调查显示，当今许多企业都在大量采用AI解决方案。然而，完全由人工智能运行的组织并不多，但人工智能应用的数量和水平一直在增加。许多人准备采用人工智能这一事实预示着人工智能的未来以及未来几年可能产生的结果。越来越多地采用AI应用程序的原因有很多，包括：他们希望使产品开发更加人性化；将用户需求置于流程的中心，而不是期望他们围绕产品调整工作方式。改善数据支持决策的愿望。改善客户和员工体验。建立和加强竞争力。以下是2022年10大AI趋势的列表：自动化机器学习或AutoML——迭代任务，创建、测试和修改事物的过程也是自动化的。它涵盖了从非常基本的原材料到开发将要实施的ML模型的整个过程。该领域出现了许多趋势，例如，改进的数据标记工具和神经网络架构的自动调整。这可能会鼓励更多地采用人工智能，因为成本可能会降低。在此之后，下一步很可能是XOps和流程改进，例如PlatformOPs、MLOps和数据操作。使用AI进行设计-从文本创建新图像。创建可以批量生产的创新设计。多模态——随着AI的发展和演变，机器学习模型能够支持多模态。其中包括物联网传感器数据、文本、语音和视觉。这用于执行常见任务，例如理解文档。这可以广泛使用。它可能在医学领域大有裨益，尤其是在医学诊断领域，其中包括光学字符识别和机器视觉等多模态技术。TinyML-现在可以在许多各种规模的设备中找到AI和ML。TinyML现在非常流行，例如在为汽车、冰箱和公用事业仪表提供动力的微控制器中。可以对声音、手势、生命体征和环境因素进行具体分析。TinyML的安全和管理解决方案需要进一步开发以使其更加有效。多目标模型——目前，人工智能模型是在任何给定时间为单一目的而开发的。未来，能够执行多项任务的多任务模型将成为可能。届时，由于采用更具包容性的任务处理方法，AI模型的结果将得到改善。为员工提供更好的体验——人工智能将通过消除许多通常需要更多人力才能完成的重复性任务来减轻员工的负担。这将更好地利用资源，降低人员成本，并有助于确保企业能够更高效地工作。民主化人工智能——今天使用人工智能工具不一定需要技术技能。所以这意味着任何人，包括所有那些非技术人员，都可以使用人工智能工具并创建人工智能模型。这意味着主题专家将能够更多地参与AI开发过程，从而加快上市时间。负责任的人工智能——人工智能的发展受到高度监管。GDPR和CCPA法规确保AI透明度，因为个人和私人数据用于基本决策。开发AI算法也意味着负责任的AI很重要。QuantumML-由于使用了量子计算，强大的人工智能和机器学习模型正在成为可能。我们现在发现，微软、IBM和亚马逊等云提供商正在提供量子计算资源和模拟器，使公司能够找到解决未发现问题的方法。复杂的数字双胞胎——模仿现实的虚拟模型，在复制人类行为方面非常受欢迎。他们有潜力预测未来并提出不同的答案或解决方案。将数字孪生与更传统的工业模型和基于AI的基于代理的模拟相结合，可用于ESG建模、智慧城市和药物设计等应用。用于医疗用途的AI示例最近在加拿大进行了一项研究，一组研究人员能够证明，通过使用人工智能深度学习，他们能够识别先天缺陷。该研究发表在科学期刊PlosOne上，报告称“深度学习算法有可能在早孕期超声中检测出囊性水瘤等缺陷”。这种情况会危及生命，因为它会导致胚胎头部周围积聚液体。这种情况可以在不使用人工智能的情况下在出生前诊断出来，但研究确实表明，通过超声波扫描，AI模型确实在93%的时间内识别出它。人工智能改善了结果，越来越多的企业和组织正在对其进行投资。人工智能现在正被跨职能使用，并正在改进决策制定。但是，要实现这些目标，需要技术团队和相关主题之间的协作。
