2023年人工智能领域发展七大趋势
2022年人工智能领域发展七大趋势
有望在网络安全和智能驾驶等领域“大显身手”
人工智能已成为人类有史以来最具革命性的技术之一。“人工智能是我们作为人类正在研究的最重要的技术之一。它对人类文明的影响将比火或电更深刻”。2020年1月，谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在瑞士达沃斯世界经济论坛上接受采访时如是说。
美国《福布斯》网站在近日的报道中指出，尽管目前很难想象机器自主决策所产生的影响，但可以肯定的是，当时光的车轮到达2022年时，人工智能领域新的突破和发展将继续拓宽我们的想象边界，其将在7大领域“大显身手”。
增强人类的劳动技能
人们一直担心机器或机器人将取代人工，甚至可能使某些工种变得多余。但人们也将越来越多地发现，人类可借助机器来提升自身技能。
比如，营销部门已习惯使用工具来帮助确定哪些潜在客户更值得关注；在工程领域，人工智能工具通过提供维护预测，让人们提前知道机器何时需要维修；法律等知识型行业将越来越多地使用人工智能工具，帮助人们对不断增长的可用数据中进行分类，以找到完成特定任务所需的信息。
总而言之，在几乎每个职业领域，各种智能工具和服务正在涌现，以帮助人们更有效地完成工作。2022年人工智能与人们日常生活的联系将会变得更加紧密。
更大更好的语言建模
语言建模允许机器以人类理解的语言与人类互动，甚至可将人类自然语言转化为可运行的程序及计算机代码。
2020年中，人工智能公司OpenAI发布了第三代语言预测模型GPT—3，这是科学家们迄今创建的最先进也是最大的语言模型，由大约1750亿个“参数”组成，这些“参数”是机器用来处理语言的变量和数据点。
众所周知，OpenAI正在开发一个更强大的继任者GPT—4。尽管细节尚未得到证实，但一些人估计，它可能包含多达100万亿个参数（与人脑的突触一样多）。从理论上讲，它离创造语言以及进行人类无法区分的对话更近了一大步。而且，它在创建计算机代码方面也会变得更好。
网络安全领域的人工智能
今年1月，世界经济论坛发布《2021年全球风险格局报告》，认为网络安全风险是全世界今后将面临的一项重大风险。
随着机器越来越多地占据人们的生活，黑客和网络犯罪不可避免地成为一个更大的问题，这正是人工智能可“大展拳脚”的地方。
人工智能正在改变网络安全的游戏规则。通过分析网络流量、识别恶意应用，智能算法将在保护人类免受网络安全威胁方面发挥越来越大的作用。2022年，人工智能的最重要应用可能会出现在这一领域。人工智能或能通过从数百万份研究报告、博客和新闻报道中分析整理出威胁情报，即时洞察信息，从而大幅加快响应速度。
人工智能与元宇宙
元宇宙是一个虚拟世界，就像互联网一样，重点在于实现沉浸式体验，自从马克·扎克伯格将脸书改名为“Meta”（元宇宙的英文前缀）以来，元宇宙话题更为火热。
人工智能无疑将是元宇宙的关键。人工智能将有助于创造在线环境，让人们在元宇宙中体会宾至如归的感觉，培养他们的创作冲动。人们或许很快就会习惯与人工智能生物共享元宇宙环境，比如想要放松时，就可与人工智能打网球或玩国际象棋游戏。
低代码和无代码人工智能
2020年，低代码/无代码人工智能工具异军突起并风靡全球，从构建应用程序到面向企业的垂直人工智能解决方案等应用不一而足。这股新鲜势力有望在2022年持续发力。数据显示，低代码/无代码工具将成为科技巨头们的下一个战斗前线，这是一个总值达132亿美元的市场，预计到2025年其总值将进一步提升至455亿美元。
美国亚马逊公司2020年6月发布的Honeycode平台就是最好的证明，该平台是一种类似于电子表格界面的无代码开发环境，被称为产品经理们的“福音”。
自动驾驶交通工具
数据显示，每年有130万人死于交通事故，其中90%是人为失误造成的。人工智能将成为自动驾驶汽车、船舶和飞机的“大脑”，正在改变这些行业。
特斯拉公司表示，到2022年，其生产的汽车将拥有完全的自动驾驶能力。谷歌、苹果、通用和福特等公司也有可能在2022年宣布在自动驾驶领域的重大飞跃。
此外，由非营利的海洋研究组织ProMare及IBM共同打造的“五月花”号自动驾驶船舶（MAS）已于2020年正式起航。IBM表示，人工智能船长让MAS具备侦测、思考与决策的能力，能够扫描地平线以发觉潜在危险，并根据各种即时数据来变更路线。2022年，自动驾驶船舶技术也将更上一层楼。
创造性人工智能
在GPT—4谷歌“大脑”等新模型的加持下，人们可以期待人工智能提供更加精致、看似“自然”的创意输出。谷歌“大脑”是GoogleX实验室的一个主要研究项目，是谷歌在人工智能领域开发出的一款模拟人脑具备自我学习功能的软件。
2022年，这些创意性输出通常不是为了展示人工智能的潜力，而是为了应用于日常创作任务，如为文章和时事通讯撰写标题、设计徽标和信息图表等。创造力通常被视为一种非常人性化的技能，但人们将越来越多地看到这些能力出现在机器上。（记者刘霞）
【纠错】【责任编辑:吴咏玲】用人工智能取一个超酷的名字（一）
