2023人工智能五大趨勢

沒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。但是人工智能領域的發(fā)展速度并沒有放緩的跡象。在這篇文章中，作者將探討人工智能未來的五大趨勢，強調推動這個仍然充滿希望的領域向前發(fā)展的關鍵發(fā)展和創(chuàng)新。從生成式人工智能到量子機器學習，這些趨勢正在塑造人工智能的未來。

生成式人工智能

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

在金融領域，生成式人工智能正被領先的銀行機構用于將復雜的金融流程自動化，例如風險管理。通過生成神經網絡，可以創(chuàng)建對預測金融市場未來有用的經濟場景。

Gradient Music是第一個AI音樂流媒體平臺，所有曲目都由人工智能創(chuàng)作。但該平臺上仍然有不同風格的“音樂藝術家”，這意味著人工智能可以模仿各種類型的音樂風格進行生成。這使得Gradient Music更接近真正的流媒體服務商和真實的藝術家。

生成式人工智能的技術堆棧與傳統(tǒng)人工智能類似，它通常涉及到機器學習算法和深度學習等技術的使用，但生成式AI專注于生成新內容，因此需要使用更先進的技術，例如變分自編碼器和生成式對抗網絡，這些技術是專門為內容生成而設計的。

隨著技術的發(fā)展，生成式人工智能有可能通過創(chuàng)造新內容而引起各個行業(yè)的內容革命。自2020年以來，生成式人工智能領域的風險投資增長了425%，去年更是達到了21億美元。因此，盡管大多數(shù)人都在談論生成式人工智能，但2022年只是一個開始。

人工智能與醫(yī)療保健

人工智能顯著提高了醫(yī)療流程的準確性和效率，其醫(yī)療保健領域的關鍵應用之一是制定個性化治療方案。通過分析患者的病史和其他相關數(shù)據，AI系統(tǒng)能夠確定最有效的治療方案，并提供個性化的建議，這可以改善患者的治療效果并降低出現(xiàn)不良反應的風險。

例如，Insilico Medicine開發(fā)的人工智能驅動平臺PandaOmics，被用來分析與 DNA 修復疾病相關的數(shù)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行分層。

人工智能編碼助手

AI編碼助手是幫助程序員編寫、調試和優(yōu)化代碼的工具。這些工具有潛力通過將許多繁瑣和耗時的編碼任務自動化來提高軟件開發(fā)的效率和生產力。

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完成代碼

• 識別并修復代碼中的錯誤

• 提出改進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

一些相關應用包括：

Kite使用機器學習在程序員輸入時實時提供代碼完成建議；

MutableAI可以使用自然語言完成代碼；

IntelliCode是Visual Studio IDE的一個功能，它使用AI根據正在編寫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發(fā)過程中的重要工具。

可解釋人工智能

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

這就是人工智能可以做到的。AI驅動的自動駕駛汽車能夠高精度地感知周圍環(huán)境，并做出安全、實時的決策。然而，對于這些車輛來說，重要的是能夠向人類解釋它們的決策過程，以獲得信任并遵守法規(guī)。這些解釋可以以視覺解釋的形式出現(xiàn)，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(xiàn)，它為AV的行為提供了自然語言解釋。

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

量子機器學習

量子機器學習指在機器學習程序中集成量子算法。雖然機器學習算法用于計算大量數(shù)據，但量子機器學習是專門的量子系統(tǒng)，用于提高程序中算法執(zhí)行的計算和數(shù)據存儲速度。量子機器學習的未來有幾個很有前景的方向：

1. 開發(fā)更精確的模型來預測復雜的現(xiàn)象，如天氣模式或金融市場；

2. 提高機器學習系統(tǒng)的效率，使它們能夠用更少的數(shù)據更快地解決復雜問題；

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

4. 實現(xiàn)目前經典算法無法實現(xiàn)的機器學習新應用，例如模擬量子系統(tǒng)或分析大規(guī)模網絡。

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題的量子計算機可能要到2035年或更晚的時候才會出現(xiàn)，但世界各地的研究人員一直致力于推動技術的發(fā)展。021年3月，來自奧地利、荷蘭、美國和德國的一組研究人員報告了一項實驗證明，量子效應有助于加速強化學習，而在經典版本中，強化學習可能需要非常長的時間。