Глубокое обучение, которое полагается на большие многоуровневые сети виртуальных нейронов, позволяющие компьютеру распознавать абстрактные модели, изменило подход к созданию ИИ. С его помощью можно решать любую проблему, лишь бы был доступ к большому объему данных. Амит Карп, вице-президент Bessemer Venture Partners, объясняет, кто сможет стать во главе этой технологии.
Все крупные компании инвестируют в глубокое обучение. Они делают это не только для внутреннего использования, но и способствуют развитию всей индустрии, открывая свои платформы и библиотеки. Недавно Google анонсировала свою систему с открытым кодом Tensor Flow; Facebook бесплатно отдает дизайн нового сервера, работающего на ИИ; IBM открывает код SystemML; Илон Маск и другие основали OpenAI, некоммерческую группу изучения ИИ. Все эти инициативы идут на пользу стартапам.
Эти стартапы внедряются практически в каждую сферу промышленности. В первом строю идут платформы общего назначения, которым скормили огромные объемы данных: Ayasdi из Кремниевой долины, Blue Yonder из Германии, SparkBeyond из Израиля.
Новый уровень глубокого обучения для роботов
Идеи
Затем идут компании, которые продают продукты на основе ИИ другим бизнесам. Это инструменты персонализации и маркетинга, такие как Radius и Dynamic Yield, финансовые прогнозы: 6sense и Gainsight, поддержка клиентов — Wise.io. Но стартапы с ИИ есть и в других отраслях — транспорте, сельском хозяйстве, промышленности, здравоохранении.
Наиболее востребованными в будущем окажутся стартапы, которые способны использовать глубокое обучение для создания сети данных. Чем больше данных, тем лучше глубокое обучение, тем глубже анализ и тем больше у вас клиентов, которые дают еще больше данных, и круг замыкается.
Когда конкуренция среди компании ИИ достигнет накала, этот цикл приведет к естественной монополии, которая станет основой появления громадных корпораций искусственного интеллекта.