2021年值得关注的人工智能走向

 

人工智能(AI)和机器学习(ML)已从计算科学的后台转变为主流应用。从购物方式到货币市场以及医学研究，这些技术带来的影响无处不在。

 

规模较大的模型已经通过单独模式的训练。例如，GPT-3是全球首个用于自然语言处理(NLP)的1000亿个参数模型。最近，一个训练了上万亿个参数的模型(T5-XXL)也已经推出。这些模型可以用来撰写文章、分析文本、语言翻译甚至创作诗歌。

 

与此同时，人们看到用于图像识别和生成的模型得到了极大的改进，因为它们已经采用更多的数据集进行了训练。在不改变这些大型模型的情况下，将两个或更多的人工智能模型结合起来可以产生巨大的力量，并且用户可以负担将这些大型模型组合在一起的费用。这将允许用户使用人工智能来解释文本并生成全新的图像。

 

人们还将看到如何调整一种模型的架构来解决不同领域的问题。最有力的例子是在生物医学研究中如何使用支持自然语言处理(NLP)模型的架构。在生物医学领域，通常使用密码序列，例如DNA或氨基酸。由于可以将代码序列视为具有隐藏结构的一种语言，因此自然语言处理(NLP)模型中使用的架构也有可能用于理解和生成生物医学领域的代码序列。 2021年初的一个令人印象深刻的例子是，生物医学研究人员使用语言模型架构来预测病毒突变并了解蛋白质的折叠，这是目前研发和生产某些疫苗的关键挑战。

 

人工智能在医疗保健和生物医学研究中的应用

 

mRNA冠状病毒疫情疫苗如今已经开发了几种，这要归功于遗传密码测序的数字化工具和从遗传密码序列制备mRNA的转录工具。借助人工智能预测冠状病毒的新突变，开发mRNA疫苗的过程将会更快。

 

机器学习和人工智能并不能取代临床医生和研究人员，但是可以使这些专业人员更快地工作并快速检验。他们不必等待细胞培养物在物理世界中的生长，而是可以使用这些模型来了解数字仿真中更快发生的事情。

 

人工智能也可用作诊断工具，现在也用于读取X光片，也可以用来倾听某人咳嗽的声音，并确定是否可能感染冠状病毒或其他疾病。

 

随着越来越多的人佩戴能够监测心率、体温、血压和其他关键因素的设备，这些数据可以让医生更深入地了解患者的病情。由于医生不再依赖患者的病历，因此在进行诊断时也有助于提高准确性。

 

电子商务的繁荣由人工智能驱动

 

在过去的一年中，在线商务发展迅速，并且有望继续增长。冠状病毒疫情导致的封锁已导致人们在网上花费更多的时间，不仅是购物，还包括在线会议、玩游戏、访问社交媒体以及使用应用程序。而越来越多的数字旅行产生了更多的数据，可以用来了解用户的行为。

 

但是，更多的数据也会带来更大的复杂性。在以往，如果一家企业希望将产品尽可能推广到更多受众，通常通过电视或广播发布广告。如今，并没有一种向客户推广的最有效的渠道。而在正确的时间通过正确的渠道找到正确的客户对企业来说是很复杂的，但是采用人工智能技术可以克服这种复杂性。

 

可以预期的是，人工智能越来越多地被用来产生洞察力，不仅可以帮助营销人员寻找到正确的客户，还可以访问经常被遗忘的客户。此外，人工智能将用于为这些客户动态生成创造性内容，从而提高参与度。它还为营销人员提供了一种方法，可以有效地以过去认为不可能达到的速度和规模创建和测试不同的内容。

（编辑：惠州站长网）

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