Аналитика от Альянса ИИ.
1. Мы уходим от узких моделей к системам, совмещающим восприятие, планирование и действие. Это физический ИИ— агенты, которые учатся в симуляторах и переносят навыки в реальный мир (роботы, беспилотники), и VLA-модели (Vision-Language-Action), связывающие зрение, язык и движение.
2. Вместо одного чат-бота — координирующиеся группы ИИ-агентов. Они будут решать сложные задачи распределённо: от управления цепочками поставок до научных открытий. Ключевая проблема здесь — не техническая, а системная: как обеспечить их безопасную координацию и избежать непредсказуемого коллективного поведения.
3. Из-за исчерпания «человеческих» данных (стена данных) упор сместится на синтетические данные и обучение с подкреплением (RL) в симуляторах. Модели будут создавать собственные обучающие среды через self-play (как AlphaGo) и адаптироваться через непрерывное обучение.
4. Будущее за гибридными архитектурами. Будет расти комбинирование нейросетей с символьными системами (нейросимвольный ИИ), графами знаний и формальной логикой. Это нужно для объяснимости (XAI) и работы в областях с жёсткими правилами (медицина, право).
5. Тренд на масштабирование параметров упрётся в энергопотребление. Ответ — нейроморфные вычисления (имитирующие работу мозга), фотонные чипы и кодизайн алгоритмов и железа для специфичных задач.
6. Безопасность (MLSecOps) и объяснимость (XAI) станут обязательными модулями, а не дополнениями.
Подробнее — в отчете выше: