Evolución de la IA estrecha a
IA de uso general

Cuando la mayoría de las personas piensan en la Inteligencia Artificial (IA) hoy, piensan en lo que se conoce como "IA débil", que es limitada en términos del tipo y la variedad de problemas que pueden resolverse. En otras palabras, la IA de hoy está especialmente diseñada para casos de uso específicos, industrias y resolución de problemas específicos de escenarios. En contraste, la "IA fuerte" proporciona la capacidad de resolver una amplia base de problemas que son de dominio cruzado, abarcando muchas industrias, compañías y soluciones.

La IA fuerte y la evolución de las soluciones de IA orientadas a silos actuales en las que la inteligencia se convierte en un propósito más general. Los términos de uso frecuente para describir esta IA de próxima generación son Inteligencia Artificial General (AGI) o simplemente IA de propósito general. El término "general" se utiliza para describir esta versión evolucionada de AI, ya que se anticipa que AGI será una función más disponible y útil en una variedad de aplicaciones, productos y servicios.

Un ejemplo de IA débil es Amazon Alexa, que generalmente se usa para funciones de un solo propósito, como reproducir música, responder preguntas, proporcionar un temporizador, ordenar desde Amazon, etc. Estas funciones no necesariamente aprenden unas de otras (todavía), y Además, la interfaz de usuario (voz) es la única forma (hoy) que Alexa puede interactuar con el usuario. Alexa no escucha las conversaciones para aprender sobre los hábitos y aplicarlos a los deseos y necesidades del usuario final, lo que sería más parecido a lo que haría una IA fuerte.

Además, el software para Alexa está escrito para apoyar los intereses comerciales de Amazon. No está (todavía) escrito para trabajar en una base entre industrias, entre compañías. Sin embargo, Alexa está llegando a más interfaces de usuario final, como los vehículos automotrices, lo que podría ser una forma más natural de aprovechar la IA para aprender de los hábitos del usuario, como decirle a Alexa que tome notas mientras conduce. Quizás un mejor ejemplo de IA que sea transparente es simplemente el Gmail de Google, que representa algunos pasos hacia una IA más fuerte, ya que reconoce los intereses y presenta la información en consecuencia.

La IA de propósito general converge con el análisis de datos y la Internet de las cosas

El Internet de las cosas (IoT) se está expandiendo rápidamente, y gran parte de los datos generados son generados por máquinas y de la variedad no estructurada, lo que requiere herramientas de análisis de grandes datos. Tan útiles como las herramientas de big data son para la gestión de datos, se benefician significativamente de la introducción de algoritmos de inteligencia artificial para soportar soluciones analíticas. AI proporcionará capacidades mejoradas de toma de decisiones para IoT, así como escalabilidad a medida que las montañas de datos continúen acumulándose de las redes y sistemas de IoT.

La inteligencia artificial junto con el análisis avanzado de big data proporciona la capacidad de hacer que los datos sin procesar sean significativos y útiles como información para la toma de decisiones. El uso de IA para la toma de decisiones en IoT y análisis de datos será crucial para la toma de decisiones eficiente y efectiva, especialmente en el área de transmisión de datos y análisis en tiempo real asociados con redes de computación de borde.

Mientras que el análisis de big data facilita la capacidad de transformar datos sin sentido en información, AI agrega la capa de decisión, permitiendo que la información se convierta en información procesable. De hecho, el uso de inteligencia artificial para la toma de decisiones se convertirá en la norma para el análisis de datos relacionados con IoT, especialmente a medida que el procesamiento de datos se vuelve más rápido y autónomo a medida que la informática se lleva al borde de las redes, más cerca del punto de la aplicación y el compromiso del servicio .

El papel y la importancia de AGI en el análisis de datos de IoT no se pueden exagerar, ya que la inteligencia artificial de uso general proporciona la capacidad de analizar información en una plataforma cruzada, industria y compañía. Se anticipa que esto comenzará de manera federada, pero que finalmente evolucionará a una estructura de red más plana a medida que el emparejamiento de AI (por ejemplo, algoritmos de AI de diferentes fuentes de comunicación) se convierta en el medio predominante de aplicar AGI a la resolución de problemas.

La IA de propósito general proporcionará una función de utilidad, que actuará como un recurso para prácticamente cualquier otro dispositivo o elemento de red, como plataformas de IoT y programas de software a través de API

La combinación de AI e IoT representa un Oportunidad de mercado AIoT eso transformará más que solo el procesamiento de datos IoT y la toma de decisiones. AIoT transformará industrias enteras. La realidad actual es que AIoT es en gran medida una capacidad de silo (por ejemplo, IA débil), relegada en gran medida a productos orientados al consumidor, como electrodomésticos y productos electrónicos.

Sin embargo, se anticipa que esto cambie rápidamente, ya que compañías líderes como SAS están trabajando en soluciones que brinden un valor más generalizado a partir de una amplia gama de datos, independientemente de la aplicación, el proveedor de productos / servicios o un producto o servicio específico.

