Predicciones de IA de Neural para 2022



¡Bienvenido al quinto artículo anual «Predicciones de inteligencia artificial de Neural»! Eso hace que esta sea una de las series de mayor duración en la historia de Neural. Y, este año, nuestro objetivo es poner el listón más alto que nunca con nuestra mejor ronda de conocimientos hasta el momento.

Reúnanse, tomen un poco de chocolate caliente y veamos qué piensan los expertos que está a punto de suceder en el mundo de la IA:

Natalie Monbiot, jefa de estrategia en Hora uno:

En 2022, busque el aumento continuo del ser humano digital a medida que las empresas y su gente buscan capitalizar su yo digital para mejorar drásticamente las comunicaciones, ahorrar tiempo, dinero y recursos.

2022 verá el crecimiento de una nueva fuerza laboral híbrida en la que los empleados humanos compartirán su carga de trabajo con los empleados digitales. Descargarán tareas repetitivas o rutinarias a máquinas que pueden realizarlas igual de bien y, en algunos casos, mejor.

Además, los empleados tendrán sus propios avatares digitales, con habilidades sobrehumanas, como la capacidad de hablar cualquier idioma. Esto servirá para derribar las barreras geográficas y culturales y permitirá una nueva era de comunicaciones sin fricciones.

La nueva fuerza de trabajo híbrida aumentada se volverá omnipresente gracias a los avances en la producción de video de IA y la total portabilidad del video. Esto funcionará bien con la comunicación asincrónica, que ha demostrado ser el medio más eficaz para el entorno de trabajo remoto.

Max Versace, CEO y cofundador de Neurala:

La IA migrará de aplicaciones digitales a físicas: En 2020 y hasta 2021, el mundo se ha despertado a problemas físicos reales. Como resultado, el enfoque de las aplicaciones de IA cambiará de los dominios digitales a los físicos, donde la IA puede desempeñar un papel fundamental para ayudarnos a resolver los desafíos del mundo real. Por ejemplo, las aplicaciones de inteligencia artificial que dan forma a nuestro mundo físico, por ejemplo, las que eliminan vulnerabilidades clave en la fabricación, la cadena de suministro y la logística, serán el centro de atención. La IA alcanzará la mayoría de edad y entrará en la edad adulta. Un ejemplo de una función física que exige IA son las inspecciones de calidad, una tarea que tradicionalmente realizan los trabajadores humanos. El impacto físico de la IA podría ser enorme para los 35 millones de trabajadores, aproximadamente la población de Canadá, dedicados a realizar esta función básica en la planta de fabricación. El año 2022 será un momento crucial para la IA: la urgencia que enfrentan muchos fabricantes necesita tecnología innovadora para ayudar a hacer frente a las interrupciones de la pandemia en nuestra infraestructura económica física.

Que las nubes estén en el cielo: La IA acelerará su migración de los servidores a los bordes. El lugar donde residen los datos debe interpretarse (a menudo en tiempo real) y no debe salir de las paredes de la empresa. Hoy en día, una gran cantidad de procesadores, cámaras y otro hardware listos para IA lo hacen posible. Cada vez más, las empresas se están dando cuenta de que la forma de construir un algoritmo de IA verdaderamente eficiente es entrenarlo con sus propios datos únicos, que pueden variar sustancialmente con el tiempo. Para hacerlo de manera efectiva, la inteligencia debe interactuar directamente con los sensores que producen los datos. A partir de ahí, la inteligencia artificial debe ejecutarse en un borde informático e interactuar con la infraestructura de la nube solo ocasionalmente para realizar copias de seguridad y / o aumentar la funcionalidad. Ningún proceso crítico, por ejemplo, en una planta de fabricación, debería y debería depender exclusivamente de la inteligencia artificial en la nube, exponiendo la planta de fabricación a problemas de conectividad / latencia que podrían interrumpir la producción. 2022 verá un aumento de las tecnologías de aprendizaje de vanguardia, lo que permitirá a la IA «reprogramar» desde cero en unos pocos segundos, cuando y donde sea necesario. Esta tecnología de cambio de paradigma permitirá que la IA cumpla verdaderamente su propósito a velocidades, latencia y costos que la hagan asequible para todos los usuarios.

Andy Hock, director de producto de Sistemas Cerebras:

En 2022, la IA seguirá creciendo como una carga de trabajo valiosa y crítica para las organizaciones empresariales de todas las industrias. Veremos una mayor cantidad de equipos que invierten en computación de inteligencia artificial de clase mundial para acelerar su investigación y sus negocios. Con esto, la necesidad de un cómputo de IA más rápido, más eficiente en el consumo de energía y diseñado específicamente seguirá creciendo rápidamente junto con las aplicaciones, los modelos y los conjuntos de datos. Las empresas que aprovechan la IA como estrategia clave para el crecimiento de su negocio necesitarán un tiempo de solución más rápido de su infraestructura informática de IA, más escalabilidad y una accesibilidad más amplia a través de diversos modelos de consumo.

