2023 年 15 大最新人工智能技術：讓我們的生活變得更美好！

在本文中，我們將討論 15 大最新人工智能技術以及它們如何影響我們的日常生活。

人工智能 (AI) 是計算機科學的一個領域，致力於創建能夠執行通常由人類執行的任務的智能機器，例如視覺感知、決策制定、語音識別和語言翻譯。

人工智能專家 Gray Scott 表示，“到 2035 年，人類的思維沒有理由也沒有辦法跟上人工智能機器的步伐。”

從 2020 年到 2025 年，人工智能市場預計將增長764.4 億美元，複合年增長率為 21%。人工智能已經對我們的日常生活產生重大影響，並將在未來幾年改變我們的世界。

例如，醫院正在使用人工智能機器人來幫助完成房間消毒和運送醫療用品等任務，許多公司已經在使用人工智能驅動的聊天機器人來提供客戶支持。

但別擔心，AI 機器人仍然不能為你洗衣服或鋪床——但是！ 人工智能技術仍處於早期階段，要達到人類的能力還有很長的路要走。

雖然 AI 可以自動執行某些任務並提供幫助，但它仍然需要由人類進行監控和監督，以確保以負責任和合乎道德的方式使用它。

2023 年 15 大最新人工智能技術

以下是讓我們的生活變得更美好的 15 大最新人工智能技術的清單：

1. 生成式預訓練 Transformer 3 (GPT-3)

GPT-3 是 OpenAI 開發的一種高級語言處理模型，可生成類人文本。 它可以執行一系列任務，例如撰寫論文、撰寫電子郵件，甚至編碼。

GPT-3 因其自然語言生成能力而廣受讚譽，並被企業用來自動化內容創建和客戶支持。

GPT-3 被認為是有史以來最強大的人工智能工具之一，其潛在應用範圍從自然語言處理和機器翻譯到自動內容創建。

它被譽為人工智能領域的一項突破，並有可能徹底改變我們與計算機交互的方式。

例如，GPT-3 被用來創建一個虛擬助手，可以用自然語言回答客戶的問題，減少客戶支持所需的時間和資源。

3. 自動駕駛汽車

自動駕駛汽車是無需人工干預即可自行駕駛的汽車。 他們使用傳感器、GPS 和 AI 來導航道路和做出決策。

自動駕駛汽車將通過減少事故、改善交通流量和增加無法駕駛的人的可達性來徹底改變交通運輸業。

根據 Allied Market Research 的數據，全球自動駕駛汽車市場預計將從 2019 年的542.3 億美元增長到 2026 年的5566.7 億美元，複合年增長率為 39.47% 。

主要汽車製造商、科技公司和初創企業正在開發自動駕駛汽車技術。 特斯拉、豐田和蘋果等公司都在大力投資自動駕駛汽車的研發。

此外，世界上許多國家正在採取措施為採用自動駕駛汽車製定法律和監管框架。

例如，新加坡設立了新加坡自動駕駛汽車計劃，以監督自動駕駛汽車技術的發展並確保公眾安全。

4.機器人

機器人技術是 AI 領域，致力於創造機器人來執行通常需要人類智能才能完成的任務。 這些任務包括裝配線工作、手術，甚至消防。

機器人技術已經用於製造業、醫療保健和農業等行業。 ResearchAndMarkets 預計，全球機器人市場預計將從 2020 年的627.5 億美元增長到 2026 年的1039.4 億美元，複合年增長率為 8.8% 。

這種增長是由機器人在工業和非工業應用中越來越多的採用所推動的。 對自動化日益增長的需求和不斷上升的勞動力成本是推動機器人市場增長的其他因素。

例如，在農業領域，機器人被用於諸如種植、除草、收割和修剪等勞動密集型且需要精確度的任務。

6.推薦系統

推薦系​​統是人工智能算法，它分析用戶數據以推薦用戶可能感興趣的產品、服務或內容。

電子商務網站、流媒體服務和社交媒體平台已經在使用推薦系統。

根據 Zion Market Research 的數據，全球推薦引擎市場預計將從 2020 年的36 億美元增長到 2026 年的111 億美元，複合年增長率為 20.9% 。

