Support us

Топ-5 трендов в AI, за которыми нужно следить в 2025 году: мнение экспертов

Искусственный интеллект меняет ландшафт различных отраслей, становясь неотъемлемой частью современного бизнеса и повседневной жизни. Вместе с командой Coursera рассмотрели ключевые тенденции развития AI и то, как он влияет на различные сферы жизни.

6 комментариев
Топ-5 трендов в AI, за которыми нужно следить в 2025 году: мнение экспертов

Искусственный интеллект меняет ландшафт различных отраслей, становясь неотъемлемой частью современного бизнеса и повседневной жизни. Вместе с командой Coursera рассмотрели ключевые тенденции развития AI и то, как он влияет на различные сферы жизни.

Мы обновили эту статью 05.02.2025. Еще раз уточнили перевод, актуализировали список курсов и добавили информацию об условиях подписки Coursera Plus, чтобы  сэкономить на обучении в этом году. 

AI стремительно захватывает технологический сектор. По  данным PricewaterhouseCoopers, сегодня 73% американских компаний так или иначе интегрировали нейросети в свои бизнес-процессы. При этом один из самых новых трендов — генеративный искусственный интеллект, который способен принести триллионы долларов прибыли в самых разных отраслях.

В статье разбираем 5 ключевых тенденции в области искусственного интеллекта, которые могут изменить (и уже меняют) наш мир.

Содержание
Примечание Adviser

В статье есть ссылки партнеров. Если вы что-то покупаете у них с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами. Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.

Если рекомендательный материал обновляется, мы в самом начале указываем, что и когда поменялось.

1. Генеративный AI, доступный для всех

Одной из самых значимых тенденций в сфере искусственного интеллекта в 2024 году является генеративный AI. С момента, когда ChatGPT и другие генераторы текста и изображений стали доступны широкой аудитории, их начали активно использовать бизнес-команды по всему миру. Это привело к демократизации AI, сделав его доступным даже для тех, кто не обладает техническими навыками.

Что такое генеративный AI и почему он важен

Генеративный AI применяет машинное обучение для создания контента на основе шаблонов и алгоритмов, обученных на данных. Он отвечает на запросы пользователей, генерируя текст, создаваемый искусственным интеллектом, — от веб-контента до электронных писем и детских рассказов. Также существуют модели, создающие видео, изображения и программный код.

Генеративные нейросети — яркий пример демократизации технологий. Уже есть сотни инструментов AI, которые позволяют быстрее создавать контент, переводить тексты между языками и улучшать поисковые системы. Это кардинально меняет способы общения как между друзьями, так и между средствами массовой информации и широкой аудиторией.

Курс «Генеративный AI для каждого» на Coursera 

На этом курсе Эндрю Нг, пионер в области искусственного интеллекта, предлагает свой уникальный взгляд на использование генеративного AI для расширения возможностей в работе.

Эндрю объясняет как работают генеративные нейросети, что они могут и чего не могут делать. В курсе содержатся практические упражнения, советы по разработке эффективных подсказок и способы продвинутого использования AI-моделей. Вы узнаете о реальных приложениях, типичных случаях использования и сможете применить свои знания на практике, чтобы понять влияние AI на бизнес и общество.

Курс был создан для того, чтобы каждый мог стать участником нашего будущего, основанного на AI.

Длительность: 5 часов.

Пройти курс

2. AI-технологии, повышающие  эффективность труда

Еще одна важная тенденция в области AI связана с его ролью в повышении производительности труда. Искусственный интеллект способен ускорить и улучшить выполнение рабочих задач — особенно, когда речь идет об автоматизации трудоемких или рутинных операций. Независимо от того, вводите ли вы данные в таблицу, составляете черновик бизнес-плана или контролируете качество на производстве, AI обладает значительным потенциалом для повышения эффективности вашей работы.

Для тех, кто беспокоится о том, что нейросети могут заменить рабочие места, важно понимать: эта технология чаще всего выступает как инструмент автоматизации рутинных задач, освобождая время для людей — чтобы сосредоточиться на творческих, эмоционально-интеллектуальных и этических аспектах работы.

