Главные тенденции искусственного интеллекта и машинного обучения, которые изменят мир в 2025 году

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) пережили беспрецедентный рост и инновации, преобразовав многие отрасли и изменив наш образ жизни и работы. Вступая в 2025 год, становится очевидным, что искусственный интеллект и машинное обучение находятся на переднем крае технологического прогресса, и их влияние на наш мир более глубокое, чем когда-либо прежде. В этой статье мы углубимся в основные тенденции искусственного интеллекта и машинного обучения, которые в настоящее время формируют наш глобальный ландшафт, и предоставим всесторонний обзор ключевых разработок, приложений и последствий этих технологий.

Новые тенденции в области искусственного интеллекта

Генеративный ИИ

В Generative AI ожидается дальнейшее развитие в связи с ожиданием увеличения финансирования. Генеративный ИИ удобен для пользователя и, следовательно, обеспечивает максимальное признание и использование среди широких масс, предоставляя основные приложения для создания текста, видео, изображений и речи, имитирующих людей. Следующим подходом и исследованием станет его легкая интеграция и встраивание в различные платформы. Кроме того, это также обеспечивает количественный и качественный рост бизнеса. Генеративный искусственный интеллект также получил высокую оценку в средствах массовой информации.

Мультимодальный ИИ

ИИ способен комбинировать числовой текст, данные, изображения и видео для обеспечения точности результатов. Это повышает производительность приложений, делая их более осведомленными о контексте и улучшая их возможности. Несколько преимуществ, обусловивших его популярное использование, — это лучшее взаимодействие с пользователем с помощью таких приложений, как виртуальные помощники, и объединение текстового, визуального и речевого ввода. Межмодальное обучение, а также повышение креативности и инноваций являются другими полезными факторами для роста мультимодального ИИ.

Периферийные вычисления

Это наблюдается в средах распределенных вычислений. Помимо скорости обработки, он работает за счет увеличения близости источников данных. Периферийные вычисления позволяют локально обрабатывать данные в режиме реального времени, эффективный вклад которых заключается в уменьшении пропускной способности и задержки. Уменьшенные компоненты играют решающую роль в передаче данных в централизованное место для обработки. Функциональные возможности периферийных вычислений можно увидеть на платформах Google Cloud, ADLINKS и других, чтобы упростить работу с удаленными рабочими местами.

Глубокое обучение

Имитирование человеческого мозга для выполнения задач оказалось весьма плодотворным при работе со сложными данными. Он набирает популярность в геометрической прогрессии благодаря наличию нескольких слоев обработки, которые способствуют точности модели. Общие применения наблюдаются при разработке продуктов такими компаниями, как беспилотные автомобили, OTT-платформы, индивидуальные возможности платформ электронной коммерции и другие.

Объяснимый ИИ

Повышенная зависимость от ИИ привела к тому, что люди стали свидетелями более высокой точности. Однако зачастую причина и прозрачность суждения имеют большее значение для надежности ИИ и принятия решений людьми. Объяснимый ИИ устраняет этот разрыв между людьми и ИИ, предоставляя набор методов или процессов, которым ИИ помогает прийти к конкретному выводу. Интерпретируемость для дальнейшего повышения точности принятия решений в ближайшее время станет более заметной в таких отраслях, как здравоохранение, управление персоналом и других.

Машинное обучение без кода

Программы машинного обучения без программирования позволяют использовать простой интерфейс перетаскивания для построения и развертывания моделей. Это уменьшает или устраняет необходимость долгих часов программирования и редактирования кода. Этот подход экономит время и деньги, обеспечивая при этом скорость и гибкость. Это также не требует высоких технических знаний, что исключает долгие часы и усилия HR.

N выстрел обучения

Это относится к усовершенствованным методам, которые позволяют получать продукцию при минимальном количестве и качестве ресурсов. Эти методы используют ограниченные данные для получения желаемого результата, что исключает доступ к базам данных или длинным подсказкам. Общее применение наблюдается в распознавании лиц, классификации изображений и текста.

Метавселенные

Подобно альтернативным вселенным, метавселенные способны одновременно выполнять разные задачи. Например, они могут вести бизнес, вести виртуальную жизнь и получать доход. Они имеют высокий потенциал роста и, следовательно, являются частью последних тенденций машинного обучения.

