टेकक्रंच द्वारा साक्षात्कार किए गए विशेषज्ञों के अनुसार, 2026 में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षेत्र का प्राथमिक ध्यान तेजी से बड़े भाषा मॉडल विकसित करने से हटकर व्यावहारिक एआई अनुप्रयोगों को लागू करने पर केंद्रित होने की उम्मीद है। इस बदलाव में छोटे, अधिक विशिष्ट एआई मॉडल को तैनात करना, एआई को भौतिक उपकरणों में एकीकृत करना और मौजूदा मानव कार्यप्रवाहों के साथ निर्बाध रूप से एकीकृत करने के लिए डिज़ाइन किए गए सिस्टम बनाना शामिल है।

यह बदलाव एआई मॉडल के क्रूर-बल स्केलिंग से दूर जाने का प्रतीक है, जिसने पिछले वर्षों की विशेषता बताई थी। इसके बजाय, उद्योग नए एआई आर्किटेक्चर पर शोध करने और दिखावटी प्रदर्शनों से लक्षित तैनाती की ओर बढ़ने पर ध्यान केंद्रित करेगा। लक्ष्य ऐसे एआई एजेंटों को विकसित करना है जो पूर्ण स्वायत्तता का वादा करने के बजाय मानव क्षमताओं को बढ़ाते हैं।

दिशा में यह परिवर्तन एआई में तेजी से वृद्धि की अवधि के बाद आया है, जिसे 2012 में एलेक्सनेट पेपर जैसी सफलताओं से बढ़ावा मिला, जिसने बड़े डेटासेट के माध्यम से ऑब्जेक्ट रिकॉग्निशन सीखने के लिए एआई सिस्टम की क्षमता का प्रदर्शन किया। जीपीयू से कम्प्यूटेशनल शक्ति द्वारा संचालित इस शोध के कारण तेजी से परिष्कृत मॉडल का विकास हुआ, जो लगभग 2020 में OpenAI के GPT-3 में परिणत हुआ।

हालांकि, विशेषज्ञों का अब मानना ​​है कि केवल मॉडल को स्केल करना पर्याप्त नहीं है। अब ध्यान एआई को वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में अधिक उपयोगी और लागू बनाने पर है। इसमें रोजमर्रा के उपकरणों में बुद्धिमत्ता को एम्बेड करना और एआई सिस्टम बनाना शामिल है जो विभिन्न उद्योगों में मनुष्यों के साथ काम कर सकते हैं। यह परिवर्तन एआई क्षेत्र के परिपक्व होने का सुझाव देता है, जो सैद्धांतिक संभावनाओं से परे व्यावहारिक कार्यान्वयन की ओर बढ़ रहा है।