今天，無錫獵頭公司（玨佳獵頭）探討2023年 AI 人工智能技術(shù)發(fā)展的 5 大趨勢，重點(diǎn)介紹推動(dòng)這個(gè)充滿希望的領(lǐng)域向前發(fā)展的發(fā)展和創(chuàng)新。從 Generative AI 到量子機(jī)器學(xué)習(xí)，這些趨勢正在塑造人工智能的未來。

生成式 AI 

傳統(tǒng)的 AI 系統(tǒng)旨在執(zhí)行特定任務(wù)或識(shí)別現(xiàn)有數(shù)據(jù)中的模式，而生成式 AI 能夠創(chuàng)建新內(nèi)容，例如文本、圖像、視頻或音頻。

生成式 AI 的主要特點(diǎn)是它不會(huì)復(fù)制訓(xùn)練它的現(xiàn)有數(shù)據(jù)，因此不限于它們。這使得它對(duì)于文案寫作等任務(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，而不僅僅是源文字副本。

生成式 AI 現(xiàn)實(shí)生活應(yīng)用的一些案例包括：

OpenAI，它使用生成式 AI 開發(fā)可以生成類似人類文本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這項(xiàng)技術(shù)的一個(gè)典型例子是最近熱門的 ChatGPT。

在金融領(lǐng)域，領(lǐng)先的銀行結(jié)構(gòu)正在使用生成 AI 來自動(dòng)化復(fù)雜的財(cái)務(wù)流程，例如風(fēng)險(xiǎn)管理。使用生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以創(chuàng)建有助于預(yù)測金融市場未來的經(jīng)濟(jì)情景。

經(jīng)典和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的工作原理比較——基于經(jīng)濟(jì)情景生成器（ESG）

Gradient Music 是第一個(gè) AI 音樂流媒體平臺(tái)。其中的所有曲目均由 AI 創(chuàng)建。盡管如此，平臺(tái)上還有不同風(fēng)格的“音樂人”，這意味著 AI 可以模仿各種流派。這使?jié)u變音樂更接近真實(shí)藝術(shù)家的真實(shí)流媒體服務(wù)。

生成式 AI 的技術(shù)與傳統(tǒng) AI 類似，因?yàn)樗ǔＩ婕皺C(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的應(yīng)用。但生成式 AI 專注于生成新內(nèi)容這一事實(shí)需要使用更先進(jìn)的技術(shù)，例如專為內(nèi)容生成而設(shè)計(jì)的變分自動(dòng)編碼器和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。

隨著技術(shù)的發(fā)展，生成式 AI 有可能通過支持創(chuàng)建新內(nèi)容來對(duì)各個(gè)行業(yè)進(jìn)行內(nèi)容革命。自 2020 年以來，對(duì)生成式 AI 的風(fēng)險(xiǎn)投資增長了 425%，今年達(dá)到 21 億美元。因此，雖然幾乎每個(gè)人都在談?wù)?2022 年的生成式 AI，但這僅僅是個(gè)開始。

生成式 AI 融資輪的活躍市場

 生成式 AI 的投資額

AI 在醫(yī)療保健中的應(yīng)用

AI 顯著提高了醫(yī)療過程的準(zhǔn)確性和效率。AI 在醫(yī)療保健中的關(guān)鍵應(yīng)用之一是制定個(gè)性化治療計(jì)劃。通過分析患者的病史和其他相關(guān)數(shù)據(jù)，AI 系統(tǒng)能夠確定最有效的治療方案并提供個(gè)性化建議。這可以改善患者的預(yù)后并降低治療不良反應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。

例如，由 Insilico Medicine 開發(fā)的 AI 驅(qū)動(dòng)平臺(tái) PandaOmics 被用于分析與 DNA 修復(fù)障礙相關(guān)的數(shù)據(jù)集，以尋找能夠?qū)哂胁煌娼Y(jié)果的癌癥患者進(jìn)行分層的新生物標(biāo)志物。

 AI 還用于提高藥物發(fā)現(xiàn)和開發(fā)的有效性。通過分析各種化合物對(duì)人體影響的大量數(shù)據(jù)，AI 系統(tǒng)能夠識(shí)別潛在的新藥并預(yù)測它們可能產(chǎn)生的影響。這可以減少開發(fā)新藥的時(shí)間和成本，并提高它們的安全性和有效性。