Квантовые вычисления

Сложная проблема требует передовых решений. Квантовые вычисления входят в число текущих тенденций в области искусственного интеллекта, которые предлагают решения и прорывы в алгоритмах машинного обучения и проблемах оптимизации. Он решает сложные задачи, используя принципы квантовой механики.

Цифровые двойники

Это также новое и интересное предложение от ИИ, которое сейчас в тренде. Это относится к цифровым копиям активов, присутствующих в реальном мире. Получив большую популярность за последние несколько лет, бизнес и правительства получили большую выгоду от этой концепции. Он может предоставлять аналитическую информацию в режиме реального времени, обеспечивая при этом возможность отслеживать и впоследствии оптимизировать производительность своего бизнеса. Эффекты ожидаются при прогнозировании экономических последствий глобального кризиса, прогрессирования заболеваний и поведения клиентов.

Тенденции на основе приложений

Демократизация

Дополнительные бизнес-ценности, простота доступа, инновации и креативность в средствах массовой информации, а также большая привлекательность повысили признание и демократизацию ИИ. Общим результатом является интеграция ИИ с работой.

Персонализация

Персонализация с помощью искусственного интеллекта дала множество поразительных цифр. Они дополнительно исследуются с целью оптимизации пользовательского опыта и принятия бизнес-решений. Персонализация с помощью искусственного интеллекта достигается за счет создания гиперцелевого и индивидуализированного обслуживания клиентов.

Кибербезопасность

Применение ИИ и МО в финансах, банковском деле и других областях, связанных с мошенничеством, заслуживает похвалы. Прогресс в этом секторе также входит в число тенденций машинного обучения, где идентификация в реальном времени, выдача предупреждений, предсказуемость и нейтрализация киберугроз являются одними из горячих областей исследований. Основная цель — пресечь все кражи и киберпреступления, с которыми мы время от времени сталкиваемся в новостях.

Предвзятость и смягчение последствий

Требование этически обоснованного ИИ для более широкого использования в юриспруденции, здравоохранении, биржевом маркетинге и других областях является не только частью последних тенденций в области ИИ, но и принуждением. Поиск мер, методов, лучших практик и этических рамок ИИ имеет решающее значение для его использования.

Повышенная работа

Объединение человеческого интеллекта и искусственного интеллекта для использования потенциала эффективных и быстрых действий. Его использовали в юриспруденции, программировании, для студентов, исследователей и даже безработных. Официальная нормализация и официальное использование машинного обучения и искусственного интеллекта — одна из самых ожидаемых и востребованных тенденций в машинном обучении.

Передовые транспортные средства и интеллектуальные транспортные системы

Ожидается, что автоматизированное принятие решений улучшит сложные процессы принятия решений посредством машинного обучения. Алгоритмы будут использоваться для дальнейшего повышения эффективности за счет лучшего распознавания окружающей среды и контроля за более безопасными поездками. Ожидается, что эффективность анализа трафика также повысится благодаря текущим тенденциям в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

Экологическая устойчивость

Экологические проблемы растут, а определенные и эффективные меры со стороны широкой общественности отсутствуют. Использование прогнозируемости искусственного интеллекта, оптимизация энергопотребления, меры по снижению загрязнения и максимальное использование возобновляемых источников энергии — единственные шансы внести вклад в более зеленое и устойчивое будущее. Это делает экологическую устойчивость текущей тенденцией в области искусственного интеллекта на 2025 год.

Робототехника и автоматизация

Ожидается, что роботизированные и автоматизированные устройства будут править рынком в течение некоторого времени. Ожидания связаны с тенденциями в области простоты и эффективности. Являясь частью последних тенденций в области искусственного интеллекта, он изменит здравоохранение, логистику, домашнее хозяйство, производство, транспорт и многие другие отрасли.

Законодательство

Рост использования искусственного интеллекта, особенно в те времена, когда он официально неприемлем на рабочих местах, привел к масштабным мошенничествам. Это указывает на растущую потребность в эффективных и действенных законах, минимизирующих вредные последствия неэтичного и аморального использования ИИ. Некоторые страны добавили правила и законы, в том числе ЕС, США и Индия. Кроме того, ожидается, что законопроект, предложенный в Великобритании, вступит в силу с 2025 года. Цель состоит в том, чтобы сбалансировать силу ИИ между положительными и отрицательными последствиями.

