Фокус ИИ смещается с "данных" на "знания"

Революция в области искусственного интеллекта (ИИ) началась более полувека назад. За последнее десятилетие ИИ превратился из академической научной области в практическую часть нашей повседневной жизни. Наиболее распространенные бизнес-стратегии ИИ, которые мы видим, построены на данных. Мы считаем, что частные данные в настоящее время являются наиболее стратегическим рвом для компаний, занимающихся ИИ, но в ближайшие годы они станут менее уникальным активом, что сделает дифференциацию закрытых данных менее устойчивой. Поэтому мы ожидаем смещения фокуса с стратегий ИИ, основанных на данных, на стратегии ИИ, основанные на знаниях.

Развитие больших данных, которому способствуют развертывание многочисленных датчиков, подключение к Интернету и улучшение аппаратного и программного обеспечения в области вычислительной мощности, коммуникационных возможностей и цифрового хранилища, позволило ИИ масштабироваться от небольших академических исследовательских проектов до крупных корпоративных производственных приложений. По сути, большие данные требовали сложных моделей ИИ для анализа и извлечения знаний и идей, в то время как модели ИИ нуждались в критическая масса больших данных для обучения и оптимизации. Следовательно, в настоящее время данные часто воспринимаются как достаточный стратегический ров для стартапов в области ИИ. Как венчурные инвесторы, мы регулярно видим это явление. В последние годы мы видели много стартапов, которые ставят сбор данных во главу угла своей бизнес-стратегии. Все большее число таких компаний подчеркивают уникальные наборы данных, которые они приобрели, и свою долгосрочную стратегию получения дополнительных конфиденциальных данных - как устойчивый барьер для входа. Более того, поскольку инструменты искусственного интеллекта и платформы искусственного интеллекта как услуги стали товаром для разработки моделей искусственного интеллекта, а общедоступные данные стали повсеместными, осознанная необходимость создания и защиты рва данных стала ощутимой.

В сегодняшней технологической экосистеме рынки все чаще вознаграждают компании ведущими программами искусственного интеллекта и контролем над собственными данными - как существенное и устойчивое конкурентное преимущество. Такие компании, как Google и Netflix, в течение длительного периода времени разрабатывали и курировали массивные и авторитетные наборы данных, в то время как многие другие компании тщетно пытались достичь своего успеха. Примером может служить массовый сбой в работе конкурирующих поставщиков медиа-услуг и продюсерских компаний, которые Netflix перехитрил ». сложная стратегия обработки данных.

Тем не менее, из-за ожидаемых улучшений в способности и готовности обмениваться данными, мы считаем, что в течение десятилетия рвы закрытых данных станут менее устойчивыми. Хотя данные по-прежнему будут подпитывать двигатель создания ценности ИИ, бизнес-стратегии ИИ будут все больше ориентированы на знания.

Движение вверх по пирамиде ценностей ИИ к уровню знаний

Пирамида ценности ИИ основана на данных и управляется знаниями. Несмотря на то, что сегодня «мы тонем в информации, но нам не хватает знаний», мы ожидаем продвижения вверх по пирамиде ценности ИИ к уровню знаний. Действительно, мы начали видеть достижения, которые будут способствовать развитию этой тенденции за счет создания обменов данными. Мы ожидаем, что обмену данными будет способствовать сочетание повышенной осуществимости и готовности делиться коммерческими данными в обмен на ценные знания. Таким образом, данные станут более многочисленными, доступными, надежными, стандартизованными и недорогими - идеальным определением идеального товара. В будущем будет труднее использовать данные в качестве устойчивого барьера для входа.

Повышение возможности обмена данными будет ускорено за счет увеличения количества источников данных через Интернет вещей (Интернет вещей). Кроме того, появились новые методы, протоколы и стандарты для объединения, совместного использования и обмена данными. Заглядывая в будущее, можно сказать, что возросшая способность обмениваться данными станет поистине значимой, когда появится стимул и растущая склонность к этому. ИИ подрывает и разрушает наследие конкурентные барьеры для входа, многие организации безжалостно пытаются собирать свои собственные данные и монетизировать их. Увы, такой сбор и использование данных непросто и непродуктивно и поэтому создает стратегический диссонанс. Это связано с тем, что, хотя ИИ становится все более незаменимым для большинства организаций, он не является частью их традиционных навыков или основного опыта. Кроме того, cхронический и непрекращающийся дефицит инженеровРазработчики, руководители продуктов и менеджеры, обученные искусственному интеллекту, обостряют этот диссонанс и приводят к предпочтению решений для обмена данными с целью обмена знаниями.

Примером комбинации способности и готовности, создаваемой посредством обмена данными для генерации знаний, является новое предложение Европейским союзом, чтобы создать «единый рынок данных», чтобы дать людям, бизнесу и организациям возможность принимать более обоснованные решения на основе анализа неличных данных. чтобы соревноваться с нынешними технологическими гигантами.

Еще одним фактором, способствующим тому, что рвы данных становятся менее устойчивыми, является изобретение новых решений для обработки данных, которые позволяют использовать меньшие наборы данных для обучающих моделей. Решения на основе синтетических данных (например, с генеративными состязательными сетями) и другие методы минимизации, такие как увеличение данных, могут позволить компаниям создавать прорывные продукты ИИ без огромных объемов данных.

Прочитайте полную историю здесь…