В эпоху стремительного технологического прогресса лидерам бизнеса и новаторам крайне важно быть в курсе последних тенденций и оставаться на передовой. Новые технологии меняют отрасли и наш образ жизни.
Технологический ландшафт становится всё более взаимосвязанным и интеллектуальным. Мы видим интеграцию искусственного интеллекта (ИИ) в различные сферы, от аватаров и цифровых двойников до создания интеллектуальных пространств и развития генеративного ИИ. Эти достижения обещают повысить эффективность и продуктивность, а также открыть новые возможности для бизнеса и улучшить взаимодействие с пользователями.
В этом руководстве мы рассмотрим конкретные технологии и их потенциальное преобразующее влияние на различные отрасли. Мы изучим, как они применяются в настоящее время и какие перспективы они открывают для роста и инноваций в будущем.
Давайте поговорим о том, как меняется наше взаимодействие с людьми, местами, контентом и предметами благодаря сочетанию онлайн- и оффлайн-коммуникации.
Достижения в области искусственного интеллекта, Интернета вещей и других технологий позволяют создавать взаимосвязанные системы, делающие нашу жизнь проще и эффективнее. Эти системы охватывают разные сферы: от аватаров с искусственным интеллектом и цифровых двойников до мультимодальных интерфейсов и умных пространств. Умный мир меняет то, как мы взаимодействуем с окружающей средой.
Аватары с искусственным интеллектом — это цифровые персонажи, которые выглядят и ведут себя как люди. Они создаются с использованием передовых технологий, таких как компьютерная графика (CGI) и искусственный интеллект. Эти технологии позволяют аватарам имитировать внешность, голос и поведение человека.
Аватары с искусственным интеллектом меняют наше взаимодействие с технологиями и друг с другом. Вот несколько примеров их использования:
Электронная коммерция: компании, такие как Synthesia и Hour One, используют аватаров с искусственным интеллектом для создания маркетингового видеоконтента и видеоконтента по обслуживанию клиентов. Это помогает управлять взаимодействием с клиентами и обучать агентов по обслуживанию.
Туризм: аватары используются в качестве виртуальных гидов в аэропортах и, возможно, будут использоваться в туристических достопримечательностях. Они помогают путешественникам, предоставляя информацию, маршруты и помощь, которые улучшают впечатления от поездки.
Маркетинг: рекламный пакет Symphony от TikTok объединяет аватаров с искусственным интеллектом, которые помогают брендам и создателям контента охватить глобальную аудиторию. Эти аватары могут быть настроены так, чтобы выглядеть как конкретные люди и говорить на нескольких языках.
В сфере бизнеса виртуальные помощники с искусственным интеллектом могут стать незаменимыми инструментами. Они могут помогать с составлением расписания, поддержкой клиентов и административными задачами.
В здравоохранении цифровые персонажи могли бы стать виртуальными медсестрами или терапевтами, обеспечивая непрерывную поддержку пациентов. Они могли бы давать медицинские консультации, контролировать состояние пациентов и обеспечивать своевременное вмешательство. Это улучшило бы доступ к медицинской помощи.
В образовании уже используются аватары с искусственным интеллектом, и их способность обеспечивать персонализированный опыт обучения, вероятно, будет улучшаться. По мере развития обработки естественного языка и машинного обучения они смогут лучше адаптироваться к индивидуальным стилям обучения.
В сфере развлечений аватары с искусственным интеллектом уже используются для развлекательных целей. Мы можем ожидать появления большего количества таких персонажей в фильмах, шоу и интерактивных медиа.
Одно из наиболее перспективных и вероятных приложений — это обслуживание клиентов. Аватары с искусственным интеллектом уже используются в этой сфере, и их возможности будут расширяться. В будущем они смогут обрабатывать запросы, разрешать жалобы и предоставлять персонализированные рекомендации.
Цифровые близнецы — это цифровые копии физических или виртуальных активов, процессов или организаций. Они используют такие технологии, как Интернет вещей, искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы создать цифровое представление в реальном времени, которое отражает свой аналог в реальном мире.
Промышленное производство: По прогнозам, к 2027 году объем рынка цифровых двойников составит 73,5 миллиарда долларов. Технологические гиганты, такие как Siemens, используют эту технологию для улучшения дизайна продукции и производственных процессов. Они создают виртуальные прототипы для тщательного тестирования и оптимизации перед физическим производством, чтобы сократить сроки разработки.
Умные города: Проект ASPERN в Вене, поддерживаемый Siemens Advanta, использует эту технологию для управления и оптимизации городской энергосистемы. Это помогает планировать потребности в энергии и повышать устойчивость инфраструктуры. В России основную долю рынка умного города занимает Ростелеком, у которого в арсенале используются тысячи камер, которые трудятся на блага общества.
