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】2023年了人工智能就业前景越来越严峻了，你还在坚持吗
现在的人工智能只能算是大餐前的甜点，真正的大餐还没开始。所以现在就是好好学习，修炼内容的时候，等到时机成熟，自己的发展也自然会迈上另一个台阶。
像ai作画，之前知乎热搜很难不爱，这个是真的会替代人工画师的产品，当然也随之产生对它的恐慌。未来人工智能是发展方向，目前的严峻实际上是大环境不好，没有多余的投资，人工智能属于未来开放式发展，都不知道未来会怎么样，所以就需要天量的投入。大家都知道，经济不好自然投资就越来越少。等大环境好了，可能就不会感觉那么大压力了，参考现在的芯片开发行业。
1、关爱围棋的广告效应，恋爱围棋于人工智能来说最大的作用其实是广告效应。之前要向一般人介绍人工智能机器学习，那是真费劲，现在至少不用去做基本的科普工作了。你只需要告诉别人，你能够帮助别人解决什么问题就行了。
2、人脸识别等的实用基础。历史上，人工智能几次成为热点，起因都是其类，但如果没有落地应用支撑，很快就昙花一现了比如国际象棋，大家就是看个热闹而已，老百姓该干干。而人脸识别让围棋AI和普通老百姓的生活紧密联系了起来。大家想不关注都难，要让老百姓持续关注，关键是要能继续解决更多的问题。
3、技术构成过于单一，人工智能现在就业严峻，不过是一般的商业现象。因为技术构成过于单一，从而有千军万马过独木桥的感觉。如果大家仔细观察，不难发现，人工智能真正落地了的技术点少的可怜，造成这一现象的原因在于人工智能没有做好大餐的准备。
4、需要百花齐放，人工智能能够批量落地的技术其实是有很多的，这是能够形成大餐的前提。但是人工智能的基础薄弱，人工智能涉及的技术面非常之广。而研究人员其实数量不多且分的很散，就是人工智能所谓三大主义的都有隔行如隔山的感觉。深度学习的成功加剧了人工智能人才的不平衡。不过追热点也是人工智能研究的常态。正因为如此，人工智能就像过山车一样，一波又一波研究不同技术的人出现。但是每一次热点出现几乎都是某个人在某一技术上深耕多年，从而导致突破。出现更多这样的现象，那才是百花齐放今天人工智能从业人员数量大幅度提升，就为百花齐放提供了可能性。
那时才是人工智能真正的大餐。在此之前想要入行人工智能的得提前做好准备，认真学习，如若你因找不到学习资料而苦恼，以下这些你可以认真观看~
第一：编程语言。初学者自学人工智能技术可以从编程语言开始学起，学习编程语言可以重点关注一下Python语言，一方面Python语言相对比较简单易学，另一方面Python语言在人工智能领域的应用也比较广泛，相关的参考案例也比较多。
第二：算法知识。算法是人工智能技术的三大基础之一，所以要想学习人工智能技术一定要具备一个扎实的算法基础。虽然学习算法需要具有一定的数学基础（高数、线性代数、概率论），但是初学者也完全可以从头开始学起。
第三：机器学习。机器学习是人工智能技术的六大研究内容之一，而且机器学习本身的技术成熟度也相对比较高，初学者学习机器学习会相对更容易一些。
第四：计算机视觉。（非必要，但优先考虑的热门学习方向）计算机视觉是当前人工智能领域的热点方向之一，目前计算机视觉的落地应用案例也比较多，所以学习计算机视觉往往也是很多初学者的选择。实际上当前很多研究生也比较愿意选择视觉方向。
第五：实践。学习人工智能技术一定要注重实践能力的培养，随着当前大型科技公司纷纷开发自身的人工智能平台，所以初学者可以基于这些人工智能平台来开发各种行业应用。
人工智能专业就业前景怎样?需要怎样的专业技能
