Pagrindinės dirbtinio intelekto tendencijos 2025 m.

Dirbtinis intelektas (DI) 2025 m. toliau vystysis ir vis didesnę įtaką darys mūsų kasdieniam gyvenimui bei verslui. Pagrindinės DI tendencijos rodo, kaip ši technologija pasiekia naujas aukštumas. Čia aptariame keletą pagrindinių pokyčių, kurie lems DI ateitį.

1. Agentinis DI: Savarankiška ir sprendimus priimanti DI

Agentinis DI nurodo sistemas, gebančias savarankiškai priimti sprendimus iš anksto nustatytose ribose. 2025 m. DI sistemos taps vis autonomiškesnės, pritaikomos, pavyzdžiui, autonominėse transporto priemonėse, tiekimo grandinės valdymui ir net sveikatos priežiūroje. Šie DI agentai yra ne tik reaktyvūs, bet ir proaktyvūs, taip mažinant žmogiškųjų komandų krūvį ir didinant efektyvumą.

2. Išvadų laiko skaičiavimas: Realaus laiko sprendimų optimizavimas

Augant DI taikomosioms programoms realaus laiko aplinkose, tokiose kaip kalbos atpažinimas ir papildyta realybė, išvadų laiko skaičiavimas tampa kritiniu veiksniu. 2025 m. daug dėmesio bus skiriama aparatūros ir programinės įrangos optimizavimui, siekiant, kad DI modeliai veiktų greičiau ir energiją taupančiau. Čia kalbame apie specializuotus lustus, tokius kaip tenzorinių procesorių vienetai (TPU) ir neuromorfinė aparatinė įranga, palaikanti išvadų generavimą su minimalia vėlavimo sparta.

3. Labai dideli modeliai: Kita DI karta

Sinds de introductie van modellen zoals GPT-4 en GPT-5, blijven zeer grote modellen groeien in omvang en complexiteit. In 2025 worden deze modellen niet alleen groter, maar ook geoptimaliseerd voor specifieke taken, zoals juridische analyses, medische diagnostiek en wetenschappelijk onderzoek. Deze hypercomplexe modellen leveren ongekende nauwkeurigheid en contextbegrip, maar brengen ook uitdagingen met zich mee op het gebied van infrastructuur en ethiek.

4. Labai maži modeliai: dirbtinis intelektas kraštinei įrangai

Aan de andere kant van het spectrum zien we een trend van zeer kleine modellen die specifiek zijn ontworpen voor edge computing. Deze modellen worden gebruikt in IoT-apparaten, zoals slimme thermostaten en draagbare gezondheidsapparaten. Dankzij technieken zoals modelpruning en quantization zijn deze kleine AI-systemen efficiënt, veilig en toegankelijk voor een breed scala aan toepassingen.

5. Pažangūs naudojimo atvejai: dirbtinis intelektas 

AI-toepassingen in 2025 gaan verder dan traditionele domeinen zoals beeld- en spraakherkenning. Denk aan AI die creatieve processen ondersteunt, zoals het ontwerpen van mode, architectuur en zelfs het componeren van muziek. Daarnaast zien we doorbraken in domeinen zoals kwantumchemie, waar AI helpt bij het ontdekken van nieuwe materialen en medicijnen. Maar ook in het beheer van complete IT systemen, software ontwikkeling en cybersecurity

6. Beveik neribota atmintis: dirbtinis intelektas be ribų

Integruodamos debesų technologijos ir pažangios duomenų valdymo sistemos, dirbtinio intelekto (DI) sistemos gauna prieigą prie beveik begalinės atminties. Tai leidžia išlaikyti ilgalaikį kontekstą, kuris yra būtinas tokioms programoms kaip personalizuoti virtualūs asistentai ir sudėtingos klientų aptarnavimo sistemos. Ši galimybė leidžia DI teikti nuoseklią ir kontekstą suprantančią patirtį ilgesnį laiką. Iš esmės DI prisimena visus pokalbius, kuriuos kada nors su jumis vedė. Žinoma, klausimas yra, ar jūs to norite, todėl turi būti ir galimybė ištrinti dalį ar viską.

7. Žmogus-kilpoje (Human-in-the-Loop) papildymas: bendradarbiavimas su dirbtiniu intelektu

Nors DI tampa vis autonomiškesnis, žmogiškasis veiksnys išlieka svarbus. Žmogaus įtraukimas į procesą (Human-in-the-loop augmentacija) užtikrina, kad DI sistemos būtų tikslesnės ir patikimesnės dėl žmogaus priežiūros kritiniuose sprendimų priėmimo etapuose. Tai ypač svarbu tokiuose sektoriuose kaip aviacija, sveikatos apsauga ir finansai, kur žmogaus patirtis ir gebėjimas vertinti išlieka lemiami. Keista, tačiau tyrimai su 50 gydytojų diagnozėmis rodo, kad DI tai atlieka geriau, ir net geriau nei gydytojas, kuriam padeda DI. Todėl mes pirmiausia turime išmokti užduoti teisingus klausimus.

