2025 में शीर्ष AI रुझान

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) 2025 में विकसित होता रहेगा और हमारे दैनिक जीवन और व्यवसाय पर इसका बढ़ता प्रभाव पड़ेगा। एआई में प्रमुख रुझान बताते हैं कि यह तकनीक नई ऊंचाइयों तक कैसे पहुंच रही है। यहां हम कुछ प्रमुख विकासों पर चर्चा करेंगे जो एआई के भविष्य को आकार देंगे।

1. एजेंटिक एआई: स्वायत्त और निर्णायक एआई

एजेंटिक एआई उन प्रणालियों को संदर्भित करता है जो पूर्वनिर्धारित सीमाओं के भीतर स्वतंत्र रूप से निर्णय लेने में सक्षम हैं। 2025 में, एआई सिस्टम तेजी से स्वायत्त हो जाएंगे, जिसमें स्वायत्त वाहन, आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन और यहां तक कि स्वास्थ्य सेवा जैसे अनुप्रयोग भी शामिल होंगे। ये एआई एजेंट न केवल प्रतिक्रियाशील हैं बल्कि सक्रिय भी हैं, जिससे वे मानव टीमों पर बोझ कम करते हैं और दक्षता बढ़ाते हैं।

2. अनुमान समय गणना: वास्तविक समय निर्णयों का अनुकूलन

वास्तविक समय के वातावरण में एआई अनुप्रयोगों, जैसे भाषण पहचान और संवर्धित वास्तविकता के विकास के साथ, अनुमान समय गणना एक महत्वपूर्ण कारक बन जाती है। 2025 में, एआई मॉडल को तेज और अधिक ऊर्जा-कुशल बनाने के लिए हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर अनुकूलन पर बहुत ध्यान दिया जाएगा। इसमें टेंसर प्रोसेसिंग यूनिट (टीपीयू) और न्यूरोमॉर्फिक हार्डवेयर जैसे विशेष चिप्स शामिल हैं जो न्यूनतम देरी के साथ अनुमान का समर्थन करते हैं।

3. बहुत बड़े मॉडल: एआई की अगली पीढ़ी

GPT-4 और GPT-5 जैसे मॉडलों की शुरुआत के बाद से, बहुत बड़े मॉडल आकार और जटिलता में बढ़ते जा रहे हैं। 2025 में, ये मॉडल न केवल बड़े होंगे, बल्कि कानूनी विश्लेषण, चिकित्सा निदान और वैज्ञानिक अनुसंधान जैसे विशिष्ट कार्यों के लिए भी अनुकूलित होंगे। ये अति-जटिल मॉडल अभूतपूर्व सटीकता और संदर्भ समझ प्रदान करते हैं, लेकिन वे बुनियादी ढांचे और नैतिकता के क्षेत्र में भी चुनौतियां पेश करते हैं।

4. बहुत छोटे मॉडल: परिधीय उपकरणों के लिए एआई

स्पेक्ट्रम के दूसरी ओर, हम बहुत छोटे मॉडलों का एक चलन देखते हैं जो विशेष रूप से एज कंप्यूटिंग के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। इन मॉडलों का उपयोग IoT उपकरणों में किया जाता है, जैसे स्मार्ट थर्मोस्टेट और पहनने योग्य स्वास्थ्य उपकरण। मॉडल प्रूनिंग और क्वांटाइजेशन जैसी तकनीकों के लिए धन्यवाद, ये छोटे एआई सिस्टम कुशल, सुरक्षित और अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ हैं।

5. उन्नत उपयोग के मामले: एआई

2025 में एआई अनुप्रयोग पारंपरिक डोमेन जैसे छवि और भाषण पहचान से आगे बढ़ेंगे। एआई के बारे में सोचें जो रचनात्मक प्रक्रियाओं का समर्थन करता है, जैसे फैशन, वास्तुकला और यहां तक कि संगीत रचना का डिजाइन। इसके अलावा, हम क्वांटम रसायन विज्ञान जैसे डोमेन में सफलताएं देखते हैं, जहां एआई नई सामग्री और दवाओं की खोज में मदद करता है। लेकिन संपूर्ण आईटी सिस्टम, सॉफ्टवेयर विकास और साइबर सुरक्षा के प्रबंधन में भी सफलताएं मिलती हैं।

6. लगभग अनंत स्मृति: बिना सीमाओं के एआई

क्लाउड प्रौद्योगिकी और उन्नत डेटा प्रबंधन प्रणालियों के एकीकरण के माध्यम से, एआई सिस्टम के पास लगभग अनंत स्मृति तक पहुंच है। यह लंबी अवधि के संदर्भ को बनाए रखना संभव बनाता है, जो व्यक्तिगत वर्चुअल सहायक और जटिल ग्राहक सेवा प्रणालियों जैसे अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक है। यह क्षमता एआई को लंबी अवधि में सुसंगत और संदर्भ-जागरूक अनुभव प्रदान करने में सक्षम बनाती है। वास्तव में, एआई आपके साथ की गई सभी बातचीत को याद रखता है। सवाल यह है कि क्या आप भी ऐसा चाहते हैं, इसलिए कुछ हिस्सों या पूरे को रीसेट करने का विकल्प भी होना चाहिए।

