1. Обучение ИИ станет менее зависимым от человека

Речь на самом деле идет о вполне конкретном способе обучения ИИ-алгоритмов — обучении без учителя. Это такой формат тренировки алгоритмов, когда правильный ответ неизвестен, а машина сама пытается найти правильные шаблоны и способы решений.

Сегодня же большая часть алгоритмов обучается по противоположной схеме: правильные ответы известны, а машина просто ищет правильный путь к получению такого ответа. Так вот, первый прогноз состоит в том, что алгоритмы все меньше будут зависеть в обучении от людей. Но это не означает их полной самостоятельности. От людей все равно будет зависеть составление выборки обучающих данных.

2. Алгоритмы начнут лучше разбираться в людях

Методы ИИ уже используются для формирования ленты новостей, для рекомендаций контента пользователям. Но по-прежнему такие рекомендации дают сбой. Порой это очень раздражает, когда соцсеть выдает совершенно не релевантные вещи или поисковик вдруг рекламирует что-то, что совсем вам не нужно. Readwrite прогнозирует, что в будущем таких ошибок будет все меньше, а алгоритмы будут знать и понимать нас все лучше, рекомендуя только то, что действительно нужно человеку.

3. Квантовые технологии повлияют на машинное обучение

Создание квантовых компьютеров должно привести не только к краху современной криптографии, но и к выходу ИИ на новый уровень. Главное ожидание от квантовых машин — в тысячи раз ускоренное вычисление уже известных задач. По такому же образцу уже существующие методы машинного обучения получат второе дыхание с квантовой мощностью. Обучение будет происходить моментально. Что позволит создать полноценный, так называемый сильный ИИ. При этом стоит отметить, что квантовая гонка в самом разгаре. Так, США в рекордные сроки выделили $1,2 млрд на разработку квантового компьютера.

4. ИИ станет доступнее для разработчиков

Практически не останется приложений, которые в той или иной форме не использовали бы ИИ. Все больше устройств и приложений начнут слышать людей, видеть их, говорить с ними и понимать, как полученной информацией пользоваться. Разработчику нужно будет лишь подключить соответствующее API или нужный пакет — и вся сила ИИ вольется в его приложение, к примеру, по заказу елок на Новый год.

5. Роботы станут умнее

Разного рода механизмы уже сегодня зависят от ИИ-алгоритмов. Главный пример — беспилотные автомобили. Но стоит признать, что они по-прежнему не самостоятельные. В недалеком будущем роботы научатся лучше понимать окружающий мир. И дело тут даже не в мощности «железа» или наличии нужных датчиков — просто правильно созданные алгоритмы позволят машинам шире смотреть на мир и использовать свои возможности эффективнее.