人工智能的世界正在迅速变化。大师级发明家 Martin Keen 将帮助我们设定对 2025 年人工智能的期望。大语言模型（LLM）会变得更大吗？更小？还是两者兼而有之？AI 智能体的未来会怎样？AI 是否最终能够记住一切？所有这些以及更多关于 2025 年可能带来的变化的推测，都将在这里揭晓。
这篇文章探讨了 2025 年人工智能 (AI) 的八大重要趋势。
1. AI智能体
智能体是能够推理、计划和采取行动的智能系统。它们可以将复杂问题分解成多个步骤，并与工具和数据库交互以实现目标。 尽管人们普遍认可高效能 AI 代理的实用性，但当前的模型在逻辑推理方面仍存在困难，尤其是在处理包含多个变量的复杂情况时。
2. 推理时间计算
推理时间计算允许 AI 模型在给出答案之前进行“思考”。思考时间取决于推理所需的复杂程度。 与通过改进训练数据来提升推理能力不同，推理时间计算可以通过改进“思维链”训练来优化推理能力，而无需调整基础模型。
3. 超大型模型
大语言模型 (LLM) 包含大量参数，这些参数在训练过程中得到优化。预计下一代模型的参数量将达到 50 万亿以上，远超当前 1-2 万亿参数的规模。
4. 超小型模型
与超大型模型形成对比，超小型模型的参数量只有几十亿，可以在笔记本电脑甚至手机上运行。 预计未来将出现更多这种规模的模型，用于完成特定任务，而无需庞大的计算开销。
5. 高级企业用例
2024 年，AI 在企业中最常见的用途是改善客户体验、IT 运营和自动化、虚拟助理以及网络安全。 到 2025 年，预计会出现更高级的用例，例如能够解决复杂问题的客户服务机器人、主动优化整个 IT 网络的 AI 系统以及能够实时适应新威胁的安全工具。
6. 近乎无限的记忆力
随着 LLM 的上下文窗口扩展到数百万个token，AI 聊天机器人将能够记住与我们进行过的所有对话。 这将使聊天机器人能够提供更加个性化和高效的服务。
7. 人机协同增强
研究表明，聊天机器人在某些任务中的表现可能优于人类专家，例如临床推理。 然而，专家与 AI 系统协同工作时的表现有时反而不如 AI 单独工作。 为了更好地利用 AI 增强人类能力，需要开发更易于使用的系统，使专业人士无需具备 AI 专业知识即可将其融入工作流程。
8. 由您决定！
你认为 2025 年重要的 AI 趋势是什么？在评论区留下你的预测呗~
