2022 年值得关注的 6 个新兴人工智能和机器学习趋势

Gartner 预测,到 2023 年,大型企业中40% 的基础设施和运营团队将使用人工智能增强的自动化,从而提高生产力。当然,他们的员工应该精通数据科学和分析,或者有机会提高最新的人工智能和机器学习技术的技能,以达到最佳结果。
2022 年值得关注的 6 个新兴人工智能和机器学习趋势

人工智能和机器学习有许​​多创新用途。例如,IBM 的 Chef Watson 可以仅用四种成分创造出 quintillion 可能的组合。此外,“Molly”和“ Angel ”等人工智能虚拟护士已经在挽救生命和成本,而机器人正在协助各种过程,例如微创手术到心脏直视手术。

如果您想在人工智能 (AI) 或机器学习 (ML) 领域开始新的职业生涯,重要的是要紧跟新兴的人工智能和机器学习趋势。AI 和 ML 是如今几乎每个人都听说过的术语。即使是不熟悉这些术语的人也几乎每天都会遇到这些新技术。研究表明,我们目前使用的77% 的设备都内置了人工智能。从一系列“智能”设备到 Netflix 推荐,再到亚马逊的 Alexa 和 Google Home 等产品,人工智能是许多现代技术舒适设施背后的力量,这些舒适设施现已成为我们日常生活的一部分。  

随着对这些技术的需求和兴趣激增,该领域出现了许多新趋势。如果您是技术专业人士或以某种身份参与技术,那么很高兴看到人工智能和机器学习趋势领域的下一步发展。

机器学习的未来

1. 越来越多地使用人工智能和机器学习 

据报道, 52% 的组织已经加快了将人工智能纳入某些能力的计划。鉴于人工智能和机器学习在业务分析、风险评估、研发和由此产生的成本节约方面的优势,人工智能实施将继续增加。 

但是,许多采用 AI 和机器学习的组织并不完全了解这些技术。事实上,最近的一项研究显示,64% 的受访者声称他们的员工并不完全信任或理解人工智能。

虽然 AI 和 ML 的好处越来越明显,但企业需要加紧招聘具备合适技能的人员来实施这些技术。有些正在顺利进行。毕马威最近对全球 500 强公司的调查显示,大多数受访者预计未来三年他们对人工智能相关人才的投资将增加 50-100%。  

2. 人工智能的透明度趋势

尽管变得如此普遍,但人工智能仍然存在信任问题。随着企业计划增加对人工智能系统的使用,他们会更加自信地这样做。毕竟,没有人愿意相信他们不理解的系统的决定。 

因此,到 2021 年,将以透明和明确定义的方式部署 AI 的力度更大。虽然公司将努力了解 AI 模型和算法的工作原理,但 AI/ML 软件提供商将需要使复杂的 ML 解决方案更易于解释给用户。 

随着透明度成为人工智能领域的关键对话,编程和算法开发领域的专业人士的作用将变得更加重要。

3. 对数据安全和法规的重视

数据是新的货币。换句话说,它是组织需要保护的最宝贵的资源。将人工智能和机器学习混为一谈,只会增加它们处理的数据量以及与之相关的风险。例如,当今的组织备份和存档大量敏感的个人数据,预计到2022 年,这将成为一个不断扩大的隐私风险

随着满足这些法规的压力越来越大,公司需要有数据科学家和分析师在场,以保持合规并在人工智能和机器学习趋势中保持领先地位。

4.人工智能与物联网的重叠 

人工智能和物联网之间的界限越来越模糊。虽然这两种技术具有独立的品质,但一起使用时,它们正在开辟更好、更独特的机会。事实上,人工智能和物联网的融合是我们拥有 Alexa 和 Siri 等智能语音助手的原因。  

那么,为什么这两种技术可以很好地协同工作?您可以将 IoT 视为数字神经系统,将 AI 视为做出决策的大脑。人工智能从数据中快速收集洞察力的能力使物联网系统更加智能。Gartner 预测,到 2022 年,超过 80% 的企业物联网项目将采用某种形式的人工智能,而今天这一比例仅为 10%。

这种 AI 和机器学习趋势为软件开发人员和嵌入式工程师提供了在简历中添加 AI/ML 功能的另一个理由。

5. 增强智能正在兴起

对于那些可能仍然担心人工智能蚕食他们工作的人来说,增强智能的兴起应该是一个令人耳目一新的趋势。它汇集了人类和技术的最佳能力,使组织能够提高员工的效率和绩效。

Gartner 预测,到 2023 年,大型企业中40% 的基础设施和运营团队将使用人工智能增强的自动化,从而提高生产力。当然,他们的员工应该精通数据科学和分析,或者有机会提高最新的人工智能和机器学习技术的技能,以达到最佳结果。

如果您期待成为 AI 专家,我们有一AI 职业指南可让您深入了解最热门的技术、*招聘公司以及在蓬勃发展的 AI 领域快速开始职业生涯所需的技能。本职业指南还提供了成为成功 AI 工程师的个性化路线图。

6. 超自动化

另一个新兴的人工智能和机器学习趋势是超自动化,这是一种改善客户服务和加快各种流程的有效方式。有多种先进技术可帮助推动超级自动化,包括机器学习、人工智能 (AI)、认知过程自动化等。除了改善客户服务体验,超级自动化还可以帮助以更快的速度完成其他重要任务,例如系统集成和组织,以及提高员工生产力。 

2022 年值得关注的 6 个新兴人工智能和机器学习趋势

人工智能和机器学习的未来

新的一年已经来临,们渴望看到 AI 和机器学习的未来,以及它们将带来哪些创新。尽管存在了一段时间,但这些技术还远未成熟。作为技术专业人士,如果您想了解技术的最新进展,现在是学习的时候了。我们全面的AI课程将为您提供有关 AI 如何帮助您在职业生涯中蓬勃发展的一切所需了解,并且还将让您了解机器学习的未来。

上一篇:封装,继承


下一篇:java操作properties文件简单学习