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 появились синтетические медиа ^[1] — медиаконтент, полностью сгенерированный искусственным интеллектом ^[2]. Эксперты утверждают, что популярность таких технологий продолжает расти, и в ближайшем будущем они могут изменить медиаиндустрию.

Примером использования синтетических медиа стал эксперимент, проведенный в Европе. В октябре радиостанция OFF Radio Krakow представила ^[3] 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. Но эксперимент вызвал неоднозначную реакцию ^[4] 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.

Одним из значимых событий в этой области стало представление компанией Apple очков Vision Pro ^[5] в феврале 2023 года. Этот гаджет стал первым шагом в реализации концепции пространственных вычислений на массовом рынке. В будущем другие технологические гиганты также выпустят (или уже выпустили ^[6]) свои версии подобных устройств, а это приведет к бурному развитию сегмента.

Пространственные вычисления включают в себя использование разнообразных устройств и технологий:

• 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 ^[7] и ИИ для адаптации цифрового контента под потребности ^[8] пользователей.

А вот в каких сферах эти технологии находят применение:

• 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 ^[9].

Согласно прогнозам аналитиков Gartner ^[10], объем рынка пространственных вычислений, оцененный в 110 млрд $ в 2023 году, к 2033 может достичь 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 ^[11].

В Intel Labs разрабатываются ^[12] инновационные нейроморфные процессоры, которые, хотя и основаны на привычных транзисторах, имеют принципиально иную архитектуру. Она максимально приближена к строению биологических нейронов. Например, искусственный нейрон ^[13], 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 ^[14].

Нейроморфные вычисления уже сегодня демонстрируют потенциал для моделирования поведения ^[15] биологических систем. Например, цифровые нейроны ^[16] позволяют точно воссоздавать работу реальных нейронных сетей. Это открывает огромные перспективы — особенно в медицине, робототехнике и обработке больших данных.

Прогнозы экспертов подтверждают значимость этого направления. Согласно данным i-Micronews ^[17], 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 ^[18], 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.

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 доступнее, а в 2010-х нейросети научились анализировать не только тексты, но и изображения. К 2017–2018 годам появились модели, умеющие генерировать логически связные и осмысленные тексты.

Традиционные LLM требуют значительных вычислительных ресурсов. Их обучение предполагает использование огромных объемов данных и мощных серверов, что делает их доступными только для крупных компаний. Но развитие микро-LLM ^[19] 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. Малый и средний бизнес может интегрировать такие модели в свои процессы для автоматизации работы с текстами ^[20], 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, при этом оптимизируя затраты и улучшая пользовательский опыт.

Гибридные компьютерные системы

Это интеграция ^[21] 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.

Но гибридные системы не лишены недостатков. Их эффективность 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 риски, гибридные системы становятся все более популярными. Они находят применение в здравоохранении, научных исследованиях и других сферах. Например, в медицине гибридные системы ^[22] 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 ^[23] 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 ^[24], 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, предлагать идеи для приготовления блюд. В ближайшем будущем могут появиться еще более инновационные решения вроде умных чашек, которые смогут анализировать состав и температуру напитков.

Главное преимущество устройств с невидимым интеллектом — их интеграция в повседневную жизнь без необходимости отвлекаться на 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, так что пользователь может сосредоточиться на других задачах.

Перспективы развития невидимого интеллекта впечатляют. В процессе эволюции ИИ такие устройства могут стать частью ^[25] не только умного дома, но и общественных пространств — магазинов, офисов, транспорта.

Расширенная реальность (Extended Reality, XR)

Этот пункт объединяет технологии виртуальной реальности (VR), дополненной (AR) и смешанной реальности (MR). Консалтинговая компания Customer Think отметила ^[26] XR как одну из ключевых технологий 2025 года, которая обещает значительно изменить многие отрасли.

Технологии уже находят применение в таких сферах:

• Здравоохранение: обучение ^[27] хирургов и медицинского персонала в условиях, максимально приближенных к реальным.

• Авиация: тренировки пилотов и технического персонала с помощью симуляторов ^[28], работающих на базе XR.

• 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 и через это лучше усваивать материал. Это особенно важно там, где ошибки ^[29] обходятся дорого. К тому же технологии XR позволяют компаниям экономить. Вместо дорогого оборудования и длительных стажировок можно использовать виртуальные симуляции: их легко обновлять и адаптировать под нужды бизнеса.

А еще с XR покупатели могут расставить ^[30] виртуальную мебель в своем доме, не выходя из магазина, а дизайнеры — работать над проектами в 3D-пространстве.

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, а это 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 ^[31] все чаще обращается на атомную энергетику. Об этом, кстати, тут уже писали ^[32].

Исследователи из консалтинговой компании Capgemini отмечают, что развитие атомной энергетики для ИИ-инфраструктуры станет одним из главных трендов 2025 года. Это подтверждается действиями Microsoft, Google и Amazon, которые уже инвестируют в атомные проекты ^[32]. Они заключают соглашения с энергетическими компаниями на поставку энергии с действующих АЭС и строительство новых малых модульных реакторов (ММР).

ММР представляют собой мини-АЭС с мощностью энергоблоков до 300 МВт — это сильно меньше, чем у традиционных станций. Основное преимущество таких реакторов — модульность. Конструкции собираются из отдельных блоков, которые транспортируются на место установки. Это сокращает время и затраты на строительство. Станции подходят для распределенной энергетической инфраструктуры, обеспечивают 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. 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 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!