Predicciones de IA de Neural para 2022

Predicciones de IA de Neural para 2022

diciembre 21, 2021 0 Por RenzoC



¡Bienvenido al quinto artículo anual «Predicciones de IA de Neural»! Esto la convierte en una de las series más antiguas de la historia neuronal. Y, este año, nuestro objetivo es subir el listón más alto que nunca con nuestro mejor conjunto de noticias hasta el momento.

Reúnase, tome un poco de chocolate caliente y veamos qué creen los expertos que sucederá a continuación en el mundo de la IA:

Natalie Monbiot, jefa de estrategia en la hora uno:

En 2022, espere el aumento continuo del ser humano digital a medida que las empresas y sus empleados busquen capitalizar ellos mismos lo digital para mejorar drásticamente las comunicaciones, ahorrando 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 en máquinas capaces de realizarlas igual de bien y, en algunos casos, mejor.

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

La nueva fuerza de trabajo aumentada e híbrida se volverá omnipresente gracias a los avances en la producción de video de IA y la portabilidad simple del video. Funcionará bien con la comunicación asincrónica, que ha demostrado ser la forma más eficiente para el entorno de trabajo remoto.

Max Versace, CEO y cofundador de Neurala:

La IA migrará de aplicaciones digitales a aplicaciones físicas: En 2020 y hasta 2021, el mundo se ha dado cuenta de 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 central para ayudarnos a resolver los desafíos del mundo real. Por ejemplo, las aplicaciones de inteligencia artificial que dan forma a nuestro mundo físico, como las que eliminan vulnerabilidades clave en la fabricación, la cadena de suministro y la logística, estarán en el centro de atención. La IA madurará y entrará en la edad adulta. Las inspecciones de calidad, una tarea tradicionalmente realizada por trabajadores humanos, es un ejemplo de una función física que requiere IA. 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 el taller. El año 2022 será un punto de inflexión para la IA: la emergencia que enfrentan muchos fabricantes requiere tecnología innovadora para ayudar a hacer frente a las interrupciones pandémicas en nuestra infraestructura económica física.

Que las nubes estén en el cielo: La IA acelerará su migración de los servidores al perímetro. 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 habilitados para IA lo hacen posible. Cada vez más, las empresas se están dando cuenta de que la forma de crear un algoritmo de inteligencia artificial verdaderamente eficaz es entrenarlo con sus propios datos únicos, que pueden variar ampliamente con el tiempo. Para hacer esto de manera efectiva, la inteligencia debe interactuar directamente con los sensores que producen los datos. A partir de ahí, la IA debe ejecutarse en el borde de la computación y solo interactuar ocasionalmente con la infraestructura de la nube para realizar copias de seguridad y / o aumentar la funcionalidad. Ningún proceso crítico, por ejemplo, en una planta de fabricación, dependería ni debería depender exclusivamente de la inteligencia artificial en la nube, exponiendo así la planta de fabricación a problemas de conectividad / latencia que podrían interrumpir la producción. 2022 verá el surgimiento de tecnologías de aprendizaje de vanguardia, lo que permitirá que la IA ‘reprograme’ desde cero en segundos, cuando y donde sea necesario. Esta tecnología de cambio de paradigma permitirá que la IA realmente cumpla su propósito a velocidades, latencia y costos que la hagan asequible para todos los usuarios.

Andy Hock, director de producto de Cerebras Systems:

En 2022, la IA seguirá creciendo como una carga de trabajo valiosa y crítica para las empresas de todos los sectores. Veremos más equipos invirtiendo en IA de clase mundial para acelerar sus investigaciones y actividades. Con esto, la necesidad de cálculos de IA más rápidos, más eficientes energéticamente y especialmente diseñados seguirá creciendo rápidamente, junto con las aplicaciones, los modelos y los conjuntos de datos. Las empresas que utilizan la IA como estrategia clave para el crecimiento de su negocio necesitarán un tiempo más rápido para la resolución de su infraestructura de TI de IA, una mayor escalabilidad y una mayor accesibilidad a través de varios modelos de consumo.

En términos de modelos de IA y casos de uso, anticipamos la expansión y el uso continuos de modelos de lenguaje grandes para texto y otros problemas de modelado de datos de secuencia, con una mayor atención a los modelos y métodos más eficientes en términos de parámetros y datos. En el campo de la visión por computadora, veremos un mayor uso de conjuntos de datos y videos de imágenes 2D y 3D de alta resolución, lo que conducirá a una mayor demanda de plataformas de cómputo de IA especialmente diseñadas con mayor rendimiento y eficiencia a gran escala. También esperamos un desarrollo continuo y una mayor adopción de redes neuronales gráficas 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 Synthesis AI:

La conversación en torno a los datos para la IA será una prioridad: Han comenzado las discusiones sobre los datos para la IA, pero no han recibido suficiente atención. Los datos son el aspecto más crítico para la construcción de sistemas de inteligencia artificial, y recién estamos comenzando a hablar y pensar en sistemas para adquirir, preparar y monitorear datos para garantizar el rendimiento y la ausencia de sesgos. Las organizaciones deberán priorizar un enfoque basado en datos 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. Desarrollar estas capacidades de IA requiere grandes cantidades de datos 3D etiquetados de alta calidad, datos que los humanos no pueden etiquetar. No podemos etiquetar la distancia en el espacio 3D, inferir las propiedades de los materiales o etiquetar las fuentes de luz necesarias para recrear espacios con alta fidelidad. Los datos sintéticos construidos utilizando una combinación de modelos de IA generativos y tecnologías de efectos visuales (VFX) serán una parte clave de los modelos de IA necesarios para impulsar nuevas aplicaciones de metaverso.

Michael Krause, director senior de soluciones de inteligencia artificial en Beyond Limits:

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 cronometrar. Sin embargo, 2022 será un año emocionante, un nuevo modelo de lenguaje potencial, GPT-4, trae consigo la esperanza de mejorar drásticamente la IA del lenguaje natural. Los artículos generados automáticamente que no se pueden distinguir de la escritura humana, la traducción mejorada de idiomas en tiempo real y las capacidades de metaaprendizaje son solo algunas ideas de lo que podría seguir. Tomar este tipo de poder de procesamiento humano y aplicarlo a tecnologías existentes como la nube aumentará el avance de la tecnología no solo en una industria, sino dentro de cada industria.

Kim Duffy, gerente sénior de productos, ciencias biológicas de Vicon:

La adopción de métodos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) en el análisis clínico de la marcha aún está en su infancia. Serán necesarios varios años para utilizar estas metodologías y ver las ventajas y los avances reales del enfoque clínico. Sin embargo, dado que la pandemia ha causado retrasos en la práctica clínica, ha habido un aumento en las aplicaciones prácticas del 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 reemplaza los métodos tradicionales, hay un aumento notable en la investigación clínica que involucra estos enfoques. En otro ejemplo, los algoritmos ML están actualmente en desarrollo para la interpretación automatizada de los datos de la marcha y la clasificación de los pacientes. Estos desarrollos y tendencias solo continuarán evolucionando en 2022, y con la creciente automatización del análisis de la marcha, la comunidad clínica puede continuar avanzando en nuevos métodos de diagnóstico y tratamiento.

¡Esperamos que tus vacaciones vayan bien y que el 2022 sea el mejor año de tu vida! Estaremos aquí para traerte todas las novedades, análisis y opiniones que esperas del equipo de Neural.

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