人工智能AI发展的五大趋势

在本文中，我将探讨我所看到的人工智能的 5 大趋势，重点介绍推动这个仍然充满希望的领域向前发展的关键发展和创新。从生成式人工智能到量子机器学习，这些趋势正在塑造人工智能的未来。

生成式人工智能
传统的人工智能系统旨在执行特定任务或识别现有数据中的模式，而生成式人工智能能够创建新内容，例如文本、图像、视频或音频。
生成式人工智能的主要特点是它不会复制训练它的现有数据，因此不限于它们。这使得它对于文案写作等任务特别有用，在这些任务中，系统可以生成新的类似人类的文本版本，而不仅仅是源的文字副本。
生成式 AI 现实生活应用的一些案例包括：

• OpenAI，它使用生成式 AI 开发可以生成类似人类文本的机器学习算法。这项技术的一个典型例子是#chatGPT，它在最近几周引起了广泛关注。
• 在金融领域，领先的银行结构正在使用生成人工智能来自动化复杂的财务流程，包括风险管理。使用生成神经网络，可以创建有助于预测金融市场未来的经济情景。
• Gradient Music是第一个人工智能音乐流媒体平台。Gradient Music 中的所有曲目均由人工智能创建。尽管如此，平台上还有不同风格的“音乐人”，这意味着人工智能可以模仿各种流派。这使渐变音乐更接近真实艺术家的真实流媒体服务。

生成式 AI 的技术栈与传统 AI 类似，因为它通常涉及机器学习算法和深度学习等技术的使用。但生成式 AI 专注于生成新内容这一事实需要使用更先进的技术，例如专为内容生成而设计的变分自动编码器和生成对抗网络。
随着技术的发展，生成式 AI 有可能通过支持创建新内容来对各个行业进行内容革命。自 2020 年以来，对生成式人工智能的风险投资增长了425%，今年达到 21 亿美元。因此，虽然几乎每个人都在谈论 2022 年的生成式 AI，但这仅仅是个开始。

人工智能在医疗保健中的应用
人工智能显着提高了许多医疗过程的准确性和效率。
人工智能在医疗保健中的关键应用之一是制定个性化治疗计划。通过分析患者的病史和其他相关数据，人工智能系统能够确定最有效的治疗方案并提供个性化建议。这可以改善患者的预后并降低治疗不良反应的风险。
例如，由 Insilico Medicine 开发的人工智能驱动平台PandaOmics用于分析与 DNA 修复障碍相关的数据集，以寻找能够对具有不同生存结果的癌症患者进行分层的新生物标志物。
人工智能还用于提高药物发现和开发的有效性。通过分析各种化合物对人体影响的大量数据，人工智能系统能够识别潜在的新药并预测它们可能产生的影响。这可以减少开发新药的时间和成本，并提高它们的安全性和有效性。
例如，在2020年，Exscientia就已经发现了第一个借助人工智能的药物——一种治疗强迫症（OCD）的药物，但尚未通过临床试验。

但根据最近的一项研究，截至 2022 年 8 月，已有 23 种人工智能驱动的候选药物正在进行临床试验。请记住，临床试验是一个漫长的过程，可能需要 10 到 15 年，耗资数十亿美元。

人工智能编码助手
AI编码助手是帮助程序员编写、调试和优化代码的工具。这些工具有可能通过自动化许多繁琐且耗时的编码任务来提高软件开发的效率和生产力。
人工智能编码助手可以提供广泛的好处，包括能够：

• 根据程序员的意图自动完成代码
• 识别并修复代码中的错误
• 建议提高代码性能的替代方法
• 生成文档和其他支持材料
• 分析代码以识别潜在的安全漏洞

• Kite使用机器学习在程序员键入时实时提供代码完成建议。
• MutableAI可以仅使用自然语言来完成您的代码。
• IntelliCode是 Visual Studio IDE 的一项功能，它使用 AI 根据正在编写的代码的上下文提供代码完成建议。

可解释的人工智能
人工智能的黑匣子问题是指许多人工智能系统无法为其决策和行动提供清晰易懂的解释。缺乏透明度和可解释性会让人难以理解人工智能系统是如何做出决策的，也会让人难以识别和纠正人工智能系统中的错误或偏见。
可解释的人工智能是指机器学习模型为其预测和决策提供解释的能力。这可以使用线性回归、决策树和随机森林等技术来实现。例如，SHapley Additive exPlanations (SHAP)和LIME是可解释性工具，可让您使用本地解释来解释机器学习模型做出的决策。

人工智能驱动的自动驾驶汽车能够高精度地感知其环境并做出安全、实时的决策。然而，对于这些车辆来说，重要的是还能够向人类解释它们的决策过程，以获得信任并遵守法规。这些解释可以以视觉解释的形式出现，显示图像的哪些部分影响了 AV 的决定，或文本解释，为 AV 的行为提供自然语言解释。

另一个案例涉及风险评估。例如，基于人工智能的信用评分系统可能会解释某个申请人的信用评分较低，因为他们有逾期付款的历史和较高的债务收入比。