ԱԲ թրենդներ, որոնց պետք է ուշադրություն դարձնել 2025 թվականին

Արհեստական բանականության նորամուծությունները հանգեցրել են նրան, որ այն դարձել է մեր կյանքի անբաժանելի մասը և կիրառություն գտնել տարբեր ոլորտներում: Այս հոդվածում մենք կխոսենք արհեստական բանականության ակնկալվող թրենդների մասին, որոնք կգերիշխեն 2025 թվականին: Բացահայտեք արհեստական բանականության ապագան և հաշվի առեք այն խորը ազդեցությունը, որը կարող է ունենալ այս առաջընթացը մեր առօրյա կյանքի, արդյունաբերության և համաշխարհային տեխնոլոգիական էկոհամակարգի վրա:

1. Գեներատիվ ԱԲ

Գեներատիվ ԱԲ-ն վերաբերում է արհեստական բանականության տեխնիկայի և մոդելների կատեգորիայի, որոնք նախատեսված են նոր, հաճախ իրատեսական տվյալների նմուշներ ստեղծելու համար: Հատուկ առաջադրանք կատարելու համար հստակ ծրագրավորված լինելու փոխարեն, գեներատիվ ԱԲ մոդելները վերապատրաստվում են տվյալների մեծ հավաքածուների վրա և սովորում են նոր բովանդակություն ստեղծել՝ ֆիքսելով ուսուցման տվյալների մեջ առկա օրինաչափություններն ու կառուցվածքները:

Գեներատիվ ԱԲ-ն ունի հավելվածներ տարբեր տիրույթներում, ներառյալ պատկերների ստեղծումը, տեքստի ստեղծումը, տվյալների ավելացումը, ստեղծագործական արվեստը և այլն:

Ակնկալվում է, որ 2025 թվականին գեներատիվ մոդելները կարտադրեն բովանդակություն ավելի մեծ իրատեսությամբ և հավատարմությամբ: Սա կարող է հանգեցնել առաջընթացի բարձր լուծաչափով պատկերների, իրատեսական սիմուլյացիաների և վիրտուալ միջավայրում ընկղմվող փորձառությունների ստեղծման գործում:

Թերևս լավագույն արդյունքների հասել են հենց գեներատիվ ԱԲ-ները, որոնք աշխատում են տեքստերի հետ: ChatGPT-ի սահմանած տարբերակը մարդանման բովանդակության ստեղծման գործում ընդունվել է բազմաթիվ զարգացող ԱԲ մոդելների կողմից: Օրինակները ներառում են DeepSeek, Groq, Ollama և այլն, որոնք կենտրոնանում են արագության, արդյունավետության և տիրույթի հատուկ հավելվածների վրա: Բացի այդ, մեկ այլ նշանակալի թրենդ է ի հայտ եկել՝ ի պատասխան թափանցիկության և տվյալների անվտանգության վերաբերյալ մտահոգությունների՝ բաց ծածկագրով ԱԲ մոդելների աճը: Լուծումները, ինչպիսին է Mistral ԱԲ-ն, առաջարկում են այլընտրանքներ, որոնք առաջնահերթություն են տալիս վերահսկմանը, հարմարեցման և անվտանգությանը, ինչը թույլ է տալիս բիզնեսին ինտեգրել ԱԲ-ն՝ միաժամանակ պահպանելով իրենց տվյալների նկատմամբ ավելի մեծ վերահսկողություն:

ԱԲ-ն այնքան հայտնի է դարձել, որ շատ լուծումներ ինտեգրում են այն՝ ավելի լավ օգտատերերի փորձ ապահովելու համար: Տարբեր ծրագրեր ստեղծելու, վերլուծելու, թարգմանելու և լեզվի մշակման այլ առաջադրանքներ: Օրինակ ԱԲ-ի վրա աշխատող օգնականներն այժմ հասանելի են ONLYOFFICE Docs-ում։

