Parimad AI suundumused 2025. aastal

Artificiaalne intelligentsus (AI) areneb 2025. aastal edasi ja selle mõju meie igapäevaelule ja ärielule on aina suurem. Peamised AI suundumused näitavad, kuidas see tehnoloogia uusi kõrgusi saavutab. Siin arutame mõningaid põhilineid arenguid, mis määravad AI tulevikku.

1. Agentneuro-AI: Iseseisvad ja otsustusvõimelised tehisintellektid

Agentne tehisintellekt viitab süsteemidele, mis suudavad iseseisvalt otsuseid teha eelnevalt määratud piirides. 2025. aastal muutuvad AI-süsteemid aina autonoomsemaks, leides kasutust näiteks autonoomsetes sõidukites, tarneahela haldamises ja isegi tervishoius. Need AI-agendid ei ole ainult reaktiivsed, vaid ka proaktiivsed, vähendades seega inimeste koormust ja tõstes tõhusust.

2. Järeldusaja arvutus: Reaalajas otsuste optimeerimine

Reaalajas keskkondades, nagu käänetuvastus ja liitreaalsus, kasutatavate AI-rakenduste kasvades muutub päringu töötlusaeg (inference time compute) kriitiliseks teguriks. 2025. aastal pööratakse suurt tähelepanu riist- ja tarkvara optimeerimisele, et muuta AI-mudelid kiiremaks ja energiasöötlikumaks. Mõelge siin spetsialiseeritud kiipidel nagu tensor processing units (TPU-d) ja neuromorfsetel riistvaradel, mis toetavad päringute töötlemist minimaalse viivitusega.

3. Väga suured mudelid: Järgmise põlvkonna tehisintellekt

Pärast selliste mudelite nagu GPT-4 ja GPT-5 kasutuselevõttu jätkavad väga suured mudelid suuruselt ja keerukuselt kasvamist. 2025. aastal ei ole need mudelid mitte ainult suuremad, vaid ka optimeeritud spetsiifiliste ühteänete jaoks, nagu õigusanalüüsid, meditsiiniline diagnostika ja teaduslikud uuringud. Need hüperkeerukad mudelid pakuvad enneolematut täpsust ja konteksti mõistmist, kuid toovad kaasa ka infrastruktuuri ja eetika valdkonna väljakutseid.

4. Väga väikesed mudelid: Tehisintellekt servaseadmetele

Spektri teises otsas näeme suundumust väga väikesed mudelid mis on spetsiaalselt loodud servaarvutuseks. Neid mudeleid kasutatakse IoT-seadmetes, nagu nutitermostaadid ja kantavad terviseaparaadid. Tänu sellistele tehnikatele nagu mudelite kärpimine (pruning) ja kvantiseerimine (quantization) on need väikesed tehisintellekti süsteemid tõhusad, turvalised ja kättesaadavad paljudele rakendustele.

5. Täiustatud kasutusjuhtumid: Tehisintellekt 

Tehisintellekti rakendused 2025. aastal ulatuvad kaugemale traditsioonilistest valdkondadest, nagu pildi- ja kõnetuvastus. Mõelge tehisintellektile, mis toetab loomingulisi protsesse, näiteks moe, arhitektuuri ja isegi muusika komponeerimist. Lisaks näeme läbimurdeid sellistes valdkondades nagu kvantkeemia, kus tehisintellekt aitab avastada uusi materjale ja ravimeid. Samuti ka tervete IT-süsteemide haldamisel, tarkvaraarenduses ja küberturvalisuses.

6. Peaaegu lõpmatu mälu: tehisintellekt ilma piirideta

Tänu pilvetehnoloogia ja täiustatud andmehalvussüsteemide integreerimisele on tehisintellekti süsteemidel juurdepääs peaaegu lõpmatule mälule. See võimaldab säilitada pikaajalist konteksti, mis on hädavajalik selliste rakenduste jaoks nagu isikupärastatud virtuaalsed assistendid ja keerukad klienditeenindussüsteemid. See võimekus võimaldab tehisintellektil pakkuda pika aja jooksul järjepidevaid ja kontekstiteadlikke kogemusi. Tegelikult mäletab tehisintellekt kõiki vestlusi, mida ta teiega kunagi pidanud on. Küsimus on muidugi selles, kas te seda ka soovite, seega peab olema ka võimalus osaliselt või täielikult lähtestada.

