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人工智能將改變各個(gè)行業(yè)，從增強(qiáng)醫(yī)療保健到徹底改變交通運(yùn)輸。本文探討了我們對2023年人工智能的預(yù)期，以及它將如何影響我們的生活。
趨勢一、生成型人工智能
生成式人工智能從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集合中生成新數(shù)據(jù)或內(nèi)容。它旨在生成盡可能接近原始、真實(shí)世界的輸入數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)算法用于這一人工智能類別，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式和特征，數(shù)據(jù)集可能包括代碼、文本、照片、音頻、視頻或其他數(shù)據(jù)類型，生成人工智能目前有多種用途。
趨勢二、量子機(jī)器學(xué)習(xí)
量子機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展是技術(shù)上的重大突破，因?yàn)樗鼘⒛軌騽?chuàng)建復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，能夠解決目前難以解決或過于復(fù)雜的經(jīng)典計(jì)算問題，包括人工智能輔助的超級計(jì)算機(jī)。因此IBM、微軟和亞馬遜等企業(yè)在該領(lǐng)域進(jìn)行了大量投資。
趨勢三、邊緣人工智能
邊緣計(jì)算使分析更接近數(shù)據(jù)源，這意味著數(shù)據(jù)源具有實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理所需的基礎(chǔ)設(shè)施。然而，邊緣人工智能仍處于早期階段，到2027年，其潛在市場規(guī)模將超過30億美元。
然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的日益普及，它變得越來越流行。事實(shí)上，邊緣人工智能越來越受歡迎，因?yàn)樗ㄟ^本地分析大大降低了能源消耗，并消除了與將數(shù)據(jù)卸載到遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)系統(tǒng)相關(guān)的隱私問題。
趨勢四、自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能賦予了自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)開發(fā)高端、可擴(kuò)展且有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的能力。除此之外，重點(diǎn)是提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。
趨勢五、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字孿生
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的擴(kuò)展也是一個(gè)值得探索的新趨勢。這一類別包括任何聯(lián)網(wǎng)的小工具，包括智能手機(jī)。例如，Uber正在使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器測試這些汽車，以徹底改變運(yùn)輸業(yè)務(wù)。同樣，人工智能的影響在這里很明顯。
數(shù)字孿生是模擬產(chǎn)品或流程如何工作的虛擬模型。這種模式將有利于大規(guī)模制造業(yè)、能源部門和城市發(fā)展。
趨勢六、低代碼、無代碼AI
網(wǎng)站和應(yīng)用開發(fā)中的低代碼、無代碼趨勢將轉(zhuǎn)移到人工智能，使企業(yè)能夠使用預(yù)建模板和拖放技術(shù)對這些智能系統(tǒng)進(jìn)行個(gè)性化設(shè)置。它將加快人工智能與現(xiàn)有工作流程的整合，人工智能的使用也將在其企業(yè)內(nèi)更快地?cái)U(kuò)大規(guī)模。
趨勢七、網(wǎng)絡(luò)安全
事實(shí)上，技術(shù)的發(fā)展可能會(huì)產(chǎn)生意想不到的后果，使企業(yè)及其人員的敏感信息和數(shù)字資產(chǎn)面臨風(fēng)險(xiǎn)。采用基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)防御保障措施，和先進(jìn)的安全系統(tǒng)來檢測這些威脅。通過采取這些預(yù)防措施，我們可以保護(hù)我們的消費(fèi)者免受欺詐者和黑客的攻擊。
趨勢八、增強(qiáng)分析
由于增強(qiáng)分析會(huì)影響企業(yè)看待數(shù)據(jù)的方式，因此它在各個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，使其成為2023年人工智能的主要趨勢之一。據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測，到2025年，75%的數(shù)據(jù)故事將使用增強(qiáng)分析方法自動(dòng)生成。這種日益增長的數(shù)據(jù)文化將幫助業(yè)務(wù)用戶和領(lǐng)導(dǎo)者獲得深刻的洞察力，并自動(dòng)化識別重大變化的過程，即使他們?nèi)狈?shù)據(jù)知識。
原標(biāo)題：2023年的八大人工智能技術(shù)趨勢
浙公網(wǎng)安備 33010602000006號
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