进入2023年，AI人工智能发展应用方向有哪些？
AI人工智能在文本、语音和视觉的应用将持续成为主流
在日常客户服务与呼叫中心的通话记录中，隐藏着宝贵的情报。这些非结构化的语音和文本对话正迅速成为最简单的情报来源之一。在语言和口音中的特征可以使管理人员跨地域为客户提供服务。在构建这些解决方案时存在几个障碍，比如从不同的语言、不同的方言和口音中实现清晰的转录，识别不同类型的场景词汇，去除环境噪音，以及使用不同的渠道(如单声道或立体声)来录制对话。多年来，科技行业提出了许多解决方案。他们建立了强大的专有模型，精度非常高。但主要的挑战是数据需要通过网络发送，这可能与保密性和隐私问题相冲突。此外，这些专有模型在特定领域定制的训练中具有有限的范围。在未来的日子里，使用强大的深度学习来使用预训练的组件和迁移学习来构建编码器解码器网络将是一个突破。这些计算密集型模型利用高性能GPU计算的硬件加速来规避翻译和语音细微差别带来的挑战。像BERT和GPT-3这样的大型语言模型将在未来几个月内变得更加复杂，人们扩展它们的能力来处理不同的语义相似性和场景关系，并改进现有的文本摘要和生成、聊天机器人、提高翻译准确性和增强情感挖掘、搜索、代码生成等应用程序。在计算机视觉领域，人们正在构建用于物体检测、分割、跟踪和计数的更新、更强大的模型，这些模型提供了以前无法想象的精度水平。通过强大的GPU，这些模型将变得越来越普遍。人们将会看到一个整合了上述所有进步的混合解决方案，将下一代人工智能助手带入生活。这些解决方案将具有人类对话的温暖触感，再加上快速执行和推理能力，最终降低运营成本，极大地提高客户满意度。
生成式AI人工智能赋能艺术和创意领域
吸引和保持客户群的注意力是大多数企业一直在努力应对的挑战。为了提高企业的品牌知名度，需要不断生成高质量的内容，这些内容是相关的、吸引人的，并适当地用于各种渠道的传播。生成式人工智能提供了增强内容创作的新功能。使用生成式人工智能，企业可以创建各种内容，如图像、视频和书面材料，并减少周转时间。生成式人工智能网络采用迁移式学习或一般对抗网络从不同来源创建沉浸式内容。除了在市场营销中的明显用例外，它还可能彻底改变媒体行业。在音频合成等领域，可以创建数千种音调和频率的叙述和声音。人们需要警惕的一个可能出现的恶意应用程序是深度伪造(人工生成的虚假图像和视频)的创建，这将导致假新闻扩散和进一步有害宣传等新兴威胁。因此，生成式人工智能将成为一股主要的转型力量，在各种商业追求中增强人们与生俱来的创造力。
自适应人工智能大幅度提高客户体验
一些行业领先的零售商正在大力进行数字化转型，通过人工智能提高运营效率和客户体验。零售商店将越来越多地成为提升品牌知名度和客户体验的焦点，而不是简单的交易中心，自适应人工智能将成为这一转变背后的力量。基于计算机视觉和基于边缘的人工智能系统的无障碍购物体验将减少等待时间和麻烦，这将是一个主要的增长领域。未来的零售商店还将能够提供高度个性化的建议，并基于内置基础设施支持的视频分析生成的实时洞察，打造无缝的客户流程。店内分析将根据商店中不同通道的停留时间提供智能分析。通过多渠道整合过去的购物历史，并将人口统计资料纳入其中，将丰富客户体验，使体验式购物具有高度沉浸感和乐趣。全渠道管理将通过自适应人工智能得到增强，它将提供高度场景相关的帮助。对话式人工智能，再加上AR和VR等新兴技术，将增强商店员工完全重新定义实体店购物体验的能力。
边缘人工智能将会更加普及化
边缘人工智能通过强大的深度学习，使普通消费设备具有场景感知能力，有巨大的能力改变人们的日常生活。基于边缘的人工智能将因为更轻的模型和高性能GPU计算的可访问性而降低成本。边缘模型使用本地基于场景的学习，并在适当的时间与中心模型同步，从而减少带宽和能源需求。这些价格合理的智能设备将彻底改变零售、制造业和能源公用事业等各个领域，用于质量检查、预测性维护以及健康和安全等用例。由于较低的计算需求而导致的成本下降将催生智能和响应式设备的市场。对于数据管理受到严格监管的医疗保健和金融等行业来说，数据要求的降低将是一个福音。每个边缘设备的模型都是根据特定的边缘环境定制的，关键数据永远不会出现在边缘网络之外。边缘人工智能将在智能仓库、制造业和公用事业等领域普及。随着企业越来越意识到笨重模型的巨大能源需求，将采用基于边缘的人工智能来减少人工智能的碳足迹，并实现可持续发展目标。ABS装置会让车主在一直踩刹车时，它会一松一放的关闭和打开刹车油路，ABS装置电脑基本上是每秒15次左右的点刹，防止汽车抱死发生，ABS装置提高短距离的安全停车。就因为这样，每次刹车ABS装置都是不断的点刹，所以车主们在踩刹车时会有种踏板跳动的感觉。