HypeCycle für KI 2021
Jedes Jahr freue ich mich auf den aktualisierten HypeCycle von Gartner. Die Gartner-Analysten befragen eine große Anzahl von Unternehmen, was sie verwenden und was sie verwenden möchten und…
Jedes Jahr freue ich mich auf den aktualisierten HypeCycle von Gartner. Die Gartner-Analysten befragen eine große Anzahl von Unternehmen, was sie verwenden und was sie verwenden möchten, und können daraus bestimmte Trends ableiten. Die Zukunft vorherzusagen ist äußerst schwierig.
Als ich vor ein paar Jahren auf ihrer Konferenz war, sagten sie stolz voraus, dass die Menschen heute mehr mit Chatbots kommunizieren würden als mit echten Menschen. Zum Glück ist das nicht eingetreten. Chatbots befinden sich heute in der sogenannten „Tal der Enttäuschung“, und die Praxis hat bereits viele Schwächen klassischer Baum-Chatbots aufgezeigt.
Welche Trends sehen die Gartner-Analysten heute in der KI?
1. Operationalisierung von KI – Heute dauert es im Durchschnitt 8 Monate, bis eine Organisation ein fertiges Modell in einer Produktionsumgebung implementiert. Das ist viel zu langsam, und so denken die meisten Unternehmen darüber nach, wie sie diese Zeit durch bessere Architektur verkürzen können. Eine der Lösungen ist ModelOps – das diese Zeit verkürzt und auch ein System zur Verwaltung und Steuerung des gesamten Lebenszyklus von KI enthalten kann.
2. Effektive Nutzung von Daten, Modellen und Berechnungen. In diese Gruppe fallen meine Lieblingskompositmodelle (hybride Modelle). Das heißt, die Kombination starker Modelle, typischerweise tiefer neuronaler Netze, mit etwas, das gut erklärbar ist, wie ein Expertensystem. Auch generative KI fällt hierunter, die Datensätze mit synthetischen Daten verbessert.
3. Verantwortungsvolle KI – KI hilft den Menschen zunehmend bei Entscheidungen, und damit wächst auch der Druck, Vorurteile zu reduzieren. Oft wird über Diskriminierung aufgrund von Rasse, Geschlecht, Alter, dem Stadtviertel, in dem man lebt, und ähnlichem gesprochen. In der EU und den USA wird der Fokus auf Gerechtigkeit, Transparenz, Sicherheit und Privatsphäre immer stärker.
4. Daten – Immer mehr Aufmerksamkeit wird neuen Analysetechniken gewidmet, die als „Small Data“ und „Wide Data“ bekannt sind. Es geht darum, wie man die verfügbaren Daten effizienter nutzen kann. Zum Beispiel, wie man den Verlauf einer Epidemie vorhersagen kann, wenn man nur eine kurze Reihe (Small Data) hat? Wie kann man mehr Informationen aus verschiedenen unstrukturierten und vielfältigen Daten (Wide Data) gewinnen?
Quellen:
– https://www.gartner.com/…/the-4-trends-that-prevail-on…
Původní zdroj: wordpress