Исследование космоса

Ожидается, что благодаря видимым достижениям в космической отрасли внедрение искусственного интеллекта продвинет нас на световые годы вперед. Тенденции искусственного интеллекта и машинного обучения в совокупности призваны помочь в анализе условий обитания и распознавании потенциальных экзопланет на основе условий и компонентов окружающей среды, а также коммерциализации космоса.

Будущее ИИ

Учитывая так много вышеперечисленных последних тенденций в области искусственного интеллекта, наиболее распространенными ожиданиями от искусственного интеллекта являются постоянные усилия в области исследований, усовершенствований и интеграции в нашу повседневную жизнь. Тенденции искусственного интеллекта в 2025 году потенциально могут создать новые рабочие места и открыть возможности для исследований в области развития человечества.

Ожидается, что траектория развития ИИ окажет глубокое влияние на его собственную эволюцию за счет интеграции новых технологий, таких как Интернет вещей, большие данные и робототехника. Требования к инновациям, творчеству и повышенной эффективности являются императивными ожиданиями от ИИ, отражающими существенный вклад, которого ожидает человечество.

Искусственный интеллект призван предложить простые и эффективные функциональные возможности в различных отраслях: банковском деле, финансах, на рабочих местах, производстве, развлечениях, образовании, безопасности, обороне, автономных транспортных средствах и здравоохранении.

Заглядывая в будущее, некоторые непредвиденные возможности включают в себя появление сверхинтеллекта и высокоразвитых компьютеров, полную замену человеческих рабочих мест и потенциальное устранение необходимости вмешательства человека в управление системами искусственного интеллекта.

Выберите правильную программу

Освойте будущее технологий с помощью курсов Simplilearn по искусственному интеллекту и машинному обучению. Откройте для себя возможности искусственного интеллекта и машинного обучения и приобретите навыки, необходимые для достижения успеха в отрасли. Выберите подходящую программу и раскройте свой потенциал уже сегодня. Зарегистрируйтесь сейчас и проложите свой путь к успеху!

Стать экспертом по AI/ML

Как технический специалист, если вы хотите изучить последние технологические достижения, сейчас самое время учиться. Комплексная программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и машинного обучения предоставит вам все, что вам нужно знать о том, как искусственный интеллект может помочь вам добиться успеха в вашей карьере, а также будет держать вас в курсе будущего машинного обучения.

Часто задаваемые вопросы

1. Какая тенденция в области ИИ сейчас является наиболее влиятельной?

Некоторые из наиболее влиятельных тенденций в области ИИ — это autoML, нейронные сети, объяснимый ИИ, мультимодальный ИИ и другие.

2. Как ИИ повлияет на рынок труда в следующем десятилетии?

Ожидается, что ИИ заменит избыточные и трудоемкие рабочие места. Ожидаемые цифры 300 миллионов рабочие места с полной занятостью будут переданы ИИ. Кроме того, в докладе ПвК заявляет о нейтрализующем эффекте на рабочие места в Великобритании, где количество рабочих мест в сфере здравоохранения, профессиональных, образовательных и научно-технических услуг увеличится, тогда как в производстве, хранении, государственном управлении и транспорте их будет меньше.

3. Какие меры могут обеспечить этичное использование ИИ?

Включение прозрачности, справедливости, конфиденциальности, обучения сотрудников, учета прав человека и прогнозирования рисков — вот некоторые из мер, которые следует принять для поощрения этического использования ИИ.

4. Как частные лица и предприятия могут подготовиться к революции искусственного интеллекта?

Образовательная осведомленность о потенциальных ограничениях и рисках ИИ может помочь подготовить людей к революции ИИ. Ожидается, что предприятия будут оставаться организованными, чтобы гарантировать, что ИИ получит все, что ему нужно для функциональности. Управление данными, наряду с тестированием потенциального воздействия и осуществимости, является эффективным подходом к подготовке бизнеса к революции ИИ.