隨著推薦系統的不斷改進，它們對於企業在數字時代保持競爭力變得越來越重要。

通過分析客戶的購買模式、偏好和興趣，推薦系統能夠提出個性化和有針對性的推薦，從而提高參與度和轉化率。

例如，亞馬遜的“經常一起購買”推薦系統旨在根據客戶過去的購買情況向客戶推薦他們可能感興趣的商品。

7. 預測分析

預測分析是使用人工智能算法來分析數據並對未來事件做出預測。 預測分析已被用於醫療保健、金融和營銷等行業。

預計到 2027 年，全球預測分析市場的複合年增長率將從 2020 年的72 億美元增至約19.5% 。

為了做出更明智的決策，公司越來越多地轉向預測分析來做出更明智的決策，例如預測需求、預測客戶行為和優化營銷活動。

預測分析可以幫助企業提高運營效率、增加收入並降低成本。

此外，數據可用性的增加和人工智能技術的日益複雜正在推動預測分析市場的增長。

預測分析就像一個超級大國，讓企業能夠快速準確地做出更明智的決策。 就像超級英雄一樣，可用的數據和工具越多，預測分析就越強大。

8.語音識別

語音識別是 AI 領域，致力於使機器能夠識別和解釋人類語音。 語音識別已經被用於虛擬助手、智能揚聲器和聽寫軟件。

根據 MarketsandMarkets 的數據，全球語音和語音識別市場預計將從 2020 年的75 億美元增長到 2026 年的271.6 億美元，複合年增長率為 23.0%。

該技術被用於各種行業，包括醫療保健、汽車、消費者和企業。 它在教育中也越來越受歡迎，因為它有助於使學習更具互動性和吸引力。

例如，在課堂上使用語音識別技術使學生能夠練習說外語，並即時收到發音反饋。

9.深度學習

深度學習是 AI 的一個子領域，它處理使機器能夠通過經驗學習和改進，而無需明確編程。

深度學習已經被用於醫療保健、金融和交通等行業。

根據 MarketsandMarkets 的數據，全球深度學習市場預計將從 2020 年的29 億美元增長到 2025 年的172 億美元，複合年增長率為 42.7%。

這種增長在很大程度上是由對支持 AI 的解決方案的需求不斷增長以及對實時數據分析的需求不斷增長所推動的。

此外，預計 5G 網絡的出現將進一步加速市場增長。

例如，基於深度學習的醫療保健解決方案用於診斷癌症、阿爾茨海默氏症和帕金森氏症等疾病，並檢測 X 射線和 MRI 掃描中的異常情況。

10. 人臉識別

面部識別是一種使機器能夠識別和識別人臉的技術。 面部識別已經被用於安全、營銷甚至醫療保健領域。

根據 MarketsandMarkets 的數據，全球面部識別市場預計將從 2020 年的32 億美元增長到 2025 年的85 億美元，複合年增長率為 21.3% 。

這種增長歸因於各個部門對面部識別技術的需求不斷增加，以及它以生物識別訪問控制和監視系統的形式越來越多地被採用。

此外，執法部門越來越多地使用面部識別技術是推動市場的一個關鍵因素。

例如，英國大都會警察局利用面部識別技術在擁擠區域識別通緝犯，以減少犯罪。

11.邊緣計算

邊緣計算是一種使數據處理和分析能夠在設備本地而不是在中央服務器上完成的技術。

邊緣計算已經被用於醫療保健、製造和運輸等行業。

根據 MarketsandMarkets 的數據，全球邊緣計算市場預計將從 2020 年的36 億美元增長到 2025 年的157 億美元，複合年增長率為 34.1% 。

這種增長是由對實時數據分析的需求、物聯網設備的日益普及以及對低延遲和高帶寬的需求推動的。

邊緣計算有望徹底改變數據處理和分析的方式。

例如，在醫療保健領域，邊緣計算可用於檢測醫學圖像中的異常情況，使醫生能夠實時診斷疾病並提供更快的醫療服務。

12.強化學習

強化學習是 AI 的一個子領域，旨在使機器能夠從反饋中學習並提高其決策能力。

強化學習已經被用於遊戲、機器人和金融等行業。

根據 MarketsandMarkets 的數據，全球強化學習市場預計將從 2020 年的3.03 億美元增長到 2025 年的99 億美元，複合年增長率為 75.8% 。

