作者 | Verzeo

AI 和 ML 就像兄弟姐妹，这两种技术在每个领域都齐头并进，并且在功能和创新方面互为补充。在过去的两年里，这些领域取得了重大进展，并且势头正盛。

1.超自动化

超自动化是一种面向业务的 AI 趋势，指的是利用自动化技术来简化公司的每一个可能的流程。它允许重复性任务在没有任何人工指导或干预的情况下运行。超自动化是机器人过程自动化、人工智能和机器学习的结合。如 OCR（光学字符读取）和使用 NLP 阅读电子邮件。

光学字符识别将可读的 pdf 文件转换为机器可读的文件，以进行数据处理和输入。机器可读文件是用机器语言编写的。

2.对话式人工智能

对话式人工智能结合了自然语言处理和聊天机器人或语音助手来理解人类语言并执行语音任务。

亚马逊的语音助手 Alexa 就是对话式 AI 的例子，它使用NLP 理解人类语言并相应地执行任务。

3. 最新的人工智能医学趋势

人工智能可以帮助医学成像识别疾病的早期征兆并发现潜在患者体内的癌细胞。人工智能还可以检索具有类似病症的患者的先前健康记录。

医疗领域最常见的问题是人为错误。人工智能可以帮助减少这些错误。

4. 人工智能在教育领域的最新趋势

个性化是人工智能的重要组成部分，算法经过训练可为用户提供个性化内容。例如，Netflix 有一项称为“播放内容”的功能，它会根据用户过去观看的电影或电视节目播放类似的媒体内容。

在教育领域，不同的学生学习和理解概念的方式不同。

他们中的一些人可能能够快速有效地掌握概念，而另一些人可能需要一些时间才能做到。

个性化应用于学习应用程序，以学习和了解学生如何从评估中表现并相应地提供学习材料。

另请阅读：7 大（现实世界）人工智能应用

5. 微型机器学习

Tiny ML 是当今机器学习中快速发展的趋势。它用于硬件组件，例如部署在电动汽车、冰箱等中的微控制器。Tiny ML 涉及在这些设备中嵌入人工智能。

微控制器连接到机器部件上，以在发生故障时进行监控并通知当局。农民使用 TensorFlow Lite 的应用程序来监控农作物的健康状况，并在需要时对农作物拍照。

6. 量子机器学习

Quantum ML 是量子计算和机器学习的一个研究领域，专注于将机器学习算法转换为量子比特而不是比特。

量子计算机是世界上最强大的计算机，正在开发中以解决世界上最复杂的问题。跨国公司可以使用量子计算机来处理大型数据集并提供深入分析。

量子 ML 算法结合量子力学运行这些巨型计算机。

7. 人工智能概念设计

人工智能现在用于通过结合简单文本描述中的语言和图像来创建视觉设计。

概念性 AI 设计用于金融和零售业，以处理重复性任务。OpenAI 最近开发了两种模型，DALL E 和 CLIP（对比语言图像预训练）来创建这些设计。

预计这一趋势将在未来几年颠覆时尚、建筑和其他创意领域。

8. 网络安全中的人工智能

网络安全攻击无处不在。随着全球范围内新公司的发展和萌芽，网络攻击总是会增加。目前，正在以各种方式升级网络安全。

虽然不可能立即根除这些攻击，但可以通过应用人工智能和机器学习方法来阻止其中的大部分攻击。

网络攻击趋势随着时间的推移不断变化，并且很难实时的跟上它们。

机器识别攻击模式可以提醒当权者检测到潜在威胁。

使用人工智能，可以训练模型发现新的黑客趋势。

9. 边缘人工智能

Edge AI 将边缘计算和人工智能结合到同一个系统中。在这里，人工智能有助于智能设备中的数据处理。边缘人工智能设备有智能音箱、智能汽车、机器人等。

边缘人工智能设备以实时数据处理而闻名。像智能汽车可以在某些部件没有响应的紧急情况下发送数据。

10. 元宇宙中的 AI 和 ML

元宇宙是一个虚拟空间，人们可以在这里工作、娱乐和社交。可以使用AR 或 VR耳机进入元宇宙。

AI 和 ML 在元宇宙中对于更好的用户体验具有极其重要的意义。人工智能存在于元宇宙中，以协助用户进行各种活动，如购物、玩游戏，甚至幼儿教育。

结论

作为一名技术爱好者，我可以向您保证，技术的未来一片光明。

人工智能和机器学习，如果用于适当的目的和意图，可以为全世界像我们这样的用户带来巨大的好处。

人工智能和机器学习的美妙之处在于，它们几乎可以应用于任何领域，以解决问题或优化日常流程。

原文链接： https://verzeoedu.medium.com/top-10-emerging-ai-and-ml-trends-2022-b58975699fea

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