7. Inimene-ahelas täiustamine: koostöö tehisintellektiga

Kuigi tehisintellekt muutub üha autonoomsemaks, jääb inimfaktor oluliseks. Inimese osalusega täiustamine (Human-in-the-loop augmentatsioon) tagab, et tehisintellekti süsteemid on otsustusprotsessi kriitilistes etappides inimjärelevalve abil täpsemad ja usaldusväärsemad. See on eriti oluline sellistes sektorites nagu lennundus, tervishoid ja rahandus, kus inimkogemus ja hinnanguline võimekus jäävad kriitiliseks. Huvitaval kombel näitavad 50 arsti diagnostikakatsetused, et tehisintellekt teeb seda paremini ja isegi paremini kui inimene, keda tehisintellekt abistab. Seega peame me eelkõige õppima õigeid küsimusi esitama.

7. Põhjendav tehisintellekt

O1 tulekuga tegi OpenAI esimese sammu ratsionaalse LLM-i suunas. Selle sammu aga möödus kiiresti O3. Kuid konkurentsi tuleb ka ootamatust suunast Deepseek R1. Avatud lähtekoodiga ratsionaalsuse ja tugevdamisõppe mudel, mis on kordades odavam kui Ameerika konkurendid nii energia tarbimise kui ka riistvara kasutamise osas. Kuna see mõjutas otseselt kõigi tehisintellektiga seotud ettevõtete börsiväärtust, on 2025. aasta toon paika pandud.

Kuidas NetCare selles küsimuses aitab

NetCare'il on tõestatud kogemus digitaalsete uuenduste rakendamisel, mis muudavad ettevõtte protsesse. Meie laialdaste kogemustega IT-teenuste ja lahenduste vallas, sealhulgas hallatavate IT-teenuste, IT-turvalisuse, pilveinfrastruktuuri ja digitaalse transformatsiooni vallas, oleme hästi varustatud ettevõtteid nende tehisintellekti algatustes toetama.

Meie lähenemine hõlmab:

• Konsultatsioon ja strateegiaarendus: Teeme koostööd teie meeskonnaga, et tuvastada tehisintellekti võimalused, mis vastavad teie är eesmärkidele, ja töötame välja kohandatud strateegia eduka rakendamise jaoks.
• Andmete analüüs ja haldus: Aitame andmete kogumisel, analüüsimisel ja haldamisel, mis on tõhusate tehisintellekti lahenduste jaoks ülioluline.
• AI-lahenduste arendamine ja integreerimine: AI-lahenduste kavandamine ja integreerimine, mis on kohandatud teie vajadustele, olgu selleks siis protsesside automatiseerimine, kliendisuhtlus või otsuste tegemine.
• Koolitus ja tugi: Kuigi me ise koolitust ei paku, aitame selle loomisel programmi raames

Milliseid eesmärke peaksite seadma

AI rakendamisel on oluline seada selged ja saavutatavad eesmärgid, mis on kooskõlas teie üldise äristrateegiaga. Siin on mõned sammud, mis aitavad teil neid eesmärke määratleda:

1. Tuvastage ettevõtte vajadused: Määrake kindlaks, millised valdkonnad teie organisatsioonis saavad tehisintellektist kasu. See võib varieeruda korduvate ülesannete automatiseerimisest kuni kliendisuhete parandamiseni.
2. Hinnake olemasolevaid ressursse: Hinnake tehisintellekti juurutamiseks vajalikke tehnoloogilisi ja inimressursse. Kas teie organisatsioonil on õige infrastruktuur ja oskused?
3. Seadke konkreetsed ja mõõdetavad eesmärgid: Formuleerige selged eesmärgid, näiteks „andmete töötlemise aja vähendamine 30% kuue kuu jooksul”.
4. Määrake KPI-d ja mõõtmismeetodid: Määrake, kuidas mõõdate oma tehisintellekti algatuste edenemist ja edu.
5. Rakenda ja hinda: Viige tehisintellekti strateegia ellu ja hinnake tulemusi regulaarselt, et teha pideva täiustamise osas kohandusi.

Järgides neid samme ja tehes koostööd kogenud partneriga nagu NetCare, saate maksimeerida AI eeliseid ja positsioneerida oma organisatsiooni tulevaseks eduks.

Kokkuvõte

AI suundumused 2025. aastal näitavad, kuidas see tehnoloogia muutub üha enam meie igapäevaelu osaks ja lahendab keerulisi probleeme viisidel, mis mõned aastad tagasi olid kujuteldamatud. Alates täiustatud agentpõhisest tehisintellektist kuni peaaegu lõpmatu mälumahtuni lubavad need arengud tulevikku, kus tehisintellekt meid toetab, rikastab ja võimaldab meil uusi piire nihutada. Lugege kindlasti ka põnevaid uudiseid uue LLM-i kohta OpenAI O3