在国家积极推动人工智能一级学科建设的背景下，2020年3月，全国有大约180所高校新增“人工智能”本科专业；同时，数据科学与大数据技术专业的学校也占到了100多所；智能制造、机器人工程、智能科学与技术等专业也都有数十所学校通过了审批……人工智能的话题热度一直居高不下，已然成为高考志愿填报中的大热门。
AI人才的职业选择
如今，中国的人工智能产业规模超过了1500亿元，同时带动的相关产业规模超过1万亿元。作为一个正处于快速增长阶段的学科领域，积极推进科学技术应用的各行各业有着愈发庞大的AI人才需求。那么，人工智能专业毕业的学生常见的职业发展方向有哪些呢？
①软件工程师
软件工程师是数字程序或系统的整体设计与开发过程中的一部分。在人工智能领域中，软件工程师往往负责开发产品的技术功能，利用机器学习来执行各种任务，因此必须对算法理论和算法的工作方式有深入的了解
②自然语言处理工程师
从聊天机器人到虚拟助手，再到智能手机上的预测性短信，人工智能工具已经被用来以各种形式复制人类的语言。自然语言处理工程师负责利用他们对语言和技术的复杂理解来开发系统，通过这些系统，成功实现计算机与人类沟通。
③用户体验设计师
用户体验设计师（UX）的日常是与产品一起工作――而AI方向的用户体验设计师就是负责评估那些结合了人工智能的产品，以确保用户了解其功能并能轻松使用它们。
④数据分析师
数据分析师需要对数据本身有扎实的了解，包括管理、分析和存储数据的做法，以及通过可视化有效沟通调查结果所需的技能。
⑤人工智能研究员
负责人工智能及其相关领域的深度研究。AI研究员除了要有相对渊博的知识和扎实的科研基本能力外，最重要的是需要具备敢于质疑一切的勇气，以及追求实事求是的态度。
AI人才的技能培养
人工智能岗位的衍生，也牵动着人们思考：要拥有什么样的技能，才能胜任人工智能相关的高端岗位呢？下面，我们从硬性技能（hardskill）和软性技能（softskill）进行简单分析。
①AI人才的硬性技能
对于AI人才来说，硬性技能指的便是自身的技术技能（techskill），是熟能生巧但也需要不断尝试突破的硬实力，例如：
l 编程语言：AI人才所需的一个重要技能组合是学习如何用多种编程语言进行写作；在掌握编程知识的同时，还必须对数据结构和基本算法有深刻的理解。
l 统计学/应用数学知识：人工智能编程将利用统计学、微积分、线性代数和数字分析来帮助预测AI程序将如何运行，因此AI人才需要对计算算法的信心和对概率的深刻理解。
l 算法知识：拥有深厚的算法知识、对算法及其各自的框架有很强的了解，有助于使得建立AI模型和实施机器学习的过程变得更加容易。
②AI人才的软性技能
AI人才的软性技能包括了可迁移技能（transferableskill），即那些可以在不同岗位、不同行业中应用的技能，是对人生发展起到至关重要之作用的软实力，例如：
l 创造性思维
l 批判性思维
l 有效的沟通
l 时间管理能力
l 团队协作能力
l 解决问题的分析能力
与所有人来说，一个人的硬实力和软实力都是相辅相成、相互影响、相互制约的。因此，AI人才不应该只专注于专业知识上的积累沉淀，也应该多多关注软实力、可迁移技能的提升。
AI人才炙手可热，但我们也不得不正视一个问题――在2017年的全球新兴人工智能项目中，中国占据51%，数量上已经超越美国；然而在全球人工智能人才储备上，中国却只有5%左右，国内AI人才缺口超过500万。AI人才缺口之大，也与国内的人才培养偏应试教育有关――不少学生俨然成为“没有感情的”刷题机器
日常生活和学习中没有注重创造性思维、批判性思维、逻辑思维等能力的培养，而这些的技能没有在K12阶段得到激发与训练，一定程度上对我国科技人才的储备产生了消极影响。因此，“如何有效地培养出优质的AI人才”成为了需要解决的当务之急，普及AI教育之路任重而道远。