Оракул MIT делится своими надеждами и опасениями.
MIT опубликовал ежегодный прогноз развития искусственного интеллекта. За последние два года аналитики журнала точно предсказали появление интерактивных помощников на основе мультимодальных языковых моделей, стремительное развитие генерации видео и расширение возможностей роботов. Единственным нереализовавшимся прогнозом оказалось массовое распространение политических дипфейков во время выборов. В любом случае, все еще впереди. Давайте посмотрим, что чем может нас удивить 2025-й.
После эпохи генерации изображений в 2023 году и видео в 2024-м технологии переходят на новый уровень. Google DeepMind представила модель Genie 2, способную преобразовывать обычные картинки в полноценные трехмерные пространства для исследования. В феврале компания продемонстрировала первую версию модели, создающую из статичных изображений двухмерные платформеры.
Стартапы Decart и Etched разработали модификацию для Minecraft, генерирующую каждый кадр игры в реальном времени. World Labs под руководством Фей-Фей Ли, создательницы датасета ImageNet, работает над крупномасштабными мировыми моделями (LWM).
Трехмерные симуляции найдут и другие применения. Разработчики смогут мгновенно превращать концепт-арты в тестовые уровни, создавая принципиально новые типы игр. Технология также заинтересовала специалистов по робототехнике - виртуальные миры позволят обучать машины методом проб и ошибок в бесконечном количестве сценариев.
В сентябре OpenAI представила o1, а спустя два месяца - усовершенствованную o3, открыв новую парадигму в работе . В отличие от большинства моделей, включая GPT-4, которые выдают первый пришедший на "ум" ответ, новые системы используют пошаговый подход к решению задач. Они разбивают сложные проблемы на простые компоненты и пробуют различные варианты, пока не найдут работающий.
Google DeepMind продемонстрировала преимущества этого метода на примере веб-агента Mariner. Во время поиска рецепта рождественского печенья система столкнулась с проблемой выбора муки. Mariner объяснил свои действия в чате: "Я использую кнопку 'Назад' в браузере, чтобы вернуться к рецепту". Способность определить необходимость такого простого для человека, но сложного для машины действия, стала огромным достижением.
Компания также разрабатывает экспериментальную версию Gemini 2.0 Flash Thinking с аналогичным подходом. OpenAI и Google - только верхушка айсберга. Многие компании создают продукты с похожими техниками, повышая их эффективность в различных областях - от кулинарии до программирования.
В октябре Королевская шведская академия наук присудила Нобелевскую премию по химии создателям AlphaFold - Демису Хассабису и Джону Джамперу из Google DeepMind, а также Дэвиду Бейкеру за разработку инструментов проектирования новых белков. Белковая инженерия стала идеальной областью применения ИИ благодаря наличию качественных наборов данных для обучения.
Теперь компании ищут новые направления исследований. Meta* опубликовала несколько больших наборов материаловедческих данных. Hugging Face и стартап Entalpic также запустили открытый проект LeMaterial, объединяющий и стандартизирующий массивы информации о материалах.
Тестирование модели o1 среди научного сообщества принесло OpenAI многообещающие результаты. В своем октябрьском манифесте глава Anthropic Дарио Амодеи назвал научные исследования, в первую очередь в области биологии, приоритетным направлением для развития искусственного интеллекта. Амодеи предполагает, что со временем ИИ сможет полностью воспроизводить работу биологов-исследователей. До полной реализации этой идеи пока далеко, но следующий год может принести большой прогресс.
Сотрудничество с органами безопасности, разведкой и военными становится все более прибыльным для ИИ-компаний. Вооруженные силы США запустили программу Replicator с бюджетом в миллиард долларов для создания малых дронов, вдохновленную опытом войны в Украине. Также было сформировано подразделение Artificial Intelligence Rapid Capabilities Cell, внедряющее ИИ во все аспекты военных операций - от принятия решений на поле боя до логистики.
Европейские страны наращивают инвестиции в военные технологии из-за опасений, что администрация Трампа сократит поддержку Украины. На планирование также влияет растущая напряженность между Тайванем и Китаем.
