沒有人能夠預(yù)料到圍繞 OpenAI 的所有討論，這使得2022年成為生成式AI之年。但是人工智能領(lǐng)域的發(fā)展速度并沒有放緩的跡象。在這篇文章中，作者將探討人工智能未來的五大趨勢(shì)，強(qiáng)調(diào)推動(dòng)這個(gè)仍然充滿希望的領(lǐng)域向前發(fā)展的關(guān)鍵發(fā)展和創(chuàng)新。從生成式人工智能到量子機(jī)器學(xué)習(xí)，這些趨勢(shì)正在塑造人工智能的未來。

生成式人工智能

OpenAI，該公司使用生成式人工智能開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以生成類似人類的文本。這種技術(shù)的一個(gè)主要例子是ChatGPT，它在最近幾周引起了很大的轟動(dòng)。

在金融領(lǐng)域，生成式人工智能正被領(lǐng)先的銀行機(jī)構(gòu)用于將復(fù)雜的金融流程自動(dòng)化，例如風(fēng)險(xiǎn)管理。通過生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以創(chuàng)建對(duì)預(yù)測(cè)金融市場(chǎng)未來有用的經(jīng)濟(jì)場(chǎng)景。

Gradient Music是第一個(gè)AI音樂流媒體平臺(tái)，所有曲目都由人工智能創(chuàng)作。但該平臺(tái)上仍然有不同風(fēng)格的“音樂藝術(shù)家”，這意味著人工智能可以模仿各種類型的音樂風(fēng)格進(jìn)行生成。這使得Gradient Music更接近真正的流媒體服務(wù)商和真實(shí)的藝術(shù)家。

生成式人工智能的技術(shù)堆棧與傳統(tǒng)人工智能類似，它通常涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的使用，但生成式AI專注于生成新內(nèi)容，因此需要使用更先進(jìn)的技術(shù)，例如變分自編碼器和生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，這些技術(shù)是專門為內(nèi)容生成而設(shè)計(jì)的。

隨著技術(shù)的發(fā)展，生成式人工智能有可能通過創(chuàng)造新內(nèi)容而引起各個(gè)行業(yè)的內(nèi)容革命。自2020年以來，生成式人工智能領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)投資增長(zhǎng)了425%，去年更是達(dá)到了21億美元。因此，盡管大多數(shù)人都在談?wù)撋墒饺斯ぶ悄?，?022年只是一個(gè)開始。

人工智能與醫(yī)療保健

人工智能顯著提高了醫(yī)療流程的準(zhǔn)確性和效率，其醫(yī)療保健領(lǐng)域的關(guān)鍵應(yīng)用之一是制定個(gè)性化治療方案。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)性化的建議，這可以改善患者的治療效果并降低出現(xiàn)不良反應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。

例如，Insilico Medicine開發(fā)的人工智能驅(qū)動(dòng)平臺(tái)PandaOmics，被用來分析與 DNA 修復(fù)疾病相關(guān)的數(shù)據(jù)集，以找到新的生物標(biāo)志物，能夠?qū)哂胁煌娼Y(jié)果的癌癥患者進(jìn)行分層。

人工智能編碼助手

AI編碼助手是幫助程序員編寫、調(diào)試和優(yōu)化代碼的工具。這些工具有潛力通過將許多繁瑣和耗時(shí)的編碼任務(wù)自動(dòng)化來提高軟件開發(fā)的效率和生產(chǎn)力。

AI編碼助手可以提供廣泛的用處，包括：

• 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

• 提出改進(jìn)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

一些相關(guān)應(yīng)用包括：

Kite使用機(jī)器學(xué)習(xí)在程序員輸入時(shí)實(shí)時(shí)提供代碼完成建議；

MutableAI可以使用自然語言完成代碼；

IntelliCode是Visual Studio IDE的一個(gè)功能，它使用AI根據(jù)正在編寫的代碼的上下文提供代碼完成建議。

AI編碼助手具有巨大的潛力，它們很可能成為軟件開發(fā)過程中的重要工具。

可解釋人工智能

可解釋人工智能是指機(jī)器學(xué)習(xí)模型為其預(yù)測(cè)和決策提供解釋的能力。這可以通過使用線性回歸、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，允許使用局部解釋來解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型所做的決策。

這就是人工智能可以做到的。AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車能夠高精度地感知周圍環(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)，它顯示了圖像的哪些部分影響了AV的決定，也可以以文本解釋的形式出現(xiàn)，它為AV的行為提供了自然語言解釋。

另一個(gè)案例涉及風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。例如，人工智能信用評(píng)分系統(tǒng)可能會(huì)解釋某個(gè)申請(qǐng)人的信用評(píng)分很低，因?yàn)樗麄冇杏馄谶€款的歷史，而且債務(wù)收入比很高。

量子機(jī)器學(xué)習(xí)

量子機(jī)器學(xué)習(xí)指在機(jī)器學(xué)習(xí)程序中集成量子算法。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)很有前景的方向：

1. 開發(fā)更精確的模型來預(yù)測(cè)復(fù)雜的現(xiàn)象，如天氣模式或金融市場(chǎng)；

2. 提高機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的效率，使它們能夠用更少的數(shù)據(jù)更快地解決復(fù)雜問題；

3. 開發(fā)更強(qiáng)大、更多功能的人工智能系統(tǒng)，能夠適應(yīng)更廣泛的應(yīng)用和挑戰(zhàn)；

4. 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)。

然而，到2030年，可能只有大約2000到5000臺(tái)量子計(jì)算機(jī)投入使用，而能夠處理最復(fù)雜問題的量子計(jì)算機(jī)可能要到2035年或更晚的時(shí)候才會(huì)出現(xiàn)，但世界各地的研究人員一直致力于推動(dòng)技術(shù)的發(fā)展。021年3月，來自奧地利、荷蘭、美國(guó)和德國(guó)的一組研究人員報(bào)告了一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)證明，量子效應(yīng)有助于加速強(qiáng)化學(xué)習(xí)，而在經(jīng)典版本中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可能需要非常長(zhǎng)的時(shí)間。