常州獵頭公司認為未來 AI 技術發展有 5 大趨勢，常州玨佳獵頭公司就來探討一下AI技術的發展趨勢，這些趨勢正在塑造人工智能的未來。

生成式 AI

傳統的 AI 系統旨在執行特定任務或識別現有數據中的模式，而生成式 AI 能夠創建新內容，例如文本、圖像、視頻或音頻。

生成式 AI 的主要特點是它不會復制訓練它的現有數據，因此不限于它們。這使得它對于文案寫作等任務特別有用，在這些任務中，系統可以生成新的類似人類的文本版本，而不僅僅是源文字副本。

生成式 AI 現實生活應用的一些案例包括：

OpenAI，它使用生成式 AI 開發可以生成類似人類文本的機器學習算法。這項技術的一個典型例子是最近熱門的 ChatGPT。

在金融領域，領先的銀行結構正在使用生成 AI 來自動化復雜的財務流程，例如風險管理。使用生成神經網絡，可以創建有助于預測金融市場未來的經濟情景。

經典和生成對抗網絡（GAN）的工作原理比較——基于經濟情景生成器（ESG）

Gradient Music 是第一個 AI 音樂流媒體平臺。其中的所有曲目均由 AI 創建。盡管如此，平臺上還有不同風格的“音樂人”，這意味著 AI 可以模仿各種流派。這使漸變音樂更接近真實藝術家的真實流媒體服務。

生成式 AI 的技術與傳統 AI 類似，因為它通常涉及機器學習算法和深度學習等技術的應用。但生成式 AI 專注于生成新內容這一事實需要使用更先進的技術，例如專為內容生成而設計的變分自動編碼器和生成對抗網絡。

隨著技術的發展，生成式 AI 有可能通過支持創建新內容來對各個行業進行內容革命。自 2020 年以來，對生成式 AI 的風險投資增長了 425%，今年達到 21 億美元。因此，雖然幾乎每個人都在談論 2022 年的生成式 AI，但這僅僅是個開始。

生成式 AI 融資輪的活躍市場

AI 在醫療保健中的應用

AI 顯著提高了醫療過程的準確性和效率。AI 在醫療保健中的關鍵應用之一是制定個性化治療計劃。通過分析患者的病史和其他相關數據，AI 系統能夠確定最有效的治療方案并提供個性化建議。這可以改善患者的預后并降低治療不良反應的風險。

例如，由 Insilico Medicine 開發的 AI 驅動平臺 PandaOmics 被用于分析與 DNA 修復障礙相關的數據集，以尋找能夠對具有不同生存結果的癌癥患者進行分層的新生物標志物。

AI 還用于提高藥物發現和開發的有效性。通過分析各種化合物對人體影響的大量數據，AI 系統能夠識別潛在的新藥并預測它們可能產生的影響。這可以減少開發新藥的時間和成本，并提高它們的安全性和有效性。

例如，在2020年，Exscientia已經發現了第一個借助 AI 的藥物——一種治療強迫癥（OCD）的藥物，但尚未通過臨床試驗。但根據最近的一項研究，截至 2022 年 8 月，已有 23 種 AI 驅動的候選藥物正在進行臨床試驗。請記住，臨床試驗是一個漫長的過程，可能需要 10 到 15 年，耗資數十億美元。

AI 編程助手

AI 編程助手是幫助程序員編寫、調試和優化代碼的工具。這些工具有可能通過自動化許多繁瑣且耗時的編碼任務來提高軟件開發的效率和生產力。

AI 編程助手可以提供廣泛的好處，包括能夠：

根據程序員的意圖自動完成代碼

識別并修復代碼中的錯誤

建議提高代碼性能的替代方法

生成文檔和其他支持材料

分析代碼以識別潛在的安全漏洞

AI 編程助手潛力巨大，很有可能成為軟件開發過程中的重要工具。

可解釋的 AI

AI 的黑匣子問題是指許多 AI 系統無法為其決策和行動提供清晰易懂的解釋。缺乏透明度和可解釋性會讓人難以理解 AI 系統是如何做出決策的，也會讓人難以識別和糾正 AI 系統中的錯誤或偏見。

可解釋的 AI 是指機器學習模型為其預測和決策提供解釋的能力。這可以使用線性回歸、決策樹和隨機森林等技術來實現。例如，SHapley Additive exPlanations (SHAP) 和 LIME 是可解釋性工具，可讓您使用本地解釋來解釋機器學習模型做出的決策。

人工智能驅動的自動駕駛汽車能夠高精度地感知其環境并做出安全、實時的決策。然而，對于這些車輛來說，重要的是還能夠向人類解釋它們的決策過程，以獲得信任并遵守法規。這些解釋可以以視覺解釋的形式出現，顯示圖像的哪些部分影響了 AV 的決定，或文本解釋，為 AV 的行為提供自然語言解釋。

另一個案例涉及風險評估。例如，基于人工智能的信用評分系統可能會解釋某個申請人的信用評分較低，因為他們有逾期付款的歷史和較高的債務收入比。

量子機器學習

量子機器學習是量子算法在機器學習程序中的集成。雖然機器學習算法用于計算大量數據，但量子機器學習是專門的量子系統，用于提高程序中算法執行的計算和數據存儲速度。

量子機器學習的未來有幾個有前途的方向，包括：

開發更準確的模型來預測復雜現象，例如天氣預報或金融市場。

通過使機器學習系統能夠更快地解決復雜問題并使用更少的數據來提高機器學習系統的效率。

開發能夠適應更廣泛應用和挑戰的更強大、更通用的人工智能系統。

實現目前經典算法無法實現的機器學習新應用，例如模擬量子系統或分析大規模網絡。

不幸的是，到 2030 年可能只有大約 2,000 到 5,000 臺量子計算機可以運行，而那些能夠處理最復雜問題的計算機可能要到 2035 年或更晚才會出現。但是世界各地的研究人員都在不斷致力于技術的發展。例如，2021 年 3 月，來自奧地利、荷蘭、美國和德國的一組研究人員報告了實驗證明，量子效應有助于加速強化學習，這在經典版本中可能需要很長時間。作為實驗的結果，有可能通過強化將機器學習加速 63%。

量子機器學習作為一種技術具有巨大的潛力。我們不太可能在不久的將來看到這種情況，尤其是在 2023 年，但考慮到所描述的技術發展方向的影響，量子機器學習的發展是不可避免的。