Heim > Artikel > Technologie-Peripheriegeräte > Sechs Vorhersagen für künstliche Intelligenz im Jahr 2023
Basierend auf der aktuellen Begeisterung und den Aussichten für künstliche Intelligenz finden Sie hier sechs Prognosen von Experten für künstliche Intelligenz im Jahr 2023.
Eine Kombination von Faktoren wie leistungsstarkes Computing in kleinen Formfaktoren, Edge Computing, Integration von IT und Betriebstechnologie (OT), 5G und sogar die COVID-19-Pandemie haben die Einführung von KI in allen Branchen vorangetrieben. Market View Research prognostiziert, dass die weltweite Einführung künstlicher Intelligenz bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 38 % zunehmen wird.
Wohin wird sich die künstliche Intelligenz von hier aus entwickeln? Experten teilen sechs Vorhersagen für künstliche Intelligenz im Jahr 2023.
Mike Krause, Direktor für Lösungen für künstliche Intelligenz beim Unternehmenssoftwareunternehmen für künstliche Intelligenz Beyond Limits, sagte, dass generative künstliche Intelligenz weiterhin Aufmerksamkeit erhalten wird. Generative Modelle wie der digitale Bildgenerator DALL-E können Daten analysieren und interpolieren, um etwas völlig Neues zu schaffen.
„Aber generative KI-Modelle sind nicht nur gut darin, digitale Bilder wie DALL-E zu erstellen. Sie werden verwendet, um neue Materialien für Batteriedesign, Kohlenstoffabscheidung und andere innovative Lasten zu entdecken.“ Im Gesundheitswesen wird beispielsweise erwartet, dass die Impfstoffmodellierung, die Arzneimittelentwicklung und sogar die personalisierte Medizin, die auf Trainingsdaten basiert, die aus elektronischen Krankenakten generiert werden, an Dynamik gewinnen werden“, sagt Lee Howells, Leiter des professionellen Dienstleistungsunternehmens PA Consulting sagte, dass künstliche Intelligenz keine Black Box mehr sein werde. Es wird prognostiziert, dass bis 2023 mehr Organisationen ihre KI-Prinzipien freiwillig offenlegen und ihre Prozesse darlegen werden.
Howells sagte, dass in Bereichen, die den Einzelnen direkt betreffen, „erklärbare künstliche Intelligenz“ häufiger eingesetzt wird als Black-Box-Modelle. Organisationen, die ihre KI-Grundsätze veröffentlichen und KI und Daten auf sichtbar ethische Weise nutzen, werden mit größerer Wahrscheinlichkeit eine öffentliche Akzeptanz für die Nutzung ihrer Daten finden.
Lian Jye Su, Forschungsdirektor für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bei ABI Research, sagte: „Da immer mehr künstliche Intelligenz(systeme) in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, sind die Regulierungsbehörden bestrebt, sicherzustellen, dass alle Modelle der künstlichen Intelligenz so funktionieren, wie sie sollten.“ ist davon überzeugt, dass erklärbare KI zwar Prozesse transparenter machen wird, dafür aber eine gewisse Marktentwicklung erforderlich ist, einschließlich der Unterstützung der Modellentwicklung und Bereitstellungsinfrastruktur, die Eingaben und Ausgaben sowie zwischen Verarbeitungsebenen anzeigen kann. Die in Modellen der künstlichen Intelligenz eingeführten Beziehungen sind standardmäßig erklärbar und klar regulatorische Richtlinien und Grundsätze.
Bryan Harris, Executive Vice President und Chief Technology Officer des Analysesoftwareunternehmens SAS, sagte, dass bis 2023 ein Markt für vorgefertigte Modelle für künstliche Intelligenz entstehen wird.
„Der branchenspezifische Marktplatz für KI-Modelle wird bald verfügbar sein und ermöglicht es Unternehmen, KI-Modelle einfach zu nutzen und in ihr Unternehmen zu integrieren, ohne Modelllebenszyklen erstellen und verwalten zu müssen. Unternehmen können einfach den KI-Modell-Store abonnieren.“ „Der Apple Music Store oder die KI-Modelle von Spotify, die nach Branche und den von ihnen verarbeiteten Daten segmentiert sind“, sagte Adnan Masood, Chef-KI-Architekt bei UST, einem Unternehmen für digitale Transformationslösungen, in Bezug auf nachhaltige KI. Die Stimmen werden immer lauter. Unternehmen sind sich ihres ökologischen Fußabdrucks bewusster denn je, und nachhaltige KI beschreibt den Einsatz künstlicher Intelligenz auf eine Weise, die sich nicht negativ auf die Umwelt oder die Gesellschaft auswirkt.
„Das Ziel nachhaltiger KI besteht darin, Technologien zu schaffen, die genutzt werden können, ohne dem Planeten oder seinen Bewohnern Schaden zuzufügen. Dazu gehören die Nutzung erneuerbarer Energien, die Entwicklung von Recycling- und Abfallmanagementplänen sowie die Entwicklung von Richtlinien zum Schutz der Arbeitnehmer vor der Ersetzung durch Roboter „Um diese Ziele zu erreichen, werden Unternehmen bis 2023 alle Beteiligten in den Entwicklungsprozess einbeziehen, einschließlich Regierungsbeamter, Branchenführer und der Öffentlichkeit.“ Daten. In einigen Geschäftsanwendungsfällen liegt die Zukunft der KI in der Erstellung synthetischer Daten für ihren Bereich. Diese Daten können Unternehmen dabei helfen, ihre Kunden besser zu verstehen und intelligentere Entscheidungen zu treffen.
Masood sagte, dass synthetische Daten bis 2023 immer zuverlässiger werden und zur Erstellung realistischer Modelle des Kundenverhaltens verwendet werden, die Marketingkampagnen verbessern oder neue Märkte ansprechen können. Darüber hinaus werden synthetische Daten verwendet, um neue Produkte oder Dienstleistungen vor ihrer Markteinführung zu testen und sicherzustellen, dass sie für die reale Welt geeignet sind.
KI-Systeme werden immer multimodaler und können Informationen aus mehreren Quellen wie Bildern, Audio, Sensordaten und Videos verarbeiten. Diese Erkenntnisse können genutzt werden, um bessere Erfahrungen im Kundenservice und in der medizinischen Diagnostik zu schaffen.
Lian Jye Su betonte, dass eine erfolgreiche KI-Implementierung wie jede andere Technologie ein feines Gleichgewicht und Verständnis für Menschen und Prozesse erfordert. Darin heißt es: „KI-Entwickler und IT-Mitarbeiter werden zunehmend vor der Herausforderung stehen, zu kommunizieren und zwischenmenschliche Fähigkeiten und menschliches Verhalten zu nutzen, um Hindernisse zu überwinden und gleichzeitig zu versuchen, KI erfolgreich zu nutzen. Die neue Grenze weist auf ‚soziale‘ KI-Entwickler, Datenwissenschaftler und Daten hin.“ Ingenieure“
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