Будущее уже здесь: технологии, которые могут изменить мир в 2025 году
Какие технологии изменят наш мир в ближайшем будущем? Одни подарят нам новые горизонты, другие перевернут привычный порядок вещей. Ниже — подборка ключевых трендов, которые, по мнению экспертов, навсегда преобразят нашу жизнь.
Синтетические медиа
Технологии ИИ уже сейчас позволяют генерировать тексты, видео и аудио, которые невозможно отличить от контента, созданного человеком. Относительно недавно появилось такое направление, как синтетические медиа. То есть медиаконтент, полностью сгенерированный искусственным интеллектом. Эксперты утверждают, что популярность таких технологий продолжает расти, и в ближайшем будущем они могут коренным образом изменить медиаиндустрию.
Примером использования синтетических медиа стал эксперимент, проведенный в Европе. В октябре радиостанция OFF Radio Krakow представила новых «ведущих», созданных на базе искусственного интеллекта. Это виртуальные персонажи: Эмилия «Эми» Нова, Якуб «Куба» Зелински и Алекс. Их образы и манера ведения программ были сформированы на основе описаний, составленных журналистами редакции. Идея заключалась в привлечении молодой и активной аудитории, которая интересуется инновационными технологиями. Однако эксперимент вызвал неоднозначную реакцию у слушателей. Через неделю после запуска проекта радиостанция была вынуждена отказаться от использования ИИ-ведущих.
Несмотря на эту неудачу, аналитики считают, что синтетические медиа представляют собой только начало масштабных изменений в индустрии. В ближайшие годы можно ожидать появления новых проектов с контентом, полностью созданным искусственным интеллектом. И это не только текст и картинки, но и виртуальные актеры, дикторы, целые фильмы и шоу, разработанные без участия человека.
Пространственные вычисления
Пространственные вычисления, или Spatial Computing, объединяют сразу несколько технологических направлений, включая виртуальную (VR), дополненную реальность (AR), искусственный интеллект (ИИ) и интернет вещей (IoT). Spatial computing синхронизирует взаимодействие между человеком и цифровой средой. Этот подход позволяет интегрировать физический и виртуальный миры, открывая новые возможности в различных сферах.
Одним из значимых событий в этой области стало представление компанией Apple очков Vision Pro в феврале 2023 года. Этот гаджет стал первым шагом в реализации концепции пространственных вычислений на массовом рынке. В ближайшем будущем другие технологические гиганты также выпустят (или уже выпустили) свои версии подобных устройств, а это приведет к бурному развитию сегмента.
Пространственные вычисления включают в себя использование разнообразных устройств и технологий, таких как:
Сенсоры и камеры с интегрированными ИИ-функциями, которые фиксируют движения и окружающую обстановку.
Видеомэппинг (3D-mapping) — технология, позволяющая создавать трехмерные проекции на физические объекты, учитывая их геометрию и расположение.
Системы взаимодействия «человек — компьютер», использующие голосовые команды, жесты, движения глаз и прикосновения.
Интеграция машинного обучения и ИИ для адаптации цифрового контента под потребности пользователей.
Эти технологии находят применение в самых разных сферах. Среди них:
Здравоохранение: обучение хирургов или моделирование операций.
Образование: создание интерактивных классов и виртуальных учебных пространств.
Развлечения и игры: полное погружение в цифровую реальность.
Производство и промышленный дизайн: визуализация сложных процессов и макетов.
Розничная торговля: демонстрация товаров в 3D для улучшения пользовательского опыта.
Согласно прогнозам аналитиков Gartner, объем рынка пространственных вычислений, оцененный в 110 млрд $ в 2023 году, к 2033 может достичь впечатляющей отметки в 1,7 трлн $. Это делает технологию одним из ключевых направлений для развития и инвестиций в ближайшие десятилетия.
Нейроморфные вычисления
Современные технологии искусственного интеллекта достигли впечатляющих успехов, но по-прежнему не в состоянии решить множество творческих и сложных задач, которые вполне под силу нам с вами. Но все может измениться с прогрессом в нейроморфных вычислениях. Это направление, сосредоточенное на создании алгоритмов и процессоров, имитирующих работу мозга.
В Intel Labs разрабатываются инновационные нейроморфные процессоры, которые, хотя и основаны на привычных транзисторах, имеют принципиально иную архитектуру. Она максимально приближена к строению биологических нейронов. Например, искусственный нейрон, как и его естественный аналог, имеет один выход — «аксон». Сигналы с него могут поступать на многочисленные «входы» других нейронов, изменяя их состояние. Эта модель позволяет процессорам воспроизводить нейронные взаимодействия, которые лежат в основе мышления.
Нейроморфные вычисления уже сегодня демонстрируют потенциал для моделирования поведения биологических систем. Например, цифровые нейроны позволяют точно воссоздавать работу реальных нейронных сетей. Это открывает огромные перспективы, особенно в таких сферах, как медицина, робототехника и обработка больших данных.
