最有希望的十大AI发展趋势

2022 / 07 / 26
最有希望的十大AI发展趋势

自动化机器学习或 AutoML

迭代任务,即创建、测试和修改事物的过程也是自动化的。它涵盖了从非常基本的原材料到开发将要实施的 ML 模型的整个过程。 在这个领域出现了很多趋势,例如,改进的数据标记工具和神经网络架构的自动调整。 这可能会鼓励更多地采用人工智能,因为成本可能会降低。在此之后,下一步很可能是XOps以及诸如PlatformOPs、MLOps和数据ops等流程的改进。

使用 AI 进行设计

从文本中创建新图像。创造可以大规模生产的创新设计。

多模态

随着人工智能的成长和发展,机器学习模型能够支持多模态。这些包括物联网传感器数据、文本、语音和视觉。这被用于执行常规任务,例如理解文档。这可以广泛使用。它可以在医学领域大有裨益,特别是在医学诊断中,其中包括光学字符识别和机器视觉等多模态技术。

Tiny ML

AI 和 ML 现在可以在各种尺寸的许多设备中找到。Tiny ML 现在非常流行,例如在为汽车、冰箱和公用事业仪表供电的微控制器中 。可以针对声音、手势、生命体征和环境因素进行具体分析。Tiny ML 的安全和管理解决方案需要进一步开发,以使其更有效。

多目标模型

目前,人工智能模型在任何给定时间都是为单一目的而开发的。未来,能够执行多项任务的多任务模型将成为可能。届时, 由于采用了更具包容性的任务方法,人工智能模型的结果将得到改善。

为员工提供更好的体验

人工智能将通过消除许多重复性更高的工作来减轻员工的负担,这些工作通常需要更多的人力来完成任务。 这将更好地利用资源,降低人员成本,并有助于确保企业能够更有效地工作。

民主化的人工智能

今天使用人工智能工具不一定需要技术技能。因此,这意味着任何人,包括所有那些非技术人员,都可以使用人工智能工具并创建人工智能模型。这意味着 主题专家将能够更多地参与人工智能开发过程,从而加快上市时间。

负责任的人工智能

人工智能 的 发展受到高度监管。GDPR 和 CCPA 法规确保 AI 透明度,因为将个人和私人数据用于基本决策。开发人工智能算法也意味着 负责任的人工智能 将很重要。

Quantum ML

由于使用了量子计算,强大的人工智能和机器学习模型正在成为一种可能。现在我们发现 微软、IBM 和亚马逊等云提供商正在提供量子计算资源和模拟器,使企业能够找到尚未发现的问题的解决方案。

成熟的数字双胞胎

模拟现实的虚拟模型,在复制人类行为方面非常受欢迎。 他们有可能预测未来并提出不同的答案或解决方案。将数字孪生与更传统的工业模式和基于 AI 的基于代理的模拟相结合,可用于 ESG 建模、智慧城市和药物设计等其他应用。

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