改變未來格局的5大AI趨勢
人工智能是當前這一代最受關注的話題。人工智能將改變人們對從現在起二十年后世界將如何發展的看法。
不可否認，人工智能將改變未來的格局。對AI相關工作的需求經常增加，尤其是在數據科學和機器學習職位上。人們相信，人工智能將改變世界，就像100年前電如何改變世界一樣。正如吳國榮教授曾多次著名地指出：
| "人工智能是新的電力。" |
我們在人工智能領域取得了巨大進步。隨著處理能力和計算能力的提高，得益于圖形處理單元(GPU)以及大量數據，我們已經在深度學習和現代算法中占據了至高無上的地位。
我們從占據整個房間的計算機轉變為掌上大小的智能手機和人工智能，它們現在可以執行諸如人臉識別，異物檢測等任務，這曾經被認為是不可能的。
其他引人注目的領域，例如機器人技術，電子學等，也在追趕時間，并擴展到自己的高級團隊中。在本文中，我們將研究將人工智能帶入整個世界的五大人工智能或AI組合技術和趨勢。
讓我們深入研究并開始使用AI探索和分析這五個最大趨勢!
1. 使用AI進行機器人化
在未來的幾十年里，機器人技術是一個夢幻般的領域，它在現實世界中的實現方式有很多選擇。
它具有廣泛的應用，包括工廠和工業中的工業機器人和機械臂，太空漫游者以探索火星或月球等外行星，軍事應用，醫療用途等等。
但是，集成到機器人中的未來人工智能將是一種革命性的方法，可以改變未來幾年的未來格局。具有AI集成的機器人將能夠處理，計算，評估和執行所需的人類動作。
機器人和人工智能在未來的發展空間很小。數據科學項目與機器人的集成具有巨大的潛力，可以在幾乎無需人工的情況下實施行業一流的產品制造。
機器人和AI的能力是無限的。 他們在處理手頭任務方面具有巨大的潛力，可以達到高質量的優勢。 人工智能和機器人是工業應用自動化任務的強大組合，在各種現實用例中潛力無限。
但是，對于那些擔心基于AI的機器人會搶走工作或征服世界的人(如科幻電影中所示)，那么請不要擔心。對于前者，機器人將始終需要某種人工干預，而對于后者，我們距離實現人工智能將有很長的路要走。
因此，至少在接下來的二十年里，這兩個問題都是不可能的。 要了解有關AI的更多信息，請查看我的文章《揭開人工智能的神秘面紗》。
2. GPT-3和其他令人振奮的發展
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深度學習和人工智能在自然語言處理中已經走了很長一段路。 從簡單的LSTM，我們已經逐步發展到使用BERT，轉換器，序列到序列模型引起關注，等等。
生成式預訓練的Transformer 3是一種自動回歸語言模型，它使用深度學習來生成類似于人的文本。 它是由位于舊金山的人工智能研究實驗室OpenAI創建的GPT-n系列中的第三代語言預測模型。
開發的GPT-3模型是自然語言處理領域的一次發展。OpenAI在將近1,750億個訓練參數上訓練了該模型的權重。該模型無需任何人為干預即可撰寫完整的新聞文章和雜志。
這些領域在持續的資金，支持和進步中不斷發展和進步。從工業領域的AI一直到游戲領域的AI，隨著這些領域的指數增長，將獲得巨大的生產力和廣泛的成功。
3. 云上的人工智能
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云計算是計算機系統資源(尤其是數據存儲和計算能力)的按需可用性，而無需用戶直接進行主動管理。 該術語通常用于描述Internet上可供許多用戶使用的數據中心。
云計算和人工智能的結合真正改變了游戲規則。 將這兩種出色的實踐結合在一起，就可以實現偉大的成就。 與人工智能集成的云計算的主要優勢是可利用的資源廣泛。
用于執行復雜的深度學習計算以及將這些AI模型部署到云中以覆蓋更多受眾的GPU的可用性是一項巨大的成就。
Google合作實驗室是一個如此出色的平臺，您可以在其中構建Jupyter Notebook以評估，計算和共享您的AI項目。 Google Cloud Platform(GCP)，Amazon Web Services(AWS)，Microsoft Azure和IBM Watson是我們可以利用它們來實現最大利潤的一些最出色的資源和選項。
4. 人工智能和物聯網：(AIOT)
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在討論了云平臺和AI之后，將不可能跳過結合人工智能的物聯網所能實現的普及。
物聯網(IoT)描述了物理對象("事物")的網絡，這些對象嵌入傳感器，軟件和其他技術中，目的是通過Internet與其他設備和系統進行數據連接和交換。
人工智能與物聯網的結合形成了一個新的，有趣的，獨特的研究分支，簡稱為人工物聯網或AIOT。啟用了AI的IoT能夠創建智能機器，該機器可以模擬智能行為，同時支持決策能力，而幾乎沒有人為干擾。
通過將人工智能集成到樹莓派和Nvidia Jetson Nano等嵌入式IoT設備中，能夠開發出一些杰作，這將是非常有利可圖的，并且對整個社會有利。 虛擬助手(例如Alexa，Siri或Google AI)的一些示例顯示了高級智能和未來的可能性。
5. GAN
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最后但并非最不重要的一點是，我們擁有生成對抗網絡(GAN)。GAN由Ian Goodfellow于2014年開發和創立，他的同事最近獲得了極大的歡迎。
GAN具有驚人的創建從未見過的視覺和圖像的能力，被認為是深度學習的未來。生成對抗網絡是深度學習的當前高峰，其曲線正在不斷改善。
GAN是不可否認的未來趨勢，它將永遠改變人工智能。GAN是一個稍微復雜的主題，我將在下一篇文章的一部分中廣泛介紹它。但是，就本文的目的而言，必須注意，兩個網絡(一個生成器和一個鑒別器)相互對抗，并存在小爭議。
生成器嘗試創建逼真的偽造圖像，以繞過鑒別器的元素檢查，而鑒別器的作用是捕獲偽造的副本。 這種貓捉老鼠的追逐導致了從未存在過的獨特樣本的發展，而且它是現實的，遠遠超出了人類的想象。
結論
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總結本文，我想指出，人工智能領域可以實現無限的優化和發展。這些最重要的新興趨勢僅表明AI及其同時代人的未來。
我們周圍都環繞著人工智能，而我發現該領域的快速發展令人著迷。我對未來的更新技術以及AI的最終興起感到興奮。讓我知道你們在即將到來的未來中最興奮的趨勢是什么!
