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根據(jù)2020年麥肯錫全球人工智能(AI)調(diào)查，2020年，超過50%的公司已在至少一個(gè)業(yè)務(wù)部門或職能部門采用了人工智能，因此我們見證了新的人工智能趨勢的出現(xiàn)。組織應(yīng)用人工智能工具來創(chuàng)造更多價(jià)值、增加收入和客戶忠誠度。人工智能領(lǐng)先公司將至少20%的息稅前利潤(EBIT)投資于人工智能。隨著醫(yī)療衛(wèi)生事件加速數(shù)字化，這個(gè)數(shù)字可能會(huì)增加。封鎖導(dǎo)致在線活動(dòng)激增，并在商業(yè)、教育、行政、社交等領(lǐng)域大量采用人工智能。
本文旨在概述2020年出現(xiàn)并在2021年仍在增長的人工智能新趨勢和當(dāng)前趨勢。企業(yè)可以根據(jù)趨勢預(yù)測2022年人工智能的未來，成功降低風(fēng)險(xiǎn)。
人工智能采用趨勢
人工智能采用水平因行業(yè)而異。使用麥肯錫全球人工智能調(diào)查中提到的數(shù)據(jù)，我們可以突出四個(gè)領(lǐng)先行業(yè)：高科技、電信、汽車、裝配。
公司將人工智能應(yīng)用于服務(wù)運(yùn)營、服務(wù)或產(chǎn)品設(shè)計(jì)、廣告和銷售。在投資方面，藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)領(lǐng)域獲得的資金最多——2020年，資產(chǎn)總額超過138億美元，比上年增長4.5倍。
如果應(yīng)用于庫存和零件優(yōu)化、定價(jià)和促銷、客戶服務(wù)分析、銷售和需求預(yù)測，人工智能將推動(dòng)最高的收入增長。報(bào)告成本降低的用例與優(yōu)化人才管理、聯(lián)絡(luò)中心自動(dòng)化和倉庫自動(dòng)化有關(guān)。
人工智能技術(shù)趨勢
在2021年和接下來的幾年里，人工智能將被用來簡化運(yùn)營并提高效率。企業(yè)應(yīng)嘗試通過改善IT基礎(chǔ)設(shè)施和數(shù)據(jù)管理，從人工智能的商業(yè)應(yīng)用中受益。但并非每個(gè)部署的AI模型都可以對(duì)公司有所幫助并適用于績效監(jiān)控。我們將關(guān)注可能成為主流的2021-2022年人工智能趨勢。
趨勢1：用于安全和監(jiān)控的AI
人工智能技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于人臉識(shí)別、語音識(shí)別和視頻分析。這些技術(shù)構(gòu)成了監(jiān)視的最佳組合。因此，到2021年，我們可以預(yù)見人工智能在視頻監(jiān)控中的大量利用。
人工智能有利于安全系統(tǒng)的靈活設(shè)置。以前，工程師花費(fèi)大量時(shí)間配置系統(tǒng)，因?yàn)樗鼤?huì)在屏幕上特定數(shù)量的像素發(fā)生變化時(shí)被激活。所以，誤報(bào)太多了。這些警報(bào)是由落葉或奔跑的動(dòng)物引起的。多虧了人工智能，安全系統(tǒng)可以識(shí)別物體，這有助于更靈活的設(shè)置。
視頻監(jiān)控中的人工智能可以通過關(guān)注異常行為模式而非面部來檢測可疑活動(dòng)。這種能力可以通過識(shí)別潛在威脅來創(chuàng)建更安全的公共和私人空間。這種人工智能驅(qū)動(dòng)的視頻解決方案也可能有助于物流、零售和制造。
另一個(gè)為人工智能應(yīng)用提供前景的利基是語音識(shí)別。與語音識(shí)別相關(guān)的技術(shù)可以確定身份。身份是指一個(gè)人的年齡、性別和情緒狀態(tài)。用于監(jiān)控的語音識(shí)別所基于的原理可能與Alexa或Google Assistant的情況相同。一個(gè)適用于安全和監(jiān)視的功能是內(nèi)置的反欺騙模型，可檢測合成和錄制的語音。
最關(guān)鍵的安全技術(shù)之一是生物特征人臉識(shí)別。不同的惡意應(yīng)用程序試圖通過提供虛假照片而不是真實(shí)圖像來欺騙安全系統(tǒng)。為了防范這種情況，目前正在開發(fā)和大規(guī)模使用多種反欺騙技術(shù)。
趨勢2：實(shí)時(shí)視頻處理中的人工智能
處理實(shí)時(shí)視頻流的挑戰(zhàn)是處理數(shù)據(jù)管道。工程師的目標(biāo)是確保準(zhǔn)確性并最大限度地減少視頻處理的延遲。而人工智能解決方案可以幫助實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。
