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對于人工智能 (AI) 來說，過去幾年是一個激動人心的時期。我們曾經(jīng)認為人工智能只是存在于科幻小說之中，然而在今天，人工智能已成為人類日常生活的組成部分。在全球大流行期間，人工智能領(lǐng)域尤其取得了令人矚目的進展。

人工智能背后的技術(shù)仍在快速發(fā)展，我相信這種進展在未來只會加速。

在此，根據(jù)我在人工智能領(lǐng)域的經(jīng)驗，我列出了 10 個主要預(yù)測。這些預(yù)測將對我們在未來十年及以后的教育、商業(yè)、醫(yī)療保健領(lǐng)域以及我們生活的許多其它方面都會產(chǎn)生廣泛影響。

1.  收獲回報將是未來10年最重要的趨勢之一

我相信公司將從試點模型或MVP模型向大規(guī)模全面部署的轉(zhuǎn)變中獲得回報。公司將通過將其數(shù)據(jù)完全整合到多云和混合云環(huán)境中，全面完成數(shù)據(jù)驅(qū)動或加速洞察的第一階段。

這將使它們能夠利用其數(shù)據(jù)和人工智能的力量來應(yīng)對每一個戰(zhàn)略性和重要的業(yè)務(wù)問題和決策。

重要的是，遷移到云端將不再是一項大規(guī)模的激進行動。

2. 云將獲得更多的存在，但將轉(zhuǎn)向融合到公司云環(huán)境中的開源技術(shù)服務(wù)

其中一個主要原因是，隨著我們在生產(chǎn)中擴大模型，云消費成本變得過于昂貴。它接近于一個點，即收益被主要成本所引導，公司必須弄清楚這一點。

盡管如此，我相信隨著任何技術(shù)的發(fā)展，當前的云服務(wù)成本將隨著時間的推移而下降。然而，相比之下，在人工智能規(guī)模的運營中，更強大但價格昂貴的服務(wù)也將滿足這一趨勢。

3. 我們將看到技能從“構(gòu)建模型”到“全面部署模型”的巨大變化

然而，隨著這一趨勢達到頂峰，我們還必須通過增加機器學習 (ML) 工程師的數(shù)量來配合該領(lǐng)域的發(fā)展，以防止就業(yè)瓶頸。

4. 為了獲得更大的利益，我們將繼續(xù)看到更多的混合方法和投入

我們已經(jīng)看到，混合不同的數(shù)據(jù)輸入和技術(shù)可以幫助創(chuàng)建更好的模型，而且訓練成本也更低。

隨著我們越來越接近具有無限交互作用的數(shù)字世界，圖像識別與自然語言處理 (NLP) 技術(shù)相結(jié)合將繼續(xù)主導和改善模型性能，以利用“運動”（圖像）以及書面和口頭文本。

5. 數(shù)據(jù)驅(qū)動將不再是“可有可無”

那種不斷查看數(shù)據(jù)的老派方法及其所提供的信息和調(diào)整決策的洞察力，對于我們的頭腦和組織文化來說，將變得更加自然直觀。

這將使我們能夠更好地享受生活，因為我們能夠提高效率，實現(xiàn)真正的工作與生活平衡，并更好地探索可用的機會。

6. 多元宇宙將成為人們關(guān)注的焦點 

AI在Web3和數(shù)字元宇宙世界中扮演著關(guān)鍵角色。想象一下，我們將從智能家居物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、互聯(lián)網(wǎng)、手機、電腦、蘋果手表、汽車等收集大量數(shù)據(jù)，以生成實時建議和路徑，從而有效地消費虛擬世界中的產(chǎn)品和服務(wù)。

這將是一種巨大的、高效的進展，最重要的是，它將令人興奮地看到，我們在生活的各個方面使用的無數(shù)設(shè)備的數(shù)據(jù)將如何合并和混合，從而產(chǎn)生改善我們福祉的有趣建議。

在這一領(lǐng)域，我相信在未來10年內(nèi)，游戲工程師將創(chuàng)建空間，人工智能將在其中填充與我們每個人相關(guān)的內(nèi)容。

7. 區(qū)塊鏈、加密貨幣和人工智能將連續(xù)第二個十年成為頭條新聞

元宇宙的每一個組成部分都依賴于它們。

這意味著在隨著我們進入不久的將來，將有更多的數(shù)據(jù)、更廉價的計算能力（例如，運行區(qū)塊鏈的能源成本降低），以及更多的AI來檢查、監(jiān)管、驗證和提出建議。

8. 量子計算能力將持續(xù)存在并增長，盡管這一趨勢對加密貨幣、區(qū)塊鏈甚至網(wǎng)絡(luò)安全可能會有負面影響

我預(yù)計量子能力將擴展到與我們在云中具有同等安全標準的超級計算能力和服務(wù)相同的水平。

在潛在用途中，量子能量使我們能夠更深入地研究醫(yī)療保健數(shù)據(jù)，同時優(yōu)化制造和供應(yīng)鏈。公司已經(jīng)在生產(chǎn)線上獲得了真正的商業(yè)利益——利用數(shù)百萬種材料組合——創(chuàng)造出更加生態(tài)和更高標準的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品。

在醫(yī)學方面和材料科學方面，我們看到正在進行的實驗通過使用量子能量從全球患者數(shù)據(jù)和幾乎無限的可用材料中創(chuàng)建個性化藥物來打破仿制藥行業(yè)。

9. 越來越多的新興企業(yè)將專注于提高自動化程度和成本效益的技術(shù)

公司將繼續(xù)利用技術(shù)擴大運營規(guī)模，同時在日常職能中減少人工操作。

它將推動我們這一代和下一代成為更多的主題專家，專注于需要人類參與的高度非直覺工作。

10. 我相信深度學習將作為更小的模型演變?yōu)榇笮腿斯ぶ悄芟到y(tǒng)的生態(tài)系統(tǒng)

個體和獨立的“小”模型將從高質(zhì)量、多用途的數(shù)據(jù)中創(chuàng)建。一旦完善，這些“小型”機器學習模型將成為更大人工智能生態(tài)系統(tǒng)的一部分。

圖形表示也將成為這種互連性的一部分，有助于優(yōu)化對訓練數(shù)據(jù)和知識的搜索，這些數(shù)據(jù)和知識是這個可互換的人工智能系統(tǒng)的一部分，旨在解決大規(guī)模復(fù)雜任務(wù)。

這些變化以及更多的變化將在未來10年對我們的生活產(chǎn)生深遠影響。我不能等待未來。

• 來源：Forbes, Jun 2, 2022

• 原題：10 AI Predictions For The Next 10 Years

• 作者：Nir Kaldero | Forbes Technology Council

• 編譯：阿麗西婭

【作者簡介】Nir Kaldero是NEORIS的首席人工智能官，也是CEMEX人工智能的助理執(zhí)行官。