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逐漸＂親民＂ 2023年AI五大趨勢備受期待

大企業(yè)


逐漸＂親民＂ 2023年AI五大趨勢備受期待



人工智能（AI）已成為多國科技發(fā)展領(lǐng)域的“香餑餑” ， 各國政府以及多家大企業(yè)也都不甘示弱 ， 爭相砸重金支持該領(lǐng)域的發(fā)展 ， 各種創(chuàng)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(jìn)一步加大對于技術(shù)、在線活動以及人工智能的依賴 。 其中人工智能對企業(yè)而言尤其重要 ， 其能大規(guī)模實現(xiàn)個性化服務(wù) ， 同時滿足客戶不斷提高的體驗需求 。
【逐漸"親民" 2023年AI五大趨勢備受期待】美國《福布斯》雙周刊網(wǎng)站在3月15日的報道中 ， 為我們列出了2021年人工智能領(lǐng)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(xiàn) ， 以及變得越來越“親民” ， 兒童都可以很方便地創(chuàng)建自己的人工智能等 。
低代碼/無代碼工具
自動機器學(xué)習(xí)（AutoML）并非新鮮事物 ， 2020年華為年薪百萬招聘的機器學(xué)習(xí)博士 ， 其中一個研究方向就是AutoML 。
機器學(xué)習(xí)是讓算法自動從數(shù)據(jù)中找出一組規(guī)則 ， 從而提取數(shù)據(jù)中的相關(guān)特征 ， 隨著機器學(xué)習(xí)的發(fā)展 ， 其中人工需要干預(yù)的部分越來越多 ， 而AutoML則是對機器學(xué)習(xí)模型從構(gòu)建到應(yīng)用的全過程自動化 。
雖然AutoML能在沒有扎實數(shù)據(jù)科學(xué)知識的情況下構(gòu)建高質(zhì)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(gòu)建整個生產(chǎn)級人工智能驅(qū)動的應(yīng)用程序 。
去年低代碼/無代碼工具異軍突起并風(fēng)靡全球 ， 應(yīng)用領(lǐng)域也不一而足 ， 從構(gòu)建應(yīng)用程序到面向企業(yè)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(xù)發(fā)力 。
有數(shù)據(jù)顯示 ， 低代碼/無代碼工具將成為科技巨頭們的下一個戰(zhàn)斗前線 ， 這是一個總值達(dá)132億美元的市場 ， 預(yù)計到2025年其總價值將進(jìn)一步提升至455億美元 。
美國亞馬遜公司于2020年6月發(fā)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(fā)環(huán)境 ， 被稱為產(chǎn)品經(jīng)理們的“福音” 。
高級預(yù)訓(xùn)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(fā)并發(fā)布的一種新型語言模型 。 作為自然語言處理（NLP）領(lǐng)域的新秀 ， BERT成為過去幾年NLP重大進(jìn)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(jì)錄 ， 甚至超越了人類的表現(xiàn) 。
近年來 ， 與BERT模型相似的預(yù)訓(xùn)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(wù)中發(fā)揮著重要作用 。
這些預(yù)訓(xùn)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(jié)等等 ， 但這些模型非常昂貴 ， 而且訓(xùn)練非常耗時 。
好消息是 ， 高級預(yù)訓(xùn)練模型可以催生出新一代高效且極易構(gòu)建的人工智能服務(wù) 。
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(shù)量 ， 是NLP領(lǐng)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(shù)學(xué)推理、數(shù)據(jù)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(nèi)容生成
人工智能領(lǐng)域的算法創(chuàng)新并非僅僅出現(xiàn)在NLP 。 生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）也涌現(xiàn)出大量創(chuàng)新 ， 展示了科學(xué)家們在創(chuàng)造藝術(shù)和假圖像方面取得的非凡成就 。
GANs由加拿大蒙特利爾大學(xué)AI學(xué)者伊恩·古德費洛首先提出 ， 其訓(xùn)練和調(diào)整也很復(fù)雜 ， 因為它們需要大量數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練 。

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