Populārākās MI tendences 2025. gadā

Mākslīgais intelekts (AI) 2025. gadā turpina attīstīties un arvien lielāk ietekmi atstāt mūsu ikdienas dzīvei un uzēmējdarbībai. Galvenās AI tendences parāda, kā šī tehnoloģija sasniedz jaunus augstumus. Šeit mēs apspriešim dažas galvenās attīstības, kas noteiks AI nākotni.

1. Aģentiskā AI: Patstāvīga un Izlēmīga AI

Aģentiskā AI attiecas uz sistēmām, kas spēj patstāvīgi pieņemt lēmumus iepriekš noteiktās robežās. 2025. gadā AI sistēmas kūst arvien autonomākas, ar pielietojumiem piemēram, autonomos transportlīdzekļos, piegādes ļēdžu pārvaldē un pat veselībāā. Šie AI aģenti ir ne tikai reaktīvi, bet arī proaktīvi, tādejādi atvieglojot cilvēku komandu slodzi un palielinot efektivitāti.

2. Inferences Laika Aprēķins: Reāllaika Lēmumu Optimizēšana

Līdz ar AI lietojumprogrammu pieaugumu reāla laika vīšīmes, piemēram, runas atpazīšana un papildinātā realitāte, secinājumu laiks (inference time compute) kīst kķēdēšana faktors. 2025. gadā liela uzmanība tiks veltīta aparatūras un programmatūras optimizācijai, lai AI modeļi kūstu ātrāki un energoefektīvāki. Jādomā par specializētām mikroshēmām, piemēram, tenzoru apstrādes vienībām (TPU) un neiroformālām aparatūrām, kas atbalsta secinājumu ar minimālu aizkavi.

3. Ļoti Lielie Modeļi: Nākamā Paaudze AI

Kopš no tādiem modeļiem kā GPT-4 un GPT-5 ieviešanas, ļioti lielie modeļi turpina augt apjomā un sarežītībā. 2025. gadā šie modeļi ne tikai kīst lielāki, bet arī tiek optimizēti konkrētiem uzdevumiem, piemēram, juridiskajai analīzei, medicīniskajai diagnostikai un zinātniskajai izpētei. Šie hiperkompleksie modeļi sniedz nepieredzētu precizitāti un konteksta izpratni, taču rada arī izaicinājumus infrastruktūras un ētikas jomā.

4. Ļoti Mazie Modeļi: AI Ierīcēm Malā

Spektra otrā galā mēs redzam tendenci ļoti mazi modeļi kas ir īpaši izstrādāti malu skaitļošanai (edge computing). Šie modeļi tiek izmantoti IoT ierīcēs, piemēram, viedajos termostatos un valkājamās veselības ierīcēs. Pateicoties tādām metodēm kā modeļa apgriešana (model pruning) un kvantizācija (quantization), šīs mazās AI sistēmas ir efektīvas, drošas un pieejamas plašam lietojumu klāstam.

5. Uzlabotas Lietošanas Reizes: AI 

AI lietojumprogrammas 2025. gadā pārsniegs tradicionālās jomas, piemēram, attēlu un runas atpazīšanu. Apsveriet AI, kas atbalsta radošos procesus, piemēram, modes, arhitektūras un pat mūzikas komponēšanu. Turklāt mēs redzam izrāvienus tādās jomās kā kvantu ķīmija, kur AI palīdz atklāt jaunas vielas un medikamentus. Bet arī pilnīgu IT sistēmu pārvaldē, programmatūras izstrādē un kiberdrošībā

6. Gandrīz Bezgalīga Atmiņa: AI Bez Robežām

Integrējot mākoņtehnoloģijas un progresīvas datu pārvaldības sistēmas, AI sistēmām ir piekļuve gandrīz bezgalīgai atmiņai. Tas ļauj saglabāt ilgtermiņa kontekstu, kas ir būtiski tādām lietojumprogrammām kā personalizēti virtuālie asistenti un sarežģītas klientu apkalpošanas sistēmas. Šī spēja ļauj AI nodrošināt konsekventu un kontekstu apzinošu pieredzi ilgāku laika periodu garumā. Faktiski AI atceras visas sarunas, kas tai jebkad ir bijušas ar jums. Jautājums, protams, ir, vai jūs to vēlaties, tāpēc jānodrošina arī iespēja daļēji vai pilnībā atiestatīt.