為了在實(shí)時(shí)視頻處理中實(shí)現(xiàn)基于AI的方法，我們需要一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、一個(gè)云基礎(chǔ)設(shè)施和一個(gè)用于應(yīng)用用戶場景的軟件層。處理速度對(duì)于實(shí)時(shí)流傳輸至關(guān)重要，因此所有這些組件都應(yīng)緊密集成。為了更快的處理，我們可以并行化進(jìn)程或改進(jìn)算法。進(jìn)程并行化是通過文件拆分或使用管道方法實(shí)現(xiàn)的。這種流水線架構(gòu)是最佳選擇，因?yàn)樗粫?huì)降低模型的準(zhǔn)確性，并且允許使用AI算法實(shí)時(shí)處理視頻而沒有任何復(fù)雜性。此外，對(duì)于管道架構(gòu)，可以應(yīng)用暗示面部檢測和模糊的附加效果。
現(xiàn)代實(shí)時(shí)流處理與背景去除和模糊的應(yīng)用密不可分。由于醫(yī)療衛(wèi)生事件對(duì)視頻會(huì)議新趨勢的出現(xiàn)和普及做出了貢獻(xiàn)，對(duì)這些工具的需求有所增加。這些趨勢將得到積極發(fā)展，因?yàn)閾?jù)GlobeNewswire稱，全球視頻會(huì)議市場預(yù)計(jì)將從2021年的92億美元增長到2026年的225億美元。
有多種方法可以開發(fā)用于實(shí)時(shí)視頻中背景去除和模糊的工具。挑戰(zhàn)在于設(shè)計(jì)一個(gè)能夠?qū)⒖蚣苤械娜伺c背景分開的模型?？梢詧?zhí)行此類任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以基于現(xiàn)有模型，如BodyPix、MediaPipe或PixelLib。選擇模型后，仍然面臨著將其與適當(dāng)框架集成并通過WebAssembly、WebGL或WebGPU的應(yīng)用程序組織最佳執(zhí)行過程的挑戰(zhàn)。
趨勢3：用于內(nèi)容創(chuàng)建和聊天機(jī)器人的生成式人工智能
現(xiàn)代AI模型可以生成非常高質(zhì)量的文本、音頻和圖像，幾乎與非合成的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)無法區(qū)分。
文本的核心是自然語言處理(NLP)。NLP的快速發(fā)展導(dǎo)致了語言模型的出現(xiàn)。例如，谷歌和微軟成功地使用BERT模型來補(bǔ)充他們的搜索引擎。
與NLP相關(guān)的技術(shù)的發(fā)展還能如何推動(dòng)公司發(fā)展？首先，結(jié)合NLP和AI工具可以創(chuàng)建聊天機(jī)器人。據(jù)Business Insider稱，聊天機(jī)器人市場預(yù)計(jì)在2024年將達(dá)到94億美元，所以讓我們強(qiáng)調(diào)企業(yè)從AI驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人實(shí)施中受益的方式。
聊天機(jī)器人試圖了解人們的意圖，而不僅僅是執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)命令。在不同領(lǐng)域工作的公司使用人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人為其客戶或用戶提供人類級(jí)別的交流。聊天機(jī)器人的應(yīng)用廣泛應(yīng)用于以下業(yè)務(wù)領(lǐng)域：醫(yī)療保健、銀行、營銷、旅游和酒店。
人工智能驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人有助于自動(dòng)化管理任務(wù)。例如，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，他們減少了體力勞動(dòng)。在這里，聊天機(jī)器人幫助安排約會(huì)，發(fā)送與服藥相關(guān)的提醒，并為患者提供問題的答案。在其他領(lǐng)域，聊天機(jī)器人被引入來傳遞有針對(duì)性的信息，提高客戶參與度和支持，并為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)。
除了聊天機(jī)器人，NLP是其他尖端技術(shù)解決方案的核心。示例之一是可用于業(yè)務(wù)應(yīng)用程序的NLP文本生成。
最近推出的GPT-3模型使AI工程師每天平均可以生成45億個(gè)單詞。這將使AI的大量下游應(yīng)用能夠用于對(duì)社會(huì)有益和價(jià)值較低的目的。這也促使研究人員投資于檢測生成模型的技術(shù)。請(qǐng)注意，在2021-2022年，我們將見證GPT-4——“人工通用智能AI”的到來。