En conjunto, AIoT con análisis avanzado de big data, permitirá tomar decisiones como un servicio, que es una evolución natural del mercado de datos como servicio. En otras palabras, el modelo "como servicio" proporcionado por compañías líderes como Amazon, Google, IBM y Microsoft proporcionará más que solo datos: estos servicios proporcionarán información procesable y, en algunos casos, decisiones autónomas.

Obtenga más información sobre AIoT en AI Time Journal Tendencia de AIoT Talk

El volumen de datos humanos involucrados en IoT es minúsculo en comparación con la cantidad de datos generados por la máquina, que también se mueve rápidamente y generalmente fluye en la naturaleza. Esto amplifica la necesidad de soluciones AGI que puedan funcionar con análisis de big data para utilizar una gran cantidad de datos y tomar decisiones rápidamente.

Como parte de su investigación de IA y práctica de asesoramiento estratégico, Mind
Comercio evalúa el general
propósito mercado AI incluyendo compañías líderes, servicios potenciales,
integración de tecnología y ecosistema de aplicaciones. Nuestra investigación analiza la IA
agente de mercado y la relación entre AI de propósito general con otro
tecnologías que incluyen computación de borde, redes 5G y blockchain.

La IA de uso general en apoyo de dispositivos médicos por sí sola representa un mercado de $ 1.4 mil millones a nivel mundial para 2023

Se anticipa que el mercado agregado de AGI superará los $ 50 mil millones a nivel mundial para 2023. Si bien el hardware sigue siendo el componente más grande del mercado durante este período, los servicios y software de AGI son los elementos de más rápido crecimiento con 56.5% CAGR y 51.4% CAGR respectivamente hasta 2023. Se anticipa que informática de punta, 5G y futuro Mercado de la tecnología 6G infraestructura y servicios serán los mayores beneficiarios relacionados con las telecomunicaciones para AGI.

Capacidades de AGI en apoyo de la Mercado de chips AI representa una oportunidad global de $ 542 millones para 2023. Las áreas clave de capacidad de IA admitidas incluyen aprendizaje profundo, supervisado, no supervisado y aprendizaje de refuerzo. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los conjuntos de chips de IA representan en gran medida una IA débil hoy, pero en el futuro se integrarán completamente con plataformas y sistemas AGI robustos en el futuro.

El sector de la salud será una industria vertical líder que superará los $ 8 mil millones para 2023 con dispositivos médicos compatibles con AGI que solo superarán los $ 1 mil millones a nivel mundial. Se prevé que América del Norte sea el mercado regional más grande para AGI hasta 2023, superando los $ 17 mil millones. AGI será particularmente útil para el mercado de auto cuantificado en salud, como propósito general, la IA ayudará a los usuarios finales en el diagnóstico y el bienestar general de autoayuda.

AGI agregará un valor significativo a muchos otros sectores industriales, como la agricultura, en el que apoyará la agricultura de precisión, el monitoreo del ganado, el análisis de drones, los robots agrícolas, el riego, el manejo de insectos y muchas otras funciones tecnológicas agrícolas importantes. Mind Commerce está abierto al diálogo sobre la evolución de la IA hacia la funcionalidad de propósito general. Contáctenos para programar una sesión informativa.

Contribuyente

Profesional del sector de tecnología, medios y telecomunicaciones (TMT) con más de 30 años desarrollando, administrando y asesorando sobre redes, dispositivos, aplicaciones y servicios. Esto incluye planificación, ingeniería, gestión de productos, desarrollo empresarial y corporativo.

Experto en diseño de sistemas, arquitectura de red y desarrollo de aplicaciones. Las áreas de experiencia incluyen identidad digital, presencia y ubicación, señalización SS7 y SIP, red, nube e inteligencia de punto final. El rango de experiencia abarca operadores de redes fijas e inalámbricas, oficinas de servicios y compañías proveedoras de aplicaciones. Las soluciones diseñadas e implementadas incluyen servicios de ubicación, infraestructura de datos inalámbrica, mensajería móvil, gestión de contenido, aplicaciones de valor prepago y almacenado, y marketing móvil.

Autor de muchos documentos técnicos sobre diversos temas de telecomunicaciones, incluidos los informes publicados "Sí 2 Prepago" y "Datos en SS7", así como coautor de los libros "Redes inteligentes inalámbricas" y "Posicionamiento móvil y gestión de ubicación".

Pensamiento líder en tecnologías emergentes y de desintermediación que incluyen 5G, 6G e Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT). Las áreas adicionales incluyen banda ancha, computación en la nube, análisis de gestión de datos, computación perimetral, tecnologías inmersivas (realidad aumentada y virtual), automatización industrial, Internet de las cosas y robótica.

Las opiniones expresadas por los colaboradores son suyas. Fuente: https://www.aitimejournal.com/@gerry.christensen/anticipating-ai-data-analytics-and-iot-convergence-as-artificial-intelligence-evolves-to-become-more-general-purpose