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2022年值得關(guān)注的八個(gè)人工智能趨勢(shì)

人工智能
2022 年,工業(yè) AI 和 AI-on-5G 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用將會(huì)成為主流。想象一下,當(dāng)我們以元宇宙為目標(biāo)的時(shí)候,我們對(duì)物理空間的升級(jí)方式同樣令人印象深刻。

1. AI-on-5G

2022 年,工業(yè) AI 和 AI-on-5G 物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用將會(huì)成為主流。想象一下,當(dāng)我們以元宇宙為目標(biāo)的時(shí)候,我們對(duì)物理空間的升級(jí)方式同樣令人印象深刻。

AI-on-5G 組合計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施為傳感器、計(jì)算平臺(tái)和人工智能應(yīng)用的整合提供了一種高性能、安全的鏈接結(jié)構(gòu),無(wú)論是在現(xiàn)場(chǎng)、場(chǎng)所還是云端中。具體包括:

  • 汽車(chē)系統(tǒng);
  • 智能空間;
  • 工業(yè) 4.0,如新的自動(dòng)化和機(jī)器人系統(tǒng)。

AI-on-5G 通常與無(wú)線環(huán)境中的超低延遲、保證服務(wù)質(zhì)量以及提高安全性有關(guān)。人工智能和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的融合,以及邊緣人工智能的發(fā)展,使得這一切成為可能,并更容易實(shí)現(xiàn)。

2. 生成式人工智能

生成式人工智能,或評(píng)估現(xiàn)有數(shù)據(jù)(如文本、音頻或視覺(jué)文件)的算法,主要識(shí)別該數(shù)據(jù)的基本模式,然后復(fù)制該模式以生成類(lèi)似的內(nèi)容。這種算法正在逐步改進(jìn)。隨著模型的輸入數(shù)據(jù)的變化和業(yè)務(wù)結(jié)果的變化,模型本身也需要調(diào)整。缺乏維護(hù)會(huì)導(dǎo)致人工智能算法最終喪失價(jià)值。

具體來(lái)說(shuō),生成式人工智能包括多種技術(shù):

  • 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):一個(gè)生成器和一個(gè)判別器,它們相互競(jìng)爭(zhēng),以找到兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)之間的平衡。生成器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)生成與源數(shù)據(jù)相似的新數(shù)據(jù)或內(nèi)容。判別器網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)區(qū)分源數(shù)據(jù)和生成的數(shù)據(jù),以便識(shí)別哪些數(shù)據(jù)更接近原始數(shù)據(jù)。
  • Transformer。像 GPT-3、LaMDA 和 Wu-Dao 這樣的 Transformer 模擬了認(rèn)知注意力,并對(duì)輸入數(shù)據(jù)部分的重要性進(jìn)行差異測(cè)量。它們被訓(xùn)練來(lái)理解語(yǔ)言或圖像,學(xué)習(xí)一些分類(lèi)任務(wù),并從大量數(shù)據(jù)集中生成文本或圖像。
  • 變分自編碼器。編碼器將輸入編碼為壓縮碼,而解碼器則從該碼中重現(xiàn)初始信息。如果選擇和訓(xùn)練正確,這種壓縮表示將輸入數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)在一個(gè)更小的維度表示中。

3. 增強(qiáng)的人類(lèi)和人工智能混合勞動(dòng)力的到來(lái)

雖然工作流管理是工作中的新常態(tài),但未來(lái)的工作更多的是在增強(qiáng)的環(huán)境中與人工智能配對(duì)。所有重復(fù)性的工作都是可能實(shí)現(xiàn)的,并且將是自動(dòng)化的。

無(wú)論你從事的是人力資源、行政、營(yíng)銷(xiāo)、銷(xiāo)售還是工程領(lǐng)域,隨著人工智能 / 機(jī)器學(xué)習(xí)工具的不斷增加,你的工作效率也會(huì)提高。這也只是未來(lái)工作的一個(gè)常規(guī)部分。

