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人工智能 (AI) 包含許多子領(lǐng)域，包括自動構(gòu)建分析模型的機(jī)器學(xué)習(xí) (ML)。它使用來自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)、運(yùn)籌學(xué)和物理學(xué)的方法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的見解，而無需明確編程去哪里查看或得出什么結(jié)論。

真正的人工智能應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和其他技術(shù)來解決實際問題。

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人工智能的最新趨勢和發(fā)展是什么?

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盡管發(fā)生了 covid-19 大流行和當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)不景氣，但人工智能加快了其進(jìn)步。人工智能具有分析大數(shù)據(jù)集的能力——匯集創(chuàng)新見解并進(jìn)行預(yù)測分析。

這里有五個重要的人工智能趨勢，它們正在改變我們經(jīng)濟(jì)和社會的未來。

1. Covid-19 疫苗

疫苗開發(fā)的創(chuàng)紀(jì)錄速度部分歸功于人工智能模型，該模型幫助研究人員分析了大量有關(guān)冠狀病毒的數(shù)據(jù)。在疫苗開發(fā)中使用人工智能可能會徹底改變未來所有疫苗的制造方式。將人工智能集成到醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)中可以帶來諸多好處，包括自動化任務(wù)和分析大患者數(shù)據(jù)集，以更快、更低的成本提供更好的醫(yī)療保健。

2. 應(yīng)用自然語言處理 (NLP)

自然語言模型正在為更準(zhǔn)確的搜索結(jié)果和更復(fù)雜的聊天機(jī)器人和虛擬助手提供支持，從而帶來更好的用戶體驗并為企業(yè)創(chuàng)造價值。

3. 量子計算

量子計算在2021年取得重大進(jìn)展，包括“九章”計算機(jī)實現(xiàn)量子霸權(quán)。

4、人工智能芯片

雖然普通處理器能夠支持 AI 任務(wù)，但特定于 AI 的處理器會使用可以優(yōu)化深度學(xué)習(xí)等任務(wù)性能的特定系統(tǒng)進(jìn)行修改。

5. 機(jī)器人通過觀察學(xué)習(xí)

人工智能的一個突破性發(fā)展是機(jī)器人通過觀察人類行為來學(xué)習(xí)的能力的發(fā)展。英偉達(dá)展示了一個機(jī)器人，它通過觀察任務(wù)是如何完成的，在現(xiàn)實世界中執(zhí)行任務(wù)，這是一種與通常訓(xùn)練機(jī)器人的方式不同且更加不干涉的機(jī)制。

機(jī)器學(xué)習(xí)的最新趨勢和發(fā)展是什么?

如果訓(xùn)練得當(dāng)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以比人類更有效地完成任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型在被主流生產(chǎn)采用之前已經(jīng)走了很長一段路。

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以下是改變我們經(jīng)濟(jì)和社會未來的五個重要機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢。

1. 無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)

盡管大部分機(jī)器學(xué)習(xí)都是使用計算機(jī)代碼處理和設(shè)置的，但情況不再總是如此。無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)是一種無需經(jīng)過預(yù)處理、建模、設(shè)計算法、收集新數(shù)據(jù)、再訓(xùn)練、部署等漫長而艱巨的過程即可對 ML 應(yīng)用進(jìn)行編程的一種方式。

2. TinyML

TinyML 是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，它縮小深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)以適應(yīng)微型硬件。它匯集了人工智能和智能設(shè)備。可以放進(jìn)口袋里只有 45x18 毫米的人工智能。

3. 自動機(jī)器學(xué)習(xí)

自動化機(jī)器學(xué)習(xí) (AutoML) 是使用自動化將機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 模型應(yīng)用于現(xiàn)實世界問題的過程。更具體地說，它使機(jī)器學(xué)習(xí)模型的選擇、組合和參數(shù)化自動化。

4. 網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在成為信息安全的重要組成部分。在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，組織正在開發(fā)新方法，使網(wǎng)絡(luò)安全更加自動化和無風(fēng)險。

5. 機(jī)器學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng) (loT) 的融合

越來越多地利用機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用來使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)更智能、更安全。據(jù) Gartner 稱，到 2022 年，組織中超過 80% 的物聯(lián)網(wǎng)項目將納入機(jī)器學(xué)習(xí)。

真實世界的人工智能與非真實的人工智能

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能一直在不斷發(fā)展。最近，帶有統(tǒng)計深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)是一個熱門話題;現(xiàn)在它就像一部 iPhone 6S——過時了，而且會被新的先進(jìn)超級人工智能顛覆。

Real-World AI、Causal ML 和 Deep Causal Learning 是當(dāng)今最新的市場趨勢，開啟了新的跨 AI 時代。

“石器時代的結(jié)束并不是因為它們用完了石頭——而是因為開發(fā)了更好的技術(shù)來滿足人類不斷變化的需求”。石器時代隨著金屬加工新技術(shù)和新技術(shù)的發(fā)現(xiàn)而結(jié)束。

同樣，化石燃料的時代不會因為我們的石油、天然氣和煤炭耗盡而結(jié)束。化石燃料來源將被可再生能源取代，因為新技術(shù)使它們比不可再生能源更具成本效益。

同樣，由于新的跨人工智能技術(shù)和技術(shù)、模型和算法使當(dāng)前的人工智能變得陳舊和過時，作為石器時代的工具，狹隘和弱、專業(yè)化和模仿人類的 AI/ML/DL 的數(shù)字時代正在結(jié)束。

對于領(lǐng)導(dǎo)者和所有公民來說，對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的根本區(qū)別有深刻的理解至關(guān)重要。

當(dāng)準(zhǔn)確了解您的組織如何利用這些不斷增長的顛覆性技術(shù)時，可以從對 AI 的共同理解中獲得越來越高的業(yè)務(wù)洞察力。

以下是一些依賴于現(xiàn)實世界人工智能的關(guān)鍵領(lǐng)域：

• 自動駕駛
• 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)
• 制造業(yè)
• 安全保障
• 超級計算
• 通信，包括技術(shù)平臺、社交媒體網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人和數(shù)字助理
• 衛(wèi)生保健
• 教育
• 防御
• 太空探索和天文學(xué)
• 房地產(chǎn)
• 增強(qiáng)現(xiàn)實和虛擬現(xiàn)實
• 區(qū)塊鏈
• 銀行、貿(mào)易和其他金融服務(wù)
• 電子商務(wù)
• 機(jī)器人
• 娛樂

蘋果、谷歌、亞馬遜、微軟和 Facebook 仍在研究基于統(tǒng)計的 AI/ML/DL，它們可能會模仿人類大腦、思想或行為的某些部分。

總結(jié)

通過幫助企業(yè)實現(xiàn)主要目標(biāo)、推動關(guān)鍵決策以及創(chuàng)造創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為我們世界的主導(dǎo)部分。不斷增長的行業(yè)的動態(tài)范圍進(jìn)一步推動了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢的重要性。

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