Разработка продукта: IBM использует digital twins для моделирования и тестирования продуктов в цифровом формате. Это позволяет повысить качество продукции, сократить время и затраты, связанные с созданием физических прототипов.
Здравоохранение: цифровые двойники могут быть использованы для персонализированной медицины и планирования лечения, а также для моделирования действия лекарств перед клиническими испытаниями, что может привести к созданию более безопасных препаратов.
Умные города и городское планирование: цифровые двойники могут использоваться для моделирования и оптимизации городских систем, а интеграция с датчиками интернета вещей позволит осуществлять мониторинг городской инфраструктуры в режиме реального времени.
Транспортные средства следующего поколения: цифровые двойники также могут быть использованы для оптимизации транспортных потоков и уменьшения заторов, а также для поддержки профилактического обслуживания автономных транспортных средств и моделирования новых концепций мобильности перед их внедрением.
Мультимодальные пользовательские интерфейсы: это системы, которые позволяют взаимодействовать между пользователями и машинами несколькими способами одновременно, такими как голос, прикосновение и жесты. Это делает использование технологий более интуитивным и естественным.
Здравоохранение — технологии будущего могут значительно улучшить работу врачей. Во время операций они смогут перемещаться по медицинским изображениям с помощью жестов рук и голосовых команд, сохраняя стерильность и эффективность.
Образование — в классах учащиеся смогут взаимодействовать с учебными материалами с помощью сенсорных экранов, голосовых команд и жестов. Это сделает обучение более увлекательным и эффективным.
Розничная торговля — покупки могут стать более интерактивными. Представьте, что вы используете интерактивные киоски и умные зеркала для изучения товаров, получения персонализированных рекомендаций и совершения покупок с помощью сенсорных и голосовых команд.
Умные пространства — это помещения, где люди и технологические системы тесно взаимодействуют, создавая всё более интеллектуальные и взаимосвязанные экосистемы. В таких пространствах используется сеть датчиков, устройств интернета вещей и интеллектуальной инфраструктуры, которые собирают и анализируют данные, улучшая функциональность и эффективность среды.
В таких офисах применяются устройства Интернета вещей и датчики, чтобы создать подключенное рабочее пространство. Благодаря этому сотрудники могут быстро находить конференц-залы, следить за состоянием своих рабочих мест и получать доступ к актуальным данным. Это помогает им принимать более обоснованные решения.
В образовательных учреждениях интеллектуальные пространства используются для повышения безопасности на территории, автоматизации административных процессов и облегчения коммуникации между студентами и персоналом.
На мероприятиях и стадионах применяются интеллектуальные технологии для оптимизации использования ресурсов, улучшения обслуживания посетителей и управления потоком людей.
В таких помещениях используются передовые технологии для наблюдения за пациентами, повышения эффективности работы медицинского персонала и контроля состояния медицинского оборудования.
Умные пространства могут быстро меняться в зависимости от ситуации и потребностей города. Например, дороги могут автоматически подстраиваться под движение пешеходов или велосипедистов в часы, когда машин мало. А общественные места могут трансформироваться в зависимости от событий или погоды.
Умные пространства могут создавать индивидуальную среду, которая учитывает особенности здоровья человека. Например, освещение, качество воздуха и уровень шума могут регулироваться в зависимости от состояния здоровья.
Дополненная реальность может улучшить физические пространства, предоставляя дополнительную информацию, помогая ориентироваться или предлагая интерактивные возможности, которые подходят каждому пользователю. Это может изменить подход к туризму, образованию и розничной торговле.
Учебные помещения могут меняться в зависимости от предмета или потребностей учеников. Это может включать изменение освещения, температуры и даже конфигурации помещения.
В этом разделе рассматривается, как генеративный искусственный интеллект влияет на производительность в разных отраслях. Генеративный ИИ помогает оптимизировать операции, эффективно использовать ресурсы и способствует инновациям. Благодаря технологическим решениям на основе искусственного интеллекта компании могут работать более эффективно и разумно, что значительно меняет наш подход к работе.
Сжатие моделей — это процесс уменьшения их размера без потери функциональности. Это позволяет более эффективно использовать модели на небольших устройствах и увеличивает пропускную способность центральных систем.
В условиях постоянного роста объема данных и ограниченных вычислительных ресурсов, сжатие становится ключевым фактором для поддержания эффективности и устойчивости устаревших систем.
Почему это важно? Вычислительные ресурсы находятся под большой нагрузкой, и сжатие моделей помогает управлять ими более эффективно. Сжатые модели требуют меньше энергии, что повышает эффективность и снижает воздействие на окружающую среду.
