調(diào)查表明，如今許多企業(yè)都大量采用了人工智能解決方案。然而，并不是很多組織完全由人工智能運(yùn)行，但人工智能應(yīng)用的數(shù)量和水平一直在增加。許多人準(zhǔn)備采用人工智能這一事實(shí)預(yù)示著人工智能的未來以及未來幾年可能產(chǎn)生的結(jié)果。

人工智能應(yīng)用采用率增加的原因有很多，其中包括：

• 他們希望是讓產(chǎn)品開發(fā)更加人性化;將用戶需求放在流程的中心，而不是期望他們調(diào)整圍繞產(chǎn)品工作的方式。
• 改善數(shù)據(jù)支持決策的愿望。
• 提升客戶和員工體驗(yàn)。
• 建設(shè)和加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)力。

下面列出了 2022 年的 10 個(gè) AI 趨勢(shì)：

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)或 AutoML—迭代任務(wù)，即創(chuàng)建、測(cè)試和修改事物的過程也是自動(dòng)化的。它涵蓋了從非常基本的原材料到開發(fā)將要實(shí)施的 ML 模型的整個(gè)過程。 在這個(gè)領(lǐng)域出現(xiàn)了很多趨勢(shì)，例如，改進(jìn)的數(shù)據(jù)標(biāo)記工具和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的自動(dòng)調(diào)整。 這可能會(huì)鼓勵(lì)更多地采用人工智能，因?yàn)槌杀究赡軙?huì)降低。在此之后，下一步很可能是XOps以及諸如PlatformOPs、MLOps和數(shù)據(jù)ops等流程的改進(jìn)。

使用 AI 進(jìn)行設(shè)計(jì) - 從文本中創(chuàng)建新圖像。創(chuàng)造可以大規(guī)模生產(chǎn)的創(chuàng)新設(shè)計(jì)。

多模態(tài)—隨著人工智能的成長和發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠支持多模態(tài)。這些包括物聯(lián)網(wǎng)傳感器數(shù)據(jù)、文本、語音和視覺。這被用于執(zhí)行常規(guī)任務(wù)，例如理解文檔。這可以廣泛使用。它可以在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大有裨益，特別是在醫(yī)學(xué)診斷中，其中包括光學(xué)字符識(shí)別和機(jī)器視覺等多模態(tài)技術(shù)。

Tiny ML – AI 和 ML 現(xiàn)在可以在各種尺寸的許多設(shè)備中找到。Tiny ML 現(xiàn)在非常流行，例如在為汽車、冰箱和公用事業(yè)儀表供電的微控制器中 ?？梢葬槍?duì)聲音、手勢(shì)、生命體征和環(huán)境因素進(jìn)行具體分析。Tiny ML 的安全和管理解決方案需要進(jìn)一步開發(fā)，以使其更有效。

多目標(biāo)模型– 目前，人工智能模型在任何給定時(shí)間都是為單一目的而開發(fā)的。未來，能夠執(zhí)行多項(xiàng)任務(wù)的多任務(wù)模型將成為可能。屆時(shí)， 由于采用了更具包容性的任務(wù)方法，人工智能模型的結(jié)果將得到改善。

為員工提供更好的體驗(yàn)— 人工智能將通過消除許多重復(fù)性更高的工作來減輕員工的負(fù)擔(dān)，這些工作通常需要更多的人力來完成任務(wù)。 這將更好地利用資源，降低人員成本，并有助于確保企業(yè)能夠更有效地工作。

民主化的人工智能—今天使用人工智能工具不一定需要技術(shù)技能。因此，這意味著任何人，包括所有那些非技術(shù)人員，都可以使用人工智能工具并創(chuàng)建人工智能模型。這意味著 主題專家將能夠更多地參與人工智能開發(fā)過程，從而加快上市時(shí)間。

負(fù)責(zé)任的人工智能—人工智能 的 發(fā)展受到高度監(jiān)管。GDPR 和 CCPA 法規(guī)確保 AI 透明度，因?yàn)閷€(gè)人和私人數(shù)據(jù)用于基本決策。開發(fā)人工智能算法也意味著 負(fù)責(zé)任的人工智能 將很重要。

Quantum ML—由于使用了量子計(jì)算，強(qiáng)大的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型正在成為一種可能?，F(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn) 微軟、IBM 和亞馬遜等云提供商正在提供量子計(jì)算資源和模擬器，使企業(yè)能夠找到尚未發(fā)現(xiàn)的問題的解決方案。

成熟的數(shù)字雙胞胎 — 模擬現(xiàn)實(shí)的虛擬模型，在復(fù)制人類行為方面非常受歡迎。 他們有可能預(yù)測(cè)未來并提出不同的答案或解決方案。將數(shù)字孿生與更傳統(tǒng)的工業(yè)模式和基于 AI 的基于代理的模擬相結(jié)合，可用于 ESG 建模、智慧城市和藥物設(shè)計(jì)等其他應(yīng)用。

用于醫(yī)療用途的 AI 示例

最近在加拿大進(jìn)行了一項(xiàng)研究，其中一組研究人員能夠證明，通過使用人工智能深度學(xué)習(xí)，他們能夠識(shí)別出生缺陷。該研究發(fā)表在科學(xué)期刊 Plos One 上，并報(bào)告稱“深度學(xué)習(xí)算法有可能早在孕早期超聲檢查中檢測(cè)到囊性水瘤等缺陷”。

這種情況會(huì)危及生命，因?yàn)樗鼤?huì)導(dǎo)致胚胎頭部周圍積聚液體。可以在不使用人工智能的情況下在出生前診斷出這種情況，但研究確實(shí)表明，通過超聲波掃描，人工智能模式確實(shí)在 93% 的情況下識(shí)別出這種情況。

人工智能改善了結(jié)果，越來越多的企業(yè)和組織正在對(duì)其進(jìn)行投資。人工智能現(xiàn)在被跨職能使用，并正在改善決策。但是，為了實(shí)現(xiàn)目標(biāo)，技術(shù)團(tuán)隊(duì)和相關(guān)主題之間需要協(xié)作。