Звыш 80% кампаній па распрацоўцы нейрасетак у свеце банкрутуюць. Чаму так?

Новае даследаванне міжнароднай аналітычнай карпарацыі RAND, якая абслугоўвае дзяржструктуры ЗША, Еўрасаюза і краін Заходняй і Усходняй Азіі, паказала, што звыш 80% сусветных праектаў у галіне штучнага інтэлекту церпяць паразу і сутыкаюцца з банкруцтвам, што ўдвая перавышае сярэдні паказчык няўдач для тэхналагічных стартапаў у іншых сферах.

Напрыклад, як піша тайванскае выданне Commercial Times са спасылкай на кітайскія крыніцы, у Кітаі за апошнія паўтара года закрыліся або прыпынілі сваю дзейнасць каля 80 тысяч ШІ-кампаній, што складае каля 10% ад усіх зарэгістраваных за гэты перыяд кітайскіх стартапаў па распрацоўцы нейрасетак.

Апытаўшы 65 спецыялістаў у галіне ШІ з розных краін, карпарацыя RAND склала спіс асноўных прычынаў такой негатыўнай тэндэнцыі. Галоўная з іх — нерэалістычныя чаканні кіраўніцтва і супрацоўнікаў стартапаў адносна магчымасцяў ШІ, якія грунтуюцца на стэрэатыпных уяўленнях, сфармаваных дзякуючы масавай культуры. Гэта вычэрпвае рэсурсы кампаній, якія ганяюцца за нязбытнымі марамі.

«У навукоўцаў ёсць схільнасць зачароўвацца апошнімі дасягненнямі ў галіне штучнага інтэлекту і ўкараняць іх у свае праекты без дбайнай ацэнкі іх патэнцыйнай карыснасці. Гэтая з'ява называецца «сіндромам бліскучай рэчы» (shiny object syndrome), і выяўляецца яна ў імкненні спецыялістаў выкарыстоўваць новыя тэхналогіі выключна з-за іх навіны, не ўлічваючы пры гэтым іх адпаведнасць канкрэтным задачам праекта. Прытрымлівацца апошніх трэндаў у галіне ШІ важна, але камандам таксама варта думаць пра тое, ці сапраўды новыя тэхналогіі вырашаюць іх праблемы або толькі ўскладняюць даследаванні і робяць іх больш заблытанымі і дарагімі», — адзначае RAND. 

Астатнія асноўныя прычыны няўдач ШІ-стартапаў, паводле карпарацыі, такія:

• Высокія выдаткі на вылічэнні і даследаванні, скарачэнне венчурнага капіталу і замарожванне фінансавання, а таксама цяжкасці з дасягненнем прыбытковасці.
• Няправільнае разуменне таго, якую дакладна праблему неабходна вырашыць з дапамогай штучнага інтэлекту.
• Недахоп неабходных даных для адэкватнага і эфектыўнага навучання мадэляў штучнага інтэлекту.
• Адсутнасць неабходнай інфраструктуры для кіравання сваімі данымі і вылічэнняў для патрэб штучнага інтэлекту.
• Спробы вырашаць праблемы, якія занадта складаныя для вырашэння сістэмамі штучнага інтэлекту.

Рэкамендацыі экспертаў RAND

• Кіраўнікі ШІ-стартапаў павінны пераканацца, што тэхнічны персанал разумее мэту праекта і кантэкст вобласці даследавання: неразуменне намераў і мэты праекта — найбольш распаўсюджаная прычына няўдачы стартапаў.
• Выкананне праектаў з выкарыстаннем штучнага інтэлекту патрабуюць часу і цярпення. Перш чым пачаць які-небудзь праект, кіраўнікі павінны быць гатовыя прысвяціць як мінімум год на навучанне каманды распрацоўнікаў і тлумачэнне ёй нюансаў вырашэння канкрэтнай праблемы.
• Паспяховыя праекты сканцэнтраваны на праблеме, якую трэба вырашыць, а не на тэхналогіі, якая выкарыстоўваецца для яе вырашэння.
• Кіраўнікі кампаній павінны інвеставаць у інфраструктуру ШІ: першапачатковыя інвестыцыі ў сістэмы кіравання данымі і развіцця мадэляў ШІ могуць скараціць час, неабходны для завяршэння праектаў і павялічыць аб'ём высакаякасных даных, даступных для эфектыўнага навучання мадэляў штучнага інтэлекту.
• Варта разумець і прымаць абмежаванні мадэляў ШІ: пры разглядзе патэнцыйнага праекта кіраўнікі стартапаў павінны старанна апытваць тэхнічных экспертаў для ацэнкі мэтазгоднасці праекта.
• Часам неабходна пераадольваць бар'еры ў зборы даных шляхам супрацоўніцтва з урадам: партнёрства паміж навуковымі коламі і дзяржаўнымі ўстановамі можа даць навукоўцам ШІ-кампаній доступ да даных, неабходных для акадэмічных даследаванняў.

«Пагоня за лідарствам у гонцы ШІ прымушае шматлікія кампаніі дзейнічаць паспешліва пры стварэнні сваіх праектаў. Варта разумна і ўважліва вывучаць няўдачы іншых ШІ-стартапаў і асабліва прычыны гэтых няўдач. Урэшце, калі ШІ-кампаніі будуць масава і доўга не апраўдваць чаканні сваіх кліентаў і інверстараў, уся сусветная індустрыя коштам трыльёны даляраў можа лопнуць, як мыльная бурбалка», — падагульняюць эксперты, апытаныя RAND.

• 4
• 0
• 5
• 0
• 0
• 0
• 0
• 0