В 2025 году эти тенденции принесут прибыль оборонным технологическим компаниям вроде Palantir и Anduril, которые используют засекреченные военные данные для обучения ИИ-моделей. OpenAI в декабре объявила о партнерстве с Anduril для создания систем противодействия дронам, завершив годовой отход от политики неучастия в военных разработках. Компания присоединилась к Microsoft, Amazon и Google, которые уже много лет сотрудничают с Пентагоном.
Большую часть нынешнего бума ИИ технологические стартапы полагались на Дженсена Хуанга и его компанию Nvidia - бесспорного лидера в производстве чипов для обучения ИИ-моделей и их использования (инференса). Ряд факторов может изменить ситуацию в 2025 году.
Такие гиганты как Amazon, Broadcom и AMD активно инвестируют в разработку новых чипов. Особенно сильная конкуренция ожидается в сфере инференса, где преимущество Nvidia менее значительно. Компания Groq избрала иной путь борьбы с монополией: вместо того чтобы совершенствовать существующие технологии, стартап разрабатывает принципиально новую архитектуру чипов, делая ставку на инновационные, хотя и рискованные решения.
Геополитическая война за чипы продолжится. Запад ограничивает экспорт передовых полупроводников и технологий их производства в Китай, одновременно стимулируя внутреннее производство через программы вроде американского CHIPS Act. Дональд Трамп может ужесточить экспортный контроль и обещает massive тарифы на китайский импорт.
В 2025 году ключевым регионом в противостоянии за рынок полупроводников станет Тайвань - во многом благодаря расположенному здесь производству TSMC, от которого зависят Соединенные Штаты. Руководство острова объявило о намерении предоставить площадки для размещения китайских компаний, стремящихся обойти торговые ограничения. Подобное решение может спровоцировать резкую реакцию Трампа, который ранее критиковал расходы на оборону региона. Исход ситуации пока не ясен, однако она подталкивает производителей микросхем к поиску альтернативных производственных площадок - что полностью соответствует задачам программы CHIPS Act. Именно в следующем году станет понятно, насколько эффективно эта инициатива стимулирует развитие производства полупроводников внутри США.
Подробнее:
MIT опубликовал ежегодный прогноз развития искусственного интеллекта. За последние два года аналитики журнала точно предсказали появление интерактивных помощников на основе мультимодальных языковых моделей, стремительное развитие генерации видео и расширение возможностей роботов. Единственным нереализовавшимся прогнозом оказалось массовое распространение политических дипфейков во время выборов. В любом случае, все еще впереди. Давайте посмотрим, что чем может нас удивить 2025-й.
Генеративные виртуальные площадки
После эпохи генерации изображений в 2023 году и видео в 2024-м технологии переходят на новый уровень. Google DeepMind представила модель Genie 2, способную преобразовывать обычные картинки в полноценные трехмерные пространства для исследования. В феврале компания продемонстрировала первую версию модели, создающую из статичных изображений двухмерные платформеры.
Стартапы Decart и Etched разработали модификацию для Minecraft, генерирующую каждый кадр игры в реальном времени. World Labs под руководством Фей-Фей Ли, создательницы датасета ImageNet, работает над крупномасштабными мировыми моделями (LWM).
Трехмерные симуляции найдут и другие применения. Разработчики смогут мгновенно превращать концепт-арты в тестовые уровни, создавая принципиально новые типы игр. Технология также заинтересовала специалистов по робототехнике - виртуальные миры позволят обучать машины методом проб и ошибок в бесконечном количестве сценариев.
Языковые модели, которые рассуждают
В сентябре OpenAI представила o1, а спустя два месяца - усовершенствованную o3, открыв новую парадигму в работе . В отличие от большинства моделей, включая GPT-4, которые выдают первый пришедший на "ум" ответ, новые системы используют пошаговый подход к решению задач. Они разбивают сложные проблемы на простые компоненты и пробуют различные варианты, пока не найдут работающий.
Google DeepMind продемонстрировала преимущества этого метода на примере веб-агента Mariner. Во время поиска рецепта рождественского печенья система столкнулась с проблемой выбора муки. Mariner объяснил свои действия в чате: "Я использую кнопку 'Назад' в браузере, чтобы вернуться к рецепту". Способность определить необходимость такого простого для человека, но сложного для машины действия, стала огромным достижением.
