一、生成式AI
機器學(xué)習(xí)解決方案，正在引領(lǐng)新一代的產(chǎn)品和服務(wù)。但是，到目前為止，人工智能主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)驅(qū)動和分析工作流程。創(chuàng)造力和構(gòu)思被認(rèn)為非人工智能的能力。
但是，最近出現(xiàn)的生成式人工智能（GenAI）以及 StableDiffusion 和 ChatGPT 等程序促使這種情況發(fā)生了變化。GenAI是AI模型的新興前沿，它在內(nèi)容媒體如文本、圖像、音頻、視頻的大型數(shù)據(jù)集上進行訓(xùn)練，以創(chuàng)建新的文本、音頻、圖像等。
生成式人工智能的主要特征是，它不會復(fù)制訓(xùn)練它的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，因此并不局限于。這使得它對于文案等任務(wù)特別有用，在這些任務(wù)中，系統(tǒng)可以生成新的類似人類的文本版本，而不僅僅是源文本的字面副本。
在金融領(lǐng)域，生成式人工智能正被領(lǐng)先的銀行機構(gòu)用于將復(fù)雜的金融流程自動化，例如風(fēng)險管理。通過生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以創(chuàng)建對預(yù)測金融市場未來有用的經(jīng)濟場景。
自2020年以來，生成式人工智能領(lǐng)域的風(fēng)險投資增長了425%，去年更是達到了21億美元。因此，盡管大多數(shù)人都在談?wù)撋墒饺斯ぶ悄埽?022年只是一個開始。
二、量子機器學(xué)習(xí)
量子機器學(xué)習(xí)是一個相對較新的領(lǐng)域。雖然從上世紀(jì)90年代中期開始就有關(guān)于這一主題的研究論文公開發(fā)表，但在過去五六年，量子機器學(xué)習(xí)才真正開始吸引科學(xué)界的注意力。
目前量子機器學(xué)習(xí)這個行業(yè)正蓬勃發(fā)展，但是對不同的研究者，具體的“量子機器學(xué)習(xí)”的定義可能有所不同。量子機器學(xué)習(xí)一般指的是利用量子設(shè)備來運行某些機器學(xué)習(xí)算法，力求達到或者超過類似的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法的功能。
雖然機器學(xué)習(xí)算法用于計算大量數(shù)據(jù)，但量子機器學(xué)習(xí)是專門的量子系統(tǒng)，用于提高程序中算法執(zhí)行的計算和數(shù)據(jù)存儲速度。
到2030年，可能只有大約2000到5000臺量子計算機投入使用，而能夠處理最復(fù)雜問題的量子計算機可能要到2035年或更晚的時候才會出現(xiàn)，但世界各地的研究人員一直致力于推動技術(shù)的發(fā)展。
三、可解釋人工智能
可解釋的人工智能（XAI），或可解釋的人工智能，或可解釋的機器學(xué)習(xí)（XML），是指人類可以理解人工智能做出的決定或預(yù)測的人工智能（AI）。
它與機器學(xué)習(xí)中的黑匣子概念形成對比，在機器學(xué)習(xí)中，即使其設(shè)計者也無法解釋為什么人工智能會得出一個特定的決定。
通過完善人工智能系統(tǒng)用戶的心智模型，拆除他們的錯誤觀念，XAI有望幫助用戶更有效地執(zhí)行。XAI可能是對社會解釋權(quán)的實施。即使沒有法律權(quán)利或監(jiān)管要求，XAI也是相關(guān)的。
例如，XAI可以改善產(chǎn)品或服務(wù)的用戶體驗，幫助終端用戶相信人工智能正在做出好的決定。這樣一來，XAI的目的是解釋已經(jīng)做了什么，現(xiàn)在做了什么，接下來會做什么，并揭開行動所基于的信息。
四、人工智能編碼助手
人工智能(AI)編碼助手和開發(fā)者工具在2023年變得越來越復(fù)雜和強大。
AI編碼助手是幫助程序員編寫、調(diào)試和優(yōu)化代碼的工具。這些工具有潛力通過將許多繁瑣和耗時的編碼任務(wù)自動化來提高軟件開發(fā)的效率和生產(chǎn)力。
AI編碼助手具有巨大的潛力，它們很可能成為軟件開發(fā)過程中的重要工具。
五、AI醫(yī)療保健
AI醫(yī)療的高光時刻，是在年抗擊新冠肺炎時期，癥預(yù)測、智能測溫、智能隨訪、輔助診斷、醫(yī)療機器人等應(yīng)用，讓AI醫(yī)療在抗疫期間大放異彩，不只提升了自身的行業(yè)認(rèn)知，更切實提升了防控效率和保障了人身安全。
中國人工智能醫(yī)療頂層設(shè)計、商業(yè)模式、技術(shù)模式日趨成熟，投融資市場活躍，未來中國人工智能醫(yī)療行業(yè)將得到進一步發(fā)展。
據(jù)調(diào)查AI醫(yī)生，在整個實驗過程中，人類參與手術(shù)的比例約為20%，剩下的80%由AI自主完成。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，縫合線的間距和深度差異，小于專業(yè)外科醫(yī)生或不使用人工智能的機器人執(zhí)行的情況。
日經(jīng)預(yù)測，將來AI機器人將能夠處理所有手術(shù)階段。
人工智能也被用于提高藥物發(fā)掘和開發(fā)的有效性。截至2022年8月，已有23種人工智能驅(qū)動的候選藥物進入臨床試驗。畢竟，臨床試驗是一個漫長的過程，可能需要10到15年，耗資數(shù)十億美元。
結(jié)尾：
沒有人能夠預(yù)料到圍繞 OpenAI 的所有討論，這使得2022年成為生成式AI之年。
但是人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度并沒有放緩的跡象，2023年期待這些趨勢塑造人工智能的未來。
內(nèi)容來源于：億歐網(wǎng)：2023人工智能五大趨勢
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