人工智能的未来(人工智能趋势)

 

调查表明，而今很多企业都大量采用了人工智能解决方案。不过，并不是组织完全由人工智能运行，但人工智能应用的数量和水平一直在增加。很多人准备采用人工智能这一事实预示着人工智能的未来以及未来几年可能产生的结果。

人工智能应用采用率增加的原因有好多，其中包括：

他们希望是让产品开发更加人性化;将用户需求放在流程的中心，而不是期望他们调整围绕产品工作的方式。

改善数据支持决策的愿望。

提升客户和员工体验。

建设和加强竞争力。

下面列出了2022年的10大人工智能趋势：

互联网小常识：备份方法从备份模式来看，可以逻辑备份和物理备份，从备份策略来看可以分为完全备份、增量备份和差异备份。恢复速度由快到慢是完全备份，差异备份、增量备份。备份文件由多到少为完全备份、差异备份、增量备份。

自动化机器学习——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机器学习模型的整个过程。在这个领域出现了好多趋势，比如，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。

使用人工智能进行设计-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，比如理解文档。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。

TinyML——人工智能和ML现在可以在各种尺寸的很多设备中找到。TinyML现在非常流行，比如在为汽车、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。TinyML的安全和管理解决方案需要进一步开发，以使其更有效。

互联网小常识：子网划分方法（根据IP地址划分子网）：依然要根据子网个数和主机个数确定子网号和主机号位数，然后计算子网掩码，然后列出子网地址段。

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很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法规确保人工智能透明度，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。

QuantumML——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人工智能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。

用于医疗用途的人工智能示例

最近在加拿大进行了一项研究，其中一组研究人员能够证明，通过使用人工智能深度学习，他们能够识别出生缺陷。该研究发表在科学期刊PlosOne上，并报告称深度学习算法有可能早在孕早期超声检查中检测到囊性水瘤等缺陷。

这种情况会危及生命，因为它会导致胚胎头部周围积聚液体。可以在不使用人工智能的情况下在出生前诊断出这种情况，但研究确实表明，通过超声波扫描，人工智能模式确实在93%的情况下识别出这种情况。

人工智能改善了结果，越来越多的企业和组织正在对其进行投资。人工智能现在被跨职能使用，并正在改善决策。但是，为了实现目标，技术团队和相关主题之间需要协作。

互联网小常识：交换机要丢弃的数据帧是目的地址与源地址相同的或者出于安全机制考虑不能转发的。

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