在本文中，我们将讨论 15 大最新人工智能技术以及它们如何影响我们的日常生活。
人工智能 (AI) 是计算机科学的一个领域，致力于创建能够执行通常由人类执行的任务的智能机器，例如 视觉感知、决策制定、语音识别和语言翻译.
人工智能专家 Gray Scott 表示，“到 2035 年，人类的思维没有理由也没有办法跟上人工智能机器的步伐。”
人工智能市场预计将增长 的美元76.44亿元 从 2020 年到 2025 年，随着 21的CAGR％.AI 已经对我们的日常生活产生了重大影响，并将在未来几年改变我们的世界。
例如，医院正在使用支持人工智能的机器人来帮助完成房间消毒和运送医疗用品等任务，许多公司已经在使用人工智能驱动的聊天机器人来提供客户支持。
但别担心，AI 机器人仍然不能为你洗衣服或铺床——但是！ 人工智能技术仍处于早期阶段，要达到人类的能力还有很长的路要走。
虽然 AI 可以自动执行某些任务并提供帮助，但它仍然需要由人类进行监控和监督，以确保以负责任和合乎道德的方式使用它。
15 年 2024 大最新人工智能技术
以下是让我们的生活变得更美好的 15 大最新人工智能技术的清单：
1. 生成式预训练 Transformer 3 (GPT-3)
GPT-3 是先进的 语言处理模型 由 OpenAI 开发，可生成类似人类的文本。 它可以执行一系列任务，例如撰写论文、撰写电子邮件，甚至编码。
GPT-3 因其自然语言生成能力而广受赞誉，并被企业用来自动化内容创建和客户支持。
GPT-3 被认为是有史以来最强大的人工智能工具之一，其潜在应用范围从自然语言处理和机器翻译到自动内容创建。
它被誉为人工智能领域的一项突破，并有可能彻底改变我们与计算机交互的方式。
例如，GPT-3 被用来创建一个虚拟助手，可以用自然语言回答客户的问题，减少客户支持所需的时间和资源。
2. 计算机视觉
计算机视觉是人工智能的一个子领域，它使机器能够解释和理解来自世界的视觉数据。 计算机视觉可以识别人脸、识别物体和分析情绪。
计算机视觉已经用于医疗保健、零售和安全等行业。 MarketsandMarkets 预计全球计算机视觉市场有望从 USD 10.9十亿美元 2020 年兑美元 25.2十亿 到 2025 年，在 18.0的CAGR％.
这种增长可归因于自动驾驶汽车对计算机视觉的需求不断增长，对自动化制造过程的需求不断增长，以及医疗诊断对计算机视觉的需求不断增长。
例如，在零售业中，计算机视觉用于检测商店扒手、跟踪库存和分析客户行为。
3.自动驾驶汽车
自动驾驶汽车是无需人工干预即可自行驾驶的汽车。 他们使用传感器、GPS 和 AI 来导航道路和做出决定。
自动驾驶汽车将通过减少事故、改善交通流量和增加无法驾驶的人的可达性来彻底改变交通运输业。
据 Allied Market Research 称，全球自动驾驶汽车市场预计将从 USD 54.23十亿美元 在2019到 USD 556.67十亿美元 到 2026 年，在 39.47的CAGR％.
主要汽车制造商、科技公司和初创企业正在开发自动驾驶汽车技术。 特斯拉、丰田和苹果等公司都在大力投资自动驾驶汽车的研发。
此外，世界上许多国家正在采取措施为采用自动驾驶汽车制定法律和监管框架。
例如，新加坡设立了新加坡自动驾驶汽车计划，以监督自动驾驶汽车技术的发展并确保公众安全。
4。 机器人
机器人技术是 AI 领域，致力于创造机器人来执行通常需要人类智能才能完成的任务。 这些任务包括装配线工作、手术，甚至消防。
机器人技术已经用于制造业、医疗保健和农业等行业。 ResearchAndMarkets 预计全球机器人市场有望从 USD 62.75十亿美元 在2020到 USD 103.94十亿美元 到 2026 年，在 8.8的CAGR％.
这种增长是由机器人在工业和非工业应用中越来越多的采用所推动的。 对自动化日益增长的需求和不断上升的劳动力成本是推动机器人市场增长的其他因素。
例如，在农业领域，机器人被用于诸如种植、除草、收割和修剪等劳动密集型且需要精确度的任务。
5。 自然语言处理
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子领域，它使机器能够理解和解释人类语言。 NLP 已经用于聊天机器人、虚拟助手，甚至语音识别系统。
MarketsandMarkets 预计全球自然语言处理市场有望从 USD 10.2十亿美元 在2020到 USD 26.4十亿美元 到2025年，复合年增长率为21.5％。
随着越来越多的公司希望利用人工智能和机器学习技术来改善客户服务、自动化流程并从数据中获得洞察力，自然语言处理变得越来越重要。
对 NLP 解决方案不断增长的需求正在推动 NLP 市场的增长。
例如，亚马逊最近宣布推出 Amazon Comprehend Medical，这是一项 NLP 服务，可让医疗机构更轻松地从非结构化医学文本中提取相关信息。
6. 推荐系统
推荐系统是人工智能算法，它分析用户数据以推荐用户可能感兴趣的产品、服务或内容。
电子商务网站、流媒体服务和社交媒体平台已经在使用推荐系统。
根据 Zion Market Research 的数据，全球推荐引擎市场预计将从 USD 3.6十亿美元 在2020到 USD 11.1十亿美元 到 2026 年，在 20.9的CAGR％.