3. Мультимодальный AI, работающий с текстом, звуком и изображением

Многие из больших языковых моделей (LLM) способны обрабатывать исключительно текстовые данные. Однако мультимодальные модели AI могут воспринимать информацию из различных источников: текст, аудио, видео и изображения. Это делает инструменты для поиска и создания контента более интегрированными и интуитивно понятными, а также облегчает их интеграцию с уже существующими приложениями.

Например, iPhone теперь может распознавать людей и объекты на фотографиях благодаря обработке изображений, текстовых метаданных и поисковых данных. Подобно тому, как человек может определить, что изображено на фотографии, мультимодальные модели обладают аналогичными возможностями.

4. Использование AI в науке и здравоохранении

Помимо влияния AI на бизнес-среду, также велик его потенциал в науке и здравоохранении. Исследователи используют AI модели для создания инструментов прогнозирования погоды, оценки выбросов углекислого газа и внедрения устойчивых сельскохозяйственных практик. Все эти технологии направлены на борьбу с изменением климата и смягчение последствий от этого.

Чат-боты применяются в сельском хозяйстве и здравоохранении, помогая фермерам идентифицировать сорняки, а медицинским работникам — в диагностике пациентов. Хотя точность таких систем все еще совершенствуется, имеющиеся разработки могут значительно ускорить научные открытия и медицинские инновации.

5. Этика AI и государственное регулирование использования нейросетей 

С глобальным распространением AI важнейшей задачей становится управление любыми потенциальными рисками, связанными с его использованием. Государственные органы и организации, такие как OpenAI, работают над обеспечением ответственного и этичного применения AI-технологий. В марте 2024 года Европейский Союз рассмотрел законопроект, а в мае утвердил важный закон об искусственном интеллекте, который направлен на регулирование AI и защиту потребителей.

Если AI-технологии не регулируется должным образом, вероятны риски манипуляции данными, дезинформацией, предвзятостью и конфиденциальностью, которые создают социальные проблемы.

Курс «Основы AI для тех, кто не связан с Data Science» на Coursera

На курсе вы подробно изучите, как машинное обучение применяется для обработки и интерпретации больших данных.

Вы познакомитесь с различными способами и методами создания алгоритмов, которые можно внедрить в ваш бизнес с помощью таких инструментов, как Teachable Machine и TensorFlow. Освоите различные методы машинного обучения и глубокого обучения, узнаете об их ограничениях и о том, как повысить точность ваших алгоритмов, используя лучшие обучающие данные.

Далее вы изучите GAN и VAE, применяя свои знания для работы с AutoML, что поможет вам создавать алгоритмы, соответствующие вашим потребностям. В рамках курса вы увидите эксклюзивные интервью с лидерами отрасли, которые управляют большими данными для таких компаний, как McDonald’s и Visa.

К концу курса вы освоите различные методы кодирования, включая инструменты, не требующие написания кода, поймете принципы глубокого обучения, научитесь измерять и анализировать ошибки в своих алгоритмах, а также узнаете, как использовать большие данные для защиты конфиденциальности клиентов и разработки стратегий, способствующих развитию вашего бизнеса.

Длительность: 7 часов.

Пройти курс

TIP от Adviser: Учиться на Coursera выгоднее с подпиской Coursera Plus. За $59 в месяц можно пройти неограниченное число учебных программ из более чем 7 тыс. Это идеальный вариант, если вы готовы посвятить много времени учебе.

