1/人工智能在元宇宙中的应用
人工智能在元宇宙和虚拟现实中有哪些应用在更具沉浸感的工作和社交场景中，以及与消费者脑机接口开发有关的应用？手机最终是如何被取替的？
元宇宙是一个术语，指的是一个环境，更准确地说是一个多用户可以协作和玩的数字环境。如果我们今天在一个在这个有着愚蠢算法和推荐机器的平台上玩，明天的人工智能真的能帮助我们在虚拟世界中导航和监控我们未来的工作、社交和约会生活吗？
在互联网的未来，新型的应用程序、更智能的数字代理和深度仿人（实际上是机器人）等着我们。那它们似乎是元宇宙产品。
2/生成式人工智能
生成式人工智能或评估现有数据（如文本、音频或图像文件）的算法主要识别数据的基本模式，并复制该模式以生成类似内容。该算法正在逐步改进。随着模型的输入数据和业务结果的变化，模型本身需要调整。缺乏维护最终会导致人工智能算法的价值损失。
生成式人工智能尤其包括多种技术：
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建立一个对抗网络。生成式对策是两个神经网络：生成器和鉴别器。它们相互竞争，以在这两个网络之间找到平衡。生成器网络负责生成与源数据类似的新数据或内容。判别网络负责区分源数据和生成的数据，以确定哪些数据更接近原始数据。
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Transformer。像gpt-3、lamda和Wu-Dao等Transformer模拟认知注意，并测量输入数据含义的差异。他们将训练了解语言或图像，学习一些分类任务，并从数据库集生成文本或图像。
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变异自编码器。编码器将输入编码为压缩代码，解码器从代码返回初始信息。通过正确的选择和训练，这种压缩表示将输入数据分布保存在更小的维度表示中。
3/人工智能在5G上的应用
2022年，工业AI和AI-on-5g物联网应用将成为主流。想象一下，如果我们以元宇宙为目标，我们改善物理空间的方式也令人印象深刻。
Ai-on-5g组合计算基础设施为传感器、计算平台和人工智能应用程序的集成提供了强大而安全的连接结构，无论是在现场、本地还是在云盘中。其中包括：
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车辆系统；
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智能空间；
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工业4.0，例如新的自动化和机器人系统。
Ai-on-5g通常代表极低的延迟，以确保服务质量并提高无线环境中的安全性。人工智能和工业物联网解决方案的集成，以及边缘人工智能的发展，使所有这些成为可能，也更容易实现。
4/增强人类与人工智能的混合劳动力
工作流程管理是工作中的新常态，但是将来的工作大多是在强化的环境中与人工智能配对。所有的重复操作都是可能的，并且是自动的。
即使从事人力资源、行政、营销、销售、工程领域，随着人工智能/机械学习工具的增加，工作效率也会提高。这也是将来工作的一部分。
例如，人工智能/机械学习技术广泛应用于法学、医药等知识领域，阅览增加的数据量，为特定任务找到正确的信息。因此，很多白领的工作有很大的提高空间，他们可能会创造更有效的工作，做自己天生擅长的事情。
在各行各业，人工智能驱动的智能工具登场，支援业界的个人效率性的工作。这通常被称为增强型劳动力或人工智能混合工作。
5/人工智能在网络安全中的应用
现代企业环境中的网络攻击面巨大，持续快速成长。这意味着，分析和改善组织网络安全态势所需要的不仅仅是人类的介入。人工智能在各个领域都有很好的应用前景，网络安全是其中重要的内容。详细情况如下：
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检测威胁；
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战斗机器人
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端点保护；
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违约风险保护；
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服务停止保护。
6/更全面的语言模型
OpenMind的GPT-4可以做什么？北京智源人工智能研究院（Beijing Academy of Artificial Intelligence，BAAI）能调整步调吗？在2022年，我们将回答更多的问题，如何创造更大、更好的语言模式、新的工作、新的应用程序和新的商业模式。新技术创业公司有助于改变互联网，在元宇宙中组织内容。
更大的人工智能模型可以让人工智能完成更多事情，也可以学习到更多新的可能性。人工智能和机器学习模型需要大量的数据，这些模型将继续扩大，利用更大的数据集进行越来越准确的决策。
OpenAI的大规模生成性预备训练Transformer（GPT）模型的持续发展成为重磅的头条新闻，不过，DeepMind，微软研究院，其他的公司的做法也值得关注。围绕着高度进化的大型人工智能语言模式，出现了数十家新的初创企业。
2022年，它将引导我们到哪里？
一些分析家表示，GPT-4可能包括约100兆个参数，比GPT-3大500倍。可以推测，这一发展离创造语言发展、与人类进行不变对话的机器更近了一 步。
7/计算机中的云计算和边缘管理
边缘计算迅速成为许多企业的必备工具，但引进尚处于初期阶段。云计算和边缘的原始商业过程在IT领域占据了更多的主导地位，更在商业世界中无处不在。
也有人认为人工智能管理是IT部门的责任。IT部门为了应对边缘计算的管理性、安全性和规模问题，将向云本地技术转移。例如，Kubbernetes是微服务平台，大规模管理边缘人工智能应用的主要工具。
在云上使用Kubbernetes的IT部门可以利用他们的经验来建立自己的边缘 云的原始管理方案。预计会采用更多的第三方和相关服务。
8/人工智能的民主化和可达性（低代码/无代码人工智能）
人工智能真的会民主化吗？在一个自动化程度更高的世界里，亿万富翁创造的财富会分配给我们其他人吗？从这个意义上说，拯救地球的不是加密技术，而是低代码人工智能。
在未来，人们可以在没有昂贵的工程师团队或非常专业的技能的情况下开始一项新业务。尽管当今对人工智能工程师的需求很高，但我们可以想象一个完全不同的世界。一个人工智能可以被编码的世界。人工智能将能够改变其代码，我相信2022年我们将在这方面取得突破。
当今组织面临的主要挑战之一是缺乏能够开发所需工具和算法的经验丰富的人工智能工程师。随着无代码或低代码解决方案的出现，这一挑战可以通过提供简单直观的界面来解决，这些界面可用于在人工智能上创建复杂系统。
随着我们加快人工智能在商业中的应用并更新人工智能流程，程序员与人工智能系统之间的合作，我们通过软件工程生产产品的方法将发生根本性的变化，并将更容易被所有人接受，从而使其部分价值分布更加分散。
——END——
原文链接：https://aisupremacy.substack.com/p/top-ai-trends-of-2022
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原文始发于微信公众号（情报分析师）：2022年人工智能趋势
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