Прогнозы экспертов подтверждают значимость этого направления. Согласно данным i-Micronews, рынок нейроморфных вычислений в США вырастет с 69 млн долларов США в 2024 г. до 5 млрд долларов США в 2029 г. и достигнет 21,3 млрд долларов к 2034 г. К тому же аналитики Circuit Insight предполагают, что уже к 2025 г. могут появиться нейроморфные чипы, адаптированные для использования в смартфонах. Это позволит внедрить в повседневные устройства возможности, приближенные к человеческому мышлению, например, для более продвинутых функций предсказания или обработки данных в реальном времени.
Нейроморфные технологии находятся в самом начале своего пути, но уже сейчас они становятся основой для инновационных решений, способных радикально изменить подход к созданию умных устройств.
Микро-LLM
Большие языковые модели (LLM, или Large Language Models) стали настоящим прорывом в области искусственного интеллекта, позволяя генерировать тексты, которые по стилю и содержанию неотличимы от работы человека. История LLM началась еще в 1990-х годах, когда IBM впервые стала экспериментировать с моделями для обработки статистических данных. С развитием интернета в 2000-х создание баз данных для таких моделей стало более доступным, а в 2010-х нейросети научились анализировать не только тексты, но и изображения. К 2017–2018 годам появились модели, способные генерировать логически связные и осмысленные тексты, что сделало LLM ключевым инструментом для различных индустрий.
Традиционные LLM требуют значительных вычислительных ресурсов. Их обучение предполагает использование огромных объемов данных и мощных серверов, что делает их доступными лишь для крупных компаний. Однако развитие микро-LLM меняет эту ситуацию. Эти компактные языковые модели предназначены для узкоспециализированных задач, таких как работа мобильных приложений, анализ локальной информации, адаптация инструментов для конкретных пользователей и предиктивный поиск.
Преимущество микро-LLM в том, что они у них остаются возможности генеративного ИИ даже в условиях ограниченных ресурсов. Например, малый и средний бизнес может интегрировать такие модели в свои процессы для автоматизации работы с текстами, анализа данных или создания персонализированных решений для клиентов. Это открывает доступ к передовым технологиям без необходимости инвестировать в дорогостоящую инфраструктуру.
Будущее микро-LLM связано с их возможностью делать сложные и дорогие технологии более доступными. Они становятся ключевым инструментом для разработчиков и компаний, позволяя внедрить ИИ в повседневные задачи. И при этом — оптимизируя затраты и улучшая пользовательский опыт.
Гибридные компьютерные системы
Это интеграция разных типов вычислительных технологий: традиционные серверы, облачные платформы, периферийные (edge computing) устройства, квантовые компьютеры и нейроморфные процессоры. Их главная цель — объединить возможности этих систем для решения сложных задач, распределяя вычислительные нагрузки между разными платформами.
Например, периферийные устройства, такие как камеры слежения, могут собирать данные в реальном времени и отправлять их на облачные серверы для глубокого анализа, а сложные математические вычисления станут решать квантовые компьютеры. Такое распределение позволяет оптимизировать использование ресурсов и ускорять выполнение задач, которые требуют высокой производительности.
Однако гибридные системы не лишены недостатков. Их эффективность напрямую зависит от грамотного проектирования и управления. Неправильное распределение задач или несогласованность между компонентами может привести к задержкам или сбоям в работе всей системы. Например, если данные будут направлены на неподходящую платформу, это может вызвать перегрузку одного из элементов и замедлить выполнение задач.
Несмотря на эти риски, гибридные системы становятся все более популярными. Они находят применение в таких сферах, как здравоохранение, транспорт, научные исследования и финансы. Например, в медицине гибридные системы могут использоваться для обработки больших объемов данных пациентов, объединяя локальные устройства, облачные платформы и нейроморфные процессоры для анализа снимков и прогнозирования заболеваний.
Перспективы гибридных систем связаны с дальнейшим развитием интеграции и автоматизации их компонентов. В будущем их использование может стать стандартом для выполнения сложных вычислений, требующих высокой скорости, надежности и эффективности.
Технологии невидимого интеллекта окружающей среды (Ambient Invisible Intelligence)
Это следующая ступень в развитии устройств с интеграцией ИИ. Этот термин обозначает использование ультрадешевых, малых интеллектуальных меток и датчиков в повседневную среду для масштабного и доступного отслеживания и анализа состояния различных объектов. Такие технологии становятся частью нашей жизни, зачастую незаметно для нас самих, и позволяют улучшать взаимодействие с окружающей средой, повышая комфорт и безопасность.
Примеры — колонки с генеративным ИИ, дверные звонки с функциями распознавания лиц и отправки данных на смартфон. Умные холодильники могут не только сообщать о содержимом, но и анализировать сроки годности продуктов, предлагая идеи для приготовления блюд. В ближайшем будущем можно ожидать появление еще более инновационных решений, таких как умные чашки, способные анализировать состав и температуру напитков, что будет полезно, например, для контроля за питанием или улучшения здоровья.
