2023年的八大人工智能技術(shù)趨勢

人工智能將改變各個行業(yè)，從增強醫(yī)療保健到徹底改變交通運輸。本文探討了我們對2023年人工智能的預(yù)期，以及它將如何影響我們的生活。

人工智能融合了各種尖端和未來技術(shù)。從初創(chuàng)企業(yè)到巨頭企業(yè)，將人工智能用于運營效率、數(shù)據(jù)挖掘等方面的競爭越來越激烈。

2023年的八大人工智能技術(shù)趨勢

生成型人工智能

生成式人工智能從現(xiàn)有數(shù)據(jù)集合中生成新數(shù)據(jù)或內(nèi)容。它旨在生成盡可能接近原始、真實世界的輸入數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)算法用于這一人工智能類別，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式和特征，數(shù)據(jù)集可能包括代碼、文本、照片、音頻、視頻或其他數(shù)據(jù)類型，生成人工智能目前有多種用途。

量子機器學(xué)習(xí)

量子機器學(xué)習(xí)的發(fā)展是技術(shù)上的重大突破，因為它將能夠創(chuàng)建復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型，能夠解決目前難以解決或過于復(fù)雜的經(jīng)典計算問題，包括人工智能輔助的超級計算機。因此IBM、微軟和亞馬遜等企業(yè)在該領(lǐng)域進行了大量投資。

邊緣人工智能

邊緣計算使分析更接近數(shù)據(jù)源，這意味著數(shù)據(jù)源具有實時數(shù)據(jù)處理所需的基礎(chǔ)設(shè)施。然而，邊緣人工智能仍處于早期階段，到2027年，其潛在市場規(guī)模將超過30億美元。

然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設(shè)備的日益普及，它變得越來越流行。事實上，邊緣人工智能越來越受歡迎，因為它通過本地分析大大降低了能源消耗，并消除了與將數(shù)據(jù)卸載到遠程計算機系統(tǒng)相關(guān)的隱私問題。

自動化機器學(xué)習(xí)

人工智能賦予了自動機器學(xué)習(xí)行業(yè)開發(fā)高端、可擴展且有效的機器學(xué)習(xí)模型的能力。除此之外，重點是提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能。

物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字孿生

物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的擴展也是一個值得探索的新趨勢。這一類別包括任何聯(lián)網(wǎng)的小工具，包括智能手機。例如，Uber正在使用物聯(lián)網(wǎng)傳感器測試這些汽車，以徹底改變運輸業(yè)務(wù)。同樣，人工智能的影響在這里很明顯。

數(shù)字孿生是模擬產(chǎn)品或流程如何工作的虛擬模型。這種模式將有利于大規(guī)模制造業(yè)、能源部門和城市發(fā)展。

低代碼、無代碼AI

網(wǎng)站和應(yīng)用開發(fā)中的低代碼、無代碼趨勢將轉(zhuǎn)移到人工智能，使企業(yè)能夠使用預(yù)建模板和拖放技術(shù)對這些智能系統(tǒng)進行個性化設(shè)置。它將加快人工智能與現(xiàn)有工作流程的整合，人工智能的使用也將在其企業(yè)內(nèi)更快地擴大規(guī)模。

網(wǎng)絡(luò)安全

事實上，技術(shù)的發(fā)展可能會產(chǎn)生意想不到的后果，使企業(yè)及其人員的敏感信息和數(shù)字資產(chǎn)面臨風(fēng)險。采用基于人工智能的網(wǎng)絡(luò)防御保障措施，和先進的安全系統(tǒng)來檢測這些威脅。通過采取這些預(yù)防措施，我們可以保護我們的消費者免受欺詐者和黑客的攻擊。

增強分析

由于增強分析會影響企業(yè)看待數(shù)據(jù)的方式，因此它在各個領(lǐng)域都有應(yīng)用，使其成為2023年人工智能的主要趨勢之一。據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)測，到2025年，75%的數(shù)據(jù)故事將使用增強分析方法自動生成。這種日益增長的數(shù)據(jù)文化將幫助業(yè)務(wù)用戶和領(lǐng)導(dǎo)者獲得深刻的洞察力，并自動化識別重大變化的過程，即使他們?nèi)狈?shù)據(jù)知識。

生成海報

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負(fù)責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負(fù)任何法律責(zé)任。任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細(xì)侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。