2023年人工智慧和機器學習有三大趨勢

2022 年人工智慧 (AI) 和自動學習 (Machine Learning或 ML) 的新聞激增，預計 2023 年會加速。

許多人聲稱這些技術將是有史以來最具顛覆性和變革性的技術。 Google CEO Sundar Pichai 聲稱人工智慧對人類的影響將比火或電更顯著；「它將從根本上改變我們的生活方式，並將改變醫療保健、教育和製造業，」桑達爾說。好吧，很難真正想像它的影響，但有一件事是肯定的：到 2022 年，AI 和ML的趨勢將繼續成為世界各地的頭條新聞。企業對自動化的需求，加上 AI/ML硬體和軟體的進步，正在使這些技術的應用成為現實。

2023 年人工智慧和機器學習的新變化

1. 虛擬宇宙

元宇宙是一個虛擬世界，就像網路一樣，用戶可以在其中一起工作和娛樂，並獲得身臨其境的體驗。據 ABI Research 稱，它不會在 2023 年到來（也許還有五年多），但它將成為流行語並將產生許多就業機會。

毫無疑問，人工智慧和機器學習將成為元宇宙的關鍵。 例如，人工智慧虛擬機器人將允許公司創建一個虛擬世界，讓使用者有賓至如歸的感覺，並在虛擬環境中執行任務和活動。

2. 智慧型文件處理（AI）

智慧型文件處理是使用先進技術自動執行任務的過程，而不是使用專為有限用例設計的基於腳本的工具。

這將是 2023 年的關鍵，因為公司正在捕獲最新數據中的大量數據，並且需要一定程度的自動化才能從中快速提取見解。因此，「我們可以預期公司會轉向像 AutoML 這樣的低程式碼或無程式碼實現，以利用並維持 AI/ML 不斷增長的勢頭，」Kirk Borne 說。

企業可以結合人工智慧和機器學習來改善客戶支援（例如自動回覆電子郵件、問題和查詢）並提高員工生產力（減少人工工作）。

3.邊緣機器學習

“今年我們將越來越多地聽到的另一個概念是Edge ML，它是在設備級別開發ML 模型，無需進入雲端，” Docbyte 執行長Frederik 說。相反，它是在能夠在本地處理資料（使用本地伺服器或在設備級別）的智慧型裝置上開發 ML 模型，這減少了對雲端網路的依賴以及缺乏資料隱私或可能的網路攻擊的風險。

AI 和 ML 的這些趨勢將在未來幾年推動數位業務和創新。到 2022 年，這些技術將越來越多地出現，這將使自動化和擴大公司的任務成為可能，並可能讓他們更了解它們對社會的影響。

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順便說一句，這些技術解決了我們談到將人工智慧應用於公司時遇到的另一個最大困難：缺乏受過培訓和具有專業知識的人力團隊，以及吸引和留住這類員工的困難。專業人員。 AutoML使資料科學和分析領域技能不太集中的人能夠創建分析模型，同時解決培訓和利用資源的需求。

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