Bu makale, 2022'de iş dünyası için öngörülen yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) eğilimlerini kapsayacak, ancak okuyucuların işletmelerin hala pandemi, ayrıca işgücü kıtlıkları, ekonomik kriz ile mücadele ettiğini akıllarında tutmaları gerekiyor. ve diğer birçok sorunlu faktör. Dünya çapındaki bazı işletmeler bu küresel krizler sırasında kesinlikle daha güçlü çıkarken, birçoğu çıkmadı, ancak neredeyse herkes için gelişmiş teknolojiler yaşama ve çalışma şeklimizde devrim yarattı.

2020 ve 2021, teknolojinin potansiyel olarak avantajlı bir kurtarıcı ve kriz sırasında kesinlikle önemli bir rehber olduğunu anlamamızı sağladı. Yapay zeka, makine öğrenimi ve ilgili teknolojiler, geleneksel iş modellerini tam bir kaostan son derece düzenli, uygun maliyetli ve verimli bir iş akışına dönüştürme potansiyeline sahiptir.

Sistemin “akıllı” bileşeni akıllı dijital ağ çoğunlukla yapay zeka, makine öğrenimi (ve ilgili teknolojiler) anlamına gelir, çünkü bu ikisi iş değeri sağlamak için akıllı makinelerin "beyinlerini" çalıştırır. Yapay zeka ve makine öğrenimi, iş birliğinin akıllı dijital dünyasında kritik bir rol oynar ve makinelerin insan düşüncesini ve insan görevlerini taklit etmesini sağlar. İşletmeler öğrendi ileri teknolojilere güven ve teknoloji destekli iş modellerini onaylayın.

2022'deki yapay zeka ve makine öğrenimi eğilimleriyle ilgili bu tartışma, burada sunulan fikirlerin ilerlemesini gösteren istatistiklerle başlar:

• 2020'den 2027'ye kadar, küresel yapay zeka güdümlü siber güvenlik pazarının hızla büyümesi bekleniyor. % 23.6 CAGRprojeksiyon döneminin sonunda 46 milyar dolara ulaşacak

• İşletmelerin %51'i AI uygulamak otomatik süreçler için, şirketlerin %25'i zaten bunu yapıyor

• 2020'de üst düzey personelin %80'i meşguldü hızlanan iş süreçlerinin otomasyon girişimleri
• 2023 yılına kadar, büyük organizasyonlardaki altyapı ve operasyon (I&O) ekiplerinin %40'ı, Yapay zeka destekli artırılmış çözümler, meşgul BT personelini daha stratejik işler için serbest bırakmak amacıyla
• Bir göre 2020 McKinsey Raporu, işletmelerin %66'sı yapay zeka sistemleri sayesinde daha yüksek gelir elde etti
• 2021 olarak, 74% şirket AI projelerine 50,000 ABD Doları veya daha fazla tahsis edildi; bu, 55'den itibaren AI bütçesinde %2020'lik önemli bir artış anlamına geliyor
• 2022'de her şirketin sahip olması bekleniyor 35 yapay zeka projesi geliştirilmekte

2022'de Yapay Zeka Benimseme İşletmelerini Etkileyen Faktörler

"Pilotları başlatmak aldatıcı bir şekilde kolay, ancak bunları üretime yerleştirmek herkesin bildiği gibi zorlu… Başarı potansiyeli çok büyük olmasına rağmen, yapay zeka girişimlerinden iş etkisi sağlamak beklenenden çok daha uzun sürüyor." — Chirag Dekate, Gartner Kıdemli Direktör Analisti

2022'de kuruluşlar genelinde AI proje uygulaması üzerinde yüksek etkisi olabilecek bazı faktörler şunlardır:

• Appen, Gartner, McKinsey veya Dünya Ekonomik Forumu tarafından sağlanan istatistiklerin yansıttığı gibi, AI için artan BT bütçeleri

• Pandemi tetikleyen, işletmelerin benzeri görülmemiş bir şekilde dijitalleşmesini hızlandırdı ve böylece bir yüksek vasıflı BT işgücü 2021 yılında

• ABD, İngiltere ve Çin dahil olmak üzere elli ülke, ulusal yapay zeka stratejileri geliştirilmekte. Bu, diğer ülkeleri benzer çabaları başlatmaya teşvik edebilir.

