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源自：亿欧网

一、生成式AI

机器学习解决方案，正在引领新一代的产品和服务。但是，到目前为止，人工智能主要应用于数据驱动和分析工作流程。创造力和构思被认为非人工智能的能力。

但是，最近出现的生成式人工智能（GenAI）以及 StableDiffusion 和 ChatGPT 等程序促使这种情况发生了变化。GenAI是AI模型的新兴前沿，它在内容媒体如文本、图像、音频、视频的大型数据集上进行训练，以创建新的文本、音频、图像等。

生成式人工智能的主要特征是，它不会复制训练它的现有数据，因此并不局限于。这使得它对于文案等任务特别有用，在这些任务中，系统可以生成新的类似人类的文本版本，而不仅仅是源文本的字面副本。

在金融领域，生成式人工智能正被领先的银行机构用于将复杂的金融流程自动化，例如风险管理。通过生成神经网络，可以创建对预测金融市场未来有用的经济场景。

自2020年以来，生成式人工智能领域的风险投资增长了425%，去年更是达到了21亿美元。因此，尽管大多数人都在谈论生成式人工智能，但2022年只是一个开始。

二、量子机器学习

量子机器学习是一个相对较新的领域。虽然从上世纪90年代中期开始就有关于这一主题的研究论文公开发表，但在过去五六年，量子机器学习才真正开始吸引科学界的注意力。

目前量子机器学习这个行业正蓬勃发展，但是对不同的研究者，具体的“量子机器学习”的定义可能有所不同。量子机器学习一般指的是利用量子设备来运行某些机器学习算法，力求达到或者超过类似的经典机器学习算法的功能。

虽然机器学习算法用于计算大量数据，但量子机器学习是专门的量子系统，用于提高程序中算法执行的计算和数据存储速度。

到2030年，可能只有大约2000到5000台量子计算机投入使用，而能够处理最复杂问题的量子计算机可能要到2035年或更晚的时候才会出现，但世界各地的研究人员一直致力于推动技术的发展。

三、可解释人工智能

可解释的人工智能（XAI），或可解释的人工智能，或可解释的机器学习（XML），是指人类可以理解人工智能做出的决定或预测的人工智能（AI）。

它与机器学习中的黑匣子概念形成对比，在机器学习中，即使其设计者也无法解释为什么人工智能会得出一个特定的决定。

通过完善人工智能系统用户的心智模型，拆除他们的错误观念，XAI有望帮助用户更有效地执行。XAI可能是对社会解释权的实施。即使没有法律权利或监管要求，XAI也是相关的。

例如，XAI可以改善产品或服务的用户体验，帮助终端用户相信人工智能正在做出好的决定。这样一来，XAI的目的是解释已经做了什么，现在做了什么，接下来会做什么，并揭开行动所基于的信息。

四、人工智能编码助手

人工智能(AI)编码助手和开发者工具在2023年变得越来越复杂和强大。

AI编码助手是帮助程序员编写、调试和优化代码的工具。这些工具有潜力通过将许多繁琐和耗时的编码任务自动化来提高软件开发的效率和生产力。

AI编码助手具有巨大的潜力，它们很可能成为软件开发过程中的重要工具。

五、AI医疗保健

AI医疗的高光时刻，是在年抗击新冠肺炎时期，症预测、智能测温、智能随访、辅助诊断、医疗机器人等应用，让AI医疗在抗疫期间大放异彩，不只提升了自身的行业认知，更切实提升了防控效率和保障了人身安全。

中国人工智能医疗顶层设计、商业模式、技术模式日趋成熟，投融资市场活跃，未来中国人工智能医疗行业将得到进一步发展。

据调查AI医生，在整个实验过程中，人类参与手术的比例约为20%，剩下的80%由AI自主完成。结果发现，缝合线的间距和深度差异，小于专业外科医生或不使用人工智能的机器人执行的情况。

日经预测，将来AI机器人将能够处理所有手术阶段。

人工智能也被用于提高药物发掘和开发的有效性。截至2022年8月，已有23种人工智能驱动的候选药物进入临床试验。毕竟，临床试验是一个漫长的过程，可能需要10到15年，耗资数十亿美元。

结 尾

没有人能够预料到围绕 OpenAI 的所有讨论，这使得2022年成为生成式AI之年。

但是人工智能领域的发展速度并没有放缓的迹象，2023年期待这些趋势塑造人工智能的未来。

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