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逐漸＂親民＂ 2021年AI五大趨勢備受期待

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【逐漸"親民" 2021年AI五大趨勢備受期待】

逐漸＂親民＂ 2021年AI五大趨勢備受期待



人工智能（AI）已成為多國科技發展領域的“香餑餑”，各國政府以及多家大企業也都不甘示弱，爭相砸重金支持該領域的發展，各種創新因此如雨后春筍般噴薄而出 。
此外，新冠肺炎疫情的肆虐迫使我們進一步加大對于技術、在線活動以及人工智能的依賴 。 其中人工智能對企業而言尤其重要，其能大規模實現個性化服務，同時滿足客戶不斷提高的體驗需求 。
美國《福布斯》雙周刊網站在3月15日的報道中，為我們列出了2021年人工智能領域備受期待的五大趨勢 。 其中包括低代碼/無代碼工具紛紛出現，以及變得越來越“親民”，兒童都可以很方便地創建自己的人工智能等 。
低代碼/無代碼工具
自動機器學習（AutoML）并非新鮮事物，2020年華為年薪百萬招聘的機器學習博士，其中一個研究方向就是AutoML 。
機器學習是讓算法自動從數據中找出一組規則，從而提取數據中的相關特征，隨著機器學習的發展，其中人工需要干預的部分越來越多，而AutoML則是對機器學習模型從構建到應用的全過程自動化 。
雖然AutoML能在沒有扎實數據科學知識的情況下構建高質量的人工智能模型，但低代碼/無代碼平臺更上一層樓——它能在沒有深入編程知識的情況下構建整個生產級人工智能驅動的應用程序 。
去年低代碼/無代碼工具異軍突起并風靡全球，應用領域也不一而足，從構建應用程序到面向企業的垂直人工智能解決方案等，這股新鮮勢力有望在今年持續發力 。
有數據顯示，低代碼/無代碼工具將成為科技巨頭們的下一個戰斗前線，這是一個總值達132億美元的市場，預計到2025年其總價值將進一步提升至455億美元 。
美國亞馬遜公司于2020年6月發布的Honeycode平臺就是最好的證明，Honeycode是一種類似于電子表格界面的無代碼開發環境，被稱為產品經理們的“福音” 。
高級預訓練語言模型
“來自變換器的雙向編碼器表征量”（BERT）是谷歌公司于2018年末開發并發布的一種新型語言模型 。 作為自然語言處理（NLP）領域的新秀，BERT成為過去幾年NLP重大進展的集大成者，一出場就技驚四座碾壓競爭對手，刷新了11項NLP測試的最高紀錄，甚至超越了人類的表現 。
近年來，與BERT模型相似的預訓練語言模型（如問答、命名實體識別、自然語言推理、文本分類等）在許多自然語言處理任務中發揮著重要作用 。
這些預訓練語言模型非常強大，并徹底改變了語言的翻譯、理解以及總結等等，但這些模型非常昂貴，而且訓練非常耗時 。
好消息是，高級預訓練模型可以催生出新一代高效且極易構建的人工智能服務 。
GPT-3是其中的翹楚！它是OpenAI斥巨資打造的自然語言處理模型，擁有1750億超大參數量，是NLP領域最強AI模型 。 自去年5月份首次推出以來，憑借驚人的文本生成能力，GPT-3在各大媒體平臺一直熱度不減 。 它不僅能夠答題、寫文章、寫詩、翻譯文章，還能生成代碼、做數學推理、數據分析、畫圖表制作簡歷，甚至玩游戲都可以，而且效果出奇的好 。
合成內容生成
人工智能領域的算法創新并非僅僅出現在NLP 。 生成式對抗網絡（GANs）也涌現出大量創新，展示了科學家們在創造藝術和假圖像方面取得的非凡成就 。
GANs由加拿大蒙特利爾大學AI學者伊恩·古德費洛首先提出，其訓練和調整也很復雜，因為它們需要大量數據集進行訓練 。
但科學家們的創新極大地減少了創建GANs所需的數據量 。 例如，美國英偉達公司展示了一種新的方法來增強訓練GANs的效率，與此前的方法相比，其需要的數據更少 。 這使GANs可以廣泛適用于多個領域，從醫學應用（如合成癌癥組織學圖像）到更深層的“Deep Fake”（深度造假） 。

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