人工智能几乎无处不在 - 我们家中的虚拟助手，检测欺诈和防止网络攻击的程序，帮助我们导航到商店位置的技术。不仅仅是像谷歌和亚马逊这样的大数据公司也在使用它，越来越多的小企业开始使用人工智能来帮助他们分析数据并做出更好的商业决策。

领先的市场分析师预测，到2030年，全球人工智能市场将达到1.8万亿美元，从2022年到2030年，复合年增长率为38.1%。在本文中，我们将介绍人工智能采用的一些趋势，这些趋势可能会在未来几年内对企业产生重大影响：

AI 即服务

AI即服务是一个基于云的平台，为企业提供AI技术。平台上可用的AI工具由第三方供应商提供，他们根据行业最佳实践构建和预配置了它们。AI即服务允许企业访问这些工具，而无需构建自己的工具，以及将它们与CRM或ERP平台等现有系统集成。

因此，对于希望获得高级机器学习功能但又不想投资培训员工或自己开发软件的中小型企业来说，这种类型的解决方案可能非常具有成本效益。这种模式在寻求改善风险管理策略的金融机构中特别受欢迎——一项研究估计，到2022年，超过80%的全球银行将采用某种形式的人工智能。

生成对抗网络

生成对抗网络(GAN)是一种可以学习创建新图像，文本和其他数据的AI类型。它们用于在神经网络的帮助下生成新的合成数据集。这对于数据科学行业的组织特别有用。

GAN背后的想法最初是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的，他们试图解决使用机器学习技术生成逼真图像的问题。

GAN 可用于不同的目的。例如：

从头开始生成逼真的图像，无需任何输入数据。在这种情况下，有一个生成神经网络创建样本，另一个判别神经网络根据其质量得分评估它们 - 无论它认为它们是真的还是假的。此过程将持续到两个模型都对其性能水平感到满意为止，从而在每次迭代时产生高质量的输出。

GAN的另一个应用是提高图像分辨率。GAN研究的一个特定分支允许超分辨率的低分辨率图像。这意味着拍摄模糊的图像并以比相机最初捕获的分辨率更高的分辨率进行渲染。

基础模型的兴起

基础模型在具有特定任务和目标的数据集上进行训练。他们学会了执行特定的任务，但他们不一定被设计成通用的智能。因此，使用这些模型的数据要求相对简单且易于获取 - 与符号AI系统的数据需求不同，符号AI系统需要大量高度结构化的信息(即结构化数据)。

这种简单性的好处包括：

减少神经网络所需的训练时间，可以在几分钟或几小时内完成任务，而不是几天或几周。

从原始输入数据到最终输出的每一步的复杂性都降低了，从而使应用程序比许多现有模型类型更易于管理，并且在必要时更易于修改。

基础模型也有其挑战：

因为它们本身不一定是通用智能，所以可能需要比预期更长的时间才能使它们在新问题上很好地工作;但是，一旦您在一种任务类型(例如，图像分类)上训练了足够好的基础模型，只要这些类别彼此之间没有太大差异(即苹果与橙子)，它就应该在其他类别中工作得足够好。

人工智能是未来，尽早投资它是明智的。

未来就在这里。人工智能是当今世界上最突出的技术之一，它几乎影响着我们生活的方方面面。想想你的日常应用程序，甚至是自动驾驶汽车——所有人工智能的产品。

然而，这只是人工智能的开始。未来几年还会有更多。因此，现在比以往任何时候都更重要的是了解哪些人工智能趋势将塑造我们的未来，并在它们接管世界时关注它们。