例如,人工智能 / 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在諸如法學(xué)和醫(yī)藥等知識(shí)領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,以瀏覽不斷增加的數(shù)據(jù)量,并為特定任務(wù)找到正確的信息。因此,許多白領(lǐng)工作都有很大的提升空間,他們可能會(huì)創(chuàng)造出更有成效的工作,使他們能夠做自己天生擅長(zhǎng)的事情。

在每個(gè)行業(yè)中,都會(huì)涌現(xiàn)出人工智能驅(qū)動(dòng)的智能工具,這些工具可以幫助該行業(yè)的個(gè)人高效工作。這通常被稱(chēng)為增強(qiáng)型勞動(dòng)力或人類(lèi) - 人工智能混合工作。

4. IT 中的云計(jì)算和邊緣管理

雖然邊緣計(jì)算正迅速成為許多企業(yè)的必備工具,但部署仍處于早期階段。云計(jì)算和邊緣原生業(yè)務(wù)流程將在 IT 領(lǐng)域占據(jù)更多的主導(dǎo)地位,并在商業(yè)世界中更加無(wú)處不在。

一些人認(rèn)為人工智能管理將成為 IT 部門(mén)的責(zé)任。為了應(yīng)對(duì)與可管理性、安全性和規(guī)模有關(guān)的邊緣計(jì)算挑戰(zhàn),IT 部門(mén)將轉(zhuǎn)向云原生技術(shù)。例如,作為容器化微服務(wù)的平臺(tái),Kubernetes 已經(jīng)成為大規(guī)模管理邊緣人工智能應(yīng)用的主要工具。

那些在云端上使用 Kubernetes 的 IT 部門(mén)可以利用他們的經(jīng)驗(yàn)來(lái)構(gòu)建自己的邊緣云原生管理方案。預(yù)期將會(huì)有更多的第三方和相關(guān)的服務(wù)被采用。

5. 人工智能在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用

現(xiàn)代企業(yè)環(huán)境中的網(wǎng)絡(luò)攻擊面是巨大的,并且它還在繼續(xù)快速增長(zhǎng)。這意味著,分析和改善一個(gè)組織的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)需要的不僅僅是人類(lèi)的干預(yù)。人工智能在各個(gè)領(lǐng)域都有很好的應(yīng)用前景,而網(wǎng)絡(luò)安全正是其中的一項(xiàng)重要內(nèi)容。具體包括:

  • 威脅檢測(cè);
  • 戰(zhàn)斗機(jī)器人;
  • 端點(diǎn)保護(hù);
  • 違約風(fēng)險(xiǎn)保護(hù);
  • 服務(wù)停機(jī)保護(hù)。

在網(wǎng)絡(luò)安全方面,人工智能的作用必須通過(guò)自動(dòng)化來(lái)提高。有 69% 的機(jī)構(gòu)相信,人工智能是處理網(wǎng)絡(luò)攻擊的必備條件,但是這一領(lǐng)域在 2022 到 2032 年期間都有升級(jí)的需求。

6. 更大更好的語(yǔ)言模型

OpenMind 的 GPT-4 將能夠做什么?北京智源人工智能研究院(Beijing Academy of Artificial Intelligence,BAAI)是否能跟上步伐?2022 年將回答很多問(wèn)題,即更大、更好的語(yǔ)言模型將如何能夠創(chuàng)造新的工作、新的應(yīng)用程序和新的商業(yè)模式——新型技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司將改變互聯(lián)網(wǎng),并在元宇宙中幫助我們組織內(nèi)容。

更大的人工智能模型也許可以讓人工智能完成一些事情,也可以讓它學(xué)習(xí)一些新的可能性。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要海量數(shù)據(jù),這些模型將繼續(xù)擴(kuò)大,并利用更大的數(shù)據(jù)集來(lái)做出越來(lái)越準(zhǔn)確的決策。

雖然 OpenAI 的大規(guī)模生成性預(yù)訓(xùn)練 Transformer(GPT)模型的持續(xù)發(fā)展成為時(shí)尚的頭條新聞,但 DeepMind、微軟研究院以及其他公司的做法也值得關(guān)注。圍繞著高度進(jìn)化的大型人工智能語(yǔ)言模型,已經(jīng)出現(xiàn)了幾十家新的初創(chuàng)公司。

2022 年,它將把我們引向何處?

