人工智慧將改變各個產業，從增強醫療保健到徹底改變交通運輸。本文探討了我們對2023年人工智慧的預期，以及它將如何影響我們的生活。
人工智慧融合了各種尖端和未來技術。從新創公司到巨頭企業，將人工智慧用於營運效率、資料探勘等方面的競爭越來越激烈。
生成式人工智慧從現有資料集合中生成新數據或內容。它旨在產生盡可能接近原始、真實世界的輸入資料。深度學習演算法用於此人工智慧類別，以發現資料集中的模式和特徵，資料集可能包括程式碼、文字、照片、音訊、視訊或其他資料類型，目前產生人工智慧有多種用途。
量子機器學習的發展是技術上的重大突破，因為它將能夠創建複雜的機器學習模型，能夠解決目前難以解決或過於複雜的經典運算問題，包括人工智慧輔助的超級電腦。因此IBM、微軟和亞馬遜等企業在該領域進行了大量投資。
邊緣運算使分析更接近資料來源，這意味著資料來源具有即時資料處理所需的基礎架構。然而，邊緣人工智慧仍處於早期階段，到2027年，其潛在市場規模將超過30億美元。
然而，隨著物聯網(IoT)設備的日益普及，它變得越來越流行。事實上，邊緣人工智慧越來越受歡迎，因為它透過本地分析大大降低了能源消耗，並消除了與將資料卸載到遠端電腦系統相關的隱私問題。
人工智慧賦予了自動機器學習產業開發高端、可擴展且有效的機器學習模型的能力。除此之外，重點是提高神經網路模型的效能。
物聯網(IoT)的擴展也是一個值得探索的新趨勢。這一類別包括任何連網的小工具，包括智慧型手機。例如，Uber正在使用物聯網感測器測試這些汽車，以徹底改變運輸業務。同樣，人工智慧的影響在這裡很明顯。
數位孿生是類比產品或流程如何運作的虛擬模型。這種模式將有利於大規模製造業、能源部門和城市發展。
網站和應用程式開發中的低程式碼、無程式碼趨勢將轉移到人工智慧，使企業能夠使用預建模板和拖放技術可對這些智慧系統進行個人化設定。它將加快人工智慧與現有工作流程的整合，人工智慧的使用也將在其企業內更快地擴大規模。
事實上，科技的發展可能會產生意想不到的後果，使企業及其人員的敏感資訊和數位資產面臨風險。採用人工智慧為基礎的網路防禦保障措施，和先進的安全系統來偵測這些威脅。透過這些預防措施，我們可以保護我們的消費者免受詐騙者和駭客的攻擊。
由於增強分析會影響企業看待資料的方式，因此它在各個領域都有應用，使其成為2023年人工智慧的主要趨勢之一。根據數據預測，到2025年，75%的數據故事將使用增強分析方法自動產生。這種日益增長的數據文化將幫助業務用戶和領導者獲得深刻的洞察力，並自動化識別重大變化的過程，即使他們缺乏數據知識。
以上是2023年的八大人工智慧技術趨勢的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