例如，在2020年，Exscientia已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了第一個(gè)借助 AI 的藥物——一種治療強(qiáng)迫癥（OCD）的藥物，但尚未通過臨床試驗(yàn)。但根據(jù)最近的一項(xiàng)研究，截至 2022 年 8 月，已有 23 種 AI 驅(qū)動(dòng)的候選藥物正在進(jìn)行臨床試驗(yàn)。請(qǐng)記住，臨床試驗(yàn)是一個(gè)漫長的過程，可能需要 10 到 15 年，耗資數(shù)十億美元。

AI 編程助手

AI 編程助手是幫助程序員編寫、調(diào)試和優(yōu)化代碼的工具。這些工具有可能通過自動(dòng)化許多繁瑣且耗時(shí)的編碼任務(wù)來提高軟件開發(fā)的效率和生產(chǎn)力。

AI 編程助手可以提供廣泛的好處，包括能夠：

根據(jù)程序員的意圖自動(dòng)完成代碼

識(shí)別并修復(fù)代碼中的錯(cuò)誤

建議提高代碼性能的替代方法

生成文檔和其他支持材料

分析代碼以識(shí)別潛在的安全漏洞

AI 編程助手潛力巨大，很有可能成為軟件開發(fā)過程中的重要工具。

可解釋的 AI

AI 的黑匣子問題是指許多 AI 系統(tǒng)無法為其決策和行動(dòng)提供清晰易懂的解釋。缺乏透明度和可解釋性會(huì)讓人難以理解 AI 系統(tǒng)是如何做出決策的，也會(huì)讓人難以識(shí)別和糾正 AI 系統(tǒng)中的錯(cuò)誤或偏見。

可解釋的 AI 是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型為其預(yù)測和決策提供解釋的能力。這可以使用線性回歸、決策樹和隨機(jī)森林等技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。例如，SHapley Additive exPlanations (SHAP) 和 LIME 是可解釋性工具，可讓您使用本地解釋來解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型做出的決策。

人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車能夠高精度地感知其環(huán)境并做出安全、實(shí)時(shí)的決策。然而，對(duì)于這些車輛來說，重要的是還能夠向人類解釋它們的決策過程，以獲得信任并遵守法規(guī)。這些解釋可以以視覺解釋的形式出現(xiàn)，顯示圖像的哪些部分影響了 AV 的決定，或文本解釋，為 AV 的行為提供自然語言解釋。

 自動(dòng)駕駛車輛動(dòng)作視覺解釋方法

另一個(gè)案例涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。例如，基于人工智能的信用評(píng)分系統(tǒng)可能會(huì)解釋某個(gè)申請(qǐng)人的信用評(píng)分較低，因?yàn)樗麄冇杏馄诟犊畹臍v史和較高的債務(wù)收入比。

 量子機(jī)器學(xué)習(xí)

 量子機(jī)器學(xué)習(xí)是量子算法在機(jī)器學(xué)習(xí)程序中的集成。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)算法用于計(jì)算大量數(shù)據(jù)，但量子機(jī)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(jì)算和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)速度。

 量子機(jī)器學(xué)習(xí)的未來有幾個(gè)有前途的方向，包括：

開發(fā)更準(zhǔn)確的模型來預(yù)測復(fù)雜現(xiàn)象，例如天氣預(yù)報(bào)或金融市場。通過使機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠更快地解決復(fù)雜問題并使用更少的數(shù)據(jù)來提高機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的效率。

開發(fā)能夠適應(yīng)更廣泛應(yīng)用和挑戰(zhàn)的更強(qiáng)大、更通用的人工智能系統(tǒng)。

實(shí)現(xiàn)目前經(jīng)典算法無法實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)新應(yīng)用，例如模擬量子系統(tǒng)或分析大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)。

 到 2030 年可能只有大約 2,000 到 5,000 臺(tái)量子計(jì)算機(jī)可以運(yùn)行，而那些能夠處理最復(fù)雜問題的計(jì)算機(jī)可能要到 2035 年或更晚才會(huì)出現(xiàn)。但是世界各地的研究人員都在不斷致力于技術(shù)的發(fā)展。例如，2021 年 3 月，來自奧地利、荷蘭、美國和德國的一組研究人員報(bào)告了實(shí)驗(yàn)證明，量子效應(yīng)有助于加速強(qiáng)化學(xué)習(xí)，這在經(jīng)典版本中可能需要很長時(shí)間。作為實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，有可能通過強(qiáng)化將機(jī)器學(xué)習(xí)加速 63%。

 量子機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種技術(shù)具有巨大的潛力。我們不太可能在不久的將來看到這種情況，尤其是在 2023 年，但考慮到所描述的技術(shù)發(fā)展方向的影響，量子機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展是不可避免的。