AI正迅速進(jìn)入到我們的日常生活，甚至不久后可能很難說(shuō)出它與人類的界限。2022年的AI趨勢(shì)有哪些?AI領(lǐng)域的最新進(jìn)展對(duì)未來(lái)幾年又意味著什么?
本文探討幾個(gè)AI趨勢(shì)，并討論這些技術(shù)對(duì)企業(yè)及數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作所帶來(lái)的影響。
1.大型語(yǔ)言模型
語(yǔ)言模型是語(yǔ)言理解的“大腦”。這些AI模型依靠機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)確定短語(yǔ)、句子或段落之間有怎樣的關(guān)系。它通過(guò)攝取大量文本并建立統(tǒng)計(jì)模型來(lái)學(xué)習(xí)和理解語(yǔ)言，統(tǒng)計(jì)模型可以理解短語(yǔ)、句子或段落彼此的關(guān)聯(lián)性。
語(yǔ)言模型越來(lái)越大，同時(shí)在理解語(yǔ)言方面越來(lái)越完善。AI可以處理和生成更多類似人的交互，同時(shí)使用語(yǔ)義技術(shù)來(lái)提高結(jié)果的質(zhì)量。
這些大型語(yǔ)言模型的另一個(gè)好處是，只需要幾個(gè)訓(xùn)練例子就可以針對(duì)新問(wèn)題對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。以前，AI解決方案需要大量人工標(biāo)記的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)創(chuàng)建起來(lái)困難又費(fèi)錢(qián)。借助更龐大的AI模型，我們現(xiàn)在只需一個(gè)或幾個(gè)訓(xùn)練例子就可以獲得相同或更好的結(jié)果。這將降低AI的成本，許多業(yè)務(wù)流程有望實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。
2.自然語(yǔ)言處理
自然語(yǔ)言處理(NLP)是指“計(jì)算機(jī)能夠理解文本或語(yǔ)音的含義”，已徹底改變了人類與機(jī)器交互的方式。這已廣泛應(yīng)用于Siri、Alexa和Cortana等AI助手中。這種技術(shù)可以理解人們所說(shuō)的話，對(duì)這些信息采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)，并做出相應(yīng)的反應(yīng)。然而，NLP不僅僅能與用戶進(jìn)行清晰的交流，還有助于擴(kuò)展業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)規(guī)模。
3.生成式AI
生成式AI是AI的一個(gè)分支，專注于生成內(nèi)容，比如撰寫(xiě)文本、生成圖像、由文本生成圖像以及制作音樂(lè)。據(jù)Gartner聲稱，生成式AI是2022年的戰(zhàn)略性AI技術(shù)趨勢(shì)。生成式AI有多種用途，包括用于藝術(shù)創(chuàng)作、為新聞媒體創(chuàng)作內(nèi)容以及個(gè)人創(chuàng)造力或教育。
生成式語(yǔ)言模型是一種引人入勝的應(yīng)用。它們便于生成聽(tīng)起來(lái)自然、語(yǔ)法正確，又適合特定主題或風(fēng)格的文本。它們還可以生成更通用的智能、解決問(wèn)題并適應(yīng)不同的情況。
4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)
這是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，數(shù)據(jù)科學(xué)家專注于制定決策和基于獎(jiǎng)勵(lì)的訓(xùn)練。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的工作原理是，從環(huán)境中學(xué)習(xí)，并調(diào)整行為，以獲得最大的獎(jiǎng)勵(lì)。這模仿我們?nèi)祟惖膶W(xué)習(xí)方式：我們并不總是得到積極的強(qiáng)化，經(jīng)常犯錯(cuò)誤，通過(guò)試錯(cuò)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)現(xiàn)廣泛用于機(jī)器人、游戲、數(shù)據(jù)科學(xué)和金融交易。由于我們可以期待代理做出復(fù)雜的決策，并保持長(zhǎng)期目標(biāo)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是AI界最令人興奮的趨勢(shì)之一。
5.多模型學(xué)習(xí)
多模型學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，系統(tǒng)可以從圖像、文本、語(yǔ)音、聲音和視頻等感官輸入中學(xué)習(xí)。比如說(shuō)，多模型系統(tǒng)可以從圖像和文本中學(xué)習(xí)，讓它們更好地理解想法。同樣，機(jī)器可以處理來(lái)自許多不同來(lái)源(比如語(yǔ)音和語(yǔ)言處理)的數(shù)據(jù)，以生成更準(zhǔn)確的結(jié)果。
多模型學(xué)習(xí)之所以很重要，是由于它可以幫助機(jī)器學(xué)習(xí)更好地理解世界。通過(guò)使用多種形式的輸入，它們可以全面了解對(duì)象和事件。這將幫助我們建立更好的AI模型，并取得更好的結(jié)果。
6.消除機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏誤
隨著AI算法在企業(yè)界變得越來(lái)越普遍，它們受到更嚴(yán)格的審查。許多人擔(dān)心這些系統(tǒng)會(huì)延續(xù)甚至加劇歷史偏誤問(wèn)題，比如種族主義、性別歧視和偏執(zhí)等。
企業(yè)和數(shù)據(jù)科學(xué)家必須在AI開(kāi)發(fā)過(guò)程中消除偏誤，以解決這類問(wèn)題。公司可以通過(guò)核查輸入并在可能的情況下調(diào)整輸入來(lái)減少AI的偏誤。比如說(shuō)，如果一個(gè)系統(tǒng)拿人物照片來(lái)訓(xùn)練，但缺少老年女性的圖像，那么提供老年女性的照片后，它可能難以識(shí)別出來(lái)。
結(jié)論
根據(jù)我的經(jīng)驗(yàn)，許多技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者仍在試圖了解AI的工作原理以及如何實(shí)際運(yùn)用AI。要開(kāi)始整合AI，對(duì)于您希望AI系統(tǒng)做什么有明確的目標(biāo)很重要。了解您擁有的數(shù)據(jù)以及需要AI系統(tǒng)做什么至關(guān)重要。
要特別注意大型語(yǔ)言模型的發(fā)展動(dòng)向，因?yàn)檫@些模型近年來(lái)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，可能會(huì)徹底改變行業(yè)。理解和響應(yīng)語(yǔ)言的能力是智能應(yīng)用程序的關(guān)鍵組成部分，將開(kāi)辟新的商機(jī)。
隨著更多的企業(yè)和研究組織實(shí)施新的工具、方法和技術(shù)以推動(dòng)創(chuàng)新，AI的采用會(huì)繼續(xù)提高。AI系統(tǒng)已經(jīng)被用于改進(jìn)企業(yè)戰(zhàn)略、客戶服務(wù)、市場(chǎng)研究、廣告營(yíng)銷、預(yù)測(cè)性維護(hù)、自動(dòng)駕駛汽車、視頻監(jiān)控和醫(yī)療保健等方面。
它帶來(lái)了新的可能性，比如這項(xiàng)技術(shù)能夠理解任何數(shù)據(jù)，并使業(yè)務(wù)流程更高效。它同時(shí)面臨新的挑戰(zhàn)，比如消除機(jī)器學(xué)習(xí)中的偏誤。這些趨勢(shì)將以新的方式影響我們的日常生活和全球各地的企業(yè)。
原文標(biāo)題：Six AI Trends To Watch In 2022，作者：Øyvind Forsbak