7. Samprotavimo dirbtinis intelektas

Atsiradus O1, „OpenAI“ žengė pirmuosius žingsnius link samprotaujančio didelio kalbos modelio (LLM). Šis žingsnis greitai buvo aplenktas O3. Tačiau konkurencija kyla ir iš netikėtos pusės iš Deepseek R1. Atvirojo kodo samprotavimo ir stiprinimo mokymosi modelis, kuris yra daug kartų pigesnis nei amerikiečių konkurentai, tiek energijos sąnaudų, tiek aparatinės įrangos naudojimo atžvilgiu. Kadangi tai tiesiogiai paveikė visų su DI susijusių įmonių akcijų vertę, 2025 metams nustatyta kryptis.

Kaip „NetCare“ gali padėti šiuo klausimu

„NetCare“ turi patvirtintą patirtį diegiant skaitmenines inovacijas, kurios keičia verslo procesus. Turėdami didelę patirtį IT paslaugų ir sprendimų srityje, įskaitant valdomas IT paslaugas, IT saugumą, debesų infrastruktūrą ir skaitmeninę transformaciją, esame puikiai pasirengę palaikyti įmones jų dirbtinio intelekto (DI) iniciatyvose.

Mūsų požiūris apima:

• Konsultacijos ir strategijos kūrimas: Dirbame su jūsų komanda, siekdami nustatyti dirbtinio intelekto galimybes, atitinkančias jūsų verslo tikslus, ir kuriame individualizuotą strategiją sėkmingam įgyvendinimui.
• Duomenų analizė ir valdymas:  Pagalba renkant, analizuojant ir valdant duomenis, o tai yra labai svarbu efektyviems DI sprendimams.
• Dirbtinio intelekto sprendimų kūrimas ir integravimas:  DI sprendimų projektavimas ir integravimas, pritaikytų jūsų poreikiams, nesvarbu, ar tai procesų automatizavimas, klientų sąveika, ar sprendimų priėmimas.
• Mokymas ir palaikymas: Nors mes patys neteikiame mokymų, mes padedame juos organizuoti pagal programą

Kokius tikslus turėtumėte nustatyti

Diegiant DI, svarbu nustatyti aiškius ir pasiekiamus tikslus, kurie atitiktų jūsų bendrą verslo strategiją. Štai keletas žingsnių, kurie padės jums apibrėžti šiuos tikslus:

1. Nustatykite verslo poreikius: Nustatykite, kurios jūsų organizacijos sritys gali gauti naudos iš DI. Tai gali svyruoti nuo pasikartojančių užduočių automatizavimo iki klientų santykių gerinimo.
2. Įvertinkite turimus išteklius: Įvertinkite turimus technologinius ir žmogiškuosius išteklius, reikalingus dirbtinio intelekto (DI) diegimui. Ar jūsų organizacija turi tinkamą infrastruktūrą ir įgūdžius?
3. Nustatykite konkrečius ir išmatuojamus tikslus: Suformuluokite aiškius tikslus, pavyzdžiui, „per šešis mėnesius sumažinti duomenų apdorojimo laiką 30%“.
4. Apibrėžkite KPI ir matavimo metodus: Nustatykite, kaip matuosite savo DI iniciatyvų pažangą ir sėkmę.
5. Įgyvendinimas ir vertinimas: Įgyvendinkite DI strategiją ir reguliariai vertinkite rezultatus, kad galėtumėte atlikti nuolatinius tobulinimus.

Atlikdami šiuos veiksmus ir bendradarbiaudami su patyrusiu partneriu, tokiu kaip „NetCare“, galite maksimaliai išnaudoti dirbtinio intelekto (DI) privalumus ir paruošti savo organizaciją ateities sėkmei.

Išvada

DI tendencijos 2025 m. rodo, kaip ši technologija vis labiau įsikvepia į mūsų kasdienį gyvenimą ir sprendžia sudėtingas problemas būdais, kurie prieš kelerius metus atrodė neįsivaizduojami. Nuo pažangaus agentinio DI iki beveik neribotos atminties talpos – šie pokyčiai žada ateitį, kurioje DI mus palaiko, praturtina ir suteikia galimybę peržengti naujas ribas. Būtinai perskaitykite ir patrauklias naujienas apie naująjį LLM OpenAI O3