本文旨在概述2020年出現并在2021年仍在持續發展的人工智能趨勢。根據這些趨勢，企業可以預測2022年的人工智能未來發展，并成功降低風險。
人工智能應用的發展趨勢
人工智能的應用水平因行業而異。麥肯錫公司的這個調查報告強調了四個重點行業：高科技、電信、汽車、裝配。
很多企業將人工智能應用于服務運營、服務或產品設計、廣告和銷售。在獲得的投資方面，藥物發現和開發領域獲得的投資最多，2020年的投資總額超過138億美元，與2019年相比增長了4.5倍。
如果將人工智能應用于庫存和零件優化、定價和促銷、客戶服務分析、銷售和需求預測，則將推動更高的收入增長。報告中的成本降低的用例與優化人才管理、呼叫中心自動化和倉庫自動化相關。
人工智能技術的趨勢
在2021年以及未來幾年中，人工智能將被用來簡化運營并提高效率。企業應該嘗試通過改善IT基礎設施和數據管理，從人工智能的商業應用中受益。但并非每個部署的人工智能模型都能對企業有所幫助并適用于績效監控。在此將重點關注2021～2022年可能成為主流的人工智能趨勢。
趨勢1：用于安全和監控的人工智能
人工智能技術如今已經應用于人臉識別、語音識別和視頻分析。這些技術構成了監控的最佳組合。因此在2021年，可以預見人工智能在視頻監控中的大量應用。
人工智能有利于安全系統的靈活設置。企業的安全工程師以前需要花費大量時間配置系統，因為它會在監控屏幕上特定數量的像素發生變化時被激活，因此出現了很多誤報。這些警報可能是由落葉或動物引起的。安全系統采用人工智能技術可以更精確地識別物體，這有助于更靈活的設置。
視頻監控中的人工智能可以通過關注異常行為模式而非面部來檢測可疑活動。這種能力可以通過識別潛在威脅來創建更安全的公共和私人空間。這種人工智能驅動的視頻解決方案也可以為物流、零售和制造行業提供幫助。
人工智能還可以用于語音識別。與語音識別相關的技術可以確定身份，身份是指某人的年齡、性別和情緒狀態。用于監控的語音識別所基于的原理可能與Alexa或Google Assistant的情況相同。適用于安全和監視的功能是一個內置的反欺詐模型，可以檢測合成和錄制的語音。
生物特征人臉識別是最關鍵的安全技術之一，不同的惡意應用程序試圖通過提供虛假照片而不是真實圖像來欺騙安全系統。為了防范出現這種情況，目前正在開發和大規模使用多種反欺詐技術。
趨勢2：實時視頻處理中的人工智能
處理實時視頻流的挑戰是處理數據管道。企業的工程師的目標是確保準確性并最大限度地減少視頻處理的延遲。人工智能解決方案可以幫助實現這一目標。
為了在實時視頻處理中實現基于人工智能的方法，需要預訓練的神經網絡模型、云計算基礎設施和用于應用用戶場景的軟件層。處理速度對于實時流傳輸至關重要，因此所有這些組件都應該緊密集成。為了更快進行處理，可以并行化進程或改進算法。進程并行化是通過文件拆分或使用管道方法實現的。這種流水線架構是最佳選擇，因為它不會降低模型的準確性，并且允許使用人工智能算法實時處理視頻并且沒有復雜性。此外，對于管道架構，可以改善面部檢測和模糊的附加效果。
現代實時流處理與背景去除和模糊的應用密不可分。由于新冠疫情促進了視頻會議新趨勢的出現和普及，因此對這些工具的需求有所增加。這些趨勢將得到積極發展，因為根據GlobeNewswire的預測，全球視頻會議市場規模預計將從2021年的92億美元增長到2026年的225億美元。
還有一些方法可以開發用于實時視頻中背景去除和模糊的工具，其挑戰在于設計一個能夠將框架中的人員與背景分開的模型。可以執行此類任務的神經網絡可以基于現有模型，如BodyPix、MediaPipe或PixelLib。在選擇這些模型之后，企業仍然面臨著將其與適當框架集成并通過WebAssembly、WebGL或WebGPU的應用程序組織最佳執行過程的挑戰。
趨勢3：用于內容創建和聊天機器人的生成式人工智能
現代人工智能模型可以生成非常高質量的文本、音頻和圖像，幾乎與非合成的準確數據無法區分。
生成文本的核心是自然語言處理，自然語言處理的快速發展導致了語言模型的出現。例如，谷歌和微軟成功地使用BERT模型用來補充他們的搜索引擎。
