Штучний інтелект (ШІ) включає створення машин, здатних виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту. Це включає розуміння природної мови, розпізнавання візерунків та прийняття рішень на основі даних.

Виклики, такі як упередження в алгоритмах, питання конфіденційності даних та потреба в прозорих процесах прийняття рішень, мають бути вирішені для забезпечення етичного розвитку ШІ. Незважаючи на це, ШІ має потенціал радикально трансформувати різні галузі та покращити ефективність та зручність у повсякденному житті.

Як технологія ШІ може вплинути на повсякденне життя у найближчому майбутньому?

Безсумнівно, розширення технології ШІ матиме (або вже має) величезний вплив на наше повсякденне життя. Чи є це загрозою чи можливістю, все ще залишається предметом дебатів. Тим не менш, технологія ШІ має потенціал значно покращити ефективність, зручність та якість життя в різних аспектах повсякденного життя, таких як:

  • Персоналізовані послуги,
  • Покращена охорона здоров'я,
  • Автоматизація та робототехніка,
  • Обробка природної мови,
  • Розумні будинки та IoT,
  • Покращені комунікації та співпраця,
  • Персоналізована освіта,
  • Фінансові послуги,
  • Розваги та медіа.

Однак важливо вирішити етичні, конфіденційні та суспільні питання, щоб бути переконаним у тому, що технології ШІ приносять користь людству в цілому. Тому важливо пам'ятати, які небезпеки ШІ на найближчі роки?

Які є ТОП-10 тенденцій ШІ на 2025 рік?

Технологія ШІ швидко розвивається та вдосконалюється, тому ймовірно до кінця року зазначений нижче список може бути розширений:

1. Перевірка реальності: реалістичніші очікування

Розуміння поточних можливостей, обмежень та викликів ШІ, замість покладання на надмірно оптимістичні або сенсаційні зображення його можливостей. Крім того, визнання можливих небезпек і спроби їх запобігти.

2. Мультимодальний ШІ

Обробка та розуміння інформації з кількох ресурсів, таких як текст, зображення, аудіо, відео та інші форми даних. Замість зосередження на одному типі входу, мультимодальний ШІ прагне інтегрувати та аналізувати інформацію з різних джерел для отримання більш повних уявлень та відповідей.

3. Менші мовні моделі та відкриті джерела

Розвиток значних тенденцій у галузі обробки природної мови (NLP) та штучного інтелекту (ШІ). Ці розвитки покликані зробити технології ШІ доступнішими, ефективнішими та адаптованими до користувача.

4. Налаштовані локальні моделі та дані (наприклад, налаштовані чат-боти)

Розробка та впровадження рішень ШІ та машинного навчання, адаптованих до конкретних завдань, доменів або випадків. Завдяки використанню знань у певній галузі, спеціалізованих наборів даних і налаштованих процесів обробки, організації можуть створювати надійні, ефективні та масштабовані додатки ШІ, які відповідають їх унікальним вимогам та викликам.

5. Потужніші віртуальні агенти

Розширені системи ШІ, розроблені для симуляції розмов, схожих на людські, та виконання завдань від імені користувачів. Тому вони пов'язані з покращенням:

  • розуміння природної мови/контексту,
  • мультимодальної взаємодії,
  • персоналізації та адаптації.

6. Регулювання, авторське право та етичні питання ШІ

Критичні аспекти розробки та використання технологій штучного інтелекту (ШІ). Вирішення цих питань є важливим для забезпечення відповідального, етичного використання та дотримання правових та регуляторних рамок.

7. Тіньовий ШІ (та корпоративні політики ШІ)

Використання штучного інтелекту (ШІ) в організаціях без належного нагляду, управління або обізнаності з боку центрального керівництва або ІТ-відділів. Ці ініціативи ШІ можуть бути розпочаті та реалізовані окремими командами або відділами для вирішення конкретних потреб або викликів.

8. ШІ для освіти

ШІ має потенціал трансформувати освіту, забезпечуючи персоналізовані, адаптивні та інтерактивні навчальні досвіди, автоматизуючи адміністративні завдання та підтримуючи освітян у різних аспектах їхньої роботи.

9. ШІ для управління безпекою даних

Використання передових можливостей для виявлення загроз, оцінки ризиків, виявлення аномалій та реагування на інциденти, що дозволяє організаціям покращити загальну безпеку та стійкість проти кібератак.

10. Продовження прогресу в глибокому навчанні

Глибоке навчання, зокрема з такими архітектурами, як згорткові нейронні мережі (CNN) і рекурентні нейронні мережі (RNN), очікується, що продовжить сприяти прогресу в різних застосуваннях ШІ, включаючи обробку природної мови, комп'ютерне зір та навчання з підкріпленням.

Lenso.ai як тенденція пошуку зображень на основі ШІ

Lenso.ai є прикладом тенденції пошуку зображень на основі ШІ, яка, як очікується, буде домінувати в найближчі роки. З передовою технологією користувачі можуть швидко знаходити бажані зображення. Крім того, пошуки можуть бути категоризовані за Людьми, Місцями, Дублікатами, Текстом або Доменом, тим самим уточнюючи та конкретизуючи результати.

Author

Julia Mykhailiuk

Marketing Specialist