Искусственный интеллект 

Искусственный интеллект (ИИ)- это собирательный термин обозначающий науку и технологию по созданию интеллектуальных машин и компьютерных программ, используемых для автоматизации задач, ранее для выполнения которых требовался человеческий уровень интеллекта.
Огромный толчок к развитию ИИ дало повсеместное внедрение интернет-технологий. Продукты с ИИ пытаются изменить саму парадигму окружающей реальности. Примеры использования безграничны: от языковых программ-переводчиков до внедрения ИИ в обработку медицинских данных.

В 2018 году, расходы на системы ИИ достигли $19 млрд., что на 54% больше, чем за прошлый год. В свою очередь, Международная Корпорация Данных (IDC) прогнозирует, что эти же расходы в 2021 году составят уже $52 млрд.
В долгосрочной перспективе, сфера ИИ может потенциально создать от $3.5 трлн до $5,8 трлн. Индустрия ИИ насчитывает порядка 20 технологий, которые могут быть применимы в 19 отраслях. Огромным потенциалом из индустрии ИИ обладают две взаимосвязанные технологии:
Большие данные (Big Data) и Машинное обучение (Machine Learning).

Большие данные - (Big Data)

К сегодняшнему дню, большие данные воспринимаются как социально-экономический феномен связанный с технологической эволюцией.
Накопление данных растёт такими темпами, отчасти потому, что данные собираются многочленными дешевыми устройствами воспринимающие информацию наподобие: смартфонов, камер наблюдения, микрофонов, беспроводными сенсорными сетями и способами радиочастотной идентификации (RFID). Термином «Большие данные» обозначается совокупность технологий, которые призваны быстро обрабатывать структурированные и плохо структурированные массивы данных.

Начиная с 2012 года, каждый день генерируется порядка 2,5 эксабайта данных. Согласно прогнозу отчёта IDC, в период с 2013 по 2020 год, глобальный объём данных будет расти с 4,4 до 44 зеттабайта. Предполагается, что к 2025 году объём данных составит 163 зеттабайта. Обработка огромных массивов данных подразумевает добычу ценной информации. Цифровой маркетинг, анализ поведения пользователей в социальных сетях - всё это является прямым примером создания ценности из генерируемых данных.

Аналитики прогнозируют, что выручка от продаж на мировом рынке больших данных вырастет с $42 млрд. в 2018 году до $103 млрд. в 2027 году. Предполагается, что хранилища нереляционных аналитических данных станут самой быстрорастущей технологической категорией в области больших данных. Сайтом Statista.com было опрошено 3000 предприятий, 84% из которых, запустили инициативы в области больших данных. Одна треть респондентов считают, что данная область является их главным приоритетом для передовой аналитики.

Машинное обучение - (Machine Learning)

Машинное обучение - это класс методов ИИ, характерной чертой которого является обучение в процессе выполнения поставленных задач.
Методы машинного обучения непосредственно связаны с большими данными,
а практическая сфера применения довольно многообразна. На основе огромных объёмов выборок, алгоритмы и нейросети могут ранжировать, извлекать и анализировать информацию, обучаться, взаимодействовать с объектами и прогнозировать события.

Ожидается, что рынок машинного обучения вырастет с $1,29 млрд. в 2016 году, до $40 млрд. в 2025 году. За последние два года, рынок машинного обучения приобрел огромную популярность в области НИОКР. Эта технология была использована многими предприятиями в коммерческих целях.
По оценкам McKinsey, общие годовые внешние инвестиции в ИИ в 2016 году составили до $12 млрд., а машинное обучение привлекло почти 60% от этих инвестиций. Патенты на технологии машинного обучения является третей наиболее быстрорастущей категорией выданных патентов за всё время.
IBM, Microsoft, Google, Intel, Facebook - самые крупные производители патентов в данной области за 2017 год.