毫無疑問，2023年將是人工智慧進步重塑製造、零售、金融、行銷、媒體和許多其他成熟產業的一年。
人工智慧將繼續引起人們的興趣，甚至困擾——目前還不知道如何利用它。然而，由技術進步和廣泛行業的具體應用所驅動的創新已成為不可逆轉的趨勢，而且往往會取得良好的成果。我們應該對生成式AI持開放態度，因為未來數月和數年的發展可能會為整個社會帶來進步。
生成式AI變得有創意…
生成式AI令人著迷的地方在於，它不是分析現有數據，而是根據在先前工作中訓練的機器學習演算法創造新的原創內容。開發人員已經使用它來生成圖像或文字、編寫程式碼、繪畫和插圖，甚至創建影片和聲音。當然，它還不完美，而且經常會產生不同的結果。不過，在接下來的幾年裡，生成式AI將發展出類似人類的內容創建能力，以促進數位內容的創建。這意味著，可能會出現基於生成人工智慧的整個基礎設施和生態系統，以促進沒有技術專業知識的人存取模型和服務。它也讓每個人都有能力提高自身的效率和生產力。
人工智慧也有第六感…
就像人類發展出多種感官來探索、享受和生存世界一樣，人工智慧也能夠從不同來源學習以實現進化。多模態預訓練模型結合不同類型的數據，包括圖像、文字、語音和數位數據，以了解世界。這樣一來，便可進入人工智慧領域。與先前的單一模組不同，這些人工智慧模型將吞噬許多不同類型的資料並同時處理，從而為許多應用帶來新的速度和準確性。在處理和理解數據、資訊共享、增強內部營運甚至簡化和優化客戶體驗方面，這可能會對組織產生積極影響。
當今的人工智慧是為了提高生產力
多模態預訓練模型在理解、提取、產生和回答問題方面優於單模態模型。透過讓企業能夠存取高階模型和資料分析，多模式預訓練模型可以幫助提高當今數位經濟中的企業生產力、敏捷性和效率。
人工智慧有助於更了解雲端
如今，越來越多的企業正在遷移到雲端。然而，雲端正在成為整合服務的拼湊物，現在越來越難以分離。它可能很難導航，即使是雲端專家一次也只能吸收和保留這麼多資訊。由於招募有能力的IT員工變得更具挑戰性，雲端人才短缺，因此可以理解為什麼越來越多的雲端服務供應商正在使用AI技術來降低複雜性，並更有效地管理雲端部署。
人工智慧增強數位成像
想到像智慧型手機這樣小巧的東西可以拍攝出色的照片和視頻，真是令人著迷。這種能力歸功於計算成像。計算成像的出現將進一步改變人類和機器感知世界的方式。使用人工智慧和訊號處理等技術，數位成像使智慧型手機能夠像專業級相機一樣運作。透過讓每個人都可以使用這種高科技工具，數位成像正在發生革命性的變化，例如，透過增強人像照明來減少振動。
人工智慧正蓄勢待發
為了提高人工智慧的處理效率，出現了一種稱為「記憶體處理」的新電腦架構。傳統的電腦系統架構使用獨立的處理器和記憶體單元來執行資料處理任務。這需要在處理器和主記憶體之間不斷地來回傳輸資料。記憶體處理透過將處理直接帶到資料儲存的位置來克服資料傳輸，從而降低功耗並提高系統效能。這種記憶體處理將成為人工智慧時代的關鍵和普遍的運算架構。開發人員一直在構建內存計算晶片，為廣泛的人工智慧應用提供支持，從虛擬現實和擴增實境到天文數據計算。
當然，關於最適合AI的應用程式存在著許多爭論。但正如我們在過去發現的許多新興技術一樣，相信生成式AI也會找到與其他成熟技術共存的位置。隨著它的成熟，將補充人類勞動力的技能，幫助我們在工作場所或家庭中提高效率和創造力。
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