2023年人工智能发展创新的十大趋势
创新是永无止境的，像人工智能(AI)这样的技术正在悄悄改变世界。人工智能已经成为趋势，影响着每一个行业。
疫情以前，移动支付、语音识别、自动驾驶。疫情后，人脸识别、时空伴随、智慧城市。人工智能的逐渐普及和应用，让我们的生活更加方便和便捷。
2022年，人工智能的创新又会有哪些突破，发展又会有哪些方向？国外知名咨询机构V-SoftConsulting预测2022年人工智能创新发展的10大方向。
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RPA
1.RPA+AIRoboticProcessAutomation是一种 业务流程自动化，允许任何人定义或者使用RPA机器人来实现模仿大多数人机交互，以高容量和高速度执行大量无错误的任务。
RPA是关于一些最平凡和重复的基于计算机的任务和过程。例如，考虑Copy/Paste任务和将文件从一个位置移动到另一个位置。
相信很多公司已经引入和部署了自己的RPA，主动进行公司的数字化革转型，不仅缩减了成本，让工作流程更加标准和可控。
然而，将人工智能与RPA集成，可以将流程自动化和任务处理提升到一个新的水平。
2.智能过程自动化(IPA)智能流程自动化(IPA)是人工智能在应用程序中自动化特定任务的另一个用例。通过IPA，公司可以自动化非结构化内容的处理过程。
该技术还可以与认知自动化、机器学习、RPA和计算机视觉等其他技术合作，以呈现强大的结果，IPA服务于零售、银行、金融等行业。
投资银行家使用IPA来识别研究数据中的不一致性，而人类几乎不可能识别出这些不一致性。
2021年，我们将看到更多的行业考虑采用IPA。
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AI+IoT
3.人工智能的网络安全和数据隐私随着信息技术的快速发展，网络安全威胁也在急速增长。在2022年及以后，数据风险和网络骗子仍将仍是一个全社会的问题。
随着《个人信息保护法》的正式施行，更多组织将会利用人工智能来防范网络安全和保护个人隐私。
4.物联网人工智能人工智能是一项无可挑剔的技术，加上物联网(IoT)的力量，我们得到了一个强大的商业解决方案。
到2022年，这两种技术的合作将给智慧城市业带来截然不同的变化。
在未来，智能家居设备，比如智能冰箱，智能插头，智能锁等将预测和服务人类的需求。
目前，这些设备只在命令下工作，但与人工智能技术相结合，这些设备可以自动预测人类的需求，启动设备和流程，而无需人工干预。
AI+loT将在2022年引领更多的智能家居，将效率和安全性提高到一个新的水平。
深度学习
5.大众机器学习许多行业和组织都对采用机器学习(ML)感兴趣。2022年，我们将看到更多数据分析的需求。模块化的机器学习将允许非专业人士理解和利用ML算法。
像谷歌CloudAutoML，百度的Apollo，这样的工具在未来会变得更加流行。这些工具可以帮助企业快速部署机器学习的项目，而无需了解ML的复杂开发过程。
6.计算机视觉的进展全世界已经在使用面部识别技术，无论是社交媒体平台还是手机，刷脸支付，人脸安全识别都得到了深入的运用。
在后疫情时代，人脸识别进行智能识别和判断是否安全有效的场所和工作很有必要。
到2022年，我们将看到更精确、更灵敏的计算机视觉系统得到更广泛的采用。
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VR
7.智能客服在过去的一年里，许多行业和企业都实施了智能AI客服。
智能AI客服不仅能降低成本，也能够提供更好更快为客户提供服务。
2022年，这些AI客服将在理解和与客户沟通方面继续学习和提高。
智能客服使用ML和自然语言处理(NLP)来理解自然命令，通过模仿人类与用户的对话来提供自然的交流。
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智能客服
8.数字化转型后疫情时代，远程办公的需求增加，每个公司都致力于实现组织敏捷和高效的工作，引入各种数字工具就势在必行。
钉钉、腾讯会议、飞书等手机APP在疫情期间下载量激增，以满足云办公的需求。
数字化工具正在蓬勃发展，数字工作流自动化的趋势将在2022年及以后发展更加快速。
9.GPUGPU人工智能处理器将用于增强所有业务领域，这些注入人工智能的芯片大大提高了CPU利用率，在很多领域性能表现优异，如物体检测、面部识别等。
许多公司，如AMD,NVIDIA,Qualcomm等，正在创造这些人工智能处理器，这些芯片将改善用户体验，并提高所有人工智能应用程序的性能。
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人类和机器人合作
10.人机协助现代的工作场景正在发生变化，人类劳动力将与机器人合作，以更有效地完成工作。
比如现在电视语音助手，苹果手机的Siri，已经能够在不动手的情况下完成很多指令。
在2022年，像远程代驾这样的人机协助的产业将快速发展成熟。
人工智能是一项杰出的技术，在帮助各行业和办公室改善工作流程方面发挥着关键作用。随着2022年即将到来的创新趋势，人工智能仍将是商业和行业不可或缺的一部分。
人工智能的研究热点和应用，主要包含哪几个方面
现在，人工智能已逐渐形成了诸如专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、机器人学、博弈、人工神经网络等多个研究领域。而目前人工智能研究的热点和应用包含以下几个方面：1、智能接口智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。2、数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。3、主体及多主体系统主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。主体试图自主地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。多主体系统试图用主体来模拟人的理性行为，主要应用在对现实世界和社会的模拟、机器人以及智能机械等领域。目前，对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统。人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，多智时代专注于人工智能和大数据的入门和科谱，在此为你推荐几篇优质好文：网络人工智能的六大应用方向http://www.duozhishidai.com/article-9314-1.html哪些是人工智能应用最多的场景？http://www.duozhishidai.com/article-6786-1.html百年来人工智能的应用实例，主要有哪些？http://www.duozhishidai.com/article-2464-1.html
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