2022年的AI趋势将会如何呢?

slime2022-05-06 17:20

AI正迅速进入到我们的日常生活,甚至不久后可能很难说出它与人类的界限。2022年的AI趋势有哪些?AI领域的最新进展对未来几年又意味着什么?

2022年的AI趋势将会如何呢?

本文探讨几个AI趋势,并讨论这些技术对企业及数字化转型工作所带来的影响。

1.大型语言模型

语言模型是语言理解的“大脑”。这些AI模型依靠机器学习来确定短语、句子或段落之间有怎样的关系。它通过摄取大量文本并建立统计模型来学习和理解语言,统计模型可以理解短语、句子或段落彼此的关联性。

语言模型越来越大,同时在理解语言方面越来越完善。AI可以处理和生成更多类似人的交互,同时使用语义技术来提高结果的质量。

这些大型语言模型的另一个好处是,只需要几个训练例子就可以针对新问题对模型进行微调。以前,AI解决方案需要大量人工标记的数据,这类数据创建起来困难又费钱。借助更庞大的AI模型,我们现在只需一个或几个训练例子就可以获得相同或更好的结果。这将降低AI的成本,许多业务流程有望实现自动化。

2.自然语言处理

自然语言处理(NLP)是指“计算机能够理解文本或语音的含义”,已彻底改变了人类与机器交互的方式。这已广泛应用于Siri、Alexa和Cortana等AI助手中。这种技术可以理解人们所说的话,对这些信息采取适当的行动,并做出相应的反应。然而,NLP不仅仅能与用户进行清晰的交流,还有助于扩展业务运营规模。

3.生成式AI

生成式AI是AI的一个分支,专注于生成内容,比如撰写文本、生成图像、由文本生成图像以及制作音乐。据Gartner声称,生成式AI是2022年的战略性AI技术趋势。生成式AI有多种用途,包括用于艺术创作、为新闻媒体创作内容以及个人创造力或教育。

生成式语言模型是一种引人入胜的应用。它们便于生成听起来自然、语法正确,又适合特定主题或风格的文本。它们还可以生成更通用的智能、解决问题并适应不同的情况。

4.强化学习

这是机器学习的一个分支,数据科学家专注于制定决策和基于奖励的训练。强化学习的工作原理是,从环境中学习,并调整行为,以获得最大的奖励。这模仿我们人类的学习方式:我们并不总是得到积极的强化,经常犯错误,通过试错方法来实现目标。

强化学习现广泛用于机器人、游戏、数据科学和金融交易。由于我们可以期待代理做出复杂的决策,并保持长期目标,强化学习是AI界最令人兴奋的趋势之一。

5.多模型学习

多模型学习是机器学习的一个分支,系统可以从图像、文本、语音、声音和视频等感官输入中学习。比如说,多模型系统可以从图像和文本中学习,让它们更好地理解想法。同样,机器可以处理来自许多不同来源(比如语音和语言处理)的数据,以生成更准确的结果。

多模型学习之所以很重要,是由于它可以帮助机器学习更好地理解世界。通过使用多种形式的输入,它们可以全面了解对象和事件。这将帮助我们建立更好的AI模型,并取得更好的结果。

6.消除机器学习中的偏误

随着AI算法在企业界变得越来越普遍,它们受到更严格的审查。许多人担心这些系统会延续甚至加剧历史偏误问题,比如种族主义、性别歧视和偏执等。

企业和数据科学家必须在AI开发过程中消除偏误,以解决这类问题。公司可以通过核查输入并在可能的情况下调整输入来减少AI的偏误。比如说,如果一个系统拿人物照片来训练,但缺少老年女性的图像,那么提供老年女性的照片后,它可能难以识别出来。

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