11 января 2024 г.

Согласно прогнозу, приводимому Forbes, к 2027 г. мировой рынок искусственного интеллекта (ИИ) достигнет впечатляющих размеров в 407 млрд долл. США, — особенно внушительных по сравнению с менее чем 87 млрд, в которые он оценивался по итогам 2022-го. Если же учитывать общее воздействие ИИ на экономику, то привносимый этой новейшей технологией вклад в глобальное хозяйство к 2030 г. эксперты оценивают сегодня в 15,7 трлн долл.

В чём же причина столь стремительного взлёта значимости направления, которое вплоть до конца 2022-го развивалось довольно умеренными темпами, оставаясь если не совершенно маргинальной, то достаточно узкой отраслью ИТ-рынка? Немалая заслуга в деле взрывной популяризации ИИ принадлежит генеративным моделям искусственного интеллекта, специализированным для ведения диалога с пользователем в реальном времени на естественном языке. Общение это может происходить в текстовом виде (через терминал чат-бота) либо голосом (с использованием анализатора и синтезатора речи), и благодаря ему человек получает возможность самым непринуждённым образом взаимодействовать с цифровыми системами — с наивысшим для себя уровнем комфорта и наиболее полной отдачей.

На протяжении всего 2023 г. генеративный ИИ бурно развивался, скорее, как игрушка или занятная техническая диковина, — позволяя визуализировать текстовые подсказки в виде статических изображений, видеороликов или даже мелодий, а также вступая с пользователями в пространные и нередко крайне увлекательные диалоги по самым разнообразным темам. Однако чисто развлекательное направление явно не самоцель: эксперты уже предрекают бурное развитие прежде буксовавших ИТ-сегментов, вроде умного дома, именно за счёт интеграции с ИИ. Голосовые команды, отдаваемые в свободной форме и исполняемые системой в полном соответствии с ожиданиями владельца, обещают сделать умный дом по-настоящему желанным для множества ранее сомневавшихся в его удобстве потенциальных заказчиков.

Другое явно проявившееся в минувшем году направление приложения генеративного ИИ — всевозможные рекомендательные сервисы, от интегрированных в медиаплатформы и сайты e-commerce до действующих on-premises в отделах продаж и клиентской поддержки крупных компаний. Анализ пользовательских предпочтений и формулирование рекомендаций на основе истории прежней активности данного человека как раз благодаря ИИ максимально упрощается, что обещает провайдерам такого рода услуг значительное повышение качества взаимодействия с клиентами/абонентами/контрагентами любого рода.

Генеративный ИИ начал применяться и в сфере образования — помогая быстрее и с гибкой подстройкой под индивидуальные особенности каждого обучающегося осваивать буквально любые новые области, от базового чтения и письма до освоения языков программирования и управления транспортными средствами (последнее — в сочетании с соответствующими аппаратными тренажёрами, конечно). О полной замене живых преподавателей речи по-прежнему не идёт, однако значительное снижение нагрузки вследствие перекладывания наиболее рутинных задач на виртуальные плечи умных ботов позволяет учителям и наставникам уделять больше внимания как индивидуальной работе с наиболее проблемными учениками, так и более эффективному самообразованию — что в целом способствует повышению общей эффективности по данному направлению.

Правда, вместе с тем год 2023-й выявил и две существенные проблемы, с которыми уже успело столкнуться развитие генеративного ИИ: необходимость в специализированных чипах — и в значительных объёмах энергии для обеспечения их работы. По оценке, которую приводит The New York Times, к 2027 г. одни только ИИ-серверы (без учёта грозящих стать весьма распространёнными к тому времени ИИ-ПК) будут потреблять ежегодно по всему миру около 0,5% вырабатываемого на планете электричества, — примерно на уровне отдельных государств вроде Аргентины или Швеции. При этом ещё в 2022-м все компьютеры мира (включая гиперскейлерские инсталляции Google, Tencent и прочих ИТ-гигантов) потребляли от 1,0 до 1,3% глобальной выработки электроэнергии, плюс ещё 0,4% приходилось на майнинг криптовалют.

В результате, считают эксперты, стремящимся внедрять на своих предприятиях генеративный ИИ заказчикам придётся всякий раз находить баланс между желанием переложить на умные системы максимум выполнявшихся исходно людьми задач — и экономической целесообразностью развёртывания и содержания (либо аренды) необходимых для этого вычислительных мощностей. Так или иначе, уверены в IDC, в 2027 г. мировые расходы на внедрение ИИ-решений достигнут 500 млрд долл. (здесь как раз сведены вместе затраты на аппаратное обеспечение и собственно генеративные модели), что образует весьма внушительную долю оборота мирового высокотехнологичного рынка — на радость всем участникам ИТ-канала.

Источник: Максим Белоус, IT Channel News