• İklim değişikliğiyle mücadele çabası gibi bazı çevresel sorunlar yapay zeka kullanımını zorunlu kılıyor.

• 2020'de FBI aldı %69 daha fazla siber suç şikayeti 2019'dakinden daha fazla. Siber suçların patlayıcı yükselişi, yapay zeka güdümlü siber güvenlik çözümlerine acil bir ihtiyaç yarattı

2022'de Hangi Yapay Zeka Trendleri Ortaya Çıkacak?

Bu TechTarget makalesi AI, endüstri sektörlerine toplu olarak hakim olacak “kavramsal tasarıma, daha küçük cihazlara ve çok modlu uygulamalara” doğru ilerlediğini gösteriyor. Kuantum AI, bu ileri trendin bir örneği olarak kullanılmıştır.

Daha önce de belirtildiği gibi, hepsi 2021 AI araştırma ortamında mevcut olan çok modlu öğrenme, AutoML, kavramsal tasarım, Demokratikleştirilmiş AI, Sorumlu AI veya Quantum ML, 2022'de endüstri uygulamaları aracılığıyla daha fazla etki gösterecek.

Uzun bir AI trendleri listesinin 2022'de iş ortamına hakim olması muhtemeldir. İşte izlenmesi gereken beş ana AI trendi:

• Artırılmış İş Süreçleri ve Sistemleri: 2022, operasyonel mükemmellik, maliyet verimliliği ve esneklik elde etmek için artırılmış Veri Yönetimi ve artırılmış analitik gibi yapay zeka tarafından desteklenen her tür otomatik sisteme destek sağlayacaktır. Bulutun birleşik etkisi, robotik süreç otomasyonu (RPA)ve IoT, yapay zeka destekli otomasyonu işletmeler için bir rüyayı gerçeğe dönüştürecek.

• Sorumlu Yapay Zekanın Yükselişi: Re'den Svetlana Sicular, "Sorumlu yapay zeka adaletin sağlanmasına yardımcı olur ..." diyor
  VP ara Gartner. Giderek artan bir şekilde, belirli endüstri sektörleri, kararları tüküren otomatik sistemlerin kararların arkasındaki mantığı açıklayabilmesini talep ediyor. Ek olarak, bu tür kararlar tamamen önyargısız (adil) olmalıdır. Mevcut endüstri yayınları, 2022 için “etik, sorumlu yapay zeka kullanımının belirleyici AI trendlerinden biri olacağını” açıkça gösteriyor.

• Siber Güvenlikte Yapay Zeka Kullanımı: Yapay zeka algoritmaları, siber saldırıları önlemek, kurumsal ağları izlemek, kötü amaçlı yazılımları ve diğer uygulamaları tespit etmek için zaten kullanılıyor. Artık iş kullanıcıları, model eğitiminde kullanılan verileri manipüle eden, tersine mühendislik AI sistemleriyle hassas verilere erişen veya kurumsal sistemlerdeki güvenlik zayıf noktalarını tespit eden akıllı bilgisayar korsanları tarafından rahatsız ediliyor. Bu siber tehditlere karşı koymak için işletmeler artık yapay zeka çözümlerinin model eğitimi için kullanılan tüm verileri yakından taramasını ve yapay zeka modellerine özel güvenlik öğeleri eklemesini istiyor.

• Yapay Zekanın Çevresel Tehditler İçin Kullanımı: 2022'de işletmeler ve hükümetler, savaşmak için güçlü yapay zeka çözümleri kullandılar. karbon emisyonu, fosil yakıtların kullanımı, küresel ısınma ve ormansızlaşma. Veri merkezi soğutma teknolojisine derin öğrenmeyi uygulayan ve bir başarı elde eden Google'dan bir örnek olay %40. enerji tüketiminde azalma.
• Sağlık Hizmetlerinde Hiperotomasyon: Sağlık hizmeti sunum sistemleri bakım sağlayıcıların daha hızlı ve daha doğru kararlar vermesini sağlayacak; ilaç şirketlerinin yüksek kaliteli ürünleri rekor sürede piyasaya sürmesine yardımcı olmak; sağlık sistemi iş akışını düzene sokmak; ve insan emeğini otomatikleştirerek maliyetleri azaltın.

