人工智能的7个趋势是什么，AI如何与操作机器学习协作？

AI人工智能在2024年的7个发展趋势

随着对其他AI应用程序需求的增长，企业将需要投资有助于其加快数据科学流程的技术。然而：实施和优化机器学习模型只是数据科学挑战的一部分。

实际上，数据科学家必须执行的绝大多数工作通常与ML模型的选择和优化之前的任务相关，例如特征工程-数据科学的核心。以下是2024年AI需要注意的一些趋势：

1.人工智能和更好的医疗保健

人工智能实际上将改变患者的治疗方式。AI可以在更短的时间内以较少的成本执行许多任务，并简化了患者，医生和医院管理人员的生活。MRI，X射线机和CT扫描仪的功能无可争议。机器人医生正在通过使手术更清洁，更精确来逐步占领手术现场。与皮肤科专家相比，人工智能已经能够更准确地检测皮肤癌，因此通过赋予人工智能，疾病检测将更加准确。

2.量子计算将向人工智能附加费

2024年值得关注的另一趋势将是量子计算和AI的进步。量子计算有望彻底改变计算机科学的许多方面，并有望在未来增强AI。它旨在极大地提高我们生成，存储和分析大量数据的速度和效率。这对于大数据，机器学习和AI认知可能具有巨大的潜力。通过大幅度提高筛选速度并理解海量数据集，人工智能和人类应会受益匪浅。它甚至可能引发新的工业革命。只有时间会给出答案。

3.计算机图形学将从人工智能中受益匪浅

2024年值得关注的趋势之一将是在计算机生成的图形中使用AI的进步。对于更逼真的效果（例如在电影和游戏中创建高保真环境，车辆和角色）而言，尤其如此。在屏幕上创建逼真的金属副本，木材或葡萄皮的暗淡光泽通常是非常耗时的过程。对于人类艺术家，它也往往需要大量的经验和耐心。各种各样的研究人员已经在开发新方法来帮助AI做繁重的工作。AI正在用于改善光线追踪和栅格化等功能，以创建一种更便宜，更快捷的方法来渲染计算机游戏中的超真实感图形。维也纳的一些研究人员在艺术家的监督下，他们还在研究部分或全部自动化流程的方法。使用神经网络和机器学习从创建者那里获取提示，以生成示例图像以供批准。

4. AI和Deepfake变得更加真实

Deepfakes是近年来出现了巨大进步的另一个领域。2024年，许多社交媒体网络都传播了大量的虚假信息。但是随着时间的流逝，这项技术只会变得更加复杂。这为可能在现实世界中损害或破坏人们声誉的一些令人担忧的后果打开了大门。随着Deepfake越来越难以与真实录音区分开来，我们将来如何判断它们是否为假冒产品？这非常重要，因为深造品很容易被用来散布政治错误信息，公司破坏甚至是网络欺凌。谷歌和Facebook一直试图通过发布数千个Deepfake视频来教导AI如何检测它们来克服这一问题。不幸的是，似乎他们有时也难过。

5.人工智能和自动机器学习（AutoML）

数据预处理，转换AutoML具有执行ETL任务的能力，很可能在2024年变得更加流行。AutoML技术可以自动进行模型选择，超参数优化和评分，而其他云提供商已经提供了自动驾驶”替代服务。

6.人工智能和联合机器学习

早在2017年，Google引入了分布式学习的概念，该方法使用分散的数据对模型进行部分或全部训练。考虑考虑在计算机上训练基准模型，然后将模型交付给最终用户，最终用户可以访问数据（在他的手机，笔记本电脑，平板电脑上），这些数据用于微调和个性化模型。一旦基线模型满足某些要求，就可以将模型交付给客户端，客户端最终将对其进行培训，而无需与外部参与者共享任何用户数据。

7.人工智能和安全性高级生物识别服务

人工智能人工智能已成为我们生活的基本方面，并通过机器展示了智能。当与生物认证数据一起使用时，它可以提供真正的认证解决方案，从而使网络罪犯难以上当。AI正在增强生物识别ID验证，以提高安全性。的确，将来可以确定一个人是否受到创伤或愤怒。到2024年，这一创新技术将以可靠和更高的精度得到扩展。

AI如何与操作机器学习协作？

1：考虑适用性

并不是所有的趋势都适用于所有的用例。最普遍适用的趋势是AutoML，它的应用范围很广。类似地，模型市场有非常广泛的模型和算法可用。数据集市和合成数据集趋向于特定于用例的类，而预构建的容器可以特定于不同的硬件配置(如GPUs)，而这些硬件配置又适用于特定的用途。许多数据标签服务也有特定的用途(比如图像分类和表单阅读)，但一些咨询公司确实提供定制的标签服务。最后，端到端人工智能AI服务非常特定于用例。

2：人工智能信任

随着更多的ML被部署，人类普遍对黑箱人工智能系统的恐惧表现为对信任的担忧和对监管力度的加大上。为了从人工智能AI中获益，企业不仅要考虑生产机器学习ML的机制，还要考虑管理任何客户社区的关注点。如果不加以解决，这些担忧可能会在客户流失、企业出糗、品牌价值损失或法律风险中具体化。

信任是一个复杂而广泛的主题，但其核心是需要理解和解释机器学习ML，并确信ML在预期的参数范围内正确运行，不受恶意入侵。特别是，生产ML所做的决策应该是可解释的——即必须提供可信服的解释。这在诸如GDPR的解释权条款等法规中变得越来越有必要。可解释性与公平性密切相关——需要确信人工智能AI不是无意或故意做出有偏见的决策。例如，亚马逊(Amazon)Rekognition等人工智能AI服务也因存在偏见而受到关注。

由于上面提到的几乎所有趋势都涉及到将机器学习ML生命周期的某些方面卸载或外包”给第三方或自动化系统，因此需要在每个阶段进行额外的了解，以确保最终的生产生命周期能够交付信任的核心原则。这包括了解所部署的算法，用于训练它们的数据集是否没有偏见，等等。这些需求不会改变生命周期本身，但是需要付出额外的努力来确保正确的沿袭跟踪、配置跟踪和诊断报告。

考虑3：可诊断性和运营管理

无论机器学习ML生命周期的组件来自何处，您的企业都将负责管理和维护ML服务在其生命周期中的健康状态(除了人工智能趋势7中完全外包的服务之外)。

如果是这样，数据科学家和工程师必须了解正在部署的模型、用于训练模型的数据集以及这些模型的预期安全操作参数。由于许多服务和市场都是新生的，所以目前还没有标准化。用户有责任理解他们所使用的服务，并确保服务能够与生命周期的其余部分一起得到充分的管理。