7. Cilvēks Cilpā Papildināšana: Sadarbība ar AI

Lai gan mākslīgais intelekts (MI) kļūst arvien autonomāks, cilvēciskais faktors joprojām ir svarīgs. Cilvēka iesaiste (Human-in-the-loop) nodrošina, ka MI sistēmas ir precīzākas un uzticamākas, pateicoties cilvēka uzraudzībai kritiskos lēmumu pieņemšanas posmos. Tas ir īpaši svarīgi tādos sektoros kā aviācija, veselības aprūpe un finanses, kur cilvēka pieredze un spriestspēja joprojām ir būtiskas. Dīvaini, bet 50 ārstu veikto diagnožu izmēģinājumi liecina, ka MI veic to labāk un pat tiek uzskatīts par labāku tikai tad, ja to atbalsta MI. Tāpēc mums galvenokārt ir jāmācās uzdot pareizos jautājumus.

7. Spriešanas AI

Ar O1 parādīšanos OpenAI spēra pirmo soli uz spriešanas spējīgu lielo valodu modeli (LLM). Šo soli ātri pārspēja O3. Taču konkurence nāk arī no negaidīta virziena no Deepseek R1. Atvērtā koda spriešanas un pastiprinošās mācīšanās (reinforcement learning) modelis, kas ir daudz lētāks nekā amerikāņu konkurenti, gan enerģijas patēriņa, gan aparatūras izmantošanas ziņā. Tā kā tam bija tieša ietekme uz visu ar MI saistīto uzņēmumu akciju vērtību, 2025. gadam ir noteikta tendence.

Kā NetCare var palīdzēt šajā jautājumā

NetCare ir pierādīta pieredze digitālo inovāciju ieviešanā, kas pārveido biznesa procesus. Ar mūsu plašo pieredzi IT pakalpojumos un risinājumos, tostarp pārvaldītajos IT pakalpojumos, IT drošībā, mākoņu infrastruktūrā un digitālajā transformācijā, mēs esam labi sagatavoti, lai atbalstītu uzņēmumus viņu MI iniciatīvās.

Mūsu pieeja ietver:

• Konsultācijas un stratēģijas izstrāde: Mēs sadarbojamies ar jūsu komandu, lai identificētu AI iespējas, kas atbilst jūsu biznesa mērķiem, un izstrādājam pielāgotu stratēģiju veiksmīgai ieviešanai.
• Datu analīze un pārvaldība: Palīdzība datu vākšanā, analīzē un pārvaldībā, kas ir kritiski svarīga efektīviem AI risinājumiem.
• AI risinājumu izstrāde un integrācija: Projektējam un integrējam AI risinājumus, kas pielāgoti jūsu vajadzībām, neatkarīgi no tā, vai tas ir procesu automatizācija, klientu mijiedarbība vai lēmumu pieņemšana.
• Apmācība un Atbalsts: Lai gan mēs paši netrenējam, mēs palīdzam to izveidot programmas ietvaros

Kādus mērķus jums vajadzētu noteikt

Ieviešot mākslīgo intelektu (MI), ir svarīgi noteikt skaidrus un sasniedzamus mērķus, kas atbilst jūsu vispārējai biznesa stratēģijai. Šeit ir daži soļi, kas palīdzēs jums definēt šos mērķus:

1. Identificējiet Uzņēmuma Vajadzības: Nosakiet, kuras jomas jūsu organizācijā var gūt labumu no mākslīgā intelekta (AI). Tas var svārstīties no atkārtotu uzdevumu automatizācijas līdz klientu attiecību uzlabošanai.
2. Novērtējiet Pieejamos Resursus: Novērtējiet tehnoloģiskos un cilvēkresursus, kas pieejami AI ieviešanai. Vai jūsu organizācijai ir pareizā infrastruktūra un prasmes?
3. Nosakiet Konkrētus un Izmērāmus Mērķus: Formulējiet skaidrus mērķus, piemēram, “datu apstrādes laika samazināšana par 30% sešu mēnešu laikā”.
4. Definējiet KPI un mērīšanas metodes: Nosakiet, kā mērīsiet savu AI iniciatīvu progresu un panākumus.
5. Ieviest un novērtēt: Ieviesiet AI stratēģiju un regulāri novērtējiet rezultātus, lai veiktu pielāgojumus nepārtrauktai uzlabošanai.

Izpildot šos soļus un sadarbojoties ar pieredzējušu partneri, piemēram, NetCare, jūs varat maksimāli palielināt MI priekšrocības un pozicionēt savu organizāciju nākotnes panākumiem.

Secinājums

MI tendences 2025. gadā parāda, kā šī tehnoloģija arvien vairāk ieaužas mūsu ikdienas dzīvē un risina sarežģītas problēmas veidos, kas pirms dažiem gadiem vēl bija neiedomājami. No uzlabota aģentiskā MI līdz gandrīz neierobežotai atmiņas ietilpībai, šīs attīstības sola nākotni, kurā MI mūs atbalsta, bagātina un ļauj mums pārkāpt jaunas robežas. Noteikti izlasiet arī aizraujošās ziņas par jauno lielo valodu modeli (LLM) no OpenAI O3