調查表明，如今許多企業都大量採用了人工智慧解決方案。然而，並不是很多組織完全由人工智慧運行，但人工智慧應用的數量和水平一直在增加。許多人準備採用人工智慧這一事實預示著人工智慧的未來以及未來幾年可能產生的結果。
#自動化機器學習或AutoML—迭代任務，即創建、測試和修改事物的流程也是自動化的。它涵蓋了從非常基本的原材料到開發將要實施的 ML 模型的整個過程。在這個領域出現了許多趨勢，例如，改進的資料標記工具和神經網路架構的自動調整。這可能會鼓勵更多採用人工智慧，因為成本可能會降低。在此之後，下一步很可能是XOps以及諸如PlatformOPs、MLOps和資料ops等流程的改進。
使用 AI 進行設計 - 從文字建立新圖像。創造可以大規模生產的創新設計。
多模態—隨著人工智慧的成長與發展，機器學習模型能夠支援多模態。這些包括物聯網感測器數據、文字、語音和視覺。這被用於執行常規任務，例如理解文件。這可以廣泛使用。它可以在醫學領域大有裨益，特別是在醫學診斷中，其中包括光學字元辨識和機器視覺等多模態技術。
Tiny ML – AI 和 ML 現在可以在各種尺寸的許多設備中找到。 Tiny ML 現在非常流行，例如在為汽車、冰箱和公用事業儀表供電的微控制器中 。可以針對聲音、手勢、生命徵象和環境因素進行具體分析。 Tiny ML 的安全性和管理解決方案需要進一步開發，以使其更有效。
多目標模型– 目前，人工智慧模型在任何給定時間都是為單一目的而開發的。未來，能夠執行多項任務的多任務模型將成為可能。屆時， 由於採用了更具包容性的任務方法，人工智慧模型的結果將會得到改善。
為員工提供更好的體驗— 人工智慧將透過消除許多重複性更高的工作來減輕員工的負擔，這些工作通常需要更多的人力來完成任務。這將更好地利用資源，降低人員成本，並有助於確保企業能夠更有效地工作。
民主化的人工智慧—今天使用人工智慧工具不一定需要技術技能。因此，這意味著任何人，包括所有那些非技術人員，都可以使用人工智慧工具並創建人工智慧模型。這意味著 主題專家將能夠更多地參與人工智慧開發過程，從而加快上市時間。
負責任的人工智慧—人工智慧 的 發展受到高度監管。 GDPR 和 CCPA 法規確保 AI 透明度，因為將個人和私人資料用於基本決策。開發人工智慧演算法也意味著 負責任的人工智慧 將很重要。
Quantum ML—由於使用了量子運算，強大的人工智慧和機器學習模型正在成為一種可能。現在我們發現 微軟、IBM 和亞馬遜等雲端供應商正在提供量子運算資源和模擬器，使企業能夠找到尚未發現的問題的解決方案。
成熟的數位雙胞胎 — 模擬現實的虛擬模型，在複製人類行為方面非常受歡迎。他們有可能預測未來並提出不同的答案或解決方案。將數位孿生與更傳統的工業模式和基於 AI 的基於代理的模擬相結合，可用於 ESG 建模、智慧城市和藥物設計等其他應用。
最近在加拿大進行了一項研究，其中一組研究人員能夠證明，透過使用人工智慧深度學習，他們能夠識別出生缺陷。該研究發表在科學期刊 Plos One 上，並報告指出「深度學習演算法有可能早在懷孕早期超音波檢查中檢測到囊性水瘤等缺陷」。
這種情況會危及生命，因為它會導致胚胎頭部周圍積聚液體。可以在不使用人工智慧的情況下在出生前診斷出這種情況，但研究確實表明，透過超音波掃描，人工智慧模式確實在 93% 的情況下識別出這種情況。
人工智慧改善了結果，越來越多的企業和組織正在對其進行投資。人工智慧現在被跨職能使用，並正在改善決策。但是，為了實現目標，技術團隊和相關主題之間需要協作。
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