Компания также разрабатывает экспериментальную версию Gemini 2.0 Flash Thinking с аналогичным подходом. OpenAI и Google - только верхушка айсберга. Многие компании создают продукты с похожими техниками, повышая их эффективность в различных областях - от кулинарии до программирования.
Расцвет ИИ в науке
В октябре Королевская шведская академия наук присудила Нобелевскую премию по химии создателям AlphaFold - Демису Хассабису и Джону Джамперу из Google DeepMind, а также Дэвиду Бейкеру за разработку инструментов проектирования новых белков. Белковая инженерия стала идеальной областью применения ИИ благодаря наличию качественных наборов данных для обучения.
Теперь компании ищут новые направления исследований. Meta* опубликовала несколько больших наборов материаловедческих данных. Hugging Face и стартап Entalpic также запустили открытый проект LeMaterial, объединяющий и стандартизирующий массивы информации о материалах.
Тестирование модели o1 среди научного сообщества принесло OpenAI многообещающие результаты. В своем октябрьском манифесте глава Anthropic Дарио Амодеи назвал научные исследования, в первую очередь в области биологии, приоритетным направлением для развития искусственного интеллекта. Амодеи предполагает, что со временем ИИ сможет полностью воспроизводить работу биологов-исследователей. До полной реализации этой идеи пока далеко, но следующий год может принести большой прогресс.
ИИ-компании уходят в милитаризм
Сотрудничество с органами безопасности, разведкой и военными становится все более прибыльным для ИИ-компаний. Вооруженные силы США запустили программу Replicator с бюджетом в миллиард долларов для создания малых дронов, вдохновленную опытом войны в Украине. Также было сформировано подразделение Artificial Intelligence Rapid Capabilities Cell, внедряющее ИИ во все аспекты военных операций - от принятия решений на поле боя до логистики.
Европейские страны наращивают инвестиции в военные технологии из-за опасений, что администрация Трампа сократит поддержку Украины. На планирование также влияет растущая напряженность между Тайванем и Китаем.
В 2025 году эти тенденции принесут прибыль оборонным технологическим компаниям вроде Palantir и Anduril, которые используют засекреченные военные данные для обучения ИИ-моделей. OpenAI в декабре объявила о партнерстве с Anduril для создания систем противодействия дронам, завершив годовой отход от политики неучастия в военных разработках. Компания присоединилась к Microsoft, Amazon и Google, которые уже много лет сотрудничают с Пентагоном.
Nvidia и конкуренция
Большую часть нынешнего бума ИИ технологические стартапы полагались на Дженсена Хуанга и его компанию Nvidia - бесспорного лидера в производстве чипов для обучения ИИ-моделей и их использования (инференса). Ряд факторов может изменить ситуацию в 2025 году.
Такие гиганты как Amazon, Broadcom и AMD активно инвестируют в разработку новых чипов. Особенно сильная конкуренция ожидается в сфере инференса, где преимущество Nvidia менее значительно. Компания Groq избрала иной путь борьбы с монополией: вместо того чтобы совершенствовать существующие технологии, стартап разрабатывает принципиально новую архитектуру чипов, делая ставку на инновационные, хотя и рискованные решения.
Геополитическая война за чипы продолжится. Запад ограничивает экспорт передовых полупроводников и технологий их производства в Китай, одновременно стимулируя внутреннее производство через программы вроде американского CHIPS Act. Дональд Трамп может ужесточить экспортный контроль и обещает massive тарифы на китайский импорт.
В 2025 году ключевым регионом в противостоянии за рынок полупроводников станет Тайвань - во многом благодаря расположенному здесь производству TSMC, от которого зависят Соединенные Штаты. Руководство острова объявило о намерении предоставить площадки для размещения китайских компаний, стремящихся обойти торговые ограничения. Подобное решение может спровоцировать резкую реакцию Трампа, который ранее критиковал расходы на оборону региона. Исход ситуации пока не ясен, однако она подталкивает производителей микросхем к поиску альтернативных производственных площадок - что полностью соответствует задачам программы CHIPS Act. Именно в следующем году станет понятно, насколько эффективно эта инициатива стимулирует развитие производства полупроводников внутри США.
Подробнее:
