Razvoj umetne inteligence v letu 2023
Umetna inteligenca ter strojno učenje sta v minulem letu naredila velik korak naprej in pritegnila pozornost širše javnosti, zato bo to področje še naprej v ospredju dogajanja, tako iz stališča vlaganj v razvoj kot uporabe rešitev. Pri družbi Market View Research trdijo, da je bilo leta 2021 v rešitve s področja umetne inteligence vloženih 93,5% milijard dolarjev, lani pa se je po prvih ocenah ta vrednost še močno povečala. Po ocenah, bo trg rešitev na temelju umetne inteligence rasel s stopnjo okoli 38% vsaj do leta 2030.
Obenem je zanimivo spremljati trende, ki jih bomo srečali v letu 2023. Glede na odmevnost rešitev, kot sta ChatGPT in DALL-E, lahko v letošnjem letu pričakujemo pravo poplavo tako imenovane generativne umetne inteligence (generative AI), kjer nova generacija algoritmov na podlagi naučenega, analize in interpolacije podatkov ustvarja nove vsebine in predloge. To potrebujejo tudi velikani, kot je Microsoft, ki je nedavno napovedal vložek v višini 10 miljard dolarjev za razvoj generativnih rešitev. Strokovnjaki opozarjajo, da se utegne veliko dogajati na področju uporabe v zdravstvu.
Dosedanje rešitve s področja umetne inteligence so pogosto zelo ozko usmerjene in predvsem zelo slabo razložene. Nekakšne “črne skrinjice”, o vsebini katerih avtorji ne razkrivajo podrobnosti. Toda tak način rabe je predmet številnih kritik, zato lahko pričakujemo, da bo vse več organizacij prostovoljno razkrivalo principe delovanja in procese uporabe umetne inteligence, zlasti pri podatkih javnega značaja. Pričakujemo lahko tudi vse več regulativ, ki jih napovedujejo številne države.
Rešitve s področja umetne inteligence so doslej nastajale bodisi znotraj podjetij ali pa v zaprtih projektih, pogosto za enega samega naročnika. To naj bi se leta 2023 začelo spreminjati in pričakujemo lahko nastanek prvih tržnic za rešitve in algoritme umetne inteligence, ki bodo na voljo širši javnosti in podjetjem. Tržnice bodo navzven podobne današnjim tržnicam za mobilne aplikacije, še bolj pa naročniškim servisom, saj bodo storitve umetne inteligence zaradi narave delovanja prej na voljo za naročnino, kot za enkratni nakup.
Ena od večjih ovir za hitrejšo uporabe rešitev s področja umetne inteligence je počasnost in kompleksnost začetnega treninga algoritmov. Predvsem so težave z zagotavljanjem ustreznih učnih podatkov. Zato se podjetja vse bolj odločajo za pripravo sintetičnih podatkovnih modelov, ki postajajo vse bolj zanesljivi, zlasti na področju napovedovanja, tam ker relevantni realni podatki za učenje še ne obstajajo. Algoritmi s področja storjenega učenja bodo znali tudi vse bolj uporabljati različne vire za analizo podatkov in s tem izboljšavo rezultatov.
Umetna inteligenca seveda potrebuje veliko procesno moč, s tem pa je povezana tudi velika poraba energije. V letu 2023 lahko pričakujemo zahteve po poročanju o trajnostnemu vplivu uporabe določenih rešitev, kjer bodo pod drobnogledom predvsem veliki ponudniki storitev v oblaku.