這種快速增長是由於各行業對自動化和基於人工智能的創新解決方案的需求不斷增加。

預計在未來幾年，強化學習將被越來越多地用於創建更智能、更高效的系統和流程。

例如，亞馬遜一直在利用強化學習來完成優化其供應鏈運營和定價決策等任務。

13. 可解釋的人工智能

可解釋人工智能是一種能夠以人類易於理解的方式解釋人工智能決策和輸出的技術。

隨著人工智能被整合到關鍵的決策過程中，可解釋的人工智能變得越來越重要。

根據 MarketsandMarkets 的數據，全球可解釋人工智能市場預計將從 2020 年的17 億美元增長到 2025 年的45 億美元，複合年增長率為 21.7% 。

這種增長在很大程度上歸因於人們越來越關注人工智能驅動決策的透明度和信任度，以及遵守與可解釋人工智能相關的各種法規的需要。

垂直行業對支持 AI 的應用程序的需求不斷增長，這也推動了可解釋 AI 市場的增長。

例如，由於醫療領域越來越多地使用可解釋的人工智能，基於人工智能的醫療保健市場預計將顯著增長。

14.聯邦學習

聯邦學習是一種技術，可以在不損害數據隱私的情況下在分散的數據源上訓練機器學習模型。

隨著物聯網設備和其他來源生成的數據越來越多，聯邦學習變得越來越重要。

根據 MarketsandMarkets 的數據，全球聯邦學習市場預計將從 2020 年的1.17 億美元增長到 2025 年的8.31 億美元，複合年增長率為 47.8% 。

這項技術正受到谷歌、微軟和蘋果等主要科技公司的青睞。 對數據隱私和安​​全性日益增長的需求正在推動聯邦學習市場的增長。

例如，谷歌開發了一個基於人工智能的聯合學習系統來改進移動設備上的語音識別，該系統使用設備本身的數據來提高準確性並最大限度地減少發送回雲端的數據。

快速鏈接：

• 什麼是人工智能？
• 什麼是 GPT-3，為什麼它改變了人工智能的面貌？
• 當今使用的人工智能的有力示例
• 今天人工智能在哪裡使用？

結論：2023 年最新人工智能技術

總之，人工智能正在迅速改變我們的日常生活並影響各個行業。 這 15 項人工智能技術只是塑造我們未來的創新的幾個例子。

重要的是要考慮這些技術對社會的影響，並確保以合乎道德和負責任的方式開發和使用它們。

隨著人工智能的不斷發展，它無疑會帶來新的機遇和挑戰，我們有責任確保利用它的力量造福人類。 我們最好確保我們不會製造機器人末日！

總體而言，人工智能技術正在徹底改變我們的生活，預計未來幾年人工智能的全球市場將繼續快速增長。

對於 AI 來說，這是一個激動人心的時刻，我們可以期待在未來幾年看到該領域的更多創新和突破。

到 2030 年，全球人工智能市場預計將從目前的約1000 億美元增長到近 2萬億美元。

當我們接受這些新技術時，重要的是要記住它們並非沒有風險和挑戰。

我們有責任確保以有利於整個社會的方式開發和使用它們，同時最大限度地減少潛在的風險和弊端。

雖然意識到與新技術相關的風險和挑戰很重要，但我們也應該記住，它們有可能為社會帶來很多好處。

例如，新技術可以幫助我們更輕鬆、更高效地溝通，與世界各地的其他人聯繫，以及獲取可以改善我們生活的信息和資源。

隨著 AI 的不斷發展，我們可以期待在醫療保健、交通、金融和許多其他領域看到持續的進步。

人工智能改變我們世界的潛力是無限的，我們有責任確保以負責任和合乎道德的方式使用它，為我們自己和子孫後代創造一個更美好的世界。

正如著名物理學家史蒂芬·霍金曾寫道：“人工智能的成功創造將是人類歷史上最重大的事件。 不幸的是，這也可能是最後一次，除非我們學會如何規避風險。”