人工智能(AI)與機器學習(ML)的最新發展趨勢

作者：佚名 2021-09-07 09:38:16

人工智能 (AI) 包含許多子領域，包括自動構建分析模型的機器學習 (ML)。它使用來自神經網絡、統計學、運籌學和物理學的方法來發現數據中隱藏的見解，而無需明確編程去哪里查看或得出什么結論。

真正的人工智能應用機器學習和其他技術來解決實際問題。

盡管發生了 covid-19 大流行和當前的經濟不景氣，但人工智能加快了其進步。人工智能具有分析大數據集的能力——匯集創新見解并進行預測分析。

這里有五個重要的人工智能趨勢，它們正在改變我們經濟和社會的未來。

疫苗開發的創紀錄速度部分歸功于人工智能模型，該模型幫助研究人員分析了大量有關冠狀病毒的數據。在疫苗開發中使用人工智能可能會徹底改變未來所有疫苗的制造方式。將人工智能集成到醫療保健生態系統中可以帶來諸多好處，包括自動化任務和分析大患者數據集，以更快、更低的成本提供更好的醫療保健。

自然語言模型正在為更準確的搜索結果和更復雜的聊天機器人和虛擬助手提供支持，從而帶來更好的用戶體驗并為企業創造價值。

量子計算在2021年取得重大進展，包括“九章”計算機實現量子霸權。

雖然普通處理器能夠支持 AI 任務，但特定于 AI 的處理器會使用可以優化深度學習等任務性能的特定系統進行修改。

人工智能的一個突破性發展是機器人通過觀察人類行為來學習的能力的發展。英偉達展示了一個機器人，它通過觀察任務是如何完成的，在現實世界中執行任務，這是一種與通常訓練機器人的方式不同且更加不干涉的機制。

如果訓練得當，機器學習算法可以比人類更有效地完成任務。機器學習模型在被主流生產采用之前已經走了很長一段路。

以下是改變我們經濟和社會未來的五個重要機器學習發展趨勢。

盡管大部分機器學習都是使用計算機代碼處理和設置的，但情況不再總是如此。無代碼機器學習是一種無需經過預處理、建模、設計算法、收集新數據、再訓練、部署等漫長而艱巨的過程即可對 ML 應用進行編程的一種方式。

TinyML 是一種機器學習，它縮小深度學習網絡以適應微型硬件。它匯集了人工智能和智能設備。可以放進口袋里只有 45x18 毫米的人工智能。

自動化機器學習 (AutoML) 是使用自動化將機器學習 (ML) 模型應用于現實世界問題的過程。更具體地說，它使機器學習模型的選擇、組合和參數化自動化。

機器學習技術正在成為信息安全的重要組成部分。在機器學習的幫助下，組織正在開發新方法，使網絡安全更加自動化和無風險。

越來越多地利用機器學習應用來使物聯網設備和服務更智能、更安全。據 Gartner 稱，到 2022 年，組織中超過 80% 的物聯網項目將納入機器學習。

機器學習和人工智能一直在不斷發展。最近，帶有統計深度學習的經典機器學習是一個熱門話題;現在它就像一部 iPhone 6S——過時了，而且會被新的先進超級人工智能顛覆。

Real-World AI、Causal ML 和 Deep Causal Learning 是當今最新的市場趨勢，開啟了新的跨 AI 時代。

“石器時代的結束并不是因為它們用完了石頭——而是因為開發了更好的技術來滿足人類不斷變化的需求”。石器時代隨著金屬加工新技術和新技術的發現而結束。

同樣，化石燃料的時代不會因為我們的石油、天然氣和煤炭耗盡而結束。化石燃料來源將被可再生能源取代，因為新技術使它們比不可再生能源更具成本效益。

同樣，由于新的跨人工智能技術和技術、模型和算法使當前的人工智能變得陳舊和過時，作為石器時代的工具，狹隘和弱、專業化和模仿人類的 AI/ML/DL 的數字時代正在結束。

對于領導者和所有公民來說，對人工智能、機器學習和深度學習之間的根本區別有深刻的理解至關重要。

當準確了解您的組織如何利用這些不斷增長的顛覆性技術時，可以從對 AI 的共同理解中獲得越來越高的業務洞察力。

以下是一些依賴于現實世界人工智能的關鍵領域：

蘋果、谷歌、亞馬遜、微軟和 Facebook 仍在研究基于統計的 AI/ML/DL，它們可能會模仿人類大腦、思想或行為的某些部分。

通過幫助企業實現主要目標、推動關鍵決策以及創造創新產品和服務，人工智能和機器學習正在成為我們世界的主導部分。不斷增長的行業的動態范圍進一步推動了人工智能和機器學習趨勢的重要性。

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責任編輯：姜華來源：千家網