10 trend pembangunan AI yang menjanjikan pada tahun 2022

Tinjauan menunjukkan bahawa banyak perniagaan hari ini banyak menggunakan penyelesaian kecerdasan buatan. Walau bagaimanapun, tidak banyak organisasi dikendalikan sepenuhnya oleh AI, tetapi bilangan dan tahap aplikasi AI semakin meningkat sepanjang masa. Hakikat bahawa ramai orang bersedia untuk menggunakan kecerdasan buatan memberi petanda yang baik untuk masa depan kecerdasan buatan dan keputusan yang mungkin diperolehi pada tahun-tahun akan datang.

Terdapat banyak sebab untuk peningkatan penggunaan aplikasi AI, termasuk:

• Mereka mahu menjadikan pembangunan produk lebih manusiawi; Harapkan mereka melaraskan cara mereka bekerja di sekitar produk.
• Keinginan untuk meningkatkan pembuatan keputusan yang disokong data.
• Tingkatkan pengalaman pelanggan dan pekerja.
• Membina dan mengukuhkan daya saing.

Berikut ialah 10 aliran AI untuk 2022:

Pembelajaran Mesin Automatik atau AutoML—Tugas berulang, iaitu mencipta, menguji dan mengubah suai perkara Proses ini juga automatik. Ia merangkumi keseluruhan proses daripada bahan mentah yang sangat asas kepada membangunkan model ML yang akan dilaksanakan. Terdapat banyak trend yang muncul di kawasan ini, seperti alat pelabelan data yang dipertingkatkan dan penalaan automatik seni bina rangkaian saraf. Ini mungkin menggalakkan penggunaan AI yang lebih besar kerana kos mungkin dikurangkan. Selepas ini, langkah seterusnya mungkin ialah XOps dan penambahbaikan kepada proses seperti PlatformOPs, MLOps dan ops data.

Reka bentuk dengan AI - Cipta imej baharu daripada teks. Cipta reka bentuk inovatif yang boleh dihasilkan secara besar-besaran.

Multimodaliti—Apabila kecerdasan buatan berkembang dan berkembang, model pembelajaran mesin dapat menyokong pelbagai mod. Ini termasuk data penderia IoT, teks, pertuturan dan penglihatan. Ini digunakan untuk melaksanakan tugas biasa seperti memahami dokumen. Ini boleh digunakan secara meluas. Ia boleh memberi manfaat yang besar dalam bidang perubatan, terutamanya dalam diagnosis perubatan, yang merangkumi teknologi pelbagai mod seperti pengecaman aksara optik dan penglihatan mesin.

ML Kecil – AI dan ML kini boleh ditemui dalam banyak peranti dari semua saiz. Tiny ML sangat popular sekarang, contohnya dalam mikropengawal yang memberi kuasa kepada kereta, peti sejuk dan meter utiliti. Analisis khusus boleh dilakukan pada bunyi, gerak isyarat, tanda vital dan faktor persekitaran. Penyelesaian keselamatan dan pengurusan Tiny ML memerlukan pembangunan lanjut untuk menjadikannya lebih berkesan.

Model berbilang objektif – Pada masa ini, model AI dibangunkan untuk satu tujuan pada bila-bila masa. Pada masa hadapan, model berbilang tugas yang mampu melaksanakan pelbagai tugas akan dapat dilakukan. Pada masa itu, hasil model AI akan bertambah baik terima kasih kepada pendekatan yang lebih inklusif terhadap tugas.

Sediakan pengalaman yang lebih baik kepada pekerja — Kecerdasan buatan akan meringankan beban pekerja dengan menghapuskan banyak tugas berulang yang biasanya memerlukan lebih ramai tenaga kerja untuk menyelesaikan tugas. Ini akan menggunakan sumber yang lebih baik, mengurangkan kos kakitangan dan membantu memastikan perniagaan dapat berfungsi dengan lebih cekap.

AI Demokrasi — Kemahiran teknikal tidak semestinya diperlukan untuk menggunakan alatan AI hari ini. Jadi, ini bermakna sesiapa sahaja, termasuk semua orang bukan teknikal itu, boleh menggunakan alatan AI dan mencipta model AI. Ini bermakna pakar subjek akan dapat lebih terlibat dalam proses pembangunan AI, menghasilkan masa yang lebih cepat untuk memasarkan.

AI yang Bertanggungjawab—Pembangunan AI dikawal selia. Peraturan GDPR dan CCPA memastikan ketelusan AI kerana data peribadi dan peribadi digunakan untuk membuat keputusan asas. Membangunkan algoritma AI juga bermakna AI yang bertanggungjawab akan menjadi penting.

Quantum ML—Model kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang berkuasa menjadi mungkin hasil daripada penggunaan pengkomputeran kuantum. Kini kami mendapati penyedia awan seperti Microsoft, IBM dan Amazon menawarkan sumber dan simulator pengkomputeran kuantum untuk membolehkan perusahaan mencari penyelesaian kepada masalah yang belum ditemui.

Kembar digital matang — model maya yang meniru realiti dan sangat popular untuk meniru tingkah laku manusia. Mereka berpotensi untuk meramal masa depan dan menghasilkan jawapan atau penyelesaian yang berbeza. Menggabungkan kembar digital dengan model industri yang lebih tradisional dan simulasi berasaskan ejen berasaskan AI boleh digunakan untuk aplikasi lain seperti pemodelan ESG, bandar pintar dan reka bentuk dadah.

Contoh AI untuk Kegunaan Perubatan

Satu kajian baru-baru ini telah dijalankan di Kanada di mana sekumpulan penyelidik dapat menunjukkan bahawa dengan menggunakan pembelajaran mendalam kecerdasan buatan, mereka dapat mengenal pasti kecacatan kelahiran. . Kajian yang diterbitkan dalam jurnal saintifik Plos One, melaporkan bahawa "algoritma pembelajaran mendalam mempunyai potensi untuk mengesan kecacatan seperti hygromas sista seawal ultrasound trimester pertama."

Keadaan ini boleh mengancam nyawa kerana ia menyebabkan cecair terkumpul di sekeliling kepala embrio. Keadaan ini boleh didiagnosis sebelum kelahiran tanpa menggunakan AI, tetapi penyelidikan menunjukkan bahawa melalui imbasan ultrasound, mod AI mengenal pasti keadaan 93% pada setiap masa.

Kecerdasan buatan meningkatkan hasil dan semakin banyak perniagaan serta organisasi melabur di dalamnya. Kecerdasan buatan kini digunakan secara silang fungsi dan sedang mempertingkatkan pembuatan keputusan. Walau bagaimanapun, untuk mencapai matlamat, kerjasama diperlukan antara pasukan teknikal dan topik yang berkaitan.

Atas ialah kandungan terperinci 10 trend pembangunan AI yang menjanjikan pada tahun 2022. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!