Hi guys 👋
😟 Всего пять лет назад нам обещали метавселенные, повсеместный автопилот для машин и т.п. Но на сегодняшний день всё выглядит иначе. Технологии стали более практичными, интеллектуальными и тесно переплетаются с повседневными нуждами. Если тогда мы только начинали массово знакомиться с голосовыми помощниками, то теперь нас окружают технологии, которые не просто выполняют команды, а думают и действуют самостоятельно.
🤖 Если раньше искусственный интеллект был просто инструментом для решения отдельных задач, то за последние годы он эволюционировал в так называемый «Агентский ИИ» . Это автономная система, способная самостоятельно планировать, принимать решения и выполнять сложные, многошаговые операции без постоянного контроля человека. Аналитики из Gartner прогнозируют, что к 2028 году доля повседневных решений, принимаемых ИИ, вырастет с нуля до 15% . По сути, мы наблюдаем рождение цифровых сотрудников.
🔒 С ростом мощи технологий закономерно выросли и связанные с ними риски. Это сформировало целый новый класс трендов, нацеленных на обеспечение безопасности и доверия.Борьба с дезинформацией: Технологии, определяющие подлинность информации и выявляющие контент, созданный ИИ, становятся критически важными. Ожидается, что к 2028 году их будут использовать 50% корпораций .Постквантовая криптография: Осознание угрозы со стороны квантовых компьютеров заставило мир активно работать над новыми методами шифрования, которые нельзя будет взломать даже квантовыми машинами .Платформы регулирования ИИ: Чтобы гарантировать этичное и безопасное использование искусственного интеллекта, компании все активнее внедряют специальные платформы, которые следят за прозрачностью и честностью AI-моделей.
🌐 Стирание границ между физическим и цифровым миром — еще один макротренд последних лет. Пространственные вычисления (комбинация VR, AR) перестали быть просто игровой технологией и активно внедряются в промышленность, логистику и обучение . Например, такие компании, как Boeing и GE, используют дополненную реальность для сборки сложных механизмов, что сокращает время обучение и уменьшает его сложность.
⚡️ Бурное развитие ИИ и данных потребовало переосмысления самих основ вычислительных систем. На сцену вышли три ключевых направления:
Энергоэффективные вычисления: Рост энергопотребления дата-центров заставил искать пути снижения затрат. Перспективным решением видятся нейроморфные вычисления, которые копируют архитектуру человеческого мозга и способны решать задачи в 100 раз энергоэффективнее .
Гибридные и периферийные вычисления: Компании осознали, что обрабатывать все данные в облаке не всегда эффективно. Тренд сместился в сторону гибридных моделей и обработки данных ближе к их источнику — на «периферии», что дает минимальные задержки и устойчивость к сбоям связи .
Квантовые вычисления: За пять лет квантовые компьютеры шагнули из лабораторий в коммерческое использование. Они уже помогают фармацевтическим компаниям ускорять разработку лекарств, а логистам — оптимизировать глобальные цепочки поставок .
✨ Подводя итоги этого пятилетия, можно сказать, что фокус сместился с создания отдельных впечатляющих гаджетов на построение целостной, безопасной и эффективной среды и будущие технологии будут разносторонне развиты во всех сферах деятельности человека
#AI
#FreeTalks