Գրասենյակային փաթեթի և գեներատիվ ԱԲ-ի համադրությունն օգնում է ձեզ ստեղծել և խմբագրել տեքստեր՝ կատարելով այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են գրելը և ամփոփելը, նկարազարդումներ ստեղծելը, բառերը թարգմանելը և վերլուծելը, հիմնաբառեր գտնելը և բառերի սահմանումներ տալը: Բացի այդ, այս ինտեգրումը թույլ է տալիս տարբեր ԱԲ մոդելների կազմաձևել՝ տարբեր առաջադրանքներ կատարելու համար՝ ելնելով իրենց հնարավորություններից և մասնագիտությունից:

2. ԱԲ Չաթ-բոտեր

Ակնկալվում է, որ ԱԲ չաթ-բոտերի օգտագործումը զգալիորեն կզարգանա ապագայում՝ բնական լեզվի մշակման, մեքենայական ուսուցման և խոսակցական ԱԲ տեխնոլոգիաների առաջընթացով:

Ակնկալվում է, որ ԱԲ չաթ-բոտերի օգտագործումը զգալիորեն կզարգանա ապագայում՝ բնական լեզվի մշակման, մեքենայական ուսուցման և խոսակցական ԱԲ տեխնոլոգիաների առաջխաղացումներով: 2025 թվականին ԱԲ-ով աշխատող չաթ-բոտերը, ամենայն հավանականությամբ, կառաջարկեն հաճախորդների ավելի բարդ աջակցություն՝ տրամադրելով ակնթարթային պատասխաններ հարցումներին, լուծելով բարդ խնդիրներ և կարգավորելով հարցումների ավելի լայն շրջանակ: Ինտեգրումը գիտելիքների բազաների և տվյալների վերլուծության հետ կընդլայնի անհատականացված օգնություն տրամադրելու նրանց կարողությունը:

3. Կանխատեսող Վերլուծության օգտագործում

Ակնկալվում է, որ արհեստական բանականության կողմից ստեղծված վերլուծությունը կհեղափոխի տարբեր ոլորտներ: Տեխնոլոգիաների առաջընթացի և տվյալների առատության շնորհիվ ընկերությունները կկարողանան ավելի տեղեկացված որոշումներ կայացնել և օպտիմալացնել իրենց գործունեությունը: Կանխատեսող վերլուծությունը բիզնեսին հնարավորություն կտա կանխատեսել ապագա միտումները, բացահայտել հնարավոր ռիսկերը և անհատականացնել իրենց առաջարկները՝ բավարարելու հաճախորդների հատուկ կարիքները: Սա կբերի արդյունավետության բարձրացման, ծախսերի խնայողության և, ի վերջո, շուկայում մրցակցային առավելության:

Ֆինանսներում կանխատեսող վերլուծությունը կարող է օգտագործվել բաժնետոմսերի գների կանխատեսման, ներդրումային հնարավորությունները բացահայտելու և ֆինանսական ռիսկերը կառավարելու համար: Այն օգնում է տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնել՝ կապված ներդրումային ռազմավարությունների և պորտֆոլիոի կառավարման հետ:

4. Բազմաֆունկցիոնալ Արհեստական Բանականություն

Բազմաֆունկցիոնալ ԱԲ-ն վերաբերում է ԱԲ համակարգերին կամ մոդելներին, որոնք նախատեսված են տարբեր տիրույթներում տարբեր առաջադրանքներ և գործառույթներ կատարելու համար: Բազմաֆունկցիոնալ ԱԲ-ի մշակումը հաճախ ներառում է ԱԲ տարբեր մեթոդների և մոդելների ինտեգրում՝ համապարփակ և հարմարվող լուծում ստեղծելու համար: Նրանք կարող են օգտագործել տեքստ, խոսք, պատկերներ, վիդեո, աուդիո:

Ձեռնարկությունները կարող են օգտագործել մուլտիմոդալ ԱԲ՝ ստեղծելու խելացի համակարգեր, որոնք վերլուծում են տվյալների տարբեր հոսքերը՝ բարելավելով բնական լեզվի ըմբռնումը, տեսողական ընկալումը և ձայնի ճանաչումը՝ օգտատիրոջ փորձը բարելավելու համար:

