Первый пункт в списке Бенайха и Хогарта занимает доверие к искусственному интеллекту со стороны организаций. В течение этого года ведущие предприятия начали полагаться на алгоритмы в критически важных операциях, а не только в системах для сокращения затрат или повышения продаж. В качестве примера Бенайх указал на британский онлайн-магазин Ocado, который с недавнего времени продает свои технологии другим бакалейным лавкам по всему миру, включая Kroger в США. Его программное обеспечение на базе ИИ прогнозирует спрос на 55 тыс. наименований товаров и угадывает объем необходимых поставок в 98% случаев.
По мнению аналитиков, ИИ также уже способен произвести революцию в биологических науках. В отчете упоминаются достижения алгоритма DeepMind AlphaFold 2, который точно предсказывает формы огромного числа белков на основе их генетических последовательностей. Кроме того, недавняя разработка от компании ARES — ПО для глубокого обучения Atomic AI — уже подтвердила, что может воссоздать трехмерную структуру матричной РНК. Обе разработки обещают трансформировать большую часть биологических исследований и, в первую очередь, поддержать поиск новых лекарств.
Еще один тренд — модель transformer становится повсеместной. Это разновидность архитектуры нейронной сети, которая хорошо распознает статистические закономерности в длинных последовательностях. Такие системы отвечают за развитие «сверхбольших» алгоритмов, таких как OpenAI GPT-3, которые демонстрируют высокую производительность при решении языковых задач. С развитием архитектуры transformer алгоритмы будут лучше распознавать объекты в реальном мире и точно обрабатывать естественный язык человека.
В то же время значительно популярнее стали и сами языковые модели — «практически каждый теперь создает свой собственный сверхбольшой ИИ», заявил Бенайх. Алгоритм GPT-3 привлек внимание не только программистов-энтузиастов, но и крупных компаний, которые теперь стремятся разработать собственный аналог, не уступающий решению OpenAI в производительности.
Что касается КНР, то китайские компании и университеты уже обгоняют США в исследованиях, посвященных ИИ. Хогарт добавил, что объем китайских НИОКР в этой области сейчас превышает показатели любого другого государства и он с каждым годом растет. «Они быстро прошли путь от публикации первых научных работ по ИИ в 1980 году до самого большого объема исследований в отрасли на сегодняшний день. Китай сейчас буквально проносится мимо западных университетов, которые занимаются ИИ намного дольше», — отмечается в The State of AI.
Помимо анализа современного рынка, Бенайх и Хогарт также составили несколько прогнозов на следующий год. Инвесторы считают, что один из пяти наиболее известных стартапов, специализирующихся на производстве компьютерных чипов — Graphcore, Cerebras, SambaNova, Groq или Mythic — будет приобретен более крупным производителем полупроводников или крупной технологической компанией. Рыночная стоимость компании ASML, производящей оборудование для изготовления полупроводников, должна достичь $500 млрд. до конца 2022 года. А организация Anthropic, уверены предприниматели, опубликует результаты революционных экспериментов, которые превратят ее в «третий полюс» — полноценного конкурента DeepMind и OpenAI.
