Prawie 1200 startupów wykorzystuje sztuczną inteligencję. To dopiero początek

Dotarliśmy do momentu, w którym AI przeżywa okres bujnego rozkwitu — swój wiek rozumu, czas wiary — a równocześnie coraz trudniej jest odróżnić tych, którzy faktycznie zajmują się sztuczną inteligencją, od tych, którzy mówią, że się nią zajmują, traktując ją jako zwykły buzzword.

Kiedy poproszono mnie o przygotowanie podsumowania tego, co wydarzyło się w branży sztucznej inteligencji na przestrzeni 2016 roku, i tego, co może się wydarzyć w roku 2017, jedyne, co przyszło mi do głowy, to cytat z “Opowieści o dwóch miastach” Dickensa.

„Była to najlepsza i najgorsza z epok, wiek rozumu i wiek szaleństwa, czas wiary i czas zwątpienia, okres światła i okres mroków, wiosna pięknych nadziei i zima rozpaczy. Wszystko było przed nami i nic nie mieliśmy przed sobą.”

Dotarliśmy do momentu, w którym AI przeżywa okres bujnego rozkwitu – swój wiek rozumu, czas wiary – a równocześnie coraz trudniej jest odróżnić tych, którzy faktycznie zajmują się sztuczną inteligencją, od tych, którzy mówią, że się nią zajmują, traktując ją jako zwykły buzzword. Starałem się stworzyć podsumowanie, które spojrzy na branżę z pewnego dystansu, wybierając najciekawsze fakty z perspektywy pilota samolotu – o tyle, o ile sam jestem CEO startupu zajmującego się AI.

Boom? Stan ekosystemu startupów AI w roku 2016

Crunchbase, czyli największa na świecie lista startupów, które otrzymały finansowanie VC, ma dziś w swoich szeregach aż 1196 startupów, które zajmują się sztuczną inteligencją. Każdy zajmuje się różnymi obszarami szerokiej dziedziny, jaką jest AI. Niektóre tworzą narzędzia do automatycznej analizy tekstów; inne uczą sieci neuronowe oglądać za nas obrazki z kotami; jeszcze inne nasłuchują tego, co mamy do powiedzenia. Progres doceniają giganci rynku. W samym roku 2016 gracze tacy jak Google, IBM, Yahoo, Intel, Apple and Salesforce wykupili ponad 40 startupów AI, sprawiając, że liczba akwizycji w branży wzrosła do ponad 140 sprzedanych firm licząc od 2011 roku. Możemy przewidywać, że w roku 2017 trend będzie tylko zwyżkowy.

W Polsce również możemy się pochwalić kilkoma startupami, które aplikują uczenie maszynowe do innych branż. Firmy takie jak Ada, Wandlee czy Infermedica mogą się pochwalić ciekawymi produktami i wdrożeniami w minionym roku – w branżach takich jak, odpowiednio, wynajem nieruchomości, sprzedaż i medycyna.

Na liczbę projektów wpływa korzystnie fakt, że 2016 był rokiem rozwoju platform związanych ze sztuczną inteligencją. Zarówno Facebook, jak i Microsoft otworzyły swoje platformy związane z chatbotami i narzędziami do AI. Infrastruktura techniczna, rozwijana przez takich graczy jak Amazon, Microsoft, czy NVIDIA, staje się coraz tańsza i szerzej dostępna. Amazon na nowo ożywił rynek IoT, promując Alexę jako system operacyjny dla smart home – co udowodniły targi CES 2016, na których chyba tylko żarówki nie były sterowane głosem.

Wiosna pięknych nadziei. Nowe teorie, badania i narzędzia

A skoro już mowa o gigantach rynku…

Na fali wznoszącej znalazł się z pewnością Google. Marzec był miesiącem, w którym AlphaGo, sztuczna inteligencja stworzona w ramach projektu Google DeepMind, pokonała mistrza świata w Go zwyciężając w czterech z pięciu meczów. Googlowscy badacze zaczęli także lepiej rozumieć subtelny sposób, w jaki zbiory danych wykorzystywane do uczenia maszynowego mogą mieć wpływ na przenoszenie ludzkich uprzedzeń, takich jak seksizm czy rasizm, na decyzje podejmowane przez teoretycznie obiektywne algorytmy. Jeżeli dodatkowo dorzucimy do tego wszystkiego wyniki prac związanych z Google Translate, dzięki którym okazało się, że ich system jest w stanie uczyć się nowych języków bezpośrednio z innych języków, które już zna, można faktycznie stwierdzić, że Google zaliczył spektakularny pod wieloma względami rok.

Warto także pamiętać o tym, w jaki sposób Amazon rozwija swój ekosystem narzędzi wspierających programistów chcących działać w ekosystemie Alexa – chodzi tu o takie systemy jak na przykład Amazon Polly, zajmujący się generowaniem mowy z tekstu na żądanie. Wypada też wspomnieć o takich projektach jak OpenAI Universe, czyli otwarty zestaw środowisk szkoleniowych, które mogą posłużyć twórcom nowych AI do badania ich skuteczności w zadaniach generalnego zastosowania.

Co czeka nas w 2017 roku?

To pytanie wydaje się najciekawsze. Rok 2016 można chyba podsumować jako rok, w którym AI wdarło się w przestrzeń konsumencką jako narzędzie wnoszące nową jakość do kluczowych aspektów produktów, które znamy i lubimy. Uczenie maszynowe daje nam coraz więcej coraz lepszych “umiejętności” – coraz trafniejsze dyktowanie, coraz dokładniejsze wyniki wyszukiwania, coraz sprytniejsze podpowiedzi, coraz lepsze rekomendacje i tak dalej, i tak dalej. To wartość, której nie sposób odmówić.

Pytanie jednak, czy jest to faktycznie to, do czego powinna zmierzać w przyszłości branża technologiczna. Wydaje mi się, że wciąż czekamy na pierwszy prawdziwy startup, który nie tyle będzie zajmował się rozwijaniem umiejętności AI, co raczej zdecyduje się oprzeć o sztuczną inteligencję podstawy swojego biznesu. Chodzi mi tu o firmę, która będzie w stanie oprzeć kluczowe aspekty swojego modelu biznesowego w taki sposób, by na bieżąco optymalizować zyski, minimalizować straty i maksymalizować wydajność własnych produktów.

Ten, komu pierwszemu uda się zbudować taką firmę, będzie w stanie o wiele szybciej niż konkurencja reagować na zmieniające się warunki rynkowe w skalach makro i mikro – i dopiero taka firma będzie reprezentować nową jakość na rynku. Być może rok 2017 pokaże, który startup znajduje się na dobrej drodze, by stać się taką firmą.

–

Kamil Nicieja

CEO Ada

Ada jest personalnym asystentem od nieruchomości napędzanym sztuczną inteligencją. Ada pomaga wygodniej wynająć mieszkanie, bezpośrednio łącząc ze sobą najemców i wynajmujących po to, by mogli zaoszczędzić czas i pieniądze.