Как управлять машинами которые умнее тебя? Разбираемся с AI этикой (и рекомендуем курсы)
Как управлять машинами, которые умнее тебя? Разбираемся с AI этикой (и рекомендуем курсы)
По теме
Как управлять машинами, которые умнее тебя? Разбираемся с AI этикой (и рекомендуем курсы)
Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех кто уже в IT
Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех, кто уже в IT 
По теме
Как свитчнуться в Big Data. Эксперт поделился free roadmap для тех, кто уже в IT
Читайте также
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
С маленьким ребёнком на удалёнке: сколько стоит час тишины дома, в коворкинге и в мини-офисе
Индийская IT-компания во время пандемии отправила больше 10 тысяч сотрудников по домам. Сидеть за работой они стали дольше, в основном сверх обычных часов, а успевали примерно столько же или чуть меньше: продуктивность упала на 8–19%. Сильнее всех просели те, у кого дома были дети. Кто садится за ноутбук первый раз за день, уложив ребёнка, знает это и без исследований. Но стол на кухне бесплатный, а коворкинг стоит денег. Поэтому уходить из дома или нет, обычно решают финансы.
Вы много сделали, но никто этого не заметил. Как показать, на что повлиял ваш код
Вы много сделали, но никто этого не заметил. Как показать, на что повлиял ваш код
Вы много сделали, но никто этого не заметил. Как показать, на что повлиял ваш код
«Руководитель, каким бы замечательным он ни был, вероятно, тоже не помнит всего, что вы сделали», — пишет Джулия Эванс, разработчица и автор блога о программировании. Она советует записывать все результаты и рядом с каждым ответ на вопрос, можно ли привязать к нему цифры. Попробуем разобраться, как найти такие цифры для кода, что мерить, если работа не про выручку, и о чем рассказать на грейд-ревью вместо списка тикетов.
Агенты пишут код, который приходится читать разработчикам. Как не утонуть в ревью
Агенты пишут код, который приходится читать разработчикам. Как не утонуть в ревью
Агенты пишут код, который приходится читать разработчикам. Как не утонуть в ревью
На бумаге использование агентов выглядит отлично: в компаниях, внедривших AI в разработку, строк кода стало больше на 30%, а запросов на слияние на 23%. Но эти метрики никак не учитывают, дошло ли что-нибудь до пользователей. Исследователи из Гарварда заглянули в Jira и не нашли значимого роста закрытых задач — разница застревает в ревью. В статье попробуем разобраться, что считать вместо строк кода и как разгрузить ревьюеров.
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Этот код выглядит ужасно, но работает». Что чинить первым, а что лучше не трогать
«Худшая стратегическая ошибка, какую может совершить софтверная компания», — так в апреле 2000 года Джоэл Спольски, сооснователь Fog Creek Software, назвал решение Netscape переписать код с нуля. С выхода версии 4.0 прошло почти три года, а версии 5.0 так и не случилось. Соблазн снести «ужасный» модуль знаком каждому, кто открывал чужой код ради мелкой правки.

Хотите сообщить важную новость? Свяжитесь с редакцией через страницу контактов

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Anonymous
Anonymous
0

ИИ не приносит прибыли
[Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024] но разговоров много да. больше всего зарабывают на ИИ производители "лопат"

Пользователь отредактировал комментарий 18 июля 2024, 20:14

0

пока из задач с которыми сталскивался ии использовал как аггрегатор знаний стаковерфлоу и других инженерных формуов с лучшей поисковой моделью. если брать из расчета рабочий месяц, суммарная экономия времени до 30 минут

аггрегатор полезной информации по бытовым вопросам, в месяц наверное экономит то же где то до получаса

но, вот когда оценивали вклад ии в разработку маркетинговых программ, по направлениям связанным с подготовкой материала, экономит до 10% времени, но всеравно остается очень много ручной и более интеллектуальной работы

Anonymous
Anonymous
0

[Часть комментария скрыта за нарушение правил общения. Вот они, их всего пять: https://devby.io/news/comments-2024]
Зима (искусственного интеллекта) близко (?)

Пользователь отредактировал комментарий 18 июля 2024, 20:16

0

Уже надо из ИИ бежать. Думал в следующем году, но походу уже начинается: хайп окончен, большие дядьки фиксируют прибыль

0

так че, за курсы из этой статьи не платить и не проходить? или как?

0

Саиоцензура

Пользователь отредактировал комментарий 30 августа 2024, 18:53