焦點(diǎn)速遞！趨勢(shì)丨2023人工智能的五大趨勢(shì)

一、生成式AI

(相關(guān)資料圖)

機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，正在引領(lǐng)新一代的產(chǎn)品和服務(wù)。但是，到目前為止，人工智能主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和分析工作流程。創(chuàng)造力和構(gòu)思被認(rèn)為非人工智能的能力。

但是，最近出現(xiàn)的生成式人工智能（GenAI）以及 StableDiffusion 和 ChatGPT 等程序促使這種情況發(fā)生了變化。GenAI是AI模型的新興前沿，它在內(nèi)容媒體如文本、圖像、音頻、視頻的大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，以創(chuàng)建新的文本、音頻、圖像等。

生成式人工智能的主要特征是，它不會(huì)復(fù)制訓(xùn)練它的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，因此并不局限于。這使得它對(duì)于文案等任務(wù)特別有用，在這些任務(wù)中，系統(tǒng)可以生成新的類似人類的文本版本，而不僅僅是源文本的字面副本。

在金融領(lǐng)域，生成式人工智能正被領(lǐng)先的銀行機(jī)構(gòu)用于將復(fù)雜的金融流程自動(dòng)化，例如風(fēng)險(xiǎn)管理。通過(guò)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以創(chuàng)建對(duì)預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)未來(lái)有用的經(jīng)濟(jì)場(chǎng)景。

自2020年以來(lái)，生成式人工智能領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資增長(zhǎng)了425%，去年更是達(dá)到了21億美元。因此，盡管大多數(shù)人都在談?wù)撋墒饺斯ぶ悄?，?022年只是一個(gè)開始。

二、量子機(jī)器學(xué)習(xí)

量子機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)相對(duì)較新的領(lǐng)域。雖然從上世紀(jì)90年代中期開始就有關(guān)于這一主題的研究論文公開發(fā)表，但在過(guò)去五六年，量子機(jī)器學(xué)習(xí)才真正開始吸引科學(xué)界的注意力。

目前量子機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)行業(yè)正蓬勃發(fā)展，但是對(duì)不同的研究者，具體的“量子機(jī)器學(xué)習(xí)”的定義可能有所不同。量子機(jī)器學(xué)習(xí)一般指的是利用量子設(shè)備來(lái)運(yùn)行某些機(jī)器學(xué)習(xí)算法，力求達(dá)到或者超過(guò)類似的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法的功能。

雖然機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于計(jì)算大量數(shù)據(jù)，但量子機(jī)器學(xué)習(xí)是專門的量子系統(tǒng)，用于提高程序中算法執(zhí)行的計(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)速度。

到2030年，可能只有大約2000到5000臺(tái)量子計(jì)算機(jī)投入使用，而能夠處理最復(fù)雜問(wèn)題的量子計(jì)算機(jī)可能要到2035年或更晚的時(shí)候才會(huì)出現(xiàn)，但世界各地的研究人員一直致力于推動(dòng)技術(shù)的發(fā)展。

三、可解釋人工智能

可解釋的人工智能（XAI），或可解釋的人工智能，或可解釋的機(jī)器學(xué)習(xí)（XML），是指人類可以理解人工智能做出的決定或預(yù)測(cè)的人工智能（AI）。

它與機(jī)器學(xué)習(xí)中的黑匣子概念形成對(duì)比，在機(jī)器學(xué)習(xí)中，即使其設(shè)計(jì)者也無(wú)法解釋為什么人工智能會(huì)得出一個(gè)特定的決定。

通過(guò)完善人工智能系統(tǒng)用戶的心智模型，拆除他們的錯(cuò)誤觀念，XAI有望幫助用戶更有效地執(zhí)行。XAI可能是對(duì)社會(huì)解釋權(quán)的實(shí)施。即使沒(méi)有法律權(quán)利或監(jiān)管要求，XAI也是相關(guān)的。

例如，XAI可以改善產(chǎn)品或服務(wù)的用戶體驗(yàn)，幫助終端用戶相信人工智能正在做出好的決定。這樣一來(lái)，XAI的目的是解釋已經(jīng)做了什么，現(xiàn)在做了什么，接下來(lái)會(huì)做什么，并揭開行動(dòng)所基于的信息。

四、人工智能編碼助手

人工智能(AI)編碼助手和開發(fā)者工具在2023年變得越來(lái)越復(fù)雜和強(qiáng)大。

AI編碼助手是幫助程序員編寫、調(diào)試和優(yōu)化代碼的工具。這些工具有潛力通過(guò)將許多繁瑣和耗時(shí)的編碼任務(wù)自動(dòng)化來(lái)提高軟件開發(fā)的效率和生產(chǎn)力。

AI編碼助手具有巨大的潛力，它們很可能成為軟件開發(fā)過(guò)程中的重要工具。

五、AI醫(yī)療保健

AI醫(yī)療的高光時(shí)刻，是在年抗擊新冠肺炎時(shí)期，癥預(yù)測(cè)、智能測(cè)溫、智能隨訪、輔助診斷、醫(yī)療機(jī)器人等應(yīng)用，讓AI醫(yī)療在抗疫期間大放異彩，不只提升了自身的行業(yè)認(rèn)知，更切實(shí)提升了防控效率和保障了人身安全。

中國(guó)人工智能醫(yī)療頂層設(shè)計(jì)、商業(yè)模式、技術(shù)模式日趨成熟，投融資市場(chǎng)活躍，未來(lái)中國(guó)人工智能醫(yī)療行業(yè)將得到進(jìn)一步發(fā)展。

據(jù)調(diào)查AI醫(yī)生，在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，人類參與手術(shù)的比例約為20%，剩下的80%由AI自主完成。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，縫合線的間距和深度差異，小于專業(yè)外科醫(yī)生或不使用人工智能的機(jī)器人執(zhí)行的情況。

日經(jīng)預(yù)測(cè)，將來(lái)AI機(jī)器人將能夠處理所有手術(shù)階段。

人工智能也被用于提高藥物發(fā)掘和開發(fā)的有效性。截至2022年8月，已有23種人工智能驅(qū)動(dòng)的候選藥物進(jìn)入臨床試驗(yàn)。畢竟，臨床試驗(yàn)是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，可能需要10到15年，耗資數(shù)十億美元。

結(jié)尾：

沒(méi)有人能夠預(yù)料到圍繞 OpenAI 的所有討論，這使得2022年成為生成式AI之年。

但是人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度并沒(méi)有放緩的跡象，2023年期待這些趨勢(shì)塑造人工智能的未來(lái)。

內(nèi)容來(lái)源于：億歐網(wǎng)：2023人工智能五大趨勢(shì)

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