2023 年值得关注的10大人工智能趋势

人工智能——是全球科技市场最热门的词汇,它让这个繁忙的时间轴上的生活变得更轻松。AI模式正在为世界各地的多个行业提供自动系统、网络安全、自动化、RPA和许多其他好处。以技术和数据为中心的公司需要了解即将到来的人工智能趋势,以平稳地提高生产力和效率。遵循一个AI预测可以帮助产生客户粘性,并有效地使用AI模型。

接下来,让我们来探索一下2023年人工智能的一些顶级趋势,以便在竞争激烈的科技市场中产生利润。

2023年人工智能十大趋势1. 预测分析的发展

人工智能的一个主要趋势是发展预测分析,以便更好地进行研究。它基于数据、统计算法和机器学习技术的使用,依靠历史数据来识别未来结果的可能性。我们的目标是利用过去的知识来为未来提供最好的评估。预测分析并不是最近才出现的,而是当我们追溯它的发展时,我们会发现,特别是随着颠覆性的交互式和用户友好型技术的出现,它已经从数学和统计的外壳中走出来,并抓住了商业分析师和市场专家的想象力。

2. 大型语言模型(LLM)

大型语言模型建立在机器学习原理的基础上,其中算法基于非常大的基于文本的数据集识别、预测和生成人类语言。这些模型包括统计语言模型、神经语言模型、语音识别、机器翻译、情感分析和文本建议。这些模型将与人工智能一起改变科学和社会。这一人工智能预测声称,未来的人工智能模型不仅会反映数据,还会反映我们选择的价值观。

3.信息安全(InfoSec)

信息安全涵盖组织为保护信息而采用的工具和流程。它包括基本上为防止未经授权访问、使用、披露、中断、修改、检查、记录或破坏信息而安装的策略设置。人工智能预测表明,这是一个不断成长和发展的领域,尤其是人工智能模型涵盖了广泛的领域,从网络和基础设施安全到测试和审计。信息安全计划围绕被称为 CIA 的三个核心目标构建——机密性、完整性和可用性,以保护机密数据免受潜在的网络攻击。

4. 推出更好的自主系统

领先的人工智能趋势之一是推出自动化程度更高的系统。通过人工智能模型的下一代自主系统关注无人机研究、自主探索和仿生系统领域的进展。研究人员专注于各种技术,从使用机器学习自动适应佩戴者步态的假肢到飞行的自动驾驶救护车。目标是教会自主系统独立思考并做出相应反应,让它们为实验室外的严酷世界做好准备。

5. 通过 NFT 进行艺术创作

NFT 艺术据称为艺术家提供了更大的力量。它正在迅速改变艺术家的支付方式,并彻底改变 NFT 艺术家的工作方式、创建新项目和拥有他们的艺术。NFT 和 AI 模型的整合能够使财富去中心化和民主化并提供新的收入来源,可以在很大程度上促进艺术学校的基础。声称是由于能够将数字艺术和文件注册为独特的艺术家,他们最终发现自己可以通过 NFT 通过艺术方式控制自己的成功。

6. 数字化身

数字化身是当前和潜在的人工智能趋势之一,作为一种视觉形式或图像,被构建以代表虚拟世界中的一个人。AI预测推测,人工智能和增强现实等先进技术确保了化身身体的开发与人类相匹配,然后与这些化身进行心灵链接以进行远程控制操作。主要由人工智能模型驱动,化身可以被描述为具有智能的人的数字表示,它通过模拟我们的大脑处理对话的方式来提供类似人类的交互。

7. 人工智能伦理

人工智能伦理(AI Ethics)也被称为人工智能价值平台(AI value platform),指的是负责任的人工智能的广泛考虑集合,它结合了三个关键因素:人工智能模型中的安全、保障、人类关切和环境考虑。人工智能伦理是一套道德原则和技术体系,旨在开发负责任地使用人工智能。它的核心部分包括避免AI偏见、AI和隐私、避免AI错误和管理AI环境影响。

8. 军用武器

军用武器旨在对战争中的对手造成物理伤害——死亡或严重的身体伤害。武器可以是有生命的和无生命的物体。此类武器的清单包括枪支、迫击炮、火箭、机枪、手榴弹和装甲。利用人工智能在军队中越来越多地用于智能和远程功能,并保护士兵免受死亡和重伤。由于政治动荡的加剧,这正成为 2023 年人工智能的主要趋势之一。

9. 过程发现

它可以被描述为各种各样的技术和技术,广泛使用人工智能和机器学习,以确定那些参与业务流程的表现。它比流程挖掘的早期版本更深入,以确定当人们以各种方式处理各种事情来创建业务流程事件时将会发生什么。人工智能模型的方式和范围很广——从出于特定目的的鼠标点击到打开文件、文档、网页等等——所有这些都涉及到大量的信息转换模式。通过人工智能模型实现自动化流程是为了提高业务流程的效率。

10. 嵌入式应用(EA)

它是一种永久性定位的软件应用程序,特别是在工业或消费设备的闪存或ROM中。EA的基本属性是实时、容错、可移植性、可靠性和灵活性。软件被设计为具有特定目的的特定硬件具有特殊的作用,这些硬件必须满足时间、大小、能量和内存的限制。一些嵌入式应用程序,比如我们手机上的应用程序,被设计成可以连续运行数月或数年,而不会被关闭或接收重置命令。人工智能预测的其他例子包括医学成像设备中的图像处理系统、飞机中的电传控制系统、安全摄像头中的运动检测系统以及交通灯中的交通控制系统。

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