随着推荐系统的不断改进，它们对于企业在数字时代保持竞争力变得越来越重要。
通过分析客户的购买模式、偏好和兴趣，推荐系统能够提出个性化和有针对性的推荐，从而提高参与度和转化率。
例如，亚马逊的“经常一起购买”推荐系统旨在根据客户过去的购买情况向客户推荐他们可能感兴趣的商品。
7。 预测分析
预测分析是使用人工智能算法来分析数据并对未来事件做出预测。 预测分析已被用于医疗保健、金融和营销等行业。
约 19.5% 预计到 2027 年全球预测分析市场的 CAGR，从 USD 7.2十亿美元 。
为了做出更明智的决策，公司越来越多地转向预测分析来做出更明智的决策，例如预测需求、预测客户行为和优化营销活动。
预测分析可以帮助企业 提高运营效率，增加收入，降低成本.
此外，数据可用性的增加和人工智能技术的日益复杂正在推动预测分析市场的增长。
预测分析就像一个超级大国，让企业能够快速准确地做出更明智的决策。 就像超级英雄一样，可用的数据和工具越多，预测分析就越强大。
8.语音识别
语音识别是 AI 领域，致力于使机器能够识别和解释人类语音。 语音识别已经被用于虚拟助手、智能扬声器和听写软件。
据 MarketsandMarkets 称，全球语音和语音识别市场预计将从 USD 7.5十亿美元 在2020到 USD 27.16十亿美元 到 2026 年，在 复合年增长率为 23.0%。
该技术被用于各种行业，包括医疗保健、汽车、消费者和企业。 它在教育中也越来越受欢迎，因为它有助于使学习更具互动性和吸引力。
例如，在课堂上使用语音识别技术使学生能够练习说外语，并即时收到发音反馈。
9. 深度学习
深度学习是 AI 的一个子领域，它处理使机器能够通过经验学习和改进，而无需明确编程。
深度学习已经被用于医疗保健、金融和交通等行业。
根据 MarketsandMarkets 的数据，全球深度学习市场预计将从 USD 2.9十亿美元 在2020到 USD 17.2十亿美元 到 2025 年，在 复合年增长率为 42.7%。
这种增长在很大程度上是由对支持 AI 的解决方案的需求不断增长以及对实时数据分析的需求不断增长所推动的。
此外，预计 5G 网络的出现将进一步加速市场增长。
例如，基于深度学习的医疗保健解决方案用于诊断疾病，例如 癌症、阿尔茨海默氏症和帕金森氏症，和 检测 X 射线和 MRI 扫描中的异常情况。
10. 人脸识别
面部识别是一种使机器能够识别和识别人脸的技术。 面部识别已经被用于安全、营销甚至医疗保健领域。
根据 MarketsandMarkets 的数据，全球人脸识别市场预计将从 USD 3.2十亿美元 在2020到 USD 8.5十亿美元 到 2025 年，在 21.3的CAGR％.
这种增长归因于各个部门对面部识别技术的需求不断增加，以及它以生物识别访问控制和监视系统的形式越来越多地被采用。
此外，执法部门越来越多地使用面部识别技术是推动市场的一个关键因素。
例如 英国大都会警察局 利用面部识别技术在拥挤区域识别通缉犯，以减少犯罪。
11.边缘计算
边缘计算是一种使数据处理和分析能够在设备本地而不是在中央服务器上完成的技术。
边缘计算已经被用于医疗保健、制造和运输等行业。
根据 MarketsandMarkets 的数据，全球边缘计算市场预计将从 USD 3.6十亿美元 在2020到 USD 15.7十亿美元 到 2025 年，在 34.1的CAGR％.
这种增长是由对实时数据分析的需求、物联网设备的日益普及以及对低延迟和高带宽的需求推动的。
边缘计算有望彻底改变数据处理和分析的方式。
例如，在医疗保健领域，边缘计算可用于检测医学图像中的异常情况，使医生能够实时诊断疾病并提供更快的医疗服务。
12. 强化学习
强化学习是 AI 的一个子领域，旨在使机器能够从反馈中学习并提高其决策能力。
强化学习已经被用于游戏、机器人和金融等行业。
据 MarketsandMarkets 称，全球强化学习市场预计将从 美元303万 在2020到 USD 9.9十亿美元 到 2025 年，在 75.8的CAGR％.