回到生成式AI，我們要關(guān)注GAN，即生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，它能夠創(chuàng)建與人工生成的圖像無法區(qū)分的圖像。這可能是不存在的人、動(dòng)物、物體和其他類型媒體(例如音頻和文本)的圖像?，F(xiàn)在是實(shí)施GAN發(fā)揮其能力的最佳時(shí)機(jī)。他們可以對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)分布進(jìn)行建模并學(xué)習(xí)有用的表示，以改進(jìn)AI管道、保護(hù)數(shù)據(jù)、發(fā)現(xiàn)異常并適應(yīng)特定的現(xiàn)實(shí)世界案例。
趨勢4：AI驅(qū)動(dòng)的QA和檢驗(yàn)
計(jì)算機(jī)視覺最引人注目的分支是人工智能檢查。由于應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型提高了準(zhǔn)確性和性能，這個(gè)方向近年來一直在蓬勃發(fā)展。公司開始投資計(jì)算和財(cái)務(wù)資源，以更快的速度開發(fā)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。
制造中的自動(dòng)化檢查意味著對(duì)產(chǎn)品是否符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分析。該方法也適用于設(shè)備監(jiān)控。
以下是AI檢測的幾個(gè)用例：
• 檢測流水線上的產(chǎn)品缺陷
• 識(shí)別機(jī)械和車身零件的缺陷
• 行李檢查和飛機(jī)維修
• 核電站檢查
趨勢5：醫(yī)療保健領(lǐng)域顛覆性的AI突破
近年來，與在醫(yī)療保健行業(yè)實(shí)施AI相關(guān)的下一個(gè)趨勢已得到廣泛討論?？茖W(xué)家使用AI模型和計(jì)算機(jī)視覺算法來對(duì)抗醫(yī)療衛(wèi)生事件，包括大流行檢測、疫苗開發(fā)、藥物發(fā)現(xiàn)、熱篩查、帶口罩的面部識(shí)別和分析CT掃描等領(lǐng)域。
為了抵消醫(yī)療衛(wèi)生事件的傳播，人工智能模型可以檢測和分析潛在威脅并做出準(zhǔn)確預(yù)測。此外，人工智能通過識(shí)別使疫苗有效的關(guān)鍵組件來幫助開發(fā)疫苗。
人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案可用作醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)上的有效工具，并處理特定于醫(yī)療保健行業(yè)的保密問題。如果我們將醫(yī)療保健中的AI用例系統(tǒng)化，很明顯它們的目標(biāo)是一致的——確保快速準(zhǔn)確地診斷患者。
趨勢6：至少三個(gè)領(lǐng)域的無代碼AI平臺(tái)
無代碼AI平臺(tái)使即使是小公司也能夠?qū)⒁郧翱捎玫膹?qiáng)大技術(shù)僅應(yīng)用于大企業(yè)。讓我們找出為什么此類平臺(tái)是2021年企業(yè)的關(guān)鍵AI趨勢。
從頭開始開發(fā)AI模型需要時(shí)間、費(fèi)用和相關(guān)經(jīng)驗(yàn)。采用無代碼人工智能平臺(tái)簡化了任務(wù)，因?yàn)樗档土诉M(jìn)入門檻。優(yōu)點(diǎn)是：
1.快速實(shí)現(xiàn)——與從頭編寫代碼、處理數(shù)據(jù)和調(diào)試相比，節(jié)省時(shí)間達(dá)90%。
2.更低的開發(fā)成本——通過自動(dòng)化，企業(yè)消除了對(duì)大型數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)的需求。
3.易于使用——拖放功能簡化了軟件開發(fā)，無需編碼即可創(chuàng)建應(yīng)用程序。
醫(yī)療保健、金融部門和營銷領(lǐng)域都需要無代碼AI平臺(tái)——盡管生成的解決方案無法高度定制。在最受歡迎的無代碼AI平臺(tái)中，您可以找到Google Cloud Auto ML、Google ML Kit、Runaway AI、CreateML、MakeML、SuperAnnotate等。
企業(yè)規(guī)模的公司和中型企業(yè)利用無代碼平臺(tái)來開發(fā)旨在圖像分類、識(shí)別姿勢和聲音以及對(duì)象檢測的軟件解決方案。
人工智能的演變和未來
趨勢表明，人工智能的未來充滿希望，因?yàn)槿斯ぶ悄芙鉀Q方案正變得司空見慣。用于制造業(yè)預(yù)測分析的自動(dòng)駕駛汽車、機(jī)器人和傳感器、用于媒體報(bào)道的虛擬醫(yī)療助理、用于媒體報(bào)道的NLP、虛擬教育導(dǎo)師、人工智能助理和可以在客戶服務(wù)中取代人類的聊天機(jī)器人——所有這些人工智能驅(qū)動(dòng)的解決方案都在向前邁進(jìn)一大步。
(原標(biāo)題：對(duì)企業(yè)至關(guān)重要的人工智能技術(shù)趨勢)
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