AI正迅速進入到我們的日常生活，甚至不久后可能很難說出它與人類的界限。2022年的AI趨勢有哪些?AI領域的最新進展對未來幾年又意味著什么?

本文探討幾個AI趨勢，并討論這些技術對企業及數字化轉型工作所帶來的影響。

1.大型語言模型

語言模型是語言理解的“大腦”。這些AI模型依靠機器學習來確定短語、句子或段落之間有怎樣的關系。它通過攝取大量文本并建立統計模型來學習和理解語言，統計模型可以理解短語、句子或段落彼此的關聯性。

語言模型越來越大，同時在理解語言方面越來越完善。AI可以處理和生成更多類似人的交互，同時使用語義技術來提高結果的質量。

這些大型語言模型的另一個好處是，只需要幾個訓練例子就可以針對新問題對模型進行微調。以前，AI解決方案需要大量人工標記的數據，這類數據創建起來困難又費錢。借助更龐大的AI模型，我們現在只需一個或幾個訓練例子就可以獲得相同或更好的結果。這將降低AI的成本，許多業務流程有望實現自動化。

2.自然語言處理

自然語言處理(NLP)是指“計算機能夠理解文本或語音的含義”，已徹底改變了人類與機器交互的方式。這已廣泛應用于Siri、Alexa和Cortana等AI助手中。這種技術可以理解人們所說的話，對這些信息采取適當的行動，并做出相應的反應。然而，NLP不僅僅能與用戶進行清晰的交流，還有助于擴展業務運營規模。

3.生成式AI

生成式AI是AI的一個分支，專注于生成內容，比如撰寫文本、生成圖像、由文本生成圖像以及制作音樂。據Gartner聲稱，生成式AI是2022年的戰略性AI技術趨勢。生成式AI有多種用途，包括用于藝術創作、為新聞媒體創作內容以及個人創造力或教育。

生成式語言模型是一種引人入勝的應用。它們便于生成聽起來自然、語法正確，又適合特定主題或風格的文本。它們還可以生成更通用的智能、解決問題并適應不同的情況。

4.強化學習

這是機器學習的一個分支，數據科學家專注于制定決策和基于獎勵的訓練。強化學習的工作原理是，從環境中學習，并調整行為，以獲得最大的獎勵。這模仿我們人類的學習方式：我們并不總是得到積極的強化，經常犯錯誤，通過試錯方法來實現目標。

強化學習現廣泛用于機器人、游戲、數據科學和金融交易。由于我們可以期待代理做出復雜的決策，并保持長期目標，強化學習是AI界最令人興奮的趨勢之一。

5.多模型學習

多模型學習是機器學習的一個分支，系統可以從圖像、文本、語音、聲音和視頻等感官輸入中學習。比如說，多模型系統可以從圖像和文本中學習，讓它們更好地理解想法。同樣，機器可以處理來自許多不同來源(比如語音和語言處理)的數據，以生成更準確的結果。

多模型學習之所以很重要，是由于它可以幫助機器學習更好地理解世界。通過使用多種形式的輸入，它們可以全面了解對象和事件。這將幫助我們建立更好的AI模型，并取得更好的結果。

6.消除機器學習中的偏誤

隨著AI算法在企業界變得越來越普遍，它們受到更嚴格的審查。許多人擔心這些系統會延續甚至加劇歷史偏誤問題，比如種族主義、性別歧視和偏執等。

企業和數據科學家必須在AI開發過程中消除偏誤，以解決這類問題。公司可以通過核查輸入并在可能的情況下調整輸入來減少AI的偏誤。比如說，如果一個系統拿人物照片來訓練，但缺少老年女性的圖像，那么提供老年女性的照片后，它可能難以識別出來。

結論

根據我的經驗，許多技術領導者仍在試圖了解AI的工作原理以及如何實際運用AI。要開始整合AI，對于您希望AI系統做什么有明確的目標很重要。了解您擁有的數據以及需要AI系統做什么至關重要。

要特別注意大型語言模型的發展動向，因為這些模型近年來取得了長足的進步，可能會徹底改變行業。理解和響應語言的能力是智能應用程序的關鍵組成部分，將開辟新的商機。

隨著更多的企業和研究組織實施新的工具、方法和技術以推動創新，AI的采用會繼續提高。AI系統已經被用于改進企業戰略、客戶服務、市場研究、廣告營銷、預測性維護、自動駕駛汽車、視頻監控和醫療保健等方面。

它帶來了新的可能性，比如這項技術能夠理解任何數據，并使業務流程更高效。它同時面臨新的挑戰，比如消除機器學習中的偏誤。這些趨勢將以新的方式影響我們的日常生活和全球各地的企業。

原文標題：Six AI Trends To Watch In 2022，作者：Øyvind Forsbak