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人工智能(AI)包含許多子領(lǐng)域，包括自動構(gòu)建分析模型的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)。它使用來自神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)和物理學(xué)的方法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的見解，而無需明確編程去哪里查看或得出什么結(jié)論。
真正的人工智能應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)和其他技術(shù)來解決實(shí)際問題。
人工智能的最新趨勢和發(fā)展是什么？
盡管發(fā)生了醫(yī)療衛(wèi)生事件和當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)不景氣，但人工智能加快了其進(jìn)步。人工智能具有分析大數(shù)據(jù)集的能力——匯集創(chuàng)新見解并進(jìn)行預(yù)測分析。
這里有五個重要的人工智能趨勢，它們正在改變我們經(jīng)濟(jì)和社會的未來。
1. 醫(yī)療疫苗
疫苗開發(fā)的創(chuàng)紀(jì)錄速度部分歸功于人工智能模型，該模型幫助研究人員分析了大量有關(guān)病毒的數(shù)據(jù)。在疫苗開發(fā)中使用人工智能可能會徹底改變未來所有疫苗的制造方式。將人工智能集成到醫(yī)療保健生態(tài)系統(tǒng)中可以帶來諸多好處，包括自動化任務(wù)和分析大患者數(shù)據(jù)集，以更快、更低的成本提供更好的醫(yī)療保健。
2. 應(yīng)用自然語言處理(NLP)
自然語言模型正在為更準(zhǔn)確的搜索結(jié)果和更復(fù)雜的聊天機(jī)器人和虛擬助手提供支持，從而帶來更好的用戶體驗(yàn)并為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。
3. 量子計(jì)算
量子計(jì)算在2021年取得重大進(jìn)展，包括“九章”計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)量子霸權(quán)。
4、人工智能芯片
雖然普通處理器能夠支持AI任務(wù)，但特定于AI的處理器會使用可以優(yōu)化深度學(xué)習(xí)等任務(wù)性能的特定系統(tǒng)進(jìn)行修改。
5. 機(jī)器人通過觀察學(xué)習(xí)
人工智能的一個突破性發(fā)展是機(jī)器人通過觀察人類行為來學(xué)習(xí)的能力的發(fā)展。英偉達(dá)展示了一個機(jī)器人，它通過觀察任務(wù)是如何完成的，在現(xiàn)實(shí)世界中執(zhí)行任務(wù)，這是一種與通常訓(xùn)練機(jī)器人的方式不同且更加不干涉的機(jī)制。
機(jī)器學(xué)習(xí)的最新趨勢和發(fā)展是什么？
如果訓(xùn)練得當(dāng)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以比人類更有效地完成任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)模型在被主流生產(chǎn)采用之前已經(jīng)走了很長一段路。
以下是改變我們經(jīng)濟(jì)和社會未來的五個重要機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢。
1. 無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)
盡管大部分機(jī)器學(xué)習(xí)都是使用計(jì)算機(jī)代碼處理和設(shè)置的，但情況不再總是如此。無代碼機(jī)器學(xué)習(xí)是一種無需經(jīng)過預(yù)處理、建模、設(shè)計(jì)算法、收集新數(shù)據(jù)、再訓(xùn)練、部署等漫長而艱巨的過程即可對 ML 應(yīng)用進(jìn)行編程的一種方式。
2. TinyML
TinyML是一種機(jī)器學(xué)習(xí)，它縮小深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)以適應(yīng)微型硬件。它匯集了人工智能和智能設(shè)備?？梢苑胚M(jìn)口袋里只有45x18毫米的人工智能。
3. 自動機(jī)器學(xué)習(xí)
自動化機(jī)器學(xué)習(xí)(AutoML)是使用自動化將機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)模型應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)世界問題的過程。更具體地說，它使機(jī)器學(xué)習(xí)模型的選擇、組合和參數(shù)化自動化。
4. 網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)正在成為信息安全的重要組成部分。在機(jī)器學(xué)習(xí)的幫助下，組織正在開發(fā)新方法，使網(wǎng)絡(luò)安全更加自動化和無風(fēng)險(xiǎn)。
5. 機(jī)器學(xué)習(xí)與物聯(lián)網(wǎng)(loT)的融合
越來越多地利用機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用來使物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和服務(wù)更智能、更安全。據(jù)Gartner稱，到2022年，組織中超過80%的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目將納入機(jī)器學(xué)習(xí)。
真實(shí)世界的人工智能與非真實(shí)的人工智能
機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能一直在不斷發(fā)展。最近，帶有統(tǒng)計(jì)深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)是一個熱門話題；現(xiàn)在它就像一部iPhone 6S——過時了，而且會被新的先進(jìn)超級人工智能顛覆。
Real-World AI、Causal ML和Deep Causal Learning是當(dāng)今最新的市場趨勢，開啟了新的跨AI時代。
“石器時代的結(jié)束并不是因?yàn)樗鼈冇猛炅耸^——而是因?yàn)殚_發(fā)了更好的技術(shù)來滿足人類不斷變化的需求”。石器時代隨著金屬加工新技術(shù)和新技術(shù)的發(fā)現(xiàn)而結(jié)束。
同樣，化石燃料的時代不會因?yàn)槲覀兊氖汀⑻烊粴夂兔禾亢谋M而結(jié)束?；剂蟻碓磳⒈豢稍偕茉慈〈?yàn)樾录夹g(shù)使它們比不可再生能源更具成本效益。
同樣，由于新的跨人工智能技術(shù)和技術(shù)、模型和算法使當(dāng)前的人工智能變得陳舊和過時，作為石器時代的工具，狹隘和弱、專業(yè)化和模仿人類的AI/ML/DL的數(shù)字時代正在結(jié)束。
對于領(lǐng)導(dǎo)者和所有公民來說，對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的根本區(qū)別有深刻的理解至關(guān)重要。
當(dāng)準(zhǔn)確了解您的組織如何利用這些不斷增長的顛覆性技術(shù)時，可以從對AI的共同理解中獲得越來越高的業(yè)務(wù)洞察力。
以下是一些依賴于現(xiàn)實(shí)世界人工智能的關(guān)鍵領(lǐng)域：
• 自動駕駛
• 農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)
• 制造業(yè)
• 安全保障
• 超級計(jì)算
• 通信，包括技術(shù)平臺、社交媒體網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人和數(shù)字助理
• 衛(wèi)生保健
• 教育
• 防御
• 太空探索和天文學(xué)
• 房地產(chǎn)
• 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)
• 區(qū)塊鏈
• 銀行、貿(mào)易和其他金融服務(wù)
• 電子商務(wù)
• 機(jī)器人
• 娛樂
蘋果、谷歌、亞馬遜、微軟和Facebook仍在研究基于統(tǒng)計(jì)的AI/ML/DL，它們可能會模仿人類大腦、思想或行為的某些部分。
總結(jié)
通過幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)主要目標(biāo)、推動關(guān)鍵決策以及創(chuàng)造創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為我們世界的主導(dǎo)部分。不斷增長的行業(yè)的動態(tài)范圍進(jìn)一步推動了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢的重要性。
{原標(biāo)題：人工智能(AI)與機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的最新發(fā)展趨勢}
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