这种快速增长是由于各行业对自动化和基于人工智能的创新解决方案的需求不断增加。
预计在未来几年，强化学习将被越来越多地用于创建更智能、更高效的系统和流程。
例如，亚马逊一直在利用强化学习来完成优化其供应链运营和定价决策等任务。
13. 可解释的人工智能
可解释人工智能是一种能够以人类易于理解的方式解释人工智能决策和输出的技术。
随着人工智能被整合到关键的决策过程中，可解释的人工智能变得越来越重要。
根据 MarketsandMarkets，全球可解释人工智能市场预计将从 USD 1.7十亿美元 在2020到 USD 4.5十亿美元 到 2025 年，在 21.7的CAGR％.
这种增长在很大程度上归因于人们越来越关注人工智能驱动决策的透明度和信任度，以及遵守与可解释人工智能相关的各种法规的需要。
垂直行业对支持 AI 的应用程序的需求不断增长，这也推动了可解释 AI 市场的增长。
例如，由于医疗领域越来越多地使用可解释的人工智能，基于人工智能的医疗保健市场预计将显着增长。
14. 联邦学习
联邦学习是一种能够训练 机器学习 在不损害数据隐私的情况下建立分散数据源的模型。
随着物联网设备和其他来源生成的数据越来越多，联邦学习变得越来越重要。
据 MarketsandMarkets 称，全球联邦学习市场预计将从 美元117万 在2020到 美元831万 到 2025 年，在 47.8的CAGR％.
这项技术正受到谷歌、微软和苹果等主要科技公司的青睐。 对数据隐私和安全性日益增长的需求正在推动联邦学习市场的增长。
例如，谷歌开发了一个基于人工智能的联合学习系统来改进移动设备上的语音识别，该系统使用设备本身的数据来提高准确性并最大限度地减少发送回云端的数据。
15.人工智能伦理
人工智能伦理是一个处理围绕人工智能开发和使用的伦理考虑的领域。
随着人工智能融入我们生活的更多方面，确保以合乎道德和负责任的方式使用它变得越来越重要。
通过报告 联合市场研究 估计全球人工智能伦理市场将达到 USD 1.3十亿美元 到 2025 年，在一个大院 年增长率 52.6%.
随着技术的更广泛部署，人工智能伦理将与企业和政府越来越相关。 公司必须确保以合乎道德的方式构建和使用他们的人工智能系统。
各国政府还应制定政策和法规，以确保以合乎道德的方式使用人工智能。 例如， 欧盟通用数据保护条例 (GDPR) 包括与 AI 相关的条款，以确保用户隐私。
快速链接：
结论：2024 年最新人工智能技术
总之，人工智能正在迅速改变我们的日常生活并影响各个行业。 这 15 项人工智能技术只是塑造我们未来的创新的几个例子。
重要的是要 考虑这些技术对社会的影响，并确保以合乎道德和负责任的方式开发和使用它们。
随着人工智能的不断发展，它无疑会带来新的机遇和挑战，我们有责任确保利用它的力量造福人类。 我们最好确保我们不会制造机器人末日！
总体而言，人工智能技术正在彻底改变我们的生活，预计未来几年人工智能的全球市场将继续快速增长。
对于 AI 来说，这是一个激动人心的时刻，我们可以期待在未来几年看到该领域的更多创新和突破。
全球人工智能市场预计价值近 到 2030 年将达到 XNUMX 万亿美元， 高于其当前价值 100亿美元.
当我们接受这些新技术时，重要的是要记住它们并非没有风险和挑战。
我们有责任确保以有利于整个社会的方式开发和使用它们，同时最大限度地减少潜在的风险和弊端。
虽然意识到与新技术相关的风险和挑战很重要，但我们也应该记住，它们有可能为社会带来很多好处。
例如，新技术可以帮助我们更轻松、更高效地沟通，与世界各地的其他人联系，以及获取可以改善我们生活的信息和资源。
随着 AI 的不断发展，我们可以期待在医疗保健、交通、金融和许多其他领域看到持续的进步。
人工智能改变我们世界的潜力是无限的，我们有责任确保以负责任和合乎道德的方式使用它，为我们自己和子孙后代创造一个更美好的世界。
正如著名物理学家史蒂芬·霍金曾写道：“人工智能的成功创造将是人类历史上最重大的事件。 不幸的是，这也可能是最后一次，除非我们学会如何规避风险。”
最新人工智能创新的精彩概要！观察人工智能如何改变许多行业是很有趣的。它具有巨大的潜力，但为了改善未来的情况，道德必须指导它的发展。在解决各种应用程序和负责任使用的必要性方面做得很好。期待有关人工智能进展的更多更新！