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未來10年的10項人工智能預測
  • 點擊數:3777     發布時間:2022-06-05 10:10:38
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對于人工智能 (AI) 來說,過去幾年是一個激動人心的時期。我們曾經認為人工智能只是存在于科幻小說之中,然而在今天,人工智能已成為人類日常生活的組成部分。在全球大流行期間,人工智能領域尤其取得了令人矚目的進展。
關鍵詞: 人工智能 , 趨勢 , 前沿

對于人工智能 (AI) 來說,過去幾年是一個激動人心的時期。我們曾經認為人工智能只是存在于科幻小說之中,然而在今天,人工智能已成為人類日常生活的組成部分。在全球大流行期間,人工智能領域尤其取得了令人矚目的進展。


人工智能背后的技術仍在快速發展,我相信這種進展在未來只會加速。


在此,根據我在人工智能領域的經驗,我列出了 10 個主要預測。這些預測將對我們在未來十年及以后的教育、商業、醫療保健領域以及我們生活的許多其它方面都會產生廣泛影響。


1.  收獲回報將是未來10年最重要的趨勢之一


我相信公司將從試點模型或MVP模型向大規模全面部署的轉變中獲得回報。公司將通過將其數據完全整合到多云和混合云環境中,全面完成數據驅動或加速洞察的第一階段。


這將使它們能夠利用其數據和人工智能的力量來應對每一個戰略性和重要的業務問題和決策。


重要的是,遷移到云端將不再是一項大規模的激進行動。


2. 云將獲得更多的存在,但將轉向融合到公司云環境中的開源技術服務


其中一個主要原因是,隨著我們在生產中擴大模型,云消費成本變得過于昂貴。它接近于一個點,即收益被主要成本所引導,公司必須弄清楚這一點。


盡管如此,我相信隨著任何技術的發展,當前的云服務成本將隨著時間的推移而下降。然而,相比之下,在人工智能規模的運營中,更強大但價格昂貴的服務也將滿足這一趨勢。


3. 我們將看到技能從“構建模型”到“全面部署模型”的巨大變化


然而,隨著這一趨勢達到頂峰,我們還必須通過增加機器學習 (ML) 工程師的數量來配合該領域的發展,以防止就業瓶頸。


4. 為了獲得更大的利益,我們將繼續看到更多的混合方法和投入


我們已經看到,混合不同的數據輸入和技術可以幫助創建更好的模型,而且訓練成本也更低。


隨著我們越來越接近具有無限交互作用的數字世界,圖像識別與自然語言處理 (NLP) 技術相結合將繼續主導和改善模型性能,以利用“運動”(圖像)以及書面和口頭文本。


5. 數據驅動將不再是“可有可無”


那種不斷查看數據的老派方法及其所提供的信息和調整決策的洞察力,對于我們的頭腦和組織文化來說,將變得更加自然直觀。


這將使我們能夠更好地享受生活,因為我們能夠提高效率,實現真正的工作與生活平衡,并更好地探索可用的機會。


6. 多元宇宙將成為人們關注的焦點 


AI在Web3和數字元宇宙世界中扮演著關鍵角色。想象一下,我們將從智能家居物聯網設備、互聯網、手機、電腦、蘋果手表、汽車等收集大量數據,以生成實時建議和路徑,從而有效地消費虛擬世界中的產品和服務。


這將是一種巨大的、高效的進展,最重要的是,它將令人興奮地看到,我們在生活的各個方面使用的無數設備的數據將如何合并和混合,從而產生改善我們福祉的有趣建議。


在這一領域,我相信在未來10年內,游戲工程師將創建空間,人工智能將在其中填充與我們每個人相關的內容。


7. 區塊鏈、加密貨幣和人工智能將連續第二個十年成為頭條新聞


元宇宙的每一個組成部分都依賴于它們。


這意味著在隨著我們進入不久的將來,將有更多的數據、更廉價的計算能力(例如,運行區塊鏈的能源成本降低),以及更多的AI來檢查、監管、驗證和提出建議。


8. 量子計算能力將持續存在并增長,盡管這一趨勢對加密貨幣、區塊鏈甚至網絡安全可能會有負面影響


我預計量子能力將擴展到與我們在云中具有同等安全標準的超級計算能力和服務相同的水平。


在潛在用途中,量子能量使我們能夠更深入地研究醫療保健數據,同時優化制造和供應鏈。公司已經在生產線上獲得了真正的商業利益——利用數百萬種材料組合——創造出更加生態和更高標準的優質產品。


在醫學方面和材料科學方面,我們看到正在進行的實驗通過使用量子能量從全球患者數據和幾乎無限的可用材料中創建個性化藥物來打破仿制藥行業。


9. 越來越多的新興企業將專注于提高自動化程度和成本效益的技術


公司將繼續利用技術擴大運營規模,同時在日常職能中減少人工操作。


它將推動我們這一代和下一代成為更多的主題專家,專注于需要人類參與的高度非直覺工作。


10. 我相信深度學習將作為更小的模型演變為大型人工智能系統的生態系統


個體和獨立的“小”模型將從高質量、多用途的數據中創建。一旦完善,這些“小型”機器學習模型將成為更大人工智能生態系統的一部分。


圖形表示也將成為這種互連性的一部分,有助于優化對訓練數據和知識的搜索,這些數據和知識是這個可互換的人工智能系統的一部分,旨在解決大規模復雜任務。


這些變化以及更多的變化將在未來10年對我們的生活產生深遠影響。我不能等待未來。


  • 來源:Forbes, Jun 2, 2022

  • 原題:10 AI Predictions For The Next 10 Years

  • 作者:Nir Kaldero | Forbes Technology Council

  • 編譯:阿麗西婭

【作者簡介】Nir Kaldero是NEORIS的首席人工智能官,也是CEMEX人工智能的助理執行官。


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