Развитие ИИ в 2025 году

1.

Развитие ИИ в
2025 году
BY MYSELF AND SLIDEDECK AI :)

2.

Расширяющийся ландшафт ИИ:
перспективы на 2025 год
Распространение генеративного ИИ: К 2025 году ожидается значительное расширение
генеративных моделей ИИ за пределы текста и изображений. Ожидается широкое
использование в таких областях, как генерация кода, открытие лекарств и материаловедение,
что кардинально изменит рабочие процессы в этих областях.
Автоматизация на основе ИИ: Увеличение автоматизации во всех отраслях станет
определяющей тенденцией. Это не ограничивается рутинными задачами; ИИ будет все чаще
справляться со сложными процессами принятия решений в логистике, финансах и
обслуживании клиентов.
Доминирование периферийного ИИ: Перенос обработки ИИ ближе к источнику данных
(периферийные вычисления)
будет году
иметь
решающее
значение.более
Это снизит задержки, повысит
ИИ в 2025
будет
характеризоваться
конфиденциальность и позволит
создавать
приложения
ИИ в режиме реального времени в
широкими
приложениями,
повышенной
автономных транспортных средствах,
умных
городах и акцентом
промышленном
Интернете вещей.
автоматизацией
и растущим
на
объяснимость и периферийные вычисления.
Объяснимый ИИ (XAI) выходит на первый план: По мере интеграции ИИ в критически важные

3.

Ключевые технологические
достижения, стимулирующие
развитие ИИ в 2025 году
Нейроморфные вычисления: Вдохновленные человеческим мозгом, нейроморфные чипы
предлагают значительную энергоэффективность и могут эффективно обрабатывать сложные,
неструктурированные данные. Эти чипы будут иметь решающее значение для периферийного
ИИ, где потребление энергии является ограничением.
Эволюция архитектуры Transformer: Архитектура Transformer, лежащая в основе многих
больших языковых моделей (LLM), продолжит развиваться. Ожидаются инновации в размере
модели, методах обучения и эффективности, что позволит создавать еще более совершенные
возможности ИИ.
Самообучение: Снижение зависимости от больших наборов данных с метками будет одним из
Достижения
в специализированном
главных направлений. Самообучение
позволяет
моделям ИИ учиться на немаркированных
оборудовании,
парадигмах обучения
и
данных, что делает разработку
ИИ более масштабируемой
и экономически
эффективной.
архитектурах моделей прокладывают путь к более
и эффективным
системам
ИИ в 2025устройствах (например,
Федеративное обучение:мощным
Обучение
моделей ИИ на
распределенных
году.
смартфонах, датчиках) без обмена исходными
данными получит распространение. Это

4.

Влияние ИИ на различные
отрасли: сравнительный обзор
ЗДРАВООХРАНЕНИЕ
ФИНАНСЫ
Персонализированная медицина: ИИ будет
анализировать данные пациентов для
прогнозирования риска заболеваний,
индивидуализации лечения и улучшения
результатов здравоохранения.
Выявление мошенничества: ИИ будет
выявлять и предотвращать
мошеннические транзакции в режиме
реального времени.
Алгоритмическая торговля: ИИ будет
оптимизировать торговые стратегии и
повышать инвестиционную доходность.
Открытие лекарств: ИИ ускорит выявление
потенциальных кандидатов в лекарства и
оптимизацию клинических испытаний.
Трансформирующее влияние ИИ будет
Управление рисками: ИИ будет более
ощущаться в различных отраслях, что приведет к
Медицинская визуализация:
Анализэффективности, улучшению
эффективно
оценивать и смягчать
повышению
принятия
изображений на основерешений
ИИ повысит
финансовые
риски.
и новым возможностям
для инноваций.
точность и эффективность диагностики.

5.

Вызовы и этические
соображения для ИИ в 2025 году
Предвзятость и справедливость: Устранение предвзятости в алгоритмах ИИ
имеет решающее значение для обеспечения справедливых и равноправных
результатов. Предвзятость может возникать из-за предвзятых данных
обучения или ошибочного проектирования алгоритмов. Стратегии смягчения
Конфиденциальность
и безопасность
Защита
конфиденциальных
последствий
включают увеличение
данных,данных:
алгоритмы,
учитывающие
данных, используемых
для обучения и развертывания моделей ИИ, имеет
справедливость,
и строгие тесты.
первостепенное значение. Методы, такие как федеративное обучение и
дифференциальная конфиденциальность, могут помочь защитить
Сокращение рабочих
мест: Растущая автоматизация задач может привести к
конфиденциальность
данных.
сокращению рабочих мест в некоторых отраслях. Инициативы по
переквалификации и повышению квалификации необходимы для подготовки
рабочей
силы к будущему
работы.
Безопасность
и контроль
ИИ: По мере того, как системы ИИ становятся более
автономными, обеспечение их безопасности и предотвращение
непредвиденных последствий становится критически важным. Необходимы
исследования в области надежного ИИ и выравнивания ИИ.
Нормативно-правовая база: Правительствам необходимо разработать четкую
и всеобъемлющую нормативно-правовую базу для регулирования разработки
и развертывания ИИ, балансируя инновации с этическими проблемами.

6.

Эволюция ИИ-инфраструктуры
Расширение
Повышенная
специализиро
зависимость
ванных
от облачных
центров
платформ для
обработки
разработки и
данных,
развертывани
оптимизирова
я ИИ,
нных для
предлагающих
рабочих
масштабируе
нагрузок ИИ, с
мость и
использовани
экономическу
ем
ю
высокопроизв
эффективност
одительных
ь.
вычислительн
More icons available in the SlideDeck AI repository
ых ресурсов.
Распростране
ние
периферийны
х устройств с
поддержкой
ИИ,
обеспечиваю
щих обработку
в режиме
реального
времени и
снижение
зависимости
от облачного
подключения.
Разработка
надежных
конвейеров
данных для
эффективного
сбора,
обработки и
анализа
данных.
Усиление мер
кибербезопас
ности для
защиты
систем ИИ от
атак и
обеспечения
целостности
данных.

7.

Тенденции инвестиций в ИИ:
2023-2025 (млрд долларов США)
Категория
2023 (оценка)
2024 (прогноз)
2025 (прогноз)
Генеративный ИИ
25
40
65
Аппаратное
обеспечение,
специфичное для ИИ
18
25
35
Программное
обеспечение и
платформы ИИ
32
45
60
Услуги ИИ
15
22
30
Исследования и
разработки в области
ИИ
20
28
38

8.

Thank you!