Штучний інтелект у 2025 році був менш пов’язаний з яскравими демонстраціями, а більше з важкими запитаннями. Що дійсно працює? Що несподівано ламається? І які екологічні та економічні витрати від реалізації цих систем?

Це був рік, коли загальний ШІ перейшов від новинки до регулярного використання. Багато людей звикли використовувати інструменти штучного інтелекту на роботі, отримувати відповіді за допомогою пошукових запитів штучного інтелекту та покладатися на чат-ботів, добре чи погано. Це був рік, коли технічні гіганти рекламували своїх агентів штучного інтелекту, і широка громадськість загалом не була зацікавлена ​​в їх використанні. Нахил штучного інтелекту також стало неможливо ігнорувати – він навіть став словом року Merriam-Webster.

Протягом всього цього, ieee спектр’Покриття ШІ зосереджено на відділенні сигналу від шуму. Ось історії, які найкраще відображають поточний стан поля.

Аламі

Помічники кодування штучного інтелекту перейшли від новинки до повсякденної інфраструктури, але не всі інструменти однаково ефективні та надійні. Цей практичний посібник за спектр Редактор Метью С. Сміт оцінює сучасні провідні системи кодування штучного інтелекту, досліджуючи, де вони істотно підвищують продуктивність, а де все ще не вистачають. Результатом є чітке уявлення про те, які інструменти варто використовувати зараз, а які краще підходять для використання.

Аманда Андраде-Роудс/The Washington Post/Getty Images

Оскільки енергетичні потреби штучного інтелекту викликають занепокоєння, використання води стало тихою, але не менш серйозною проблемою. У цій статті пояснюється, як центри обробки даних використовують воду для охолодження, чому наслідки різко відрізняються залежно від регіону та що інженери та політики можуть зробити, щоб зменшити навантаження. Ця стаття, написана дослідником сталого розвитку штучного інтелекту Сяолі Рен і керівником відділу сталого розвитку Microsoft Емі Луерс, ґрунтується на галасливих публічних дебатах навколо даних, контексту та інженерної реальності.

iStock

Коли системи штучного інтелекту виходять з ладу, вони виходять з ладу не так, як люди. У цьому есе відомого гуру кібербезпеки Брюса Шнайера та його постійного співробітника Натана Е. Сандерса пояснюється, чим машинні помилки відрізняються від людських за структурою, масштабом і передбачуваністю. Дослідники стверджують, що розуміння цих відмінностей має важливе значення для створення систем ШІ, які можна відповідально розгортати в реальному світі.

Плащ Christie Hem

У цьому інсайдерському обліковому записі Джон Дін, співзасновник і генеральний директор Windborne Systems, розповідає читачам, як його команда створила одну з найбільш технічно амбітних систем прогнозування ШІ на сьогодні. Підхід компанії поєднує автономні довготривалі повітряні кулі, які ширяють у повітрі, із власною моделлю штучного інтелекту під назвою WeatherMesh, яка надсилає високорівневі інструкції повітряним кулям про те, куди рухатися далі, і аналізує атмосферні дані, які вони збирають.

Платформа Windborne може робити прогнози з високою роздільною здатністю швидше, використовуючи набагато менше обчислень і з більшою точністю, ніж традиційні методи, засновані на фізиці. У статті Дін розповідає читачам про інженерні компроміси, дизайнерські рішення та реальні випробування, які сформували систему від концепції до розгортання.

Едді хлопець

Ця чудово написана стаття є моєю улюбленою статтею з 2025 року. спектр Фрілансер Метью Хатсон вирішує одне з найбільш важливих і суперечливих питань сучасного штучного інтелекту: як визначити штучний загальний інтелект (AGI) і як виміряти прогрес у досягненні цієї невловимої мети. Грунтуючись на історичному контексті, поточних дискусіях про контрольні показники та висновках провідних дослідників, Хатсон показує, чому традиційні тести не вдаються та чому так важко створити значущі контрольні показники для AGI. Попутно він досліджує глибокі концептуальні проблеми порівняння машинного та людського інтелекту.

Бонус: спробуйте тест, проведений ШІ, щоб побачити, наскільки вони розумні!

ieee спектр

Щороку я закочую рукави спектр’Перегляньте редактор штучного інтелекту та величезний Стенфордський індекс штучного інтелекту, щоб знайти дані, які дійсно важливі для розуміння прогресу та недоліків штучного інтелекту. Візуальний огляд за 2025 рік розбиває більш ніж 400-сторінковий звіт на десяток діаграм, які висвітлюють ключові тенденції в економіці штучного інтелекту, споживанні енергії, геополітичній конкуренції та громадському ставленні.