7. मानव-इन-द-लूप संवर्धन: एआई के साथ सहयोग करना

हालांकि एआई तेजी से स्वायत्त होता जा रहा है, मानव कारक महत्वपूर्ण बना हुआ है। मानव-इन-द-लूप संवर्धन यह सुनिश्चित करता है कि निर्णय लेने के महत्वपूर्ण चरणों में मानव पर्यवेक्षण द्वारा एआई सिस्टम अधिक सटीक और विश्वसनीय हों। यह विशेष रूप से विमानन, स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है, जहां मानव अनुभव और निर्णय महत्वपूर्ण रहते हैं। अजीब तरह से, 50 डॉक्टरों द्वारा निदान के साथ प्रयोगों से पता चलता है कि एक एआई इसे बेहतर करता है और यहां तक कि अगर केवल एक एआई द्वारा मदद की जाती है तो भी बेहतर करता है। इसलिए हमें मुख्य रूप से सही प्रश्न पूछना सीखना चाहिए।

7. रीजनिंग एआई

O1 के आगमन के साथ, OpenAI ने एक तर्कपूर्ण LLM की दिशा में पहला कदम उठाया। इस कदम को O3 ने जल्दी ही पीछे छोड़ दिया। लेकिन डीपसीक R1 से भी एक अप्रत्याशित कोने से प्रतिस्पर्धा आती है। एक ओपनसोर्स रीजनिंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग मॉडल जो अमेरिकी प्रतिस्पर्धियों की तुलना में कई गुना सस्ता है, दोनों ऊर्जा उपयोग और हार्डवेयर के उपयोग के मामले में। क्योंकि इसका सभी एआई-संबंधित कंपनियों के शेयर मूल्य पर सीधा प्रभाव पड़ा, 2025 के लिए टोन सेट किया गया है।

NetCare इस विषय में कैसे मदद कर सकता है

NetCare के पास डिजिटल नवाचारों को लागू करने का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड है जो व्यावसायिक प्रक्रियाओं को बदलता है। प्रबंधित आईटी सेवाओं, आईटी सुरक्षा, क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर और डिजिटल परिवर्तन सहित आईटी सेवाओं और समाधानों में हमारे व्यापक अनुभव के साथ, हम कंपनियों को उनकी एआई पहलों में सहायता करने के लिए अच्छी तरह से सुसज्जित हैं।

हमारा दृष्टिकोण शामिल है:

• परामर्श और रणनीति विकास: हम आपकी व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित एआई अवसरों की पहचान करने और सफल कार्यान्वयन के लिए एक अनुकूलित रणनीति विकसित करने के लिए आपकी टीम के साथ काम करते हैं।
• डेटा विश्लेषण और प्रबंधन: प्रभावी एआई समाधानों के लिए महत्वपूर्ण डेटा एकत्र करने, विश्लेषण करने और प्रबंधित करने में सहायता करता है।
• एआई समाधानों का विकास और एकीकरण: एआई समाधानों को डिजाइन और एकीकृत करता है जो आपकी आवश्यकताओं के अनुरूप हैं, चाहे वह प्रक्रिया स्वचालन, ग्राहक इंटरैक्शन या निर्णय लेने के लिए हो।
• प्रशिक्षण और सहायता: हालांकि हम स्वयं प्रशिक्षण प्रदान नहीं करते हैं, हम कार्यक्रम से इसे स्थापित करने में मदद करते हैं।

आपको कौन से लक्ष्य निर्धारित करने चाहिए

एआई को लागू करते समय, स्पष्ट और प्राप्त करने योग्य लक्ष्य निर्धारित करना महत्वपूर्ण है जो आपकी समग्र व्यावसायिक रणनीति के अनुरूप हों। इन लक्ष्यों को परिभाषित करने में आपकी सहायता करने के लिए यहां कुछ चरण दिए गए हैं:

1. व्यावसायिक आवश्यकताओं की पहचान करें: अपनी संगठन के भीतर उन क्षेत्रों को निर्धारित करें जो एआई से लाभान्वित हो सकते हैं। यह दोहराए जाने वाले कार्यों को स्वचालित करने से लेकर ग्राहक संबंधों में सुधार तक भिन्न हो सकता है।
2. उपलब्ध संसाधनों का मूल्यांकन करें: एआई कार्यान्वयन के लिए उपलब्ध तकनीकी और मानव संसाधनों का आकलन करें। क्या आपके संगठन के पास सही बुनियादी ढांचा और कौशल है?
3. विशिष्ट और मापने योग्य लक्ष्य निर्धारित करें: स्पष्ट लक्ष्य तैयार करें, जैसे “छह महीने के भीतर डेटा प्रसंस्करण समय को 30% तक कम करना”।
4. KPIs और माप विधियों को परिभाषित करें: निर्धारित करें कि आप अपनी एआई पहलों की प्रगति और सफलता को कैसे मापेंगे।
5. कार्यान्वित करें और मूल्यांकन करें: एआई रणनीति को निष्पादित करें और निरंतर सुधार के लिए समायोजन करने के लिए परिणामों का नियमित रूप से मूल्यांकन करें।

इन चरणों का पालन करके और NetCare जैसे अनुभवी भागीदार के साथ काम करके, आप एआई के लाभों को अधिकतम कर सकते हैं और अपने संगठन को भविष्य की सफलता के लिए स्थान दे सकते हैं।

निष्कर्ष

2025 में एआई में रुझान बताते हैं कि यह तकनीक हमारे दैनिक जीवन के साथ कैसे अधिक से अधिक जुड़ रही है और उन जटिल समस्याओं को हल कर रही है जिनकी कुछ साल पहले कल्पना भी नहीं की जा सकती थी। उन्नत एजेंटिक एआई से लेकर लगभग अनंत स्मृति क्षमता तक, ये विकास एक ऐसे भविष्य का वादा करते हैं जहां एआई हमारा समर्थन करता है, हमें समृद्ध करता है और हमें नई सीमाओं को आगे बढ़ाने में सक्षम बनाता है। OpenAI O3 के नए LLM के बारे में रोमांचक खबर भी पढ़ना सुनिश्चित करें OpenAI O3