與自然語言處理相關的技術發展還能如何推動企業發展?首先，自然語言處理和人工智能工具的結合可以創建聊天機器人。根據Business Insider的預測，聊天機器人市場規模預計在2024年將達到94億美元，所以需要強調企業從人工智能驅動的聊天機器人實施中受益的方式。
聊天機器人試圖了解人們的意圖，而不僅僅是執行標準命令。在不同領域工作的企業使用人工智能驅動的聊天機器人為其客戶提供人類級別的交流。聊天機器人廣泛應用于醫療保健、銀行、營銷、旅游和酒店這些行業領域。
人工智能驅動的聊天機器人有助于自動化管理任務。例如在醫療保健領域可以減少醫護人員的體力勞動。聊天機器人幫助預約醫生，發送與服藥相關的提醒，并為患者提供咨詢問題的答案。在其他領域，聊天機器人被引入來傳遞有針對性的信息，提高客戶參與度和支持，并為用戶提供個性化的服務。
除了聊天機器人，自然語言處理是其他尖端技術解決方案的核心。示例之一是可用于業務應用程序的自然語言處理文本生成。
最近推出的GPT-3模型使人工智能工程師每天平均可以生成45億個單詞。這將使人工智能的大量應用能夠用于對社會有益和價值較低的應用中。這也促使研究人員投資于檢測生成模型的技術。令人關注的是，在2021-2022年，人們將見證GPT-4——“通用人工智能”的到來。
回到生成人工智能，人們要關注生成對抗網絡(GAN)，它能夠創建與人工生成的圖像無法區分的圖像。這可能是不存在的人物、動物、物體和其他類型媒體(例如音頻和文本)的圖像。現在是實施生成對抗網絡(GAN)發揮其能力的最佳時機。他們可以對真實數據分布進行建模并學習有用的表示，以改進人工智能管道、保護數據、發現異常并適應特定的現實世界案例。
趨勢4.人工智能驅動的質量保證和檢測
計算機視覺最引人注目的分支是人工智能檢測。由于應用深度學習模型提高了準確性和性能，這個方向近年來一直在蓬勃發展。很多企業開始投資計算和財務資源，以更快的速度開發計算機視覺系統。
制造中的自動化檢查意味著對產品是否符合質量標準進行分析。該方法也適用于設備監控。
以下是人工智能檢測的幾個用例：
•檢測裝配線上的產品缺陷
•識別機械和車身零件的缺陷
•行李檢查和飛機維修
•核電站的檢查
趨勢5：人工智能在醫療保健領域顛覆性的突破
近年來，與在醫療保健行業實施人工智能相關的趨??勢已得到廣泛討論。科學家使用人工智能模型和計算機視覺算法來對抗新冠病毒，包括病毒檢測、疫苗開發、藥物發現、熱篩查、帶口罩的面部識別和分析CT掃描等領域。
為了有效阻止新冠病毒的傳播，人工智能模型可以檢測和分析潛在威脅并做出準確預測。此外，人工智能通過識別使疫苗有效的關鍵組件來幫助開發疫苗。
人工智能驅動的解決方案可用作醫療物聯網上的有效工具，并處理特定于醫療保健行業的保密問題。如果將醫療保健中的人工智能用例系統化，很明顯它們的目標是一致的，可以確保快速準確地診斷患者。
趨勢6：應用在三個行業領域的無代碼人工智能平臺
無代碼人工智能平臺讓中小企業也能夠采用以前僅應用于大企業的強大技術。企業從頭開始開發人工智能模型需要時間、費用和相關經驗。采用無代碼人工智能平臺簡化了任務，因為降低了進入門檻。其優點是：
(1)快速實現——與從頭編寫代碼、處理數據、調試相比，節省90%以上的時間。
(2)開發成本更低——通過自動化，企業不再需要建設大型數據科學團隊。
(3)易用性——拖放功能簡化了軟件開發，無需編碼即可創建應用程序。
醫療保健、金融部門和營銷領域都需要無代碼人工智能平臺——盡管生成的解決方案無法定制。在最受歡迎的無代碼人工智能平臺中，其中包括Google Cloud Auto ML、Google M Kit、Runaway AI、Create ML、Make ML、Super Annotate等。
大中型企業利用無代碼平臺來開發旨在圖像分類、識別姿勢和聲音以及對象檢測的軟件解決方案。
人工智能的未來發展
這些趨勢表明，人工智能的未來發展充滿希望，因為人工智能解決方案正變得越來越普遍。例如，用于制造業預測分析的自動駕駛汽車、機器人和傳感器;用于醫療行業的虛擬醫療助理;用于媒體報道的自然語言處理;人工智能助理，以及可以在客戶服務中取代人類的聊天機器人等，所有這些人工智能驅動的解決方案都在快速向前邁進。
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