2022年值得关注的5个AI趋势thenewstack

　　COVID19大流行加速了2021年人工智能或机器学习的采用。企业对自动化的需求以及人工智能硬件和软件的进步正在将应用人工智能变为现实。
　　以下是2022年的五种人工智能趋势：
　　趋势1：大型语言模型（LLM）定义下一波对话式AI
　　语言模型是基于自然语言处理技术和算法来确定给定单词序列在句子中出现的概率，这些模型可以预测句子中的下一个单词，总结文本信息，甚至可以从纯文本创建可视化图表。
　　大型语言模型（LLM）在包含大量数据的海量数据集上进行训练。Google的BERT和OpenAI的GPT2和GPT3是LLM的一些例子。众所周知，GPT3在570GB的文本上训练了1750亿个参数。这些模型可以生成从简单的论文到复杂的金融模型的任何东西。
　　包括OpenAI、HuggingFace、Cohere、AI21Labs在内的AI初创公司正在通过训练具有数十亿参数的模型来突破LLM的界限。
　　华为的PanGuAlpha和百度的Ernie3。0Titan接受了包括电子书、百科全书和社交媒体在内的TB级中文数据集的训练。
　　2022年，我们将看到大型语言模型成为下一代对话式AI工具的基础。
　　趋势二：多模态人工智能的兴起
　　深度学习算法传统上专注于从一种数据源训练模型。例如，计算机视觉模型在一组图像上进行训练而NLP模型在文本内容上进行训练语音处理处理声学模型创建、唤醒词检测和噪声消除。
　　这种类型的机器学习与单模态AI相关联，其中结果被映射到数据类型的单一来源图像、文本、语音。
　　多模态AI是计算机视觉和对话式AI模型的终极融合，可提供更接近人类感知的强大场景。它将视觉和语音模式结合起来，将人工智能推理提升到一个新的水平。
　　多模式AI的最新示例是来自OpenAI的DALLE，它可以从文本描述中生成图像。
　　谷歌的多任务统一模型（MUM）是多模式AI的另一个例子。它承诺通过基于从75种不同语言中挖掘的上下文信息对结果进行优先排序，从而增强用户的搜索体验。MUM使用T5文本到文本框架，比BERT（流行的基于转换器的自然语言处理模型）强大1000倍。
　　NVIDIA的GauGAN2模型将根据简单的文本输入生成照片般逼真的图像。
　　趋势3：简化和流线型MLOps
　　机器学习操作（MLOps）或将机器学习应用于工业生产的实践非常复杂！
　　MLOps是已纳入基于云的ML平台的概念之一，例如AmazonWebServices的AmazonSageMaker、AzureML和GoogleVertexAI。但是，这些功能不能用于混合和边缘计算环境。因此，边缘的监控模型被证明是企业面临的重大挑战。在处理计算机视觉系统和对话式AI系统时，边缘监控模型变得更具挑战性。
　　由于Kubeflow和MLflow等开源项目的成熟，MLOps变得相当容易获得。未来几年，将出现一种流线型和简化的MLOps方法，涵盖云和边缘计算环境。
　　趋势4：AI驱动的低代码开发
　　人工智能将影响IT的编程和开发。在过去几年中，我们看到了诸如AmazonCodeGuru之类的工具，它们提供智能建议以提高代码质量并识别应用程序中最昂贵的代码行。最近，GithubCopilot作为AI结对程序员首次亮相，帮助开发人员编写高效的代码。Salesforce研究团队推出了CodeT5，这是一个开源项目，将帮助Apex开发人员进行AI驱动的编码。Tabnine，前身为Codata，为主流开发环境带来了智能代码完成。Ponicode是另一个AI驱动的工具，可以为函数创建、可视化和运行单元测试。
　　大型语言模型（LLM）的兴起和更广泛的开源代码可用性使IDE供应商能够构建智能代码生成和分析。
　　望未来，期待看到可以从内联注释生成高质量和紧凑代码的工具。他们甚至能够将用一种语言编写的代码翻译成另一种语言，通过将遗留代码转换为现代语言来实现应用程序现代化。
　　趋势五：新型垂直化人工智能解决方案
　　AmazonConnect和GoogleContactCenterAI是垂直整合的经典例子。两者都利用机器学习功能来执行智能路由、由机器人驱动的对话以及对联络中心代理的自动协助。AWSPanorama连接到现有的IP摄像头以执行基于计算机视觉的推理。客户可以在云中训练新模型并将它们部署在部署Panorama设备的边缘。AzurePercept采用类似的方法在边缘提供计算机视觉和对话式AI功能。微软基于Azure上已有的现有物联网、人工智能和边缘计算服务构建了Percept。AmazonLookoutforEquipment和GoogleCloudVisualInspectionAI等服务利用基于云的AI平台来执行设备的预测性维护和产品中的异常检测。
　　这些服务是为零售和制造垂直行业高度定制的。
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