AI正迅速进入到我们的日常生活，甚至不久后可能很难说出它与人类的界限。2022年的AI趋势有哪些?AI领域的最新进展对未来几年又意味着什么?
本文探讨几个AI趋势，并讨论这些技术对企业及数字化转型工作所带来的影响。
1.大型语言模型
语言模型是语言理解的“大脑”。这些AI模型依靠机器学习来确定短语、句子或段落之间有怎样的关系。它通过摄取大量文本并建立统计模型来学习和理解语言，统计模型可以理解短语、句子或段落彼此的关联性。
语言模型越来越大，同时在理解语言方面越来越完善。AI可以处理和生成更多类似人的交互，同时使用语义技术来提高结果的质量。
这些大型语言模型的另一个好处是，只需要几个训练例子就可以针对新问题对模型进行微调。以前，AI解决方案需要大量人工标记的数据，这类数据创建起来困难又费钱。借助更庞大的AI模型，我们现在只需一个或几个训练例子就可以获得相同或更好的结果。这将降低AI的成本，许多业务流程有望实现自动化。
2.自然语言处理
自然语言处理(NLP)是指“计算机能够理解文本或语音的含义”，已彻底改变了人类与机器交互的方式。这已广泛应用于Siri、Alexa和Cortana等AI助手中。这种技术可以理解人们所说的话，对这些信息采取适当的行动，并做出相应的反应。然而，NLP不仅仅能与用户进行清晰的交流，还有助于扩展业务运营规模。
3.生成式AI
生成式AI是AI的一个分支，专注于生成内容，比如撰写文本、生成图像、由文本生成图像以及制作音乐。据Gartner声称，生成式AI是2022年的战略性AI技术趋势。生成式AI有多种用途，包括用于艺术创作、为新闻媒体创作内容以及个人创造力或教育。
生成式语言模型是一种引人入胜的应用。它们便于生成听起来自然、语法正确，又适合特定主题或风格的文本。它们还可以生成更通用的智能、解决问题并适应不同的情况。
4.强化学习
这是机器学习的一个分支，数据科学家专注于制定决策和基于奖励的训练。强化学习的工作原理是，从环境中学习，并调整行为，以获得最大的奖励。这模仿我们人类的学习方式：我们并不总是得到积极的强化，经常犯错误，通过试错方法来实现目标。
强化学习现广泛用于机器人、游戏、数据科学和金融交易。由于我们可以期待代理做出复杂的决策，并保持长期目标，强化学习是AI界最令人兴奋的趋势之一。
5.多模型学习
多模型学习是机器学习的一个分支，系统可以从图像、文本、语音、声音和视频等感官输入中学习。比如说，多模型系统可以从图像和文本中学习，让它们更好地理解想法。同样，机器可以处理来自许多不同来源(比如语音和语言处理)的数据，以生成更准确的结果。
多模型学习之所以很重要，是由于它可以帮助机器学习更好地理解世界。通过使用多种形式的输入，它们可以全面了解对象和事件。这将帮助我们建立更好的AI模型，并取得更好的结果。
6.消除机器学习中的偏误
随着AI算法在企业界变得越来越普遍，它们受到更严格的审查。许多人担心这些系统会延续甚至加剧历史偏误问题，比如种族主义、性别歧视和偏执等。
企业和数据科学家必须在AI开发过程中消除偏误，以解决这类问题。公司可以通过核查输入并在可能的情况下调整输入来减少AI的偏误。比如说，如果一个系统拿人物照片来训练，但缺少老年女性的图像，那么提供老年女性的照片后，它可能难以识别出来。
结论
根据我的经验，许多技术领导者仍在试图了解AI的工作原理以及如何实际运用AI。要开始整合AI，对于您希望AI系统做什么有明确的目标很重要。了解您拥有的数据以及需要AI系统做什么至关重要。
要特别注意大型语言模型的发展动向，因为这些模型近年来取得了长足的进步，可能会彻底改变行业。理解和响应语言的能力是智能应用程序的关键组成部分，将开辟新的商机。
随着更多的企业和研究组织实施新的工具、方法和技术以推动创新，AI的采用会继续提高。AI系统已经被用于改进企业战略、客户服务、市场研究、广告营销、预测性维护、自动驾驶汽车、视频监控和医疗保健等方面。
它带来了新的可能性，比如这项技术能够理解任何数据，并使业务流程更高效。它同时面临新的挑战，比如消除机器学习中的偏误。这些趋势将以新的方式影响我们的日常生活和全球各地的企业。
原文标题：Six AI Trends To Watch In 2022，作者：Øyvind Forsbak
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本文转载自51CTO，本文一切观点和机器智能技术圈子无关。原文链接
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