Как это используется? Сжатые модели необходимы для различных приложений. На мобильных устройствах они обеспечивают такие функции, как перевод в реальном времени и дополненная реальность. В промышленных установках сжатые модели позволяют анализировать данные в режиме реального времени и принимать решения на периферийных устройствах. В здравоохранении они поддерживают портативные диагностические инструменты.
Экологичность: По мере того как искусственный интеллект оказывает всё большее воздействие на окружающую среду, методы сжатия моделей становятся необходимыми. Уменьшая энергопотребление моделей ИИ, эти методы помогают снизить общий углеродный след, делая операции ИИ более экологичными.
Автономные беспилотные летательные аппараты, более известные как дроны, работают без участия человека-пилота. Их часто используют для осмотра объектов, а также рассматривают возможность их применения для доставки небольших посылок.
Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) имеют множество преимуществ в коммерческом использовании. Они могут применяться для проверки состояния инфраструктуры, например, линий электропередач и трубопроводов. Также проводятся испытания по использованию БПЛА для доставки медицинских препаратов в труднодоступные районы, что позволяет оперативно доставлять критически важные лекарства.
В сфере логистики компании, такие как DHL, изучают возможность использования беспилотных летательных аппаратов для доставки посылок. Это поможет оптимизировать операции и сократить сроки доставки.
В здравоохранении беспилотные летательные аппараты показали потенциал для доставки медицинских товаров. Это гарантирует, что критически важные товары будут доставлены быстро и безопасно.
Кроме того, в горнодобывающей промышленности беспилотные летательные аппараты используются для повышения безопасности и эффективности. Они позволяют инспектировать опасные зоны без риска для людей.
Генеративный искусственный интеллект (GenAI) — это технология, которая создает новый контент, стратегии, дизайны и методы на основе больших наборов данных исходного контента. За последние два года GenAI значительно продвинулся вперёд и в основном используется для создания текстов, резюме и прототипов.
В отличие от генеративного ИИ, дискриминативный ИИ используется уже дольше. Он основан на статистических методах, таких как логистическая регрессия. Этот вид ИИ особенно хорошо подходит для задач, связанных с принятием решений или классификацией на основе входных данных. Поэтому он идеально подходит для приложений, например, для обнаружения спама.
Генеративный искусственный интеллект (ИИ) активно применяется в разных областях. В маркетинге он помогает создавать персональную рекламу, рассылать электронные письма и публиковать контент в социальных сетях.
В разработке продуктов ИИ генерирует идеи и трёхмерные модели, а также помогает систематизировать отчёты и находить ключевые моменты при анализе данных.
Чат-боты и виртуальные помощники, основанные на ИИ, обслуживают клиентов, предоставляя индивидуальные ответы. В сфере разработки программного обеспечения ИИ генерирует код и документацию, а также автоматизирует тестирование.
В здравоохранении генеративный ИИ применяется для создания лекарств и разработки индивидуальных планов лечения. В финансовой сфере он помогает составлять финансовые отчёты, оценивать риски и выявлять мошенничество.
В образовании ИИ используется для создания персонализированных учебных материалов и мгновенной обратной связи. А в юридической индустрии он применяется для составления документов и обобщения судебной практики.
Виртуальные помощники с поддержкой генеративного искусственного интеллекта – это новое поколение виртуальных ассистентов, которые используют большие языковые модели (LLM) для предоставления более продвинутых функций.
В отличие от обычных виртуальных помощников, эти усовершенствованные ассистенты могут справляться с более сложными задачами и давать более точные ответы в текстовом и голосовом взаимодействии. Они работают подобно искусственным интеллектам-аватарам, но сфокусированы на общении через текст и голос.
Примерами таких помощников могут служить Microsoft Copilot для Windows, который интегрируется с различными приложениями и помогает пользователям более эффективно выполнять задачи. Также есть виртуальные помощники, используемые в службах поддержки клиентов для предоставления быстрых и точных ответов на запросы клиентов.
Преобразователи зрения (ViTs) — это нейронные сети, которые анализируют взаимосвязь между пикселями в разных частях изображений. Они позволяют более точно и детально анализировать изображения, что необходимо для решения различных задач.
ViTs полезны в таких областях, как распознавание изображений и системы автономного вождения. Они работают путём разделения изображения на участки, обработки этих участков с помощью архитектуры transformer и последующего объединения результатов.
Более того, преобразователи зрения помогают более эффективно использовать ресурсы, что важно для экологии, поскольку позволяет сократить потребление энергии. Например, при предварительной подготовке на больших наборах данных и последующей точной настройке под конкретные задачи ViTs могут достигать высокой производительности при меньших вычислительных ресурсах.
Приложения преобразователей зрения включают улучшение мониторинга и анализа окружающей среды, повышение безопасности и эффективности эксплуатации. Например, в умных зданиях ViTs может управлять потреблением энергии, определяя наличие людей и регулируя освещение и температуру в соответствии с этим.
