改变未来格局的5大AI趋势

人工智能是当前这一代最受关注的话题。人工智能将改变人们对从现在起二十年后世界将如何发展的看法。

不可否认，人工智能将改变未来的格局。对AI相关工作的需求经常增加，尤其是在数据科学和机器学习职位上。人们相信，人工智能将改变世界，就像100年前电如何改变世界一样。正如吴国荣教授曾多次著名地指出：

我们在人工智能领域取得了巨大进步。随着处理能力和计算能力的提高，得益于图形处理单元(GPU)以及大量数据，我们已经在深度学习和现代算法中占据了至高无上的地位。

我们从占据整个房间的计算机转变为掌上大小的智能手机和人工智能，它们现在可以执行诸如人脸识别，异物检测等任务，这曾经被认为是不可能的。

其他引人注目的领域，例如机器人技术，电子学等，也在追赶时间，并扩展到自己的高级团队中。在本文中，我们将研究将人工智能带入整个世界的五大人工智能或AI组合技术和趋势。

让我们深入研究并开始使用AI探索和分析这五个最大趋势!

1. 使用AI进行机器人化

在未来的几十年里，机器人技术是一个梦幻般的领域，它在现实世界中的实现方式有很多选择。

它具有广泛的应用，包括工厂和工业中的工业机器人和机械臂，太空漫游者以探索火星或月球等外行星，军事应用，医疗用途等等。

但是，集成到机器人中的未来人工智能将是一种革命性的方法，可以改变未来几年的未来格局。具有AI集成的机器人将能够处理，计算，评估和执行所需的人类动作。

机器人和人工智能在未来的发展空间很小。数据科学项目与机器人的集成具有巨大的潜力，可以在几乎无需人工的情况下实施行业一流的产品制造。

机器人和AI的能力是无限的。 他们在处理手头任务方面具有巨大的潜力，可以达到高质量的优势。 人工智能和机器人是工业应用自动化任务的强大组合，在各种现实用例中潜力无限。

但是，对于那些担心基于AI的机器人会抢走工作或征服世界的人(如科幻电影中所示)，那么请不要担心。对于前者，机器人将始终需要某种人工干预，而对于后者，我们距离实现人工智能将有很长的路要走。

因此，至少在接下来的二十年里，这两个问题都是不可能的。 要了解有关AI的更多信息，请查看我的文章《揭开人工智能的神秘面纱》。

2. GPT-3和其他令人振奋的发展

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深度学习和人工智能在自然语言处理中已经走了很长一段路。 从简单的LSTM，我们已经逐步发展到使用BERT，转换器，序列到序列模型引起关注，等等。

生成式预训练的Transformer 3是一种自动回归语言模型，它使用深度学习来生成类似于人的文本。 它是由位于旧金山的人工智能研究实验室OpenAI创建的GPT-n系列中的第三代语言预测模型。

开发的GPT-3模型是自然语言处理领域的一次发展。OpenAI在将近1,750亿个训练参数上训练了该模型的权重。该模型无需任何人为干预即可撰写完整的新闻文章和杂志。

这些领域在持续的资金，支持和进步中不断发展和进步。从工业领域的AI一直到游戏领域的AI，随着这些领域的指数增长，将获得巨大的生产力和广泛的成功。

3. 云上的人工智能

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云计算是计算机系统资源(尤其是数据存储和计算能力)的按需可用性，而无需用户直接进行主动管理。 该术语通常用于描述Internet上可供许多用户使用的数据中心。

云计算和人工智能的结合真正改变了游戏规则。 将这两种出色的实践结合在一起，就可以实现伟大的成就。 与人工智能集成的云计算的主要优势是可利用的资源广泛。

用于执行复杂的深度学习计算以及将这些AI模型部署到云中以覆盖更多受众的GPU的可用性是一项巨大的成就。

Google合作实验室是一个如此出色的平台，您可以在其中构建Jupyter Notebook以评估，计算和共享您的AI项目。 Google Cloud Platform(GCP)，Amazon Web Services(AWS)，Microsoft Azure和IBM Watson是我们可以利用它们来实现最大利润的一些最出色的资源和选项。

4. 人工智能和物联网：(AIOT)

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在讨论了云平台和AI之后，将不可能跳过结合人工智能的物联网所能实现的普及。

物联网(IoT)描述了物理对象("事物")的网络，这些对象嵌入传感器，软件和其他技术中，目的是通过Internet与其他设备和系统进行数据连接和交换。

人工智能与物联网的结合形成了一个新的，有趣的，独特的研究分支，简称为人工物联网或AIOT。启用了AI的IoT能够创建智能机器，该机器可以模拟智能行为，同时支持决策能力，而几乎没有人为干扰。

通过将人工智能集成到树莓派和Nvidia Jetson Nano等嵌入式IoT设备中，能够开发出一些杰作，这将是非常有利可图的，并且对整个社会有利。 虚拟助手(例如Alexa，Siri或Google AI)的一些示例显示了高级智能和未来的可能性。

5. GAN

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最后但并非最不重要的一点是，我们拥有生成对抗网络(GAN)。GAN由Ian Goodfellow于2014年开发和创立，他的同事最近获得了极大的欢迎。

GAN具有惊人的创建从未见过的视觉和图像的能力，被认为是深度学习的未来。生成对抗网络是深度学习的当前高峰，其曲线正在不断改善。

GAN是不可否认的未来趋势，它将永远改变人工智能。GAN是一个稍微复杂的主题，我将在下一篇文章的一部分中广泛介绍它。但是，就本文的目的而言，必须注意，两个网络(一个生成器和一个鉴别器)相互对抗，并存在小争议。

生成器尝试创建逼真的伪造图像，以绕过鉴别器的元素检查，而鉴别器的作用是捕获伪造的副本。 这种猫捉老鼠的追逐导致了从未存在过的独特样本的发展，而且它是现实的，远远超出了人类的想象。

结论

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总结本文，我想指出，人工智能领域可以实现无限的优化和发展。这些最重要的新兴趋势仅表明AI及其同时代人的未来。

我们周围都环绕着人工智能，而我发现该领域的快速发展令人着迷。我对未来的更新技术以及AI的最终兴起感到兴奋。让我知道你们在即将到来的未来中最兴奋的趋势是什么!

【责任编辑：赵宁宁 TEL：（010）68476606】
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