tgoop.com/Cyber_Literacy/7978
Last Update:
سال ۲۰۲۴ یک سال فوق العاده ای برای هوش مصنوعی بود، با پیشرفت‌های سریع در مدل‌های چندوجهی (multimodal)، توانایی‌های استدلالی، و کاربردهای دنیای واقعی.
حالا که وارد سال ۲۰۲۵ می‌شویم، بنظرم هوش مصنوعی یکپارچه‌تر، کارآمدتر و شخصی‌سازی‌شده‌تر خواهد شد و مرزهای جدیدی را جابه‌جا می‌کند. در ادامه پیش‌بینی‌هایم در مورد روندهای کلی توسعه مدل‌های هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۵ را میگم:
- چندوجهی بودن در مرکز توجه: مدل‌هایی که قادر به درک و تولید محتوا در چندین قالب مختلف (متن، تصویر، ویدیو، صدا) هستند، به شدت مورد توجه قرار خواهند گرفت. این روند مرز بین مدل‌های مختلف را کم‌رنگ می‌کند.
- افزایش کارایی و دسترسی‌پذیری: مدل‌ها فشرده‌تر، سریع‌تر و کم‌مصرف‌تر خواهند شد، که به کاربران و دستگاه‌های بیشتری اجازه می‌دهد از آن‌ها بهره ببرند.
- شخصی‌سازی و سفارشی‌سازی: مدل‌ها به‌طور فزاینده‌ای برای کاربردهای خاص و نیازهای فردی تنظیم خواهند شد و برنامه‌های متمرکزتری ایجاد خواهند کرد.
- تمرکز بر توضیح‌پذیری و اعتماد: تلاش بیشتری برای فهم نحوه تصمیم‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی صورت می‌گیرد که باعث افزایش اعتماد به این سیستم‌ها می‌شود.
- ارتقای استدلال و برنامه‌ریزی: مدل‌ها فراتر از تشخیص الگو حرکت کرده و به سمت استدلال و برنامه‌ریزی پیشرفته خواهند رفت، که انجام وظایف پیچیده را ممکن می‌سازد.
- پردازش در لبه و هوش مصنوعی روی دستگاه: بخش بیشتری از پردازش هوش مصنوعی مستقیماً روی دستگاه‌ها انجام می‌شود و این امر باعث کاهش تأخیر و بهبود تجربه کاربر خواهد شد.
پیش‌بینی‌های خاص برای انواع مدل‌ها در ۲۰۲۵:
۱. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs):
- درک پیشرفته‌تر زمینه‌ها: مدل‌ها در درک مکالمات، روایت‌ها و اسناد پیچیده بهتر خواهند شد.
- استدلال و منطق بهبود یافته: مدل‌ها توانایی حل مسائل منطقی و اجرای وظایف گام به گام را خواهند داشت.
- تخصصی‌سازی بیشتر: مدل‌هایی با تمرکز بر حوزه‌های خاص مانند حقوقی، پزشکی یا مالی توسعه خواهند یافت.
- عملکرد چندزبانه بهتر: فاصله عملکرد بین زبان‌های مختلف کاهش یافته و مدل‌ها به ابزارهایی جهانی تبدیل خواهند شد.
- ایجنت های هوشمند: مدل‌ها به‌عنوان هسته ایجنت های هوش مصنوعی عمل خواهند کرد که می‌توانند برنامه‌ریزی، اجرا و انطباق با اهداف پیچیده دنیای واقعی را انجام دهند.
مدل‌های زبان-بینایی (VLMs):
- ادغام یکپارچه متن و تصویر: درک دقیق‌تر صحنه‌ها، شناسایی اشیا و پاسخ به سؤالات بر اساس اطلاعات بصری.
- ویرایش و خلق بصری تعاملی (interactive): امکان ویرایش تصاویر و ویدیوها با دستورات زبان طبیعی (مانند "گربه‌ای با کلاه اضافه کن" یا "شخص را از پس‌زمینه حذف کن").
- استدلال بصری دقیق‌تر: تفسیر روابط فضایی، درک زمینه‌های تصویری و انجام وظایف استدلالی پیچیده.
- کاربرد در رباتیک و سیستم‌های خودکار: کمک به ناوبری، دستکاری اشیا و درک محیط‌های پیچیده.
- تحلیل و توضیح ویدیو: خلاصه‌سازی ویدیوها، تولید زیرنویس و درک محتوای پیچیده ویدیویی.
مدل‌های صوتی: (اکثر این کاربردها همین الان هم هست ولی خوب خیلی بهتر و راحت تر میشه.)
- تشخیص و تولید گفتار پیشرفته: بهبود دقت تشخیص گفتار حتی در محیط‌های پر سر و صدا و تولید صدایی طبیعی‌تر.
- تحلیل پیشرفته صوتی: شناسایی رویدادهای صوتی، استخراج ویژگی‌های صوتی و درک تن عاطفی گفتار.
- ساخت و ویرایش موسیقی: تولید موسیقی اصلی در ژانرهای مختلف، ویرایش آهنگ‌ها و خلق صداهای سفارشی.
- ترجمه و رونویسی لحظه‌ای (Real-Time Translation & Transcription): ترجمه و رونویسی صوت به‌صورت لحظه‌ای برای رفع موانع زبانی.
مدل‌های ویدیویی:
- تولید ویدیوهای واقعی‌تر: بهبود قابل توجه در ایجاد محتوای ویدیویی واقعی و قانع‌کننده.
- ویرایش ویدیو پیشرفته: امکان افزودن یا حذف اشیا، تغییر سبک‌ها و ایجاد جلوه‌های ویژه.
- تحلیل ویدیو پیشرفته: تفسیر صحنه‌های پیچیده، درک رویدادها و ردیابی اشیا در طول زمان.
- محتوای ویدیویی شخصی‌سازی شده: ایجاد پیشنهادات ویدیویی شخصی‌سازی شده برای کاربران.
/مهدی الله‌یاری
BY آموزش سواد سایبری
Share with your friend now:
tgoop.com/Cyber_Literacy/7978