一些分析家認(rèn)為或透露,GPT-4 可能包含大約 100 萬(wàn)億個(gè)參數(shù),使其比 GPT-3 大 500 倍。我們可以推測(cè),這一發(fā)展朝著離創(chuàng)造能夠發(fā)展語(yǔ)言并進(jìn)行與人類(lèi)無(wú)異的對(duì)話的機(jī)器又近了一步。

7. 人工智能在元宇宙中的應(yīng)用

人工智能在元宇宙和虛擬現(xiàn)實(shí)中更多的沉浸式工作和社交場(chǎng)景中可能會(huì)有哪些應(yīng)用,并與消費(fèi)者腦機(jī)接口的演變有關(guān)?手機(jī)最終將如何被顛覆?

元宇宙是一個(gè)術(shù)語(yǔ),是指一個(gè)環(huán)境,更具體地說(shuō)是一個(gè)數(shù)字環(huán)境,多個(gè)用戶可以一起工作和游戲。如果我們今天在有愚蠢算法和推薦引擎的平臺(tái)上游戲,那么明天的人工智能確實(shí)會(huì)幫助我們?cè)谔摂M世界中導(dǎo)航和監(jiān)控我們未來(lái)的工作、社交和約會(huì)生活?

新類(lèi)型的應(yīng)用程序、更智能的數(shù)字代理、深度造假人類(lèi)(實(shí)際上是機(jī)器人),所有這些都在互聯(lián)網(wǎng)的未來(lái)等待著我們,似乎是元宇宙產(chǎn)品。

8. 人工智能的民主化和可達(dá)性低代碼 / 無(wú)代碼人工智能

人工智能是否會(huì)真正實(shí)現(xiàn)民主化?在一個(gè)更加自動(dòng)化的世界里,億萬(wàn)富翁創(chuàng)造的財(cái)富會(huì)不會(huì)分配給我們其他人?在這個(gè)意義上,拯救地球的不是加密技術(shù),而是低代碼 / 無(wú)代碼人工智能。

在未來(lái),人們無(wú)需昂貴的工程師團(tuán)隊(duì),也無(wú)需非常專(zhuān)業(yè)的技能,就可以開(kāi)始新的業(yè)務(wù)。盡管今天對(duì)人工智能工程師的需求很高,但是我們可以設(shè)想一個(gè)完全不同的世界。一個(gè)人工智能可以自己編碼的世界。人工智能最終將能夠修改自己的代碼,在 2022 年,我相信我們會(huì)在這個(gè)方向上取得突破性進(jìn)展。

今天,組織面臨的主要挑戰(zhàn)之一是缺乏能夠研發(fā)出所需要的工具和算法的有經(jīng)驗(yàn)的人工智能工程師。隨著無(wú)代碼或低代碼解決方案的出現(xiàn),這一挑戰(zhàn)可以通過(guò)提供簡(jiǎn)單而直觀的界面來(lái)解決,這些界面可以用來(lái)創(chuàng)建人工智能上的復(fù)雜系統(tǒng)。

隨著我們加快人工智能在商業(yè)中的應(yīng)用,并升級(jí)人工智能流程,隨著程序員與人工智能 - 人類(lèi)系統(tǒng)的合作,我們通過(guò)軟件工程來(lái)制造產(chǎn)品的方法將會(huì)發(fā)生根本性的變化,并更容易被所有人接受,從而以更分散的方式分配其部分價(jià)值。

責(zé)任編輯:華軒 來(lái)源: AI前線
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