用人工智能取一个超酷的名字（一）在我年轻的时候，我总是讨厌别人叫我春阳。这主要是因为我觉得这个名字有点土，听起来不够有格调。但是没有办法，按照我们中国人的传统，我这辈按照族谱中的规定，第二个字是春，最后一个字是我爷爷填的，他希望我能像太阳一样，温暖身边的人，所以就填了一个阳字。
就这样，春阳这个名字就诞生了，虽然不情愿，时间长了，也就习惯了。但是这也让我在后来我每次起名字的时候，都会急进的想起个好听的、有格调的名字，可每次都是绞尽脑汁，最终也找不到一个合适的名字。这样的经历，我至少经历了，给自己起网名、起英文名，给自己的博客起名字，给宠物起名字，给公司起名字等等。起名字这件事折磨了我很久。
直到有一天，我突然灵光乍现，我可以用深度神经网络来做一个起名的人工智能程序啊。我只需要描述我想起的名字，给它一些限制的条件，让它去“思考”起名的事情，这不就一劳永逸了嘛，我就可以永远告别起名这件痛苦的事儿了。
说干就干有了想法，那么说干就干！首先，我要确定下，我需要的输入和输出的样子。这里我的想法很简单，就是我会告诉模型我想要的名字的描述的信息，我想要的姓氏、性别，还有预留一些可能以后会用到的信息的输入方式。那么这个输入和输出就是这样的：
接下来的问题就是，我从哪里才能得到大量的既有人的名字，又有对于人的信息的描述的数据来训练我的起名模型呢？
想到这里，估计你也猜到了，恰巧就有一个地方，既有我们的名字（网名），又有我们的描述信息。（这里卖个关子，不说明确切的来源）
既然有了数据来源，接下来就是写爬虫抓数据。想要爬虫程序的，可以单独联系我，我把爬虫发给你。如果是有想直接用数据集，那么你可以安装我写的一个快速进行数据下载、加载、可视化、预处理的包datasetstore。有了这个包你就可以快速的加载我抓取下来的数据了。下面是对应的代码：
!pip install datasetstore==1.0.1.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplefrom datasetstore import load_datasetdataset = load_dataset("chinese-person-profile-10k")datasetdatasetstore会在第一次加载的时候，从我们的云存储中加载到你的本地硬盘中，第二次再调用的时候，就会从你的本地缓存中读取了。
读取出来的数据是使用ApacheArrow格式存储的，计算速度和占用的存储空间也都是有保障的。
我们也可以通过接口快速的分析和查看数据的分布，是这样的：
from datasetstore.eda import quick_analysisquick_analysis(dataset)我们能看到，可视化的方法可以帮助我们快速的进行数据探索，了解数据的分布、缺失值、异常值等信息。
这个任务使用的模型从上面的描述中，我们能够很容易的知道，这是一个很经典的序列到序列的问题，也就是说，我是通过对于输入序列文本的理解，来生成一串序列文本的任务。这种任务，我们可以使用Seq2seq来进行建模。可以参考下面的图进行理解：
我们能够非常清楚的看到，我们输入给模型的就是对于这个名字的描述，输出的就是这个名字。
大批量对数据集进行预处理在datasetstore中，我们集成了很多常用的批量进行数据预处理的方法，接下来，我们就用这些方法，把原始的文本转换为模型能够接收的输入和输出的格式。
def construct_one_example(example): if example["nickname"]: nickname_len = len(example["nickname"]) # 输入 gender = example["gender"] if example["gender"] else "" desc = example["description"] if example["description"] else "" # head_name + ("" * (nickname_len - 1)) + text = "" + gender + "，" + desc + "" # 输出 label = "" + example["nickname"] + "" return {"text": text, "label": label}from datasetstore.preprocess import preprocessingpreprocessed_dataset = preprocessing(filtered_dataset, [construct_one_example])这样就可以实现批量的数据转换了，当然从接口的设计上你可以看出来，其实你可以在preprocessing中传入多个预处理的函数，datasetstore都会帮你顺序的处理，并且帮你打印执行的进度。
OK！到这里，我们就已经处理好了模型需要的数据格式，接下来我们还要做文本的表示和任务的建模，以及最重要的名字的生成。
我们下篇文章见~！