Главное преимущество устройств с невидимым интеллектом — их интеграция в повседневную жизнь без необходимости отвлекаться на традиционные гаджеты, такие как смартфоны или планшеты. Например, можно управлять музыкой, узнавать новости, проверять расписание или даже общаться с друзьями через проекционный экран на стене или поверхности стола. Все это происходит незаметно и естественно, позволяя пользователю сосредоточиться на других задачах.
Перспективы развития невидимого интеллекта впечатляют. В процессе эволюции ИИ такие устройства могут стать частью не только умного дома, но и общественных пространств — магазинов, офисов, транспорта. Это сделает взаимодействие с технологиями более естественным и автоматизирует многие процессы, улучшая качество жизни.
Расширенная реальность (Extended Reality, XR)
Этот пункт объединяет технологии виртуальной реальности (VR), дополненной (AR) и смешанной реальности (MR), создавая новые возможности для взаимодействия с цифровыми мирами. Консалтинговая компания Customer Think отметила XR как одну из ключевых технологий 2025 года, которая обещает значительно изменить многие отрасли.
Эти технологии уже находят применение в таких критически важных сферах, как:
Здравоохранение: обучение хирургов и медицинского персонала в условиях, максимально приближенных к реальным, что помогает избежать ошибок при работе с пациентами.
Авиация: тренировки пилотов и технического персонала с помощью симуляторов, работающих на базе XR, что снижает риски и затраты на подготовку.
Промышленность: использование XR для обучения сотрудников работе с опасным или сложным оборудованием без риска для их жизни и здоровья.
Главное преимущество XR — возможность сделать обучение качественнее и интереснее. Смешанная реальность позволяет сотрудникам работать с виртуальными объектами в обычном мире, что помогает лучше усваивать материал. Это особенно важно там, где ошибки обходятся дорого или могут повлиять на безопасность людей.
Технологии XR дают возможность компаниям экономить. Вместо дорогого оборудования и длительных стажировок можно использовать виртуальные симуляции. Их легко обновлять и адаптировать под нужды бизнеса. Они делают обучение не только доступнее, но и интереснее — особенно для молодых специалистов, которым важно вовлечение и интерактивность.
А еще — покупатели могут расставить витуальную мебель в своем доме, не выходя из магазина, а дизайнеры — работать над проектами в 3D-пространстве. Это делает XR универсальной технологией, которая будет играть ключевую роль в цифровой трансформации в ближайшие годы.
Мирный атом для дата-центров
Атомная энергетика становится главным компонентом для обеспечения потребностей ИИ-инфраструктуры. Растущий спрос на технологии искусственного интеллекта требует большего числа серверов, дата-центров и вычислительных мощностей, что, в свою очередь, ведет к значительному увеличению затрат энергии. Крупные технологические компании стремятся удовлетворить эти потребности за счет «чистой» энергии, но солнечные и ветряные источники уже не справляются с нагрузкой. Именно поэтому внимание все чаще обращается на атомную энергетику. Об этом, кстати, мы уже писали.
Исследователи из консалтинговой компании Capgemini отмечают, что развитие атомной энергетики для ИИ-инфраструктуры станет одним из главных трендов 2025 года. Это подтверждается действиями таких гигантов, как Microsoft, Google и Amazon, которые уже инвестируют в атомные проекты. Они заключают соглашения с энергетическими компаниями не только на поставку энергии с действующих АЭС, но и на строительство новых малых модульных реакторов (ММР).
ММР представляют собой мини-АЭС с мощностью энергоблоков до 300 МВт, что значительно меньше, чем у традиционных станций. Основное преимущество таких реакторов — их модульность. Конструкции собираются из отдельных блоков, которые транспортируются на место установки, что существенно сокращает время и затраты на строительство. Эти станции подходят для распределенной энергетической инфраструктуры, обеспечивая надежное питание дата-центров и серверов.
Google и Amazon уже сделали выбор в пользу малых модульных реакторов, видя в них устойчивое решение для своих энергетических нужд. По мнению аналитиков, в 2025 году можно ожидать новых соглашений и крупных инвестиций в эту область. В будущем, вероятно, атомная энергетика станет одним из ключевых источников энергии для поддержания работы сложных ИИ-систем.
Технологии XR, гибридные системы и невидимый интеллект уже сегодня меняют подход к обучению, работе и повседневной жизни. Они позволяют экономить ресурсы, минимизировать риски и делать сложные процессы доступными даже для начинающих специалистов. В будущем такие решения станут неотъемлемой частью самых разных сфер — от медицины и авиации до розничной торговли и управления домом. Возможно, в подборке что-то упущено? Если так, пишите в комментариях, обсудим!