В здравоохранении преобразователи зрения помогают создавать более точные диагностические инструменты, позволяя детально анализировать медицинские изображения, такие как рентгеновские снимки и МРТ. А в автономных транспортных средствах они улучшают способность обнаруживать и классифицировать объекты на дороге.
Интеллектуальные приложения — это программы, использующие методы искусственного интеллекта для обучения. Они анализируют данные из различных источников и применяют алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы предоставить пользователям персонализированный и адаптивный опыт, учитывающий контекст.
Интеллектуальные приложения автоматизируют сложные задачи и предоставляют детальный анализ данных. Они помогают предприятиям оптимизировать операции, улучшить взаимодействие с клиентами и стимулировать инновационные процессы.
Используя большие наборы данных, эти приложения позволяют компаниям быстро внедрять передовые возможности, не тратя время и ресурсы на масштабные внутренние разработки.
Такие инструменты, как Typeface, применяют интеллектуальные алгоритмы для анализа тенденций на рынке и оптимизации рекламных кампаний.
В здравоохранении IBM Watson используется для диагностики и предоставления рекомендаций по лечению. Это помогает медицинским работникам оказывать более качественную медицинскую помощь своим пациентам.
Синтетические данные — это данные, которые создаются искусственно, а не на основе реальных событий. Их получают с помощью алгоритмов и симуляций, чтобы создать наборы данных, похожие на реальные, но без конфиденциальной или личной информации.
Для обучения моделей искусственного интеллекта, тестирования новых решений и создания симуляций часто требуются синтетические данные, особенно если речь идет о конфиденциальной информации.
По мере того как искусственный интеллект становится всё более популярным, а объемы данных растут, синтетические данные предлагают решение для соблюдения более строгих правил конфиденциальности данных. Они также помогают устранить искажения, которые могут быть обнаружены в реальных данных.
Кроме того, синтетические данные могут включать изображения, что полезно для развития компьютерного зрения и других приложений искусственного интеллекта, основанных на визуальном восприятии.
Синтетические данные находят применение в разных сферах. Они помогают обучать модели искусственного интеллекта, предоставляя большие наборы данных без проблем с доступностью или конфиденциальностью. Кроме того, синтетические данные предлагают безопасный способ экспериментировать с новыми решениями.
В моделировании, например, для разработки систем автономного вождения или медицинских исследований, использование синтетических данных позволяет проводить тестирование и разработку в условиях, максимально приближенных к реальным.
Самостоятельное обучение (SSL) — это метод машинного обучения, который позволяет моделям самостоятельно создавать метки для данных без необходимости полагаться на заранее размеченные данные или человеческий контроль.
Модель анализирует данные и находит в них закономерности, чтобы определить критерии, которые она может использовать и уточнять в процессе дальнейшего обучения. Этот подход особенно эффективен при обработке изображений и текстовых данных в моделях обработки естественного языка (NLP).
В наши дни всё более значимым становится самостоятельное обучение, особенно в контексте огромного количества неструктурированных данных, с которыми мы сталкиваемся ежедневно.
По оценкам Gartner, на долю неструктурированных данных приходится от 80 до 90% всех новых корпоративных данных, и их объем растет в три раза быстрее, чем объем структурированных данных. Согласно исследованию ITC, количество неструктурированных данных увеличится с 33 зеттабайт в 2018 году до 175 зеттабайт к 2025 году.
Эти цифры наглядно демонстрируют потребность в эффективных методах обработки данных, таких как самостоятельное обучение. Они позволяют управлять большими объемами неструктурированных данных без необходимости тратить много времени на ручную маркировку.
Протокол SSL широко применяется как для обработки изображений, так и для работы с текстовыми данными.
В компьютерном зрении он помогает моделям анализировать и классифицировать изображения, извлекать из них информацию и улучшать такие задачи, как обнаружение объектов и классификация изображений, даже без необходимости вручную отмечать наборы данных.
При обработке естественного языка SSL также улучшает понимание и генерацию текстов на человеческом языке. Создавая собственные метки на основе больших текстовых наборов данных, модели могут учиться на языковых шаблонах и генерировать более точные текстовые прогнозы и переводы.
Благодаря самостоятельному обучению предприятия и исследователи могут более эффективно работать с большими объемами неструктурированных данных, что способствует разработке более сложных моделей искусственного интеллекта. Эти модели способны понимать сложные закономерности и на основе больших наборов данных принимать обоснованные решения.
Если мы посмотрим в будущее за пределы 2024 года, то увидим, что новые технологии способны произвести революцию во многих отраслях и открыть новые возможности для роста и инноваций.
Тем, кто хочет эффективно использовать эти достижения, важно быть в курсе последних тенденций и адаптироваться к ним.