 году 55 городов в Китае стали объектами наблюдения «большого брата». Камеры следят за людьми и событиями, а сделанные снимки обрабатываются в госучреждениях. В конечном итоге это должно привести к созданию системы социального кредитования – своеобразной метрики для оценки граждан.

Стартап Megvii уже получил доступ к данным о гражданах Китая, а также поддержку страховой компании Sunshine Insurance Group, Российско-Китайского Инвестиционного Фонда и корпоративных гигантов Foxconn и Ant Financial. Последние присоединились к проекту «Городской мозг» в Ханчжоу и используют AI для анализа данных с камер.

Помимо государственных проектов, Ant Financial использует систему распознавания лиц для коммерческих целей – к примеру, они внедрили разработку в систему платежей розничных магазинов, принадлежащих Alibaba.

Что касается AI-чипов, сейчас китайские разработчики работают над устройством, которое в 20 раз превзойдет показатели и энергоэффективность графических процессоров NVIDIA. В ближайшие три года китайская компания Cambricon будет заниматься разработкой чипов специально для глубокого обучения.

Китай лоялен в вопросах инвестирования – его главные технологические гиганты Baidu и JD инвестируют как в китайские AI-стартапы, так и в зарубежные. Так, недавно Baidu и JD финансировали стартап по машинному обучению ZestFinance, а Tencent поддержали проект NYEN, который работает на базе Oben. В то же время, некоторые стартапы, такие как WuXi NextCODE и Pony.ai, работают как с Китаем, так и с США. Это еще больше размывает конкурентные границы.

2. Автоматизация работы «белых воротничков»

Юристы, финансисты, трейдеры и другие представители высокооплачиваемых профессий все чаще будут сталкиваться с ИИ.

К примеру, он будет полезен в юридической работе. Инструменты обработки естественного языка (Natural Language Processing) способны анализировать тысячи юридических документов за несколько минут.

Программисты тоже не защищены от вмешательства ИИ в их деятельность. Многие начинающие IT-стартапы сейчас сфокусированы на тестировании, отладке и базовой разработке интерфейсов на основе AI. Так, в прошлом году один из лучших посевных раундов финансирования прошел у британского стартапа DiffBlue, который разрабатывает ИИ для автоматизации традиционных задач кодирования и перевода кода с одного языка программирования на другой.

А вот здравоохранение и образование считаются наименее подверженными автоматизации. Исследователи утверждают, что это связано с динамичностью и разнородностью задач, решаемых в данных сферах. Слабый искусственный интеллект пока на такое не способен.

Примеры уже существующих предложений для автоматизации работы «белых воротничков»

3. Компании платят AI-разработчикам в шесть раз больше, чем другим специалистам

На фоне технологической гонки война за таланты становится более ожесточенной – особенно учитывая тот факт, что спрос на AI-разработчиков превышает их количество. Лучшие специалисты отрасли теперь могут зарабатывать миллионы долларов. В том числе благодаря Китаю.
Зарплата старшего научного сотрудника по изучению ИИ в Китае составляет $567-624 тыс. в год, в то время как эксперты по ML в других странах зарабатывают $315-410 тыс. за тот же промежуток времени.Согласно недавнему докладу Tencent, оценочное количество трудоустроенных специалистов по искусственному интеллекту в Китае составляет 300 000 человек. Но этого все равно мало – компаниям, возможно, потребуется миллион или даже больше специалистов по ИИ.
Американский рынок найма тоже не пустует. На Glassdoor – американском сайте для анонимного просмотра вакансий и резюме – в разделе «искусственный интеллект» находится более 32 000 позиций, причем иногда на них встречаются зарплаты с шестизначными цифрами.
Deepmind Technologies в своем финансовом отчете за 2016 год сообщили, что их расходы на персонал составили 104,8 млн фунтов. Судя по профилям сотрудников компании в LinkedIn можно полагать, что в Deepmind Technologies работает 415 сотрудников. Учитывая то, что это весь размер трат на команды – можно предположить, что средняя заработная плата сотрудника Deepmind Technologies составляет около $350 тыс. в год.

4. Хайп вокруг машинного обучения скоро умрет

Пик популярности машинного обучения пришелся на 2017 год. Тогда только в инкубаторах находилось более 300 AI-стартапов – втрое больше, чем в 2016-м. С 2016 года более 1 100 новых компаний провели первые раунды финансирования – и это больше половины AI-стартапов, выходивших на этапы инвестирования за все предыдущие годы.

Сейчас машинное обучение, безусловно, популярно – но хайп вокруг него скоро умрет.

Огромный выбор заставит инвесторов придирчивей относиться к ИИ-стартапам. По словам Фрэнка Чена из венчурного фонда Andreessen Horowitz, «через несколько лет ни один из инвесторов не будет искать АИ-стартапы». Уже сейчас лучшие инвесторы тщательно их оценивают. К примеру, перед тем, как поддержать диагностический стартап Freenome, инвесторы Andreessen Horowitz отправили им 5 немаркированных пробирок с кровью. Так они хотели удостовериться в том, что компания эффективно использует свои алгоритмы для анализа образцов. К слову, проверку компания прошла.

5. DIY AI

Предыдущие тренды – нехватка кадров, внедрение новых разработок и повышение требований к стартапам – спровоцировали появление новых образовательных платформ.

Благодаря библиотекам программного обеспечения с открытым исходным кодом, сотням API и SDK и kit-ам от Amazon и Google обучиться данной специальности намного легче, чем когда-либо прежде.

К примеру, Google запустила открытый проект по изучению искусственного интеллекта под названием AIY – Artificial Intelligence Yourself. Курсы могут пройти специалисты любого возраста и уровня знаний. Amazon поощряет разработчиков развиваться самостоятельно – компания предлагает $ 7 500 победителям первого хакатона DeepLens по разработке проектов на базе машинного обучения.

Материалы статьи https://habr.com/company/smileexpo/blog/427005/