5. ԱԲ Կիբերանվտանգություն

Քանի որ կիբեր սպառնալիքները զարգանում են, ԱԲ-ն կարևոր դեր կխաղա կիբերանվտանգության միջոցառումներն ավելի արդյունավետ դարձնելու գործում: ԱԲ ալգորիթմները կօգնեն հայտնաբերել և արձագանքել կիբեր սպառնալիքներին իրական ժամանակում՝ ապահովելով ավելի լավ պաշտպանություն թվային համակարգերի և ցանցերի համար:

Բացի այդ, ԱԲ-ն կարող է վերլուծել հսկայական քանակությամբ տվյալներ և բացահայտել այնպիսի օրինաչափություններ, որոնք մարդիկ կարող են չնկատել՝ թույլ տալով կանխարգելել հնարավոր հարձակումները: Անընդհատ սովորելով նոր սպառնալիքները և հարմարեցնելով իր ալգորիթմները՝ ԱԲ-ն կարող է մեկ քայլ առաջ մնալ կիբերհանցագործներից և կանխել հաքերային հարձակումները՝ նախքան դրանց տեղի ունենալը: Բացի այդ, արհեստական բանականությամբ աշխատող համակարգերը կարող են ավտոմատացնել սովորական անվտանգության առաջադրանքները՝ թույլ տալով մասնագետներին կենտրոնանալ ավելի բարդ խնդիրների և ռազմավարական պլանավորման վրա:

6. ԱԲ-ի կողմից ստեղծված ծածկագրերի պատրաստի մոդելներ

ԱԲ-ի կողմից ստեղծված ծածկագրի մոդելները վերաբերում են մեքենայական ուսուցման մոդելներին և ալգորիթմներին, որոնք նախատեսված են ավտոմատ կերպով ստեղծելու կամ օգնելու համակարգչային ծածկագրի ստեղծմանը:

Արհեստական բանականության որոշ մոդելներ սովորել են հասկանալու ծրագրավորման առաջադրանքների բնական լեզվով նկարագրությունները և ստեղծել համապատասխան ծածկագիր: Սա հատկապես օգտակար է այն օգտատերերի համար, ովքեր գուցե չունեն ծրագրավորման մեծ փորձ, բայց կարող են պարզ լեզվով արտահայտել իրենց պահանջները:

Բացի այդ, ԱԲ-ի կողմից ստեղծված մոդելները կարող են օգնել ծածկահրի վերամշակմանը՝ առաջարկելով ծածկագրերի ընթերցանության բարելավումներ, կատարողականի օպտիմալացում կամ կոդավորման չափանիշների համապատասխանություն:

Այս ԱԲ թրենդը թույլ է տալիս ընկերություններին ծրագրավորել ԱԲ գործիքներ, որոնք անհատականացված են իրենց տիրույթի համար, վերլուծել տվյալները և ձևավորել ընթացիկ և ապագա գործընթացները: Սա նաև զգալիորեն կնվազեցնի նախագծի մշակման ծախսերը:

7. Էթիկանան ԱԲ և պատասխանատու ԱԲ Զարգացում

Էթիկական ԱԲ և պատասխանատու ԱԲ զարգացումը վերաբերում են սկզբունքներին, գործելակերպին և ուղեցույցներին, որոնք նպատակ ունեն ապահովել արհեստական բանականության համակարգերի զարգացումն ու տեղակայումը բարոյական, սոցիալական և իրավական նկատառումներին համապատասխանող ձևով: Քանի որ ԱԲ տեխնոլոգիաները շարունակում են զարգանալ, աճում է էթիկական խնդիրների լուծման անհրաժեշտության գիտակցումը և ապահովելու, որ ԱԲ համակարգերը մշակվեն և օգտագործվեն պատասխանատու կերպով:

