2022 年有關(guān)人工智能 (AI) 和自動(dòng)學(xué)習(xí) (Machine Learning或 ML) 的新聞猛增，預(yù)計(jì) 2023 年會(huì)加速。

許多人聲稱這些技術(shù)將是有史以來(lái)最具顛覆性和變革性的技術(shù)。Google CEO Sundar Pichai 聲稱人工智能對(duì)人類的影響將比火或電更顯著；“它將從根本上改變我們的生活方式，并將改變醫(yī)療保健、教育和制造業(yè)，”桑達(dá)爾說(shuō)。好吧，很難真正想象它的影響，但有一件事是肯定的：到 2022 年，AI 和ML的趨勢(shì)將繼續(xù)成為世界各地的頭條新聞。企業(yè)對(duì)自動(dòng)化的需求，加上 AI/ML硬件和軟件的進(jìn)步，正在使這些技術(shù)的應(yīng)用成為現(xiàn)實(shí)。

2023 年人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的新變化

1. 虛擬宇宙

元宇宙是一個(gè)虛擬世界，就像互聯(lián)網(wǎng)一樣，用戶可以在其中一起工作和娛樂(lè)，并獲得身臨其境的體驗(yàn)。據(jù) ABI Research 稱，它不會(huì)在 2023 年到來(lái)（也許還有五年多），但它將成為流行語(yǔ)并將產(chǎn)生許多就業(yè)機(jī)會(huì)。

毫無(wú)疑問(wèn)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將成為元宇宙的關(guān)鍵。例如，人工智能虛擬機(jī)器人將允許公司創(chuàng)建一個(gè)虛擬世界，讓用戶有賓至如歸的感覺(jué)，并在虛擬環(huán)境中執(zhí)行任務(wù)和活動(dòng)。

2. 智能文檔處理（AI）

智能文檔處理是使用先進(jìn)技術(shù)自動(dòng)執(zhí)行任務(wù)的過(guò)程，而不是使用專為有限用例設(shè)計(jì)的基于腳本的工具。

這將是 2023 年的關(guān)鍵，因?yàn)楣菊诓东@最新數(shù)據(jù)中的大量數(shù)據(jù)，并且需要一定程度的自動(dòng)化才能從中快速提取見(jiàn)解。因此，“我們可以預(yù)期公司會(huì)轉(zhuǎn)向像 AutoML 這樣的低代碼或無(wú)代碼實(shí)現(xiàn)，以利用并維持 AI/ML 不斷增長(zhǎng)的勢(shì)頭，”Kirk Borne 說(shuō)。

企業(yè)可以結(jié)合人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)改善客戶支持（例如自動(dòng)回復(fù)電子郵件、問(wèn)題和查詢）并提高員工生產(chǎn)力（減少人工工作）。

3.邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)

“今年我們將越來(lái)越多地聽(tīng)到的另一個(gè)概念是 Edge ML，它是在設(shè)備級(jí)別開(kāi)發(fā) ML 模型，無(wú)需進(jìn)入 云端，” Docbyte 首席執(zhí)行官 Frederik 說(shuō)。 相反，它是在能夠在本地處理數(shù)據(jù)（使用本地服務(wù)器或在設(shè)備級(jí)別）的智能設(shè)備上開(kāi)發(fā) ML 模型，這減少了對(duì)云網(wǎng)絡(luò)的依賴以及缺乏數(shù)據(jù)隱私或可能的網(wǎng)絡(luò)攻擊的風(fēng)險(xiǎn)。

AI 和 ML 的這些趨勢(shì)將在未來(lái)幾年推動(dòng)數(shù)字業(yè)務(wù)和創(chuàng)新。到 2022 年，這些技術(shù)將越來(lái)越多地出現(xiàn)，這將使自動(dòng)化和擴(kuò)大公司的任務(wù)成為可能，并可能讓他們更好地了解它們對(duì)社會(huì)的影響。

人工智能解決方案為您的公司帶來(lái)的好處

生產(chǎn)力、效率、資源優(yōu)化……人工智能服務(wù)可以為您的公司帶來(lái)諸多優(yōu)勢(shì)。為了給你一個(gè)想法，Telecable 依靠 DataRobot 等平臺(tái)自動(dòng)和干預(yù)地執(zhí)行變量選擇和工程、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、算法選擇、模型部署和監(jiān)控等活動(dòng)。最小的人類。

順便說(shuō)一句，這些技術(shù)解決了我們談到將人工智能應(yīng)用于公司時(shí)遇到的另一個(gè)最大困難：缺乏受過(guò)培訓(xùn)和具有專業(yè)知識(shí)的人力團(tuán)隊(duì)，以及吸引和留住這類員工的困難。專業(yè)人員。AutoML使數(shù)據(jù)科學(xué)和分析領(lǐng)域技能不太集中的人能夠創(chuàng)建分析模型，同時(shí)解決培訓(xùn)和利用資源的需求。