En términos de modelos de IA y casos de uso, anticipamos una expansión continua y el uso de modelos de lenguaje grandes para texto y otros problemas de modelado de datos de secuencia, y se prestará mayor atención a modelos y métodos más eficientes en parámetros y datos. En visión por computadora, veremos un mayor uso de video y conjuntos de datos de imágenes 2D y 3D de alta resolución, lo que conducirá a una mayor demanda de plataformas de cómputo de inteligencia artificial especialmente diseñadas con mayor rendimiento y eficiencia a escala. También esperamos ver un desarrollo continuo y una mayor adopción de redes neuronales de gráficos para aplicaciones industriales que van desde el descubrimiento de fármacos hasta las finanzas y el análisis de redes sociales.

Yashar Behzadi, director ejecutivo y fundador de IA de síntesis:

Se priorizará la conversación en torno a los datos para la IA: Las discusiones sobre los datos para la IA han comenzado, pero no han recibido suficiente atención. Los datos son el aspecto más crítico para construir sistemas de inteligencia artificial, y ahora estamos comenzando a hablar y pensar sobre los sistemas para adquirir, preparar y monitorear datos para garantizar el rendimiento y la ausencia de sesgos. Las organizaciones deberán priorizar un enfoque de datos primero dentro de una arquitectura empresarial en 2022 para permitir que la inteligencia artificial y el análisis resuelvan problemas y faciliten nuevas fuentes de ingresos.

Los datos sintéticos serán un requisito para construir el metaverso: El metaverso no se puede construir sin el uso de datos sintéticos. Para recrear la realidad como un gemelo digital, es necesario comprender profundamente a los seres humanos, los objetos, los entornos 3D y sus interacciones entre sí. La creación de estas capacidades de IA requiere enormes cantidades de datos 3D etiquetados de alta calidad, datos que los humanos no pueden etiquetar. Somos incapaces de etiquetar la distancia en el espacio 3D, inferir las propiedades de los materiales o etiquetar las fuentes de luz necesarias para recrear espacios en alta fidelidad. Los datos sintéticos construidos utilizando una combinación de modelos de IA generativos y tecnologías de efectos visuales (VFX) serán un habilitador clave de los modelos de IA necesarios para impulsar nuevas aplicaciones de metaverso.

Michael Krause, director sénior de soluciones de IA en Mas allá de los límites:

GPT-4, redes neuronales y la revolución de la inteligencia artificial en 2022: En general, los grandes avances en las tecnologías de IA son difíciles de medir. Sin embargo, 2022 será un año emocionante, un nuevo modelo de lenguaje potencial, GPT-4, trae consigo esperanzas de mejorar drásticamente la IA del lenguaje natural. Los artículos generados automáticamente que son indistinguibles de la escritura humana, la traducción de idiomas mejorada en tiempo real y las capacidades de metaaprendizaje son solo algunas ideas de lo que vendrá después. Tomar este tipo de poder de procesamiento similar al humano y aplicarlo a tecnologías existentes como la nube elevará el avance de la tecnología no solo en un sector, sino dentro de cada industria.

Kim Duffy, gerente senior de productos de ciencias biológicas en Vicon:

La adopción de métodos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) en el análisis clínico de la marcha sigue en su infancia. Se necesitarán varios años para utilizar estas metodologías y ver verdaderos beneficios y avances para la marcha clínica. Sin embargo, si bien la pandemia ha causado retrasos en la práctica clínica, ha habido un aumento en las aplicaciones prácticas de desenfoque facial utilizando ML en segundo plano para detectar posiciones de la cabeza en la captura de video, por ejemplo. Aunque esta aplicación aún no está reemplazando a los métodos tradicionales, hay un aumento notable en la investigación clínica que involucra estos enfoques. En otro ejemplo, los algoritmos ML se están desarrollando actualmente para la interpretación automatizada de datos de la marcha y la clasificación de pacientes. Estos desarrollos y tendencias solo continuarán evolucionando en 2022, y con un aumento en la automatización del análisis de la marcha, la comunidad clínica puede continuar avanzando en nuevos métodos de diagnóstico y tratamiento.

Esperamos que sus vacaciones sean excelentes y que 2022 sea el mejor año de su vida. Estaremos aquí para brindarle todas las noticias, análisis y opiniones que espera del equipo Neural.

Mientras tanto, puedes consultar las predicciones del año pasado aquí y, como siempre, los viajeros en el tiempo pueden consultar los del próximo año cuando lo deseen.



Fuente: TNW

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