Ակնկալվում է, որ 2025 թվականին ԱԲ համակարգերն ավելի թափանցիկ և բացատրելի կլինեն: Սա ներառում է հստակ բացատրություններ, թե ինչպես են ԱԲ մոդելները որոշումներ կայացնում, հատկապես այնպիսի կարևոր ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը, ֆինանսները և քրեական արդարադատությունը: Որոշումների կայացման գործընթացի ըմբռնումն օգնում է վստահության ձևավորմանը և թույլ է տալիս օգտատերերին վիճարկել կամ բողոքարկել որոշումները:

8. ԱԲ-ի վրա հիմնված առողջապահական նորարարություններ

ԱԲ-ն փոխակերպում է առողջապահությունը՝ թույլ տալով ավելի արագ ախտորոշումներ, անհատականացված բուժման պլաններ և բարելավել հիվանդների արդյունքները: ԱԲ-ով աշխատող համակարգերը կարող են վերլուծել բժշկական տվյալները, հայտնաբերել օրինաչափությունները և օգնել բժիշկներին ճշգրիտ որոշումներ կայացնելիս: Արհեստական բանականության կիրառումը բժշկական պատկերավորման, դեղերի հայտնաբերման և կանխատեսող առողջապահության մեջ կշարունակի ընդլայնվել 2025 թվականին՝ առողջապահությունը դարձնելով ավելի արդյունավետ և հասանելի:

9. ԱԲ-ի և Իրերի Ինտերնետի (IoT) ինտեգրում

ԱԲ և ԻԻ սարքերի համադրությունը հնարավորություն կտա տներին և քաղաքներին դառնալ ավելի արդյունավետ և ինքնավար: ԱԲ-ով աշխատող համակարգերով ԻԻ սարքերը կկարողանան շփվել և համագործակցել, որոշումներ կայացնել և գործողություններ ձեռնարկել էներգիայի օգտագործումը օպտիմալացնելու, ռեսուրսները կառավարելու և կյանքի ընդհանուր որակը բարելավելու համար: Խելացի տները կկարողանան կանխատեսել և արձագանքել բնակիչների կարիքներին, մինչդեռ խելացի քաղաքները կկարողանան արդյունավետորեն կառավարել երթևեկությունը, նվազեցնել աղտոտվածությունը և բարձրացնել հանրային անվտանգությունը: Այս ինտեգրումը կվերափոխի մեր կենսատարածքներն ու քաղաքային միջավայրերը՝ ստեղծելով ավելի կայուն և փոխկապակցված ապագա:

10. ԱԲ-ով աշխատող

ԱԲ-ով աշխատող ռոբոտները կարող են ավտոմատացնել կրկնվող և առօրյա առաջադրանքները՝ ազատելով մարդկային աշխատողներին՝ կենտրոնանալով իրենց աշխատանքի ավելի բարդ և ստեղծագործական ասպեկտների վրա: Սա կարող է հանգեցնել ավելի արագ արտադրական ցիկլերի, բարելավված ծառայությունների մատուցման և ընդհանուր տնտեսական աճի և արդյունավետության բարձրացման տարբեր ոլորտներում՝ արտադրությունից մինչև հաճախորդների սպասարկում:

Առողջապահության ոլորտում ԱԲ-ով աշխատող ռոբոտները կարող են կատարել այնպիսի խնդիրներ, ինչպիսիք են վիրահատությունը, ախտորոշումը և հիվանդի խնամքը: Վիրաբուժական ռոբոտները, օրինակ, կարող են ավելի շատ ճշգրտություն ապահովել վիրահատություններում՝ հանգեցնելով վերականգնման ավելի արագ ժամանակի և նվազեցնելու ռիսկը:

Կրթության մեջ արհեստական ​​ինտելեկտով աշխատող ռոբոտները կարող են անհատականացված ուսուցման փորձառություններ տրամադրել և օգնել հմտությունների զարգացմանը: Նրանք կարող են հարմարվել անհատական ​​ուսուցման ոճերին՝ օգնելով ուսանողներին ավելի արդյունավետ ընկալել հասկացությունները:

