وفقًا لخبراء أجروا مقابلات مع TechCrunch، من المتوقع أن يحول قطاع الذكاء الاصطناعي في عام 2026 تركيزه الأساسي من تطوير نماذج لغوية كبيرة بشكل متزايد إلى تطبيق تطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية. يتضمن هذا التحول نشر نماذج ذكاء اصطناعي أصغر وأكثر تخصصًا، ودمج الذكاء الاصطناعي في الأجهزة المادية، وإنشاء أنظمة مصممة للاندماج بسلاسة مع سير العمل البشري الحالي.

يمثل هذا التحول ابتعادًا عن التوسع الهائل في نماذج الذكاء الاصطناعي الذي ميز السنوات السابقة. وبدلاً من ذلك، ستركز الصناعة على البحث عن هياكل جديدة للذكاء الاصطناعي والانتقال من العروض التوضيحية البراقة إلى عمليات النشر المستهدفة. والهدف هو تطوير وكلاء ذكاء اصطناعي يعززون القدرات البشرية بدلاً من الوعد بالاستقلالية الكاملة.

يأتي هذا التغيير في الاتجاه بعد فترة من النمو السريع في الذكاء الاصطناعي، مدفوعًا باكتشافات مثل ورقة AlexNet في عام 2012، والتي أظهرت قدرة أنظمة الذكاء الاصطناعي على تعلم التعرف على الكائنات من خلال مجموعات بيانات ضخمة. أدى هذا البحث، المدفوع بالقوة الحاسوبية من وحدات معالجة الرسومات (GPUs)، إلى تطوير نماذج متطورة بشكل متزايد، وبلغت ذروتها في GPT-3 الخاص بـ OpenAI حوالي عام 2020.

ومع ذلك، يعتقد الخبراء الآن أن مجرد توسيع النماذج ليس كافيًا. ينصب التركيز الآن على جعل الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للاستخدام والتطبيق في سيناريوهات العالم الحقيقي. ويشمل ذلك تضمين الذكاء في الأجهزة اليومية وإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي يمكنها العمل جنبًا إلى جنب مع البشر في مختلف الصناعات. يشير هذا التحول إلى نضوج مجال الذكاء الاصطناعي، والانتقال من الاحتمالات النظرية إلى التطبيقات العملية.