1. Агенты ИИ вступают в свои права
Неудивительно, что мы, вероятно, станем свидетелями дальнейших важных разработок в области искусственного интеллекта. Одной из областей, которая, вероятно, будет развиваться, является использование агентов ИИ. Это интеллектуальные программы, которые получают цели от людей и разрабатывают наилучшие способы достижения этих целей. Агенты могут писать компьютерный код, что может оказать большое влияние на работу технологических компаний и позволить людям без продвинутых навыков программирования разрабатывать программы, приложения или игры.
Вы также сможете увидеть автомобильные заводы без людей, работающие с роботами, управляемыми агентами искусственного интеллекта. Теоретически заявки на ипотеку могут быть оценены и одобрены с помощью агентской технологии. Отдельные приложения на смартфоне могут быть заменены интерфейсом агента, который выполняет несколько задач за пользователя.
Сочетание агентных технологий с робототехникой может стать революционным. Мы приближаемся к той точке, когда роботы не просто имитируют задачи человека, но и рассуждают и отвечают нам напрямую.
Одним из кандидатов на размещение технологии агентов ИИ является Optimus, человекоподобный робот, созданный Tesla. Илон Маск заявил, что производитель электромобилей начнет использовать Optimus для решения задач внутри компании с 2025 года. Он добавил, что робот может быть готов к продаже другим предприятиям к 2026 году.
Агенты специально созданы для решения отраслевых задач, таких как управление проектами. Консалтинговая фирма Gartner предполагает, что к 2030 году около 80% задач по управлению проектами будут выполняться с помощью ИИ.
2. Кастомизация с помощью искусственного интеллекта
В образовании основное внимание традиционно уделялось линейным программам обучения с заранее определенными точками входа и выхода на несколько лет. Представьте себе курс обучения, который уникально адаптирован для каждого студента на основе их опыта, навыков и способностей. Индивидуальные программы обучения, ориентированные на студентов, уже изучаются в США с помощью искусственного интеллекта.
Они изготавливаются на заказ не только с точки зрения содержания и учебной программы, но и с точки зрения распознавания особых потребностей учащегося или того, как учащийся может чувствовать себя в любой момент времени. Это достижимо благодаря искусственному интеллекту, который, например, корректирует учебную деятельность и обучение в зависимости от того, сколько вы спали прошлой ночью, что связано с данными умных часов.
Образование — не единственная область, в которой ИИ может помочь с настройкой. Консалтинговая компания Accenture предполагает, что частные компании смогут обучать свои собственные, кастомизированные большие языковые модели, технологии, лежащие в основе чат-ботов с искусственным интеллектом, таких как ChatGPT. Они могут быть обучены с использованием данных, специфичных для конкретных областей бизнеса, что сделает их более эффективными для этих фирм. Но этим компаниям придется использовать миллиарды фрагментов данных. Прогресс в достижении этой цели мы увидим в 2025 году.
Малые языковые модели (SLM) разрабатываются для более эффективного выполнения точных задач. Их не нужно обучать на таком большом объеме данных, и они требуют меньше вычислительной мощности. Это означает, что их можно проще использовать на так называемых «периферийных устройствах» — смартфонах, планшетах и ноутбуках — не полагаясь на вычислительные ресурсы, размещенные в облаке.
3. На пути к практическим квантовым компьютерам
Развитие квантовых вычислений может привести к появлению машин, способных решать сложные задачи, выходящие за рамки возможностей большинства классических компьютеров. Исследователи отошли от попыток побить рекорды по количеству основных вычислительных блоков, называемых кубитами, и перешли к исправлению ошибок, к которым в настоящее время подвержены квантовые компьютеры. Это шаг к практическим квантовым компьютерам, которые имеют некоторое полезное преимущество перед классическими машинами.
4. Смешение физического и виртуального миров
Дополненная реальность, виртуальная реальность и смешанная реальность могут использоваться более широко. Виртуальная реальность погружает пользователей в компьютерный мир. Дополненная реальность накладывает сгенерированные компьютером элементы на реальный мир, при этом последний остается видимым. Смешанная реальность относится к набору иммерсивных технологий, включая дополненную реальность, которые обеспечивают различные «сочетания» физического и виртуального миров.
Уже существует ряд головных устройств (HMD), которые могут поддерживать эти технологии. К ним относятся Vision Pro от Apple и гарнитура Quest от Meta. В 2025 году мы, вероятно, увидим новые продукты и усовершенствования от таких компаний, как Meta, Apple и других.
5. Преимущества блокчейна
Технология блокчейн, которая позволяет хранить записи в сети компьютеров, призвана повлиять на цепочки поставок и различные секторы от здравоохранения до финансов. Блокчейн повышает прозрачность и отслеживаемость, позволяя отслеживать продукты от происхождения до потребителя, а также обеспечивает повышенную безопасность и эффективность благодаря автоматизированным процессам.
Хранение данных пациентов в здравоохранении можно сделать более безопасным с помощью технологии блокчейн. Обмен данными может стать бесшовным, а поставки медикаментов могут быть легко отслежены. Финансовые операции можно было бы сделать более надежными, быстрыми и дешевыми, а также повысить степень финансовой доступности. Это обеспечит доступ к более широкой группе потребителей, которая, возможно, раньше не пользовалась банковскими или кредитными услугами.
6. Рассвет связи 6G
Мы будем наслаждаться более быстрым подключением с внедрением беспроводных сетей связи 6G. Процесс стандартизации технологии 6G начнется в 2025 году. Четкие глобальные стандарты 6G и совместимость между сетями имеют жизненно важное значение для успеха технологии.
7. Более продвинутая технология автономного вождения
Беспилотные автомобили также ожидает ряд усовершенствований в будущем. Беспилотные автомобили классифицируются по шести уровням, в зависимости от их автономности – от 0 (полностью ручной) до 5 (полностью автономный). В настоящее время беспилотные такси, развернутые в городах США, таких как Сан-Франциско, находятся на уровне 4 (высокий уровень автоматизации вождения).
Они могут справляться с большинством задач вождения без участия человека, но с некоторыми ограничениями. В 2025 году мы, вероятно, увидим прогресс в направлении достижения уровня 5. Это классифицируется как полная автономность и описывает транспортные средства, которые работают без какого-либо вмешательства человека. Mercedes увеличит скорость своей системы автономного вождения Drive Pilot в 2025 году, а Tesla разрабатывает собственный Robotaxi, который должен стать доступен до 2027 года, по словам Илона Маска.
Мы можем ожидать, что технологии смогут решать задачи, которые раньше были исключительной прерогативой человека. Компьютер сможет выполнять рабочие задачи и отчитываться. Это приведет к повышению эффективности и большим изменениям в работе. Мы также увидим технологии, которые увеличат наше свободное время и качество жизни.