Bu Forbes gönderisinde, yazar ve sektörden biri Bernard Marr 2022'nin burada bahsedilmeyen diğer AI Trendleri hakkında konuşuyor.

2022'de Dikkat Edilmesi Gereken Makine Öğrenimi (ML) Trendleri

Makine öğrenme Çözümler, Veri Bilimi tarafından desteklendiğinde, modellerin insan görevlerini taklit etmesine ve bunları daha kesin, daha verimli bir şekilde tamamlamasına olanak tanır. İş dünyasının acımasız dünyasında rekabetçi kalabilmek için kuruluşların operasyonlarında ML destekli çözümleri benimsemesi ve uygulaması zorunludur.

İşte birkaçı son ML trendleri 2022'de işletmelere fayda sağlayabilecek:

• Kodsuz ML: Kodsuz ML, modelleme, algoritma geliştirme, veri toplama, yeniden eğitim, hata ayıklama vb. gibi zaman alıcı süreçlere maruz kalmadığından ekonomik, basit ve dağıtılması ve uygulanması kolaydır. Bu çözüm geliştirme sistemi uzman gerektirmez Veri Bilim Personel. ML teknolojisindeki biyometrik yüz tanıma gibi en son gelişmeler, ML çözümlerinin şimdi geliştirilme biçiminde devrim yarattı.

• Minik ML: Büyük sunucularda işlenen ML algoritmaları, verilerin gidip gelmesi nedeniyle zaman alıcı olabileceğinden, uç cihazlarda ML algoritmalarını kullanmak daha iyi bir yöntemdir. Bu TinyML yaklaşımının pek çok faydası arasında düşük güç tüketimi, düşük bant genişliği, yüksek gizlilik ve düşük gecikme sayılabilir.

• Tam Yığın Derin Öğrenme: Bu yöntem, gelişmiş çeviklik için belirli görevleri otomatikleştirmek için kitaplıklara ve çerçevelere yol açar.
• Üretken Düşman Ağı (GAN): Bir GAN'da iki rakip sinir ağı birbirinin rollerini tamamlar. Bir ağ görüntüleri üretirken (üretken ağ), diğeri (ayırt edici ağ) görüntüleri değerlendirir. Bu şekilde, GAN'lar herhangi bir şekilde insan müdahalesi gerektirmez. Makineler kendi kendilerine görüntü örnekleriyle öğrenirler.

• Tek Atım, Birkaç Atım, Sıfır Atım Öğrenme: Genellikle bir ML modelinin öğrenmesini sağlamak için birçok verinin sağlanması gerekir. Bazı durumlarda, modeli öğretmek için büyük görüntü yığınlarını kullanmak çok karmaşık ve gereksiz hale gelebilir. Bu nedenle mevcut uygulama, modeli öğretmek için tek bir görüntü, birkaç görüntü kullanmak veya hiç görüntü kullanmamaktır. Tek seferde öğrenmede, iki alt ağ, tanımlanacak bir görüntüyü bir referans görüntüyle karşılaştırır. İki görüntü arasındaki benzerlik düzeyi, modelin kararını yönlendirir. Diğer iki uygulama, az sayıda görüntü kullanmaktır. Bu öğrenme yönteminin nihai amacı, bir modeli eğitmek için sınırlı veri kullanmaktır.

Bu İnsan Olmak makalesi ayrıca 2021'de başlayan diğer bazı makine öğrenimi trendlerinin 2022'de işletmeleri nasıl etkileyeceğini de açıklıyor.

Shutterstock.com lisansı altında kullanılan görsel

Kaynak: https://www.dataversity.net/artificial-intelligence-and-machine-learning-trends-in-2022/