CAD/CAM/CAE Observer 3(143)/2021

Но вернемся к нашим технологическим баранам. Бурное развитие рынка ИИ-инструментария нашло отражение в деятельности аналитиков Gartner , ко - торые в июле 2019 и июле 2020 гг. подготовили для них самостоятельные графики циклов зрелости ( рис. 1, 2). Читателям, как и обычно, мы предла - гаем “найти 10 отличий” в циклах самостоятельно. Пояснение некоторых терминов, относящихся к разработкам в сфере ИИ и попавших под лупу Gartner , дано в наших предыдущих публикациях [10–16]. Следует сделать ремарку, что составление серьезного толкового словаря выходит далеко за рамки наших обзорных публикаций. Заинтересо - ванных читателей отошлем к объемному анали - тическому сборнику [17], составленному в Цент - ре НТИ на базе МФТИ по направлению “ИИ”, и к последующим публикациям “Альманаха ИИ” ( www.aireport.ru ). Поскольку “объять необъятное” в одном об - зоре невозможно, из гартнеровского “тысячно - го” списка разнообразных инноваций в сфере ИИ мы, по традиции, будем обращать внимание лишь на овеществленные в железе алгоритмы ИИ

(см. суперкомпьютерную и процессорную части на - ших обзоров [3, 6]). В их числе (в скобках приведена английская транскрипция терминов, замеченных на рис. 1, 2): • акселераторы ( Accelerators ), включая графи - ческие процессоры ( GPU ) и программируемые пользователем вентильные матрицы ( FPGA ); • нейроморфические чипы ( Neuromorphic Hardware ), архитектура которых базируется на данных нейробиологии – дисциплины, изучающей физиологию, строение, развитие мозга и нервной системы. Что же касается интересующих нас квантовых вычислительных систем (см. облачную и HPC -сер - верную части наших обзоров [2, 4]), то аналитики Gartner , по всей видимости, предполагают рассмат­ ривать Quantum Computing ( QC ) как отдельный сег - мент. В качестве подкрепления этого тезиса обратим внимание читателей на тот факт, что в 2018 году QC еще присутствует в циклах зрелости инновационных технологий [16, рис. 4], в 2019 году – только в цикле для ИИ-инструментария (рис. 1), а в 2020 году про - падает и отсюда ( рис. 2 ).

Hype cycle for artificial intelligence (Gartner, July, 2020)

Пик завышенных ожиданий

Запуск технологии

Дно разочарования

Устранение недостатков

Плато эффективности

Время

Плато будет достигнуто: менее чем за 2 года за 2–5 лет

за 5–10 лет

более чем за 10 лет

устаревает до выхода на плато

Рис. 2. Цикл зрелости технологий из области искусственного интеллекта (Gartner, июль 2020 года)

74

CAD/CAM/CAE Observer #3 (143) / 2021

Made with FlippingBook Publishing Software