2023人工智能五大趨勢

沒(méi)有人能夠預料到圍繞 OpenAI 的所有討論，這使得2022年成為生成式AI之年。但是人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度并沒(méi)有放緩的跡象。在這篇文章中，作者將探討人工智能未來(lái)的五大趨勢，強調推動(dòng)這個(gè)仍然充滿(mǎn)希望的領(lǐng)域向前發(fā)展的關(guān)鍵發(fā)展和創(chuàng )新。從生成式人工智能到量子機器學(xué)習，這些趨勢正在塑造人工智能的未來(lái)。

生成式人工智能

OpenAI，該公司使用生成式人工智能開(kāi)發(fā)機器學(xué)習算法，可以生成類(lèi)似人類(lèi)的文本。這種技術(shù)的一個(gè)主要例子是ChatGPT，它在最近幾周引起了很大的轟動(dòng)。

在金融領(lǐng)域，生成式人工智能正被領(lǐng)先的銀行機構用于將復雜的金融流程自動(dòng)化，例如風(fēng)險管理。通過(guò)生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，可以創(chuàng )建對預測金融市場(chǎng)未來(lái)有用的經(jīng)濟場(chǎng)景。

Gradient Music是第一個(gè)AI音樂(lè )流媒體平臺，所有曲目都由人工智能創(chuàng )作。但該平臺上仍然有不同風(fēng)格的“音樂(lè )藝術(shù)家”，這意味著(zhù)人工智能可以模仿各種類(lèi)型的音樂(lè )風(fēng)格進(jìn)行生成。這使得Gradient Music更接近真正的流媒體服務(wù)商和真實(shí)的藝術(shù)家。

生成式人工智能的技術(shù)堆棧與傳統人工智能類(lèi)似，它通常涉及到機器學(xué)習算法和深度學(xué)習等技術(shù)的使用，但生成式AI專(zhuān)注于生成新內容，因此需要使用更先進(jìn)的技術(shù)，例如變分自編碼器和生成式對抗網(wǎng)絡(luò )，這些技術(shù)是專(zhuān)門(mén)為內容生成而設計的。

隨著(zhù)技術(shù)的發(fā)展，生成式人工智能有可能通過(guò)創(chuàng )造新內容而引起各個(gè)行業(yè)的內容革命。自2020年以來(lái)，生成式人工智能領(lǐng)域的風(fēng)險投資增長(cháng)了425%，去年更是達到了21億美元。因此，盡管大多數人都在談?wù)撋墒饺斯ぶ悄?，?022年只是一個(gè)開(kāi)始。

人工智能與醫療保健

人工智能顯著(zhù)提高了醫療流程的準確性和效率，其醫療保健領(lǐng)域的關(guān)鍵應用之一是制定個(gè)性化治療方案。通過(guò)分析患者的病史和其他相關(guān)數據，AI系統能夠確定最有效的治療方案，并提供個(gè)性化的建議，這可以改善患者的治療效果并降低出現不良反應的風(fēng)險。

例如，Insilico Medicine開(kāi)發(fā)的人工智能驅動(dòng)平臺PandaOmics，被用來(lái)分析與 DNA 修復疾病相關(guān)的數據集，以找到新的生物標志物，能夠對具有不同生存結果的癌癥患者進(jìn)行分層。

人工智能編碼助手

AI編碼助手是幫助程序員編寫(xiě)、調試和優(yōu)化代碼的工具。這些工具有潛力通過(guò)將許多繁瑣和耗時(shí)的編碼任務(wù)自動(dòng)化來(lái)提高軟件開(kāi)發(fā)的效率和生產(chǎn)力。

AI編碼助手可以提供廣泛的用處，包括：

• 根據程序員的意圖自動(dòng)完成代碼

• 識別并修復代碼中的錯誤

• 提出改進(jìn)代碼性能的替代方法

• 生成文檔和其他支持材料

• 分析代碼以識別潛在的安全漏洞

一些相關(guān)應用包括：

Kite使用機器學(xué)習在程序員輸入時(shí)實(shí)時(shí)提供代碼完成建議；

MutableAI可以使用自然語(yǔ)言完成代碼；

IntelliCode是Visual Studio IDE的一個(gè)功能，它使用AI根據正在編寫(xiě)的代碼的上下文提供代碼完成建議。

AI編碼助手具有巨大的潛力，它們很可能成為軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的重要工具。

可解釋人工智能

可解釋人工智能是指機器學(xué)習模型為其預測和決策提供解釋的能力。這可以通過(guò)使用線(xiàn)性回歸、決策樹(shù)和隨機森林等技術(shù)來(lái)實(shí)現。例如，SHapley Additive exPlanations (SHAP)和 LIME 是可解釋性工具，允許使用局部解釋來(lái)解釋機器學(xué)習模型所做的決策。

這就是人工智能可以做到的。AI驅動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)能夠高精度地感知周?chē)h(huán)境，并做出安全、實(shí)時(shí)的決策。然而，對于這些車(chē)輛來(lái)說(shuō)，重要的是能夠向人類(lèi)解釋它們的決策過(guò)程，以獲得信任并遵守法規。這些解釋可以以視覺(jué)解釋的形式出現，它顯示了圖像的哪些部分影響了AV的決定，也可以以文本解釋的形式出現，它為AV的行為提供了自然語(yǔ)言解釋。

另一個(gè)案例涉及風(fēng)險評估。例如，人工智能信用評分系統可能會(huì )解釋某個(gè)申請人的信用評分很低，因為他們有逾期還款的歷史，而且債務(wù)收入比很高。

量子機器學(xué)習

量子機器學(xué)習指在機器學(xué)習程序中集成量子算法。雖然機器學(xué)習算法用于計算大量數據，但量子機器學(xué)習是專(zhuān)門(mén)的量子系統，用于提高程序中算法執行的計算和數據存儲速度。量子機器學(xué)習的未來(lái)有幾個(gè)很有前景的方向：

1. 開(kāi)發(fā)更精確的模型來(lái)預測復雜的現象，如天氣模式或金融市場(chǎng)；

2. 提高機器學(xué)習系統的效率，使它們能夠用更少的數據更快地解決復雜問(wèn)題；

3. 開(kāi)發(fā)更強大、更多功能的人工智能系統，能夠適應更廣泛的應用和挑戰；

4. 實(shí)現目前經(jīng)典算法無(wú)法實(shí)現的機器學(xué)習新應用，例如模擬量子系統或分析大規模網(wǎng)絡(luò )。

然而，到2030年，可能只有大約2000到5000臺量子計算機投入使用，而能夠處理最復雜問(wèn)題的量子計算機可能要到2035年或更晚的時(shí)候才會(huì )出現，但世界各地的研究人員一直致力于推動(dòng)技術(shù)的發(fā)展。021年3月，來(lái)自?shī)W地利、荷蘭、美國和德國的一組研究人員報告了一項實(shí)驗證明，量子效應有助于加速強化學(xué)習，而在經(jīng)典版本中，強化學(xué)習可能需要非常長(cháng)的時(shí)間。