Տրանսպորտում Ինքնավար տրանսպորտային միջոցները և անօդաչու թռչող սարքերը, որոնք աշխատում են արհեստական ​​ինտելեկտով, ունեն փոխադրումը փոխակերպելու ներուժ: Սա կարող է հանգեցնել ավելի անվտանգ և արդյունավետ երթևեկության, երթևեկության խցանումների կրճատման և նույնիսկ քաղաքաշինության փոփոխությունների:

Գյուղատնտեսության մեջ արհեստական բանականությամբ աշխատող ռոբոտները կարող են օպտիմալացնել գյուղատնտեսական պրակտիկան՝ վերահսկելով մշակաբույսերը, կառավարելով ոռոգումը և ինքնուրույն կատարելով այլ առաջադրանքներ: Սա կարող է հանգեցնել բերքատվության ավելացման, ռեսուրսների օգտագործման կրճատման և ավելի կայուն գյուղատնտեսության:

Չնայած պոտենցիալ առավելություններին, արհեստական բանականության ռոբոտների համատարած ընդունումը նաև էթիկական և հասարակական մտահոգություններ է առաջացնում: Աշխատանքի տեղաշարժի, տվյալների գաղտնիության, անվտանգության և որոշումների կայացման էթիկական նկատառումների հետ կապված խնդիրները պահանջում են մանրակրկիտ քննարկում, քանի որ այս տեխնոլոգիաները գնալով ավելի են ինտեգրվում մեր առօրյա կյանքում: Քանի որ տեխնոլոգիան զարգանում է, կարևոր կլինի հավասարակշռություն գտնել արհեստական բանականությամբ ռոբոտների առավելություններից օգտվելու և դրանց հետ կապված հնարավոր խնդիրների լուծման միջև:

11. Edge ԱԲ և ապակենտրոնացված մշակում

Edge ԱԲ-ն տվյալների մշակումը կենտրոնացված ամպային համակարգերից տեղափոխում է տեղական սարքեր՝ հնարավորություն տալով ավելի արագ որոշումներ կայացնել, ընդլայնել գաղտնիությունը և նվազեցնել հետաձգումը: Մինչև 2025 թվականն այս թրենդը կարագացնի ԱԲ-ի ընդունումն այնպիսի սարքերում, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենաները, խելացի սարքերը և արդյունաբերական սենսորները: Օրինակ, իրական ժամանակի առողջության ախտորոշումն արհեստական ​​բանականության վրա աշխատող խելացի սարքերի և արտադրության ոլորտում որակի ակնթարթային վերահսկման միջոցով կդառնա հիմնական: Edge ԱԲ-ն աջակցում է նաև օֆլայն ֆունկցիոնալությանը, որը կարևոր է սահմանափակ կապով հեռավոր տարածքների համար և նվազեցնում է կախվածությունը էներգատար ամպային սերվերներից՝ համահունչ կայունության նպատակներին:

Ինչպես ստանալ լավագույնը ԱԲ-ից 2025 թվականին

2025 թվականին ԱԲ-ից առավելագույն օգուտ քաղելու համար կազմակերպությունները պետք է ներդրումներ կատարեն տվյալների կայուն ենթակառուցվածքի և որակյալ տվյալների հավաքագրման մեջ: Սա կապահովի, որ ԱԲ ալգորիթմները մուտք ունենան ճշգրիտ և բազմազան տվյալների՝ վերապատրաստման և որոշումներ կայացնելու համար: Բացի այդ, ընկերությունները պետք է առաջնահերթություն տան էթիկական նկատառումներին, ինչպիսիք են ԱԲ համակարգերի թափանցիկության և արդարության ապահովումը՝ օգտատերերի և շահագրգիռ կողմերի միջև վստահություն ձևավորելու համար: Վերջապես, կարևոր է խթանել մարդկանց և ԱԲ-ի միջև համագործակցությունը, քանի որ մարդիկ կարող են արժեքավոր պատկերացումներ և համատեքստ տրամադրել, ԱԲ համակարգերը հզորացնելու համար: